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기업부채 리스크와 여신 건전성 추정 본문듣기

작성시간

  • 기사입력 2023년09월13일 16시59분
  • 최종수정 2023년09월10일 12시37분

작성자

  • 이지언
  • 한국금융연구원 선임연구위원

메타정보

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본문

 

 최근 기업부문의 부채 리스크(부도확률)를 측정한 결과 부실기업(부도확률 >10%) 부채가 매우 빠르게 증가하는 가운데 부동산업, 운수업, 건설업의 부실이 가장 큰 것으로 나타남. 또한 기업부채 리스크를 국내은행 및 저축은행 대출포트폴리오에 적용해 신용위험을 측정한 결과 손실부담능력 면에서 저축은행의 자본확충 필요성이 높은 것으로 판단됨​

 

► 본고에서는 최근 기업부문의 부채 리스크를 측정하고, 이를 국내은행 및 저축은행 대출포트폴리오에 적용해 신용위험을 측정하고자 함.

 - 분석대상 기업은 코스피ㆍ코스닥ㆍ코넥스ㆍ외감법인 중 비금융기업(35,000여개)이고, 표본기간은 2018~2022년임.1)

 - 기업부채 리스크는 한국 데이터를 활용한 Altman 모델(1995, 2017)2)을 이용해 계산한 기업부도확률임.

 - Altman 모델은 아래의 수식과 같이 개별기업의 회계정보(재무비율)를 사용해 z-score 를 계산하고, 이를 부도확률로 변환하는 것임.

 - z-score란 기업의 재무 부실(또는 건전성)과 관련있는 재무비율들의 가중합(weighted sum)으로서 일종의 credit score (indicator)라고 할 수 있음

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► 위의 방법으로 측정한 부도확률이 10%3)를 초과하는 기업을 부실기업으로 정의하면, 이러한 부실기업 부채는 매우 빠르게 증가한 것으로 나타남.


 - 분석대상 기업 총부채는 2018년 1,719조원에서 2022년 2,719조원으로 연평균 12% 증가한 반면 부실기업 부채는 91조원에서 213조원으로 연평균 24%로 빠르게 증가함.

 - 최근 5년간 부실기업 부채가 기업부문 총부채에서 차지하는 비중은 2018년 5.3%에서 2022년 7.8%로 증가하였음(다만 2021년8.1%에 비해서는 다소 감소하였음).

 - 2022년말 현재 농림어업광업을 제외하면 부동산업4), 운수업, 건설업의 부실이 가장 큰 것으로 나타남.

 - 부동산업의 경우 2021~2022년 주택거래 감소와 주택가격 하락으로 임대ㆍ중개업의 수익성이 악화되었고, 부동산PF 부실로 일부 개발ㆍ시행업의 재무 건전성도 악화됨.

 - 운수업의 경우 2020~2021년 글로벌 공급망 문제로 해운ㆍ항공화물은 호황이었으나 여객운수 실적은 매우 저조하였음. 2022년들어 여객운수 수요는 증가세를 회복하였지만 화물운송은 금리 상승에 따른 글로벌 경기둔화로 실적이 크게 악화되었음.

 - 건설업의 경우 2022년 이후 주택시장 침체와 부동산PFㆍ브릿지론 부실 우려로 실적이 부진하였고, 아파트 분양 저조 및 원자재가격 상승으로도 어려움을 겪고 있음.

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► 다음으로 이상과 같이 측정한 기업 부도확률을 바탕으로 업종 부도확률을 계산하고 이를 국내은행 및 저축은행 대출포트폴리오에 적용해 신용위험을 측정함.

496b88e1914be780f8544f384009a741_1694316 금융권 기업대출 포트폴리오의 신용위험5) 측정 결과 손실부담능력 면에서 국내은행에 비해 저축은행의 자본확충 필요성이 상대적으로 높은 것으로 판단됨.

- 국내은행 및 저축은행 기업대출 신용위험(=부실대출/총기업대출)은 2019년 감소한 이후2020~2021년 코로나 사태 등의 영향으로 상당폭 증가하였는데 2022년에도 그 수준이 지속되고 있음.

- 2022년말 현재 각 업권별 자기자본 대비 신용위험액(부실대출)을 비교하면 국내은행(11.8%)에 비해 저축은행(18.8%)의 자본확충 필요성이 높음.

* 2022년말 현재 자기자본 규모는 국내은행 279조원, 저축은행 16조원임. 따라서 신용위험액/자기자본 비율은 국내은행의 경우 33조원/279조원 = 11.8%, 저축은행의 경우 3조원/16조원 = 18.8%임.

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1) 기업재무 데이터(코스피 코스닥 코넥스 외감법인. 금융보험업 제외)는 NICE평가정보(주)가 제공하는 DB인 Kisvalue에서 다운로드하였고,국내은행ㆍ저축은행 업종별 대출은 금융감독원 FISIS에서 추출함.

2) Altman (1995) Failure Prediction: Evidence from Korea, Journal of International Financial Management and Accounting 6-3. Altman

(2017) Financial distress prediction in an international context: A Review and Empirical analysis of Altman's z-score model, Journal

of International Financial Management & Accounting 28-2.

3) 부실기업의 임계치를 임의로 부도확률 10%로 정한 것은 부도확률 분포 상 2% 이하 정상기업(95%), 2-10%(1%), 10-25%(1%), 25% 이상 심각한 부실기업(3%)으로 나타나 10%를 기준으로 양분되는 현상을 보였기 때문임.

4) 부동산의 개발 관리 임대 중개 자문 감평을 포함하며, 부동산PF대출은 업종분류 상 부동산업에 포함됨.

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 ※이 자료는 한국금융연구원(KIF)이 발간한 [금융브리프 32권17호] (2023.9.9.) ’포커스‘에 실린 것으로 연구원의 동의를 얻어 게재합니다. <편집자>​​

 

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  • 최종수정 2023년09월10일 12시37분

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