신용위험을 이야기 할 때 크게 구분을 안하는 경우가 많은데
개별 신용위험 분석이냐, 포트폴리오에 대한 신용위험 분석이냐에 따라서도 접근 방법이 달라진다.
기본적으로 개별 분석은 특정 국가나 기업에 대해 세부적으로 들어가는 분석을 말한다.
개인에 대해서도 그러한 분석이 가능하기는 하지만
CSS와 같은 통계적 분석이 주이기 때문에 보통은 국가나 기업,
특히 개별 기업에 대한 분석을 의미하는 경우가 많다.
포트폴리오에 대한 분석은
대표적인 것이 VaR(Value at Risk)의 변형이라고 할 수 있는
Credit VaR가 대표적인 예이다.
통계적인 분석이 주가 되며, 상관관계가 중요하다.
1997년 기업발 위기라고 할 수 있는 외환위기를 겪고나서 한국에서는
개인대출은 안전하고, 기업대출은 위험하다는 인식이 팽배했었다.
그 논거는 간단했다. 기업대출은 덩치가 커서 모 아니면 도이지만
개인대출은 수많은 소액건의 포트폴리오이기 때문에
통계적으로 볼 때 평균에 수렴할 수 있다는 이유였다.
즉, 기업대출은 비체계적 위험이 크지만
개인대출은 체계적 위험만 존재하므로 더 안전하다는 접근 이었다.
그러다가 2003년 개인발 위기라고 할 수 있는 카드사태를 겪으며,
'담보가 있는' 개인대출에 대한 선호를 보인다.
부동산 거품논쟁과 미국 서브프라임 위기를 보면,
담보대출이라고 무조건 안전한 것은 아니란 생각을 하게 된다.
그리고, 엔론사태 때에는 시장이 안정적인 모습을 보였지만,
서브프라임발 위기는 지금까지 가장 큰 금융위기로 비춰지면
오히려 개별 기업의 문제는 피할 수 있는 위험이지만,
동질 상품군에서 발생하는 문제는 시스템 문제로 전이되므로 정말 위험하다는 인식을 같게 하였다.
거품이 생기면 그 거품이 생기며 위험이 현실화 되는 것이지
특정 카테고리 자체가 무조건 위험하다 아니다 식으로 접근하는 것은 바람직 하지 않다.
어떠한 경우든 신용위험을 분석한다는 것은 거시 경제 요소를 무시할 수 없다.
언제 터질지, 어디서 터질지 예측하기 위해서는 더더욱 그렇다.
경기를 따르는 신용위험을 분석하기 위해서는 직접적으로 거시경제에 대한 예측이 필요하며,
경기를 관통하는 신용위험을 분석하기 위해서는
경기가 안 좋을 때를 가정해서도 해당 기업의 상환능력이 유지될 수 있는지를 보아야 하기 때문이다.
그렇기 때문에 사람들은 신용위험에 대한 분석이
시장위험에 대한 분석보다 어렵다고 이야기를 하곤 한다.
경기를 따르는(Point-in-Time) 신용위험은 향후 경기를 예측하여,
신용위험이 커질 것인지 낮아질 것인지 분석하는 방법이다.
신용스프레드에 대한 투자시 주로 이 방법을 따르게 된다.
경기를 관통하는(Through-the-Cycle) 신용위험은 신용평가 회사에서 주로 사용하는 방법이다.
신용스프레드 보다는 채무상환능력 자체를 평가하면서
경기변동에 상관없이 해당 기업이 얼마나 채무상환을 할 수 있는지를 보게 된다.
직접적으로 경기전망은 하지 않더라도,
나쁜 상황에서도 어떻게 버틸 수 있을지 분석하기 위해서는
경기에 대한 이해가 필요하다.