신용데이터의 질, 접근가능성 그리고 채권시장의 미성숙 등의 요인으로 인하여 우리나라의 신용자산배분문제는 그동안 큰 진전을 보지 못해왔다. 본 연구에서는 신용포트폴리오의 자산배분에 관한 최근의 발전된 모형기법들을 개관하고 Rockafellar and Uryasev (2000)의 조건부 VaR (conditional VaR; CVaR)를 최소화하는 시뮬레이션기반 최적자산배분 기법과 copula함수를 이용한 상관부도(correlated defaults) 시뮬레이션 기법을 결합한 Clemente and Romano (2003) 모형을 사용하여 신용자산배분기법을 우리나라에 적용하는 경우 실행가능성, 필요한 적절한 가정, 그리고 이에 수반되는 문제점들을 살펴본다. 실증분석 결과 상관부도시점(correlated default-time; CDT) 시뮬레이션에 있어서 기존의 다변량 정규분포 가정보다는 -copula 함수를 이용하는 것이 실제 데이터를 보다 잘 설명하는 것으로 나타났고 적절한 회수율(recovery rate)과 실증부도율 가정을 전제로 할 때 CVaR를 최소화하는 해석 가능한 채권 신용등급별 자산배분이 실제로 가능함을 보였다. 이러한 접근방법은 연금, 은행 등과 같이 신용위험에 크게 노출된 기관투자자의 전술적 자산배분에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
이 연구는 Rockafellar and Uryasev의 조건부 VaR를 최소화하는 시뮬레이션기반 최적자산배분 기법과 copula함수를 이용한 상관부도 시뮬레이션 기법을 결합한 Clemente and Romano 모형을 사용해 신용자산배분기법을 우리나라에 적용하는 경우 실행가능성, 이에 수반되는 문제점들을 살펴본다.