• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제10권2호
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• pp.485-500
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• 1999

단계적 금리자율화의 시행을 계기로 금융계에서는 시장금리의 체계적 예측이 중요한 문제점으로 대두되고 있다. 금융의 자율화, 국제화, 대형화는 금융기관간의 경쟁유발과 금융시장의 판도에 심각한 변화를 초래하였다. 또한 시장금리의 변화는 금융기관의 수익에 결정적인 영향을 미친다. 따라서 대부분의 금융기관은 시장금리를 과학적이고 체계적으로 해석하기 위하여 금리결정요인에 대한 연구 및 향후 금리수준을 예측하기 위한 금리예측모형의 개발을 활발히 진행하고 있다. 본 논문에서는 시계열분석에 근거하여 예측의 정확도를 높이고 컴퓨터환경의 체계화로 사용의 편리성을 극대화한 금리예측 시스템을 개발하고 이의 활용도에 대해 논의하고자 한다.

• 한국건축시공학회지
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• 제10권5호
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• pp.31-36
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• 2010

금리의 하락은 건설투자를 유도할 수 있다. 즉 금리는 건설 경기에 영향을 주는 요소 중의 하나이다. 본 연구의 목적은 연도별 건설수주액과 금리와의 관계를 분석하고 이를 통해 향후 건설경제를 예측하는 정량적인 모델을 제시하는 것이다. 이를 위하여 1991년부터 2009년까지 19년간의 자료를 바탕으로 금리와 건설수주액 상호간의 관계를 분석하고 금리와 건설수주액을 각각 종속변수와 독립변수로 하는 회귀식을 유도하여 향후 건설경기를 예측하는 방법을 제시한다. 결과적으로 수주총액, 건축, 민간 부문 등의 수주액은 3년 뒤의 금리와, 주택부문은 2년뒤의 금리와의 상관계수가 모두 0.85이상으로 매우 밀접한 관계가 있는 것으로 나타났다. 회귀분석을 통해 수주총액, 건축, 주택, 민간 부문에 대한 수주액을 예측하는 회귀식을 도출하여 적용한 결과 수주총액, 건축, 민간의 경우 2011년까지 수주액이 감소하고 2012년에는 증가하는 것으로 분석되었으며, 주택부문의 경우 2010년까지 수주액이 감소하고 2011년부터는 증가하는 것으로 분석되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1156-1159
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• 2021

수도권을 중심으로 한 부동산 가격 상승이 지속적으로 진행되고 있다. 한국은행에서는 기준금리 인상으로 과열된 부동산 시장의 안정을 바라고 있다. 하지만 기준금리 인상이 부동산 시장에 미치는 영향이 크지 않다고 보는 시각도 많다. 이에 본 논문에서는 머신러닝과 딥러닝을 이용하여 서울 지역의 부동산 매매지수를 예측하고 기준금리를 추가 변수로 이용하여 결과를 비교하였다. 실험 결과 선형적으로 증가 중인 시장 특성상 전통적 모델인 선형회귀가 우수한 성능을 보였으며, 기준 금리를 변수로 추가한 경우 예측력이 근소하게 증가하였으나 그 영향은 크지 않음을 볼 수 있었다.

• 재무관리연구
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• 제19권2호
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• pp.233-251
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• 2002

본 연구는 우리나라를 대상으로 장단기 스프레드와 신용스프레드가 경기변동에 대해 어떠한 예측력을 갖고 있는가를 살펴보았다. 이를 위해 1991년부터 2001년까지를 분석기간으로 하여 Probit 분석을 통해 금리스프레드와 경기변동과의 시차 및 불황확률을 추정하여 평가해 보았으며, 인과관계 검정을 시도해 보았다. 우선 금리스프레드와 경기변동에 대한 불황확률을 알아보기 위해서 Probit 모형을 이용하여 불황확률을 추정하였다. 그 결과 장단기 금리스프레드 중에서는 5년 만기 1종 국민주택채권수익률-콜금리(HCS)는 3개월, 5년 만기 1종 국민주택채권수익률-1년 만기 금융채수익률(HGS)은 7개월, 5년 만기 1종 국민주택채권수익률-1년 만기 통안증권수익률(HMS)은 9개월의 시차를 보이는 경우가 Pseudo $R^2$ 값이 가장 높게 나타났지만 불황확률을 토대로 경기 호황과 불황 국면을 비교해 본 결과 HMS는 Pseudo $R^2$의 값도 상대적으로 높았을 뿐만 아니라 매우 높은 경기변동 예측력을 보여주었다. HCS와 HGS의 경우에는 IMF 체제 전후의 불황기와 그 이후에 도래한 호황기는 예측력이 높게 나타났으나 1990년대 초반에는 제대로 불황확률을 예측하지 못하는 것으로 나타났다. 또한 3년 만기 회사채수익률-5년 만기 국민주택채권수익률(CHS)와 3년 만기회사채수익률 -3년 만기 금융채수익률(CGS)로 나타낸 신용 스프레드에서는 유의적인 결과를 도출하지는 못하였다. 한편 인과관계에서도 HCS, HGS, HMS 등의 장단기 스프레드는 경기변동에 대하여 일방적 원인변수로 작용하는 것으로 나타나 선행결합관계를 보여주었으나 CHS, CGS 등의 신용스프레드는 경기변동과 어떠한 유의적인 결합관계도 보여주지 못하였다. 따라서 장단기 스프레드는 경기변동을 예측하는데 유용한 정보를 제공하지만 신용스프레드는 경기변동을 예측하는데 도움을 주지 못하는 것으로 나타났다.

• 국제지역연구
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• 제16권3호
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• pp.53-73
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• 2012

본 논문에서는 금리 스프레드가 두 아시아 국가의 경기불황을 예측할 수 있는가를 살펴보았다. 이를 위해 세계시장에 상대적으로 개방이 많이 되어 있고 무역활동이 활발한 두 개의 신흥경제국가인 한국과 태국을 선정 하였다. 본 논문에서는 두 개의 국면(Two-regime Markov-Switching model)과 세 개의 국면(Three-regime Markov-Switching model)이 있는 마코프 국면 전환 모형을 이용하여 아시아 경제위기의 불황확률을 추정해 보았다. 추정결과 태국의 금리스프레드는 태국의 불황 확률을 반영하였으나 한국의 금리스프레드는 불황 예측을 하지 못하는 것으로 나타났다. 또한, 세 개의 국면이 있는 모형이 두 개의 국면 있는 모형보다 아시아 금융위기의 불황예측에서 우수함을 밝혔다. 또한 본 논문에서는 경기상승과 경기불황이 있을 때 얼마나 지속되는가의 지속성(Duration)을 추정하였다. 이는 경기가 불황으로 움직일 때는 생산이 급격히 감소하는 반면 저점을 찍고 경기가 살아날 때는 생산이 천천히 오른다는 경기불황과 호황의 비대칭적 움직임을 테스트 하였다. 한편 마코프 국면 전환 모형의 결과와 전통적으로 많이 사용되어 왔던 프로빗(Probit) 모형의 결과를 비교 분석 하였다. 마코프 국면전환 모형이 프로빗 모형보다 경기변동의 예측력을 크게 향상시키지는 못하는 것으로 나타났다.

• 지적과 국토정보
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• 제49권1호
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• pp.65-84
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• 2019

본 연구의 목적은 기계학습 알고리즘을 이용하여 주택모기지 금리에 대한 시민들의 감정을 예측하는 것이었다. 연구목적을 달성하기 위해 본 연구는 관련문헌을 검토한 다음 두개의 연구 질문을 설정하였다. 또한 연구 질문에 대한 답을 구하기 위해 본 연구는 Akman의 분류에 따라 감정을 분류 한 다음 여섯 가지 기계학습 알고리즘을 이용하여 모기지 금리에 대한 시민들의 감정을 예측하였다. 분석결과 AdaBoost가 모든 평가범주에서 가장 우수한 분류기로 확인되었다. 그러나 Naive Bayes의 성능수준은 다른 분류기들의 성능수준보다 낮은 것으로 밝혀졌다. 또한 본 연구는 어느 분류기가 각 감정범주를 잘 예측해주는지를 파악하기 위해 ROC 분석을 실시하였다. 분석결과, AdaBoost가 모든 감정범주에서 주택모기지 금리에 대한 주민들의 감정을 가장 잘 예측해주는 것으로 확인되었다. 그러나 슬픔범주에서 여섯 가지 알고리즘의 성능수준은 다른 감정범주보다 훨씬 낮게 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.105-117
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• 2022

본 연구는 다항회귀분석을 통해 장기금리와 단기금리의 차이인 금리 스프레드와 주식 수익률 간 영향을 분석한다. 기존 연구들은 미국시장을 중심으로 금리 스프레드를 통한 경기를 예측에 초점을 맞추어 진행되었다. 선행 연구들은 장단기금리의 기간을 조절하고 선행정도를 분석하며 금리 스프레드를 경기예측 선행지표로 검증했다. 국내에서도 2006년 경기종합지수 제 7차 개편 이후 금리스프레드를 경기 선행지수 구성항목에 포함하였으며 현재까지도 활용하고 있다. 그럼에도 불구하고 국내 주식시장에서 금리스프레드와 산업별 주식 수익률에 대한 연구는 부족하다. 때문에 본 연구에서는 국내주식시장을 대상으로 금리스프레드와 산업별 주식 수익률은 분석했다. 회귀분석을 통해 인과관계가 높은 장단기 금리를 선정하고 선행기간 및 산업별 상관관계를 파악했다. 연구 과정에서 단순 선형회귀 분석(Simple Linear Regression)의 한계를 극복하기 위해 다항 회귀분석(Polynomial Linear Regression)을 활용해 설명력을 높였다. 분석 결과 6개월 선행하여 무보증 3년 회사채(AA-) 수익률과 콜금리 수익률의 차이 금리스프레드로 사용했을 때 높은 인과를 확인하였으며 산업별 주식수익률을 분석한 결과 해당 금리 스프레드와 자동차산업의 수익률의 관계가 가장 밀접함을 확인했다. 본 연구를 통해 국내에서 금리 스프레드가 경기예측뿐만 아니라 주식수익률과도 인과관계가 있음을 확인한 것에 의의가 있다. 금리스프레드만 사용하여 주식 가격을 예측하는 것에는 한계가 있을 수 있으나 다양한 요인들과 적절히 활용할 경우 강력한 팩터로 역할을 할 것이라 기대한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권6호
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• pp.1093-1102
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• 2012

본 연구에서는 다변량시계열모형인 VAR (vector autoregressive regression)모형에 의하여 금리 스프레드의 시계열예측을 수행하였다. 국내외 거시경제변수들 중에서 교차상관분석 및 그랜져인과 검정을 통하여 상호간에 설명력이 있는 변수들을 추출하여 VAR모형의 시계열변수로 사용하였다. 마지막 12개월의 예측치에 대한 MAPE (mean absolute percentage error)와 RMSE (root mean square error)에 근거하여 모형의 예측력을 단일변량 시계열모형인 AR (autoregressive regression) 모형과 비교하였다.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.71-85
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• 2021

본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.

• 응용통계연구
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• 제22권2호
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• pp.249-260
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• 2009

정책수단과 장래 발생할 사건 간에 시차가 존재할 때 미래의 상태를 예측하는 데 유용한 선행지표의 개발에 다양한 방법들이 모색되어 왔다. 미래의 상황전개에 대응하는데 필요한 정보가 조기에 제공된다면 최근과 같은 경제위기의 폭은 크게 감소될 수 있을 것이다. 그간 금융환경이 변화하면서 금융변수와 실물경제활동 간에 관계가불안정해지고 괴리가 심화됨에 따라 본 연구에서는 미래의 경기동향을 미리 예측할 수 있는 국내외 금리변수들의 예측 능력을 추정해 비교 평가해 보았다.