주식수익률 변동성과 기업의 신용상태 (Stock Return Volatility and Corporate Credit Risk)

재무제표나 신용등급에 근거한 기업의 신용상태 평가 및 부실징후 조기경보가갖는 한계를 극복하고자 최근 주식수익률 등의 금융시장정보를 활용하는 방안이널리 활용되고 있다. 그런데 주식수익률에 근거해 기업의 신용상태를 파악하는 구조모형들이 주식수익률의 변동성을 활용하고 있음에도 불구하고, 주식수익률의 변동성은 어떠한 자료를 이용해 어떠한 방식으로 측정되는 것이 바람직한가에 대한연구는 불충분한 상황이다.
본 연구는 이에 착안하여, 첫째, 주식수익률 변동성이 기업의 신용상태 변화를파악하는데 유용한가, 둘째, 기업 신용상태 변화를 파악하는 데는 어떤 자료를 이용하여, 어떤 방식으로 주식수익률 변동성을 파악하는 것이 유용한가를 실증적으로 파악하였다.
국내 기업과 주식시장의 자료를 바탕으로 분석한 결과, 주식수익률 변동성은기업의 신용상태 변화를 예측하는데 유용한 지표가 될 수 있음을 파악하였으며,신용상태 변동을 파악하는 데는 90~150거래일 정도의 일별 주식수익률 변동성을측정하는 것이 유용함을 파악하였다.
주식수익률 변동성이 신용상태 변동을 파악하는데 사용될 수 있음은 부도왿� 같은 신용사건 발생에 앞서 변동성이 확대되는 현상에 근거한 것이다. 또한 개별기업 신용상태 변동에 따른 주식수익률 변동과 일시적 시장상황의 변화에 따른 수익률 변동을 구분하기 위해서는 90거래일 이상의 수익률 자료를 활용하는 것이바람직함을 알 수 있었다. 한편 장기간의 자료를 사용할 경우 변동성의 변화가 평활화 되기 때문에 적시성 있는 신용상태 변동 예측을 위해서는 최장 150거래일정도의 자료만을 활용하는 것이 유용함을 파악하였다. 또한 변동성을 측정을 위한주식수익률은 이산적 방식이 아니라 연속형으로 측정하는 것이 유용하며, 변동성척도로는 일반적인 표준편차보다는 단기 수익률의 평균을 0으로 가정하는 실현변동성 형태의 척도가 유용함을 알 수 있었다.
이러한 결과는 이론에 근거한 것이 아니라 최근의 국내 주식시장 행태에서 비롯된 것이기 때문에 다른 나라 주식시장 자료나 다른 시기의 자료왿�도 비교해 볼필요는 있을 것이다.

In order to reinforce traditional credit indicators such as credit rate or financial ratio, many financial market data; such as the stock prices or their returns are used to evaluate corporate credit risk. Even though many structural models, which are using stock returns and their volatilities, are used to measure credit risk, empirical studies to find out how to measure desirable stock return volatility or which interval data is better for measuring the volatility are not enough.
So, we tried to find out empirical evidences of following two questions. First, whether stock return volatility could be used as a timely indicator for credit events, such as bankruptcy or credit rate change. Second, which measure and which interval data are the best to calculate stock return volatility for credit indicator.
We have reached the following empirical conclusions based on recent Korean stock market data. First, stock return volatility could be useful for early warning of credit events, because the volatility showed meaningful increase before the credit event. Second, 90~150 daily stock return data are useful to measure the volatility. Short-term data, less than 90 days are too sensitive to market circumstances and they easily increase without any credit level change. On the contrary, volatilities based on long-term data, more than 150 days are too smooth to use as a timely credit indicator. Third, in aspect of the measure of volatility, realized volatility which assume the averages of short-term stock returns are ‘zero’ is more efficient than traditional standard deviation.
Those conclusions are based on recent Korean stock market data, so further robustness test should be followed.