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영어

Measuring the dependence risk of bank equity returns is valuable for gauging the stability of the financial system, particularly during periods of financial crises and events such as the COVID-19 pandemic. To achieve this objective, we introduce a more advanced approach than a simple linear correlation to evaluate the dependence risk. This study delves into the assessment of dependence risk among bank equity returns, categorized into 5 portfolios. Specifically, we analyze the multivariate dependence structures of these portfolios through the application of a vine copula. Moreover, symmetric and asymmetric bivariate copula families are used to thoroughly analyze conditional tail dependence in the vine structures. We find that any linear correlation approaches are likely to overestimate the strength of dependence risk among the portfolios. In addition, we present empirical evidence on asymmetric conditional tail dependence, showing a stronger dependence risk in the bull market than in the bear market. These findings provide investors with more accurate information on financial risk management and portfolio construction beyond a simple linear correlation approach.

한국어

은행 주가수익률의 의존성 리스크 측정은 금융 시스템의 안정성을 평가하는 데 중요한 의의를 가지며, 특히 재정 위기 및 COVID-19와 같은 사건 발생 시에 그 가치가 더욱 커진다. 좀 더 정확한 의존성 리스크 측정을 위 해 본 연구에서는 전통적인 선형 상관관계 분석보다 더 발전된 분석방법을 도입하여 시스템적 리스크를 추정하 였다. 구체적으로, 다변량 분포를 모형화하는데 적합한 copula 함수 중 vine copula를 사용하여 5개로 분류된 미 국 상업은행의 주가수익 포트폴리오로부터 포트폴리오 간 다변량 의존 구조를 분석하였다. 더 나아가, 대칭 및 비대칭 이변량 copula 패밀리를 사용하여 vine 구조에서 조건부 꼬리 의존성을 모형화하고자 하였다. 이를 통해, 본 연구에서는 선형 상관관계 접근 방식이 포트폴리오 간 의존성 리스크의 정도를 과대평가할 가능성이 있음을 발견하였다. 게다가, 비대칭 조건부 꼬리 의존성에 대한 실증분석 결과를 제시하며, 경기가 호황일 때가 불황일 때 보다 의존성 리스크가 더 높다는 것을 보였다. 앞으로 코로나19나 금융위기와 같은 금융시장의 충격이 발생했 을 때 투자자나 정책당국이 copula 방법론에 기반하여 은행부문의 상호의존성과 시스템적 리스크를 측정하고, 이 를 토대로 금융 리스크 관리와 포트폴리오 구성에 활용할 수 있을 것이다.