모델 위험

모델 리스크란?

재무 모형 을 사용하여 기업의 시장 위험 이나 가치 거래 와 같은 양적 정보를 측정 할 때 발생하는 위험 유형으로 , 모형이 실패하거나 부적절하게 수행되어 기업에 불리한 결과를 초래할 수 있습니다.

모델은 가정과 경제, 통계, 수학 또는 금융 이론 및 기술에 의존하는 시스템, 정량적 방법 또는 접근 방식입니다. 모델은 데이터 입력을 정량적 추정 유형의 출력으로 처리합니다.

금융 기관과 투자자는 모델을 사용하여 주가의 이론적 가치를 식별하고 거래 기회를 정확히 찾아냅니다. 모델은 투자 분석 에 유용한 도구가 될 수 있지만 부정확한 데이터의 사용, 프로그래밍 오류, 기술 오류 및 모델 출력의 잘못된 해석으로 인해 발생할 수 있는 다양한 위험이 발생할 수도 있습니다.

모델 위험 이해

주로 모델을 만들고 사용하는 회사에 영향을 미치기 때문에 모델 위험 은 운영 위험 의 하위 집합으로 간주됩니다 . 주어진 모델을 사용하는 거래자 또는 기타 투자자는 모델 자체의 유용성과 적용을 제한하는 가정과 한계를 완전히 이해하지 못할 수 있습니다.

금융 회사에서 모형 위험은 금융 증권 평가 결과에 영향을 미칠 수 있지만 다른 산업에서도 요인입니다. 모델은 항공사 승객이 테러리스트일 확률이나 신용 카드 사기 또는 사기일 확률을 잘못 예측할 수 있습니다. 이는 잘못된 가정, 프로그래밍 또는 기술적 오류 및 좋지 않은 결과의 위험을 증가시키는 기타 요인으로 인해 발생할 수 있습니다.

모델 위험의 개념은 무엇을 말합니까?

모든 모델은 현실의 단순화된 버전이며, 단순화하면 무언가 설명에 실패할 위험이 있습니다. 모델을 개발하기 위한 가정과 모델에 대한 입력은 매우 다양할 수 있습니다. 금융 모델 의 사용은 컴퓨팅 성능, 소프트웨어 응용 프로그램 및 새로운 유형의 금융 증권의 발전에 따라 지난 수십 년 동안 매우 널리 보급되었습니다. 재무 모델을 개발하기 전에 회사는 종종 재무 예측을 수행합니다. 재무 예측은 미래 결과에 대한 기대치를 결정하는 프로세스입니다.

은행과 같은 일부 회사는 모델 리스크 문제로 인해 은행이 재정적 손실을 입을 가능성을 줄이기 위한 재무 모델 리스크 관리 프로그램을 수립하기 위해 모델 리스크 담당자를 고용합니다. 프로그램의 구성 요소에는 모델 거버넌스 및 정책 수립이 포함됩니다. 또한 재무 모델을 지속적으로 개발, 테스트, 구현 및 관리할 개인에게 역할과 책임을 할당하는 것도 포함됩니다.

모델 위험의 실제 사례

장기 자본 관리

년 LTCM( 장기 자본 관리 ) 사태는 모델 위험에 기인합니다. 이 경우, 회사의 컴퓨터 모델에 있는 작은 오류는 LTCM이 채택한 높은 레버리지 거래 전략 으로 인해 몇 배나 더 커졌습니다 .

전성기에 헤지 펀드는 1000억 달러 이상의 자산을 관리했으며 연간 40% 이상의 수익을 보고했습니다. LTCM은 2명의 노벨 경제학상 수상자를 주요 주주로 둔 것으로 유명하지만 특정 시장 환경에서 실패한 재무 모델로 인해 회사가 파산했습니다.

JP모건 체이스

거의 15년 후 JPMorgan Chase(JPM)는 공식 및 운영 오류가 포함된 VaR(Value at Risk) 모델 로 인해 막대한 거래 손실을 입었습니다. 위험 관리자는 VaR 모델을 사용하여 포트폴리오가 잠재적으로 발생할 수 있는 미래 손실을 추정합니다. 2012년 CEO Jamie Dimon이 선언한 "주전자의 폭풍우"는 합성 신용 포트폴리오(SCP ) 의 잘못된 거래로 인한 62억 달러의 손실로 밝혀졌습니다 .

거래자는 당시 존재했던 VaR 모델로 표시된 대규모 파생 상품 포지션을 설정했습니다. 이에 대해 은행의 최고투자책임자(CIO)는 VaR 모델을 조정했지만 모델의 스프레드시트 오류로 인해 모델의 경고 신호 없이 거래 손실이 누적될 수 있었다.

VaR 모델이 실패한 것은 이번이 처음이 아닙니다. 2007년과 2008년 VaR 모델은 글로벌 금융 위기 동안 많은 은행이 겪었던 막대한 손실을 예측하지 못했다는 비판을 받았습니다 .

##하이라이트

• 모델 위험은 잘못된 사양, 프로그래밍 또는 기술 오류, 데이터 또는 보정 오류가 있는 모델을 사용하여 발생할 수 있습니다.

• 의사결정에 불충분하게 정확한 모델이 사용될 때마다 모델 위험이 존재합니다.

• 테스팅, 거버넌스 정책, 독립적 검토 등의 모델 관리를 통해 모델 리스크를 줄일 수 있습니다.

• 재무 분야에서 모델은 잠재적인 미래 주식 가치를 식별하고, 거래 기회를 정확히 파악하고, 회사 관리자가 비즈니스 결정을 내리는 데 도움을 주기 위해 광범위하게 사용됩니다.