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Journal of Money & Finance

  • : 한국금융연구원
  • : 사회과학분야  >  경제학
  • : KCI등재
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  • : 계간
  • : 1225-9489
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수록정보
수록범위 : 1권1호(1988)~34권2호(2020) |수록논문 수 : 464
금융연구
34권2호(2020년 06월) 수록논문
최근 권호 논문
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KCI등재

1정책금리 변화가 캐시플로우 경로를 통해 소비지출에 미치는 영향

저자 : 채희율 ( Hee-yul Chai ) , 한상범 ( Sang B. Hahn )

발행기관 : 한국금융연구원 간행물 : 금융연구 34권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 1-32 (32 pages)

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본 연구는 한국에서 통화정책의 캐시플로우 경로를 분석한다. 이를 위해 정책금리 변화에 따른 여신금리와 수신금리의 변화, 이에 따른 이자수지 변화의 방향과 크기, 그리고 지급이자 및 수취이자에 대한 소비지출의 민감도를 ARDL 공적분모형, 자금순환표와 가계금융·복지조사 자료를 활용한 패널 회귀모형을 통해 추정한다. 분석 결과 정책금리의 인상에 대해서는 수신금리보다 여신금리가 더 반응하고 인하에 대해서는 반대로 나타났다. 정책금리의 인상과 인하 양경우 모두 가계의 이자수지를 축소하는 방향으로 작용하였다. 차입가구의 금리민감 캐시플로우에 대한 소비지출 탄력성은 저축가구에 비해 높게 나타났다. 종합적으로 정책금리 인상과 인하 모두 캐시플로우 경로만을 볼 때 소비지출을 줄이는 방향으로 작동하였다. 다만 차입가구 캐시플로우 경로와 저축가구 캐시플로우 경로가 서로 상쇄되면서 종합적으로 그 강도는 약한 것으로 나타났다.


Changes in interest rates can affect household consumption expenditures through a variety of channels, including substitution effects, wealth effects, credit channel, cash flow channel, and aggregate demand channel. Most of these channels act to increase consumption expenditures when interest rates fall. But the direction of consumption change via cash flow channel is uncertain. This is because a decrease in interest rates leads to a decrease in interest payments, but also a decrease in interest receipts, and the sensitivities of consumption expenditures to interest payments and interest receipts are not the same.
This study analyzes empirically the cash flow channel of monetary policy in Korea. To this end, we estimate first the change in lending rates and deposit rates and interests balance following the change in the policy rate. The ARDL cointegration model is used to analyse the asymmetric movement of bank lending and deposit rates to the change in the policy rate. The sensitivities of consumption expenditure on interest payments and receipts are estimated based on the panel regression model using the data collected from the Household Finance and Welfare Survey.
The main results are as follows: the lending rates responded more to the policy rate increase than the deposit rates, and inversely to the policy rate cut. Both policy rate hikes and cuts acted to reduce household interest balances. The elasticity of consumption expenditure to interest-sensitive cash flows for borrowing households was higher compared to saving households. Overall, both policy rate hikes and cuts acted to reduce consumption expenditure when looking only at the cash flow channel. However, as the borrower cash flow channel and the saver cash flow channel canceled each other, its overall strength was weak.

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2머신러닝 알고리즘을 이용한 MBS 조기상환율 예측

저자 : 안지영 ( Jiyoung An ) , 임병권 ( Byungkwon Lim )

발행기관 : 한국금융연구원 간행물 : 금융연구 34권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 33-63 (31 pages)

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모기지론을 유동화하여 발행되는 주택저당증권(Mortgage-Backed Securities; MBS) 가치는 기초 자산의 현금흐름 변동에 중요한 영향을 받는다. 따라서 모기지론의 조기상환율을 정확하게 예측하는 것은 MBS의 발행자와 투자자에게 필수적인 요인으로 작용한다. 이에 본 연구는 최근 각광받고 있는 머신러닝 알고리즘을 활용한 조기상환율 예측 모형의 유용성에 대해 고찰하였다. 구체적으로 기존연구에서 통용된 변수(금리차이, 주택시장 요인 등) 및 모형과 함께 추가적인 변수(MBS 특성, MBS 발행 당시 시장특성 등) 그리고 3가지 머신러닝 알고리즘을 종합적으로 이용하여 조기상환율의 예측 정합성을 비교ㆍ분석하였다. 이를 토대로 어떤 모형 및 어떤 변수들이 조기상환율 예측에 유용하게 활용될 수 있는지 검증하고 해당 결과를 기초로 예측모형을 설계하였다. 본 연구의 분석결과에 의하면, 전통적인 선형회귀 방법론과 여타 머신러닝 알고리즘(Ridge, LASSO)과 비교할 때 Elastic net을 적용한 머신러닝 알고리즘의 경우에 더 높은 예측성과를 보였다. 또한, 금리차이 등 전통적으로 활용되는 변수 이외에도 MBS별 특성변수(기초자산 구성 비중, LTV, DTI 등)를 머신러닝 모형에 포함하는 경우에 조기상환율 예측성과가 가장 높게 나타났다. 이는 MBS의 조기상환율 예측에 있어 머신러닝 기반 모형이 유용하게 활용될 수 있으며, 조기 상환율의 정교한 예측을 위해서는 보다 다양한 변수를 고려할 필요성이 있음을 시사한다. 본 연구는 데이터에 기반 한(data-driven) 변수와 모형 그리고 파라미터 선택 과정을 알고리즘에 반영했다는 점에서 기존 머신러닝 관련 연구와 차별성을 갖는다. 또한 본 연구는 머신러닝 기법이 MBS 조기상환율 예측에 유용하게 활용 가능한지를 검증하고, 어떤 변수가 조기상환율 예측에 중요하게 활용될 수 있는지를 실증적으로 검증했다는 측면에서 이론적 그리고 실무적인 의의가 있다.


This paper investigates the predictive power of machine learning algorithm for predicting prepayment rates of Mortgage-Backed Securities (hereafter MBS). Since the value of MBS issued through securitization of mortgage loans is critically affected by changes in cash flows of underlying assets (mortgage loans), it is important for both issuers and investors to predict the prepayment rate of underlying assets in an MBS pool. Therefore, we construct the prediction model for MBS prepayment rates using machine learning algorithm and compares the predictive power between either distinct machine learning models or predictor variable sets.
To be specific, we compared the predictive power of the conventional model with the machine learning algorithm using variables such as mortgage interest rate spread and housing market factors, which were representatively used in the existing studies. In addition, by analyzing the model that adds the additional variables related to the attributes of underlying assets and the market condition variables at the time of issuance of MBS, we investigated how the predictive power varies according to the use of the predictor variables. Ridge Regression, LASSO, and Elastic net model were employed for each predictor variable set. To compare the prediction accuracy between those models and choose the optimal model, we embedded the model selection process in the algorithm so that the optimal model was selected based on the data.
The results of the analysis suggested that Elastic net model shows the best prediction performance. Moreover, the prediction performance was maximized with the predictor variable including the variables related to the underlying assets, such as LTV, DTI, interest rates etc.
This study is different from the existing machine learning research in that it builds data-driven process of selection for optimal variables, optimal models, and optimal parameters into the algorithm. In addition, this study empirically proves whether the use of machine learning can be more useful for predicting MBS prepayment rates, and suggests theoretical and practical implications by identifying which variables are important for prediction.

KCI등재

3글로벌 금융위기 전후 신흥국 금융불안 결정요인 변화 분석: 외국인 자금흐름을 중심으로

저자 : 정영식 ( Young Sik Jeong ) , 고덕기 ( Deokki Ko )

발행기관 : 한국금융연구원 간행물 : 금융연구 34권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 65-98 (34 pages)

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본 연구는 17개 신흥국의 1999년 1분기~2018년 2분기 패널자료를 이용하여 글로벌 금융위기 전후 신흥국 금융불안 결정요인 변화를 외국인 자금에 초점을 두고 분석하였다. 고정효과 패널분석 결과 외국인 증권투자 및 기타투자 자금 유입 확대는 신흥국 금융불안지수 하락(금융불안 완화)에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 금융위기 이후 외국인 증권투자 유입이 신흥국 금융불안지수에 미치는 영향이 확대되었고, 외국인 증권투자 중에서는 주식투자가 채권투자에 비해 영향이 큰 것으로 나타났다. 반면 외국인 기타투자는 금융위기 이후 신흥국 금융불안지수에 미치는 영향력이 축소된 것으로 분석되었다. 그리고 경상수지, 재정수지, 세계상품가격지수는 모두 금융위기 이후 신흥국 금융불안지수에 미치는 영향력이 금융위기 이전에 비해 확대된 것으로 나타났다. 한국만을 대상으로 한 반복최소자승법 분석에서는 금융위기 이후 외국인 증권투자, 외국인 주식투자, 외국인 채권투자, 외국인 기타투자 모두 한국금융불안지수에 대한 음(-)의 영향력이 전반적으로 확대된 것으로 나타났다. 또한 중국 금융시장불안이 한국 금융불안지수에 미치는 영향은 금융위기 이전 음(-)에서 금융위기 이후 양(+)으로 바뀌었고 최근까지 양(+)의 관계가 지속되고 있는 것으로 분석되었다.


This paper analyzes changes in determinants of financial stress in emerging economies before and after the global financial crisis (GFC) by using panel data ranging from 1Q1999 to 2Q2018 covering 17 emerging countries. In particular, we focus on foreign capital flows in emerging countries due to structural changes in the global capital flows since the GFC. The Financial Stress Index (FSI) is used to measure financial instability systematically and comprehensively. FSI is calculated as a single index and consists of three sub-sectors such as money market, FX market and stock market.
The results of the fixed effect panel regression show that the negative effect of foreign portfolio investment on the FSI after the GFC increases compared to the pre-crisis period, while the negative effect of foreign other investment (e.g. loans) decreases. In the case of foreign equity and debt securities, the negative effect of foreign equity securities on financial stress is greater than that of foreign debt securities. In the case of other variables, the negative effect of the current account balance, the fiscal balance, and the global commodity price index on the FSI in post-crisis period expands compared to the pre-crisis period.
Next, we analyze dynamic changes in determinants of financial stress in Korea using the recursive least squares method. The results indicate that the negative effect of foreign portfolio investment and foreign other investment on financial instability generally lifts after the GFC. Dynamically, the magnitude of these impacts greatly elevated right after the GFC and has continued. To be more specific, the negative impact of foreign portfolio investment on the Korean FSI after the GFC dramatically rises compared to the pre-crisis period, while the negative impact of foreign other investment (e.g. loans) slightly increases. In addition, the influence of unrest in the China stock market on the Korea FSI changed from negative (-) to positive (+) immediately right after the GFC, and this positive relationship has continued up to recently.
The results indicate that foreign portfolio investment and foreign other investment as well as current account and fiscal balance, and world commodity price index, warrant close monitoring to identify and prepare for financial risk in Korea and emerging economies. Our study also suggests that Korean policy authorities should strengthen their monitoring of the Chiness financial market and review the current macro-prudential measures focusing on the banking sector. In particular, this is because the influence of foreign portfolio investment on financial stress has become larger than that of foreign other investment.

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