라쏘 방법론을 이용한 국내은행 수익성 예측을 위한 변인 선별 분석(25.1月)/이진.금융연구원

<요 약>

 

본 연구에서는 통계적 러닝 방법론 중 하나인 라쏘(Lasso) 변인 선별 방법을 이용하여 은행 수익률 지표의 예측 변인을 조사하였다. 기존 국내 연구에서의 실 증 분석은 대부분 사전적으로 설정된 변수들을 이용한 회귀분석에 의존하였는데, 자료가 가지고 있는 정보만으로 변인을 선택하는 방법은 차별적인 접근으로 볼 수 있다.

2011년부터 2024년 2분기까지 4개 은행-국민, 신한, 우리, 기업-의 분기별 자료를 이용하여 은행 내부 변수와 거시 경제변수를 고려하여 잠재적인 변인 집합을 구축하고, 라쏘 방법에 따라 은행별로 총자산 순이익률(ROA)과 자 기자본 순이익률(ROE)의 예측 변인을 선별하고 추정하였다.

은행 내부 변수는 건전성 지표, 효율성 지표, 예금, 대출 증가율 등이 포함되었고 거시 경제변수는 실물과 금융 부문, 심리지수, 고령화지수 등을 포함하는 다양한 변수를 고려하였다.

큰 그림으로 보면, 경제심리지수, 고정 이하 여신 비율, 예금 증가율, 이자율, 자기자본비율이 총 4개 은행 중에서 2개 이상에서 유의한 예측 변인으로 선별되 었다.

변인을 선별한 후 사후 추정을 한 결과 선별된 변인들이 수익률 지표에 미치는 영향은 경제적 추론과 잘 부합하였다.

다음으로 예측 변인의 충격에 따른 은행 수익률 지표에 미치는 효과를 동태적으로 분석하였다.

선별된 변인으로 벡 터 자기회귀 모형을 설정하고 충격 반응분석을 수행한 결과, 특히 경제심리지수 와 고정 이하 여신의 충격이 은행 수익률에 상당 기간 유의한 영향을 주는 것이 발견되었다.

추가로 4개 은행의 순이익 지표와 시계열 분석에서 유의하게 선별 된 변인들을 패널 자료로 확장하여 이를 고정 효과 방법으로 추정하였다.

추정 결과, 고정 이하 여신 비율, 이자율, 경제심리지수가 다음 기 수익률 지표에 유 의한 예측 변인으로 추정되었다.

이러한 추정 결과는 ROA와 ROE의 경우에 질 적으로 유사하게 나타났다.

 

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