풀링 기법을 이용한 우리나라 국채 수익률곡선 예측
Predictive Density Simulation of the Korean Yield Curve: Pooling Method Approach
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초록
국채 수익률 곡선 예측에 관한 기존 연구들은 다양한 계량예측모형을 다루고 있는데, 대부분의 연구들에서 예측에 사용되는 자료의 표본기간 또는 예측시계에 따라 선호되는 예측모형이 달라지는 현상이 발견된다. 이는 각각의 예측모형이 모형 특유의 모형설정오류를 갖고 있기 때문이다. 이와 같이 국채 수익률 예측에 사용되는 예측모형들이 잠재적으로 모형설정오류를 내포하고 있을 경우, 이 문제를 해소하고 더 나은 표본외 예측력을 도모하고자 본 연구는 우리나라 국채수익률 예측에 Geweke and Amisano (2011)의 풀링기법(Pooling method)을 도입하여 분석하였다. 풀링기법이란 경제 변수 예측에 사용되는 계량예측모형들의 확률밀도함수를 선형 조합하여 새로운 우도함수를 만들어 분석하는 기법이다. 본 연구는 한국 국채(국고채) 수익률곡선 예측에 풀링기법을 적용하기 위하여 네 개의 상이한 동태적 넬슨-시겔 모형과 1차 자귀회귀모형, 그리고 임의 보행 모형을 개별 예측 모형으로 선택한 다음, 풀드(Pooled) 모형 및 개별 예측 모형에 대하여 표본외 예측을 실시하고 예측력을 평가하였다. 추정결과, 풀드 모형의 표본외 예측력이 개별 모형들에 비해 상당히 우월하다는 것을 발견하였다. 풀링기법은 향후 우리나라 중앙은행이나 채권투자자들이 우리나라의 국채수익률 예측을 위해 도입할 가치가 있는 실제적으로 유용한 예측기법으로 사료된다.
Abstract
One of the various causes which interrupt accurate prediction is model misspecification. Generally, almost every prediction model is misspecified. The pooling method is recently used to improve forecasting performance with the linear combination of predictive densities of future random variables made by some interesting prediction models which are possibly misspecified. In this paper, we utilize the pooling method to forecast Korea government bond yields with six alternative prediction models — four dynamic Nelson-Siegel models, a first-order autoregressive model, and a random walk model. As a result of our out-of-sample forecasting, the constant mixture model of AR(1) and RW model, AR(1)-RW, shows the best forecasting performance overall. In that sense, we find that the pooling method is useful to describe more precisely the dynamics of Korea bond yields by maturity.
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