스트레스 테스트 시나리오편집자 확인

스트레스 테스트 시나리오는 금융기관이 극단적이지만 합리적으로 가능한 불리한 경제 및 금융 환경을 가정하여, 해당 조건 하에서 기관의 재무 건전성과 리스크 노출 정도를 평가하기 위해 설계된 일련의 가정 조건들의 집합이다. 이는 미래의 잠재적 위험을 사전에 탐지하고 대응 능력을 점검하기 위한 금융 리스크 관리의 핵심 도구로 활용된다.

시나리오는 일반적으로 여러 리스크 요인이 동시에 악화되는 상황을 묘사한다. 예를 들어, 주가 폭락, 금리 급등, 국제 신용등급 하락, 실업률 급증 등이 복합적으로 발생하는 가상의 사건을 구성한다. 이러한 충격의 규모와 지속 기간은 일반적인 VaR(Value at Risk) 모델이 포착하지 못하는 꼬리 리스크를 평가하는 데 중점을 둔다.

스트레스 테스트 시나리오의 기본 구성 요소는 다음과 같다.

이 개념은 단순한 민감도 분석을 넘어, 복잡한 상호작용과 2차적 영향을 포괄하는 통합적 평가를 지향한다. 따라서 시나리오 설계는 금융기관의 특정 취약점을 식별하고, 충격 하에서의 자본 적정성을 판단하며, 위기 대응 계획의 실효성을 검증하는 데 기초를 제공한다.

스트레스 테스트 시나리오는 금융기관의 건전성과 금융 시스템 전체의 안정성을 평가하는 핵심 도구로 기능한다. 이는 단순히 규제 준수를 넘어, 기관이 극단적이지만 현실 가능한 불리한 조건 하에서도 생존할 수 있는지를 사전에 점검하는 예방적 리스크 관리 절차이다. 특히 시스템 리스크를 평가하는 데 중요한 역할을 하여, 한 기관의 취약성이 전체 금융 시스템으로 전이되는 것을 방지하는 데 기여한다.

리스크 관리 측면에서 이 시나리오는 기존의 VaR(Value at Risk) 모델 등 일상적 리스크 측정 방법의 한계를 보완한다. VaR이 정상 시장 조건과 일정 신뢰수준 내의 손실을 추정하는 반면, 스트레스 테스트는 정상 범위를 벗어난 꼬리 리스크를 의도적으로 탐색하고 정량화한다. 이를 통해 기관은 유동성 리스크, 신용 리스크, 시장 리스크 등 다양한 리스크 요인이 동시에 악화되는 상황에 대한 대비책을 마련할 수 있다.

금융 안정성 확보를 위한 구체적인 역할은 다음과 같다.

결과적으로, 효과적인 스트레스 테스트 시나리오는 금융기관으로 하여금 경제 충격에 대한 복원력을 강화하도록 유도한다. 이는 2008년 글로벌 금융 위기 이후 그 중요성이 더욱 부각되었으며, 금융 시스템의 신뢰도를 유지하는 데 기여한다[2].

역사적 시나리오는 과거에 실제로 발생했던 금융 위기나 극단적인 시장 충격 사건을 바탕으로 구성된 스트레스 테스트 시나리오이다. 이 접근법은 이미 검증된 역사적 사실에 기반하기 때문에 시나리오의 현실성과 타당성을 확보하기 용이하다는 장점을 가진다. 금융기관은 이러한 과거의 충격이 현재의 포트폴리오와 시장 환경에 재발생할 경우 미칠 영향을 정량적으로 평가한다.

주요하게 활용되는 역사적 사건들은 다음과 같다.

이러한 시나리오를 적용할 때는 단순히 과거 데이터를 재현하는 것을 넘어, 현재의 금융 시스템 구조, 규제 환경, 상품 복잡성 등을 고려하여 조정해야 한다. 예를 들어, 2008년 금융위기 시나리오를 오늘날에 적용한다면 당시보다 강화된 바젤 III 유동성 규제 하에서의 기관 반응을 추가로 모델링할 필요가 있다.

역사적 시나리오의 가장 큰 한계는 "과거가 미래를 반드시 예측하지는 않는다"는 점이다. 완전히 새로운 유형의 위기(예: 범위와 속도 면에서 이례적인 코로나19 충격)가 발생할 수 있으며, 금융 혁신으로 인해 위기가 전파되는 경로가 과거와 달라질 수 있다. 따라서 역사적 시나리오는 가상 시나리오와 병행하여 사용되어, 보다 강건한 리스크 관리 체계를 구축하는 데 기여한다.

가상 시나리오는 과거에 발생하지 않았거나, 역사적 사건을 기반으로 하지만 더 극단적이거나 새로운 형태로 변형된 가상의 위기 상황을 설계하는 접근법이다. 이는 역사적 시나리오가 과거 데이터에 의존하는 데 따른 한계를 보완하며, 미래에 발생할 수 있는 예상치 못한 테일 리스크를 평가하는 데 중점을 둔다.

가상 시나리오의 설계는 일반적으로 전문가 패널의 판단, 델파이 방법, 그리고 다양한 위험 요인 간의 상호작용에 대한 이론적 모델링을 통해 이루어진다. 일반적인 구성 요소는 다음과 같다.

이러한 시나리오는 금융기관이 특정 취약점(예: 높은 가계부채나 특정 산업에 대한 과도한 신용 노출)에 집중하여 테스트하거나, 전염 효과를 평가하는 데 활용된다. 예를 들어, 주요 교역국 간의 장기간 무역 분쟁과 기술 패권 경쟁이 결합되어 글로벌 공급망이 마비되고 자본 흐름이 갑자기 역전되는 상황을 가정할 수 있다.

가상 시나리오의 주요 장점은 창의성과 예측성을 높일 수 있다는 점이다. 그러나 이는 설계자의 주관적 판단과 가정에 크게 의존하기 때문에, 현실성 부족이나 과도한 보수적 추정이라는 비판을 받기도 한다. 따라서 효과적인 가상 시나리오는 역사적 경험에 대한 통찰을 바탕으로 하되, 미래 지향적이고 정량화 가능한 형태로 구체화되어야 한다.

스트레스 테스트 시나리오는 특정 리스크 유형에 초점을 맞추어 설계되며, 주요 유형으로 시장 리스크, 신용 리스크, 운영 리스크 시나리오가 있습니다. 각 유형은 금융기관의 포트폴리오와 사업 활동에 미치는 잠재적 충격을 평가하기 위해 별도의 변수와 충격 요인을 설정합니다.

시장 리스크 시나리오는 금융기관이 보유한 자산의 가치가 불리한 시장 조건 변화로 인해 손실을 입는 위험을 분석합니다. 주요 충격 요인으로는 금리, 주가, 환율, 원자재 가격의 급변동이 포함됩니다. 예를 들어, 금리가 급격히 상승하거나 주식 시장이 폭락하는 가상의 상황을 설정하여 거래 포지션과 투자 포트폴리오의 평가 손실을 측정합니다.

신용 리스크 시나리오는 경제 불황이나 특정 산업의 위기와 같은 상황에서 거래 상대방이나 차입자가 채무를 이행하지 못할 위험(부도)이 증가하는 영향을 평가합니다. 이 시나리오는 부도율과 회수율의 악화, 신용등급 하락을 가정하며, 대출 및 채권 포트폴리오에 대한 신용 손실을 추정합니다. 역사적 사례로는 서브프라임 모기지 사태 기간의 신용 스프레드 확대를 모델링에 활용합니다.

운영 리스크 시나리오는 내부 프로세스, 인력, 시스템의 실패 또는 외부 사건으로 인해 발생할 수 있는 손실 위험을 다룹니다. 이는 시장이나 신용 리스크와 달리 정량화가 상대적으로 어려운 특징이 있습니다. 주요 시나리오에는 사이버 공격으로 인한 시스템 마비, 대규모 사기 사건, 핵심 인력의 상실, 또는 천재지변으로 인한 영업 장애가 포함됩니다. 이러한 시나리오는 잠재적 손실 규모뿐만 아니라 비즈니스 연속성 계획의 견고성을 검증하는 데도 사용됩니다.

주요 충격 요인 식별은 스트레스 테스트 시나리오 설계의 첫 단계이자 핵심 과정이다. 이 단계에서는 금융기관의 재무 건전성에 중대한 영향을 미칠 수 있는 잠재적 위험 원천을 체계적으로 도출하고 선별한다.

충격 요인은 일반적으로 크게 시장 리스크, 신용 리스크, 운영 리스크 등으로 분류된다. 구체적인 요인으로는 이자율, 주가, 부동산 가격, 환율, 원자재 가격과 같은 시장 변수의 극단적 변동, 대규모 채무 불이행 사건으로 인한 신용 스프레드 확대, 주요 거래 상대방의 파산, 또는 사이버 공격이나 자연재해와 같은 운영상의 중대 사고 등이 포함된다. 또한 거시경제 충격 요인, 예를 들어 실업률 급증, GDP 급감, 인플레이션 또는 디플레이션 심화 등도 중요한 고려 대상이다.

식별 작업은 역사적 시나리오 분석과 가상 시나리오 구상을 결합하여 진행된다. 역사적 분석은 과거 금융위기(예: 2008년 세계 금융 위기, 1997년 외환 위기) 당시 주요 지표들의 변동 폭과 상관관계를 검토하여 현실성 있는 충격 수준을 설정하는 데 기초 자료를 제공한다. 가상 시나리오 구상은 역사에 전례가 없으나 미래에 발생 가능한 새로운 위험(예: 국가 신용등급 급락, 특정 산붕괴, 글로벌 유동성 위기)을 식별하는 데 중점을 둔다. 최종적으로는 기관의 사업 모델, 자산 부채 구조, 취약점에 가장 민감하게 영향을 줄 수 있는 핵심 요인들을 선정하여 시나리오에 반영한다.

데이터 기반 시나리오 구축은 과거 사건의 통계적 분석과 최신 데이터를 결합하여 현실적이고 정량화된 스트레스 조건을 설계하는 과정이다. 이 방법론은 순전히 가상적인 시나리오에 비해 역사적 패턴과 실증적 근거를 바탕으로 하여 시나리오의 객관성과 설득력을 높인다. 핵심은 광범위한 시계열 데이터를 수집하고, 주요 변수들 간의 상관관계와 충격 전파 경로를 식별하며, 이를 바탕으로 극단적이지만 발생 가능한 미래 상황을 모델링하는 것이다.

구축 과정은 일반적으로 몇 가지 단계를 따른다. 첫째, 거시경제 지표, 금리, 주가, 환율, 부도율 등 관련 데이터를 장기간에 걸쳐 수집하고 정제한다. 둘째, 이러한 데이터를 분석하여 과거 위기 기간(예: 2008년 세계 금융 위기, 유럽 국가 부채 위기) 동안 각 변수가 어떻게 움직였는지 패턴을 추출한다. 셋째, 추출된 역사적 충격의 크기와 변수 간 동적 관계를 현재의 포트폴리오와 시장 환경에 적용하되, 구조적 변화나 새로운 취약성을 반영하여 조정한다. 예를 들어, 과거 금리 상승 폭을 참조하되, 현재의 높은 가계부채 수준을 고려하여 더 민감한 영향을 가정할 수 있다.

데이터 기반 접근법의 효과성은 사용하는 데이터의 품질, 기간, 그리고 적용된 계량경제학 모델의 정교함에 크게 의존한다. 다음 표는 구축 과정에서 고려되는 주요 데이터 유형과 그 활용 목적을 보여준다.

이러한 방법은 모델의 투명성과 검증 가능성을 제공하지만, 완전히 새로운 형태의 위기나 꼬리 리스크를 포착하지 못할 수 있다는 한계도 지닌다. 따라서 데이터 기반 시나리오는 역사적 분석을 토대로 하되, 가상적 요소와 전문가 판단을 보완적으로 결합하는 것이 일반적이다.

스트레스 테스트 시나리오를 구체적인 수치 결과로 변환하기 위해서는 다양한 모델링 및 시뮬레이션 기법이 적용된다. 핵심 기법으로는 재무제표 기반 접근법, 포트폴리오 모델링, 몬테카를로 시뮬레이션 등이 있다. 재무제표 기반 접근법은 시나리오 하의 충격을 손익계산서와 대차대조표 항목에 직접 적용하여 자본 적정성 등을 평가하는 비교적 직관적인 방법이다. 포트폴리오 모델링은 보유 자산과 부채에 대한 세부적인 가치 평가 모델과 디폴트 모델을 활용하여 신용등급 하락, 담보가치 하락 등 복합적 충격의 영향을 정량화한다.

보다 정교하고 확률적인 분석을 위해 몬테카를로 시뮬레이션이 널리 사용된다. 이 방법은 주요 위험 요인(예: 금리, 주가, 환율)의 불확실성을 확률 분포로 가정하고, 수만 번 이상의 무작위 시뮬레이션을 통해 포트폴리오 가치의 분포를 생성한다. 이를 통해 극단적이지만 발생 가능한 손실 규모를 추정할 수 있다. 또한, 시나리오 분석과 민감도 분석을 병행하여 특정 충격 요인의 변화가 결과에 미치는 영향을 분리하여 관찰하기도 한다.

최근에는 기계 학습을 활용한 기법의 도입이 시도되고 있다. 대량의 역사적 데이터를 학습시켜 비선형적 관계와 복잡한 상호작용을 포착하는 머신러닝 모델은 기존 통계 모델이 놓칠 수 있는 패턴을 발견하는 데 활용된다. 그러나 이러한 모델은 블랙박스 문제와 과적합 위험이 존재하므로, 전통적 기법과 보완적으로 사용되는 경우가 많다.

시장 데이터는 금융 자산의 가격 변동성을 직접 반영하는 정보를 포함한다. 여기에는 주식 지수, 채권 수익률(예: 국고채 금리), 환율, 원자재 가격, 신용부도스왑 스프레드 등이 포함된다. 이 데이터는 시장 가격이 극단적으로 움직이는 상황, 즉 유동성 위기나 신용 경색과 같은 충격을 시나리오에 반영하는 데 필수적이다. 예를 들어, 역사적 리먼 브라더스 사태 당일의 주가 폭락률이나 신용 스프레드 확대 수준을 참고하여 가상의 충격 크기를 설정한다.

거시경제 지표는 경제 전반의 건강 상태와 충격의 근본 원인을 설명하는 변수들이다. 주요 지표로는 국내총생산 성장률, 실업률, 소비자물가지수, 정책금리, 주택 가격 지수 등이 있다. 스트레스 테스트 시나리오는 이러한 지표들에 대한 극단적이지만 현실 가능한 가정(예: GDP 급격한 마이너스 성장, 물가 급등)을 설정함으로써, 경제 위기가 금융기관의 대출 부실과 수익성에 미치는 영향을 평가한다. 시장 데이터와 거시경제 지표는 서로 밀접하게 연동되어 시나리오를 구성한다.

이 데이터들을 활용할 때는 일관된 시나리오 내러티브를 구성하는 것이 중요하다. 예를 들어, '글로벌 경기 침체' 시나리오를 설계한다면, 거시경제 지표로는 GDP 감소와 실업률 상승을 가정하고, 이에 연동되어 시장 데이터에서는 주식 시장 붕괴와 신용 스프레드 확대를 동시에 반영해야 한다. 데이터의 시계열적 관계(선행, 동행, 후행 지표)와 국제적 전염 효과도 고려하여 시나리오의 논리성을 확보한다.

데이터의 출처는 블룸버그, 르트이저스, 각국 중앙은행 및 통계청 등 신뢰할 수 있는 공식 기관을 활용한다. 또한, 충격의 크기를 설정하기 위해 역사적 위기 기간(예: 2008년 금융위기, 2020년 코로나19 충격)의 데이터 분포를 분석하여 극단값을 참고하는 것이 일반적이다.

내부 데이터는 금융기관이 자체적으로 보유하고 생성하는 모든 정보를 포괄한다. 이는 고객 계정 정보, 대출 포트폴리오 세부 내역, 거래 내역, 유동성 현황, 수익성 데이터, 그리고 리스크 프로파일에 대한 역사적 기록 등을 포함한다. 특히 대출 포트롤리오의 경우, 여신 등급, 담보 종류 및 가치, 계약 조건, 연체 및 부도 이력 등이 핵심적인 내부 데이터가 된다. 이러한 데이터는 기관의 고유한 사업 모델과 노출된 리스크를 가장 정확하게 반영하기 때문에, 외부 데이터만으로는 파악하기 어려운 취약점을 식별하는 데 필수적이다.

포트폴리오 정보는 내부 데이터의 핵심 구성 요소로서, 자산과 부채의 구체적인 구성과 특성을 의미한다. 스트레스 테스트 시나리오 적용 시, 포트폴리오 정보는 충격이 개별 자산군이나 사업부에 미치는 영향을 정량화하는 기초가 된다. 예를 들어, 주택담보대출 포트폴리오에 대한 스트레스 테스트는 대출 규모, LTV 비율, 지역별 분포, 고객 소득 수준 등의 세부 정보를 바탕으로 실시된다. 이 정보를 통해 시나리오 하에서의 예상 부실채권 비율, 손실 규모, 자본 소모 정도를 추정할 수 있다.

내부 데이터와 포트폴리오 정보의 효과적인 활용을 위해서는 통합된 데이터 관리 체계가 전제되어야 한다. 여러 부서와 시스템에 분산된 데이터를 일관된 형식으로 통합하고, 시계열 데이터를 구축하여 과거 스트레스 기간 동안의 포트폴리오 성과를 분석하는 것이 중요하다. 이를 통해 시나리오 설계에 역사적 경험을 반영하고, 모델의 정확성을 높일 수 있다. 최종적으로, 신뢰할 수 있는 내부 데이터는 스트레스 테스트 결과를 경영진의 자본 계획, 리스크 완화 전략 수립, 비즈니스 의사결정에 직접 연계시키는 근거를 제공한다.

스트레스 테스트의 신뢰성은 사용된 데이터의 품질에 직접적으로 좌우된다. 데이터 품질 관리는 데이터 정확성, 데이터 완전성, 데이터 일관성, 데이터 적시성이라는 네 가지 핵심 차원에서 이루어진다. 정확성은 데이터가 실제 현상을 오류 없이 반영하는 정도를, 완전성은 분석에 필요한 모든 데이터 포인트가 누락 없이 존재하는지를 의미한다. 일관성은 서로 다른 출처나 시점의 데이터가 모순되지 않고 통합적으로 사용될 수 있음을 보장하며, 적시성은 데이터가 필요한 시점에 최신 상태로 제공됨을 의미한다.

데이터 품질 관리를 위한 실무적 접근법은 다음과 같은 절차를 포함한다.

그러나 데이터 품질 관리에는 본질적인 한계가 존재한다. 첫째, 역사적 데이터는 미래의 극단적 사건, 특히 '알려지지 않은 미지의 리스크'를 완벽하게 예측하는 데 한계가 있다. 둘째, 외부에서 제공되는 시장 데이터나 거시경제 데이터는 보고 지연, 수정 가능성, 정의상의 차이로 인해 오류나 불일치가 발생할 수 있다. 셋째, 내부 데이터의 경우, 특히 유사-유래상품이나 복잡한 파생상품의 위험 노출을 정량화하는 데 필요한 세부 데이터가 부족하거나 추정에 의존할 수밖에 없는 경우가 많다. 이러한 데이터 품질의 한계는 스트레스 테스트 결과의 불확실성을 증가시키며, 결과 해석과 의사결정 과정에서 반드시 고려되어야 한다.

바젤 III는 국제결제은행(BIS) 산하 바젤 은행감독위원회(BCBS)가 제정한 국제 은행 자본 규제 기준이다. 이 프레임워크는 2008년 세계 금융 위기 이후 금융 시스템의 취약점을 보완하기 위해 기존 바젤 II를 대폭 강화한 것으로, 스트레스 테스트를 규제 및 감독의 핵심 도구로 명시적으로 포함시켰다. 바젤 III는 은행이 충격 하에서도 생존할 수 있는 충분한 자본을 보유하도록 요구하며, 이를 검증하기 위해 정기적인 자본적정성 스트레스 테스트(ICAAP의 일부)와 감독기관 주도의 감독 스트레스 테스트를 의무화한다.

바젤 III의 스트레스 테스트 관련 주요 요소는 다음과 같다.

국제적으로는 유럽중앙은행(ECB)과 유럽은행국(EBA)이 EU 은행들을 대상으로 매년 감독 검토 평가 과정(SREP)의 일환으로 공통 스트레스 테스트를 실시한다. 미국에서는 연방준비제도(Fed)가 대형 은행을 대상으로 정기적인 종합자본분석 및 검토(CCAR)와 다드-프랭크 법에 따른 정기 스트레스 테스트(DFAST)를 시행하여 자본계획의 건전성을 평가한다. 이러한 국제 규제 프레임워크들은 스트레스 테스트 시나리오의 설계, 실행 빈도, 결과 공개 범위, 그리고 결과를 자본계획과 경영 의사결정에 반영하는 방법에 대한 구체적인 기준을 제시한다.

국내 금융당국의 감독 가이드라인은 금융위원회와 금융감독원이 주도하여 마련한다. 이 가이드라인은 바젤 III와 같은 국제 규제 기준을 국내 금융 환경에 맞게 구체화하고, 금융기관의 건전성 감독을 강화하는 데 목적을 둔다. 주요 내용은 금융기관의 자본 적정성 평가와 위험 관리 체계의 효과성을 점검하는 데 중점을 둔다.

금융당국은 정기적으로 금융기관에 대해 공통의 스트레스 테스트를 실시하고, 그 결과를 바탕으로 한 자본배분 가이드라인을 제시한다. 또한, 기관별로 내부자본적정성평가제도(ICAAP)를 수립하고, 그 일환으로 자체 스트레스 테스트를 실시하도록 의무화한다. 주요 감독 가이드라인 문서로는 '은행의 통합리스크관리에 관한 감독규정', '스티커리스트레스테스트 가이드라인', '내부자본적정성평가제도(ICAAP) 운영지침' 등이 있다.

이들 가이드라인은 시나리오 설계의 구체성과 현실성을 요구하며, 특히 다음과 같은 충격 요인을 반영할 것을 강조한다.

금융당국은 테스트 결과를 경기대응자본완충재(CCyB)의 적정 수준 설정, 리스크 가중자산 산출에 대한 검증, 필요시 개별 기관에 대한 맞춤형 감독 조치(예: 자본증권 요구) 등에 활용한다. 이를 통해 금융 시스템 전반의 취약점을 사전에 파악하고 선제적 정책 대응의 근거로 삼는다.

상업은행은 스트레스 테스트 시나리오를 자본적정성 평가와 리스크 관리의 핵심 도구로 활용한다. 일반적으로 은행은 규제 당국이 제시하는 통일된 시나리오(예: 금융감독원의 공통 시나리오) 하에서 테스트를 수행하여 최소 자본적정비율을 충족하는지 점검한다. 동시에 자체적으로 설계한 내부 시나리오를 통해 특정 포트폴리오나 사업부에 대한 취약성을 분석한다. 주요 적용 분야는 신용리스크에 대한 부실채권 증가율 추정, 시장리스크에 따른 유가증권 평가손실 계산, 그리고 이자율 충격이 순이자마진에 미치는 영향 분석 등이다.

보험회사는 주로 책임준비금 적정성과 지급여력을 평가하기 위해 시나리오를 적용한다. 특히 사망률이나 장기요양 발생률의 급격한 변화, 자본시장 변동에 따른 투자자산 가치 하락, 그리고 대규모 재해(재보험 시나리오)와 같은 극단적 사건이 보험 계약 부채와 자산에 미치는 영향을 시뮬레이션한다. 손해보험사의 경우 주요 자연재해(예: 지진, 태풍) 시나리오를, 생명보험사는 장기적인 이자율 하락 시나리오를 중점적으로 다룬다.

자산운용사 및 펀드 매니저는 투자자 자산 보호와 유동성리스크 관리를 목적으로 시나리오 테스트를 실시한다. 역사적 공황기(예: 2008년 글로벌 금융위기, 2020년 코로나19 대유행 시장)를 재현한 시나리오에서 각 펀드 포트폴리오의 가치 변동과 상환 요청 규모를 추정한다. 이를 통해 극한 시장 상황에서도 유동성을 확보하고 정해진 리스크 한도를 준수할 수 있는지 확인한다. 헤지펀드의 경우 더 복잡한 파생상품 포지션을 고려한 시나리오 분석이 수행된다.

적용 절차는 일반적으로 다음 단계를 따른다.

이러한 테스트 결과는 리스크 완화 조치(예: 헤지 전략 수립, 자본 증액, 유동성 비축 자산 조정)를 수립하는 근거가 되며, 내부 리스크 보고서와 함께 경영진 및 이사회의 의사결정에 직접 반영된다.

테스트 실행은 사전에 정의된 스트레스 테스트 시나리오를 금융 모델에 입력하여 포트폴리오나 기관 전체의 손실을 정량화하는 과정이다. 이 단계에서는 시장 데이터와 거시경제 지표의 극단적 변화를 모델에 적용하며, 신용리스크, 시장리스크, 유동성리스크 등 다양한 리스크 유형에 대한 노출을 동시에 평가한다. 실행은 일반적으로 리스크 관리 시스템이나 전용 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 이루어지며, 일관성과 재현성을 보장하기 위해 표준화된 절차를 따르는 것이 중요하다.

결과 분석은 테스트 실행에서 생성된 수치적 결과를 해석하고 평가하는 단계이다. 분석의 핵심은 예상 손실 규모, 자본 적정성(BIS 비율), 수익성, 유동성 지표 등을 심층적으로 검토하는 것이다. 주요 분석 항목은 다음과 같다.

분석 과정에서는 단순한 수치 비교를 넘어, 손실이 발생하는 메커니즘과 전이 경로를 이해하는 것이 중요하다. 예를 들어, 금리 급등 시나리오에서 채권 포트폴리오의 평가손실과 함께, 대출 연체율 증가로 인한 신용손실이 어떻게 상호작용하는지 분석한다. 또한, 결과의 감도 분석을 통해 어떤 가정이나 변수가 결과에 가장 큰 영향을 미치는지 파악하여 모델의 불확실성을 평가한다.

최종적으로, 분석 결과는 경영진과 이해관계자에게 명확하게 전달되어야 한다. 핵심 결론, 주요 리스크 요인, 잠재적 자본 부족 규모, 그리고 필요한 위기대응 조치(예: 자본 확충, 헤지 전략 조정, 유동성 비축 확대)에 대한 권고사항이 보고서에 포함된다. 이 과정은 스트레스 테스트가 단순한 규제 준수 활동이 아닌, 실질적인 리스크 관리와 전략적 의사결정을 지원하는 도구로 기능하게 한다.

스트레스 테스트 실행과 결과 분석이 완료되면, 그 결과는 체계적인 보고서로 문서화되어 이해관계자에게 전달된다. 보고서는 일반적으로 실행 개요, 주요 가정, 적용된 시나리오, 정량적 결과(예: 자본 적정성 비율 손실), 정성적 평가, 그리고 핵심 결론과 권고 사항을 포함한다. 보고서는 기술적 세부사항과 경영진이 이해할 수 있는 전략적 인사이트 사이의 균형을 유지해야 한다.

보고서의 결과는 경영진과 이사회의 의사결정에 직접 연계된다. 주요 활용 방안은 다음과 같다.

최종 보고 및 검토 과정은 종종 내부 검증 부서와 리스크관리위원회를 거치며, 결과는 정기적인 경영 보고와 자본계획, 예산 편성 과정에 반영된다. 이를 통해 스트레스 테스트는 단순한 규제 준수 활동을 넘어, 금융기관의 장기적 건전성과 위기 대응 능력을 강화하는 핵심 경영 도구로 기능한다.

스트레스 테스트 시나리오는 복잡한 모델과 일련의 가정에 의존하여 구축된다. 이러한 모델과 가정에는 본질적인 불확실성과 한계가 존재하며, 이를 통칭하여 모델 리스크라 부른다. 모델 리스크는 테스트 결과의 신뢰성을 저해하고, 위험을 과소 또는 과대 평가할 수 있는 가능성을 내포한다.

주요 한계점은 크게 세 가지로 구분된다. 첫째, 모델이 현실을 단순화하는 과정에서 발생하는 표본 오차와 설정 오차이다. 금융 시장의 비선형적이고 동적인 상호작용을 완벽히 재현하는 모델은 존재하지 않으며, 특히 극단적 사건(테일 리스크)을 위한 역사적 데이터가 부족하여 이를 정확히 모델링하기 어렵다. 둘째, 다양한 리스크 요인 간의 상관관계가 스트레스 조건 하에서 급격히 변할 수 있다는 점이다. 평상시의 상관관계를 스트레스 시나리오에 그대로 적용하는 것은 실제 충격의 전파 효과를 제대로 반영하지 못할 수 있다. 셋째, 모델이 의존하는 통계적 가정의 문제이다. 예를 들어, 리스크 요인의 분포를 정규분포로 가정하는 것은 극단값의 발생 확률을 과소평가하게 만드는 원인이 된다.

이러한 한계를 인지하고 관리하는 것이 중요하다. 금융기관과 규제당국은 단일 시나리오 결과에 지나치게 의존하기보다는 다양한 모델과 가정을 사용한 감도 분석을 병행해야 한다. 또한, 모델의 성능을 지속적으로 검증(백테스팅)하고, 전문가의 판단(전문가 판단)을 통해 모델 결과를 보완하는 과정이 필수적이다. 궁극적으로 스트레스 테스트는 불완전한 도구이지만, 체계적인 한계 관리 하에서 리스크 관리와 자본 계획을 위한 유용한 정보를 제공할 수 있다.

전통적인 스트레스 테스트는 주로 금융 시장 충격이나 경기 침체와 같은 기존 리스크 요인에 집중해왔다. 그러나 최근 기후 변화의 물리적 영향과 저탄소 경제로의 전환 과정에서 발생하는 이행 리스크는 금융 시스템에 중대한 위협으로 부상했다. 이에 따라 바젤 은행감독위원회 및 주요 국제 금융 규제 기관들은 스트레스 테스트에 기후 관련 리스크를 통합할 것을 권고하고 있다[6]. 기후 리스크 시나리오는 일반적으로 장기적인 시간 범위(예: 30년)를 고려하며, 다양한 온실가스 배출 경로와 정책 대응 시나리오 하에서 자산 가치의 변화를 평가한다.

신흥 리스크의 반영 또한 중요한 과제이다. 이는 사이버 보안 위협, 글로벌 공급망 붕괴, 디지털 자산 시장의 변동성, 지리정치적 갈등 심화 등 기존 모델이 포착하지 못하거나 새롭게 출현하는 리스크 요인들을 포함한다. 이러한 리스크들은 역사적 데이터가 부족하거나 전례가 없어, 가상 시나리오 설계에 크게 의존해야 한다. 설계자는 다양한 전문가 패널의 의견을 수렴하고 시나리오 플래닝 기법을 활용하여 극단적이지만 현실 가능한 가정을 개발한다.

기후 및 신흥 리스크를 효과적으로 반영하기 위한 방법론적 발전이 진행 중이다. 주요 접근법은 다음과 같다.

이러한 리스크들을 스트레스 테스트에 통합하는 것은 데이터 가용성, 모델링 복잡성, 장기 예측의 불확실성이라는 한계에 직면해 있다. 또한 기후 리스크가 신용 리스크, 시장 리스크, 운영 리스크 등 기존 리스크 범주에 어떻게 전이되는지를 평가하는 통합적 시각이 필요하다. 앞으로의 발전 방향은 보다 역동적이고 상호 연계된 시나리오를 구축하고, 정성적 평가와 정량적 모델링을 결합하며, 금융 당국과 기관 간의 시나리오 공유를 강화하는 데 있을 것이다.