1990년대 전반 회사채 중심 채권시장의 주요 참여자들은 매입 보유전략과 같은 소극적 운용방식(passive management)을 채권운용전략의 기본구조로 가지고 있었다. 그러나 IMF 금융위기를 겪으면서 과거에 비해 낮아진 수익률수준과 금융기관들의 경쟁심화로 시장의 주 참여자들은 보다 적극적인 운용전략(active management)을 채택해야 하는 상황에 놓이게 되었다. 이 연구는 채권의 투자환경에 대한 총체적 정보의 반영이라고 할 수 있는 수익률곡선의 형성과 이에 영향을 미치는 주요 변수들과의 구조적 관계를 실증적으로 분석하여 적극적 채권운용전략을 수행하기 위해 고려해야 할 요인들과 운용방향에 대한 시사점을 얻고자 한다. 이를 위하여 1999년부터 2006년까지의 데이터를 기초로 Nelson-Siegel 모형에 의한 수익률곡선의 요인(수준, 기울기, 곡률)을 추정하였다. 추정된 결과를 수익률곡선 예측에 이용하여 그 모형의 유용성을 살펴보기 위해 표본외 예측을 실시하였다. 또한 수준과 기울기 변화의 추정값을 종속변수로 하고 주요 증권시장 변수들 및 시장외적 변수들을 독립변수로 하여 VAR 모형과 SUR 모형을 추정하였다. 추정 결과 수익률곡선의 수준과 기울기가 목표 콜금리변동, 원/달러 변동률 그리고 물가변동률의 금기나 과거의 영향을 받는다는 가설이 통계적 유의성을 보였다. 이들 결과는 국민주택채권은 물론 국고채권을 포함한 우리나라 국채시장 전반에 대한 적극적 운용전략을 세우는데 의미 있는 시사점을 제공하고 있다.
중앙은행은 수익률곡선을 바탕으로 미래 수익률에 대한 시장의 기대를 추론한다. 통화 정책의 유효성 제고를 위하여, 시장이 예상하는 미래 수익률의 움직임을 정확히 파악할 필요가 있기 때문이다. 이에 따라 그동안 수익률곡선과 시장기대를 정확하게 추정하기 위한 다양한 모형들이 활용되었다. 이와 함께 채권시장의 발달로 채권시장과 거시경제간의 상호 연관성이 높아지면서 수익률 곡선에 영향을 미치는 거시변수가 무엇인지 파악하는 것이 매우 중요해졌다. 그러나 수익률 결정요인에 관한 다양한 이론이 있는 만큼 그동안의 선행연구에서는 수익률곡선 추정 모형에 포함되는 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 문제들을 완화하고 모형 불확실성을 추정에 효율적으로 반영하는 포괄적인 방법이라는 점에서 바람직한 추정방법이 될 수 있다. 베이지안 변수선택 모형과 선행연구의 모형들을 비교한 결과 모형에 어떤 거시변수를 포함하느냐에 따라 도출되는 미래 수익률에 대한 시장기대가 상당히 다르게 나타났다. 이는 모형 불확실성이 추정결과에 큰 영향을 미치며 이를 추정에 반영하는 것이 타당하다는 것을 의미한다. 베이지안 변수선택 모형의 예측력이 선행연구의 다른 모형들보다 우월한 것으로 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.
본 연구는 한국증권시장에서 변동성의 정보비대칭효과를 조건부 이분산모형을 이용하여 검증하고자 하였다. 검증방법으로는 Engle과 Ng (1993)의 연구에 기초하여 정보반응곡선(News impact curve)으로 분석하였다. 분석자료로 1980년 부터 1995년 까지의 한국종합주가지수, 일별 초과수익률자료를 사용하였다. 정보반응곡선에 이용한 모형은 GARCH 모형, EGARCH 모형, TGARCH 모형, AGARCH 모형등 4개의 조건부 이분산 모형이다. 무조건 분산을 이용한 정보 반응곡선의 함수형태로 보면, 분산의 정보반응에 있어서 GARCH 모형은 대칭적으로 반응하며 나머지 조건부 이분산 모형인 EGARCH 모형, TGARCH 모형, 그리고 AGARCH 모형은 비대칭적으로 반응하는 모형임을 알 수 있었다. 실증분석결과 정보반응곡선을 통하여 악재(bad news)정보에 따라 예측하지 못한 주식수익률의 하락이 호재(good news)에 따른 예측하지 못한 주식수익률의 상승보다 더 큰 변동성을 발견할 수 있었다. 그러나 비대칭성의 크기는 그다지 큰 것으로 보이지 않았다. 모형적합성 검정에서도 4개의 조건부 이분산 모형은 모두 적합한 것으로 보인다. 그중에서도 EGARCH 모형과 TGARCH 모형이 상대적으로 주가예측력이 뛰어나 보인다. 그러나 변동성의 정보 비대칭반응을 통계적으로 유의적인 것으로 확인한 모형은 TGARCH모형 뿐이었다.
수익률 기간구조(term structure of interest rates, 이하 수익률곡선)는 자료의 성격이 경시적(longitudinal)이므로 만기까지 기간과 시간을 동시에 입력변수로 고려해야만 유용하고 효율적인 함수추정이 가능하다. 고러나 이러한 방법은 다루어야 하는 자료가 대용량이기 때문에 대용량 자료에 적합하고 실행속도가 빠른 추정기법을 개발하는 것이 필요하다. 한편 자료에 내재하는 자기상관성 구조 때문에 과대 적합된 추정 결과를 얻기 쉽다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 가중 LS-SVM(least squares support vector machine, 최소제곱 서포트벡터기계)의 혼합모형을 제안한다. 미국 재무부 채권에 대한 사례연구를 통해서 추정 결과가 증권시장 붕괴 같은 이례적 사건의 현상을 잘 반영하고 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 이자율 변수에 적절한 확률과정을 부여하고 이를 가격함수에 직접 대입한 뒤 최종적으로 자산가격 PDE를 도출하는 재무모형을 이용하여 우리나라 기대인플레이션을 추정하고 그 특성을 살펴보고자 한다. 우리나라의 기대인플레이션은 글로벌 금융위기 이전에는 4%를 상회하는 높은 수준을 보였으나 2008년 후반을 기점으로 하향 안정화되는 모습을 시현했다. 또한 수익률곡선에서 도출된 기대인플레이션과 서베이 등을 통해 실제로 자료의 입수가 가능한 기대인플레이션을 이용하여 경제주체의 기대인플레이션 형성에 체계적인 편의가 존재하지 않고(불편성), 기대형성에 활용 가능한 모든 정보가 반영되었는지(효율성)를 기준으로 합리성을 평가한 결과, 분석에 이용된 모든 기대인플레이션에서 효율성은 기각되나 기대편의는 발생하지 않는 것으로 나타났다. 한편, 실제인플레이션과 기대인플레이션 간의 Granger 인과관계 검정 결과, 대체로 컨센서스 및 BOK 전문가 기대인플레이션은 상대적으로 장기의 실제인플레이션과, 이자율모형에서 도출된 기대인플레이션은 단기의 실제인플레이션과 상호 인과관계가 발생하는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 각각의 인플레이션 지표들이 내포하는 인플레이션의 정보가 상이하다는 것을 방증하고 있다. 이는 중앙은행이 하나의 인플레이션 지표보다는 다양한 지표들을 균형 있는 시각으로 관찰하는 것이 필요함을 시사한다.
본 연구에서는 경상북도 북부지역의 5개의 소수력발전 후보지점을 설정하였으며, 5개 후보지점에 대하여 설치가능한 소수력 발전시설은 지형학적 측면을 비롯하여 다양한 타당성 검토를 통하여 댐식 소수력 발전시설이 타당한 것으로 분석되었다. 5개 후보지점에서 설정된 유량지속곡선을 이용하여 발전용량을 산정하고 수차를 선정하였다. 따라서 산정된 발전 용량을 편익비용 분석법과 내부수익률 분석법을 이용하여 경제성분석을 실시하였다. 본 연구에서는 3개의 소수력발전 후보지점(경상북도 봉화군 명호면, 경상북도 영주시 문수면 권선리, 경상북도 예천군 형호리)이 B/C 비율이 1이상으로 경제성이 있는 것으로 분석되었으나, 설비용량 500kW 이상인 최적 개발후보지는 경상북도 영양군 입암면 후보지점인 것으로 나타났다.
고정금리 상품의 투자에서 이자율 변동 위험을 피할 수 있는 방법으로 많이 쓰이는 것은 듀레이션을 이용한 면역 모델(Bond Portfolio Immunization Model)로, 이것은 이자율 변동에 대해 포트폴리오의 가격 민감도인 듀레이션을 이용하여 자산과 부채의 변화를 일치시키는 방법이다. 그러나 이 전략은 수익률 곡선이 평형하게 이동한다는 가정(Parallel Shift Term-Structure)을 단점으로 가지고 있어 현실에 적용될 경우 오차가 발생하게 된다. 본 연구에서는 선험적(empirical) 방법으로 평형하지 않은 움직임을 가진 기간구조의 함수(Term-Structure Function)를 정의하고 면역 모델을 부채의 현금흐름에 대해 개별적으로 적용하는 새로운 면역 전략 모델을 구성하고 실험한다
본 연구는 국제 간의 무역거래에 있어 전자상거래 방식이 거래의 주체들이 선택하는 거래방식 포트폴리오 내에서 어떻게 조화되고 결정되는지, 그리고 이를 전략적으로 운용하기 위한 일반화 가능한 논리는 무엇인지를 다음과 같이 분석하고 있다. 첫째, 기대효용극대화 모형에 입각한 비교정태 분석을 통해 위험회피자로서의 효용을 갖는 거래 주체들은 총 거래 자산에 대한 한계기대효용이 영(零)이 될 때까지의 금액을 전자상거래 방식에 배분하는 거래 포트폴리오를 구성한다. 둘째, 거래 주체의 기대 효용을 극대화할 수 있는 최적 거래 포트폴리오는 본 연구가 준용하고 있는 평균-분산 모형에 의한 효율적 거래선과 자신의 위험 회피도를 반영하는 평균-분산 무차별 곡선이 접하는 점에서 결정된다. 셋째, 국제간 전자 상거래 방식의 가치는 Rf거래방식의 수익률과 리스크 프레미엄의 두 요소에 의해서 결정되어 질 수 있는 바, 거래하고자 하는 총 부와 전자상거래 방식의 수익률이 정(正)의 상관관계가 있을 때에는 전자상거래 방식이 선택되기 위해서는 자신의 리스크를 상쇄하고도 남을 만큼의 매력도, 즉 Rf거래방식보다 더 높은 기대 수익률이 보장되어야한다. 넷째, 반면에 거래하고자 하는 총 부와 부(負)의 상관관계가 있을 때에는 수익률의 포기가 전제가 되므로 전자상거래 방식이 국제 무역거래방식에서 주된 거래조건으로 자리매김하기 위해서는 필연적으로 안정적 거래보증의 기능이 거래 주체들에게 수긍되어야 한다. 끝으로, 국제간 전자상거래 방식의 리스크 분석과 그 규모 결정 여부에 대한 궁극적 해답은 선택된 거래 포트폴리오내에서 거래되는 총 부의 수익률에 전자상거래 방식이 어느 정도 영향을 주느냐는 척도, 즉 공분산 리스크로 평가되어야 한다.
최근 기계학습에 대한 관심이 높아지면서 금융 분야에서는 인공지능을 이용하여 투자 포트폴리오를 제안하는 로보어드바이저(robo-advisor)를 출시하고 있다. 이는 고객에게 저렴한 수수료를 제공하며 높은 접근성, 인건비의 절감 등의 장점으로 이를 도입하여 다양한 상품을 개발하고 있다. 본 연구에서는 머신러닝 알고리즘인 SVM(support vector machine)과 kNN(k-nearest neighbor)을 활용하여 매월 12개월 이전의 KOSPI 지수 데이터를 학습시킨 후 예측하는 투자 시스템을 구현하였다. 실험결과 SVM이 2.90413배의 성적으로 가장 우수했으며 수익률은 Precision(예측정확도)와 비례함을 보였다. 또한 수익곡선은 추세에 따라 유사한 형태를 보인 성과를 도출하였다.
미국의 장단기 국채 수익률 스프레드와 한국 거래소시장의 종합주가지수 변화를 통해 한국경제와 미국경제에 동조화가 존재하는지, 또 동조화가 존재한다면 어느 정도의 시차로 동조화가 진행되고 있는지, 그리고 미국의 금융위기로 동조화의 내용에 사실상 어떤 변화가 발생했는지를 분석하였다. 본 연구는 먼저 한국의 대표적 자산시장인 거래소시장이 미국의 장단기 국채금리 스프레드와 동조화를 보이고 있는 사실을 발견하였다. 또 동조화의 방향도 미국 국채의 장단기 금리차가 벌어지면, 즉 세계경제의 견인차 역할을 하고 있는 미국경제의 전망이 밝아지는 경우 자산시장에서 안전자산보다는 위험자산을 선호하는 분위기가 조성되어 국제적으로 자금이 고수익을 기대할 수 있는 한국과 같은 신흥시장으로 흘러들어오면서 신흥시장의 주가를 끌어올리게 될 것이라는 일반적인 예상과 일치하였다. 본 연구에서는 또 다양한 시차를 대상으로 하여 동조화가 극대화되는 시점을 조사했는데 양국 시장의 동조화가 불과 1주일 만에 극대화되는 사실도 발견하였다. 또 가변수를 이용하여 미국에서 시작된 금융위기가 동조화에 어떤 변화를 주었는지에 대한 분석에서는 금융위기 후 동조화의 강도가 현저하게 낮아진 사실도 발견하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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