KCI등재
SCOPUS
이자율기간구조모형의 유효성 분석
저자
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학술지명
권호사항
발행연도
2012
작성언어
Korean
주제어
KDC
32
등재정보
KCI등재,SCOPUS
자료형태
학술저널
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수록면
263-308(46쪽)
KCI 피인용횟수
0
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대부분의 이자율기간구조 이론에서는 확률변동성(stochastic volatility)이나 평균회귀성향과 같은 채권수익률의 전형적인 특성을 설명할 수 있도록 모형이 설정된다. 그러나 많은 경우 확률변동성이미관측 상태변수의 함수이므로 이자율의 조건부이차적률의 특성 중 하나인 수준효과(level effect)가 명시적이기 보다는 암묵적으로 특정한 값으로 고정된다. 본 연구에서는 기존의 이자율기간구조모형이 수준효과를 내포하는 조건부이차적률을 충분히 설명할 수 있는지를 살펴본다. 이를 위하여 수준효과의 크기를 파라미터로 포함하는 일반적인 단기이자율 확률변동성모형을 설정하고 이를 추정하기 위한 새로운 MCMC(Markov chain Monte Carlo) 베이지언추론 알고리듬을 제시한다. 3개월 만기 미재무부채권수익률, 1개월 만기 및 3개월 만기 유로달러이자율 그리고 3개월 만기한국 국채수익의 주간 및 일간자료을 이용하여 분석한 결과, 자료별로 매우 상이한 확률변동성의 수준효과가 나타났다. 예를 들어, 주간자료 추정에서 미재무부채권수익률, 1개월 만기 유로달러이자율, 한국국채수익률의 사후표본평균이 각각 ATSM, ISRM, 그리고 QTSM에서 설정된 수준효과 크기에 가까운 것으로 나타났다. 이러한 결과는 기존 이자율기간구조모형을 분석하고 활용함에 있어 각 모형의 2차적률 적합성 한계를 명확히 인식해야함은 물론, 2차 이상의 조건부적률의 특성을 충분히 반영할 수 있는 새로운 이자율기간구조모형에 대한 연구가 필요함을 시사한다.
더보기Most of dynamic term structure models (DTSMs) of interest rates are specified in terms of latent state variables to capture the stylized facts observed in the real world such as mean reversion, persistence, and stochastic volatilities of bond yields. In these model specifications, however, the dependency of the conditional second moments on the interest rate, so called the level effect, is implicitly fixed rather than explicitly given. As such, we propose a Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm to estimate a general stochastic volatility model of the short-term interest rate, and examine the efficacy of the extant DTSMs in capturing conditional second moments which include both stochastic volatilities and the level effects. We find that the posterior distributions of level effect parameters are significantly different across a umber of short-term (weekly and daily frequencies) interest rate series. For example, posterior mean values of the level effect estimated from weekly T-Bill yield data and Korea T-Bill yield data are close to those of ATSM and QTSM respectively. These results imply that when using DTSMs in applied works, we should keep in mind the limitation of each model, especially in terms of the ability to capture conditional second moment.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-06-28 | 학술지명변경 | 외국어명 : Korean Journal of Financial Studies -> Korean Journal of Financial Studies | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 학술지 분리 (기타) | KCI등재 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.06 | 1.06 | 0.98 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.06 | 1.22 | 2.132 | 0.33 |
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