ai요약 : 한국 수익률곡선에 대한 비생성 거시 위험의 국면 전환적 존재 여부 분석 - 발행: 2023.09.30

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본문 

저자: 이선호(고려대학교)

<요약>
 이 연구에서는 한국 채권 시장에서 비생성 거시 요인이 존재하는지, 그리고 존재한다면 그 존재 여부가 국면(regime) 의존적인지 검증한다. Christensen, Diebold, and Rudebusch (2011)의 Arbitrage-Free Nelson-Siegel 모형 아래에서, 비생성 거시 위험이 채권 시장의 위험 가격에 (i) 영향을 미치지 못하는 경우, (ii) 국면 의존적으로 영향을 미치는 경우, 그리고 (iii) 항상 일정하게 영향을 미치는 경우를 가정하여 3가지 모형을 만들었다. 2001년부터 2022년까지의 13개 만기 국채수익률과 2개의 거시 변수(산업생산지수 증가율, 인플레이션) 월별 데이터를 사용하여 베이지안 기법으로 모형 비교를 시행한 결과, (ii)의 경우가 가장 데이터에 의해 지지 되었다. 모형 (ii)의 추정 결과에 따르면, 2008년 10월부터 2009년 2월까지의 기간을 제외한 나머지 기간 동안 한국 채권 시장에는 비생성 거시 위험이 통계적으로 유의하게 존재하지 않았다. 기간 프리미엄 측면에서도 비생성 거시 정보는 금융 위기 동안에만 존재했다.

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이 논문은 한국 수익률곡선에 대한 비생성 거시 위험의 국면 전환적 존재 여부를 분석하고, 국면 전환적 특성이 있는지에 대한 여부를 실증적으로 검토한 연구입니다. 이 논문의 주요 목적은 한국 채권 시장에서 비생성 거시 위험이 존재하는지, 그리고 그 위험이 시간에 따라 변동하는지를 평가하는 것입니다.

### 1. 서론
이 논문은 국채 수익률곡선이 증권 투자자와 중앙은행 모두에게 중요한 이유를 설명합니다. 투자자들은 수익률곡선을 이용해 자산 가격을 예측하고, 중앙은행은 시장 참가자들의 통화 정책 기대를 분석합니다. 이 논문은 재정 거래가 없는 기간구조 모형을 바탕으로 한국 수익률곡선에 대한 연구를 진행합니다.

### 2. 기간구조 모형
논문은 위험 중립 측도와 실제 측도에 따른 잠재 위험 인자들을 VAR(1) 체계 하에 상호작용하는 모형을 사용합니다. 논문에서는 Arbitrage-Free Nelson-Siegel (AFNS) 모형을 기반으로 분석이 이루어졌습니다. 기간구조 모형의 설정과 위험 가격이 도출되는 과정을 기술합니다.

### 3. 실증적 추정 방법론
연구는 베이지안 방법론을 사용해 기간구조 모형을 추정하며, 깁스 샘플링을 통해 각 모수의 사후 분포를 추정했습니다. 사후 샘플의 비효율성 계수를 계산하고 충분한 길이의 샘플링이 이루어졌음을 설명합니다.

### 4. 모형 비교 및 결과
주요 비교 대상은 비생성 거시 위험이 존재하는지를 평가하는 세 가지 모형입니다:
- 모형 1은 비생성 거시 위험이 존재하지 않는다고 가정.
- 모형 2는 비생성 거시 위험이 국면에 따라 다르게 존재하는 가정.
- 모형 3은 위험이 시변하지 않고 일정하게 존재하는 가정.

주변 우도를 사용한 모형 비교 결과, 모형 2가 가장 데이터에 의해 지지되었습니다. 하지만 2008년 금융위기 기간을 제외한 대부분의 기간 동안 비생성 거시 위험은 유의미하지 않았으며, 금융 위기 동안에만 비생성 거시 정보가 존재함을 확인할 수 있었습니다【7:3†source】.

### 5. 결론
이 연구는 한국 채권 시장에서 대부분의 기간 동안 비생성 거시 위험이 존재하지 않았으며, 금융 위기와 같은 특정 국면에서만 비생성 거시 위험이 유의미한 영향을 미쳤음을 보여줍니다. 이는 한국 채권 시장의 위험 구조를 이해하는 데 있어 중요한 시사점을 제공하며, 향후 연구에서는 비생성 거시 위험의 존재 이유를 설명할 이론적 근거를 제시할 수 있을 것입니다【7:18†source】【7:16†source】.

### 주요 통계 및 데이터
- 논문은 2008년 금융 위기 동안 비생성 거시 위험의 영향력이 컸음을 지적하며, 특히 이 기간 동안 비생성 거시 정보가 유의미하게 작용했다고 결론지었습니다.
- 베이지안 방법론을 이용한 모형 비교에서 최적 모형은 모형 2로 선택되었습니다.

이 논문은 한국의 수익률곡선에 대한 체계적인 분석을 제공하며, 비생성 거시 위험이 특정 경제 상황에서 어떻게 작용하는지를 탐구하는 데 기여합니다.

 

 

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추가 :

비생성 거시위험에 대한 추가 설명과 결론에 대한 해설을 부탁해

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### 비생성 거시 위험(Unspanned Macro Risks) 설명

비생성 거시 위험은 채권 시장에서 자주 논의되는 개념으로, "비생성"이라는 뜻은 특정 거시경제 변수가 채권 수익률에 직접적으로 반영되지 않는다는 것을 의미합니다. 일반적으로 수익률곡선 모형은 수준(level), 기울기(slope), 곡률(curvature) 같은 몇 가지 인자를 통해 수익률을 설명합니다. 하지만 비생성 거시 위험이란, 이러한 전통적인 인자들로 설명할 수 없는 추가적인 거시경제적 요소들이 존재할 수 있음을 의미합니다.

이 연구에서는 한국의 채권 시장에서 두 가지 거시 변수(산업생산 증가율과 소비자 물가 상승률)가 이러한 비생성 거시 위험으로 작용할 수 있는지를 평가합니다. 즉, 이 변수들이 수익률곡선에서 설명되지 않는 정보를 제공하는지, 그리고 그 정보가 채권 가격에 영향을 미치는지 분석합니다. 비생성 거시 위험이 존재한다면, 시장에서 현재의 위험 가격에 포함되지 않더라도, 미래에는 중요한 역할을 할 수 있습니다.

### 결론 해설

이 연구의 결론에서 주목할 부분은 비생성 거시 위험이 시간에 따라 국면 전환적으로 존재한다는 점입니다. 연구에서는 세 가지 모형을 비교하여, 비생성 거시 위험이 "국면 의존적"이라는 결론을 도출했습니다. 구체적으로, 2008년 금융 위기 기간 동안에만 비생성 거시 위험이 통계적으로 유의미하게 존재했으며, 나머지 대부분의 기간 동안에는 그러한 위험이 존재하지 않았습니다.

이는 다음과 같은 중요한 결론을 제시합니다:
1. **일반적인 시기에는 비생성 거시 위험이 유의미하지 않다**: 대부분의 기간 동안 한국 채권 시장에서 비생성 거시 정보는 채권 수익률에 별다른 영향을 미치지 않으며, 채권 가격 결정에 필요한 주요 정보는 기존의 수익률곡선 모형으로 충분히 설명됩니다.
   
2. **위기 상황에서는 비생성 거시 위험이 중요하다**: 금융 위기와 같은 특수한 상황에서는 비생성 거시 정보가 중요한 역할을 합니다. 이는 위기 동안 경제적 불확실성이 커지며, 기존의 수익률 모형이 포착하지 못하는 위험 요소들이 나타난다는 것을 의미합니다.

3. **채권 시장의 안정성**: 연구 결과는 채권 시장이 금융 위기와 같은 특수 상황을 제외하고는 대체로 안정적이며, 거시경제 변수들이 수익률에 큰 영향을 미치지 않는다는 사실을 시사합니다. 따라서 투자자들이 위기 상황을 제외한 일반적인 시기에 추가적인 거시 변수에 크게 신경 쓸 필요는 없다는 점을 강조합니다.

이 결론은 한국 채권 시장의 위험 평가와 투자 전략을 설계하는 데 중요한 시사점을 제공하며, 특히 금융 위기와 같은 국면에서는 보다 신중한 접근이 필요함을 보여줍니다.