IFRS 9 기대신용손실 모형의 적용 효과：은행의 비정상 대손충당금 및 가치관련성을 중심으로
Asian Tax Journal 26권 6호 (2025), 43-86쪽
초록
본 연구는 IFRS 9(K － IFRS 제 1109 호 ) 기준서 적용으로 도입된 기대신용손실 (expected credit loss, ECL) 모형의 효과를 은행의 대손충당금 관점에서 조사한다 . ECL 모형은 미래 신용손실을 선제적으로 반영하도록 요구하여 손실을 적시에 인식할 수 있으나 대손충당금을 필요 이상으로 인식하게 하여 은행의 재무 건전성이 악화될 가능성도 존재한다 . 이에 본 연구는 대손충당금의 시계열적 추세를 살펴보고 자본시장에서 어떠한 평가를 받고 있는지 조사하였다 . 국내 은행업 자료를 이용하여 분석한 결과 , 대손충당금 금액은 증가하는 추세에 있으며 , 특히 회귀분석 (OLS) 과 머신러닝 (Random Forest, XGBoost) 모형으로 각각 추정된 비정상 대손충당금은 ECL 모형 적용 이전 기간에 비해 이후 기간에 일관되게 증가하는 경향이 관찰되었다 . 특히 일부 은행들은 기존 발생손실 모형에 비해 ECL 모형을 적용하는 경우 동일한 시점에 어느 정도의 추가적인 기대신용손실 조정이 이루어지는지 주석으로 공시하였는데 , 최대 2,671 억원의 증가를 보고하였다 . 또한 ECL 모형 적용은 은행 감사보고서의 핵심감사사항에도 포함되어 외부감사인도 이를 중요한 감사위험으로 인지하고 있음을 확인하였다 . 이러한 대손충당금은 코로나 19 팬데믹으로 불확실성이 높아진 기간에도 지속적으로 상승하는 추세를 보였다 . 한편 , 가치관련성 조사결과 비정상 대손충당금은 ECL 모형 적용 이전 기간에는 주가와 양의 가치관련성을 보였으나 , ECL 모형 적용 이후에는 이러한 가치관련성이 약화되는 경향이 있었다 . 본 연구의 결과는 은행의 실무자들에게 대손충당금 인식 및 적정성 판단을 위한 기초자료로 활용될 수 있다 . 또한 금융당국 및 회계기준 제정자에게도 ECL 모형의 활용과 평가 및 규제와의 정합성 분석에 기여하여 정책적 시사점을 제공할 것으로 기대된다 .
키워드
- IFRS 9
- 기대신용손실 모형
- 은행
- 비정상 대손충당금
- 가치관련성
- 머신러닝
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