[위험관리] ELS 리스크 관리 시스템 도입

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소개글
[위험관리] ELS 리스크 관리 시스템 도입에 대한 자료입니다.
목차
1.ELS (Equity Linked Securities)
2.ELS 발행 및 잔액 현황
3.ELS 상환현황
4.ELS 연환산수익률 현황
5.Knock-out형 ELS
6.Bull Spread형 ELS
7.Reverse Convertible형 ELS
8.Digital형 ELS
9.STEP DOWN형 ELS
10.ELS 위험과 문제점
11.ELS의 Risk 측정과 관리
본문내용
발행사(증권사) 자체의 신용위험이 존재
-베어스턴스의 신용위기와 JP Morgan으로 피인수 등의 발생으로, 베어스턴스와 ELS 거래 관계를 가지고 있는 국내 대형증권사의 손실 우려

정보의 비대칭성 발생: ELS의 수급정보를 알고 있는 발행자들에 비하여 일반 투자자들의 정보력이 취약하고, 이에 따라 정보 우위에 있는 발행자들의 도덕적 해이가 발생할 가능성이 있음.
최근 M증권사는 주식 시장 마감 직전 조기 상환을 저지하기 위해 ELS의 기초주식에 해당하는 자산을 매도했다는 의혹.

위험의 확산: 시장 전체가 특정 포지션에 집중되어 있는 상황에서 시장 상황이 현재의 포지션과 다른 방향으로 상황이 전개될 경우, 시장 전체가 위험에 노출될 수 있음.

ELS의 기초자산에 해당하는 기업들의 시장리스크 및 신용리스크가 존재

원본손실위험-주식시장의 장기추세가 하락반전하거나 기초자산 발행회사가 default되었을 경우 위험이 발생

유동성위험-ELS는 다른 유가증권과는 달리 장외파생상품 발행사와 직접 거래해야 하므로 유동성이 작아 만기이전에 중도매각할 경우 원활하지 못할 수 있고 중도매각에 따른 가격손실위험이 있음


측정 대상 ELS – 우리나라에서 가장 많이 발행되는 Step down형 ELS
VaR 측정 방식 – Monte Carlo Simulation method를 이용
이유: Step down형 ELS가 가지는 비선형 수익구조 때문에 parametric method, 과거 data의 관찰이 용이하지 않기 때문에 historical method의 이용이 불가하다.
Monte Carlo의 단점 – 시간이 많이 소요된다. (극복 방안 제시)

Monte Carlo Simulation이란?
random number를 합리적으로 반복 생성(자산의 분포 가정, 상관관계 반영)시킴으로써 자산의 미래가치에 대한 확률분포를 만들어 내 VaR를 측정하는 방법론
생성된 random number가 자산의 가치 분포를 얼마나 정확히 구현할 수 있는가가 핵심 요소
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