협상력과 국채 - 회사채간 스프레드에 관한 실증분석*

鄭岏晧**․韓相壹***

요 약

본 논문의 목적은 구조모형 중 Longstaff-Schwartz(1995) 모형 및 Leland-Toft

(1996)를 이용하여 동 모형의 시장 설명력을 우리나라 채권시장에서 실증 분석하

고 두 모형간의 차이가 어떻게 발생하느냐를 보고자 한다. 그런데 주주에 유리한

도산제도 하에서 자산의 특수성은 협상력에 대한 대용변수가 될 수 있다. 이에

본 논문은 회사채 시장에서 채권자와 채무자간 협상력(bargaining power)의 효과

를 두 모형을 통해 실증분석하고자 한다.

먼저 모형에 의해 산출되는 신용가산금리 및 부도율이 실제 신용가산금리 및

역사적 부도율에 의해 얼마나 잘 설명되는지를 살펴보았다. 이를 위해 신용등급

별 부도율을 추정해 보았는데, 고등급(AAA～A 등급)보다 저등급 채권(BBB～B

등급)의 부도율이 높게 추정되었으나 고등급 내부에서 부도율 차이는 크지 않았

다. 다음으로 구조모형의 가격오차에 대한 분석을 해 보면 가격오차가 음수로 나와

수익률 측면에서 보면 수익률의 과대평가 오류가 발견되었다. 하지만 Anderson-

Sundaresan(2000)에 따라 부채비율 계산시 이자보상비율을 반영하는 경우 Leland-

Toft(1996)의 가격오차(수익률 오차)가 -2.7%(33.68%)에서 0.78%(-6.44%)로 크게

낮아져 모형의 설명력이 크게 증가함을 알 수 있었다. 또한 가격 예측오차 비율을

종속변수로 하는 회귀분석에 따르면 Leland-Toft(1996) 모형의 오차에서 협상력 변

수 중 설비자산의 유의성은 높았다. 이러한 결과는 채권시장 모형으로 Leland-Toft

(1996)의 유용성 및 협상력 변수의 반영을 통한 오차의 통제가 중요함을 시사하

고 있다.

핵심 주제어：신용가산금리, 협상력(bargaining power), 구조모형, 자본구조

JEL 분류기준 : G12

* 최초심사일(2005년 12월 7일), 최종심사일(2006년 8월 11일)

** e-value 대표이사, E-mail: jeongwh@evaluekorea.com

*** 한국기술교육대학교 산업경영학과 조교수, E-mail: sihan@kut.ac.kr

60 韓國經濟의 分析 제12권 제2호(2006. 8)

Ⅰ. 서 론

채무자와 채권자간의 계약관계에 대한 논의는 크게 정보 우위자인 주주 또는

채무자의 자금조달에 관한 Myers-Majuluf(1984) 등의 접근법1)과 채권자 중심의

증권설계에 관한 접근법 등이 있다. 계약과정에서 정보비대칭성 및 도덕적 해이

등으로 채권자는 채무자에 대해 심사(screening), 모니터링 및 증권설계 등을 통

해서 채무를 확보하고자 한다. 이러한 과정에서 기업의 자본구조가 결정되는데,

합리적 의사결정을 하는 경제주체는 도산가능성 및 도산시 협상력(bargaining

power)을 반영하여 자본구조를 결정할 것이다. 도산제도는 크게 주주중심제도

(equity friendly bankruptcy)와 채무자 중심제도(debt friendly bankruptcy)로 구분할

수 있으며 Acharya(2005)는 도산에 있어서 협상력을 투하자본의 특수성(specificity)

으로 파악하는 경우 동 변수와 자본구조간에 밀접한 관계가 있음을 실증적으로

보이고 있다. 우리나라의 도산제도는 채무자를 중심으로 구축된 것으로 판단되

며 2006년부터 새로운 도산제도가 시행(화의제도 폐지, 필요적 파산범위 축소,

포괄적 금지명령 신설, 현행관리인 유지제도, 간이파산제도 도입)됨에 따라서 대

리인 문제에 대한 대처방안이 크게 변할 것으로 예상된다. 새로운 간이파산제도

는 재단 채권액이 5억 미만인 경우에 적용되며 소규모 기업대출의 회생 및 파산

여부에 대한 결정을 촉진할 것으로 예상된다. 이에 따라 회수율 및 보증사고율

등이 체계적(regime switching)으로 변할 수 있다. 이러한 상황변화에서 협상력이

자본시장에서 자산가격에 어떠한 영향을 미치는지 분석을 하는 것은 의미가 있

을 것이다.

신용스프레드의 기간구조 및 신용스프레드와 만기간의 관계 등과 같은 채권시

장에서 관측되는 제반 현상을 모형을 통해 설명하려는 시도는 크게 구조모형 및

축약모형이라는 두 개의 기본 방향으로 진행되어 왔다. 채권모형을 구축하는 경

우 채권의 위험스프레드의 결정 및 위험 스프레드 자체의 기간구조에 대한 설명

력이 요구되며, 좋은 모형은 시장에서 관측되는 위험스프레드의 시계열적 특성

및 기간구조를 설명할 수 있어야 한다. 이 중 구조모형은 부도의 원인을 먼저 규

1) 소위 자금조달순위이론(pecking order theory)이다.

협상력과 국채-회사채간 스프레드에 관한 실증분석 61

명함으로써 부도발생에 대한 모형을 설정한 후 부도율을 추정하는 모형으로 기

업가치2)가 부채가치의 일정비율에 이르면 부도가 발생하는 것으로 간주하며, 무

위험 이자율 등의 기간구조, 채권우선순위 및 기업가치의 전개과정(asset value

process)에 따라 다양한 모델이 제시되고 있다. 따라서 동 모형에서 부도는 어느

정도 예견된 상황에서 발생한다. 채권을 보유하는 것은 해당 기업가치에 의해 가

치가 결정되는 유럽피안 풋옵션을 매도한 것과 유사한 경제적 효과를 가진다. 따

라서 기존의 옵션가치 결정모형을 이용하여 부도위험을 갖는 채권의 가치결정

모형이 구축될 수 있다. 구조모형은 다시 부도점이 외생적으로 결정되는 모형과

내생적으로 결정되는 모형으로 구분될 수 있으며 부도점이 외생적으로 주어지는

모형에는 Merton(1974), Black-Cox(1976), Kim, Ramaswamy, and Sundaresan

(1993), Longstaff- Schwartz(1995) 및 Collin-Dufresne and Goldstein(2001) 등이 있

다. 다음으로 부도점이 내생적으로 결정되는 모형에는 Leland-Toft(1996), Anderson-

Sundaresan(1996), Francois-Morellec(2004) 등이 있으며, 동 모형들은 부도가 발생

하는 원인을 다르게 해석하는데 Anderson-Sundaresan(1996), Francois-Morellec

(2004)은 부도의 전략적 측면 및 부도시 협상력을 감안한 모형을 제시하고 있다.

구조모형에서 협상력 등에 영향을 받는 자본구조는 직접 또는 부도율을 통해서

채권가격에 영향을 미치게 되며 따라서 협상력이 채권가격에 영향을 준다는 것

을 선험적으로 추측할 수 있다.

축약모형은 해당 기업의 재무구조와 시장에서 제공되는 신용등급별 부도율 및

신용 등급별 스프레드를 이용하여 개별기업의 부도율을 추정하는 방법으로 부도

의 원인을 모형3)내에서 고려하지 않는다. 따라서 동 방법은 시장정보와 일치성

을 갖는 개별기업의 부도율, 채권가격 또는 채권 포트폴리오 관리방법을 제시하

려는 모형이며 부도는 구조모형과 다르게 갑자기 발생하는 것으로 간주된다. 본

고는 신용스프레드에 대한 협상력의 효과를 분석하는 것이 목적이므로 채권의

상대가격을 측정하는 데 유용한 축약모형은 한계를 갖는다. 차후 두 모형을 결합

2) 일반적으로 동 모형에서 기업가치는 기하 브라운 운동(Geometric Brownian Motion)을 따르고

이자율은 상수로 일정하다고 가정한다.

3) 축약모형은 부도율의 확률과정을 가정한 후 이자율이 채권에 미치는 영향과 유사하게 가격결

정 모형에 이를 직접 반영한다.

62 韓國經濟의 分析 제12권 제2호(2006. 8)

한 혼합모형을 통해 채권시장의 설명력이 제고될 수 있을 것이다.

미국 회사채 자료에 구조모형을 적용해서 실증분석한 대표적인 연구는 Jones-

Mason-Rosenfeld(1984)와 Huang-Huang(2003), Eom-Helwege-Huang(2004)에 의해

이루어졌다. Jones, Mason and Rosenfeld(1984)은 Merton모형을 사용하여 실증분

석을 하였고 Huang-Huang(2003)은 먼저 자본구조, 부도율 등에 채권모형을 적합

시킨 후 채권스프레드에서 신용위험의 반영도를 분석했다. Eom-Helwege-Huang

(2004)은 다섯 개의 구조모형4)을 실증분석하였는데, 신용가산금리를 과대 또는

과소평가하지 않으면서 Merton모형보다는 전체적으로 높은 신용가산금리를 산출

하는 모형의 필요성을 지적하였다. 국내연구로는 김재우․김화성(2005) 등이

Collin-Dufresne-Goldstein(2001)를 이용하여 채권스프레드를 연구했으며 부채비

율, 자산변동성, 목표 부채비율과 현재 부채비율의 차이, 잔존만기, 신용등급, 자

산가치, 협상력 등의 변수들이 중요함을 발견하였다

본 논문의 목적은 구조모형 중 Longstaff-Schwartz 모형(이하 LS 모형) 및 Leland-

Toft(이하 LT 모형)를 이용하여 구조모형의 시장 설명력을 우리나라 채권시장에

서 실증 분석하고자 하며 두 구조모형의 설명력 차이가 어떻게 발생하느냐를 보고

자 한다. 이를 통해 회사채 시장에서 협상력의 효과를 실증분석한다. 협상력은 자

본구조에 강한 영향을 미치지만 스프레드에 대한 영향은 불확실하다고 Francois-

Morellec(2004)은 주장하고 있는데, 이를 구조모형의 오차를 통해 실증분석한다.

이 때 협상력의 대용변수(proxy)로 무엇이 적절한가를 함께 실증분석한다. 스프

레드에 대한 설명변수로써 Elton-Gruber-Agrawal-Mann(2001)과 유사하게 Fama-

French 요인을 사용하거나 KMV의 DD(distance of default)를 사용할 수 있을 것

이다. 하지만 본고는 구조모형을 이용하여 직접 스프레드를 설명해 본다. 일반적

으로 저등급채권은 부도정보를 주로 반영하고 고등급채권은 유동성 정보 등을

반영하는 것으로 해석되고 있다. 구조모형에서 유도된 부도측도5)가 자본구조 및

협상력에 대한 모든 정보를 함유한다면 추가로 고려되는 협상력 등과 같은 변수

의 유용성이 떨어질 것으로 예측된다. 이는 실증분석을 통해 검증되어야 할 사항

4) Merton(1974), Geske(1977), Leland and Toft(1996), Longstaff and Schwartz(1995), Collin-

Dufresne and Goldstein(2001)

5) 소위 프라이싱 커널(pricing kernel)이 된다.

협상력과 국채-회사채간 스프레드에 관한 실증분석 63

이다.

본고는 먼저 모형이 산출하는 신용가산금리 및 부도율이 실제 신용가산금리

및 역사적 부도율을 얼마나 잘 설명하는지를 살펴보았다. 이 중 가산금리의 오차

는 모수의 선정에 따라 다른 값을 가지므로 오차분석의 유용성은 낮을 수 있다.

오히려 부도율에 대한 추정의 정확성에 구조모형의 의의가 있을 것이다. 먼저,

신용등급별 부도율을 추정해 보았는데, 고등급(AAA～A 등급)보다 저등급 채권

(BBB～B 등급)의 부도율이 높게 추정되었으나 고등급 내부에서 부도율 차이는

크지 않았다. 다음으로 구조모형을 통해 가격오차에 대한 분석을 해 보았는데, 가

격오차가 음수로 나와 수익률 측면에서 보면 수익률의 과대평가 오류가 발견되

었다. 하지만 부채비율에 있어 이자보상비율을 반영하는 경우 Leland-Toft(1996)

의 가격오차(수익률 오차)가 -2.7%(33.68%)에서 0.78%(-6.44%)로 크게 낮아져 모

형의 설명력이 크게 증가함을 알 수 있었다. 또한 가격 예측오차 비율을 종속변

수로 하는 회귀분석을 실시한 결과 LT 모형에서 자산변동성의 유의성이 낮고

협상력 변수 중 설비자산의 유의성은 여전히 있는 것으로 보아 동 결과는 검증

결과와 합치되고 있다.

본 논문은 다음과 같이 구성된다. 제Ⅱ장에서는 본 논문에서 실증분석시 사용

하는 Longstaff-Schwartz(1995) 및 Leland-Toft(1996)모형을 아직 구조모형이 널리

알려져 있지 않으므로 비교적 자세히 소개 및 설명한다. 제Ⅲ장에서는 회사채 유

통자료를 사용해 신용가산금리를 예측한 후 예측오차에 대한 체계적인 원인을

분석하여 신용가산금리에 협상력이 반영되는지를 살펴본다. 마지막으로 제Ⅳ장

에서는 연구 결과를 요약하고, 본 논문의 한계점을 살펴본다.

Ⅱ. 부도가능 채권가격에 대한 구조모형

1. 구조모형의 일반형태

구조모형에서 기업가치는 실제 확률(real probability)하에서 다음과 같은 확률

64 韓國經濟의 分析 제12권 제2호(2006. 8)

과정을 따르되 변동성 부분은 보통 상수로 가정된다.

(1)

여기에서 및 는 무위험이자율 및 자산 프리미엄으로 상수 또는 확률과정으

로 가정할 수 있다. 는 평균을 차감한 점프과정이고 는 표준 브라운 과정

이다. 위험 중립확률 하에서 기업가치는 다음과 같이 표현될 수 있다.

(2)

일반적으로 채권의 만기가 짧아지면 구조모형의 경우 스프레드에 대한 설명력이

더욱 떨어진다. 이러한 문제를 완화하기 위해서 점프를 모형에 반영할 수 있다.

점프를 반영하여 hitting probability6) 계산을 하면 부도발생사건의 미예측성을 보

다 정교하게 반영할 수 있을 것이나 본고는 이를 생략한다.

부도는 기업가치가 일정한 부도점 보다 낮아지면 발생하는 것으로 볼 수

있으며 부도시점은 ≤ 로 표현될 수 있고 부도점은 내생

또는 외생적으로 결정될 수 있다. 회수율 은 부도점, 및 채권의 액면가 등7)

에 의해 결정되는 것으로 볼 수 있으며 로 표현될 수 있다. 채권의

만기를 로 하면 시점 에서 채권가격은 로 나타낼 수 있

다. 물론 여기에서 는 회수율, 단기이자율 과정, 협상력 등과 관련된 모수 벡터

이다. 실제 시점 에서 까지의 부도율 은 자산 프리미엄 에 영향을

받으므로 다음과 같이 표현된다.

6) 브라운 운동에 대한 기업가치가 부도점과 같아질 확률(hitting probability) 계산방법은 Reflection

principle을 이용하여 가능하며 구체적 내용은 Kalin-Taylor(1975) pp 345-351을 참조하시오.

동 가정 하에서 점프를 반영한 hitting probability의 계산은 Kou-Wang(2003)를 참조하시오.

7) 부도비용 등이 고려되어야 할 것이나 본 논의에서 이를 생략한다.

협상력과 국채-회사채간 스프레드에 관한 실증분석 65

여기에서 자산 프리미엄 를 확률변수로 가정하여 동 변수와 기업가치간의 관

계를 모형화할 수 있으나 본고에서는 이를 고려하지 않는다.

이와 같은 구조모형은 고등급 채권 스프레드보다 저등급 채권 스프레드에 대

한 높은 설명력을 갖는데, 이는 고등급 채권의 경우 유동성 프리미엄의 영향이

큰 데 기인하는 것으로 알려져 있다. 신용 스프레드는 구조모형을 통해 실증분석

될 수 있는데, 이 때 주요 이슈는 적절한 모수 하에서 신용 스프레드가 설명되느

냐이다. 본고는 구조모형을 통해 신용 스프레드가 어느 정도는 설명되지만 설명

되지 않는 부분에서 협상력 변수 등의 효과를 보려는 것이다. 이를 위해서 일반

적으로 널리 알려져 있는 두 가지 모형인 Longstaff-Schwartz(1995) 및 Leland-

Toft(1996)을 통해 실증분석한다.

2. Longstaff-Schwartz(1995) 모형 개관

무위험이자율 변동과 신용스프레드가 독립이면 적정한 무위험 이자율을 독립

변수로 하는 모형이 구축될 수 있는데, 이러한 방법은 Leland-Toft(1996)가 따르

고 있다. 하지만 무위험 이자율이 상승하는 경우 신용스프레드가 영향을 받게 되

면 이를 모형화하기 위해서 무위험 이자율 과정을 가정할 필요가 있다. LS 모형

은 Vasicek(1977)의 모형과 유사하게 무위험 이자율 과정을 반영한 모형이다. 그

러면 Vasicek(1977)의 모형을 약술해 본다. 본 모형은 이자율의 동학이 주어지는

경우 무이표채권의 가격에 대한 모형이다. 시점 에서 채권가격 와 순간이자

율 8)는

이 성립하며 에 대해 다음과 같은 확률모형으로

Ornstein-Uhlenbeck 과정을 가정한다.

(3)

식(3)에 따르면 이자율은 에 평균 회귀(mean reverting)하는 특성을 보이게 된

다.

8) 이는 연속선도이자율 에서 가 로 수렴하는 값으로 정의된다.

66 韓國經濟의 分析 제12권 제2호(2006. 8)

위험중립하에서 채권가격결정을 논하기 위해서는 선도측도(forward measure)

개념이 요구되나 본고는 이에 대한 자세한 설명을 생략하고 이자율 위험에 대한

프리미엄을 λ로 가정하는 경우 동 측도 하에서 상기 무위험이자율 과정의 는

다음 식의 로 치환될 수 있다.

즉 는 위험중립확률 하에서 회귀항이다. 위험중립 하에서 무위험 이자율은 이제

다음과 같은 과정을 따른다고 가정하자.

(4)

이러한 가정하에서 무위험 채권 가격 은 만기에 행사가 가능하며 에 의존하

는 증권으로 해석되며 로 표현될 수 있다. Vasicek(1977)은 가 만

족하는 편미분방정식을 유도한 후 다음과 같은 무위험 채권의 가격결정 공식9)을

유도했다.

(5)

이미 설명했듯이 LS 모형은 부도점이 외생적으로 주어지는 모형인데, 구조를

9) 여기에서

이다. 이 외에도 위험중립확률을 이용하여 채권가격을 직접 유도할 수 있다.

협상력과 국채-회사채간 스프레드에 관한 실증분석 67

자세히 보자. 먼저 기업가치는 다음 식과 같이 실제 확률측도 하에서 기하브라운

운동을 따른다고 가정한다.

(6)

따라서 에는 무위험 이자율 , 유출률 및 자산 프리미엄 가 반영된 것으로

해석된다. 이 때 이자율 모형에서 잡음과 기업가치과정에서 잡음이 상관성을 띌

수 있는데 이를 다음과 같이 정의하자.

(7)

이 때 기업가치 는 자본구조에 영향을 받지 않는다고 가정을 한다. 즉

Modigliani- Miller 정리가 성립한다고 가정하면 기업의 부도점 (≡ )이 외생

적으로 주어지는 경우 기업가치와 부도점간의 관계 를 다음과 같이 정의할 수

있다.

≡ , (8)

이 때 는 재무 레버리지비율에 영향을 받을 것이며 자본구조의 영향이 동 변수

에 반영되는 것으로 해석되어 신용등급에 대한 대용변수로 볼 수 있다. 동 모형

을 시장가격에 적합시켜 값이 구해질 수 있으나 Huang-Huang(2003)은 외생적

으로 60% 수준에서 주어진다는 가정하에 미국채권에 대한 실증분석을 했다. 본

고는 KMV 모형하에서 계산된 부도점으로 한국채권평가(주)에서 제공하는 에

대한 추정치를 사용한다. 부도는 채권의 만기 전에도 기업가치가 부도점에 이르

면 언제나 발생할 수 있다. 이렇게 부도가 발생한다고 보면 기업가치가 부도점과

같아질 확률(hitting probability 또는 hitting time)을 이용하여 부도확률을 계산할

수 있다. 이러한 접근법은 부도가 채권의 만기에만 발생한다고 보는 Merton

(1974) 및 KMV 모형과 대비된다.

이제 를 LGD(loss given default)로 정의하고 실제 부도확률 를

68 韓國經濟의 分析 제12권 제2호(2006. 8)

이용하면 부도비용이 없는 시장에서 부도가능 무이표채권의 가격 은

기업가치가 부도점과 같아질 확률을 이용하여 다음과 같이 유도될 수 있다.

(9)

는 부도가 발생하는 경우 회수되지 않는 금액이며

는 이의 기대치를 나타낸다. 구체적으로 ∀ ∊ 이며

이는 다음 식과 같이 및 누적정규분포함수 ⋅를 이용하여 근사될 수 있

다.10)

(10)

10) 여기에서

이다.

협상력과 국채-회사채간 스프레드에 관한 실증분석 69

X와 부도확률

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4

X

부도

확률

변동성과 부도율

0.00%

5.00%

10.00%

15.00%

20.00%

25.00%

30.00%

35.00%

40.00%

45.00%

50.00%

10.0% 15.0% 20.0% 25.0% 30.0% 35.0% 40.0%

변동성

부도

율

상기 부도율은 위험중립 하에서의 부도율이며 근사를 하는 경우 Longstaff-Schwartz

(1995)는 을 제시하고 있으나 본고는 를 사용했으며 이 값을 사용

해도 수렴에는 문제가 없었다. 한편 Collin-Dufresne and Goldstein(2001)는 Longstaff-

Schwartz(1995) 모형에서 이자율을 고정하고 자본구조를 확률과정으로 가정한

후 Longstaff-Schwartz(1995) 모형과 유사한 부도율 및 가격결정 공식을 유도했

다. 실제 부도확률 은 무위험 이자율 및 자산 프리미엄의 함수로 볼

수 있는데, 이는 자산가치과정의 성장률 에 영향을 받는다. 위험중립 부도확률

은 자산 성장율에서 자산 프리미엄을 0으로 해주는 값으로 구할 수 있다. 본고가

설정하고 있는 실증모형의 정확성을 보기 위해 변동성 및 부도점을 반영한 자본

구조의 변화에 따른 부도확률을 계산해 보았으며 다음 은 이 값들이 LS

모형과 동일함을 보여주고 있다. 즉 고정된 부도점 하에서 자산의 변동성이 증가

하는 경우 부도확률이 증가함을 알 수 있다. 또한 의 경우 부도점이 낮을수록

그 값이 상승하며 이에 따라 부도확률이 낮아짐을 보여주고 있다.

Longstaff-Schwartz(1995)에서

재무구조

및

변동성과

부도율

주 : 상기 그림은 일

때 재무구조와 변동성간의 관계를 표현하고 있다.

70 韓國經濟의 分析 제12권 제2호(2006. 8)

3. Leland-Toft(1996) 모형의 개관

기존 KMV 모형 등은 부도점11)이 고정되어 있다는 가정을 함에 따라 자본구

조의 변화를 분석하는 데 한계를 가진다. 하지만 자산가치의 변동성 및 자본구조

등이 주어진 경우 부도시점을 내생변수로 하는 LT 모형12)을 이용하여 자본구조

변화 등에 따른 부도율의 변화가 분석될 수 있다. 먼저 동 모형은 기업가치가 위

험중립 세계에서 다음과 같은 확률과정을 따른다고 가정한다.

(11)

Leland-Toft(1996)은 10년만기 국고채의 만기수익률 평균인 8%를 값으로 사용

했다. 자산의 기대수익률은 실증분석의 결과나 외생적으로 부여할 수 있으며 본고

는 외생적으로 적정한 값을 대입한 후 민감도 분석으로 이를 처리한다. Leland-

Toft(1996)는 기업가치가 부채가치보다 낮은 점에서 부도가 발생하지 않고 보통

더 낮은 수준에서 발생하는 것에 착안하여 기업가치가 부채가치보다 낮아도 일

정이상 ≡ 이 되는 경우 주주는 추가로 자금을 동원하여 이자 및 원금을

상환한다고 가정한다. 즉 기업가치가 명목채무보다 낮아져도 필요시 주주는 이

자 및 원금을 갚다가 일정 이하로 기업가치가 하락하면 부도가 발생하는 것이다.

따라서 부도는 주주의 이익을 최대화하는 과정에서 내생적으로 결정된다고 보는

것이다.

또한 동 저자들은 기업의 자본구조가 안정되어 있음을 반영하기 위해 개별 채

무는 비록 만기가 유한하지만 전체 채무는 계속 연장(roll-over)되면서 부채의 만

11) 금융감독당국에서 FLC 구현시 이미 동 모형에 따른 보증사고율 수치가 사용되고 있으며,

동 모형에서 부도점은 단기채권과 장기채권 가치 사이에서 결정되며 보증사고율은 실제 보

증사고율 정보를 반영하여 추정된다. 본 모형에 대한 자세한 설명은 Moody's를 참조하시오.

실제 부채구조에서 단기부채 와 장기부채 의 만기구조가 변함에 따라 부도점

이 변하므로 시간의 함수로 간주할 수 있다.

12) 이 외에도 Fan-Sundaresan(2000)은 부도에 있어 협상력 및 전략적 부도를 반영한 모형을 제

시하고 있다.

협상력과 국채-회사채간 스프레드에 관한 실증분석 71

기, 부채금액 및 이표율이 평균적으로 일정하다고 가정한다. 먼저 는 부채의

액면가인데, 기업부채의 명목가치에 대한 자산대비 비율로 정의된다. 는 부채

의 연율 이자로서 회사채의 시장가치 이 와 같게 하는 이율이며, 는 부채

의 만기를 나타낸다. 는 유출률인데 주식, 채권 및 주식재매입(repurchase) 등에

따른 외부유출을 모두 나타낸다. 유출률은 과거 자료를 사용하거나 외생변수를

사용하여 추정될 수 있으며 재무레버리지가 크면 더 커질 것으로 추정된다. 는

자산변동성을 나타내며 초기에 기업가치는 이라 가정하자. 또한 부도

비용에는 제반 도산절차에 따른 비용 등과 같은 직접 부도비용과 핵심 직원의

이직 등과 같은 간접 부도비용이 있다. 부도비용 는 직접 및 간접비용을 모두

포함하는 개념으로 회수율 과 다음과 같은 관계가 있다.

(12)

그리고 를 세율로 정의하는데, 이는 법인세 및 개인소득세 효과를 모두 반영한

세율이다. 내생모형에서 부도점은 부채액( , 자산의 변동성, 회수율, 자본구조,

만기, 이자보상비율(coverage ratio), 배당성향, 자산유동성(asset liquidity) 등에 영

향을 받는데, Leland-Toft(1996)는 hitting probability를 이용하여 부도점 이 다

음 식13)과 같음을 보인다.14)

(13)

13) 식의 기호에 대한 자세한 정의는 Leland-Toft(1996)을 참조

14) 여기에서

이며 은 표준정규분포함수이다.

72 韓國經濟의 分析 제12권 제2호(2006. 8)

상기 식을 보면 부도비용이 분모에 반영되어 있으며 부도비용에 부도점이 민감

하게 반응하는 것을 알 수 있다. 즉 부도비용이 증가하면 값이 큰 상황하에서

부도점이 부채의 액면가에 접근하는 현상이 발생한다. 부도비용이 상승하는 경

우 회수율이 낮아지며 전략적 부도를 고려하면 부도점이 대단히 높아짐을 의미

한다. 즉 주주들은 도산제도 등으로 채무에 대해 상환을 않고 부도점을 높여 전

략적 부도를 유도할 수 있다. 따라서 LT 모형은 전략적 부도를 어느 정도 내포

하고 있다고 볼 수 있다. 외생모형의 경우 기업의 부도시점 는 부채에 대해 일

정비율 에서 결정되며 동 값은 모형의 모수를 적합(calibration)하는 데 사용될

수 있다.

Leland-Toft(1996)은 first-passage time 확률을 이용하여 다음과 같이 시점 에서

실제 부도확률 를 유도했다.

(14)

단, 이며 은 누적표준정규분포함수이다. 이 때 위험 중립하에

서 부도확률은 자산 프리미엄을 0으로 설정한 후 구할 수 있다. 채권가격 결정공

식을 Leland-Toft(1996)모형에 따라 유도할 수 있으나 본고는 부도확률을 이용한

실증분석용 채권가격 모형을 사용하고자 한다. 이에 대한 자세한 논의는 다음 장

에서 제시하겠다. LS 모형에서와 마찬가지로 실증분석 모형의 정확성을 보기 위

해 부채비율 및 변동성에 따른 부도율을 먼저 보았다. 다음 는 이를 보

여주고 있다. 즉 부채비율이 증가하는 경우 부도율이 급증함을 알 수 있다.

협상력과 국채-회사채간 스프레드에 관한 실증분석 73

재무구조와 부도율

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

50 55 60 65 70 75 80 85 90

F

부도

율

변동성과 부도율

0.000%

0.050%

0.100%

0.150%

0.200%

0.250%

15% 17% 19% 21% 23% 25% 27% 29%

변동성

부도

율

Leland-Toft(1996)에서 재무구조 및 변동성과 부도율

주 : 그림은 ,

일 때 5년 안에 부도 가능성을 나타낸다.

Ⅲ. 실증분석

1. 데이터 수집 및 처리

본고에서는 실증분석을 위해 30개15) 회사가 발행한 980개의 회사채 시가평가

수익률 및 시가평가단가 자료가 활용되었다. 2005년 11월 30일의 회사채 신용등

급16)을 기준으로 투자적격 등급에 해당하는 AAA～BBB-등급에서 등급별로 3개

사17)씩을 선정하여 30개사를 분석하였다. 이 때 분석대상 기업은 비금융사만을

대상으로 하되 2005년 11월 30일 현재 회사채 발행잔액이 500억원 이상이며 결

15) 케이티, SK텔레콤, 포스코, 신세계, 삼성SDI, 현대차, SK, S-Oil, KTF, LG전자, 현대모비스,

CJ, SK가스, 삼성물산, GS건설, 대구가스, 한진해운, 대성산업, LG텔레콤, 대한항공, 하이트

맥주, 동부제강, 쌍용건설, 한진, 데이콤, 코오롱, 두산, 아시아나항공, 풍림산업, 중외제약

16) 회사채 신용등급은 2개 이상의 신용평가사로부터 평정이 이루어지기 때문에 회사채 시장에

서 통용되고 있는 유효등급을 활용하였다. 유효등급은 신용평가별로 가장 최근에 평정된 등

급을 활용하며, 신용평가사별로 등급의 차이가 있는 경우에는 불량한 등급을 기준으로 한다.

17) 신세계와 삼성SDI만이 AA+등급이기 때문에 AA+등급 2개사와 AA등급 4개사 자료를 활용

하였다.

74 韓國經濟의 分析 제12권 제2호(2006. 8)

산기가 12월말인 기업으로 한정하였다.

한편, 980개 회사채 수익률 자료는 2001년부터 2005년까지의 매년 3월 31일

자료이다. 12월 결산법인의 경우 각 년도 3월 31일까지 결산실적을 공시하여야

하므로 전년도 결산자료가 반영된 회사채 수익률 자료를 활용하기 위해 수익률

관찰시점을 3월 31일로 한정하였다. 또한 채권 발행조건에 따른 스프레드 차이

를 통제하기 위해, 대상채권은 모두 3개월마다 이자가 지급되며, 이자 산정기준

이 만기일 일자 기준이고 수의상환권(Call Option) 및 신주인수권 등과 같은 부

가옵션이 없는 일반 이표채로 한정하였다.

실증분석을 위한 회사채 수익률 및 발행사별 재무자료와 주가자료는 한국채권

평가(주)의 자료를 활용하였다. 시가평가사에 의한 채권가격이 실제 시장에서 거

래되지 않고 호가를 중심으로 기록될 수 있으므로 오류를 최대한 줄이기 위해

일별 자료에 대한 분석을 하지 않고 매년 3월말 시가를 사용하였다. 에서

분석대상 채권의 스프레드

(단위 : %)

신용등급 채권수 평 균 표준편차 최 대 최 소

AAA 320 0.3170 0.3227 4.4841 0.0530

AA+ 42 0.3737 0.4088 1.3287 0.0100

AA 35 0.2845 0.1126 0.5057 0.1078

AA- 124 0.4738 0.2161 0.9394 0.0992

A+ 166 0.6233 0.4052 1.8919 0.0566

A 49 0.5730 0.3585 1.2470 0.1917

A- 63 0.7975 0.4091 1.6782 0.2099

BBB+ 69 1.5796 0.5970 2.5193 0.3501

BBB 78 2.0236 1.0744 4.3312 0.1543

BBB- 34 3.9730 1.3208 8.0591 1.7516

합 계 980 0.7853 0.9445 8.0591 0.0100

주 : - 스프레드는 각 채권의 시가 계산시 사용되는 만기수익률과 국고채 기준금리에 의해 평가된

만기수익률간의 차이를 의미한다.

- 각 수익률은 한국채권평가(주)에서 공시하는 일자별, 만기별 수익률을 이용해 계산된 값이다.

협상력과 국채-회사채간 스프레드에 관한 실증분석 75

A등급(AAA～A)과 B등급(BBB～B)을 비교하면 신용평가 등급이 낮아질수록 스

프레드가 커짐을 알 수 있으나 A등급 내부에서 보면 표준편차 대비 스프레드 차

이가 크지 않아 고등급채권에서 신용평가에 따른 스프레드의 차이는 낮은 것으

로 보인다. 만일 신용평가가 부도위험을 어느 정도 적절하게 측정하는 경우 고등

급 채권간의 낮은 스프레드 차이는 부도위험에 따른 설명이 제한적인 것을 의미

할 것이다. 분석대상 채권의 만기가 일반적으로 2년 내외이나 만기가 짧은 채권

도 실증분석 대상으로 하였다. 그런데 대상채권의 평균 부채비율(부채/자산)은

55.21%이고 기업의 평균 신용도가 4.25(A+)인데, Huang-Huang(2003)에서의 미국

기업 Ba 등급의 경우 부채 비율이 53.53%임을 감안할 때 우리나라 기업의 부채

비율 측면만을 보면 우리나라 기업의 신용등급이 과대평가되어 있는 것으로 판

단된다.

분석대상 채권의 일반적 특성

구 분 평 균 표준편차 최 대 최 소

잔 존 만 기 (년) 2.14 1.58 10.00 0.02

이 표 율 (%) 6.77 1.48 11.81 3.00

신 용 등 급 4.25 2.90 10.00 1.00

회 수 율 (%) 0.36 0.03 0.40 0.30

레 버 리 지 (%) 55.21 19.79 96.99 15.62

변 동 성 (%) 16.92 5.40 52.78 10.08

자 산 유 출 (%) 3.89 2.26 12.85 0.05

주) - 신용등급은 AAA등급을 1점, AA+등급을 2점 ...... BBB-등급을 10점 등으로 부여하여 계산한

값이다.

- 회수율은 한국채권평가(주)에서 시가평가수익률 산출시 가정하고 있는 값이다.

- 레버리지는 부채의 장부가를 주식시가총액과 부채 장부가 합계로 나눈 값이다.

- 변동성은 자산가치 변동성으로서 부채가치를 행사가격, 주식시가총액은 콜옵션가치, 기업가치

를 기초자산가치라 할 경우 Black-Scholes 옵션평가모형에서 계산되는 기업가치 변동성을 의

미한다.

- 자산유출은 직전결산기 배당액과 이자비용의 합을 기업가치로 나눈 값이다.

76 韓國經濟의 分析 제12권 제2호(2006. 8)

2. 모수 및 이론가격 추정방법

구조모형의 설명력을 검증하는 방법에는 Huang-Huang(2003)와 같이 일정 목표

변수(레버리지 비율, 주식 프리미엄, 누적 부도율 등)를 설정한 후 구조모형의 모

수(자산변동성, 자산 프리미엄 등)가 목표변수를 충분히 설명하도록 모수를 조절

한 후 구조모형의 성과를 평가하거나, Eom-Helwege-Huang(2004) 등과 같이 자

산의 변동성, 단기 이자율 과정의 모수 등을 먼저 추정한 후 스프레드에 대한 구

조모형의 성과를 보는 방법 등이 있다. Huang-Huang(2003)은 개별 채권에 대한

구조모형의 설명력보다 각 신용등급에 대한 평균적인 설명력을 실증분석했다.

이를 위해 먼저 다른 기존 연구에서 안정되게 추정된 레버리지 비율, 주식 프리미

엄, 누적 부도율 등에 관한 결과를 받아들인다. 이 때 자산가치 변동성보다 큰 주

식의 변동성을 목표변수로 설정하지 않고 묵시적으로 추정되어야 될 모수로 설정

한다. Huang-Huang(2003)은 미국 채권시장을 분석하기 위해 이표율( ),

유출률( ), 고정이자율( ), 부도점( ) 및 회수율( )

를 적정수준에서 가정한다. 위험중립 하에서 이자율 과정의 모수는 ,

, 및 를 사용하고 기업가치와 이자율간의 상관

계수로 를 사용했다. 반면 Leland(2004)는 구조모형의 유용성을 부도

율에 대한 추정의 정확성에서 파악되어야 한다고 주장하고 있으며 그가 이를 검

증하기 위해 사용된 모수는 , 18), -0.2, 유출률 ,

세율 , 부채액면 만기 10년 및 부도비용 이다. 한편,

Eom-Helwege-Huang(2004)은 개별채권에 대한 실증분석을 하기 위해 자산의 변동

성이 GARCH(1,1) 과정이고

일 때 채권가격에서 추정된 변동성 등

으로 모형의 오차를 분석했다.

그럼 본고에서 사용한 구조모형의 모수를 설명하겠다. LT 및 LS 모형을 사용

하여 실증분석을 하기 위해 두 모형 모두에 적용되는 모수를 먼저 선정하고 이

후 각 모형별 모수를 결정했다.19) 회사의 자산가치는 주식 및 부채의 시장가치

18) 본 논문에서 π에 대응한다.

19) LS 모형의 외생변수 :

협상력과 국채-회사채간 스프레드에 관한 실증분석 77

합이나 모든 부채의 시장가치를 구하는 것이 어렵기 때문에 부채의 시장가치로

재무제표상 부채의 장부가치를 사용하였다. 단, 다음 재무제표가 발표되기 전의

부채가치는 직전 분기 말에 발표된 재무제표상의 부채가치가 유지된다고 가정하

였다. 주가와 총 발행주식수는 채권이 평가된 날짜의 주가와 보통주식의 총 발행

수를 사용하였다. 따라서 기업가치는 주가의 시가총액 및 부채의 액면가로 계산

된다. 기업가치, 자본구조 및 자산변동성은 기업재무자료 및 주가를 사용하여 추

정했다. 이 중 자산 변동성은 KMV 모형에 따라 계산된 값으로 한국채권평가(주)

에서 제공하는 값을 사용했다. 물론 자산변동성을 추정하는 방법으로 다양한 방

법(묵시적 변동성 추정법, EWMA 등)이 검토될 수 있으나 각 방법간 수치의 차

이가 크지 않다는 가정하에 본고는 상기 값을 사용했다.

한편, 채권 가격을 구하기 위해서 부도발생시 이표와 원금에 대한 손실률을

파악해야 하는데, 손실률로는 한국채권평가(주)에서 신용등급별 기준 수익률 산

정을 위해 활용하고 있는 손실률20)을 사용하였으며, 부도비용은 부도시 손실률

의 25%를 활용21)하였다. 또한 유출률은 직전 결산기의 이자비용과 배당지급액

의 합계를 자산가치로 나눈 값으로 계산되었고 자산 성장률은 영업이익과 감가

상각비의 합을 자산가치로 나누어 구했다. 유출률과 자산 성장률의 계산에 사용

되는 자산가치는 주식시가 총액을 콜옵션의 프리미엄으로, 부채총계를 행사가격

으로 할 경우, Black-Scholes 옵션 평가모형에 의해 계산되는 기초 자산가치로 계

산되었다.

위험 중립하에서 단기이자율 과정을 추정하기 위해서는 Vasicek(1977)의 채권

가격결정 모형에 따른 모수가 추정될 필요가 있다. 하지만 동 모수를 채권시장

가격자료를 가지고 추정하지 않고 본고는 실제 확률 하에서 단기이자율 과정

을 GMM(generalized method of moments)에 따라 먼저 추정

한 후 위험 프리미엄을 반영했다. 구체적으로 단기이자율의 대용치로 1개월, 3개월,

LT 모형의 외생변수 :

20) AAA～AA+등급은 60%, AA~BBB+등급은 65%, BBB～BBB-등급은 70%를 적용하였다.

21) 부도시 손실률에 해당하는 손실 이외의 금액을 회수하는 데 따르는 비용으로서, 국내 평균

추심수수료율인 25%를 적용하였다.

78 韓國經濟의 分析 제12권 제2호(2006. 8)

6개월 및 1년 국고채 금리를 사용하여 모수를 추정한 결과는 다음 표와 같다. 다

음 표를 보면 변동성의 추정 값들이 만기가 커짐에 따라 소폭 증가하는 것이 관측

되며 값은 유효한 것으로 보인다. 모형의 적합도를 나타내는 은 8～18이어서

단기 이자율 과정 자체의 적합성은 낮은 것으로 판단된다. 본고는 적합도가 낮지만

일반적으로 단기이자율이 사용되는 잔존만기 3개월인 국고채 spot rate을 사용했

다.22) CD, CP 또는 Call 금리의 경우 무위험이자율이라 할 수 없으며, 채권시장

의 특성보다는 단기 자금시장의 특성이 반영되어 있을 가능성이 크기 때문에

CD 기준물인 91일물과 동일한 만기를 갖는 국고채 spot rate을 사용한 것이다.

단기 이자율 과정에 대한 GMM 추정치

잔존만기

1개월 0.027360193 -0.00736 0.0269 10.58016

(3.5720057) (-3.73893) (8.58634)

3개월 0.028609931 -0.00745 0.030576 8.846961

(3.7506535) (-3.91167) (9.899614)

6개월 0.028890715 -0.00724 0.03194 13.40203

(3.6611892) (-3.77313) (10.01293)

12개월 0.023806772 -0.00565 0.040154 18.83783

(2.7827557) (-2.85905) (10.05951)

Huang-Huang(2003)이 미국 자료를 이용하여 추정한 결과를 보면

및 이며 이는 실제 확률하에서 추정된 장기 회귀값보다 약 2배 수준

높다. 즉 위험중립하에서 에 대한 추정치는 와 과 같은 근사관계가 성립

한다. 본고는 의 추정치인 약 0.026의 절반인 0.013 및 속도계수로 을 1년

을 250일로 보고 연율화하여 을 사용했다.23) 따라서 만일 회

귀속도를 0.007로 가정하면 장기 회귀 이자율 수준은 위험중립 하에서 약 1.85%

22) 모수간 추정치의 차이가 크지 않아 어느 만기 물을 사용해도 유사한 결과를 얻을 수 있다.

23) 물론 정확한 추정을 위해서는 Vasicek(1977)을 이용하여 모수를 추정해야 하나 본고는 간편

법을 사용한 것이다.

협상력과 국채-회사채간 스프레드에 관한 실증분석 79

가 된다. 이와 함께 분산항에 대한 추정치로 0.03을 가정하고 이를 연율화하여

을 사용했다. 유출률, 회수율, 자산프리미엄 등의 모수는 외생적으로 주

어지며 민감도 분석을 통해 강건성(robustness)을 검사할 수 있다. 이 때 이자율과

기업가치간의 상관성은 기업가치의 대용변수로 주가를 사용할 수 있으나 논의를

단순하게 하기 위해 Huang-Huang(2003)와 동일하게 -0.25를 사용했다. 한편 LT

모형을 위해 세율은 20%를 사용했다. 모수 선정이 어느 정도 적절한 수준에서

설정된 경우 모형의 적정성이 가정된 상태에서 모형에 따른 에러에 기타 변수에

따른 영향이 반영되어 있을 것이다. 실제 LS 및 LT 모형에서 이론가격에 영향을

크게 미치는 변수는 부도점인 및 자본구조를 나타내는 가 되며 모수 자체

의 추정에러의 영향은 제한된다. 지금까지의 논의를 정리하여 두 모형에서 사용

되는 모수를 정리하면 다음 표와 같다.

구조모형에 대한 모수 설정값

구 분 Longstaff-Schwartz(1995) Leland-Toft(1996)

무 위 험 이 자 율 () 해당 시점의 이자율 사용

자 산 프 리 미 엄 ()* 개별기업 추정 개별기업 추정

자 산 변 동 성 () KMV 사용 KMV 사용

이 자 외 외 부 유 출 () 개별기업 추정 개별기업 추정

실 질 법 인 세 율 () 20%

자 본 구 조 ( ) 개별기업 추정 개별기업 추정

연 이 자 율 만기의 이자율

부 도 비 용 () 개별기업 추정 개별기업 추정

자 산 가 치 () 100 100

만 기 ( ) 개별채권 개별채권

이 자 율 평 균 항 ( ) 0.2055 0.2055

이 자 율 속 도 항 () 1.1 1.1

이 자 율 분 산 항 () 0.47 0.47

주 : * 자산프리미엄은 자산가격의 확률과정을 가정하는 경우 평균항에서 (무위험이자율-유출률)을

초과하는 부분으로 정의될 수 있다.

80 韓國經濟의 分析 제12권 제2호(2006. 8)

이제 채권의 이론가격 및 이론 수익률 추정방법을 보자. 먼저 각 채권의 이표

및 원금상환 시점 을 파악하고 해당시점에 해당하는 무위험이자율 (예 : CD

3개월의 월간 자료)을 계산했다. 각 현금흐름 시점에서 원금 1에 해당하는 채권

의 가격 를 단기 이자율 및 Vasicek(1977) 모형에 따라 계산하고 LT 및

LS 모형에 따라 해당 현금흐름 시점의 위험중립 부도확률 24)을 계산

한다. 변동이자율을 가정하는 경우 Vasicek(1977)에 따라 무위험 채권 가치를 계

산한 후 이표채권의 가격

(15)

를 상기 공식에 따라 계산한다. 이자율이 비확률적이라고 가정하는 경우 현금흐

름의 시점 에서 만기에 해당하는 장기금리 를 사용했으며 공식은

(16)

를 사용했다. 이와 같이 각 시점에서 현금흐름의 적정가격이 결정되면 이표 회사

채의 적정가치 는 각 시점에서 현금흐름의 현재가치로 계산된다. 이표채의

만기수익률(Yield to Maturity)은 다음 방정식을 이용하여 계산된다.

P TC = ∑N

j=1C je

-YT t j+e -YT T (17)

여기서, Y T는 만기수익률이고, C는 이표율이다. 식(13)에서 구한 만기수익률과

동일한 만기를 가진 무위험채권의 만기수익률 차이가 신용가산금리(Credit

Spread), CS T이며 R T를 만기가 T인 무위험채권의 만기수익률로 하면 신용 스

프레드는 다음 식으로 정의된다.

CST=Y T-RT (18)

24) Leland(2004)가 제시하는 부도율은 실제 부도율이므로 위험중립 부도율을 구하기 위해

을 대입하여 위험 중립 이자율을 측정했다.

협상력과 국채-회사채간 스프레드에 관한 실증분석 81

3. 협상력 변수 선정 및 신용 스프레드에 대한 회귀분석

기업이 자금을 조달하는 방법에는 크게 채무 또는 주식을 이용할 수 있다. 기업

의 자금조달에 영향을 미치는 변수는 조달비용, 공시제도 및 채권채무자간 정보

의 우위정도, 조세제도, 도산제도 및 계약형태 등을 생각할 수 있다. 채권자 입장

에서 보면 유한책임제도 하에서 주주 및 채무자의 도덕적 해이를 방지하기 위한

최적 증권설계가 고려되어야 하는데, 복잡한 구조보다는 단순 채권(straight bonds)

의 유용성25)이 높다는 의견이 제시되고 있다. 따라서 회사채 시장에서 거래되는

단순 채권에 기업자금 조달에 대한 정보가 어느 정도 반영될 것으로 추측할 수

있다. Acharya-Sundaram-John(2004)는 EFB(equity friendly bankruptcy) 제도하에

서 자산의 특수성은 채무자의 협상력을 강화하여 오히려 부채비율을 제고할 것

이라고 주장한다. 반면 불완전 계약이론(incomplete contract)에 따르면 기업가는

일단 투자가 이루어진 후 투자자산의 용도가 제한되는(hold-up) 문제를 완화하기

위해서 과소투자를 하며 이에 따라 부채비율이 낮아질 수 있다. 따라서 동일한

기업의 자산 특수성에는 사전적으로 hold-up 문제와 도산제도에 따른 영향이 반

영되는 것으로 판단되며 따라서 자산의 특수성이 자본구조에 미치는 영향은 실

증적으로 판단되어야 한다. 한편 기업이 부도가 난후 청산하지 않고 재생

(reorganization)되는 경우 재생에 따라 추가되는 부는 협상력에 따라 분배될 것이

다. 자산 특수성에 따른 협상력 증가로 부채비율이 증가하는 경우 시장에서 부채

비율 증가가 예상 부도율 증가로 해석되지 않으면 협상력 증가는 스프레드 증가

를 수반하지 않을 수 있다. 즉 EFB 제도하에서 비록 부채비율이 증가해도 자산

의 특수성에 따른 협상력 강화로 인해 부채비율이 증가하는 현상이 발생하는 경

우 동 현상은 예상 부도율 증가로 해석되지 않을 수 있다. 협상력은 자본구조에

영향을 주나 스프레드에 대해서는 불분명하다고 Francis-Morellec(2004)은 주장하

고 있다. 하지만 부채비율 증가의 원인을 고려하지 않고 부채비율 증가를 예상

부도율 증가로 해석하는 경우 자산 특수성 증가와 스프레드는 양의 관계를 보일

수 있다. 본고는 협상력을 자산의 특수성으로 측정하고 이를 재무제표 중 설비자

산 및 무형자산의 비중으로 측정하고자 한다. 또한 협상력을 직접 반영하지 않는

25) Bolton-Dewatripont, 2005, pp.162-167 참조.

82 韓國經濟의 分析 제12권 제2호(2006. 8)

구조모형(LS 모형 및 LT 모형)을 통해 이론가격을 추정한 후 오차에 포함되어

있는 협상력 변수의 효과를 파악한다. 지금까지의 논의에 따른 실증분석을 위해

기업과 관련하여 사용된 재무변수는 다음과 같이 요약될 수 있다.

대상기업의 재무적 특징

변 수 평 균 표준편차 최 고 최 저

기 업 가 치 (억원) 58,638.76 68,258.14 296,237.95 1,742.91

자 산 수 익 률 (%) 12.48 5.85 31.93 -6.15

자 산 변 동 성 (%) 16.79 5.51 52.78 10.08

배 당 성 향 (%) 4.85 2.68 12.85 0.05

R O E (%) 10.13 22.01 135.56 -94.40

유 동 성 ( 회전율 ) (%) 39.39 51.07 309.64 0.19

설 비 자 산 / 총 자 산(%) 26.79 17.21 63.66 0.30

무 형 자 산/고 정 자 산 (%) 4.12 7.10 36.31 0.00

이 자 보 상 배 율 (배) 44.81 217.91 2500.00 -0.54

주) - 분석대상 30개 기업의 2000~2004년 결산기별 자료를 활용한 분석결과이다.

- 기업가치는 Black-Scholes 옵션평가모형에 의해 계산된 값이다.

- 배당성향은 직전 결산기 배당액과 이자비용의 합계를 기업가치로 나눈 값이다

- 유동성(회전율)은 2001~2005년 3월의 거래주식수 합계를 발행주식수로 나눈 값이다

- 설비자산에서 토지 등은 제외된다.

스프레드에 대한 회귀분석

변수명 회귀식(1) 회귀식(2) 회귀식(3) 회귀식(4)

상 수 항-1.9956 -1.2893 -0.9323 -0.3090

(0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000)

잔 존 만 기 (년)0.0371 0.0455 0.0211 0.0625

(0.0055) (0.0013) (0.1800) (0.0000)

부 채 비 율 (%)0.0107 0.0088 0.0255

(0.0000) (0.0000) (0.0000)

자 산 변 동 성 (%)0.0045 -0.0013 0.0241

(0.3470) (0.7971) (0.0000)

신 용 등 급 (점)0.3057 0.2395 0.2261

(0.0000) (0.0000) (0.0000)

(다음 페이지에 계속)

협상력과 국채-회사채간 스프레드에 관한 실증분석 83

(앞 페이지에 연결)

자 산 가 치 (조원)0.0392 0.0864 -0.0183

(0.0000) (0.0042) (0.0000)

설 비 자 산 / 총 자 산 (%)0.0066 0.0084 0.0009

(0.0000) (0.0000) (0.5966)

무 형 자 산 /고 정 자 산 (%)0.0095 0.0111 0.0124

(0.0007) (0.0002) (0.0002)

이 자 보 상 비 율 (배)-0.0004 -0.0004 -0.0002

(0.0000) (0.0000) (0.0487)

A djusted R -square 0.5481 0.5137 0.3648 0.4642

주 : 괄호 안의 값은 p-value를 나타낸다. 회귀식(2)는 자산가치에 자연대수를 취한 값을 활용한 결과

이다. 회귀식(3)은 개별 차주별 특성에 의해 신용등급이 부여되므로 개별 차주별 특성만으로 신용

등급을 파악할 수 있는가를 살펴보기 위한 회귀식이다.

부채비율에 대한 회귀분석

변수명 회귀식(1) 회귀식(2) 회귀식(3) 회귀식(4)

상 수 항62.0049 58.1387 63.52618 93.5329

(0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000)

잔 존 만 기0.7603 0.7159

(0.0020) (0.0039)

자 산 변 동 성-1.5066 -1.4695 -1.5245 -1.5620

(0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000)

신 용 등 급3.8147 4.3236 3.7989

(0.0000) (0.0000) (0.0000)

자 산 가 치-0.3742 -1.4389 -0.3581 -1.3200

(0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000)

설 비 자 산 / 총 자 산0.1695 0.1555 0.1781 0.1286

(0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000)

무 형 자 산 / 고 정 자 산-0.0828 -0.0937 -0.0869 -0.0613

(0.1107) (0.0734) (0.0958) (0.2869)

이 자 보 상 비 율-0.0034 -0.0034 -0.0035 -0.0003

(0.0157) (0.0157) (0.0132) (0.8642)

Adjusted R-square 0.6463 0.6407 0.6431 0.5644

주 : 괄호 안의 값은 p-value를 나타낸다. 회귀식(2)는 자산가치에 자연대수를 취한 값을 활용한 결과

이다.

84 韓國經濟의 分析 제12권 제2호(2006. 8)

협상력에 대한 가정은 실증분석을 통해 검증되어야 하며 이를 위해 협상력의

대용변수를 선정할 필요가 있다. 이에 본고는 설비자산/총자산,26) 무형자산/고정

자산을 대용변수로 하여 다음과 같은 두개의 회귀식을 분석해 보았다.

만기수익률 스프레드 = 제변수(레버리지, 협상력, 무위험이자율, 만기, 쿠폰,

신용등급)

자본구조 = 제변수(레버리지, 협상력, 무위험이자율, 만기, 쿠폰, 신용등급)

다음 을 보면 스프레드의 경우 잔존만기, 부채비율, 이자보상비율 및 신용

등급과 유의적인 양의 관계가 있음을 알 수 있다. 오히려 자산의 변동성은 그 자

체로는 회귀식에서 설명력이 높지 않음을 알 수 있다. 변동성이 선험적으로 부도

에 미치는 영향이 큰 것을 감안하면 변동성 효과 자체는 타 변수(부채비율) 등에

이미 반영되는 것으로 해석된다.27) 또한 일반적으로 설비자산의 설명력이 무형

자산보다 높아 협상력 대용변수로서 설비자산의 유용성이 높은 것으로 보인다.

은 부채비율에 대한 회귀식인데, 스프레드에서와 유사한 현상이 관측되나

변동성의 효과가 유효함을 알 수 있다. 따라서 변동성 효과가 레버리지에 반영되

는 것으로 해석되며 채권 스프레드에 대한 모형의 설명을 위해 변동성보다 부채

비율이 중요함을 추측할 수 있다. 또한 설비자산의 계수가 유의하므로 자본구조

에 자산의 특수성 효과가 반영된다고 추정할 수 있으며 향후 오차에 대한 회귀

분석에서 설비자산 등의 효과가 낮더라도 레버리지에 그 영향이 이미 반영된 것

으로 해석될 수 있다. 상기 회귀식이 의미를 갖기 위해서는 기업의 부도위험이

설명변수에 적절히 반영되어야 한다. 그런데 본고는 기업의 부도위험은 구조모

형을 통해 적절히 추정될 수 있다고 본다. 이에 구조모형을 이용하여 협상력 변

수의 효과를 보기 위해 다음 절에서 구조모형의 오차를 먼저 추정하여 본다.

26) 부동산의 용도는 제한된다고 보기 어려우므로 설비자산에서 부동산은 제거했다.

27) 실제로 부채비율과 변동성이 상관성이 높은 경우 다중공선성 문제를 야기하여 의 회

귀모형은 변동성 효과를 정확히 보지 못할 수 있다. 이는 의 부채비율에 대한 자산변

동성의 회귀분석에서 볼 수 있다. 하지만 부채비율의 스프레드에 대한 설명력이 높으므로

그냥 다중공선성을 갖는 회귀분석 결과를 제시했다.

협상력과 국채-회사채간 스프레드에 관한 실증분석 85

4. 부도율 추정 및 분석

구조모형의 부도율에 대한 설명력 여부는 모형에 따른 부도율과 역사적 부도

율간의 비교를 통해 파악될 수 있다. 이를 위해서 먼저 두 모형의 부도확률이 실제

확률하에서 부도율로 전환될 필요가 있다. 본고는 자산 프리미엄을 영으로 치환

한 후 실제 부도율을 추정했다. 그런데 IMF 외환위기 이후 역사적 부도율은 크게

하락하였다. 특히 저등급 채권에서 부도현상이 관측되는 빈도가 크게 하락하였

다. 하지만 각 등급별 스프레드는 과거 수준을 유지하고 있다. 따라서 역사적 부도

율과 이론 부도율을 비교하는 것은 의미가 약하다. 하지만 신용평가사에 의한 신용

등급이 의미를 갖는다면 등급간 이론 부도율 값의 순위가 유지될 것이다. 한편,

부도율이 낮으면서 신용 스프레드가 유지되는 현상은 자산 프리미엄을 이용하여

설명될 수 있다. 즉 구조모형의 시장설명력이 있는 경우 가치측정 부도율과 역사

적 부도율간의 차이는 자산 프리미엄을 이용하여 설명될 수 있는 것이다. 따라서

모형별 / 만기별 부도율 비교

등 급1년 이내 부도율(%) 2년 이내 부도율(%)

LS LT KBP LS LT KBP

AAA 0.001 0.000 0.233 0.000 0.794 0.662

AA+ 0.000 0.000 0.283 0.000 0.122 0.728

AA 0.004 0.000 0.307 0.001 1.807 0.763

AA- 0.006 0.001 0.353 0.024 1.606 0.884

A+ 1.237 0.017 0.429 0.048 10.621 1.035

A 1.487 2.157 0.505 4.623 15.278 1.215

A- 7.719 17.688 0.581 17.117 23.457 1.425

BBB+ 12.249 4.104 1.216 1.467 33.030 2.895

BBB 12.537 4.950 2.135 3.190 39.295 5.490

BBB- 9.935 11.024 3.410 11.082 24.421 8.009

주) - LS는 Longstaff-Schwartz(1995) 모형에 의해 추정되는 이론적 부도율이며, 위험중립적인 상황을

가정한 부도율이다.

- LT는 Leland-Toft(1996) 모형에 의해 추정되는 부도율이다.

- KBP는 한국채권평가(주)에서 공시하는 신용등급별 기준 수익률을 통해 파악되는 내재부도율이다.

86 韓國經濟의 分析 제12권 제2호(2006. 8)

별도의 연구를 통해 외환위기 이후 자산 프리미엄의 변화가 실증 분석될 필요가

있다.

본고는 자산 프리미엄에 대한 연구는 별도로 하고 단지 모형의 부도확률과 역

사적 부도확률을 비교하고자 하는 것이다. 을 보면 신용등급이 하락함에

따라서 LS 및 LT 모형 모두 부도율이 증가함을 알 수 있다. 따라서 구조모형을

이용하여 부도율이 어느 정도 추정될 수 있음을 암시한다. 다만 A- 등급의 경우

부도율이 상대적으로 높은 것으로 추정되어 신용평가사의 신용등급이 유효한 경

우 동 등급에서 모형의 오차가 높을 것으로 추정되거나 반대로 본 논문의 모형

이 적절하게 부도율을 측정했다면 A- 등급의 신용등급이 고평가된 것으로 판단

된다.

5. 신용가산금리 추정 및 오차요인 분석

레버리지비율이나 자산가치, 자산가치의 변동성을 계산하는 방법에 따라 각

모형의 추정결과는 달라질 수 있을 것이다. 는 부채비율로 부채의 장부가

치를 주식 시가총액과 부채의 장부가치의 합으로 나눈 값을 사용한 경우 LS 및

LT 모형의 성과를 보여주고 있다. 가격오차를 보면 두 모형 모두 과소평가를 하

고 있음을 알 수 있다. 즉 수익률 측면에서 보면 과대평가가 이루어지고 있다.

이는 Eom-Helwege-Huang(2004) 및 김재우-김화성(2005)과 유사한 결과이다. 다

만 오차의 크기가 Eom-Helwege-Huang(2004)의 LT 및 LS 모형의 가격 오차

-1.97%, -2.69%보다 매우 높음을 알 수 있다. 수익률 오차 측면에서 보면 LS 및

LT 모형이 각각 63.87%, 33.68%를 보여 김재우․김화성(2005)이 추정한 수치보

다 낮은 수준을 보이고 있다. 이러한 오차의 정확성은 모수선정에 크게 영향을

받으므로 모형간 오차 또는 분석자간 오차의 비교는 의미가 낮을 수 있으나 구

조모형이 시장을 어느 정도 설명함을 알 수 있다.

협상력과 국채-회사채간 스프레드에 관한 실증분석 87

모형별 성과

모 델 구 분가격

오차(%)

절대값 가격오차

(%)

수익률

오차

절대값 수익률 오차

스프레드

오차

절대값 스프레드 오차

LS모형

평 균 -7.72 7.99 63.87 69.62 518.30 590.51

중 위 수 -1.42 1.67 12.43 15.88 153.86 153.86

표 준 편 차 11.41 11.22 103.91 100.14 948.47 905.28

LT모형

평 균 -2.07 3.12 33.68 43.50 157.60 284.07

중 위 수 0.24 0.80 -3.78 7.72 -94.27 99.97

표 준 편 차 6.69 6.26 128.66 125.68 780.30 743.65

주 : 오차는 (이론치- 관측치)/관측치로 측정되었는데, 수익률 오차의 경우 (이론 수익률- 관측 수익

률)/관측 수익률로 측정했으며 스프레드 오차의 경우 (이론 스프레드- 관측 스프레드)/관측 스프

레드로 측정했다. 오차는 평균값을, ( ) 안은 이의 표준편차를 나타낸다.

본고에서는 부채비율로 부채의 장부가치를 주식 시가총액과 부채의 장부가치

의 합으로 나눈 값을 사용하였다. 하지만 Anderson-Sundaresan(2000)은 이렇게

계산된 부채비율보다는 다음 식을 이용해 계산되는 LEV가 더 유용한 값이 될

수 있음을 주장하고 있다. 이러한 주장의 타당성을 파악하기 위해 본고에서는 아

래 식에 의해 계산된 부채비율을 이용해 채권의 가치를 다시 평가하였다. 이 때

사용되는 가중치 X는 0.5를 활용하였다.

⋅부채장부가주식시가총액부채장부가

⋅자산수익률이자비용

부채비율을 조정한 이후의 결과를 살펴보면 일관적으로 오차의 평균과 표준편차

가 감소하고 있음을 알 수 있다. 이는 극단적으로 큰 오차를 발생시키는 채권들

의 추정오차가 감소하였음을 의미하는 것이라 할 수 있을 것이다. 이를 및 를 통해서도 확인할 수 있다. 따라서 구조모형의 정확성을 제고

하기 위해서 부채비율에 이자보상비율 등을 반영하는 것이 중요함을 알 수 있다.

88 韓國經濟의 分析 제12권 제2호(2006. 8)

부채비율 조정후 모형별 평가결과

모 델 구 분가격

오차(%)

절대값 가격오차

(%)

수익률

오차

절대값 수익률 오차

스프레드

오차

절대값 스프레드 오차

LS모형

평 균-6.64

(-13.93)

6.90

(-13.62)

46.87

(-26.62)

52.57

(-24.49)

497.00

(-4.11)

562.18

(-4.80)

중 위 수-2.27

(60.04)

2.38

(42.77)

18.47

(48.60)

20.73

(30.48)

219.62

(42.74)

219.62

(42.74)

표준편차8.94

(-21.67)

8.74

(-22.12)

63.35

(-37.11)

60.85

(-39.34)

904.87

(-4.60)

865.88

(-4.35)

LT모형

평 균0.78

(-137.78)

1.02

(-67.43)

-6.44

(-119.13)

8.86

(-79.64)

-62.88

(-139.90)

89.99

(-68.32)

중 위 수0.48

(103.12)

0.59

(-26.89)

-5.80

(53.28)

6.67

(-13.57)

-98.00

(3.96)

99.14

(-0.83)

표준편차1.48

(-77.81)

1.33

(-78.72)

9.81

(-92.37)

7.71

(-93.87)

85.33

(-89.06)

56.00

(-92.47)

주 : 오차는 (이론치- 관측치)/관측치로 측정되었는데, 수익률 오차의 경우 (이론 수익률- 관측 수익

률)/관측 수익률로 측정했으며 스프레드 오차의 경우 (이론 스프레드- 관측 스프레드) / 관측 스

프레드로 측정했다. ( ) 안의 값은 (부채비율을 조정한 후의 값- 부채비율을 조정하기 전의 값)

/ 부채비율을 조정하기 전의 값을 나타낸다.

부채비율 조정 전후의 LS모형 가격 오차분포

-60%

-50%

-40%

-30%

-20%

-10%

0%

10%

8000 8500 9000 9500 10000 10500 11000 11500 12000

부채비율조정전

부채비율조정후

채권단가

오차율

협상력과 국채-회사채간 스프레드에 관한 실증분석 89

부채비율 조정 전후의 LT모형 가격 오차율 분포

-60%

-50%

-40%

-30%

-20%

-10%

0%

10%

20%

8000 8500 9000 9500 10000 10500 11000 11500 12000

부채비율조정전

부채비율조정후

채권단가

오차율

과 를 비교해 보면 LS 모형에 비해 LT 모형에서 부채비율

조정의 효과가 더욱 크게 나타남을 알 수 있다. 또한 LS 모형의 경우 신용상태

가 상대적으로 불량한 기업이 발행한 채권, 즉 단가가 낮은 채권의 가치를 과소

평가하는 경향이 나타나는 반면, LT 모형의 경우 이러한 경향이 사라지면서 오

히려 단가가 낮은 채권의 가치를 과대평가하는 경향이 발생함을 알 수 있다. 이

는 LS 모형의 경우, 신용상태가 상대적으로 불량하면 부도율을 과대평가하는 경

향이 나타나는 반면, LT 모형에서는 입력변수를 적절히 추정할 경우 보다 현실

적인 부도확률 및 신용스프레드의 추정이 가능함을 보여주고 있다.

90 韓國經濟의 分析 제12권 제2호(2006. 8)

가. t -검정을 통한 예측오차 분석

앞서의 분석을 통해 Anderson-Sundaresan(2000) 방식에 따라 부채비율을 조정

하는 것이 보다 정확한 채권 평가가 가능하다는 것을 알 수 있었으며, 이 경우

LS 모형에 비해 LT 모형의 추정오차가 작아짐을 알 수 있었다. 하지만 부채비율

의 조정을 통해 예측오차를 감소시킨다 할지라도 실제로 추정된 가격(수익률)을

현실에 적용하는 데는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해서는 실제 가

격과 추정된 가격간의 오차를 발생시키는 원인을 파악할 필요가 있다. 이에 본고

에서는 추정오차의 발생 원인을 파악하기 위해 부채비율을 조정한 모형 추정오

차의 부호별로 채권들의 특성을 파악하였다. 이제 을 보면, 일반적으로

신용상태가 불량할수록 과소평가되는 경향이 나타남을 알 수 있다. 즉, 과소평가

된 집단의 신용등급, 부채비율, 자산유출률 등이 불량하게 나타났다. 이는 신용

상태가 불량할수록 부도율을 과대평가하고, 신용상태가 우량할수록 부도율을 과

소평가하는 구조모형들의 일반적 특성 때문인 것으로 판단된다. 하지만 자산 수

익률의 경우, 과소평가된 집단의 수익률이 더 높게 나타나고 있다. 이는 현시점

의 재무구조는 불량하다 할지라도, 영업수익 등을 통해 재무구조를 개선시킬 여

지가 있는 기업의 부도율이 과대평가되는 경향이 있음을 나타내고 있다. 반면에

자산가치변동성은 큰 차이를 보이지 않고 있어, 동 변수가 과대 / 과소평가되는

데는 큰 영향을 미치지 않은 것으로 보인다. 한편, LS 모형에서는 잔존만기가 길

수록 채권가치가 과소평가되는 경향이 나타나는 반면, LT 모형에서는 잔존만기

차이가 크지 않았다. 이표율의 경우 과소평가된 집단이 약간 낮지만 큰 차이는

없었다. 이는 모형별로 채권의 발행조건에 따른 오류발생 가능성은 크지 않은 것

으로 나타났다. 이러한 결과는 변동성에 따라 오차값이 크게 영향을 받는 김재

우․김화성(2005)과는 다른 결과이다.

협상력과 국채-회사채간 스프레드에 관한 실증분석 91

과대/과소 평가 채권의 특성

구 분LS모형 LT모형

과대평가 과소평가 과대평가 과소평가

관 찰 수 368 612 865 115

오 차 율

평 균 0.35% -10.85% 1.02% -1.01%

중 위 수 0.19% -8.59% 0.57% -0.74%

표 준 편 차 0.46% 8.98% 1.38% 0.95%

타 모 형 오 차 율

평 균 0.45% 0.98% -5.48% -15.36%

중 위 수 0.24% 0.71% -0.92% -15.30%

표 준 편 차 0.61% 1.79% 8.24% 9.15%

신 용 등 급(점)

평 균 3.25 4.85 4.01 6.03

중 위 수 2.00 5.00 4.00 5.00

표 준 편 차 2.45 2.98 2.92 1.99

조 정 전

부 채 비 율

평 균 43.99% 61.95% 52.32% 76.88%

중 위 수 40.27% 62.26% 51.46% 80.40%

표 준 편 차 15.40% 19.07% 18.48% 15.34%

조 정 후

부 채 비 율

평 균 40.57% 56.14% 47.90% 68.23%

중 위 수 39.00% 53.42% 47.68% 72.21%

표 준 편 차 13.14% 15.14% 15.15% 12.87%

자 산 수 익 률

평 균 6.68% 8.62% 7.54% 10.51%

중 위 수 6.49% 8.14% 7.19% 11.02%

표 준 편 차 1.55% 2.31% 2.01% 2.34%

자 산 변 동 성

평 균 17.92% 16.32% 16.87% 17.35%

중 위 수 16.53% 15.79% 16.11% 13.58%

표 준 편 차 5.44% 5.28% 4.90% 8.20%

자 산 유 출 률

평 균 2.68% 4.62% 3.54% 6.51%

중 위 수 2.49% 4.14% 3.19% 7.02%

표 준 편 차 1.55% 2.31% 2.01% 2.34%

이 표 율

평 균 7.06% 6.60% 6.78% 6.70%

중 위 수 7.00% 6.00% 6.77% 6.00%

표 준 편 차 1.42% 1.49% 1.50% 1.31%

잔 존 만 기 (년)

평 균 1.00 2.82 2.15 2.03

중 위 수 0.88 2.46 1.88 1.92

표 준 편 차 0.72 1.55 1.64 0.90

주 : - 과대/과소 평가 여부 및 오차율은 채권단가를 기준으로 산정한 것이다.

- 모형 오차율은 LS모형의 경우 LT모형의 오차율을, LT모형의 경우 LS모형의 오차율을 표시

한다.

92 韓國經濟의 分析 제12권 제2호(2006. 8)

과대/과소 평가 집단간 변수차이에 대한 t검정 결과

구 분 LS모형 LT모형

타 모 형 오 차 율 -6.7591 (1.32E-11) 10.9563 (7.37E-20)

신 용 등 급 -9.13466 (2.17E-19) -9.5945 (2.89E-18)

조 정전 부 채비율 -16.1164 (8.18E-52) -15.6624 (1.74E-34)

조 정후 부 채비율 -16.9334 (5.17E-56) -15.0581 (6.29E-34)

자 산 수 익 성 -15.6644 (9.41E-50) -12.9018 (1.00E-25)

자 산 변 동 성 4.5047 (3.85E-06) -0.61257 (27.06%)

자 산 유 출 률 -15.6644 (9.41E-50) -12.9018 (1.00E-25)

이 표 율 4.8334 (8.05E-07) 0.6548 (25.68%)

잔 존 만 기 -24.8971 (1.7E-105) 1.2531 (10.57%)

과대/과소 평가 집단간 변수차이 검증

구 분LS모형 LT모형

과대평가 과소평가 t값(p값) 과대평가 과소평가 t값(p값)

관 찰 수 368 612 865 115

주식유동성

평 균 24.76% 42.65%

-5.2921(7.5E-08)

33.87% 51.45%

-2.4435(0.79%)

중 위 수 9.44% 19.43% 9.44% 25.12%

표 준 편 차 42.95% 62.54% 53.54% 74.35%

설비투자/고정자산

평 균 36.04% 34.74%

1.2635(10.34%)

34.79% 38.54%

-2.4980(0.68%)

중 위 수 40.79% 39.48% 39.11% 39.90%

표 준 편 차 15.23% 16.09% 15.84% 14.95%

무형자산/자산총계

평 균 4.59% 4.50%

0.1810(42.82%)

4.63% 3.85%

1.0968(13.72%)

중 위 수 1.31% 1.31% 1.31% 0.56%

표 준 편 차 7.66% 7.41% 7.56% 7.03%

협상력과 국채-회사채간 스프레드에 관한 실증분석 93

의 t 검정 결과를 살펴보면 LS 모형과 달리 LT 모형에서는 자산 변동

성, 이표율, 잔존만기 등의 유의적인 차이는 없는 것으로 나타났다. 이는 LT 모

형이 이들 변수 차이에 의한 수익률 차이를 내생변수로 적절히 처리하여 추정결

과에 반영하고 있음을 나타내는 결과로 해석될 수 있다. 하지만 기업 신용도에

영향을 미치는 변수들인 신용등급이나 부채비율, 수익성 등과 같은 변수들이 오

차를 발생시키고 있는 것으로 판단된다. 이는 및 의 회귀분석에서

부채비율을 독립변수로 반영하는 경우 자산변동성의 영향이 약화되는 것과 합치

되는 결과이다. 또한, 부도와 관련되어 채권자 및 채무자의 협상력과 관련된 대

용변수들에 대해서도 동일한 분석을 실시하였다. 아래 에 제시되어 있는

분석결과를 살펴 보면, LS 모형에서 협상력에 대한 대용변수인 설비자산/고정자

산의 비율이나 무형자산/자산총계 비율의 차이가 유의적이지 않은 반면, LT 모

형에서는 설비투자/고정자산의 비중이 어느 정도 유의적인 차이를 보이고 있다.

따라서 LT 모형에 따르면 협상력이 오차에 영향을 미치는 것으로 판단된다.

나. 회귀분석을 통한 예측오차 분석

개별 변수를 이용하여 오차에의 효과를 분석하는 대신 회귀분석을 통해 변수

들간 영향을 반영하여 그 효과를 분석할 필요가 있다. 종속변수를 가격오차로 설

정하고 t 검정에서의 설명변수를 독립변수로 하여 회귀분석을 하였다. 모형 자

체의 가격에 대한 설명력을 보기 위해서는 종속변수로 가격오차가 보다 적정한

것으로 판단되므로 스프레드 오차보다 가격오차를 사용한다. 반면 모형의 부도

율에 대한 설명력을 보기 위해서는 스프레드 오차가 유용할 수 있다.

를 보면 신용등급, 이표율, 부채비용 및 잔존만기에 따라 LS 모형의

오차가 확대되고 있다. 회귀식(2)에 따르면 자산변동성 역시 영향을 미치고 있음

을 알 수 있으며 부채비율과는 반대부호를 갖는다. 회귀식(3)에서는 유동성 효과

를 분석해 보았다. 동 효과의 오차에 대한 영향은 약한 것으로 보이므로 평균적

으로 유동성이 채권가격에 미치는 영향은 높지 않은 것으로 보인다. 회귀식(4)를

통해 설비자산을 통해서 협상력의 효과를 보았는데, 그 효과가 유의적인 것으로

나왔다. 따라서 채권가격에 협상력 효과가 반영되는 것으로 보인다. 이는 Francois-

94 韓國經濟의 分析 제12권 제2호(2006. 8)

Morellec(2004)에서 협상력의 채권가격에 대한 영향력은 모호하다는 주장과는

다른 결과이다. 다만 동 효과의 부호가 음이어서 의 단순회귀분석에서 양

의 계수와는 차이가 있는데 의 계수는 오차에 대한 계수로서 성질을 갖

는다. 한편 협상력의 다른 대용변수인 무형자산의 효과는 유의하지 않았다. 를 보면 신용등급, 이표율, 부채비용 및 잔존만기에 따라 LT 모형의 오차가

확대되어 LS 모형과 유사한 결과가 나왔다. 다만 모형 자체의 설명력은 25% 전

후를 형성하여 LS 모형의 60% 내외에 비해 크게 낮아졌다. LS 모형에 비해 자

산변동성 효과가 크게 낮아져서 LT 모형의 경우 내생 부도점이 변동성 효과를

회귀분석을 통한 LS 모형 예측오차 분석

변수명 회귀식(1) 회귀식(2) 회귀식(3) 회귀식(4) 회귀식(5)

상 수 항0.1355 0.00812 0.00847 0.01887 0.0055

(0.0000) (0.50279) (0.48515) (0.12267) (0.65723)

신 용 등 급-0.00176 -0.01409 -0.0139 -0.01526 -0.01408

(0.01572) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000)

이 표 율0.3848 0.07282 0.07595 0.18726 0.10176

(0.0002) (0.57211) (0.5562) (0.14976) (0.44176)

잔 존 만 기-0.0328 -0.03595 -0.03594 -0.03506 -0.03583

(0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000)

부 채 비 율-0.2724

(0.0000)

자 산 변 동 성0.33856 0.33584 0.37593 0.33397

(0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000)

거 래 량 회 전 율-0.0021

(0.553353)

설비자산/고정자산-0.06171

(0.0000)

무형자산/자산총계0.02488

(0.33037)

Adjusted R-square 72.7% 57.9% 57.9% 58.8% 57.8%

주 : 는 예측오차(예측오차= (예측 가격- 실제 가격)/실제 가격)를 종속변수로 두고 회귀분

석을 한 결과이다. 신용등급은 AAA에 1을 부여하고, 차례로 값을 부여했다. 괄호안의 값은

p-value이다.

협상력과 국채-회사채간 스프레드에 관한 실증분석 95

흡수하는 것으로 추정된다. 또한 LS 모형과 유사하게 유동성의 설명력은 여전히

낮으며 설비자산의 효과가 유의했다. 따라서 LS 모형에서와 같이 동 변수를 통

한 협상력 변수의 효과가 인정된다.

회귀분석을 통한 LT 모형 예측오차 분석

변수명 회귀식(1) 회귀식(2) 회귀식(3) 회귀식(4) 회귀식(5)

상 수 항-0.01552 -0.01218 -0.01222 -0.0096 -0.01265

(0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000)

신 용 등 급0.0015 0.002338 0.00236 0.00214 0.00233

(0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000)

이 표 율0.1298 0.14601 0.14648 0.16402 0.14922

(0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000)

잔 존 만 기0.0042 0.0045 0.0045 0.00461 0.0045

(0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000)

부 채 비 율-0.0171 -0.01702 -0.01693 -0.0169

(0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000)

자 산 변 동 성-0.00536

(0.4913)

거 래 량 회 전 율-0.0004

(0.60803)

설비자산/고정자산-0.0094

(0.00117)

무형자산/자산총계0.00299

(0.59635)

Adjusted R-square 22.8% 25.5% 25.5% 26.2% 25.5%

주 : 는 예측오차(예측오차= (예측 가격- 실제 가격)/실제 가격)를 종속변수로 두고 회귀분

석을 한 결과이다. 신용등급은 AAA에 1을 부여하고, 차례로 값을 부여했다. 괄호안의 값은

p-value이다.

96 韓國經濟의 分析 제12권 제2호(2006. 8)

Ⅳ. 결 론

본 논문은 구조모형 중 LS 및 LT 모형을 이용하여 우리나라 회사채 가격에서

협상력의 효과를 실증분석했다. 먼저, 신용 스프레드 및 자본구조에 대한 단순

회귀분석 결과 잔존만기, 부채비율, 자산변동성, 설비자산 비율은 높은 유의성을

보였다. 다만 무형자산의 설명력은 제한되는 것으로 판단된다. 구조모형의 유용

성은 가격에 대한 추정능력보다 부도율에 대한 추정능력에 있다고 보고 신용등

급별 부도율을 추정해 보면 고등급(AAA～A 등급)보다 저등급 채권(BBB～B 등

급)의 부도율이 높게 추정되었으나 고등급 내부에서 부도율 차이는 크지 않았다.

다음으로 구조모형을 통한 가격오차에 대한 분석을 해 보았는데, 가격오차가 음

수로 나와 수익률 측면에서 보면 수익률의 과대평가 오류가 발견되었다. 하지만

Anderson-Sundaresan(2000)에 따라 부채비율 계산시 이자보상비율을 반영하는 경

우 LT 모형의 가격오차(수익률 오차)가 -2.7%(33.68%)에서 0.78%(-6.44%)로 크

게 낮아져 모형의 설명력이 크게 증가했다. 이는 이자보상비율을 통한 부채비율

조정을 통해 극단적으로 큰 오차를 발생시키는 채권들의 추정오차가 감소하였음

을 의미한다. 개별 변수의 오차에 대한 영향을 파악하기 위해서 검증을 했으며

LS 모형의 경우 단순 회귀분석에서 제 변수의 영향이 남아 있었으나 LT 모형의

경우 자산변동성, 이표율 및 잔존만기의 효과가 제거되었다. 이는 LT 모형이 이

들 변수 차이에 의한 수익률 차이를 내생변수로 적절히 처리하여 추정결과에 반

영하고 있음을 나타내는 결과로 볼 수 있을 것이다. 하지만 기업 신용도에 영향

을 미치는 변수들인 신용등급이나 부채비율, 수익성 등의 변수는 오차를 발생시

키고 있는 것으로 파악되었다.

위에서 언급한 변수들이 서로 연관되어 영향을 미칠 수 있으므로 가격 예측오

차 비율을 종속변수로 하는 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 기업 신용도에 영향

을 미치는 변수들인 신용등급이나 부채비율, 수익성 등의 변수들 영향이 유의해

졌으며 만일 구조모형의 유용성이 인정된다면 동 변수들의 유의성은 다중공선성

문제에 기인하는 것으로 판단된다. 다만 LT 모형에서 자산변동성의 유의성이 낮

고 협상력 변수 중 설비자산의 유의성은 여전히 있는 것으로 보아 동 결과는 검

협상력과 국채-회사채간 스프레드에 관한 실증분석 97

증과 합치되고 있다.

향후 다음과 같은 연구가 더 진행되어야 한다. 첫째, 조세효과를 이론 및 실증

적으로 반영할 필요가 있다. 실제로 조세효과가 각 채권에 미치는 영향이 다르며

채권의 스프레드에 미치는 영향은 매우 클 것으로 보인다. 둘째, 일반적으로 채

권의 만기가 짧아지면서 구조모형의 설명력이 떨어지는 것으로 보고되고 있으므

로 만기에 따라 구조모형의 성과를 평가해야 한다. 이를 위해서 점프효과를 기업

가치 과정에 반영하는 것이 필요할 수 있다. 셋째, 본 연구는 일정한 모수를 받

아들인 상태에서 채권시장을 분석하였다. 이 때 모수 선정에 있어 자의성이 발생

했다. 따라서 향후 모수선정에 대한 구체적 연구가 필요하다. 넷째, 구조모형만

을 이용하여 시장을 설명하는 데 한계가 있으므로 축약모형과의 결합으로 부도

전염 등을 반영하는 모형을 이용하여 실증분석을 할 필요가 있다.

98 韓國經濟의 分析 제12권 제2호(2006. 8)

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