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미래의 실물경제활동에 대한 예측은 경제주체들의 투자 의사결정 등에 큰 영향을 미치므로 미래 경기상황에 대한 예측력 있는 변수를 파악하는 것은 중요한 의미를 가진다. 이에 따라 본 연구에서는 시장참가자들의 미래 경기에 대한 예상이나 전망이 반영되어 있을 것으로 기대되어 미래 경제변수들을 예측하는 데 유용한 정보변수로 알려져 있는 금리스프레드와 코스피수익률 등의 금융시장 지표가 실제로 실물경기를 예측할 수 있는 지 여부를 알아보고자 하였다. 이를 위해 채권 및 주식시장 등 금융시장 자료와 GDP 등의 실물경제 자료를 이용하여 시차별 ...

미래의 실물경제활동에 대한 예측은 경제주체들의 투자 의사결정 등에 큰 영향을 미치므로 미래 경기상황에 대한 예측력 있는 변수를 파악하는 것은 중요한 의미를 가진다. 이에 따라 본 연구에서는 시장참가자들의 미래 경기에 대한 예상이나 전망이 반영되어 있을 것으로 기대되어 미래 경제변수들을 예측하는 데 유용한 정보변수로 알려져 있는 금리스프레드와 코스피수익률 등의 금융시장 지표가 실제로 실물경기를 예측할 수 있는 지 여부를 알아보고자 하였다. 이를 위해 채권 및 주식시장 등 금융시장 자료와 GDP 등의 실물경제 자료를 이용하여 시차별 회귀분석을 통해 실증분석을 실시하였다.
본 논문의 분석 결과 설명변수인 채권·주식시장 지표가 종속변수인 실질GDP 증가율을 1분기 가량 선행함을 확인하였으며 회귀계수의 부호도 기간스프레드와 코스피수익률의 경우 양(+)의 값, 신용스프레드의 경우 음(-)의 값으로 나타나 이론적인 기대와 부합하는 결과를 보여주었다. 아울러 비교목적으로 통화당국의 정책이 반영된 금리변수 중 콜금리를 설명변수로 추가한 수정모형의 경우 이전의 모형보다 설명력이 더 높아짐을 확인하였다. 한편 미래 경기상황에 대한 정보파악 및 예측에 있어서 정보분석에 일정한 시간이 소요되거나 투자 포트폴리오의 점진적 조정 등과 같은 일종의 시장 비효율성이 발생하여 금융시장이 실물경기를 후행할 가능성도 존재할 수 있을 것이다. 이를 확인하기 위해 반대방향의 분석, 즉 실물경기가 금융시장을 예측하는지 여부를 알아보기 위한 분석도 보조적으로 실시하였다. 분석결과 금융시장 변수(코스피수익률)와 실물경기 변수(실질GDP 증가율, 소비자물가 상승률) 사이에는 양방향성이 성립할 가능성도 있는 것으로 나타났다.

금리스프레드 등의 금융지표를 이용하여 실물경제활동을 예측하는 일은 엄밀한 이론적 기반을 갖추고 있다고 하기는 어렵겠지만 의미 있는 일임에는 틀림없다. 물론 GDP 등의 총체적인 실물경제 지표를 이용하여 미래경기를 예측하는 것이 가장 정확하고 이상적이겠지만 이러한 실물변수를 분석에 활용하기 위해서는 일정기간의 시차가 필요하다는 제약이 따른다. 이에 반해 금리스프레드나 주가지수 등의 금융시장 지표들은 비교적 손쉽게, 시차가 발생하지 않고 거의 실시간으로 이용할 수 있으며 상대적으로 객관성이 높다는 장점을 가지고 있다. 따라서 금융시장 지표를 활용한 경기예측은 경제이론의 엄밀한 인과관계를 기반으로 하는 계량경제모형 보다는 정확성이 다소 떨어질 수 있겠지만 실물측면에서 이루어진 경기예측 결과를 비교·검토해 볼 수 있는 보완적인 연구로서 충분한 활용가치가 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, I evaluate the predictability of economic activity using financial market variables in the stock and bond market. I perform this study by using not only the term spread and credit spread in the bond market, but also KOSPI return in the stock market.
First, through regression anal...

In this paper, I evaluate the predictability of economic activity using financial market variables in the stock and bond market. I perform this study by using not only the term spread and credit spread in the bond market, but also KOSPI return in the stock market.
First, through regression analysis of the GDP growth and the each financial market variables, term spread, credit spread and KOSPI return have a predictability of the GDP growth about 3 months(1 quarter) ahead. And credit spread shows the negative(-) correlation with the GDP growth which means when credit spread widens, the market expects the deterioration of the real economy. Likewise, term spread and KOSPI return shows the positive(+) correlation with the GDP growth which means when term spread widens, the market expects the booming of the real economy. The robustness checks also show the similar results.
Second, the level of the predictability significantly increases when all these three financial variables(term spread, credit spread and KOSPI return) are used in combination at the same time. The call rate also accurately predicts the real economic activity when used in combination with those financial market variables.
In short, interest rate spread(term spread, credit spread) in the bond market and KOSPI return in the stock market are very useful tool for predicting the real economy.

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