금융 및 거시 경제 예측과 이자율 기간구조에 관한 에세이

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 금융 및 거시경제 예측과 이자율 기간구조에 대한 실증분석을 실시하였으며, 각 에세이는 다음과 같은 주요 시사점을 제시한다. 첫 번째 에세이는 금융 부문별 조기경보 모형의 개발 모형의 필요성을 제시하였다. 각 개별 금융부문은 전체 금융 사이클과 움직임을 같이 하는 경향이 있는데, 저축은행과 같이 고유의 위험에 따라 위기가 발생하는 경우도 존재한다. 따라서 이러한 위험 요인을 사전에 식별하고 전체 금융 사이클로 전이되는 것을 방지하기 위해 금융 부문별로 위험을 식별하고, 이를 조기에 경보할 모형이 필요함을 시사하였다.
두 번째 에세이는 첫 번째 에세이의 후속 연구로서 금융 위기 조기경보모형에 빅데이터를 접목하여 금융위기 조기경보 지수를 도출하였다. 이를 위해 구글 트렌드 데이터를 활용하였으며, 실증분석결과 빅데이터를 활용한 모형이 금융 위기 조기경보 기능을 수행할 수 있음을 확인하였다. 그러나 빅데이터의 정보를 정형화된 거시 데이터와 결합하였을 때 더 효과적으로 기능을 수행 할 수 있음을 추가로 확인하였고, 이는 경제 예측 및 현황 분석에 빅데이터가 활용될 가능성을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
세 번째 에세이는 미국의 장단기 금리차이(yield spread)가 갖은 경기변동에 대한 예측력이 현저히 감소하였음을 확인하고, 장단기 금리차이를 Hamilton and Kim(2002)에 따라 기대 요인(expectation component)와 기간 프리미엄(term premium)으로 쪼개서 예측력 하락의 원인을 분석하였다. 분석결과 대안정기 이후 금리차이가 갖는 예측력이 하락하였는데, 이는 상당부분 기간 프리미엄의 예측력 하락에 기인하는 것으로 나타났다. 그러나 구조적인 해석의 한계가 존재하여 이후 이를 보완할 수 있는 연구가 필요할 것으로 판단된다.
네 번째 에세이는 글로벌 Nelson-Siegel 모형을 활용하여 글로벌 이자율 요인의 움직임에 글로벌 유동성이 미치는 영향을 동적으로 분석하였다. 실증 분석결과 글로벌 이자율의 수준에 동적으로 영향을 미치는 것은 인플레이션이 아닌 글로벌 유동성으로 나타났으며, 글로벌 수준요인의 움직임에도 장기적으로 약 10%를 상회하는 설명력을 보유하는 것으로 나타났다. 이는 이자율 움직임에 인플레이션과 경기변동 요인을 중시하는 기존 연구의 한계를 벗어나 유동성의 역할에 대한 이해가 필요함을 제시하는데 주요 의의가 있다고 할 수 있다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1장 서론 1
• 제 2장 금융부문별 조기경보모형에 관한 연구 3
• 1. 서론 3
• 2. 조기경보모형의 방법론 및 종합조기경보지수 5
• 3. 금융부문별 조기경보지수 및 통합조기경보지수 16
• 4. 결론 26
• [부록] 28
• 제 3장 구글 트렌드 데이터를 활용한 금융위기 조기경보모형 연구 29
• 1. 서론 29
• 2. 선행연구 31
• 3. 활용자료 및 방법론 33
• 4. 실증분석 결과 35
• 5. 결론 40
• [부록 1] 41
• [부록 2] 42
• 제 4장 Has the predictability of the yield spread changed? 44
• 1. Introduction 44
• 2. Structural break test 45
• 3. Decomposition of the yield spread 51
• 4. Concluding remarks 54
• 제 5장 The role of global liquidity in the term structure of interest rates 55
• 1. Introduction 55
• 2. The role of global liquidity in the term structure of interest rates 57
• 3. Estimation results 63
• 4. Concluding remarks 70
• 제 6장 결론 72
• 참고문헌 73