먼저 RA에 관한 SAP의 기본적인 산출 요건을 살펴보면, 생명보험과 장기손해보험의 LRC(잔여보장부채)에 대해서는 ①’회사의 위험회피성향을 반영한 신뢰수준 등을 기준으로 산출한 값’과 ②’보험업감독업무시행세칙에서 정한 불확실성 요인 별 충격수준을 반영하여 산출한 값과 최선 추정금액과의 차액’의 두 가지 중 큰 값을 택하여야 한다고 정하고 있다. 자동차보험을 포함한 일반손해보험의 경우에는 위 두가지에 ③’최선추정금액 분포의 표준편차 50%에 해당하는 금액’의 세 가지 중에서 가장 큰 값을 택하여야 한다. LIC(발생사고부채)의 경우에는 생명보험과 장기손해보험의 경우 ‘회사의 위험회피성향을 반영하여 정한 신뢰수준(75% 이상) 값을 반영하여 산출한 값’이며, 일반손해보험은 이 산출 값과 ‘최선추정금액 분포의 표준편차 50%에 해당하는 금액’ 중 큰 값을 택하여야 한다.
어느 나라에도 없는 특이한 산출 방법이다. 선진국의 Case Study 중에서 이와 가장 유사한 방법론을 발견하였는데 몇 가지 중에서 큰 값을 선택하는 방법은 아니고 몇 가지 산출 값의 가중 평균값을 구하는 방법이다. 호주의 생명보험 분야에서의 방법론인 듯한데, 이를 소개하는 이유는 SAP에서의 ‘미래 현금흐름 추정 분포 표준편차의 50% 산출 값’이 존재하기 때문이다. 나중에 자세히 논의하기로 하고, 호주의 생명보험 분야에서 가중 평균값을 구하기 위한 방법론 세 가지는 첫째 ‘VaR(Value at Risk)의 신뢰구간 75~80% 중 선택 값’이며 두번째는 ‘TVaR(Tail VaR)의 Median(즉, 분포의 50%-tile)보다 큰 분포의 평균값과 75~80% 중 선택 값의 차이 값’, 마지막으로 ‘미래 현금흐름 추정분포 표준편차의 50% 산출 값’인데, 가장 큰 값을 택하는 것이 아니라 세 가지 값의 가중평균을 취한다. 자세한 사항은 너무 복잡하니 지면 관계로 생략하고, 마지막으로 기업 수준에서 선택한 신뢰수준과 가중평균으로 산출한 RA를 GoC(계약그룹)의 개별추산액(OS: Case Outstanding Reserve)과 보험료 부채금액 기준으로 배분한다. 기업 수준에서 추정한 RA를 계약 포트폴리오와 GoC 수준으로 하향 배분할 수 있다는 기준서의 원칙에 따른 것이라 할 수 있다.
그러나 선진국의 한 가지 담보로 구성된 계약의 경우에는 적용 가능하지만, 국내의 여러 담보들이 하나의 계약에 존재하는 손해보험의 장기보험과 일반손해보험(특히, 자동차 보험)에는 적용하기가 힘들다고 판단된다. 이러한 Top-Down 방법에서 하향 배분 기준 중의 하나인 미결 보상건(Open Claims)의 OS가 빈도와 심도의 특징을 직접 반영하기는 불가능해 보이기 때문에 일반손해보험, 특히 예를 들어 자동차 보험의 대인배상책임 담보와 대물배상책임 담보, 자손(자기신체사고)/자상(자동차상해) 담보와 자기차량손해 담보의 다른 특성이 무시된다는 치명적인 원칙 위배 가능성이 존재하기 때문에 Bottom-Up 방법을 택하여야 한다. 호주에서 생명보험과 손해보험 사이에 큰 논쟁이 있었던 이유 중의 하나이며 아마도 생명보험과 손해보험 각자의 선택 방법으로 모델링하고 있을 것으로 예상된다. 어쨌든, 국내 계리실무에서 너무나 기존의 전통적인 단순한 방법에 머무르고 있다는 것을 지적하고 싶어서 소개한다. 보다 자세한 자료나 실무 기술적 측면에서 깊이 있는 추가적인 설명이 필요하신 분들은 개별적으로 연락주기 바란다.
보험업계에 종사하고 있는 일부 분들은 여러가지 중 큰 값을 택하는 방법론이 IFRS17 국제회계기준서에 위배될 수도 있으니 하나의 방법론으로 단일화하여 정하자는 의견을 제시하고 하는데, 위 방법론을 보면 유사한 구조이기 때문에 논리적으로 옳다고 볼 수 없다. 기준서에서는 RA 추정 방법론은 (9월 26일 ‘눈 앞에 다가온 IFRS17시대, 현안 점검 5편’에서 이미 소개하였듯이) 기업이 알아서 선택하고 다만 신뢰수준만 공시하면 된다고 정하고 있다.
보험업 감독업무시행세칙에서 제시하는 ① 회사의 위험회피성향을 반영한 신뢰수준 등을 기준으로 산출한 값이 기준서에서 제시하는 그대로의 내용이다. 공시가 간단한듯 보이지만 통계학에서의 신뢰수준, 혹은 신뢰구간이란 개념은 해당 확률변수의 확률분포(확률밀도함수, PDF: Probability Density Function)에 기초한 개념이다. 입력변수의 범위(즉, 충격 값, 예를 들어 120% 해당 값)로 구할 수 없는 추정치이며, 소위 최선 추정 입력 값에 따른 산출값과 충격 입력값에 따른 산출값의 차이로서 오히려 결과적으로 몇 %-tile에 해당된다는 산출 결과값에 불과하다. 그래서 유럽 일부 기업들에서 채택한 방법론이 하나의 충격 수준을 적용하는 것이 아니라 충격 수준의 시나리오를 최소 30여가지 이상을 산출하여 해당 현금흐름의 확률분포를 추정하는 것이다. 그렇게 하여야 신뢰수준의 공시요건을 충족할 수 있기 때문이다.
단 하나의 충격수준에 근거한 RA 추정 방법론은 명백한 공시요건 위반이다.(국제계리사회 IAA 실무연구논문, Monograph ‘Risk Adjustment’와 IAA ‘국제계리노트 IAN100’에서는 조심스럽게 공시요건을 충족하지 못할 수도 있다-might, may-고 표현하고 있지만) 따라서, 기업 스스로 선택한 방법론이 공시요건을 충족하는지 우선적으로 검토하여야 한다.
다음은 최초 인식시점에 추정한 RA를 미래 잔여서비스 기간에 어떻게 배분하고 이후 후속측정시에 그 결과가 어떻게 재무제표에 표시되어야 하는지 살펴보자. 보통 CSM 배분만 있다고 생각하는데, RA도 미래 잔여서비스 기간과 최종 보상 종결 기간까지 배분하여 보고 기간마다 배분금액분을 이익으로 인식할 수 있다. RA는 기업마다의 비금융위험에 관한 위험선호도 혹은 위험기피도(Risk preference, degree of risk aversion)에 따라 다를 수 밖에 없다. 즉 기업 수준의 주관적인 불확실성 추정치이며 따라서 경험조정(Experience adjustment)치는 개념상 존재할 수 없다. 다만 계약의 경계 시점까지의 잔여 서비스기간에 대해 재측정한 RA값이, 해당 서비스기간에 대해 전 보고기간에 배분한 RA값과 차이가 있다면 RA값을 수정하고 차이 값을 CSM(보험계약마진)에 반영하거나 혹은 손실로 즉시 인식하고 LC(손실요소, 손실계약그룹의 경우)에 반영하여야 한다. 추정조정(Estimate adjustment)인 것이다.
그렇다면 최초 인식 시점에 측정한 RA를 미래 잔여서비스 기간에 어떻게 배분하여야 하는가? 결론의 근거 BC283에서 “(생략)The margin the entity recognizes for bearing risk is recognized in profit or loss as the entity is released from risk in both the coverage period and the settlement period.”라고 설명하고 있다. CSM의 배분과 마찬가지로, RA도 계약의 경계만이 아니라 그에 덧붙여 보상 건 최종 종결시까지 배분하여야 한다. CSM 배분과의 차이는 LIC에서 명확하다. 왜냐하면 RA를 계약의 경계 밖으로 보상 최종 종결 시점까지 배분하여야 하기 때문이다. 그러나 최초 인식시점에는 LRC만 존재한다.
따라서 계약의 경계 시점까지만 Risk released pattern에 따라 배분하지만, 이러한 배분은 재무제표에는 직접 나타나지 않고(당해 보고기간 해당분만 표시), 이후 후속 측정시에는 기발생 보상건, 즉 LIC에 대해 RA를 다시 추정하게 되면 계약의 경계 기간을 넘어 최종 종결시점까지 기간 추정을 하여 연장 배분하여야 한다. 기술적으로 추가적인 실무가 필요한 어려운 영역이다. 하나 더 강조하고 싶은 점은 RA가 미래 현금흐름의 불확실성을 금액으로 표시한 것이기 때문에 보험서비스 제공에 따라 이익으로 실현되며, 심지어 보험서비스에 속하지 않는 보상 서비스기간에도 배분하여 보상 서비스 제공에 따라 이익으로 바로 실현된다는 것이다.(보험서비스는 보험사고가 발생하여 합법적으로 재무적 보상을 한다는 개념이며, 보상서비스는 그러한 보험서비스 제공 기간, 즉 계약의 경계를 넘어 재무적 보상을 종결하기 위한 추가적인 보상 기간이다.) 따라서, 보험료 최초 계산 시 RA분을 미리 추정하여 반영하는 것이 중요한 이유이다. 계리 기술적 관리 경영의 이슈이다.
RA에 대해 또 하나 중요한 점은 경험조정(Experience adjustment)이 없다는 점과 보험금융비용(Insurance finance expense)도 발생하지 않는다는 점이다.
BB1인 현금흐름 유입과 유출 추정치는 이전 보고기간에 다음 보고기간에 대해 추정한 값을 기간이 경과한 후 실제 현금흐름 값과 비교하여 차이가 존재할 수 있지만, 앞에서 지적하였듯이 RA는 개념상의 금액이기 때문에 그러한 차이 값이 존재할 수 없다. 해당 보고 기간에 RA를 100만큼 배분하였는데, 기간이 지나고 보니 RA가 90 혹은 110이었다고 차이를 인식할 수 없기 때문이다. 마찬가지 개념상의 이유로 보험금융비용은 발생할 수 없다. CSM은 이행현금흐름 추정 결과값이거나 후속 이행현금흐름 추정에 따른 조정 값임에도 불구하고 보고기간마다 보험금융비용이 발생한다. 그러나 RA는 보험금융비용을 적용해선 안된다.
본편 마지막으로 세 가지의 비금융위험, 즉 보험위험과 실효/유지율 위험 그리고 사업비 위험 별로 추정한 현금흐름 분포에 상호연관관계를 어떻게 적용할 수 있을까? 각 현금흐름의 추정분포는 현금흐름 시나리오를 요약한 것이므로, 신뢰수준을 각각 적용한다는 것은 각각이 독립적이라는 것인데, 이는 명백한 오류이므로, 각 현금흐름 추정 시나리오 자체의 순서(Rank)를 주어진 추정 상호연관계수(Correlation Coefficient)를 이용하여 재배열하는 방법으로 이를 달성할 수 있다. Rank Correlation이라고 불리우는 방법이다.
그 다음 RA를 제외하고 이행현금흐름 추정 공식(즉 미래 현금유입 추정치에서 미래 현금유출 추정치를 차감하는)에 대입한 다음 RA 제외 이행현금흐름 결과 시나리오에 신뢰수준을 적용하여 해당 계약그룹의 최종 RA 추정 값을 구할 수 있다. 복잡할 것 같지만 Case Study를 살펴보면 그다지 복잡하지 않다.
최초 인식시점에 이러한 과정을 거쳐 이행현금흐름을 추정하여야 손실 테스트(Onerous Test)가 가능하며, 비로소 손실 계약그룹과 비손실 계약그룹을 확정할 수 있는 것이다. 후속 측정시에도 같은 방법으로 LRC와 LIC의 RA를 추정하여야 각각의 이행현금흐름을 측정할 수 있고 그에 따라 해당 보고기간의 각 계약그룹에 대한 측정 값들을 구할 수 있다.
유종환 법무법인 화현 금융전문위원 / 성균관대 보험계리학과 겸임교수 jong.yoo@jpartners.co.kr
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