기후변화 시대 일반보험사의 동적 재무분석 프레임워크

초록

본 논문은 기존 DFA 모델에 기후변수와 물리·경제적 위험을 통합한 ‘기후‑종속 DFA’ 체계를 제시한다. 호주 데이터를 활용해 다중 시나리오와 확률적 시뮬레이션을 적용함으로써 장기(10‑30년) 동안 자산·부채 상호작용, 재보험 구조, 자본 여력 등에 미치는 기후변화 영향을 정량화한다. 결과는 경제성장과 물리적 재해 위험이 동시에 작용할 때 보험사의 위험‑수익 프로파일이 크게 변한다는 점을 강조한다.

상세 분석

이 연구는 세 가지 핵심 기여를 가진다. 첫째, 물리적 위험(홍수·산불·사이클론 등)과 거시경제 변수(GDP, 인플레이션, 금리, 주식수익률)를 동일한 시나리오 프레임워크(SSP 기반) 안에서 연결한다. 기존 DFA는 자산·부채를 별도 모듈로 다루어 상호작용을 간과했으나, 본 모델은 기후‑경제 변수의 공동 변동성을 확률적 경로로 생성하고, 이를 자산 수익률 모형과 손해율 모형에 동시에 투입한다. 둘째, 불확실성을 반영하기 위해 다중 시나리오와 몬테카를로 시뮬레이션을 결합한다. 각 시나리오는 온실가스 배출 경로, 정책·사회적 반응, 기술 혁신 등을 포함한 ‘사회경제 경로’를 정의하고, 이를 기반으로 재해 발생 빈도·강도와 거시경제 흐름을 확률적으로 전개한다. 셋째, 일반보험사의 특성을 반영해 재보험 구조와 자본 제약을 명시적으로 모델링한다. 재보험 프리미엄은 자본 여력과 손해율에 따라 동적으로 조정되며, 이는 보험사의 잉여(Surplus)와 경제자본(Economic Capital) 산출에 직접적인 영향을 미친다.

모델 구현은 4개의 주요 모듈로 구성된다: (1) 기후·재해 모듈 – 기후 변수와 재해 발생 프로세스를 시뮬레이션; (2) 자산 모듈 – 기후‑경제 시나리오에 따라 투자 포트폴리오 수익률을 추정; (3) 부채 모듈 – 재해 손해와 비재해 손해를 포함한 언더라이팅 결과를 산출; (4) 잉여·재무 모듈 – 자산·부채 흐름을 통합해 잉여, 자본비율, 손익 등을 계산한다. 각 모듈은 선형/비선형 회귀, 베타-분포, 로그정규분포 등 통계적 추정기를 사용해 파라미터를 추정하고, 시계열 상관성을 고려한다.

실증 분석에서는 호주 보험 시장 데이터를 이용해 2020‑2050년을 대상으로 3가지 SSP 시나리오(RCP2.6, RCP4.5, RCP8.5)를 적용했다. 시뮬레이션 결과, 고배출 시나리오에서는 물리적 재해 손실이 급증하고, 동시에 인플레이션 상승과 금리 변동이 투자 수익률을 압박한다. 이중 효과는 자산·부채 간 상관관계를 강화시켜, 자본 여력이 15% 이하로 급락하는 경우가 30년 내에 20% 이상 발생한다는 위험을 드러낸다. 반면 저배출 시나리오에서는 재해 손실 증가가 완화되고, 경제성장이 지속돼 자산 수익률이 상대적으로 안정적이어서 잉여 감소 폭이 제한적이다.

한계점으로는 (1) 기후·경제 변수 간 인과관계가 단순화돼 있다는 점, (2) 지역별 재해 특성을 호주 외에 적용하기 위한 데이터 부족, (3) 정책·규제 변화(예: 탄소세, 재보험 시장 구조) 를 동적 반영하지 못했다는 점을 언급한다. 향후 연구에서는 다중 지역 확장, 정책 시나리오 통합, 머신러닝 기반 위험 상관관계 모델링 등을 제안한다.