국내 자본시장이 해외경제 변화에 매우 민감한 개방시장임을 감안하여, 본 연구에서는 해외금리 충격이 국내 회사채 금리 (정부채권 이자율 및 신용위험(credit spread))에 주는 영향에 관하여 분석하였다. 해외금리는 미국정부채권 이자율(yield)이며, 해외금리 충격은 해외금리 및 변동성 변화로 구분한다. 회사채 신용위험은 국내 회사채 금리의 로그(log yield)에서 한국정부채권 이자율의 로그를 차감한 값이다. 시계열 자료들은 만기3년 AA-등급 및 BBB-등급 회사채 금리, 만기3년 한국정부채권 이자율, 만기3년 미국정부채권 이자율과 대미환율에 관한 월간 자료이며 시계열 자료기간은 2008년 금융위기를 포함한 2000년 10월부터 2014년 09월까지이고, 분석결과는 다음과 같다. 첫째 당기(t)의 한국정부채권 이자율과 신용위험은 당기 해외금리의 증가와 변동성 증가에 민감한 편인데 비하여, 환율은 민감하다고 볼 수는 없었다. 둘째 당기의 해외금리가 상승하거나 변동성이 증가하면, 당기의 한국정부채권 이자율을 상승하지만 당기 회사채 신용위험은 감소하였다. 셋째 당기 한국정부채권 이자율의 상승은 차기(t+1)의 신용위험의 상승을 주도해서, 차기 회사채 금리를 상승시키는 경향이 존재하였다. 이런 결과들은 해외금리 충격이 국내 회사채 가격 및 금융회사의 안정성에 심대한 타격을 줄 수가 있다는 것을 의미한다.
국내 자본시장이 해외경제 변화에 매우 민감한 개방시장임을 감안하여, 본 연구에서는 해외금리 충격이 국내 회사채 금리 (정부채권 이자율 및 신용위험(credit spread))에 주는 영향에 관하여 분석하였다. 해외금리는 미국정부채권 이자율(yield)이며, 해외금리 충격은 해외금리 및 변동성 변화로 구분한다. 회사채 신용위험은 국내 회사채 금리의 로그(log yield)에서 한국정부채권 이자율의 로그를 차감한 값이다. 시계열 자료들은 만기3년 AA-등급 및 BBB-등급 회사채 금리, 만기3년 한국정부채권 이자율, 만기3년 미국정부채권 이자율과 대미환율에 관한 월간 자료이며 시계열 자료기간은 2008년 금융위기를 포함한 2000년 10월부터 2014년 09월까지이고, 분석결과는 다음과 같다. 첫째 당기(t)의 한국정부채권 이자율과 신용위험은 당기 해외금리의 증가와 변동성 증가에 민감한 편인데 비하여, 환율은 민감하다고 볼 수는 없었다. 둘째 당기의 해외금리가 상승하거나 변동성이 증가하면, 당기의 한국정부채권 이자율을 상승하지만 당기 회사채 신용위험은 감소하였다. 셋째 당기 한국정부채권 이자율의 상승은 차기(t+1)의 신용위험의 상승을 주도해서, 차기 회사채 금리를 상승시키는 경향이 존재하였다. 이런 결과들은 해외금리 충격이 국내 회사채 가격 및 금융회사의 안정성에 심대한 타격을 줄 수가 있다는 것을 의미한다.
Open economy tightly works with foreign economy. This paper investigates the effect of the shock of foreign bond yield on the credit spreads of domestic corporate bonds in Korea. Foreign bond is referred to as US treasury bond. Credit spreads are defined with the difference between log yields of dom...
Open economy tightly works with foreign economy. This paper investigates the effect of the shock of foreign bond yield on the credit spreads of domestic corporate bonds in Korea. Foreign bond is referred to as US treasury bond. Credit spreads are defined with the difference between log yields of domestic corporate bonds and log yield of Korea treasury bond. With the data of monthly three-year AA- and BBB- corporate bond yields- ratings, monthly three-year Korean treasury bond yields, monthly US dollar foreign exchange rates, and monthly three-year US Treasury bond yields during the period from October 2000 to September 2014 including global financial crisis period, the paper documents the results as follow. First of all, the yield of Korean treasury and the credit spreads are very sensitive to the increase in the level and the volatility of the yield of the US treasury bond. Changes in the level and the volatility little affect the change of the exchange rate. Second, the change in the level and the volatility negatively affect the level of Korean treasury bond yields but lead to the increase in the level of Korean treasury bond yields at the same time. Third, there exist time lags of the increases of credit spreads by the increase in the level and the volatility. These imply that credit spreads and bond yields are very sensitive to the change in the yields of foreign bonds such as US treasury bond.
Open economy tightly works with foreign economy. This paper investigates the effect of the shock of foreign bond yield on the credit spreads of domestic corporate bonds in Korea. Foreign bond is referred to as US treasury bond. Credit spreads are defined with the difference between log yields of domestic corporate bonds and log yield of Korea treasury bond. With the data of monthly three-year AA- and BBB- corporate bond yields- ratings, monthly three-year Korean treasury bond yields, monthly US dollar foreign exchange rates, and monthly three-year US Treasury bond yields during the period from October 2000 to September 2014 including global financial crisis period, the paper documents the results as follow. First of all, the yield of Korean treasury and the credit spreads are very sensitive to the increase in the level and the volatility of the yield of the US treasury bond. Changes in the level and the volatility little affect the change of the exchange rate. Second, the change in the level and the volatility negatively affect the level of Korean treasury bond yields but lead to the increase in the level of Korean treasury bond yields at the same time. Third, there exist time lags of the increases of credit spreads by the increase in the level and the volatility. These imply that credit spreads and bond yields are very sensitive to the change in the yields of foreign bonds such as US treasury bond.
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문제 정의
그런데 단기 분석에서는 VAR과 VEC모형은 서로 유사하므로(Naka and Tufte, 1997), 본 연구에서는 VAR을 사용한다. 다음에서는 신용위험에 대한 해외금리 수준 및 변동성 변화의 영향을 분석한 결과들을 제시한다.
국내 자본시장이 자본유출입이 매우 자유롭고 해외경제에 매우 민감한 개방시장임을 감안한다면, 자본시장과 금융기관의 안정성에 대한 논의에서 국내자본시장에 대한 해외경제 영향의 중요성을 무시할 수는 없을 것이다. 본 연구에서는 미국정부채권 이자율의 변화에 의한 국내 회사채 금리의 변화를 시계열적으로 분석해서, 미국정부채권 이자율 변화와 국내 회사채 신용위험 변동 간에는 매우 긴밀한 관계가 있음을 제시하였다. 하지만 미국정부채권 이자율이외 다양한 해외 요인들이 국내 자본시장의 안정성과 금융회사의 건전성에 어떤 영향을 주는지는 분석하지 못하였다.
본 연구에서는 회사채 금리 등에 관한 국내외 자료들을 수집해서, 해외금리 충격에 의한 회사채 신용위험의 변화를 검증한다. 구체적으로는 미국정부채권 이자율을 해외금리로 선정하며, 미국정부채권의 만기(maturity)와 동일한 만기를 보유한 한국정부채권 이자율 그리고 동일 만기 회사채 금리에 관한 자료들을 수집한다.
이런 사정은 매우 개방적이며 거래가 활발한 국내 자본시장에서의 증권 거래에서 쉽게 발견할 수가 있다. 본 연구에서는, 시가총액기준에서 국내 채권시장의 1/2에 해당하는 회사채(corporate bond)의 신용위험(credit spread), 회사채 금리(yield)와 정부채권 이자율의 차이, 에 대한 해외금리의 영향정도를 분석함으로써, 국내 채권의 거래가격에서 해외금리 변화의 중요성을 강조하고자 한다.
본 절에서는 VAR 식(1) 그리고 식(3), 식(4)과 식(5)을 이용해서, 미국정부채권 이자율의 변화(DLUT) 및 조건부 변동성(SUT)에 의한 1기간 즉 1개월후 한국정부채권 이자율(DLBT)과 회사채 신용위험들(DLCA, DLCB)의 반응(orthogonalized impulseresponse)에 관하여 분석한 결과를 제시하고 논의한다. 식(1)에서의 VAR에 의한 분석결과는 Tab.
본 절에서는 시계열들의 단위근 검정, 공적분 검정 그리고 집단들 간의 인과 검정에 관한 분석결과를 제시한다. 검정결과들은 Tab.
본 절에서는 피드백 효과를 반영해서 해외금리충격과 신용위험들 간의 관계를 분석하는데 필요한 VAR들을 제시한다. VAR을 사용하기 위해서, 자료들이 모두 시계열적으로 정상적인지(stationarity)를 확인해야 한다.
그런데 국내 문헌에서 대표적인 해외요인인 해외금리 충격에 의한 회사채 금리 특히 신용위험의 변화에 관한 연구를 발견하는 것은 쉽지 않다. 이런 점에 반영해서 본 연구에서는, 해외금리 충격에 의한 신용위험의 변화에 관하여 분석하고자 한다. 해외금리 충격에 의한 신용위험 및 정부채권 이자율 변화에 관한 분석결과들은, 금융회사의 자산건전성 관리측면과 회사채 투자측면에도 관한 유용한 정보를 제공할 것이다.
특히 자본의 유출입이 매우 자유로운 국내 자본시장에서, 회사채 가격은 해외금리 등 해외발 변화에 매우 민감할 수가 있다. 이런 점에 착안해서 본 연구에서는 회사채 금리에서 신용위험이 대표적인 해외금리인 미국정부채권 이자율의 변화에 얼마나 민감한가를 분석함으로써, 국내회사채 거래와 은행 등 금융회사의 위험관리에 있어서 해외금리 변화의 중요성을 강조하고자 한다. 시가총액기준으로 국내 채권시장에서의 회사채 거래는 1/2를 차지하므로, 본 연구에서 제시하는 분석결과는 회사채 투자자들에게도 매우 유용한 투자정보를 제공할 것이다.
국내 자본시장은 매우 개방적인 시장에도 불구하고, 해외 충격에 의한 국내 증권 가격의 변동을 제시하는 국내문헌을 찾는 것은 쉽지 않다. 이런 점을 감안하여, 본 연구에서는 해외금리 충격에 의한 국내 회사채 신용위험의 반응에 대하여 분석하였다. 본 연구에서의 해외금리는 만기3년 미국정부채권 이자율이며, 신용위험은 국내 만기3년 회사채 금리와 만기3년 한국정부채권 이자율의 로그변환 값의 차이이다.
제안 방법
본 장에서는 신용위험에 대한 해외금리 충격의 영향을 분석하고 분석결과를 제시한다. VAR을 적용하기 위해서, 먼저 단위근 검정과 공적분 검정에 의한 분석결과들을 제시한다.
그리고 대표적인 해외금리이자 국내자료들과 만기가 동일한 만기3년 미국정부채권 이자율을 해외금리로 선택하였다. 국내외 장기금리를 비교하는 경우에서 만기10년 미국정부채권 이자율을 만기3년 한국정부채권의 대응하는 해외금리로 사용하는 경우도 있으나, 본 연구에서는 만기를 일치하는 미국정부채권 이자율을 대응하는 국내 무위험이자율에 대응하는 해외금리로 선정하였다. 만기3년 미국정부채권 이자율(UT, %)에 관한 자료들은 미국 연방은행 이사회 경제통계자료실(www.
의 인과관계를 제대로 반영하기위해서, 미국정부채권 이자율에 대한 신용위험의 충격반응(impulse response)는 VAR을 채용하는 선행연구(Park and Ratti, 2008 등)에서의 방법을 적용해서 직교화 오차항으로 전환(orthogonal innovation)하여 추출한다. 그리고 VAR에서 신용위험의 변동에 영향을 주는 미국정부채권 이자율, 한국정부채권 이자율, 환율간의 비중을 비교하기 위해서, 추정결과를 통해 예측 오차의 분산분해(variance decomposition)를 산출하여 분석한다.
왜냐하면 본 연구에서 신용위험은 회사채 금리와 한국정부채권 이자율의 차이이므로, 해외금리 충격으로 인하여 회사채 이자율보다는 유동성이 풍부한 한국정부채권의 가격이 먼저 하락해서 신용위험은 감소할 수 있기 때문이다. 그리고 VAR의 분석결과들은 VAR에서의 변수들의 순서에 의하여 달라질 수가 있으므로, 변수들의 순서를 변경한 결과들을 제시해서 Model 1의 강건함(robustness)을 검토한다. Model 2, Model 3, Model 4와 Model 5은 Model 1의 강건함을 확인하기 위하여, Model 1의 VAR에서 사용한 변수들의 순서를 변경해서 분석한 결과들이다.
구체적으로는 미국정부채권 이자율을 해외금리로 선정하며, 미국정부채권의 만기(maturity)와 동일한 만기를 보유한 한국정부채권 이자율 그리고 동일 만기 회사채 금리에 관한 자료들을 수집한다. 그리고 회사채 금리와 정부발행채권의 이자율의 차이를 신용위험으로 정의해서, 해외금리의 변화에 대한 신용위험의 변화를 분석할 것이다. 그런데 회사채 거래의 유동성이 회사채 가격에 영향을 줄 수가 있으므로, 해외금리 충격이 회사채 이자율과 신용위험에서의 동적인 선도 및 지연으로 나타날 수가 있다.
본 장에서는 해외금리 충격과 신용위험의 관계에 관한 분석에 사용할 자료들을 소개하고, 분석에 필요한 계량모형을 제시한다. 본 연구에서의 해외금리는 미국정부채권 이자율이며, 회사채 신용위험은 회사채 금리의 로그값(log yield)과 만기가 동일한 한국정부채권 이자율의 로그값의 차이이다.
본 연구에서의 해외금리는 미국정부채권 이자율이며, 회사채 신용위험은 회사채 금리의 로그값(log yield)과 만기가 동일한 한국정부채권 이자율의 로그값의 차이이다. 분석에는 미국정부채권 이자율, 대미환률 및 한국정부채권 이자율 간의 동적 관계에 관한 분석도 포한한다.
그런데 회사채 거래의 유동성이 회사채 가격에 영향을 줄 수가 있으므로, 해외금리 충격이 회사채 이자율과 신용위험에서의 동적인 선도 및 지연으로 나타날 수가 있다. 이와 같은 동적 관계의 존재 가능성을 감안해서, 본 연구에서는 자료들을 VAR(Vector auto-regression, Sims, 1980)으로 분석해서 해외금리 충격과 신용위험 간의 동적 관계를 검증할 것이다. 동적 관계분석에는 한국정부채권 이자율 및 환율의 변화에 의한 신용위험의 변화에 관한 검증도 포함될 것이다.
VAR을 사용하기 위해서, 자료들이 모두 시계열적으로 정상적인지(stationarity)를 확인해야 한다. 자료들이 시계열적으로 정상적인지를 확인하기위하여, 먼저 시계열 자료에 단위근 검정(Dickey, Hasza, and Fuller, 1984)과 공적분 검정(Johansen and Juselius, 1990)을 시행한다. 시계열 자료들이 단위근 검정과 공적분 검정을 통과하면, 시계열 자료의 동적 관계 분석을 위한 VAR을 수립한다.
그런데 자료들이 모두 시계열 자료들이므로, 횡단면 상관관계만으로 피드백(feed-back) 효과를 반영하여 신용위험의 변화를 분석하기는 곤란하다. 피드백 효과를 반영하고 해외금리 충격과 신용위험들 간의 관계를 분석하기 위해서, 시계열간 동적 관계를 분석할 수 있는 VAR을 시계열자료 분석에 채용한다.
해외금리를 미국정부채권 이자율로 정하고, 2000년 10월부터 2014년 09월에서 만기3년 미국정부채권 이자율, 대미환율, 만기3년 한국정부채권 이자율, 만기3년 AA-등급 및 BBB-등급 회사채 금리들에 관한 시계열자료들을 사용하고 VAR을 통하여 확인한 분석결과들은 다음과 같다. 첫째, 한국정부채권 이자율과 신용위험은 모두 미국정부채권 이자율의 수준 변화 및 변동성 변화에 매우 민감하였다.
대상 데이터
본 연구에서는 회사채 금리 등에 관한 국내외 자료들을 수집해서, 해외금리 충격에 의한 회사채 신용위험의 변화를 검증한다. 구체적으로는 미국정부채권 이자율을 해외금리로 선정하며, 미국정부채권의 만기(maturity)와 동일한 만기를 보유한 한국정부채권 이자율 그리고 동일 만기 회사채 금리에 관한 자료들을 수집한다. 그리고 회사채 금리와 정부발행채권의 이자율의 차이를 신용위험으로 정의해서, 해외금리의 변화에 대한 신용위험의 변화를 분석할 것이다.
채권정보센터가 제공하는 회사채의 자료기간은 2000년 10월부터이다. 그리고 대표적인 해외금리이자 국내자료들과 만기가 동일한 만기3년 미국정부채권 이자율을 해외금리로 선택하였다. 국내외 장기금리를 비교하는 경우에서 만기10년 미국정부채권 이자율을 만기3년 한국정부채권의 대응하는 해외금리로 사용하는 경우도 있으나, 본 연구에서는 만기를 일치하는 미국정부채권 이자율을 대응하는 국내 무위험이자율에 대응하는 해외금리로 선정하였다.
국내외 장기금리를 비교하는 경우에서 만기10년 미국정부채권 이자율을 만기3년 한국정부채권의 대응하는 해외금리로 사용하는 경우도 있으나, 본 연구에서는 만기를 일치하는 미국정부채권 이자율을 대응하는 국내 무위험이자율에 대응하는 해외금리로 선정하였다. 만기3년 미국정부채권 이자율(UT, %)에 관한 자료들은 미국 연방은행 이사회 경제통계자료실(www.federalreserve.gov)에서 추출하였으며, 대미환율(FX, KRW/USD) 자료들은 한국은행 경제통계시스템(ecos.bok.or.kr)에서 추출하였다. 추출한 자료들은 모두 2000년 10월부터 2014년 09월에서의 월간 시계열 자료들이며, 채권 이자율들은 채권 유통시장에서의 이자율 자료들이다.
국내 채권에서 가장 거래가 가장 활발한 한국정부채권은 만기3년과 만기5년 채권들이고, 회사채는 만기3년 채권이다. 본 연구에서는 분석의 편리와 만기 차이에 의한 회사채 금리 및 신용위험 차이를 감안하여, 만기3년 회사채와 만기3년 한국정부채권을 분석대상 채권으로 선정한다. 회사채 금리와 한국정부채권 이자율은 각각 만기3년 AA-등급(AA, %) 및 만기3년 BBB-등급(BB, %) 회사채 금리와 만기3년 한국정부채권 이자율(TB, %)이며, 채권정보센터(kofiabond.
본 절에서는 본 연구에서 사용할 자료를 제시한다. 사용할 자료들은 회사채 금리, 환율 및 국내외 정부채권 이자율들이다. 미국정부채권 이자율과 한국정부채권 이자율은 각각 미국과 한국 자본시장에서 무위험이자율로 자주 채용된다.
kr)에서 추출하였다. 추출한 자료들은 모두 2000년 10월부터 2014년 09월에서의 월간 시계열 자료들이며, 채권 이자율들은 채권 유통시장에서의 이자율 자료들이다. <그림 1>은 수집한 자료들의 시계열분포를 제시한다.
이론/모형
ARt- j의 인과관계를 제대로 반영하기위해서, 미국정부채권 이자율에 대한 신용위험의 충격반응(impulse response)는 VAR을 채용하는 선행연구(Park and Ratti, 2008 등)에서의 방법을 적용해서 직교화 오차항으로 전환(orthogonal innovation)하여 추출한다. 그리고 VAR에서 신용위험의 변동에 영향을 주는 미국정부채권 이자율, 한국정부채권 이자율, 환율간의 비중을 비교하기 위해서, 추정결과를 통해 예측 오차의 분산분해(variance decomposition)를 산출하여 분석한다.
공적분 열이 존재하는 시계열에 관한 분석모형으로 VEC(Engle and Granger, 1987)모형이 VAR보다 적합하다. 그런데 단기 분석에서는 VAR과 VEC모형은 서로 유사하므로(Naka and Tufte, 1997), 본 연구에서는 VAR을 사용한다. 다음에서는 신용위험에 대한 해외금리 수준 및 변동성 변화의 영향을 분석한 결과들을 제시한다.
성능/효과
Tab. 4-3 Panel A에서 LUT의 시차(lag) 1과 2에서 보듯이, AA-등급 회사채의 신용위험(LCA)과 BBB-등급 회사채의 신용위험(LCB)는 모두 유의수준 5%에서 유의하게 감소하며, 한국정부채권 이자율(LTB)은 유의수준 5%에서 증가한다. LUT의 시차 1과 2에서의 분석결과와 해외금리 조건부 변동성(SUT)에서의 시차 1과 2에서의 결과는 거의 같다.
32인데, 시계열 자료기간에서 대미환율(FX)은 평균 1117이며 907~1520수준이지만 2009년 초반 금융위기시기에서 대미환율은 1300를 상회하였다. LUT의 최소와 최대는 각각 -1.11와 1.76이라서, 분석기간에서 만기3년 미국정부채권 이자율(UT)은 0.3%~5.8% 수준이며 0.3%대의 미국정부채권 이자율은 미국의 양적완화기간에서 관찰되었다.
반면에 미국정부채권 이자율의 수준 및 변동성 변화에 의한 대미환율의 변화는 민감하다고 볼 수는 없었다. 둘째 당기(t)에서 미국정부채권 이자율의 상승 변동성의 증가는 당기에서의 한국정부채권 이자율의 변화에 유의한 양(+)의 영향을 주지만, 당기에서의 신용위험의 변화에는 음(-)의 영향을 주었다. 셋째, 당기의 미국정부채권 이자율의 변화가 차기(t+1)에서의 신용위험을 견인하는 경향이 존재하였다.
첫째 한국정부채권 이자율과 회사채 신용위험은 미국정부채권 이자율의 수준 및 변동성에 매우 민감하지만, 환율의 변화는 민감하지 않았다. 둘째 미국정부채권 이자율의 상승 또는 미국정부채권 이자율 변동성의 증가는 즉각적인 한국정부채권 이자율의 상승을 견인하였다. 셋째, 미국정부채권 이자율의 상승 및 변동성 증가에 의한 한국정부채권 이자율의 변화가 신용위험들의 변화를 견인하는 경향이 존재하였다.
분석결과를 종합하면 매우 개방적인 국내 자본시장에서의 회사채 금리는 해외금리 변화에 대하여 민감하며, 해외금리(미국정부채권 이자율)의 상승이나 변동성의 증가는 국내 한국정부채권 이자율의 상승과 회사채 가격 하락을 촉발시킬 수 있다는 것을 알 수가 있다. 이것은 해외금리 충격이 한국정부채권가격의 폭락과 국내 회사채 발행기업의 부도를 유발시킬 수가 있음을 의미한다.
둘째 당기(t)에서 미국정부채권 이자율의 상승 변동성의 증가는 당기에서의 한국정부채권 이자율의 변화에 유의한 양(+)의 영향을 주지만, 당기에서의 신용위험의 변화에는 음(-)의 영향을 주었다. 셋째, 당기의 미국정부채권 이자율의 변화가 차기(t+1)에서의 신용위험을 견인하는 경향이 존재하였다. 이런 결과들은, 당기 해외금리의 상승이 차기 국내 회사채 가격 하락을 견인할 수가 있음을 의미한다.
둘째 미국정부채권 이자율의 상승 또는 미국정부채권 이자율 변동성의 증가는 즉각적인 한국정부채권 이자율의 상승을 견인하였다. 셋째, 미국정부채권 이자율의 상승 및 변동성 증가에 의한 한국정부채권 이자율의 변화가 신용위험들의 변화를 견인하는 경향이 존재하였다. 한국정부채권 이자율과 회사채 신용위험 간에 견인 관계는, 국채와 회사채의 유동성 차이 때문인 것으로 판단한다.
4-2에서 보듯이, 미국정부채권 이자율(DLUT)의 상승 또는 변동성(SUT)의 증가가 한국정부채권 이자율(DLTB)의 상승을 견인하고 신용위험들(DLCA, DLCB)의 상승을 견인함으로써 회사채 금리는 상승할 수가 있음을 알 수가 있다. 이처럼 해외금리의 인상 또는 변동성의 증가가 당기(t)에서 환율의 변화 및 한국정부채권 이자율의 변화를 견인해서 차기(t+1)에서의 신용위험을 상승시키고 차차기(t+2)의 신용위험에도 영향을 주므로, 당기 해외금리 충격은 당기이후 회사채 금리를 상승시킬 수가 있음을 알 수가 있다.
첫째 한국정부채권 이자율과 회사채 신용위험은 미국정부채권 이자율의 수준 및 변동성에 매우 민감하지만, 환율의 변화는 민감하지 않았다. 둘째 미국정부채권 이자율의 상승 또는 미국정부채권 이자율 변동성의 증가는 즉각적인 한국정부채권 이자율의 상승을 견인하였다.
해외금리를 미국정부채권 이자율로 정하고, 2000년 10월부터 2014년 09월에서 만기3년 미국정부채권 이자율, 대미환율, 만기3년 한국정부채권 이자율, 만기3년 AA-등급 및 BBB-등급 회사채 금리들에 관한 시계열자료들을 사용하고 VAR을 통하여 확인한 분석결과들은 다음과 같다. 첫째, 한국정부채권 이자율과 신용위험은 모두 미국정부채권 이자율의 수준 변화 및 변동성 변화에 매우 민감하였다. 반면에 미국정부채권 이자율의 수준 및 변동성 변화에 의한 대미환율의 변화는 민감하다고 볼 수는 없었다.
후속연구
이와 같은 동적 관계의 존재 가능성을 감안해서, 본 연구에서는 자료들을 VAR(Vector auto-regression, Sims, 1980)으로 분석해서 해외금리 충격과 신용위험 간의 동적 관계를 검증할 것이다. 동적 관계분석에는 한국정부채권 이자율 및 환율의 변화에 의한 신용위험의 변화에 관한 검증도 포함될 것이다.
이런 점에 착안해서 본 연구에서는 회사채 금리에서 신용위험이 대표적인 해외금리인 미국정부채권 이자율의 변화에 얼마나 민감한가를 분석함으로써, 국내회사채 거래와 은행 등 금융회사의 위험관리에 있어서 해외금리 변화의 중요성을 강조하고자 한다. 시가총액기준으로 국내 채권시장에서의 회사채 거래는 1/2를 차지하므로, 본 연구에서 제시하는 분석결과는 회사채 투자자들에게도 매우 유용한 투자정보를 제공할 것이다.
하지만 미국정부채권 이자율이외 다양한 해외 요인들이 국내 자본시장의 안정성과 금융회사의 건전성에 어떤 영향을 주는지는 분석하지 못하였다. 이런 점은 본 연구의 후속 연구주제가 될 수가 있을 것이다.
이런 점에 반영해서 본 연구에서는, 해외금리 충격에 의한 신용위험의 변화에 관하여 분석하고자 한다. 해외금리 충격에 의한 신용위험 및 정부채권 이자율 변화에 관한 분석결과들은, 금융회사의 자산건전성 관리측면과 회사채 투자측면에도 관한 유용한 정보를 제공할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
회사채 신용위험은 어떻게 구하는가?
해외금리는 미국정부채권 이자율(yield)이며, 해외금리 충격은 해외금리 및 변동성 변화로 구분한다. 회사채 신용위험은 국내 회사채 금리의 로그(log yield)에서 한국정부채권 이자율의 로그를 차감한 값이다. 시계열 자료들은 만기3년 AA-등급 및 BBB-등급 회사채 금리, 만기3년 한국정부채권 이자율, 만기3년 미국정부채권 이자율과 대미환율에 관한 월간 자료이며 시계열 자료기간은 2008년 금융위기를 포함한 2000년 10월부터 2014년 09월까지이고, 분석결과는 다음과 같다.
회사채 가격과 회사채 금리는 어떤 관계인가?
일반적으로 회사채 가격과 회사채 금리는 서로 역의 관계가 존재하므로, 회사채 가격의 하락은 금리 상승을 의미한다. 그리고 회사채 금리는 무위험 자산에 해당하는 정부발행채권 이자율과 신용위험의 합이므로(Merton ,1974), 정부발행채권 이자율이 상승하거나 회사채 신용위험이 상승하면 채권 가격은 하락하게 된다.
회사채 신용위험의 관계에 관한 선행연구로는 어떤 것들이 있는가?
본 장에서는 회사채 신용위험의 관계에 관한 선행연구들을 소개한다. 신용위험에 관한 연구는 옵션가격평가모형에 대한 연구(Black and Scholes, 1973; Merton 1973)의 일환으로 시작되었는데, Merton(1974)은 옵션모형을 이용해서 회사채 금리를무위험이자율과 신용위험으로 분리해서 정의하였다. Merton의 신용위험은 발행기업의 부채비율, 발행기업 가치변동, 회사채 만기에 의하여 결정된다. 이후 신용위험에 연구들은 다양한 방향을 발전하였는데, Barnhill and Maxwell(2002)은 2요인 이자율모형(Longstaff and Schwartz, 1995)을 개선해서 신용위험이 환율 등 발행기업의 부채 비율과 같은 비체계적 위험이외에도 환율과 같은 거시경제변수들의 변화를 반영한 채권가격 모형을 제안하였다. 그런데 회사채 신용위험은 시장거래의 유동성에 의해서도 영향을 받으므로(Chen, Lesmond, and Wei, 2007; Longstaff, Mithal, and Neis, 2005), 발행기업의 재무상태 변화나 발행기업이 속한 경제의 거시경제변수의 변화와 회사채 금리의 상승 또는 하락 사이에는 시차가 존재할 수가 있다.
참고문헌 (16)
Bao, J., Pan, J., and Wang, J. (2011). The illiquidity of corporate bonds. Journal of Finance, 66(3), 911-946.
Barnhill Jr, T. M., and Maxwell, W. F. (2002). Modeling correlated market and credit risk in fixed income portfolios. Journal of Banking and Finance, 26(2), 347-374.
Dickey, D. A., Hasza, D. P., and Fuller, W. A. (1984). Testing for unit roots in seasonal time series. Journal of the American Statistical Association, 79(386), 355-367.
Granger, C. W. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods. Econometrica, 34(3), 424-438.
Johansen, S., and Juselius, K. (1990). Maximum likelihood estimation and inference on cointegration with applications to the demand for money. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52(2), 169-210.
Longstaff, F. A., and Schwartz, E. S. (1995). A simple approach to valuing risky fixed and floating rate debt. Journal of Finance, 50(3), 789-819.
Longstaff, F. A., Mithal, S., and Neis, E. (2005). Corporate yield spreads: Default risk or liquidity? New evidence from the credit default swap market. Journal of Finance, 60(5), 2213-2253.
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