금융자산 손상차손 인식의 기대신용손실모형 완벽 가이드

목차

1. 서론: IFRS 9 손상모형의 개요
2. 기대신용손실모형의 핵심 개념
3. 3단계 손상평가 프로세스
4. 실무에서 사용되는 손상차손 추정 방법론
5. 업종별 손상차손 인식 사례
6. 재무제표 공시와 활용
7. 실무 적용 시 주의사항과 해결방안
8. 결론

1. 서론: IFRS 9 손상모형의 개요

IFRS 9은 2018년 1월부터 시행된 국제회계기준으로, 금융자산의 손상에 대한 접근방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 이전 IAS 39의 '발생손실모형(Incurred Loss Model)'에서 '기대신용손실모형(Expected Credit Loss Model)'으로 전환함으로써, 손실 사건이 발생한 후에 손상을 인식하던 방식에서 미래지향적으로 예상되는 손실을 선제적으로 인식하는 방식으로 패러다임이 변화했습니다.

1.1 발생손실모형에서 기대신용손실모형으로의 전환 배경

2008년 글로벌 금융위기 이후, 기존 발생손실모형은 "너무 적게, 너무 늦게(Too little, too late)" 손상을 인식한다는 비판을 받았습니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도입된 기대신용손실모형은 다음과 같은 특징을 갖습니다:

• 미래지향적 접근: 과거 데이터뿐만 아니라 현재와 미래에 대한 전망 정보를 종합적으로 고려
• 확률가중 개념 도입: 발생 가능한 여러 시나리오를 확률로 가중평균하여 손실 추정
• 조기경보시스템: 신용위험의 유의적 증가 시점에 선제적으로 손상을 인식

1.2 적용 대상 금융자산

기대신용손실모형은 다음 금융자산에 적용됩니다:

• 상각후원가(AC) 측정 금융자산
• 기타포괄손익-공정가치(FVOCI) 측정 채무상품
• 리스채권
• 계약자산(IFRS 15)
• 대출약정과 금융보증계약(일부 예외 있음)

주목할 점은 당기손익-공정가치(FVPL) 측정 금융자산과 FVOCI 측정 지분상품에는 손상모형이 적용되지 않는다는 것입니다.

2. 기대신용손실모형의 핵심 개념

2.1 기대신용손실(ECL)의 정의

기대신용손실(Expected Credit Loss)은 계약에 따라 기업에 지급되어야 하는 모든 계약상 현금흐름과 기업이 수취할 것으로 예상하는 모든 현금흐름의 차이를 최초 유효이자율로 할인한 금액입니다. 쉽게 말해, 채무자의 채무불이행으로 인해 예상되는 현금 부족분의 현재가치입니다.

2.2 기대신용손실의 측정 요소

기대신용손실은 다음 세 가지 주요 요소의 곱으로 계산됩니다:

1. 부도율(PD, Probability of Default): 특정 기간 동안 채무자가 채무를 이행하지 못할 확률
2. 부도시 손실률(LGD, Loss Given Default): 부도 발생 시 노출된 금액 중 회수하지 못하고 잃게 될 비율
3. 부도시 노출액(EAD, Exposure at Default): 부도 발생 시점에 기업이 채무자에게 갖는 노출 금액

수식으로 표현하면: ECL = PD × LGD × EAD

2.3 시간 가치(Time Value of Money)

기대신용손실은 화폐의 시간 가치를 반영하기 위해 현재가치로 측정됩니다. 할인율은 일반적으로 금융자산의 최초 인식 시점에 결정된 유효이자율(EIR)을 사용합니다. 변동금리 금융자산의 경우 현행 유효이자율을 사용합니다.

3. 3단계 손상평가 프로세스

IFRS 9의 손상모형은 금융자산의 신용위험 상태에 따라 3단계로 구분하여 기대신용손실을 인식합니다. 이 접근법은 금융자산의 신용위험 변동을 적시에 포착하고 그에 비례하는 손실충당금을 인식할 수 있게 합니다.

3.1 Stage 1: 최초 인식 후 신용위험의 유의적 증가가 없는 경우

적용 조건:

• 최초 인식 이후 신용위험이 유의적으로 증가하지 않은 금융자산
• 보고기간 말 현재 신용위험이 낮은 금융자산(예: 투자등급 채권)

손실충당금 측정:

• 12개월 기대신용손실: 보고기간 말 후 12개월 내에 발생 가능한 채무불이행 사건으로 인한 기대신용손실

이자수익 인식:

• 총 장부금액(손실충당금 차감 전)에 유효이자율을 적용하여 계산

실무 적용 예시:

• 정상적으로 상환 중인 기업대출
• 30일 미만 연체된 소매 대출
• 투자등급 회사채

3.2 Stage 2: 최초 인식 후 신용위험이 유의적으로 증가했으나 신용이 손상되지는 않은 경우

적용 조건:

• 최초 인식 이후 신용위험이 유의적으로 증가한 금융자산
• 일반적으로 30일 초과 연체된 금융자산(반증 가능한 가정)

손실충당금 측정:

• 전체기간 기대신용손실: 금융상품의 기대존속기간에 발생할 수 있는 모든 채무불이행 사건으로 인한 기대신용손실

이자수익 인식:

• Stage 1과 동일하게 총 장부금액에 유효이자율을 적용하여 계산

실무 적용 예시:

• 30~90일 연체된 대출
• 신용등급이 최초 인식 시점보다 2단계 이상 하락한 채권
• 채무재조정 논의가 시작된 금융자산

3.3 Stage 3: 신용이 손상된 경우

적용 조건:

• 금융자산의 신용이 손상된 객관적인 증거가 있는 경우
• 일반적으로 90일 초과 연체된 금융자산(반증 가능한 가정)
• IAS 39의 발생손실 인식 기준과 유사한 사건 발생

손실충당금 측정:

• 전체기간 기대신용손실: Stage 2와 동일하게 측정하나, 일반적으로 개별평가를 수행

이자수익 인식:

• 순 장부금액(총 장부금액에서 손실충당금을 차감한 금액)에 유효이자율을 적용하여 계산

실무 적용 예시:

• 90일 초과 연체된 대출
• 파산 또는 법적 구조조정 절차가 진행 중인 채무자
• 중대한 재무적 어려움을 겪는 채무자에 대한 대출

3.4 Stage 간 이동

금융자산은 신용위험의 변화에 따라 Stage 간 양방향으로 이동할 수 있습니다:

• Stage 1 → Stage 2: 신용위험이 유의적으로 증가했을 때
• Stage 2 → Stage 3: 신용이 손상됐을 때
• Stage 3 → Stage 2: 신용손상의 객관적 증거가 더 이상 없을 때
• Stage 2 → Stage 1: 신용위험이 유의적으로 증가했다는 증거가 더 이상 없을 때(예: 연체가 해소되고 정상 상환이 일정 기간 지속)

각 보고기간 말에 금융자산의 Stage를 재평가해야 합니다.

3.5 신용위험의 유의적 증가 판단 기준

신용위험의 유의적 증가를 판단하는 데 고려할 수 있는 정보는 다음과 같습니다:

정량적 지표:

• 부도율(PD)의 유의적 증가: 최초 인식 시점 대비 현재 기대존속기간 PD의 상대적/절대적 증가
• 신용등급의 하락: 내/외부 신용등급의 유의적 하락
• 신용스프레드의 증가: 시장에서 관찰 가능한 신용스프레드의 유의적 증가

정성적 지표:

• 채무자의 사업, 재무, 경제적 상황의 부정적 변화
• 실제 또는 예상되는 영업실적의 악화
• 같은 채무자의 다른 금융상품의 신용위험 증가
• 채무자의 규제적, 경제적, 기술적 환경의 불리한 변화

실무적 간편법:

• 30일 초과 연체: 반증 가능한 가정으로, 30일을 초과하여 연체된 경우 신용위험이 유의적으로 증가한 것으로 간주
• 신용위험이 낮은 금융자산: 보고기간 말에 신용위험이 낮다고 판단되는 경우(예: 외부 '투자등급'에 해당) Stage 1으로 분류 가능

3.6 신용이 손상된 금융자산의 판단 기준

다음 중 하나 이상의 사건이 발생했을 때 금융자산은 신용이 손상된 것으로 간주됩니다:

• 발행자나 채무자의 유의적인 재무적 어려움
• 90일 이상 연체와 같은 계약 위반
• 채무자의 재무적 어려움으로 인한 채무조건의 완화(원금, 이자, 기간 등의 수정)
• 채무자의 파산 가능성이 높아지거나 재무구조 개편 가능성
• 재무적 어려움으로 인한 해당 금융자산의 활성시장 소멸
• 금융자산을 큰 할인을 받아 구매하거나 생성(신용손상 반영)

4. 실무에서 사용되는 손상차손 추정 방법론

실무에서는 금융기관의 규모, 포트폴리오 특성, 가용 데이터에 따라 다양한 방법론을 활용하여 기대신용손실을 추정합니다. 주요 방법론을 살펴보겠습니다.

4.1 집합평가(Collective Assessment)와 개별평가(Individual Assessment)

집합평가:

• 적용 대상: 유사한 신용위험 특성을 가진 금융자산 그룹(소매대출, 신용카드 등)
• 방법: 공통 위험 특성에 따라 자산을 그룹화하고 그룹별 손실률 적용
• 장점: 대량의 금융자산을 효율적으로 평가 가능, 통계적 신뢰성 확보
• 단점: 개별 자산의 특수성을 충분히 반영하지 못할 수 있음

개별평가:

• 적용 대상: 유의적인 개별 금융자산(대기업 대출, 프로젝트 파이낸싱 등)이나 신용이 손상된 자산(Stage 3)
• 방법: 개별 자산별로 예상 현금흐름을 추정하고 현재가치로 할인
• 장점: 특정 자산의 고유 상황과 위험을 더 정확히 반영
• 단점: 시간과 자원이 많이 소요됨, 주관적 판단이 개입될 여지가 큼

4.2 주요 모델링 접근법

4.2.1 PD/LGD/EAD 접근법

가장 일반적으로 사용되는 접근법으로, 바젤 Ⅱ/Ⅲ 규제 자본 모델을 활용할 수 있습니다.

부도율(PD) 모델링:

• 점 추정 방식(Point-in-Time, PIT): 현재의 경제 상황을 반영한 단기 예측에 중점
• 장기 평균 방식(Through-the-Cycle, TTC): 경기 사이클 전체에 걸친 장기 평균에 중점
• 하이브리드 방식: PIT와 TTC의 중간 형태

부도시 손실률(LGD) 모델링:

• 과거 회수율 데이터 분석
• 담보가치와 회수비용 고려
• 경제 시나리오에 따른 조정

부도시 노출액(EAD) 모델링:

• 대출 상환 일정 반영
• 미사용 한도의 사용 가능성(Credit Conversion Factor) 고려
• 조기상환 가능성 반영

4.2.2 전환행렬(Migration Matrix) 접근법

신용등급 간 전환 확률을 기반으로 한 접근법입니다.

• 과거 데이터를 통해 신용등급 간 전환 확률 행렬 구축
• 각 등급별 기대손실률 적용
• 미래 경제 전망을 반영하여 전환 확률 조정

4.2.3 롤레이트(Roll Rate) 접근법

연체 단계별 전이 확률을 기반으로 한 접근법으로, 주로 소매 포트폴리오에 사용됩니다.

• 연체 구간별 롤레이트(이행 확률) 산출(예: 정상→30일 연체, 30일→60일 연체)
• 최종적으로 손실로 이어질 확률 추정
• 간단하고 직관적인 방법으로 데이터 요구사항이 낮음

4.2.4 손실률(Loss Rate) 접근법

과거 손실 경험을 바탕으로 한 단순화된 접근법입니다.

• 과거 손실률을 기준으로 미래 손실 추정
• 경제 전망에 따라 과거 손실률 조정
• 대출 연령별, 상품별, 채무자 유형별 세분화 가능

4.3 미래전망 정보(Forward-Looking Information)의 반영

IFRS 9의 핵심 요구사항 중 하나는 미래전망 정보를 기대신용손실 측정에 반영하는 것입니다.

4.3.1 거시경제변수 선정

기대신용손실과 상관관계가 높은 거시경제변수를 선정합니다:

• GDP 성장률
• 실업률
• 부동산 가격 지수
• 금리
• 인플레이션율
• 주가지수

4.3.2 경제 시나리오 개발

일반적으로 다음과 같은 시나리오를 개발하고 확률을 부여합니다:

• 기본 시나리오(Base scenario): 가장 가능성 높은 시나리오 (예: 확률 60%)
• 낙관적 시나리오(Upside scenario): 경제 상황이 예상보다 좋은 경우 (예: 확률 20%)
• 비관적 시나리오(Downside scenario): 경제 상황이 예상보다 나쁜 경우 (예: 확률 20%)

4.3.3 모델 조정 방법

미래전망 정보를 모델에 반영하는 주요 방법:

직접 모델링 방식:

• 거시경제변수를 PD, LGD 모델의 입력변수로 직접 사용
• 회귀분석 등을 통해 거시경제변수와 신용위험 간의 관계를 모델링

오버레이(Overlay) 방식:

• 기본 모델 결과에 미래전망 요소를 추가적으로 반영
• 전문가 판단을 통한 조정
• 시나리오별 가중치 부여 후 확률가중평균 계산

4.4 실무적 간편법

IFRS 9은 일부 금융자산에 대해 실무적 간편법을 허용합니다.

4.4.1 충당금 설정률표(Provision Matrix)

주로 매출채권, 계약자산, 리스채권에 사용되는 방법입니다:

• 연체 기간별로 채권을 분류(예: 정상, 30일 이내, 30-60일, 60-90일, 90일 초과)
• 각 연체 구간별 과거 손실률에 기반한 충당금 설정률 적용
• 미래전망 정보를 반영하여 과거 손실률 조정

예시 충당금 설정률표:

연체 상태	총 장부금액	설정률	손실충당금
정상	100,000,000	0.5%	500,000
30일 이내	20,000,000	3%	600,000
30-60일	5,000,000	10%	500,000
60-90일	2,000,000	30%	600,000
90일 초과	3,000,000	80%	2,400,000
합계	130,000,000	-	4,600,000

4.4.2 매출채권에 대한 전체기간 기대신용손실

IFRS 9은 다음 항목에 대해 항상 전체기간 기대신용손실로 손실충당금을 측정하도록 하는 단순화된 접근법을 허용합니다:

• 유의적인 금융요소가 없는 매출채권과 계약자산
• 회계정책으로 선택한 경우의 유의적인 금융요소가 있는 매출채권과 계약자산
• 회계정책으로 선택한 경우의 리스채권

이 접근법을 사용하면 신용위험의 변동을 추적할 필요가 없어 실무 부담이 줄어듭니다.

5. 업종별 손상차손 인식 사례

5.1 은행 및 금융기관

금융기관은 가장 복잡하고 정교한 기대신용손실 모델을 사용합니다:

대출 포트폴리오 세분화:

• 기업대출: 산업별, 규모별, 신용등급별 세분화
• 소매대출: 상품별(주택담보대출, 신용대출, 카드대출 등), 위험특성별 세분화

사례: K은행의 주택담보대출 ECL 산출

• PD 모델: 내부등급별 과거 부도율 + LTV, DTI 등 위험요소 반영
• LGD 모델: 담보가치, 지역별 부동산 시장 전망 반영
• 경제 시나리오: 부동산 가격, 금리, 실업률 전망에 따른 3개 시나리오 개발
• 결과: 코로나19 이후 경기침체 가능성을 반영하여 손실충당금 20% 증가

5.2 일반 기업(비금융회사)

비금융회사는 주로 매출채권과 계약자산에 대해 단순화된 접근법을 적용합니다:

충당금 설정률표 활용:

• 업종별 특성, 고객군별 특성을 반영한 설정률 개발
• 경기 영향, 계절성 등 고려

사례: L전자의 매출채권 충당금

• 국내외 지역별, B2B/B2C 구분하여 충당금 설정률표 개발
• 코로나19 영향으로 특정 산업(여행, 항공 등) 고객에 대한 설정률 상향 조정
• 특정 국가의 경제 불안정성을 반영한 국가별 오버레이 적용

5.3 리스기업

리스기업은 리스채권에 대한 기대신용손실을 측정합니다:

리스 유형별 접근:

• 금융리스: 리스채권의 현금흐름 분석
• 운용리스: 미수금에 대한 평가

사례: M리스사의 장비리스 포트폴리오

• 리스이용자의 산업별 위험도 분석
• 장비 종류별 회수가능가치 추정
• 경제 전망에 따른 자산가치 변동 반영

6. 재무제표 공시와 활용

6.1 필수 공시사항

IFRS 7은 기대신용손실 모형과 관련하여 다음과 같은 공시를 요구합니다:

정성적 공시:

• 손실충당금 결정에 사용된 방법, 가정, 정보
• 신용위험의 유의적 증가를 판단하는 기준
• 부도의 정의
• 금융자산 그룹화 방법(집합평가 시)
• 미래전망 정보의 반영 방법

정량적 공시:

• Stage별 총 장부금액과 손실충당금의 조정내역
• 기대신용손실 측정에 유의적 영향을 미치는 가정의 변경 내역
• 담보 및 기타 신용보강에 대한 정보
• 최대 신용위험 노출액

6.2 재무제표 이용자를 위한 분석 포인트

재무제표 이용자는 다음 사항을 중점적으로 분석할 수 있습니다:

• 손실충당금 비율 변화: 총 금융자산 대비 손실충당금 비율의 추세
• Stage 간 이동: Stage 2, 3으로의 이동 비율 증가는 신용위험 증가 신호
• 경영진의 가정과 판단: 경기 전망, 부도율 추정 등에 대한 경영진의 가정
• 산업 평균과의 비교: 동종 기업 대비 보수적/낙관적 접근 여부
• 손실충당금의 적절성: 과거 실제 손실 대비 손실충당금의 적절성

7. 실무 적용 시 주의사항과 해결방안

7.1 데이터 관련 이슈

문제점:

• 장기간의 과거 데이터 부족
• 데이터 품질 및 일관성 문제
• 미래전망 데이터 획득의 어려움

해결방안:

• 외부 데이터 소스 활용(신용평가기관, 중앙은행 통계 등)
• 데이터 품질 관리 프로세스 구축
• 동종 업계 벤치마킹 및 전문가 판단 활용

7.2 모델링 이슈

문제점:

• 모델의 복잡성과 이해 어려움
• 과거 실적에 기반한 모델의 미래 예측력 한계
• 극단적 경제 상황에 대한 모델 반응 불확실성

해결방안:

• 단계적 모델 구현(간단한 모델로 시작하여 점진적 개선)
• 정기적인 모델 검증 및 백테스팅
• 스트레스 테스트와 시나리오 분석 강화

7.3 거버넌스 이슈

문제점:

• 여러 부서 간 협업 필요(재무, 리스크, IT 등)
• 주기적인 모델 개선 및 관리 체계 미흡
• 경영진의 판단과 책임성 문제

해결방안:

• 명확한 역할과 책임 정의
• 문서화된 정책과 절차 수립
• 정기적인 검토 및 승인 프로세스 구현
• 감사 가능한 추적 시스템 구축

7.4 실무적인 해결 사례

소규모 비금융회사의 접근법:

• 매출채권에 대한 단순화된 충당금 설정률표 개발
• 주요 고객 그룹별로 과거 손실 패턴 분석
• 산업별 경기 전망 지표를 활용한 간단한 조정
• 주기적인 설정률 검토 및 갱신

중견 금융기관의 단계적 접근:

1. 기존 내부 신용평가 시스템을 활용한 기본 PD/LGD 모델 구축
2. 주요 경제 변수와 신용위험 간의 관계 분석 및 간단한 거시경제 모델 개발
3. 포트폴리오 세분화 및 신용위험 유의적 증가 기준 정교화
4. 지속적인 모델 검증 및 개선

8. 결론

IFRS 9의 기대신용손실모형은 금융자산 손상 인식에 있어 근본적인 패러다임 변화를 가져왔습니다. 과거의 발생손실 중심에서 미래지향적인 예상손실 중심으로 전환함으로써, 금융위기와 같은 경제적 충격에 더 선제적으로 대응할 수 있는 체계가 마련되었습니다.

성공적인 기대신용손실모형 구현을 위해서는 다음과 같은 핵심 요소가 필요합니다:

1. 강건한 데이터 기반: 양질의 과거 데이터와 미래전망 정보 확보
2. 적절한 모델링 접근법: 기업의 규모와 복잡성에 맞는 모델 선택
3. 효과적인 거버넌스: 명확한 정책, 프로세스, 통제 체계
4. 지속적인 모니터링: 모델 성과와 결과의 합리성 검증
5. 투명한 공시: 이해관계자들에게 유용한 정보 제공

실무에서는 기대신용손실모형의 복잡성과 주관적 판단 요소로 인해 여전히 도전과제가 존재하지만, 체계적인 접근과 지속적인 개선을 통해 더 정확하고 유용한 재무정보를 제공할 수 있을 것입니다.

기업들은 단순히 회계기준 준수를 위한 기술적 접근에서 벗어나, 기대신용손실모형을 리스크 관리와 비즈니스 의사결정에 통합하는 전략적 접근을 고려해야 합니다. 이를 통해 손상 평가는 단순한 회계처리가 아닌, 기업의 리스크 관리 체계를 강화하는 중요한 도구로 발전할 수 있을 것입니다.

부록: 기대신용손실 계산 예시

예시 1: 기업대출의 12개월 기대신용손실 계산 (Stage 1)

기본 정보:

• 대출 금액(EAD): 100,000,000원
• 12개월 부도율(PD): 1.5%
• 부도시 손실률(LGD): 40%
• 유효이자율: 5%

계산:

• 12개월 ECL = EAD × PD × LGD
• 12개월 ECL = 100,000,000 × 1.5% × 40% = 600,000원

예시 2: 전체기간 기대신용손실 계산 (Stage 2)

기본 정보:

• 대출 금액(EAD): 100,000,000원
• 잔여 만기: 3년
• 연도별 부도율(PD):
  • 1년차: 2%
  • 2년차: 3%
  • 3년차: 4%
• 부도시 손실률(LGD): 40%
• 유효이자율: 5%

계산:

1. 한계 부도율(Marginal PD) 계산:
   • 1년차: 2%
   • 2년차: (3% - 2%) / (1 - 2%) = 1.02%
   • 3년차: (4% - 3%) / (1 - 3%) = 1.03%
2. 각 연도별 기대신용손실 계산:
   • 1년차 ECL: 100,000,000 × 2% × 40% = 800,000원
   • 2년차 ECL: 100,000,000 × 1.02% × 40% = 408,000원
   • 3년차 ECL: 100,000,000 × 1.03% × 40% = 412,000원
3. 현재가치로 할인:
   • 1년차 현재가치: 800,000 / (1 + 5%) = 761,905원
   • 2년차 현재가치: 408,000 / (1 + 5%)² = 369,977원
   • 3년차 현재가치: 412,000 / (1 + 5%)³ = 355,825원
4. 전체기간 ECL = 761,905 + 369,977 + 355,825 = 1,487,707원

예시 3: 충당금 설정률표를 활용한 매출채권 기대신용손실 계산

매출채권 데이터:

• 정상: 500,000,000원
• 30일 이내 연체: 80,000,000원
• 30-60일 연체: 30,000,000원
• 60-90일 연체: 15,000,000원
• 90일 초과 연체: 25,000,000원

과거 손실률 및 미래전망 조정:

• 정상: 0.5% × 1.2(조정계수) = 0.6%
• 30일 이내: 3% × 1.2 = 3.6%
• 30-60일: 10% × 1.2 = 12%
• 60-90일: 30% × 1.2 = 36%
• 90일 초과: 80% × 1.2 = 96%

손실충당금 계산:

• 정상: 500,000,000 × 0.6% = 3,000,000원
• 30일 이내: 80,000,000 × 3.6% = 2,880,000원
• 30-60일: 30,000,000 × 12% = 3,600,000원
• 60-90일: 15,000,000 × 36% = 5,400,000원
• 90일 초과: 25,000,000 × 96% = 24,000,000원

총 손실충당금 = 38,880,000원

이러한 계산 예시들은 실제 상황에서는 더 복잡할 수 있으며, 기업별 특성, 산업 특성, 경제 상황 등을 고려하여 다양한 조정이 이루어질 수 있습니다.