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오늘날 주요국의 금융감독당국은 금융회사의 경영성과와 잠재위험을 계량적으로 측정하기 위한 금융감독기법의 하나로서 조기경보모형에 대한 연구를 강화하고 있다. 이 글은 금융감독원의 조기경보시스템 운용 현황과 그 발전방향을 검토해 보는 것을 목적으로 한다. 특히 금융감독원이 2007년부터 금융산업 및 개별 금융회사의 부실 가능성을 예측하기 위해 개발 운용하고 있는 6개 모형(위험지수모형, 위험선행지수모형, 통계CAEL모형, 자본적정성 예측모형, 신용등급 예측모형, 부도확률(EDF)모형)의 의의와 한계, 그리고 향후 발전방향에 대해서 논의하는 것을 목적으로 한다. 앞으로 금융감독원의 금융산업 조기경보모형의 예측력 제고를 위해서는 금융통계의 시의성 및 적시성 제고, 금융환경 변화에 대응한 모형의 지속적인 조정, 부동산 위기 예측 등을 위한 새로운 모형의 개발 등 다양한 노력이 이루어져야 할 것이다. 또한 조기경보모형의 운용결과를 감독검사 업무에 반영하기 위한 구체적인 절차와 기준에 검토가 이루어져야 할 것이다
Nowadays financial regulators of advanced countries actively develop and introduce early warning models as an regulatory measure to assess statistically the potential risks of financial companies. The aim of this paper is to review the early warning system of Financial Supervisory Service(FSS), discuss its limits and suggest some ideas to improve it. Specifically, this paper discusses the six early warning models of FSS that have been used since 1997, i.e., risk index model, leading risk index model, statistical CAEL model, logit model to predict capital adequacy, provit model to predict credit ratings, and EDF model. To improve the predictability of the early warning models of FSS, it is necessary to acquire timely data, keep fine-tuning of the models in response to the change of financial environments, and develop new models such as real estate crisis prediciting model. It is also necessary to set up a concrete procedure to reflect the results of early warning signals into the supervisory and examination process of FSS.
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financial industry, earning warning, risk index, leading risk index, statistical CAEL, capital adequacy, credit rating, default frequency
