시간에 따라 변하는 이자율 기간구조 또는 채권 수익률 곡선 다이나믹스를 모델링하고 예측하는 것은 여러 금융 기관들의 의사결정 과정에 필수 요소이다. 예를 들어 각국 중앙은행들은 그들의 통화정책 목표를 보다 효율적으로 달성하기 위하여 수익률 곡선의 움직임을 정확히 예측할 수 있는 모형을 개발하는데 상당한 노력을 기울이며, 투자 은행 및 연금, 보험 기관에서도 채권 ...
시간에 따라 변하는 이자율 기간구조 또는 채권 수익률 곡선 다이나믹스를 모델링하고 예측하는 것은 여러 금융 기관들의 의사결정 과정에 필수 요소이다. 예를 들어 각국 중앙은행들은 그들의 통화정책 목표를 보다 효율적으로 달성하기 위하여 수익률 곡선의 움직임을 정확히 예측할 수 있는 모형을 개발하는데 상당한 노력을 기울이며, 투자 은행 및 연금, 보험 기관에서도 채권 투자 전략과 채권 포트폴리오 성과를 향상시키기 위해 정확한 예측 모형을 포함한 채권 포트폴리오 운용 체계 개발에 적극적으로 나서고 있다. 그러나 수익률 곡선의 움직임을 모델링 하고 예측하는 것은 상당히 어려운 일이다. 수익률곡선의 형태뿐만 아니라 곡선을 구성하는 만기별 수익률들의 변동성 및 수익률들 간의 상관관계는 거시 경제 상황이나 금융및 통화 정책 등의 다양한 원인에 영향을 받아 시간에 따라 변화하기 때문이다. 본 논문은 이러한 시변하는 수익률 곡선의 특징들을 동시에 모두 잡아 낼 수 있는 보다 개선되고 일반화 된 예측 모형을 제시하며, 또한 한국의 채권 투자자들이 미국 국채에 투자할 경우 직면하는 환율 리스크를 고려한 베이지안 채권 포트폴리오 투자 체계를 설계하였다. 본 연구가 제시하는 모형과 포트폴리오 투자 체계는 다양한 금융 기관들의 의사결정 과정에 큰 도움을 줄 수 있을 것이라 기대한다.
첫 번째 장은 보다 일반화된 동태적 넬슨-시겔 수익률 곡선 예측 모형을 제시한다. 제시하는 모형의 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 수익률 곡선의 형태 변화를 더 정확히 예측하기 위해 두개의 시변하는 모수들이 수익률 곡선 다이나믹스 방정식의 기울기 팩터 로딩과 곡률 팩터 로딩을 각각 결정하도록 하였다. 둘째, 확률적 변동성뿐만 아니라 상관관계를 고려하기 위해 팩터 충격의 분산-공분산 행렬이 확률적 역 위샤트 과정을 따르도록 하였다. 이 두 특성들의 중요성을 살펴보기 위해 두가지 관점에서 표본외 예측을 실시하였다. 모형의 통계적 예측력을 평가하기 위해 표본외 수익률 곡선에 대한 모형의 분포 예측력을 측정하였으며, 모형의 경제적 가치를 평가하기 위해 베이지안 위험 회피 투자자를 상정한 채권 포트폴리오 최적화를 실시하여 모형으로 부터 얻을 수 있는 효용의 크기를 측정하였다. 미국 국채 수익률 곡선 자료를 이용한 실증 분석 과정을 통해 본 연구가 제시하는 모형의 두가지 주요 특성들이 Fed의 비 전통적 통화정책에 의해 수익률 곡선 다이나믹스에 발생한 점진적인 구조적 변화들을 잡아내는데 상당한 역할을 하며, 따라서 기존 모형의 예측 정확도를 크게 향상시킬 뿐만 아니라, 더 큰 포트폴리오 효용을 가져다 줄 수 있다는 결과를 도출하였다.
두 번째 장은 국내 채권 투자자를 위한 미국 국채 포트폴리오 선택 체계에 관한 것이다. 2008년 금융 위기를 극복하기 위한 미 중앙은행의 비 전통적 통화정책은 풍부한 유동성을 발생시켰고 이로부터 얻을 수 있는 통화분산효과 등은 상당히 커졌다. 따라서 우리나라에서도 대형 보험사 및 자산운용사 등을 중심으로 미국 국채시장에 대한 투자 규모는 꾸준히 증가하고 있다. 그럼에도 불구하고 국내 투자자를 위한 미국 국채 투자에 대한 최적 포트폴리오 연구가 미진한 상황이다. 이에 본 연구는 원화 표시 미국 국채 최적 포트폴리오를 도출하고자 한다. 이를 위해 거시-재무 선형 이자율 기간구조 모형을 이용하여, 환율과 미국 국채의 수익률곡선을 예측하였으며, 예측 결과를 바탕으로 최적 포트폴리오를 산출하였다. 2017년 2018년의 각 분기에서 최적 포트폴리오를 시산한 결과, 2017년 1/4분기를 제외하고는 전반적으로 장기채에 비해 단기채에 대한 비중이 높은 것으로 나타났다. 이는 환율에 대한 기대변화보다는 미국 중앙은행이 완화적 통화정책 기조를 유지해 나갈 것이라는 시장의 기대 때문인 것으로 보인다.
시간에 따라 변하는 이자율 기간구조 또는 채권 수익률 곡선 다이나믹스를 모델링하고 예측하는 것은 여러 금융 기관들의 의사결정 과정에 필수 요소이다. 예를 들어 각국 중앙은행들은 그들의 통화정책 목표를 보다 효율적으로 달성하기 위하여 수익률 곡선의 움직임을 정확히 예측할 수 있는 모형을 개발하는데 상당한 노력을 기울이며, 투자 은행 및 연금, 보험 기관에서도 채권 투자 전략과 채권 포트폴리오 성과를 향상시키기 위해 정확한 예측 모형을 포함한 채권 포트폴리오 운용 체계 개발에 적극적으로 나서고 있다. 그러나 수익률 곡선의 움직임을 모델링 하고 예측하는 것은 상당히 어려운 일이다. 수익률곡선의 형태뿐만 아니라 곡선을 구성하는 만기별 수익률들의 변동성 및 수익률들 간의 상관관계는 거시 경제 상황이나 금융및 통화 정책 등의 다양한 원인에 영향을 받아 시간에 따라 변화하기 때문이다. 본 논문은 이러한 시변하는 수익률 곡선의 특징들을 동시에 모두 잡아 낼 수 있는 보다 개선되고 일반화 된 예측 모형을 제시하며, 또한 한국의 채권 투자자들이 미국 국채에 투자할 경우 직면하는 환율 리스크를 고려한 베이지안 채권 포트폴리오 투자 체계를 설계하였다. 본 연구가 제시하는 모형과 포트폴리오 투자 체계는 다양한 금융 기관들의 의사결정 과정에 큰 도움을 줄 수 있을 것이라 기대한다.
첫 번째 장은 보다 일반화된 동태적 넬슨-시겔 수익률 곡선 예측 모형을 제시한다. 제시하는 모형의 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 수익률 곡선의 형태 변화를 더 정확히 예측하기 위해 두개의 시변하는 모수들이 수익률 곡선 다이나믹스 방정식의 기울기 팩터 로딩과 곡률 팩터 로딩을 각각 결정하도록 하였다. 둘째, 확률적 변동성뿐만 아니라 상관관계를 고려하기 위해 팩터 충격의 분산-공분산 행렬이 확률적 역 위샤트 과정을 따르도록 하였다. 이 두 특성들의 중요성을 살펴보기 위해 두가지 관점에서 표본외 예측을 실시하였다. 모형의 통계적 예측력을 평가하기 위해 표본외 수익률 곡선에 대한 모형의 분포 예측력을 측정하였으며, 모형의 경제적 가치를 평가하기 위해 베이지안 위험 회피 투자자를 상정한 채권 포트폴리오 최적화를 실시하여 모형으로 부터 얻을 수 있는 효용의 크기를 측정하였다. 미국 국채 수익률 곡선 자료를 이용한 실증 분석 과정을 통해 본 연구가 제시하는 모형의 두가지 주요 특성들이 Fed의 비 전통적 통화정책에 의해 수익률 곡선 다이나믹스에 발생한 점진적인 구조적 변화들을 잡아내는데 상당한 역할을 하며, 따라서 기존 모형의 예측 정확도를 크게 향상시킬 뿐만 아니라, 더 큰 포트폴리오 효용을 가져다 줄 수 있다는 결과를 도출하였다.
두 번째 장은 국내 채권 투자자를 위한 미국 국채 포트폴리오 선택 체계에 관한 것이다. 2008년 금융 위기를 극복하기 위한 미 중앙은행의 비 전통적 통화정책은 풍부한 유동성을 발생시켰고 이로부터 얻을 수 있는 통화분산효과 등은 상당히 커졌다. 따라서 우리나라에서도 대형 보험사 및 자산운용사 등을 중심으로 미국 국채시장에 대한 투자 규모는 꾸준히 증가하고 있다. 그럼에도 불구하고 국내 투자자를 위한 미국 국채 투자에 대한 최적 포트폴리오 연구가 미진한 상황이다. 이에 본 연구는 원화 표시 미국 국채 최적 포트폴리오를 도출하고자 한다. 이를 위해 거시-재무 선형 이자율 기간구조 모형을 이용하여, 환율과 미국 국채의 수익률곡선을 예측하였으며, 예측 결과를 바탕으로 최적 포트폴리오를 산출하였다. 2017년 2018년의 각 분기에서 최적 포트폴리오를 시산한 결과, 2017년 1/4분기를 제외하고는 전반적으로 장기채에 비해 단기채에 대한 비중이 높은 것으로 나타났다. 이는 환율에 대한 기대변화보다는 미국 중앙은행이 완화적 통화정책 기조를 유지해 나갈 것이라는 시장의 기대 때문인 것으로 보인다.
Modeling and forecasting the time-varying term structure of interest rates or yield curve dynamics are essential for decision-making of financial institutions. For example, central banks try to develop a yield curve prediction model to forecast the yield curve dynamics accurately for achieving effec...
Modeling and forecasting the time-varying term structure of interest rates or yield curve dynamics are essential for decision-making of financial institutions. For example, central banks try to develop a yield curve prediction model to forecast the yield curve dynamics accurately for achieving effectively their goals of monetary policy and financial investors such as investment banks, insurance and pension companies also demand a bond portfolio framework including a accurate prediction model to improve their bond investment strategies and portfolio performance. However, both are very hard works because the volatilities and correlations as well as shape of the yield curves are time-varying due to a variety of causes such as macroeconomic situations or financial policies. In my dissertation, I propose a improved yield curve prediction model capturing the time-varying characteristics of yield curve dynamics simultaneously and also design a bond investment framework for Korean bond investors facing a exchange risk. I expect that proposed model and framework can support the decision-making process of financial institutions.
The first chapter proposes a new dynamic Nelson-Siegel yield curve prediction model, in which the slope and curvature factor loadings are governed by two time-varying factor-specific decay parameters, and the factor shock variance-covariance follows a stochastic inverse Wishart process. The importance of incorporating the ensemble of TVFLs and SV are demonstrated by comparing the proposed model with simpler specifications in terms of statistical and economic criteria. For the statistical evaluation, we examine the out-of-sample yield curve density forecasting performance. The economic value of the model is measured by the utility gain from the bond portfolio optimization of a Bayesian risk-averse investor. According to our out-of-sample experiment using U.S. monthly yield curve data, the time-varying factor loadings and stochastic variance-covariance accommodate gradual structural changes in the yield curve dynamics around an unconventional monetary policy period, thus improving the predictive accuracy and utility gain.
The second chapter is about framework of U.S. government bond portfolio choice for Korean bond investors. Since 2008 the unconventional monetary policy of U.S. Fed has supplied high liquidity and the resulting currency diversification effect has grown. Therefore, major insurance companies and investment banks in Korea have substantially increased their investment to U.S government bonds. Nevertheless, there is few studies about the U.S. government bond portfolio optimization for Korean investors. This research proposes a Bayesian framework of optimal bond portfolio selection using a macro-finance arbitrage-free affine term structure model of interest rates and exchange rate. According to our out-of-sample analysis, the optimal weights on short-term bonds are found to be much larger than those on long-term bonds, which is robust to investment horizon and risk-aversion. This finding seems to be attributed to the market expectation of decreasing future short term interest rates in 2017 and 2018.
Modeling and forecasting the time-varying term structure of interest rates or yield curve dynamics are essential for decision-making of financial institutions. For example, central banks try to develop a yield curve prediction model to forecast the yield curve dynamics accurately for achieving effectively their goals of monetary policy and financial investors such as investment banks, insurance and pension companies also demand a bond portfolio framework including a accurate prediction model to improve their bond investment strategies and portfolio performance. However, both are very hard works because the volatilities and correlations as well as shape of the yield curves are time-varying due to a variety of causes such as macroeconomic situations or financial policies. In my dissertation, I propose a improved yield curve prediction model capturing the time-varying characteristics of yield curve dynamics simultaneously and also design a bond investment framework for Korean bond investors facing a exchange risk. I expect that proposed model and framework can support the decision-making process of financial institutions.
The first chapter proposes a new dynamic Nelson-Siegel yield curve prediction model, in which the slope and curvature factor loadings are governed by two time-varying factor-specific decay parameters, and the factor shock variance-covariance follows a stochastic inverse Wishart process. The importance of incorporating the ensemble of TVFLs and SV are demonstrated by comparing the proposed model with simpler specifications in terms of statistical and economic criteria. For the statistical evaluation, we examine the out-of-sample yield curve density forecasting performance. The economic value of the model is measured by the utility gain from the bond portfolio optimization of a Bayesian risk-averse investor. According to our out-of-sample experiment using U.S. monthly yield curve data, the time-varying factor loadings and stochastic variance-covariance accommodate gradual structural changes in the yield curve dynamics around an unconventional monetary policy period, thus improving the predictive accuracy and utility gain.
The second chapter is about framework of U.S. government bond portfolio choice for Korean bond investors. Since 2008 the unconventional monetary policy of U.S. Fed has supplied high liquidity and the resulting currency diversification effect has grown. Therefore, major insurance companies and investment banks in Korea have substantially increased their investment to U.S government bonds. Nevertheless, there is few studies about the U.S. government bond portfolio optimization for Korean investors. This research proposes a Bayesian framework of optimal bond portfolio selection using a macro-finance arbitrage-free affine term structure model of interest rates and exchange rate. According to our out-of-sample analysis, the optimal weights on short-term bonds are found to be much larger than those on long-term bonds, which is robust to investment horizon and risk-aversion. This finding seems to be attributed to the market expectation of decreasing future short term interest rates in 2017 and 2018.
주제어
#Stochastic variance-covariance Macro factor selection Density forecasting Bond portfolio optimization Bayesian MCMC method Yield curve
학위논문 정보
저자
최아진
학위수여기관
Graduate School, Korea University
학위구분
국내박사
학과
경제학과
지도교수
강규호
발행연도
2020
총페이지
iv, 78 p.
키워드
Stochastic variance-covariance Macro factor selection Density forecasting Bond portfolio optimization Bayesian MCMC method Yield curve
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