KCI등재
변인 선택 방법을 이용하여 선별된 변수들의 국내 금리 변동성에 대한 영향 분석 = Analysis of the Response of Interest Rate Volatility to Covariates from Variable Selection Methods
저자
이진 (이화여자대학교)
발행기관
학술지명
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2023
작성언어
Korean
주제어
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KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
77-117(41쪽)
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This study selected predictors for interest rate volatility and empirically analyzed the dynamic relationship among selected variables using time series methods. In doing so, it considered realized volatility treasury bonds rate and thirty potential covariates, which consisted of domestic and foreign macroeconomic and financial variables between January, 2011 and May, 2022. First, it used Lasso methods to sort out significant predictors, where the MOVE index for US bonds market volatility was the strongest predictive variable. The lagged volatility of treasury rate and won-dollar exchange rate volatility was also selected. From this finding, this study estimated the vector autoregressive model of the MOVE, exchange rate volatility, and treasury rate volatility. Through impulse response analysis, this study found significantly positive effect of the MOVE shock on treasury rate volatility for up to about 4 months . Also, forecast error variance decompositions and the time-varying coefficient model analysis showed evidence of the recent strengthening co-movement of the bond market volatility between Korea and the US.
더보기본 연구는 국내 금리 변동성의 예측 변인을 선별하고 선택된 변수와 금리 변동성 간의 관계를 실증적으로 분석한다. 이를 위하여 우리는 2010년 1월부터 2022년 5월까지의 국고채 금리 변동성과 30개의 국내외 거시 및 금융 자료로 구성된 잠재적 변인의 자료를 고려하였다. 먼저 라쏘 방법을 이용하여 금리 변동성에 유의한 영향을 주는 변인을 찾았는데 미국 채권 시장 변동성을 나타내는 MOVE 지수가 가장 강한 예측 요인으로 발견되었다. 다음으로 금리 변동성의 전기의 값과 환율 변동성이 의미 있는 예측 변수로 선별되었다. 선별 결과로부터 MOVE 지수, 환율 변동성, 금리 변동성으로 이루어진 벡터 자기 회귀 모형을 추정하고, 충격 반응분석을 통하여 해외 변인인 MOVE의 충격이 금리 변동성에 약 4개월까지 유의한 양의 효과를 준 것을 발견하였다. 또한, 예측 오차분산 분해 작업과 시변 계수모형의 추정으로부터 최근 채권 시장 변동성에 있어서 한미 동조화 현상이 강화된 것을 발견되었다.
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