한국 거시 경제 변수를 이용한 어파인 이자율기간구조모형의 실증 분석 = An Empirical Analysis of Affine Term Structure Model Using Korean Macroeconomic Variables
저자
발행기관
서울大學校經濟硏究所(INSTITUTE OF ECONOMIC RESEARCH SEOUL NATIONAL UNIVERSITY)
학술지명
권호사항
발행연도
2012
작성언어
Korean
주제어
KDC
320.5
자료형태
학술저널
수록면
67-105(39쪽)
제공처
소장기관
본 연구는 한국의 국고채 수익률과 인플레이션, 산업생산지수 등과 같은 거시 경제 변수로 구성된 어파인 이자율기간구조모형(Affine term structure model)에 의거하여 채권수익률과 거시 경제 변수의 단기 변동의 관계를 분석하였다. 분석 결과에 의하면, 한국 데이터를 적용한 어파인 이자율기간구조모형은 최소카이제곱추정법으로 간편하게 추정될 수 있다. 첫째, 미국이 수요 충격에 수익률이 강하게 반응하는 것과 달리 한국은 공급 충격의 수익률 효과가 더 크게 나타났다. 충격 반응 분석의 결과 인플레이션의 1% 상승에 대해서 수익률이 음의 반응을 보였고, 장기 수익률보다 단기 수익률의 반응이 더 오래 지속되었다. 그리고 산업생산지수 변화율의 1% 상승에 대해서 수익률의 양의 반응을 보였고, 인플레이션 상승의 경우 보다 더 크고 즉각적으로 반응했다. 또한 단기 수익률의 최대 반응치는 중장기 수익률의 두배였다. 둘째, 분산 분해 분석의 결과에 따르면 거시 경제 변수는 수익률의 분산을 77~96% 설명할 수 있다. 또한 미국의 선행 연구와 유사하게 만기가 짧을수록, 설명해야 하는 기간이 길어질수록 설명력은 높아졌다.
더보기This paper analyzed short-term relationships between Korean macro-economy and finacial market using affine term structure model. In this model I used nine yields of Korean Treasury Bonds as financial variables, and adopted Consumption Price Index and Industry Production as macro variables. Data set was collected from June 1999 to March 2011. I estimated models by Minimum-chi-square estimation which was proposed by Hamilton and Wu (2012). Affine Term structure models using Korean data set also can by estimated easily by Minimum-chi-square estimation.
The estimation results showed that: First, American yields response stronger when the shock is from demand side (Ang and Piazzesi, 2003). But Korean yields strongly response when the shock is from supply side. Korean yields show negative responses from CPI shock and positive responses from IP shock. Yields' responses from IP shock are quicker and stronger than those from CPI shock. Short-term yield's response is twice as large as long-term yield's.; Second, CPI and IP explanin 77~96% variance of yields. Their explanatory power is improved by shorter matunity yield and longer response period. This result is similar to Ang and Piazzesi (2003)'s result of Variance decomposition analysis.
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