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문제 정의
- 본 연구에서는 여러 연구에서 사용된 금리스프레드라는 용어 대신 금리차를 사용하기로 한다. 따라서 장단기 금리 차가 경기변동에 대한 정보변수의 역할이 가능한지 입증하기 위해 probit 모형을 이용하여 선택된 금리 차별로 미래의 경 기변동의 확률을 예측해 보고자 한다.
- 장단기 금리차의 변동은 경기동향과 밀접한 연관이 있다. 사료되므로 본 연구에서는 장단기 금리 차의 변화가 국내 경 기 변동에 예측력을 갖는지 검증하고자 probit 모형으로 다양한 종류의 금리차와 경 기변동과의 시차 및 불경기의 확률을 추정, 평가해 보았다.
제안 방법
- 구조변환점 이전인 1991년 1월부터 1997년 12월까지는 침체기가 한 구간에 불과해 예측력의 분석에 큰 의미가 없으므로 외환위기 이후의 기간으로 한정하여 분석하기로 한다. 1998년부터의 장단기 금리 차로 미래의 경기를 예측한 probit 모형의 추정결과는 표 3.
대상 데이터
- 국내 장단기 금리의 격차를 나타내는 변수로 다섯 가지의 금리차를 선정한다. 현실적으로 다양한 국내 장단기 금리가 존재하지만 1년 미만 단기금리는 바람직한 추정결과를 보이지 않아 넓게 정의하였으며, 장기에 비해 상대적으로 짧은 기간을 단기로 규정하였다.
- 본 연구에서는 금리자유화가 추진된 해인 1991년 1월부터 새 정권 교체 1년 전인 2007년 2월까지의 월평균 자료를 이용한다. 실물경제를 나타내는 경기지표로는 국내총생산(GDP)을 사용할 수 있으나 자료가 분기별로 발표되므로 본 연구에 사용되기는 단위기간이 길다.
- 반면 산업생산지수는 국내경기의 대용변수로 적절하기는 하지만 국가의 총체적 경제활동을 나타내는데는 다소 부족한 점이 있다. 본 연구에서는 통계청에서 매월 발표되는 경기동행지수를 사용하기로 하며, 계절, 불규칙, 추세요인 등을 제거한 경기동행지수 순환변동치를 선정한다. 동행지수 순환변동치는 도소매 판매액.
데이터처리
- probit 모형으로 직접 구조변화 검정을 할 수 없으므로 종속변수인 경기동행지수 순환변동치의 수준변수를 사용하여 구한 잔차로 반복잔차 검정과 CUSUM-Squares 검정을 실시한다. 그림 3.
이론/모형
- 한 가지 방법은 금리스프레드를 설명변수로 하고 경기동행지수, 산업생산지수 또는 GDP 성장률을 종속변수로 하여 경기 예측력 여부를 검정하는 것이다. 본 연구에서는 여러 연구에서 사용된 금리스프레드라는 용어 대신 금리차를 사용하기로 한다. 따라서 장단기 금리 차가 경기변동에 대한 정보변수의 역할이 가능한지 입증하기 위해 probit 모형을 이용하여 선택된 금리 차별로 미래의 경 기변동의 확률을 예측해 보고자 한다.
성능/효과
- 이후 pseudo/?2 값이 상승하고 시차는 전반적으로 짧아졌으며, 장단기 금리차가 증가하면 모든 경우 경기하강의 확률이 감소하는 것으로 나타났다. 또한 미국과 일본의 장단기 금리차의 예측력은 적정 시차가 짧아지면서 급격히 상승한 것으로 추정되었다.
- 따라서 최대 수출경쟁국인 일본의 장단기 금리차가 국내 경기 동향을 대체로 예측하는 것으로 나타난다. US는 1990년대 전반기와 2000년대 중반기의 침체기에만 50% 이상의 확률로 경기후퇴를 예측할 뿐 그 외의 침체기, 심지어 외환위기 때도 50% 미만의 확률로 예측하는 것으로 밝혀졌다.
- 장단기 금리차 Kie 시차가 12개월인 경우 모형의 적합도가 가장 높은 것으로 나타났으며, 따라서 현재의 장단기 금리 격차가 12개월 후의 경기동향을 예측하는데 가장 유용하다는 것을 알 수 있다. 같은 방식으로 각 probit 모형의 추정결과를 보면 시차가 76와 Ks는 3개월인 경우, K3과 는 12개월인 경우 적합도가 가장 높은 것으로 나타났다. 국내 금리차 중에서는 K5가 시차가 짧을 때의 pseudo;?2 값이 다른 변수들에 비해 높다.
- 1 을 보면 기의 경우 CUSUM-Squares 통계량을 나타내는 실선이 5% 유의수준을 나타내는 점선을 벗어나고 있어 구조변화가 발생하지 않았다는 귀무가설이 기각된다. 검정 결과 대체로 1997년과 1998년을 기점으로 구조변화가 발생한 것으로 나타났으며, 구조변화 발생 시점의 식별을 위해 구한 반복잔차는 1997년 12월과 1998년 1월 사이 신뢰구간을 가장 급격히 벗어난다. 다른 금리차의 구조변화 검정도 비슷한 결과를 보이므로 구조변화 발생 시점을 식별할 수 있는 반복잔차 검정의 결과만을 그림 3.
- 반면 구조변화 고려 후에는 장단기 금리차가 증가하면 모든 경우 경기침체의 확률이 감소하는 것으로 나타나며, 따라서 우리에게 알려진 바와 일치한다. 구조변화 이후의 기간 동안 probit 모형을 사용한 각 변수의 경기침체에 대한 예측의 추정결과를 보면 K1과 K2 등 국내금리 차가 해외금리차보다는 상대적으로 국내 경기변동을 잘 예측하는 것으로 판명되었다.
- 외환위기 이후 pseudo/?2 값이 상승하고 시차는 전반적으로 짧아졌으며, 장단기 금리차가 증가하면 모든 경우 경기하강의 확률이 감소하는 것으로 나타났다. 또한 미국과 일본의 장단기 금리차의 예측력은 적정 시차가 짧아지면서 급격히 상승한 것으로 추정되었다. 외환위기 후에는 K1과 K2의 예측력이 높으며, Kie 호경기를, K?는 불경기를 더 잘 예측하며, 특히 Ki, JP가 불경기와 고점들이 많이 일치되는 것으로 판명되었다.
- 불경기에 대한 예측력을 검토하였다. 여러 금리 및 금리차, 주가, 통화량 등이 개별적으로 또 다른 금융지표들과 비교하여 평가된 결과 주가가 1분기에서 3분기까지의 예측에 유용한 것으로 나타났다. Smith와 Naylor (2001)는 1993년 영국의 대학을 떠나는 학생들의 학업수행 결정요인들에 대해 probit 분석을 실시한 결과 개인적 특징에 의해 유의한 영향을 받는다는 사실을 발견하였다.
- ( )안은 z 통계량의 값이며, 또 *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1%에서의 통계적 유의성을 나타낸다. 장단기 금리차 Kie 시차가 12개월인 경우 모형의 적합도가 가장 높은 것으로 나타났으며, 따라서 현재의 장단기 금리 격차가 12개월 후의 경기동향을 예측하는데 가장 유용하다는 것을 알 수 있다. 같은 방식으로 각 probit 모형의 추정결과를 보면 시차가 76와 Ks는 3개월인 경우, K3과 는 12개월인 경우 적합도가 가장 높은 것으로 나타났다.
- 전체기간 동안 probit 모형의 추정결과를 이용하여 각 금리차가 예측하는 경기후퇴의 확률을 살펴본 결과 국내의 금리차로는 K1과 K3, 또 해외의 금리로는 1990년대에는 JP가, 2000년대에는 US가 상대적으로 잘 예측하는 것으로 밝혀졌다. 그러나 앞의 그림에서 보듯이 대부분 장단기 금리차는 예측확률이 50% 선을 줄곧 상회 또는 하회하다가 외환위기를 기점으로 반대 방향에서 일관되게 움직이는 경향을 보인다.
- 보이고, 이들과는 달리 K2와 K5가 서로 비슷한 성향을 보인다. 종합해 보면 경기 침체기를 제대로 예측한 확률은 외환위기 전에는 K1과 K3, 외환위기 후에는 K2와 Ks가 높게 추정되었다. 한편 해외 장단기 금리차가 예측하는 국내경기의 침체확률은 주요 교역대상국인 일본과 미국에 한해 추정해 보았다.
- 1 은 12개월 전의 Ki 이 나타내는 현재의 경기후퇴 도래 확률을 표시한 것이다. 첫 방정식을 보면 장단기 금리차 K1이 증가하면 12개월 후 경기후퇴의 확률이 감소한다는 것을 의미한다. 그림은 k개월 전의 장단기 금리차의 자료, 방정식의 모수 추정값 그리고 누적 정규분포로부터 유도된 경기후퇴의 추정확률을 나타낸다.
- K3의 경우 일부 호황기에도 12개월 전에 높은 확률로 불경기가 올 것으로 예측했으며, 2004년 하반기에서 2006년 하반기에 걸친 경기하락의 예측확률은 30~50% 정도에 그치고 있어 그리 만족스러운 결과를 보여주지는 않는다. 한편 Kt, K5, JP, 또 US에 대한 probit 모형은 모두 3개월 후의 경기후퇴를 예측하며 상대적으로 고른 예측력을 보이지만 구조변화 이후의 기간 중 K4와 K5는 전반의 불경기에, 그리고 JP와 US는 후반의 불경기에 대한 예측에 다소의 오류가 존재하는 것으로 나타난다.
- 국내 금리차 중에서는 K5가 시차가 짧을 때의 pseudo;?2 값이 다른 변수들에 비해 높다. 한편 일본과 미국의 장단기 금리차는 각각 9개월과 12개월 후의 국내 경기를 예측하는데 유용함을 나타내며, 전반적으로 국내변수들보다 적합도가 높은 것으로 추정되었다.
후속연구
- 본 연구에서 probit 모형은 경기후퇴가 존재하는가(M = 1), 또는 존재하지 않는가(Yt = 0)에 대해 이원변수(binary variable) M와 여러 기간 전의 금리차 Xj*와의 관계가 아래와 같이 추정되며, t와 t-k 동안 경기후퇴의 확률을 설명한다. 미래의 경기후퇴 확률을 도출하고 실제의 침체기와 비교함으로써 예측력을 평가해본다면 금리차의 유용성을 측정할 수 있을 것이다.
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