상태공간모형을 이용한 신흥국 채권수익률 스프레드 분석

Abstract

본 연구에서는 신흥국가의 채권수익률 스프레드의 변화에 대한 동태적 과정을 분석한다. 한 국가의 채권수익률은 그 나라 고유의 경제상황과 글로벌 충격요인들에 의하여 결정되며 이때 이 채권수익률의 변동은 경제적 요인에 의해 결정되는 내재가치(fundamental value) 부분과 투자자들의 심리적 요인에 따라 변동하는 일시적 가치(transient value) 부분의 합으로 구성된다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 신흥시장에서의 채권수익률과 미국 국채수익률을 대용치로 하는 무위험수익률과의 차이로 추정하는 신흥시장 스프레드에 대한 변동을 상태공간모형(state space model)을 사용하여 내재가치와 일시가치로 분해하여 살펴봄으로써 신흥시장 스프레드의 변동이 경제적 요인에 부합되는지 여부를 판별해 보고자 한다. 신흥시장의 채권수익률로는 JP Morgan Chase에서 제공하는 각 신흥국별 주별 EMBIGS (Emerging market global bond index spread) 자료를 사용하며 상태공간모형은 Kalman filter 기법을 사용한다. 이를 위하여 EMBIGS 자료에 대한 시계열적 자기상관관계의 검정과 단위근 검정을 사전적으로 실시하여 상태공간모형 사용상의 정당성을 확보하고 상태공간모형으로부터 도출된 수익률 스프레드 격차(Yield Spread Difference: YSD)에 대한 내재가치와 관측된 YSD를 상호 비교함으로써 신흥국의 YSD가 과잉반응으로 유발되는지를 평가해 보기로 한다. 또한 이러한 과잉반응의 강건성 검정을 위하여 별도로 T-GARCH(Threshold Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity) 모형에서 도출되는 YSD의 변동성을 비교해 보기로 한다. 본 연구에서 채택한 신흥국가는 라틴아메리카 6개국, 유럽 4개국, 아시아 5개국 등 총 15개국을 대상으로 선정하였으며 표본기간은 주별 스프레드를 기준으로 1998년 4월~2008년 12월까지의 559주를 선택하였다. 스프레드 도출을 위한 범세계적 기준 수익률로는 미국의 10년 만기 재무성증권(treasury bond: TB) 유통수익률을 사용하였다. 본 연구에서 행한 두 가지 추정모형에 대한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 신흥국 스프레드의 변화는 내재가치보다는 심리적 가치인 일시가치에 의하여 주로 변화과정을 겪는 것으로 분석되었다. 이는 내재가치가 지속적 성격을 갖는다는 가정 하에 설정한 상태공간모형에 따른 것으로 분석 결과 내재가치는 장기적으로 거의 확정적(deterministic) 추세를 따르는 반면, 일시가치는 시계열의 안정성이 확보된 상태에서도 변동성의 주요인으로 나타났다. 둘째, 이러한 내재가치의 변동은 T-GARCH 모형에 의하여 분석한 수익률 변동의 비대칭적 변화에 대하여 거의 영향을 받지 않는 것으로 나타난 반면, 수익률 관측치에 대한 변동성은 비대칭적 변화에 대하여 두드러진 반응을 가져오는 것으로 분석되어 신흥시장에서의 수익률 변동이 주로 투자자들의 심리적 요인이 반영된 일시가치에 의하여 이루어지는 과잉반응의 존재를 확인하였다. 셋째, 이러한 과잉반응은 글로벌 충격요인들과 국가고유의 충격요인들을 동시에 감안한 다중회귀분석에서도 지속적으로 유효한 것으로 나타나 신흥시장에서의 채권수익률의 변동이 과도한 것으로 분석됨으로써 과잉반응을 사전적으로 억제할 수 있는 정책적 필요성이 제기되었다. 이와 같은 결과는 내재가치에 의한 채권수익률 변동보다는 심리적 요인이 반영된 일시가치에 의한 채권수익률 변동이 신흥시장에서의 주요한 채권시장 변동성을 설명한다는 기존의 연구결과들과 부합되는 것으로 볼 수 있다. 한편, 본 연구의 표본대상 기간에는 1998년 러시아 모라토리엄, 2002년 남미 외환위기, 2008년 전 세계적 금융위기 등 세 차례의 충격국면이 포함된 관계로 이러한 내재가치에 의한 변동이 과소 추정되었을 가능성도 제기될 수 있다. 향후로는 표본 시계열을 위기국면에 따라 재편성하거나 구조적 전환(structural break)을 탐지할 수 있는 확장된 칼만필터(extended Kalman filter) 기법에 의한 보다 정밀한 분석도 요구된다고 하겠다. 이는 추후의 연구과제로 남겨 둔다.