한국 채권시장의 Shadow Rate 추정과금융시장에 미치는 영향

Abstract

본 연구는 한국의 Shadow rate(잠재금리)를 추정하고 이것이 금융시장에 미치는 영향을 파악하고자한시도이다. 명목 금리는 0%이하로 내려갈 수 없으나, 기관투자자를 비롯한 여러 투자자들이 시장에서 인지하고있는 금리는 이보다 훨씬 낮을 수 있다. 시장이 인식하고 있는 금리는 체감금리로써 시장의 여러 지표 및상황에 선행될 가능성이 높으며 이러한 금리를 Black(1995)은 Shadow rate로 정의한바 있다. Shadow rate를 시장이 인식하는 금리수준으로 표현하여 추정하기 위해서는 당연히 시장자료를 이용하여야할 것이다. 이에 본 연구에서는 한국의 Shadow rate를 추정하기 위해 시장 상황을 나타내는 대표적인 지표인채권 수익률의 금리 기간구조를 이용하였다. 또한 Shadow rate는 실제로 관찰되는 이자율이 아니기 때문에이를 추정하는 방법은 기존의 모형으로는 불가능하다. 이에 본 연구에서는 관찰 불가능한 변수를 추정할 수있는 칼만필터(Kalman Filter)방식을 이용하여 하여 추정하였다. 그리고 추정한 Shadow rate가 한국의금융시장에는 어떠한 영향을 주는지 금융위기 이전, 금융위기 이후, 전체기간으로 나누어 분석하였다. 본 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. Shadow rate를 추정한 결과 2016년 7월 기준으로 국고채이자율보다 1% 가량 더 낮은 0.355%의 값을 얻을 수 있었고 이렇게 추정한 Shadow rate가 금융시장에 어떠한영향을 미치는지 파악하기 위해 CD91, CP91, 원/달러환율, KOSPI지수, VKOSPI를 이용하여 금융시계열로분석하였다. 그 결과 그랜저인과관계 검정에서 Shadow rate가 거의 대부분 변수들을 인과하는 양상을 보였다. 또한 VECM 검정과 충격반응함수에서 CD91과 CP91은 전부 양(+)의 결과를 얻을 수 있었는데, 이는 Shadow rate가 단기금리의 이자율 상승에 큰 영향을 미친다는 사실을 의미한다. 그리고 VKOSPI에 음(-)으로 영향을주고 KOSPI지수는 대부분 양(+)의 반응을 보였는데, 이는 Shadow rate가 주식시장을 안정적으로 유지시키는기능을 지니고 있음을 보여준다.