본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

베이지안 변수선택을 이용한 한국 수익률곡선 추정

Estimation of the Korean Yield Curve via Bayesian Variable Selection

구병수
한국은행|2020.03|경제분석 (Economic Analysis)|제26권 제1호|pp. 84-132|DOI 10.23299/bokeri.2020.26.1.003

0

조회

0

다운로드

2

인용

0

참고문헌

키워드

베이지안 MCMC 알고리즘베이지안 변수선택이자율기간구조동태적Nelson-Siegel 모형
주제분류경제학

초록

중앙은행은 수익률곡선을 바탕으로 미래 수익률에 대한 시장의 기대를 추론한다. 통화정책의 유효성 제고를 위하여, 시장이 예상하는 미래 수익률의 움직임을 정확히 파악할 필요가 있기 때문이다. 이에 따라 그동안 수익률곡선과 시장기대를 정확하게 추정하기 위한다양한 모형들이 활용되었다. 이와 함께 채권시장의 발달로 채권시장과 거시경제간의 상호 연관성이 높아지면서 수익률곡선에 영향을 미치는 거시변수가 무엇인지 파악하는 것이 매우 중요해졌다. 그러나 수익률결정요인에 관한 다양한 이론이 있는 만큼 그동안의 선행연구에서는 수익률곡선 추정 모형에포함되는 거시변수들이 서로 달랐다. 이는 수익률곡선을 추정하는 데 있어 어떤 변수를 포함한 모형이 바람직한가에 관한 문제, 즉 모형 불확실성이 존재한다는 것을 의미한다. 이러한 상황에서 본 연구는 수익률곡선과 미래 수익률에 대한 시장기대를 정교하게 추정하기 위해 동태적 Nelson-Siegel 모형에 베이지안 변수선택 방법을 적용하였다. 베이지안 변수선택은 모형에 포함되는 중요한 변수를 선험적으로 결정하는 데 따르는 문제들을완화하고 모형 불확실성을 추정에 효율적으로 반영하는 포괄적인 방법이라는 점에서 바람직한 추정방법이 될 수 있다. 베이지안 변수선택 모형과 선행연구의 모형들을 비교한 결과 모형에 어떤 거시변수를포함하느냐에 따라 도출되는 미래 수익률에 대한 시장기대가 상당히 다르게 나타났다. 이는 모형 불확실성이 추정결과에 큰 영향을 미치며 이를 추정에 반영하는 것이 타당하다는것을 의미한다. 베이지안 변수선택 모형의 예측력이 선행연구의 다른 모형들보다 우월한것으로 나타난 점도 이를 뒷받침한다. 따라서 모형 불확실성이 추정에 영향을 미치는 상황에서 수익률곡선과 시장기대 추정의 정확성 제고를 위해 베이지안 변수선택 모형을 활용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

Abstract

A central bank infers market expectations of future yields based on yield curves. The central bank needs to precisely understand the changes in market expectations of future yields in order to have a more effective monetary policy. This need explains why a range of models have attempted to produce yield curves and market expectations that are as accurate as possible. Alongside the development of bond markets, the interconnectedness between them and macroeconomic factors has deepened, and this has rendered understanding of what macroeconomic variables affect yield curves even more important. However, the existence of various theories about determinants of yields inevitably means that previous studies have applied different macroeconomics variables when estimating yield curves. This indicates model uncertainties and naturally poses a question: Which model better estimates yield curves? Put differently, which variables should be applied to better estimate yield curves? This study employs the Dynamic Nelson-Siegel Model and takes the Bayesian approach to variable selection in order to ensure precision in estimating yield curves and market expectations of future yields. Bayesian variable selection may be an effective estimation method because it is expected to alleviate problems arising from a priori selection of the key variables comprising a model, and because it is a comprehensive approach that efficiently reflects model uncertainties in estimations. A comparison of Bayesian variable selection with the models of previous studies finds that the question of which macroeconomic variables are applied to a model has considerable impact on market expectations of future yields. This shows that model uncertainties exert great influence on the resultant estimates, and that it is reasonable to reflect model uncertainties in the estimation. Those implications are underscored by the superior forecasting performance of Bayesian variable selection models over those models used in previous studies. Therefore, the use of a Bayesian variable selection model is advisable in estimating yield curves and market expectations of yield curves with greater exactitude in consideration of the impact of model uncertainties on the estimation.

참고문헌 (50)

  1. 강규호, "우리나라 국채수익률 기간구조의 구조변화 시점추정과 원인분석", 경제분석, 18(2), pp.29~52 (2012), 한국은행[DOI]
  2. 강규호, "베이지안 계량경제학" (2016), 박영사
  3. 강규호, "베이지안 머신 러닝을 이용한 은행권 주택담보대출 예측", 금융안정연구, 19(1), pp.99~129 (2018), 예금보험공사[DOI]
  4. 강규호, "Bayesian Variable Selection", ~
  5. 미국 장기시장금리 변동이 우리나라 금리기간구조에 미치는 영향 분석 및 정책적 시사점, "강규호", 1~32, pp.BOK 경제연구 , 제2015-2호 (2015)
  6. 강태수, "글로벌 금융위기를 전후한 한․미 금리기간구조 연계성의 변화 분석", 조사통계월보, 2014(12), pp.40~67 (2014)
  7. 컨테이너 해상물동량 예측 모형 연구-베이지안 방법론을 중심으로, "고병욱", 해양수산개발원, ~, pp.기본연구 2018-11 (2018)
  8. 김도완, "글로벌 금융위기 이후 국내외 시장금리 동조화 현상 분석: 미국 및 우리나라 수익률곡선 관계를 중심으로", 경제학연구, 63(2), pp.111~143 (2015), 한국경제학회[DOI]
  9. 박원주, "Macro-finance 모형을 이용한 국고채 수익률 추정 및 예측", 한국경제연구, 31(2), pp.187~210 (2013), 한국경제연구학회
  10. 박하일, "개방경제의 금리기간구조 분석", 국제경제연구, 17(1), pp.75~98 (2011), 한국국제경제학회[DOI]
  11. 무위험 금리평형 이탈원인에 관한 주요 논의, "서영경", ~, pp.금융경제 DIGEST , 제2008-8호 (2008)
  12. 송상윤, "BVAR-SSVS와 TVP-BVAR 모형을 이용한 가계부채, 주택가격 및 대출금리의 동학에 관한 연구", 통계연구, 21(3), pp.67~98 (2016), 통계청
  13. 윤재호, "SVAR(structural VAR)를 이용한 거시ꞏ금융 기간구조(Macro-finance term structure) 모형 분석", 금융경제연구, (466) (2011)
  14. 이창훈, "은행권 및 비은행권 가계대출 결정요인 분석과 장단기 예측", 계량경제학보, 29(3), pp.23~57 (2018), 한국계량경제학회[DOI]
  15. 정현석, "미국 시장금리가 우리나라 수익률곡선에 미치는 비대칭적 영향 분석", 경제학연구, 65(4), pp.159~202 (2017), 한국경제학회[DOI]
  16. 최아진, "풀링 기법을 이용한 우리나라 국채 수익률곡선 예측", 경제분석, 20(4), pp.77~114 (2014), 한국은행
  17. 통계청, "제10차 경기종합지수 개편 결과 및 최근의 기준순환일 설정", ~ (2019)
  18. Ang, A., "A No-arbitrage Vector Autoregression of Term Structure Dynamics with Macroeconomic and Latent Variables", Journal of Monetary Economics, 50, pp.745~787 (2003)
  19. Ang, A., "What Does the Yield Curve Tell Us about GDP Growth", Journal of Econometrics, 131, pp.359~403 (2006)
  20. Bauer, M., "Restrictions on Risk Prices in Dynamic Term Structure Models", Journal of Business & Economic Statistics, 36(2), pp.196~211 (2018)
  21. Bernanke, B., "The logic of Monetary Policy", National Economists Club, ~ (2004)
  22. Burger, J. D., "Foreign Participation in Local-Currency Bond Markets", Review of Financial Economics, 16, pp.291~304 (2007)
  23. Carter, C., "On Gibbs Sampling for State Space Models", Biometrika, 81(3), pp.541~553 (1994)
  24. Christou, C., "Economic Policy Uncertainty and Stock Market Returns in PacificRim Countries: Evidence Based on a Bayesian Panel VAR Model", Journal of Multinational Financial Management, 40(C), pp.92~102 (2017)
  25. Dellaportas, P., "On Bayesian Model and Variable Selection Using MCMC", Statistics and Computing, 12, pp.27~36 (2002)
  26. Dewachter, H., "Macro Factors and the Term Structure of Interest Rates, Journal of Money", Credit and Banking, 38(1), pp.119~140 (2006)
  27. Diebold, F. X., "Forecasting the Term Structure of Government Bond Yields", Journal of Econometrics, 130, pp.337~364 (2006)
  28. Diebold, F. X., "The Macroeconomy and the Yield Curve : a Dynamic Latent Factor Approach", Journal of Econometrics, 131, pp.309~338 (2006)
  29. Duffie, G. R., "Term Premia and Interest Rate Forecasts in Affine Models", Journal of Finance, 57, pp.405~443 (2002)
  30. Feldkircher, M., "The International Transmission of US Shocks -Evidence from Bayesian Global Vector Autoregressions", European Economic Review, 81, pp.167~188 (2016)
  31. Fernández, C., "Benchmark Priors for Bayesian Model Averaging", Journal of Econometrics, 100, pp.381~427 (2001)
  32. Fernández, C., "Model Uncertainty in Cross-country Growth Regressions", Journal of Applied Econometrics, 16, pp.563~576 (2001)
  33. Frühwirth-Schnatter, S., "Stochastic Model Specification Search for Gaussian and Partial Non-Gaussian State Space Models", Journal of Econometrics, 154, pp.85~100 (2010)
  34. Gelfand, A. E., "Model Choice : A Minimum Posterior Predictive Loss Approach", Biometrika, 85, pp.1~11 (1998)
  35. George, E., "Variable Selection Via Gibbs Sampling", Journal of the American Statistical Association, 88(423), pp.881~889 (1993)
  36. George, E., "Bayesian Stochastic Search for VAR Model Restrictions", Journal of Econometrics, 142, pp.553~580 (2008)
  37. Green, P. J., "Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo Computation and Bayesian Model Determination", Biometrika, 82, pp.711~732 (1995)
  38. Hördahl, P., "A Joint Econometric Model of Macroeconomic and Term Structure of Interest Rate", Journal of Econometrics, 131, pp.405~444 (2006)
  39. Jochmann, M., "Bayesian Forecasting Using Stochastic Search Variable Selection in a VAR Subject to Breaks", International Journal of Forecasting, 26, pp.326~347 (2010)
  40. Jochmann, M., "Stochastic Search Variable Selection in Vector Error Correction Models with an Application to a Model of the UK Macroeconomy", Journal of Applied Econometrics, 26, pp.62~81 (2013)
  41. Joslin, S., "A New Perspective On Gaussian Dynamic Term Structure Models", Review of Financial Studies, 27, pp.926~970 (2011)
  42. Kim, C. J., "State-Space Models with Regime-Switching:Classical and Gibbs-Sampling Approaches with Applications" (1999), MIT Press
  43. An Arbitrage-Free Three-Factor Term Structure Model and the Recent Behavior of Long-Term Yields and Distant-Horizon Forward Rates, "Kim, D. H.", FEDS, ~, pp.FEDS Working Paper, No. 33 (2005)
  44. Kuo, L., "Variable Selection for Regression Models", Sankhya Ser. B, 60, pp.65~81 (1998)
  45. Li, C., "Term Structure Modeling with Supply Factors and the Federal Reserve’s Large-Scale Asset Purchase Programs", International Journal of Central Banking, 9(1), pp.3~39 (2013)
  46. Madigan, D., "Model Selection and Accounting for Model Uncertainty in Graphical Models Using Occam’s Window", Journal of the American Statistical Association, 89, pp.1535~1546 (1994)
  47. A Macro-Finance Model of the Term Structure, Monetary Policy, and the Economy, "Rudebusch, G. D.", FRB of San Francisco, ~, pp.FRB of San Francisco Working Paper No. 25 (2004)
  48. Smith, M., "Nonparametric Regression Using Bayesian Variable Selection", Journal of Econometrics, 75(2), pp.317~343 (1996)
  49. Villani M., "Regression Density Estimation Using Smooth Adaptive Gaussian Mixtures", Journal of Econometrics, 153, pp.155~173 (2009)
  50. Unconventional Monetary Policy and Long-Term Interest Rates, "Wu, T.", IMF, ~, pp.IMF Working Paper No. 189 (2014)

관련 논문AI추천

한국 수익률곡선에 대한 비생성 거시 위험의 국면 전환적 존재 여부 분석이선호한국은행 · 경제분석2023 · 제29권 제3호미국 시장금리가 우리나라 수익률곡선에 미치는 비대칭적 영향 분석강규호, 정현석한국경제학회 · 경제학연구2017 · 제65권 제4호풀링 기법을 이용한 우리나라 국채 수익률곡선 예측강규호, 최아진한국은행 · 경제분석2014 · 제20권 제4호코로나19 이후의 국고채 수익률 예측과 실무적 시사점이상헌, 최건호경영연구소 · 자산운용연구2024 · 제12권 제1호우리나라 국채수익률 기간구조의 구조변화 시점추정과 원인분석강규호한국은행 · 경제분석2012 · 제18권 제2호우리나라 수익률곡선 추정과 특징임형석한국은행 · 경제분석2005 · 제11권 제2호

이 간행물의 다른 논문 (3건)

최저임금과 생산성: 우리나라 제조업의 사례김규일, 육승환pp. 1-33남북통일과 이주 및 재분배정책에 대한 정치경제학 분석문외솔pp. 34-83인구 고령화가 실질 금리에 미치는 영향김명현, 권오익pp. 133-166
원문 보기