신용스프레드의결정요인에관한실증연구 ·...

신용스프레드의 결정요인에 관한 실증연구*

曺夏鉉**李承國․ ***

요 약

회사채와 같이 채무불이행 가능성을 내재하고 있는 위험채권의 가치를 결정

하는 요인은 다양하지만 대체로 부도확률 회수율 무위험 이자율 기업가치의, , ,

변화 그리고 채권에 내재하는 다양한 조건들이 영향을 미치게 된다 위험채권, .

에 내재되어 있는 채무불이행 가능성은 신용스프레드에 의해 표현되는데 일반,

적으로 이는 위험자산회사채의 수익률과 무위험 자산국채의 수익률 차이로( ) ( )

측정된다 따라서 무위험 자산의 가치가 주어져 있는 경우 위험채권의 가치를. ,

결정하는 문제와 신용스프레드의 크기를 결정하는 문제는 동일하다.

상태의존접근법을 따르는 모형 에서와 같이 위험채권의 가치가Merton (1974) ,

기업 자산가치의 변화와 레버리지 비율과 같은 구조적 요인에 의해 결정되는

구조형 접근법에서는 자산가치가 부채수준 이하로 떨어지면 부도가 발생한다

고 가정한다 따라서 이 접근법에서는 기업의 자산가치변동성 부채수준 무. ( ), ,

위험 이자율 등이 위험채권의 가격결정에 있어 중요한 요인으로 간주된다 무.

위험 이자율의변화를고려하여 모형을확장한Merton Longstaff-Schwartz(1995)

에서는 무위험 이자율이 상승할 경우 위험채권의 채무불이행 가능성이 낮아져

신용스프레드가 감소한다고 주장한다 그러나 이러한 주장은 무위험 이자율이. ,

상승하는 경우 기업의 부채부담이 증대되어 채무불이행 가능성이 상승할 것이

라는 일반적인 직관과는 상반된다 즉 신용스프레드와 무위험 이자율이 음. , (-)

의 관계를 가진다는 구조형 모형에서의 함의는 무위험 이자율의 상승으로 기

업의 자본구조가 변화하고 이로 인해 자산가치의 변동성이 커질 수 있기 때문

에 무위험 이자율이 신용스프레드에 미치는 동태적 효과를 제대로 반영하지

못한다고 볼 수 있다 구조형 모형에 대해서는 다음과 같은 비판이 제기될 수.

있다 일반적으로 회사채 시장은 상대적으로 높은 거래비용과 낮은 거래량을.

가지는 경향을 가지고 있으므로 신용스프레드의 크기는 채무불이행 가능성에

대한 위험프리미엄 이외에 유동성프리미엄과 같은 다른 요인에 의해 영향을

* 최초심사일 년 월 일 최종심사일 년 월 일(2004 6 13 ), (2005 2 5 )

** 연세대 경제학부 교수, [email protected]*** 연세대 경제학과 박사과정, [email protected]

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析52

받을 수 있다 따라서 신용스프레드의 크기를 결정하는 방식에 있어서 부도 가.

능성만을 고려하는 순수한 상태의존계약의 관점은 실제 시장에서 평가되는 신

용스프레드를 분석하는 데 한계를 가지는 것으로 판단된다.

본 연구는 미시적으로는 위험채권의 가치평가문제에서부터 거시적으로는 금

융시스템의 안정성을 나타내는 중요한 지표로 인정받고 있는 신용스프레드의

결정요인에 대해 여러 가지 변수들과 방법론을 이용하여 분석하였다 이와 관.

련된 기존 국내외 실증분석과 마찬가지로 신용스프레드를 결정하는 주요한 요

인들을 분명하게 식별해 내지는 못하였지만 대략적으로 무위험 이자율과 장기,

적인 공행성 을 가지고 있으며 주가 등으로 표현되는 거시경제상(co-movement)

태 모형에 의해 산출된 예상부도확률 등에 영향을 받고 있음을 파악할 수, EDF

있었다 구체적으로 무위험 이자율이 신용스프레드에 미치는 영향은 단기와. ,

장기에 걸쳐 차이가 있으며 기간스프레드 주가지수 수익률 그리고 회사채발, , ,

행액 등의 지표는 신용스프레드의 단기적인 변화에 대해 별다른 설명력을 가

지지 못하였다 하지만 경기동행지수나 주가지수로 표현되는 거시경제상태. , ,

등은 신용스프레드에 유의적인 영향력을 가지는 것으로 나타났다 이러한EDF .

연구는 등급별 신용스프레드의 주요 결정요인을 식별하는 데 도움이 되며 이,

는 위험채권이나 신용파생상품의 가격결정 문제에 있어서 상당히 중요한 문제

이다 또한 리스크관리의 측면에서도 부도율또는 회수율과 같은 변수들이 금. , ( )

리 금리기간구조 또는 거시경제상태의 다양한 형태에 따라 어떤 움직임을 보, ,

이는지 파악하는 데 도움을 줄 수 있다.

핵심주제어 신용스프레드 채무불이행 가능성 구조형 모형 모형 축약형: , , , EDF ,

모형

JEL : C20, C32, G13, G33

서론.Ⅰ

회사채와같이채무불이행가능성을내재하고있는위험채권(defaultable bonds)

의 가치를 결정하는 요인은 다양하지만 대체로 부도확률 무위험 이자율 기업가, ,

치의 변화 그리고 채권에 내재하는 다양한 조건이 채권가치에 영향을 미치는 것,

으로 알려져 있다 위험채권에 대한 이론적인 가치평가모형은 크게 구조형 모형.

과 축약형 모형 으로 구분된다(structural-form model) (reduced-form model) .1)

1) 구조형 모형은 부도과정을 내생적인 변수로 모형화하는 데 비해 축약형 모형은 부도발, 생

신용스프레드의 결정요인에 관한 실증연구 53

등과같이 위험채권의가치가기업자산Merton(1974), Longstaff-Schwartz(1995) ,

가치의변화와자본구조 와같은구조적인요인에의해결정되는(capital structure)

접근법을 구조형 모형이라고 부른다.2) 구조형 모형은 기업의 자산가치에 대한 확

률과정을구체적으로명시하고이러한자산가치가특정임계수준 이하(threshold)

로 떨어질 때 채무불이행이 발생한다고 가정한다.

위험채권에내재되어있는채무불이행가능성은신용스프레드 에(credit spread)

의해 표현되는데 특히발행주체인기업의 부도 가능성에노출되어있는회사채의,

경우에신용스프레드는위험회피적인투자자 가무위험자산대(risk-averse investor)

신 이러한 위험자산을보유하는데 따르는추가적인 보상을의미한다 일반적으로.

이는 위험자산회사채의 수익률과 무위험자산국채의 수익률 차이로 측정된다( ) ( ) .

따라서 무위험자산의가치가주어져 있는 경우 위험채권의 가치를결정하는 문제,

와 신용스프레드의 크기를 결정하는 문제는 동일하다.3)

상태의존계약 의관점을따르는 모형 에서(contingent claims approach) Merton (1974)

채무불이행가능성은기업의부채수준을의미하는레버리지비율 이(leverage ratio)

높아짐에 따라 증가한다 또한 기업의자산가치 변동성이증가하는경우에도 채무.

불이행 확률이 상승하고 그 결과 신용스프레드도 증가하게 된다 이러한 결과들, .

을 바탕으로 신용스프레드는 기업의 부채수준과 자산가치 변동성의 함수로 모형

화된다 즉 동 모형은 옵션가치평가모형에 기초하여 신용스프레드의 주요 결정요. ,

인 이기업의레버리지비율과자산가치의변동성이라는것이다 무위(determinants) .

험이자율의변화를고려하여 모형을확장한 에서는Merton Longstaff-Schwartz(1995)

을 포아송과정과 같은 외생적인 확률과정으로 간주하므로 신용스프레드의 주요한 결정인

자인 부도의 원인에 대한 이론적인 설명이 불가능하다 따라서 축약형 모형을 이용한 신.

용스프레드의 결정요인을 실증적으로 식별하는 작업은 수행하기 어렵다 하지만 이 모형. ,

은 무재정원리 과위험중립확률 만을이용한다(no arbitrage condition) (risk-neutral probability)

는 측면에서 실무에서 사용하기에 편리하다 이러한 축약형 모형은. Jarrow-Turnbull(1995),

등이 대표적이다Jarrow, Lando, and Turnbull(1997), Duffie-Singleton(1999) .

2) 여기서 자본구조는 부채비율 레버리지비율 등과 동일한 의미로 사용된다, .

3) 최근 외국에서는 신용파생상품시장의 활성화로 프리미엄이 새로운 신용리스크 측정CDS

지표로 부각되고 있다 이론적으로 프리미엄은 신용스프레드와 동일한 크기를 가지. CDS

게 되지만 파생상품시장의 특성상 이 변수가 채권시장의 신용스프레드보다 가격발견,

의 효율성이 높을 것으로 예상된다(price discovery) .

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析54

무위험 이자율이 상승할 경우 위험채권의 채무불이행 가능성이 낮아져 신용스프

레드가 감소하게 된다 즉 무위험 이자율도 기업의 부도확률에 영향을 미치게 된. ,

다 그러나 에서의이러한주장은무위험이자율이상승하. , Longstaff-Schwartz(1995)

는 경우 기업의 부채부담이 증대되어 채무불이행 가능성이 상승할 것이라는 일반

적인 직관과 상반된다 즉 신용스프레드와 무위험 이자율이 음 의 관계를 가진. , (-)

다는 구조형 모형에서의 이러한 함의는 무위험 이자율의 상승으로 기업의 자본구

조가 변화하고 이로 인해 자산가치의 변동성이 커질 수 있기 때문에 무위험 이자

율이 신용스프레드에 미치는 동태적 효과를 제대로 반영하지 못한다고 볼 수 있

다.

한편 와같은초기축약형모형 에서위험채권, Jonkhrt(1979) (reduced-form model)

의 수익률은 무위험 이자율에 부도 가능성에 대한 위험프리미엄이 더해지는 형태

이므로예상부도확률 이일정할경우무위험이자율이(expected default probability)

상승하면 신용스프레드도 증가하게 된다 비교적 최근의 축약형 모형인. Jarrow-

에서포아송과정으로표현되는부도과정은무위험이자율의확률과Turnbull(1995)

정과 독립적이므로 무위험 이자율은 신용스프레드에 영향을 미치지 않는다.

이와 같이 두 변수의관계에 대한이론적인 위험채권가치평가모형에서의 다른,

주장에대해 는공적분검정 을이용한실증Bevan-Garzarelli(2000) (cointegration test)

분석을통해신용스프레드와국채수익률이분석시계 에의존하고 장(time horizon) ,

기에는 양 의 상관관계를 갖는다는 사실을 제기한 바 있다(+) .4)

무위험 이자율과 신용스프레드 사이의 관계에 대한 국내 연구로는 서병선․김혁황 이 있다 이 연구에서는 무위험 이자율의 대리변수로 국채수익률을 사(2002) .

용하고 위험채권의 수익률로 회사채수익률을 사용하여 이들의 장기균형관계를 추

정하고충격반응분석 을이용하여국채수익률과신용스프(impulse response analysis)

레드의 관계를 동태적으로 분석하였다 이들의 실증분석 결과 국채수익률과 회사. ,

채수익률은 장기균형관계를 갖고 있는 것으로 나타났으며 또한 국채수익률이 상,

4) 이와 관련하여 은 단기 미재무부 채권수익률과 부도확률 사이의 양, Fridson et al.(1997) (+)

의 상관관계를 제시하였고 은 기업이 자산가치의 변화에 반응, Collin-Dufresne et al.(2000)

하여 자본구조 즉 부채비율 을 조정할 수 있으므로 이러한 점을 고려하면, (leverage ratio)

기업의 부채비율이 평균회귀성향을 보이는 정상적인 과정 임을 제기하(stationary process)

였다.


승하면 단기적으로 신용스프레드가 감소하지만 회사채수익률이 동시에 상승하고

개월 이후에는 신용스프레드가 확대된다는 사실을 제기하였다6 .

회사채 가치를 평가하기 위한 구조형 모형에 대해서는 다음과 같은 비판이 제

기될수있다 일반적으로회사채시장은상대적으로높은거래비용과낮은거래량.

을 가지는 경향을 가지고 있으므로 신용스프레드의 크기는 채무불이행 가능성에

대한위험프리미엄이외에유동성프리미엄 과같은다른요인을(liquidity premium)

포함하고 있을 수 있다 따라서 신용스프레드의 크기를 결정하는 것 즉 위험채권. ,

의 가치를 평가하는 방식에 있어서 채무불이행 가능성만을 고려하는 순수한 상태

의존계약의 관점은 실제 시장에서 평가되는 신용스프레드를 분석하는데 한계를

가지는 것으로 판단된다.5) 즉 회사채시장은 국채시장이나 주식시장에 비해 유동,

성이 부족하므로 신용스프레드에는 부도위험만으로 설명되지 않는 부분이 존재한

다 따라서유동성이부족한자산을 거래하는투자자들은자산의 부도위험이 전혀.

없다고 하더라도 매도나 헤징포지션의 구축위험을 보상받기를 원할 것이다.6)

이와 같이 시장의 불완전성과 거래의 제약에도 불구하고 상태의존계약의 접근,

법을 사용하는 대부분의 기존 위험채권 가치평가모형에서 신용스프레드는 대부분

부도위험에의해설명되는것으로간주되어왔다 따라서부도위험이외에회사채.

의 신용리스크에 영향을 주는 다른 요인들은 거의 고려하지 못하였다 그러나 현.

실적으로신용스프레드는부도로인한기대손실 에비해훨씬(expected default loss)

큰 값을보이는데 이를 신용스프레드퍼즐 이라고부른다, “ ”(credit spread puzzle) .

따라서 일반적으로 시장참여자들은 신용스프레드 내에 예상부도위험 이외에 유동

성위험과 같은 다른 요인들이 존재할 것으로 생각한다.7)

5) 일반적으로 구조형 모형에 의해 측정되는 기업의 부도위험은 실제 관찰되는 신용스프레

드를 과소추정하는 것으로 알려져 있는데 이는 구조형 모형이 옵션이론의 표준적인 가,

정인 완전시장 과 연속적인 거래 를 가정하고 있기 때문(perfect market) (continuous trading)

으로 판단된다.

6) 이외에도 기업가치가 연속적인 확산과정을 따른다고 가정하는 구조형 모형과는 달리 신, ,

용도 변화에 의해 기업가치는 종종 점프 를 하는 것으로 보여진다 이러한 점프 가(jump) .

능성도 신용스프레드의 결정요인이 될 수 있으므로 구조형 모형의 방식을 따르는 경우,

라도 기업가치의 동학에 대한 모형화에서 연속적인 확산과정인 브라운과정에 불연속적인

포아송과정을 결합하는 점프 확산과정 을 이용하는 것이 보다 현실- (jump diffusion process)

적이라고 판단된다.

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析56

이러한점을고려하여 은신용스프레드의결정요인을부도손실Elton et al.(2001)

위험 세금 차이 시장리스크 프리미엄으로 구분하여 상대적인 영향력을 실증적으, ,

로 검토하였다 부도손실은 회사채 발행주체의 채무불이행으로 인한 예상 손실위.

험을 의미하며 세금프리미엄은미국의경우에 국채의이자지급에는주정부의세,

금이 부과되지않지만 회사채에는부과되기때문에세후수익률을보상하기 위해,

서 회사채는 더 높은 수익률을 가져야 함을 의미하는 것이다 세 번째 요인인 리.

스크 프리미엄은 주식가치에 영향을 미치는 체계적 위험요인(systematic risk

에 회사채수익률이 국채수익률에 비해 더욱 민감하게 반응하여 변동성이factors)

크기 때문에 필요한보상을의미한다 이러한요인들이신용스프레드에 미치는영.

향을비교한결과 은부도위험으로인한스프레드의크기는실제, Elton et al.(2001)

관찰되는 신용스프레드의 를 넘지 않는다는 사실을 발견하였다25% .

도신용스프레드의결정요인을구조형모형에의해측정Delianedis-Geske(1999)

되는 부도위험과 유동성프리미엄 세금 시장요인 등으로 구분하여 상대적인 크기, ,

를 분석하였는데 부도위험에 의한 스프레드의 크기가 등급의 회사채 경우에, AAA

등급인경우에 밖에되지않는다고주장하였다 한편5%, BBB 22% . , Collin- Dufresne

은 신용스프레드변화를유발하는결정요인을광범위한후보변수들을et al.(2000)

사용하여 검토하였는데 기존 구조형 모형에 의해 신용스프레드의 결정인자로 알,

려져 있는 변수들의 설명력이 상당히 제한적임을 확인하였다 즉 부도율 변화와. ,

회수율변화가관찰된신용스프레드변화의약 만을설명할수있음을실증적25%

으로 보였다 이들은 신용스프레드를 종속변수로 하고 다양한 설명변수들을 사용.

한여러회귀식의잔차가매우상관되어있으며 주성분분석, (Principal Component

의결과는회귀잔차들이대부분하나의공통요인 에의해Analysis) (common factor)

추동되고있음을보였다.8) 이러한결과로부터얻을수있는하나의함의는누락된

7) 는 신용스프레드 퍼즐의 원인을 분산화하기 어려운 부도위험 때문Amato-Remolona(2003)

으로 보았다 특히 회사채 수익률분포는 되어 있는데 이러한 분포적 특. negatively skewed ,

징으로 인해 부도위험은 분산시키기 어렵다는 것이다.

8) 주성분분석 은 다변량 통계기법 중 하나로 변수들 간의 상(Principal Component Analysis)

관관계를 이용하여 여러 변수들로 측정된 자료를 소수의 차원으로 묶어서 새로운 변수로

축소시킴으로써 정보량을 축소시키고 연구자가 알지 못했던 변수들 간에 내재하고 있는,

체계적인 구조를 발견하려는 분석기법이다 특히 많은 설명변수를 사용하는 회귀분석에.


설명변수가 기업 고유의 특성을 나타내는 것은 아니라는 것이다 따라서 이들은.

여러 거시경제적 변수와 금융변수를 하나의 공통요인에 대한 대리변수로 검토하

였으나 어떤 변수가 공통의 체계적인 요인인지는 식별하지 못하였다.

이러한 기존 연구결과를 바탕으로 본 연구에서는 무위험 이자율의 변화로 표현

되는 금리변동위험과 신용스프레드로 표현되는 신용리스크가 어떻게 연관되어 있

으며 등급별신용스프레드를결정하는주요한요인 이어떤것인지를식별, (factors)

하고자 한다 또한 신용스프레드와 무위험 이자율의 관계가 경기순환국면에 어떻.

게 의존하는지를 실증적으로 분석할 것이다 이러한 논의는 등급별 신용스프레드.

의 주요 결정요인을식별하는데도움이될것이며 이는위험채권이나 신용파생상,

품의 가격결정문제에있어서 상당히중요하다 또한 리스크관리의측면에서 신용.

리스크를 측정하는데 있어 중요한 요인인 부도율또는 회수율과 같은 변수들이( )

금리 금리기간구조 또는 거시경제상태의 다양한 형태에 따라 어떤 움직임을 보, ,

이는지 파악하여 금융기관이 신용리스크를 관리하는 데에도 도움이 될 수 있을

것이다 여러 신용등급의 회사채에투자하는투자자의 입장에서각등급의신용스.

프레드에서 개별 구성요인들이 차지하는 영향력이 다르다면 채권투자의 의사결정

에 있어서도 등급별 신용스프레드의 결정요인을 식별하고 그것의 영향력을 파악

하는 작업은 매우 중요하다고 판단된다.

본 연구는 다음과 같이 구성되어 있다 제 장 절에서는 위험채권의 이론적인. 1Ⅱ가치평가모형들을 통해 신용스프레드의 결정요인으로 알려져 있는 변수들을 식별

하고 제 장 절에서는이론모형에서주요한결정요인인무위험이자율과신용스, 2Ⅱ프레드의이론적상관성을간략하게검토해볼것이다 제 장 절에서는. 3Ⅱ Bernanke-

등의금융증폭이론 에서중요하게고려되는Gertler(1995) (financial accelerator theory)

신용도가낮은채권 의신용스프레드가경기예측력을얼마나가지(high-yield bond)

는지에 대해 국내외 실증분석 결과를 검토할 것이다.9) 다음으로 제 장에서는 국Ⅲ서 변수들 사이의 상관성으로 인해 발생하는 다중공선성 과 같은 문제를(multicollinearity)

해결하기 위해 다수의 설명변수들을 소수의 새로운 요인으로 축소시키며 각각의 요인들

을 독립적 으로 만들기 위해 이용된다(orthogonal) .

9) 금융증폭이론 은 금융변수들이 어떻게 경기변동을 증폭시키고(financial accelerator theory)

파급시키는지를 규명하고자 하는 이론이다 이러한 메카니즘을 설명하는 모형은 여러 형.

태가 있는데 이들의 공통점은 다음과 같다 신용시장에서 정보비대칭과 같은 마찰이, . a.

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析58

내 시계열자료를 이용한 실증분석을 통하여 제 장에서 검토한 이론적인 관계 및Ⅱ국내외 실증연구 결과와 비교해 볼 것이다 제 장 절에서는 신용스프레드 무위. 1 ,Ⅲ험 이자율의 시계열적 특성에 대해 살펴보고 제 장 절에서는 신용스프레드와, 2Ⅲ국채수익률의 상관성을 파악한 후 이 두 변수의 관계가 경기순환의 국면에 따라,

어떻게 달라지는지를 실증적으로 검토해 볼 것이다 다음으로 제 장 절에서는. 3Ⅲ신용스프레드와집계부도율또는예상부도확률(Expected Default Frequency : EDF)

사이의관계에대해단순회귀분석 검정 모형등을통해파악, Granger causality , VAR

할 것이다 마지막으로 제 장은 결론 및 시사점을 정리할 것이다. .Ⅳ

신용스프레드의 결정요인에 대한 기존 연구.Ⅱ

이론모형에서 신용스프레드의 결정요인1.

위험채권의 가치평가모형 즉 신용스프레드의 크기를 결정하는 이론 모형에서,

는 채권발행기업의 채무불이행 확률이 중요한 요인으로 간주된다 위험채권 가치.

평가모형중구조형접근법 은채권발행기업의자산가치와(structural-form approach)

부채수준을 비교하여 부도확률을 파악한다 즉 구조형 모형은 기업 자산의 시장. ,

가치가 부도확률을 결정하는 핵심적인 요인이라는 경제학적 관점에서 출발하고

있다 구조형모형은 의상태의존계약에기초하고있는데 이러한모. Merton(1974) ,

형은다음과같은장점을가지고있다.10) 우선 자산가치에대한시장정보주가와, ( )

존재하며 이에 따라 외부자금이용에 대한 비용과 내부자금이용의 기회비용 차이인 외부

자금 프리미엄 이 존재함 외부자금 프리미엄은 차입자의 재(external finance premium) . b.

무건전성과 음 의 관계를 가짐 차입자의 재무상태는 전체 경제상황에 의존하게 됨(-) . c. .

즉 경기가 좋을 때는 기업의 자산가치와 현금흐름이 좋아지고 불경기 때는 악화됨, . d. 차

입자의 경기순행적 금융상태는 외부자금 프리미엄의 경기역행적 움직임을 의미하므로

이것이 차입자의 소비와 전반적인 경제활동을 증폭시키는 역할을 하게 됨.

이와 같이 현재의 경기상태가 외부자금 프리미엄의 변동을 통해 차입자의 경제활동에,영향을 미치게 되어 경기변동의 진폭을 확대시키는 방향을 작동하는 메커니즘이 금융증

폭과정이다 이러한 외부자금 프리미엄에 대해 가장 적절한 대리변수가 고수익 채권의.신용스프레드이다.


기업 재무상태에 대한 정보가 있는 경우 상대적으로 쉽게 적용할 수 있다 또한.

위험채권의 가격결정을 옵션이론으로 접근함으로써 부도발생의 경제학적 근거를

제시할 수 있다는 장점을 가지고 있다 이러한 구조형 모형의 범주에는 모. Merton

형 모형 모형 이하 모형 등이포(1974), Black-Cox (1976), Longstaff-Schwartz (1995)- LS -

함된다.

일반적으로 구조형 접근법에서 신용스프레드에 영향을 주는 결정요인들은 다음

과 같이 정리될 수 있다.

무위험 이자율의 변화①

구조형 모형에서 무위험 이자율과 신용스프레드는 음 의 관계를 가지고 있는(-)

데 이는 주로 무위험 이자율의 상승이 기업 자산가치의 위험중립 확률과정에서,

추세 의 증가를 가져오는 것으로 간주되기 때문이다(drift) .

수익률곡선의 기울기 변화②

모형에서는 무위험채권의 단기이자율이 장기이자율의 수준으로 평균회귀하LS

면 무위험 금리기간구조의 기울기가 커질 경우에 기대 단기 선도금리무위험 이, (

자율를 상승시켜 부도확률이 하락하고 그에 따라 신용스프레드가 줄어들게 된다) .

이와 다른 관점에서는 수익률곡선 기울기의 감소가 경제상황의 악화를 함의하므

로기대회수율의 감소가예상된다 따라서수익률곡선의기울기가작아지는 경우.

에 신용스프레드가 증가하게 될 것이다.

신용스프레드와 금리기간구조의 관계에 대한 연구는 주로 실증적인 것인데,

10) 구조형 모형의 논리를 이해하기 위해 할인채 한 개를 발행한 기업을 고려해보자 채권.

만기일에 기업의 자산가치가 채권의 액면가보다 낮다면 기업은 보유자산을 모두 매각하

더라도 부채를 상환할 수 없다 하지만 유한책임을 지닌 주식보유자들은 그러한 상황에. ,

서 채무불이행을 선언해 버릴 수 있다 따라서 만기일에 채권보유자들에게 돌아가는 지. ,

급액은 채권의 액면가보다 작게 될 것이다 즉 만기일에 기업의 자산가치가 채권의 명. ,

목가치보다 낮다면 주주들은 기업의 자산을 채권보유자에게 매도할 수 있는 옵션을 가

지고 있는 셈이다 반면 만기일에 기업의 시장가치가 채권의 액면가보다 높다면 채권보. ,

유자들은 그들이 기업에 제공했던 대출을 회수할 수 있을 것이다.

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析60

는신용스프레드와금리기간구조의기울기사이의음 의상관관계를Duffee(1996) (-)

발견한 후에 이들의 관계가 경기순환으로부터의 관계에 의해 발생하는 것으로 추

론하였다 는 증가율이신용스프레드의회귀식에유의적인설명. Duffee(1996) GDP

변수로 포함된다는 사실을 발견하였다.

기업 레버리지 비율의 변화③

기업의부채수준 과자산가치 의비율인레버리지비율 이커지면신용(K) (V) (K/V)

스프레드가 증가할 것이다 옵션이론에 기반하는 구조형 모형에서 자산가치는 기.

초자산 이고 부채수준은행사가격 에대응된다 즉 기(underlying asset) , (strike price) . ,

업의 자산가치를 나타내는 주식가치가 증가하면 풋옵션의 행사 가능성부도확률( )

이 낮아져 신용스프레드가 감소하게 될 것이다.

자산가치 변동성의 변화④

위험채권의 가치에 대한 상태의존계약의 접근법은 회사채의 보유가 기업 자산

가치를기초자산으로하는콜옵션에대해매도포지션 을취한것과(short position)

유사한 특징을 가진다고 간주한다 이 경우 옵션의 가치는 기초자산의 변동성이. ,

커짐에 따라 증가하므로 구조형 모형에서는 신용스프레드가 기업 자산가치의 변

동성이 증가함에 따라 커진다고 본다 즉 자산가치의 변동성 증가는 예상부도확. ,

률의 상승을 의미하게 된다 기존 실증연구에서 자산가치의 변동성은 주가지수의.

내재변동성 을 주로 이용한다(implied volatility) .

경기상황의 변화⑤

예상부도확률이 변하지 않더라도 기대 회수율의 변화로 인해 신용스프레드의

변화는 가능한데 기대 회수율은 전반적인 경기상황의 함수이므로 신용스프레드,

는 거시경제상황에 의존하게 될 것이다 위험채권에 대한 가격결정모형에서는 이.

상에서 언급한 가지 변수를 신용스프레드의 주요한 결정요인으로 간주하고 있5


다.11) 다음 절에서는 국채수익률을 대리변수로 사용되는 무위험 이자율과 신용스

프레드의 상관성에 대해서 보다 구체적으로 살펴볼 것이다.

신용스프레드와 금리변동의 상관성2.

일반적으로 구조형 모형에서 신용스프레드 변화와 무위험 이자율 변화 사이의

상관성을 결정하는 것은 다음 두 가지 효과에 의해서이다.

기업 자산가치에 대한 확률과정에서의 효과①

무위험이자율이상승할때기업가치과정에서추세 가증가하므로부도확(drift)

률이 감소하여 회사채의 위험프리미엄이 줄어들게 된다 따라서 이러한 효과는. ,

신용스프레드와국채수익률사이의역관계 를함의하는것이다(negative relation) .

기업 자산가치와 무위험 이자율의 상관성으로 인한 효과②

모형은 주가로 표현되는 기업의 자산가치와 무위험 이자율이 상관되어 있지LS

않다는 모형의 가정을 완화하였으며 기업가치와무위험이자율의 상관성Merton ,

이 강할수록 신용스프레드 변화와 국채수익률의 변화 사이의 상관성도 강해진다

고 주장하였다 만약 이러한 상관관계가 존재하고 이 관계가 음 의 상관성을 보. (-)

인다면 이자율 상승은 자산가치의 하락을 가져와 신용스프레드를 증가시키는 경

향을 보이게 될 것이다 이 경우에는 첫 번째와 두 번째 효과 중 크기가 큰 것에.

의해 두 변수의 관계가 결정될 것이다 반대로 기업의 자산가치가 이자율과 양. (+)

의 상관성을 가지고 있다면 이자율 상승은 첫 번째 효과와 동시에 나타나 신용스

프레드를 줄이는 방향으로 작용하게 될 것이다.

따라서 구조형 모형에서 신용스프레드와 무위험 이자율의 음 의 상관성을 가(-)

정하는 것은 다음과 같은 경우를 상정하는 것이다 기업가치와 무위험 이자율은.

11) 이외에도 채권의 회수율 이 가치에 영향을 미치는 주요한 요인이지만 신뢰(recovery rate) ,

할 만한 자료를 입수하기 어려워 본 실증분석에서는 제외되었다.

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析62

음 의 상관성을 가지고 있음에도 첫 번째 효과가 지배적인 경우이거나 아니면(-) ,

기업가치와 무위험 이자율이 양 의 상관성을 가지고 있어 두 가지 효과가 동일(+)

한 방향으로 작동하는 경우이다.

회사채의신용스프레드가국채수익률과음 의상관관계를가진다는사실은이(-)

론적인 구조형 모형뿐 아니라 기존 다수의 실증연구들도 이를 확인하고 있다 하.

지만 다음과 같은 두 가지 이유 때문에 그러한 결론에 의문이 제기될 수 있다, .

첫째 기존의 대부분실증분석들이회사채 스프레드와무위험 이자율 간의 단기,

적인움직임 에만주목함으로써두변수의시간에걸친장기공(short-run dynamics)

행성 에대한정보는포착하지못하였다(long-run co-movement) .12) 둘째 만약회사,

채 스프레드와 국채수익률이 비록 개별 변수들은 평균회귀하지 않더라도 두 변수

간의특정선형결합이평균회귀하는공적분관계 를가진다면(cointegrated relation) ,

변수들의 수준값을 고려하지 않는 단순 회귀모형에서 수익률의 변화를 신용스프

레드의 변화에 연결하는 회귀계수 추정치는 편의 를 가질 것이다(bias) .

이와 관련하여 앞서 언급한 와 마찬가지로, Bevan-Garzarelli(2000) Morris et

은 회사채수익률이 국채수익률과 공적분관계를 가지고 있으며 신용스프al.(1998) ,

레드와국채수익률사이의관계는분석시계 에의존한다는사실을제(time horizon)

기하였다 동 실증분석에서는 단기에 국채수익률의 상승은 신용스프레드를 감소.

시키는 것으로나타나구조형 모형에서의 이론적함의를지지하고있지만 장기에,

서는 국채수익률의 상승이 신용스프레드의 증가로 나타나 상반된 결과를 보여주

었다.

단기에 나타나는 신용스프레드와 국채수익률의 음 의 관계는 신용경색(-) (credit

으로인한일시적인안전자산으로의도피현상 으로설명이crunch) (flight to quality)

가능하다 그러나 초기에 발생한 국채수익률의 상승은 시간이 흐름에 따라 회사. ,

채 수익률을 점차적으로 더욱 크게 상승시키게 된다 이는 다시 신용스프레드를.

증대시키고 결과적으로 무위험 이자율과 신용스프레드 간에 양 의 상관관계를(+)

야기할 것이다 따라서이러한 결과는명목이자율이높으면 위험채권의 보유에대.

12) 최근의통계이론에의하면 확률변수사이의공행성 은선형상관계수, (co-movement) (correlation

coefficient)가 아니라 에 의해 파악되어져야 하나 본 연구에서는 상관성copula function ,

과 공행성 또는 동조화 을 구분하지 않고 사용할 것이다(correlation) ( ) .


해 투자자들이 요구하는 위험프리미엄 또한 클 것이라는 일반적인 직관을 지지하

는 것이다 즉 장기의 이러한 양 의 관계는 기존 구조형 모형에서의 함의와는. , (+)

일치하지 않는데 이러한 결과는 구조형 모형이 두 변수의 장기 동태적 관계를 분,

석하지 못한 결과로 간주할 수 있다.13)

한편 은신용스프레드와무위험이자율사이의상관성을분, Fridson et al.(1997)

석하면서명목이자율 보다인플레이션을감안한실질이자율(nominal interest rates)

이더좋은결과를보인다고주장하였다 그이유는높은인플레(real interest rates) .

이션 기간에는 명목이자율이 상승하더라도 기업의 실질 부채가치가 감소하여 부

도가능성이 줄어들기 때문이다 이들은 년부터 년까지의 분기별 자료를. 1971 1995

이용하여 부도확률과 실질이자율이 양 의 상관관계를 가짐을 실증적으로 보였(+)

다.

고수익 채권의 신용스프레드와 경기변동3.

미국의 경우에 년대 초반까지만 해도 우량기업만이 채권을 발행하여 자금1980

을조달할수있었으나 년대중반부터는투자등급이하, 80 (below investment grade)

의 기업이 발행하는 채권을 취급하는 고수익 채권시장(high yield bonds or junk

이생겨나발전하고있다 최근이와관련하여 외국에서는고수익채권의수bonds) . ,

익률과 국채수익률의 차이인 신용스프레드가 가지고 있는 경기변동관련 정보에

대해 다수의 연구가 진행중인데 이들은 대체로 다음과 같이 두 가지 방향으로 이,

루어지고 있다.

첫째는 고수익채권의 스프레드가 전반적인 금융상황에 대한 적절한 측정치가

되는지에대한연구로이는금융증폭이론 에기반하는(financial accelerator theory)

것으로 고수익채권 스프레드가 경기변동의 확장 및 파급과정에서 신용시장 마찰

을 탐지할 수 있다는 관점이다.

둘째는 경기변동의 관점에서 고수익채권 스프레드의 경기예측력을 파악하려는

13) 이와 관련하여 은 등급 이하 투기등급의 채권수익률에 대한, Barnhill et al.(2000) BBB

장단기 동학을 실증적으로 검토하였는데 이들은 공적분 분석을 이용하여 투기등급의,․수익률 국채수익률 그리고 부도율 사이에 장기적인 균형관계가 존재함을 보였다, , .

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析64

것이다 미국에서 년 중반까지만 해도 유용한 예측지표로 간주되던 기업어음. 1980

스프레드 기간스프레드 와같은지표들의예측력이 년대중반(CP) , (term spread) 90

이후 떨어지고 있으므로 이들 지표의 대안으로 고수익채권 스프레드의 경기예측,

력에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다.

금융증폭이론에서는 기업의 내부자금 사용과 외부자금의 사용 사이의 비용 차

이를표현하는외부자금프리미엄 이중요한변수인데 고(external finance premium) ,

수익 채권시장이 발전하기 전까지 이러한 프리미엄을 적절하게 나타내는 지표가

존재하지 않아 이러한 이론의 실증적인 검증이 어려웠다 하지만 미국 등에서 투. ,

자등급 이하 회사채를 거래하는 고수익 채권시장이 발전함에 따라 외부자금 프리

미엄을 적절하게측정할 수있게되었다 고수익채권의수익률은 시장에서결정되.

며 이러한 채권시장에서 자금을 조달하는 기업들은 금융증폭이론에서 언급되는,

금융시장 마찰에 직면한 기업이므로 고수익채권의 스프레드는 신용접근(credit

이 용이하지 않은 기업들에 대한 외부자금 프리미엄의 좋은 지표가 될 수access)

있다 금융증폭이론에서는 금융부문에서 발생한 교란이 실물경제에 영향을 미치.

며 고수익채권 스프레드는 이러한 교란을 구체화시킬 수 있으므로 다른 조건이

같다면 이 지표가 기존의 다른 지표들보다 실물활동에 대해 더 높은 예측력을 가

질 것으로 간주한다.

의연구에따르면 고수익채권스프레드와전체적인경제활동Gertler-Lown(2000) ,

이 비교적강한음 의상관성을가지고있음을알수있다 미국의경우(-) . , 1990∼년에는경기침체로고수익채권의신용스프레드가급격히상승하였고경기가크92

게활성화되었던 년중반이후에는상대적으로완만한성장을경험한 년1990 1980

대 중반보다는 낮은 수준을 유지하는 것으로 나타났다 또한 동 연구에서는 고수.

익채권 스프레드의 경기예측력을 기업어음 의 수익률과 국채수익률의 차이인(CP)

스프레드와기간스프레드 년만기국채 년만기국채와비교하여보았다CP (10 -1 ) . CP

스프레드와 기간스프레드는 년대 이후로 신뢰할 만한 지표로 간주되었으나1970

년대들어경기변동에대한설명력이하락하고있다는사실을확인하였다90 . Gertler-

는 년대이전에 의신용스프레드와기간스프레드가경기예측지표Lown(2000) 80 CP

로써 좋은 성과를 보인 이유를 통화정책과의 관련성 때문이라고 주장하였다 즉. ,

이들 스프레드는 통화 긴축기에 크게 변동하는 것으로 나타났는데 연방기금금리,


가 급격히 상승한 시기에 스프레드는 증가하였으며 기간스프레드는 감소(FFR) CP

하였다 스프레드가 증대된 것은 통화긴축에 따른 와 등 단기금융상품. CP CP CD

의금리급등에기인하며기간스프레드가감소한것은통(money market instruments)

화긴축으로 미래의 기대 단기금리보다 현재 단기금리가 상승하였기 때문이라는

것이다.

미국내 다수의 경제학자들이 지적하듯이 인플레이션 압력에 대응한 통화긴축,

은 년대 후반부터 년대 초반까지 매번 경기침체기의 중요한 특징이었으므1960 80

로 통화정책과 관련되어 있는 이들 지표가 유의적인 경기예측력을 보일 수 있었,

다 그러나 년의경기침체는급격한통화긴축이선행되지않았다는점에. 1990 92∼서 과거와는 달리 실물 경제활동에 대한 이러한 지표들의 예측력이 상당부분 상

실하게 되었다 다른 관점에서 보더라도 년 중반 이후에는 스프레드나 기간. 80 CP

스프레드보다 고수익채권의 신용스프레드가 경기예측에 좀 더 신뢰할만한 지표로

나타났다.

이와 관련하여 국내에서 조영무 는 기간스프레드와 신용스프레드의 국내, (2003)

경기에 대한 예측력을 분석하였다 실증분석 결과 위기 이전에는 경기변동과. , IMF

기간스프레드 사이의 관계가 불분명하였으나 위기 이후 경기상승에 앞서 기간스

프레드가 확대되는 경향이 뚜렷해진 것으로 나타났다 이처럼 위기 이후 기간. IMF

스프레드의 경기선행성이 뚜렷해진 원인으로 조영무 는 통화정책의 변화를(2003)

들고있는데 년부터한국은행의통화정책운영체계가통화량목표제, 1998 (Monetary

Targeting)에서물가상승률목표제(Inflation Targeting)로 전환되면서통화정책의

초점이 단기 정책금리인 콜금리에 맞추어지게 되었다 그 결과 단기금리의 수. ,

준 및 변동이 경기상황에 따른 중앙은행의 통화정책 방향을 잘 반영하게 되어 기

간스프레드의 경기선행성이 높아진 것으로 간주한다 한편 년 만기 회사채 수익. , 3

률지수에서 동일 만기의 국고채 수익률지수를 빼준 신용스프레드는 년 이후2002

경기동행성이 매우 뚜렷해지고 있는 것으로 나타났다 분석기간 동안 신용스프레.

드는 경기가 상승하면 축소되고 경기가 하락하면 확대되는 경향을 유지해 오고

있다 특히 년 이후의 경기동행지수 순환변동치와 신용스프레드의 추이를 보. 2002

면 방향은 반대지만 두 변수가 상당히 밀접하게 움직이고 있는 것으로 확인되었

다.14)

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析66

실증분석.Ⅲ

본 연구에서는 앞서 검토한 신용스프레드의 주요 특성이 국내 자료에서도 관찰

되는지를 확인하기 위해 다음과 같은 시계열자료를 이용하여 실증분석을 수행하

였다.

신용등급별 년 만기 회사채 수익률지수(AAA, A, BBB) 3․ 15)

년 만기 국고채 수익률지수3․기간스프레드 년 국채수익률(20․ - 개월 국채수익률3 )

주가지수KOPSI 200․회사채 순발행액․실질이자율국고채 수익률소비자물가지수( / )․ 16)

위 실증분석자료에서 주가지수는거시경제상황을나타내기위한대KOSPI 200

리변수이고 회사채순발행액은채권시장의유동성상태 를나타, (liquidity condition)

내기위한대리변수이다.17) 자료의표본기간 은 년 월 일부터(sample period) 1998 9 1

년 월 일까지로설정하였다 표본기간을 년 월이후부터설정한이유2003 5 2 . 1998 9

는 이전 신용등급별 수익률자료를 이용하기 어려웠기 때문이다IMF .18)

14) 그러나 후술하겠지만 본 실증분석 결과는 신용등급별로 경기동행지수순환변동치와의, ( ) 상

관성이 다른 것으로 나타났다 등급의 신용스프레드는 동행지수와 음 의 상관성을. AAA (-)

보여주었으나 등급은 거의 상관되어 있지 않는 것으로 나타났다BBB .

15) 등에 따르면 일반적으로 회사채 시장에서 공매 가제한되어Blanco et al.(2004) , (short-sell)

있고 거래 시 비용이 발생하므로 측정된 회사채의 신용스프레드가 실제 기업의 신, Repo

용리스크를 과소평가하게 되는 것으로 알려져 있다.

16) 이외에도 경기동행지수와 집계부도율 등급별 예상부도확률 등의 자료를 사용하였, (EDF)

다 이에 대해서는 이후에 자세히 설명할 것이다. .

17) 실제 시장의 유동성 상태를 나타내는 가장 적절한 지표는 호가스프레드(bid-ask spread)

나 거래량 이지만 이러한 자료를 구할 수 없어 회사채 순발행액을 대리(trading volume) ,

변수로 사용하였다.

18) 이러한 이유 외에도 위기를 전후해서 국내 신용평가기관이 부여한 신용등급의 안정IMF

성에도 문제가 있다고 판단하였다.


신용스프레드의 시계열적 특성1.

가 신용스프레드의 기초통계량.

다음 그림 은 표본기간 동안 등급 회사채수익률 국채수익률< 1> CSBBB(BBB - ),

등급수익률 등급수익률 그리고 등급회사채수익률 국채CSAB(BBB -AAA ), CSA(A -

수익률의 변화과정을 나타낸다) .

그림< 1> 신용스프레드 변화

0

1

2

3

4

5

6

200 400 600 800 1000 1200

CSBBB CSA CSAB

* 는 등급 회사채 수익률 국채수익률 는 등급 회사채 수익률 국채Note : CSBBB BBB - , CSA A -

수익률 는 등급 회사채수익률 차이로 산출된 신용스프레드임, CSAB BBB-AAA .

그림 에서 관찰되는 신용스프레드의 급상승 시기는 대략 년 년부터< 1> 2000 11

년 월까지인데 이시점은 년 월대우사태이후취약한상태의신용시2001 2 , 1999 7

장에 현대건설의 유동성 위기가 겹쳐 신용경색이 발생했던 시기이다 이 시기에.

은행들은 제 차 구조조정을 앞두고 비율을 높이기 위해 기업대출을 억제하고2 BIS

수익률이 낮은 국공채 매입을늘려 신용스프레드가크게상승하였다 특히 신용. , 도

———— CSBBB ------ CSA — — — — CSAB

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析68

가낮은채권수익률이급상승하여이기간동안 등급의신용스프레드BBB (CSBBB)

와 등급회사채수익률과국채수익률의스프레드 의격차가 이상으로나A (CSA) 5%

타났다.

예상한대로 국채수익률과 등급의수익률차이를나타내는 가가장, BBB CSBBB

높은 평균값을 보여주었으며 그 다음으로 등급과 등급의 수익률 차이였, AAA BBB

다 통계량에의하면 모든자료에서정규분포가설은기각되지만 등. Jarque-Bera , , A

급의 신용스프레드인 에서는 기각정도가 약해짐을 알 수 있다CSA .

표< 1> 신용스프레드의 기초통계량

CSBBB CSAB CSA

평균 3.37 2.58 1.31

표준편차 0.98 0.85 0.33

왜도 0.35 0.19 0.31

첨도 1.87 1.58 2.71

통계량Jarque-Bera99.75

(0.0000)

121.92

(0.0000)

26.65

(0.0000002)

* 괄호 안의 값은 임Note : p-value .

나 단위근검정.

과 등은신용스프레드가단위근 을Pedrosa-Roll(1998) Kiesel et al.(1999) (unit root)

가지는 비정상적인 시계열이라고주장한바있다 따라서각신용스프레드의 정상.

성 여부를 단위근검정을 통해 파악할필요가있다 여기서는단위근검정을수행하.

기 전에 먼저 자기상관함수 의 형태를 검토해 보았다(ACF) .


그림< 2> 신용스프레드의 자기상관함수 비교

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

CSBBB CSAB CSA

그림에서보듯이 자기상관의지속성정도가 와 에비해 가상, CSAB CSBBB CSA

대적으로 작게 나타났다 에서 자기상관의 지속성이 상대적으로 약하게 나타. CSA

나므로시계열자료가정상적 일가능성이높은것으로보인다 다른두(stationary) .

변수는 자기상관함수가 매우 지속적이므로 단위근의 존재 가능성이 높은 것으로

판단된다 다음 표 에서 나타난 바와 같이 와 방식의 단위근검정 결과. < 2> , ADF PP

는 와 의 경우에 단위근이 존재한다는 귀무가설을 기각하지 못하는CSBBB CSAB

것으로 나타났다.

표< 2> 단위근 검정

CSBBB CSAB CSA

방식ADF -1.63 -1.06 -3.68

방식PP -1.56 -1.00 -3.56

* 유의수준Note : 1%, 5%, 10% : -3.43, -2.86, -2.57

———— CSBBB ------ CSAB — — — — CSA

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析70

와 는단위근을가지는반면 코릴로그램 에서의함의와CSBBB CSAB , (correlogram)

유사하게 는 정상적인 시계열로 나타났다 로그 차 차분한 자료에 대해서는CSA . 1

단위근가설이기각되므로 와 자료는 과정이며 는 과정으CSBBB CSAB I(1) CSA I(0)

로 간주된다.

다 검정 및 모형의 추정. ARCH GARCH

와 의시계열자료가비정상적이므로 차차분한다음 모형을CSBBB CSAB 1 , AR(1)

추정한잔차에대해 효과에대한 검정 을수행하ARCH LM (Lagrange Multiplier test)

였다 검정 결과 효과가 존재하지 않는다는 귀무가설은 유의수준에서. , ARCH 5%

와 에서기각되었다 이와는달리 에서는 효과가존재하지CSBBB CSA . , CSAB ARCH

않는 것으로 나타났다 표 에서 나타나듯이 자료에 대한 검정 결과도. < 3> , CSA LM

효과가존재하지않는다는귀무가설은기각되지만 에비해 효ARCH CSBBB ARCH

과의 정도가 약해지는 것으로 나타났다.

표< 3> 효과에 대한 검정결과ARCH

변수 통계량F p-value

CSBBB 9.62 0.002

CSAB 0.009 0.92

CSA 6.55 0.01

자료에서 효과가 가장 강하게 나타나므로 이 자료에 대해CSBBB ARCH AR(1)-

모형을 추정하였는데 추정결과는 다음과 같이 나타났다GARCH(1,1) , .

ΔCS t = 2.80E-05 + 0.122ΔCS t- 1 + e t

(0.87) (0.0002)

ht = 9.04E-07+0.18e2t-1+0.86ht-1

(0.00) (0.00) (0.00)

* 괄호 안의 값은 임p-value .


여기서 는 신용스프레드의 조건부 이분산(conditional

heteroskedasticity 을 나타낸다 평균식의 상수를 제외하면 모형의 계) . GARCH

수값들은 유의적인 것으로 추정되었다 따라서신용스프레드에조건부이분산이존.

재한다고 볼 수 있다. 은 신용스프레드의 조건부 분산이 장Chris- tiansen(2002)

기기억 을 가진다고 주장한 바 있는데 위 추정결과에서도 변동성(long memory) ,

의 지속성 정도를 나타내는 모수 모수 모수의 추정치가 에 가깝(ARCH +GARCH ) 1

게 나타나므로 조건부 분산의 기억이 상당기간 지속되는 것으로 나타났다.19)

신용스프레드와 국채수익률의 상관성2.

본 실증연구에서무위험이자율은 년만기국고채수익률지수를사용하였으며3 ,

기초통계량분석결과 첨도가 에가깝게나타나회사채수익률에비해상대적으로, 3

정규분포에 유사한 것으로 나타났다 국채수익률의 자기상관함수가 상당히 지속.

적으로 나타났으나 회사채수익률에 비해서 충격의 지속성 정도는 약해졌다 단위.

근검정 결과 단위근이 존재한다는 가설을 기각하지 못하였으므로 국고채 수익률,

지수도 과정으로 나타났다I(1) .20)

두 변수사이의선형관계강도를측정하는상관계수는 수준 차차-0.65( ), -0.44(1

분로나타나 와같은구조형모형에서와함의하는바와) Longstaff-Schwartz(1995)

같은음 의관계를가지는것으로나타났다 그림 은두시계열의변화과정을(-) . < 3>

보여주는데 어느정도음 의관계를가지는것으로보이지만 그정도는약한것, (-) ,

으로 판단된다.

19) 서병선김혁황 은 양 의 충격이 발생하면 신용스프레드의 변동성이 더욱 확대되는(2002) (+)․비대칭성을 보일 것으로 간주하고 모형을 추정하였다 본 연구에서도EGARCH . EGARCH

모형을 추정하여 보았으나 대수우도값 의 측면에서 모형에(1,1) (log likelihood) GARCH(1,1)

비해 별다른 개선이 관찰되지 않았다.

20) 국채수익률의 기초통계량과 단위근 검정결과는 다음과 같다.

Mean : 6.92/SD : 1.59/Skewness : 0.65/Kurtosis : 3.02/JB stat. : 96.09

단위근검정 결과 계산된 검정통계량이 로 단위근이 존재하는 것으, -2.53(ADF), -2.36(PP)

로 나타난다.

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析72

그림< 3> 신용스프레드 등급 와 국채수익률의 관계(BBB )

0

2

4

6

8

10

12

14

250 500 750 1000 1250

C S B B B R F

가 단순회귀분석.

두 변수가 모두 과정이므로 차 차분하여 정상적인 시계열인 로 변환한I(1) 1 I(0)

후에 다음과 같은 회귀모형을 추정하였다.

(1)

신용스프레드의 변화율 상수 회귀계수 무위험이자율 오차항= + ( ) × +

회귀계수의추정치가 이며 통계량 은 이므로유의적으로나타-0.73 t- (t-value) -18.10

났다 회귀계수의추정치가음 의값이므로 이는신용스프레드의변화와무위험. (-) ,

이자율( r 의 변화가 역관계를 가지고 있음을 함의한다 또한 이러한 결과는 모) . LS

형과 같은 구조형 모형에서의 함의와 일치하는 것이다.

이를 보다구체적으로파악하기위해두변수의관계를시차 를감안하는(lag=4)

모형으로 추정하였다VAR .

(0.72) (-0.20) (0.92) (2.69) (-1.73)

(2)

(0.39) (1.58) (2.43) (1.68)

14

12

10

8

6

4

2

0


(-1.54) (2.24) (-0.62) (-1.48) (1.95)

(3)

(4.73) (0.59) (-0.66) (-0.29)

* 괄호 안의 값은 임t-value .

식 의추정결과는과거무위험이자율변화의계수에서양 의추정치가나(2) (+) 타

난다는 특징을보이고있다 이는무위험 이자율에대한신용스프레드의변화에서.

동 시점에서의관계만보여준식 과는상이한결과이다 다음 그림 는신용(1) . < 4> 스

프레드와 무위험 이자율의 이변량 모형에서 충격반응함수를 나타낸 것이다VAR .

그림< 4> 충격반응분석

-.005

.000

.005

.010

.015

.020

.025

.030

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DCS to DCS

-.005

.000

.005

.010

.015

.020

.025

.030

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DCS to DRF

-.010

-.005

.000

.005

.010

.015

.020

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DRF to DCS

-.010

-.005

.000

.005

.010

.015

.020

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DRF to DRF

Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析74

위 그림에서 보여지듯이 신용스프레드의 변화와 무위험 이자율의 변화는 동시,

점에서는약한음 의상관성을나타내지만 시간에걸쳐서그러한관계는약해지(-) ,

는 것으로 나타난다 또한 과거 무위험 이자율의 충격에 대해 신용스프레드는 증. ,

가하는 것으로 나타나 모형의 분석결과를 지지하였다 따라서 무위험 이자율VAR .

과 신용스프레드는동시점에서는음 의상관성을보여 모형에부합하지만 시(-) LS ,

차를 고려하면 양 의 관계를 가지는 것으로 판단된다(+) .

두변수사이의장기균형관계가존재하는지를파악하기위해 방식의공Johansen 적

분검정을 수행하였는데 검정 결과 공적분관계는 존재하지 않는 것으로 나타났다, .

이러한 검정결과는 서병선․김혁황 에서의 실증분석 결과와는 일치하지 않는(2002)

것이다.21) 따라서신용스프레드와무위험이자율사이의장기균형관계를보다세

밀하게 파악하기 위해 두 변수의 수준 에 대해 다음 회귀식을 추정한 후 그(level) ,

잔차에 대해 분수차분계수의 추정법인 방식으로 차분계수를 추정하였다GPH .22)

잔차 et̂에 대한 차분계수 추정치는 로 비교적 큰 값이지만 오차가 보0.394 0.5

다는 작으므로 정상적 이다 따라서 오차는 평균회귀성향을 가지게 되(stationary) .

므로 두 변수가 표준적인 공적분관계는 아니지만 균형오차로의 회귀가 비교적 느

리게 이루어지는 분수공적분 관계 를 만족하는(fractional cointegration relation)

것으로 판단된다.

앞서언급한바와같이 은신용스프레드와무위험이자율사, Fridson et al.(1997)

이의상관성분석시실질이자율 이더적절하다고주장한바있(real interest rates)

다 이러한문제를고려하여앞서분석과동일한기간동안명목국채수익률월별. ( )

21) 서병선김혁황 의 연구에서는 년 월부터 년 월까지 년만기 회사채수(2002) 1987 1 2001 12 3․익률과 국민주택채권 국채 의 월별 수익률을 사용한 결과 유의수준 에서 공적분관계( ) , 5%

가 존재한다는 귀무가설을 기각할 수 없는 것으로 나타났다 즉 회사채수익률과 국채수. ,

익률이 장기균형관계를 가지는 것으로 나타났다 이러한 결과로 볼 때 두 변수의 공적. ,

분관계는 표본기간과 데이터 빈도에 의존하는 것으로 판단된다.

22) 분수차분계수의 추정법에 대해서는 조하현이승국 원달러 환율과 엔달러 환율의,著『․ 분

수공적분에 관한 연구』 를 참조하시오(2005) .


을 소비자물가지수월별로 나누어준 실질이자율의 대리변수를 생성시켜 단순 회( )

귀분석을 수행하여 보았다 분석결과는 회귀계수가 로 명목이자율을 사용한. -0.75

결과와 별차이가없었으며 상관계수는 로명목이자율에비해약간크게나, -0.51

타났다.23)

나 다중회귀식 추정.

앞서무위험이자율만포함시킨단순회귀식 에기간스프레드 주(1) (term spread),

가지수 회사채 순발행액 등의 설명변수를 추가시킨 다중회귀식을 추정하여 보았,

다.24)

(4)

여기서, TS는 기간스프레드, KOPSI는 주가지수이며KOSPI 200 , I 는 회사

채순발행액이다.

향후 경기에 대한 시장참여자들의 기대를 표현하는 기간스프레드는 년 만기20

국채수익률에서 개월 만기 국채수익률을 차감한 자료를 이용하였으며 경제상태3 ,

를표현하는대리변수로 주가지수를사용하였다 주가지수는위험채권KOSPI 200 .

의 가치평가에 있어 중요한 요인인 회수율과도 관련되어 있으므로 신용스프레드

의 중요한 결정요인으로 간주될 수 있을 것이다 부도위험 이외에 채권시장의 유.

동성 상태를 표현하기 위해 회사채 순발행액을 설명변수로 포함시켰다.25)

23) 두 변수에 대한 단위근검정 결과 둘다 과정으로 하나의 단위근을 가지는 것으로 나, I(1)

타나 차 차분한 상태에서 상관관계분석과 회귀분석을 수행하였다1 .

24) 실제로 신용스프레드는 회사채를 발행한 기업들의 부도가능성에 의해 크게 영향을 받게

되므로 부도확률을 나타내는 변수를 포함해야 모형의 설명력이 높아질 수 있을 것이다.

하지만 집계화된 부도확률을 나타낼 변수는 월별 자료 이상의 높은 를 이data frequency

용할 수 없어 현재의 다중회귀식에 포함시키지 않고 다음 절에서 단순회귀식을 통해 분

석하였다.

25) 는 회사채스프레드가 금융시장 전반의 유동성 수준에 의해 영향을Bevan-Garzarelli(2000)

받는지를 살펴보기 위해 통화공급 수준을 나타내는 다양한 지표들을 검토하였다 이들.

의 실증분석 결과 유동성 수준을 나타내는 이러한 변수들이 신용스프레드의 변화를 유,

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析76

단위근검정 결과 모든 설명변수들이 과정이므로 차 로그차분한 뒤 회귀식, I(1) 1

을 추정하였는데 추정 결과는 다음과 같다, .

(5)

(-1.90) (-4.15) (-1.76) (1.04) (-0.30)

* 괄호 안의 값은 임t-value .

위의 추정 결과에서 무위험 이자율( r 의 계수추정치는 앞서 식 의 단순회귀) (1)

모형과 마찬가지로 음 으로 나타났다 이러한 음 의 회귀계수는 위험채권 가(-) . (-)

치평가모형에서의 함의와 일치한다 기간스프레드에 대한 계수추정치도 음 이. (-)

기는 하지만 통계적으로 유의적이지 않은 것으로 나타났다.26)

추정치의 절대값으로 볼 때 무위험 이자율의 설명력이 가장 높게 나타났으며, ,

다음으로기간스프레드의설명력이높게나타났다.27) 그러나 계산된 통계량으로, t-

볼 때 유의수준하에서무위험이자율의추정치외에는모두유의적이지않았, 5%

다 특히 채권시장의 유동성을 표현하는 대리변수로 간주될 수 있는 회사채 순발. ,

행액은 통계량이 으로매우낮아신용스프레드변화에대한설명력이낮은t- -0.30

것으로 나타났다.28)

의적으로 설명하지는 못하는 것으로 나타났다 그러나 의 연구에 의. , Bangia et al.(1998)

하면 유동성 프리미엄을 고려하지 않으면 로 측정되는 시장리스크는 이상 과, VaR 20%

소평가된다는 사실을 실증적으로 보여주고 있다.

26) 주가지수 수익률에 대한 계수 추정치는 양 으로 나타났는데 이는 기업가치의 증가가(+) ,

부도확률을 감소시켜 신용스프레드를 줄이게 될 것이라는 구조형 모형의 이론적인 함의

와 배치되는 결과이다.

27) 거시경제 상태와 이자율 사이의 모호한 연관성이 기업 부도가능성에 대한 이자율 및 금

리기간구조의 설명력을 왜곡시킬 수 있다 일반적으로 금리상승 은 총수요를 감소시켜. “ ”

전반적인 경제활동을 위축시키고 기업의 부채비용이 증가하게 만든다 따라서 이자율과.

부도확률은 양 의 관계를 가질 것으로 기대된다 그러나 정부가 강력한 경기부양책을(+) . ,

사용하거나 향후 경기에 대한 경제주체들의 기대가 긍정적이라면 이자율은 상승하게,

되지만 부도확률은 감소할 수 있을 것이다.

28) 위 회귀모형의 추정에서 는 27%(Adjusted 였으며 모형의 회귀계수 추정: 25%) ,

치가 모두 이라는 가설에 대한 검정통계량인 통계량은 로0 F- 11.62(p-value : 0.000)

나타나 회귀모형 자체의 유의성은 존재하는 것으로 나타났다.


위의 다중회귀식에 대해 주성분분석 을 수행한 결과 신용스프레드의 변동(PCA) ,

에서하나의단일요인 에의해설명되는부분이 였으며 세가지(single factor) 40% ,

공통요인 에의해설명되는부분이 로나타났다 즉 등급의(common factor) 80% . , BBB

신용스프레드는 대략적으로 세 변수에 의해 설명된다고 할 수 있다.

무위험 이자율( r 과 기간스프레드 사이의 상관계수가 로 높게 나타나) (TS) 0.78

설명변수들 사이의 선형관계가 존재한다는 다중공선성 이 우려(multicollinearity)

되므로 상대적으로 설명력이 낮은 를 빼고 세 변수를 이용한 다중회귀식을 다TS

시 추정하여 보았다.

(6)

(-1.117) (-6.582) (-2.525) (0.874)

앞서 식 와비교해보면 무위험이자율과주가지수의설명력이좀더높게나(5) ,

타났으며 회사채 순발행액의 계수추정치는 여전히 유의적이지 못하였다 다중회, .

귀모형의 추정결과에서 채권시장의 유동성 상태를 나타내는 회사채 순발행액이

유의적이지못한이유는 등의실증연구와는달리 개별Collin-Dufresne et al.(2001) ,

회사채의 신용스프레드와 유동성 지표가 아니라 등급별 회사채 지수와 전체 회사

채 순발행액 자료를 사용했기 때문으로 볼 수 있다.

다 거시경제 상태의 영향.

신용리스크와 거시경제 상태의 관계에 대한 연구는 주로 실증적인 분석을 위주

로진행되었는데 는금리기간구조 부도스프레드 배당수익이, Fama-French(1989) , ,

주식수익률과 채권수익률을 예측하는데 도움이 되며 이들 변수들이 경제상태와

밀접하게관련되어있음을발견하였다 또한 은금리기간구조와. , Davis et al.(1994)

신용스프레드가 산출량 변동에 대한 정보를 제공한다는 사실을 보였다.

과 은경기변동에대한선행지수가신Fridson-Jonsson(1995) Fridson-Garman(1998)

용스프레드의 결정인자로써 중요하고 통계적으로 유의적이라는 사실을 발견했다.

은집계부도율의결정인자를조사하여경기순환을나타내Helwege-Kleiman(1997)

는 더미변수를 모형에 포함하는 것이 결과를 개선시킨다는 사실을 보여주었다.

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析78

그림< 5> 경기동행지수와 신용스프레드의 관계

a. CSBBB

2

3

4

5

6

80

90

100

110

120

2001 2002 2003 2004

C S B B B C O M O V 1

b. CSAAA

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6 80

90

100

110

120

2001 2002 2003 2004

C S A A A C O M O V 1

주 : 위 표에서 은 경기동행지수의 순환변동치를 나타냄COMOV1 .


는부도확률이나신용등급하락이일반적으로경기순환의저Nickell et al.(1998)

점 동안에더높으며이러한현상은신용등급이낮은채권에있어더강하(trough)

게 나타난다는 점을 제기하였다.

이러한 기존 연구에 기반하여 본 절에서는 거시경제 상태에 따라 신용스프레드

와 무위험 이자율 사이의 상관성이 얼마나 변화하는지를 실증적으로 파악하여 보

았다 다음은 년이후월별경기지수순환변동치 와등급별신용스. 2000 ( , 2000=100)

프레드 사이의 관계를 보여준다.29)

등급의신용스프레드는경기동행지수순환변동치와비교적뚜렷한음 의AAA ( ) (-)

관계를 보여주고 있으나 등급의 신용스프레드는 분명한 상관성을 찾기 어렵, BBB

다 경기동행지수순환변동치와의 상관계수 추정치도 마찬가지인데 는. ( ) , CSAAA

인데비해 는 로거의 에가까운값을보여주었다 이러한결과-0.413 CSBBB 0.022 0 .

는 낮은 신용등급에서 신용스프레드가 경제상태에 더 민감하게 반응할 것이라는

의결과와는일치하지않는것으로보인다Nickell et al.(1998) .30) 또한신용도가낮

은 등급 채권의 신용스프레드의 경기예측력을 검토하기 위해 경기선행지수의 변

화율을 종속변수로 의 변화율을설명변수로 한단순회귀식을추정하여보, CSBBB

았으나회귀계수추정치가 로비교적낮게나타났고 도 으로유-0.034 t-value -0.923

의적이지 못하였다.

이상의 월별자료에 대한 분석 결과가 신용스프레드와 거시경제 상태의 관계를

분명하게보여주지 못하는것으로판단되어 이를고빈도일별자료에서 더욱 구체,

적으로살펴보기로하였다 이를위해 년 월이후 주가지수자료를. 98 9 KOSPI 200

거시경제상태에대한일반적인대리변수 로사용하여분석을수행하(proxy variable)

였다.

그림 에서 나타나듯이 년 월 이후 지수에 의한 경제상태는< 6> , 98 9 KOSPI 200

크게 네 부분으로 구분될 수 있다.

29) 경기동행지수 순환변동치 와 등급별 신용스프레드는 년 월부터 년 월까지의( ) 2000 8 2004 3

월별 자료를 이용하였다.

30) 순환변동치 이외에 단순 경기동행지수 경기선행지수에서의 결과도 등급의 신용스, AAA

프레드와의 상관성이 더 높은 것으로 나타났다 단지 등급의 신용스프레드도 보다. BBB 0

는 유의적으로 다른 음 의 상관계수를 보여주었다(-) .

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析80

제 기 경기회복 국면1 : (98. 9. 1 99. 12. 28)□ ∼표본초기에 이었던 주가지수가 크게 상승하여 기말에 가서는 까지35.43 130.02

이르렀는데 이 기간은 버블과 수출호조 등으로 위기 이후 급락하였던 경기, IT IMF

가 빠르게 회복되었다.

제 기 경기침체 국면2 : (2000. 1. 4 2001. 9. 28)□ ∼대까지상승하였던주가지수가꾸준히하락하기시작하여 까지이르렀130 58.91

으며 버블의해소와해외경제침체로인한수출둔화로경기가하강하기시작한, IT

시기이다.

제 기 재상승 국면3 : (2001. 10. 4 2002. 4. 18)□ ∼대에서출발한주가지수가기말에이르러 까지상승하였는데 이기간60 117.66 ,

의 경기상승은 신용카드 사용 활성화 등 정부주도형 소비확대정책으로 인한 것이

다.

그림< 6> 주가지수의 변화KOSPI 200

20

40

60

80

100

120

140

200 400 600 800 1000

KOSPI

주 : 표본기간 : 1998. 9. 1.~2003. 5. 2.


제 기 경기후퇴 국면4 : (2002. 4. 19 2003. 5. 2)□ ∼대에서 출발한 주가지수는 기말에 로 하락하였으며 해외여건 악화와110 76.12 ,

카드문제로 인한 소비 침체로 경기가 후퇴하고 있다.

다음 표 는 앞에서 구분한 각 기간에서 등급의 신용스프레드와 국채수< 4> BBB

익률 사이의 상관관계를 일별자료를 이용하여 보여주고 있다.

표< 4> 표본기간에 따른 상관관계의 변화 신용스프레드 와 국채수익률: (CSBBB)

전체표본 제 기1 제 기2 제 기3 제 기4

상관계수수준 -0.65 -0.30 -0.95 -0.93 0.81

차 차분1 -0.44 -0.48 -0.54 -0.64 -0.21

회귀계수수준

-0.40(-31.3)

-0.09(-5.87)

-0.73(-59.59)

-0.51(-29.04)

0.72(20.94)

차 차분1-0.73(-18.10)

-1.05(-10.25)

-0.64(-13.13)

-0.25(-9.46)

-0.10(-3.27)

주 괄호 안의 값은 임: t-value .

먼저 수준에대한상관계수추정치를보면 기에비해 기와 기에강한음, , 1 2 3 (-)

의관계를보여주며 기에서는오히려강한양 의상관성을나타내고있다 따라4 (+) .

서 두 변수간 관계가 주가지수로 구별된 거시경제 상태에 의존하는 방식에 대해

분명한 결론을 도출하기 어려웠다 하지만 이러한 결과는 두 변수가 단위근을 가. ,

지는비정상적시계열이므로가성효과 에의한것이므로수준에대(spurious effect)

한 상관계수와 회귀계수의 추정치는 신뢰하기 어렵다는 문제를 가지고 있다.31)

차 차분자료에서상관계수는비교적안정적인음 의추정치를보이고있으나1 (-)

기에 들어와 이전보다 낮아져 선형관계의 강도가 약해지는 것으로 나타났다 이4 .

는 신용스프레드의 변화와 국채수익률 변화 사이의 상관성이 약해지고 있음을 의

미한다 그러나이러한결과는 거시경제상태에 의한 의존성때문이라기보다는신.

31) 회귀분석에서 가성효과 의 현상은 높은(spurious effect) 와 낮은 통Durbin-Watson

계량이다 실제 수준변수에 대한 회귀분석결과 이러한 현상이 나타났다. .

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析82

용스프레드를 결정하는 주요 요인의 변화 때문으로 판단된다 즉 신용스프레드의. ,

변화가 국채수익률보다는 다른 요인들 예를들어신용시장의불확실성 증대와같,

은 요인에 의해 영향을 받고 있는 것으로 보여진다.

또한 국채수익률이 신용스프레드에 미치는 영향을 나타내는 회귀계수 즉 국채,

수익률 변화에대한신용스프레드의퍼센티지변화율을의미하는기울기의크1%

기도 표본의 후반부로 올수록 일관되게 감소하는 것으로 나타났다 즉 이는 국채. ,

수익률의 변동에 따르는 신용스프레드의 반응 정도가 과거보다 약해지고 있음을

가리키는 것이다.

주가지수로 표현될 수 있는 기업의 자산가치와 무위험 이자율의 상관성이 강할

수록신용스프레드변화와국채수익률의변화사이의상관성도강해진다는Longstaff-

의주장에따르면 여기서의결과는자산가치주가와국채수익률의Schwartz(1995) , ( )

상관성이 과거보다 약해졌기 때문으로 유추될 수 있다.

신용스프레드와 부도율의 관계3.

가 집계 부도율과의 관계.

앞서 우리는 신용스프레드의 주요한 결정 요인으로 무위험 이자율의 설명력에

대해 살펴보았다 본절에서는 위험채권에 대한 가치평가 모형에서는 신용스프레.

드에 대한 주요한 결정 요인으로 간주되는 부도확률의 설명력을 검토해 보도록

하자 우선 신용스프레드는 등급의자료 를이용하였으며 부도확률은. , BBB (CSBBB) ,

전체 기업 수에서 부도기업 수의 비율을 나타내는 전국 부도율자료를 이용하였

다.32) 표본기간은 년 월부터 년 월까지이며 월별자료가 사용되었다1998 9 2003 3 .

그림 에서 신용스프레드의 변화 와 집계 부도율 사이에는 일정한< 7> (DCS) (PD)

상관성이 있는 것으로 보여지는데 두 변수 사이의 상관계수는 로 추정되었, 0.237

다 유의수준에서 신용스프레드 자료는 단위근이 존재하는 반면 부도율은 정. 5% ,

32) 구조형 모형에서는 개별채권의 신용스프레드 변화의 주 결정요인이 차주의 부도확률임

을 제기하고 있으나 본 실증분석에서는 경제전체의 부도율에 대한 신용시장의 반응을,

검토해 보기 위해 집계자료를 사용하였다 이후에 차주의 부도확률을 나타내는 값. EDF

을 이용하여 신용스프레드와의 관계를 분석하였다.


상적인 시계열로 나타났다 따라서 신용스프레드의 변화율로그차분과 부도율의. ( )

수준값에 대해 다음과 같은 단순회귀모형을 추정하였다.

(7)

(-1.085) (1.758)

그림< 7> 신용스프레드 와 부도율의 관계(CSBBB)

신용스프레드와 부도율a.

0

1

2

3

4

5

6

1998 1999 2000 2001 2002

C S P D

신용스프레드 변화와 부도율b.

-0.8

-0.4

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

1998 1999 2000 2001 2002

D C S P D

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析84

추정된 회귀계수의 통계량이 비교적 낮아 유의적이지 못하며 결정계수t- , ( )

는 5.6%(Adjusted 이며 통계량은 로모형의: 3.7%) , F- 3.09(p-value : 0.084)

적합성이 낮음을 보여주고 있다 따라서 두 변수는 위와 같은 단순 회귀모형으로.

는 설명하기 어려운 상관성을 가지고 있다고 판단된다.

다음 표 의 인과성검정 결과 부도율 은신용스프레< 5> Granger (causality test) , (PD)

드의변화율 을 하지못하는반면 신용스프레드의변화율(DCS) Granger cause , (DCS)

은부도율 을 하는것으로나타났다 즉 신용스프레드의변화가(PD) Granger cause . ,

부도확률보다먼저발생한다는의미에서선행 하므로신용스프레드의변화가(lead)

부도율에 대해 예측력을 가지고 있다고 할 수 있다.

표< 5> 인과성 검정 결과Granger

가설 통계량F- 비고

PD →＼ DCS 0.862 (0.495) 가설을 기각하지 못함

DCS →＼ PD 3.827 (0.009) 가설을 기각함

주 : 괄호 안의 값은 임p-value .

이러한 결과는 단순 집계자료인 부도율보다 신용스프레드가 신용시장에 대한

정보를 더 빠르게 반영할 수 있기 때문인 것으로 판단된다 이러한 점을 고려하여.

변수 모형을 추정하였는데 그 결과는 다음과 같이 나타났다2 VAR , .

(-1.64) (-1.23) (-0.51) (0.55) (1.39)

(2.36) (0.95) (-2.55) (4.91) (-0.49)

앞서 인과성검정결과와마찬가지로신용스프레드의변화가이후부도Granger 확

률에영향을미치고있는것으로보여졌다 특히 기전신용스프레드의변화가. 2 부


도확률에유의적인영향을미치는것으로나타났다 시차상관계수. (cross correlation)

의 분석결과에서도 기 전 신용스프레드와 부도확률이 가장 큰 추정치를 보여2

모형의추정결과를지지하였다VAR .33) 다음 그림 은신용스프레드와부도율의< 8>

모형에서 충격반응함수를 나타낸 것이다VAR .

앞서 모형의 추정결과와 마찬가지로 신용스프레드의 변화가 부도율에 영VAR ,

향을 미치고 있으나 개월이지나면그영향력이급속히사라지는것으로나타2~3

났다.

그림< 8> 충격반응분석

-.05

.00

.05

.10

.15

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DCS to DCS

-.05

.00

.05

.10

.15

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DCS to PD

-.2

-.1

.0

.1

.2

.3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of PD to DCS

-.2

-.1

.0

.1

.2

.3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of PD to PD

Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.

33) 기 전 신용스프레드와 부도확률의 상관계수는 이고 동일시점의 상관계수는2 0.2824 , 0.2369

로 나타났다.

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析86

나 와의 관계. EDF

여기서는 개별 차주의 예상부도확률을 비교적 잘 나타내는 것으로 알려져 있는

사의 값을이용하여신용스프레드와채무불이행가능성의관계를분석하KMV EDF

였다.34) 신용스프레드와 는 및 등급의 자료를 이용하였으며 표본EDF AAA BBB ,

자료는 다음과 같이 두 가지를 사용하였다.35)

표본- 1 : 2000. 8. ~ 월별자료2003. 3( )

표본- 2 : 2002. 7. 2~ 일별자료2004. 3. 31( )

다음 그림 는신용스프레드변화율와등급별 의관계를보여주고있다< 9> ( ) EDF .

그림< 9> 신용스프레드와 의 관계EDF

와 등급의a. CSBBB BBB EDF

2

3

4

5

6

.00

.02

.04

.06

.08

2001:01 2001:07 2002:01 2002:07 2003:01

C S B B B E D F

34) 는 사에서 개발한 부도예측모형으로 앞서 설명한 모형에 기반한 것이다EDF KMV Merton .

이 모형에서 개별 차주의 부도확률은 주가로 표현되는 자산가치 변동성 부채수준을 나( ),

타내는 부도점 등에 의해 주로 결정된다.

35) 표본을 이와 같이 사용한 이유는 의 일별 자료가 년 월 이후부터 이용가능하EDF 2002 7

였기 때문이다 본 연구에서 사용한 자료는 주 에서 제공한 것이다. EDF e-value( ) .


와 등급의b. CSAAA AAA EDF

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

.000

.002

.004

.006

.008

2001:01 2001:07 2002:01 2002:07 2003:01

C S A A A E D F A A A

그림 에서보여지듯이 등급의 와신용스프레드 의관계는< 9a> , BBB EDF (CSBBB)

예상과 다른 결과는 보여주는데 예를 들어 년 초 등급의 신용스프레드, , 2001 BBB

는 크게 상승하는데 이 시기에 동일 등급의 는 오히려 감소하는 것으로 나타, EDF

나고있다 또한 년 월경에 는큰변화가없는데 는크게증가하. 2001 9 CSBBB , EDF

고 있다 그에 비해 등급의 신용스프레드와 등급의 는 비교적 유사. , AAA AAA EDF

한 움직임을 보여주고 있다 이러한 결과는 신용등급이 낮은 채권이 채무불이행.

가능성에 보다민감하게 반응할것이라는 일반적인직관과 일치하지않는다 이러.

한 이유는 신용도가 낮은 등급의 국내 회사채시장의 취약성과 부도발생후 회BBB

수율과관련이있는것으로판단된다 국내채권시장에서일반적인 등급의기. BBB

업이 회사채를 발행하기 어렵다는 점을 고려해 볼 때 회사채 발행기업이 자산가,

치가 높아 부도후 회수율이 높을 가능성이 존재한다 즉 부도가 발생하더라도 회. ,

수율이 높은 채권의경우 채무불이행가능성이 신용스프레드에미치는 영향은제,

약적일 것이다.

두 등급자료에서 모두 신용스프레드의 변화에 비해 값의 변화가 심하게 나EDF

타나는데 이는 가주가의변동에민감하게반응하여실제부도확률의변화에, EDF

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析88

비해 과민하게 변하기 때문인 것으로 추측된다 다음 표 은 신용스프레드와. < 6>

의 상관계수를 추정한 결과이다EDF .

표< 6> 신용스프레드와 의 상관계수EDF

CSAAA CSBBB

수준 변화율 수준 변화율

EDF(AAA) 0.812 0.159

EDF(BBB) 0.605 0.357

등급별 신용스프레드의 수준과 간 상관성이 변화율로그차분에서의 상관EDF ( )

성보다 높게 나타나고 있지만 신용스프레드가 비정상적이므로 수준값과의 상관,

계수는신뢰하기어렵다 따라서상관계수가높게나타난신용스프레드 의. (CSBBB)

변화율과 값에대해단순회귀모형을추정하여보았는데 그결과는다음과같EDF ,

이 나타났다.

(8)

(-1.796) (2.059)

회귀모형의추정결과 가 커지면 신용스프레드의변화율은 정, EDF 1% , 1.859%p

도 증가하는 것으로 나타났으며 결정계수, ( R2 는 로 나타났다 집계 부도) 35.7% .

율을 이용하여 회귀분석을 수행한 경우와 비교해 볼 때 가 신용스프레드에, EDF

대한 설명력이 보다 우월함을 확인할 수 있다.

다음으로 고빈도 자료에서의 상관성을 파악하기 위해 일별자료인 표본 를< 2>

이용하여 변수 사이의 관계를 분석하여 보았다 일별 의 경우에는 하나의 단. EDF

위근을 가지고 있으므로 이 변수도 차 로그차분하여 상관계수와 회귀분석을 수1

행하였다 신용스프레드 의변화율과 수준의상관계수는 로나타. (BBB) EDF( ) -0.321

났으며 둘 다 차분시킨 자료에서의 상관계수는 로 거의 에 가까웠다 단순, 0.05 0 .


회귀분석의 결과도회귀계수가 로 나타나 의변화가 신용스프레드의변0.007 EDF

화에 별다른영향을미치지못하는것으로나타났다.36) 그러나두변수가모두단

위근을 가지는 과정이므로 공적분관계가 가능하므로 이에 대한 검정을 수행하I(1)

였는데 다음 표 은 공적분검정 결과를 보여준다, < 7> .

표< 7> 공적분검정 결과

귀무가설 특성근우도비 검정통계량

(LR statistic)임계치5% 임계치1%

공적분관계

존재하지 않음0.068 31.67 15.41 20.04

주 : 여기서 우도비 검정통계량 은 다음과 같이 계산된다(LR test statistic) .

여기서 는 관찰치 수 는 특성근의 값임T , .λ

등급의 신용스프레드와 가 공적분관계를 가지므로 이 두 변수는 장기BBB EDF

적인 균형관계를 가지고 있으며 를 이용한 신용스프레드에 대한 예측모형은, EDF

오차수정항 이 포함된 형태로 수행되어야 할 것이다(error correction term) .

결론 및 시사점.Ⅳ

본 연구는 미시적으로는 위험채권의 가치평가 문제에서부터 거시적으로는 금융

시스템의 안정성을 나타내는 중요한 지표로 인정받고 있는 신용스프레드의 결정

요인에 대해 여러 가지 변수들과 방법론을 이용하여 분석하였다 이와 관련된 기.

존 국내외 실증분석과 마찬가지로 신용스프레드를 결정하는 주요한 요인들을 분

명하게 식별해 내지는 못하였지만 대략적으로 무위험 이자율과 장기적인 공행성

을가지고있으며주가등으로표현되는거시경제상태 모형에(co-movement) , EDF

의해 산출된 예상부도확률 등에 영향을 받고 있음을 파악할 수 있었다.

36) 이러한 결과는 등급의 신용스프레드에서도 거의 유사하게 나타났다AAA .

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析90

국내 기업의 자금조달방식이 다양해지고 채권시장이 자유화됨에 따라 점점 더,

다양한 유형의 시장참여자들이 채권시장에 주목하고 있다 본문에서 언급한 바와.

같이 위험채권의발행과 유통이활발해짐에따라신용스프레드가 그자체로 경기,

변동과 관련된 유용한 신호를 제공하는 주요 경제활동 선행지표로 정책당국과 여

러 시장참여자들에게 인식되고 있다 채권과 같은 고정소득증권에 투자한 사람들.

은 여러 형태의 위험에 노출되는데 이중 중요한 두 가지 위험은 금리변동위험과,

신용리스크이다 상태의존계약파생금융상품의가격결정에대한현재의연구들은. ( )

이 두 위험이 어떻게 연관되는지를 설명하려고 하고 있다 대표적인 구조형 모형.

인 은기업자산가치와무위험이자율변화의상관성을고Longstaff-Schwartz(1995)

려함으로써 이 두 위험의 형태를 결합하려고 시도하였다.

하지만일반적으로구조형접근법에서는기업들이금융압박 에(financial distress)

처해 있는 자신의 상황을 인식할 수 있다는 사실이 명시적으로 고려되고 있지 않

다 실제로 이러한 모형에서는 만기 원금상환만을 채무부담으로 규정하고 채권수.

명 동안지급되는이표의무 는고려하지않는다 하(life of bond) (coupon obligation) .

지만 대부분의기업들은무이표채가아닌이표채 를발행, (coupon-bearing securities)

하고있으며 이러한이표는기업의신용도에대한 신호전달 의역할을, “ ”(signaling)

하기 때문에 중요한의미를가지고 있다고판단된다 이자지급능력은소득과 발행.

부채별 이자지급비용의 함수이기 때문에 이를 어떻게 거시경제수준에서 포착할

것인가 하는 문제가 제기될 수 있다 이론적으로 기업의 미래 현금흐름은 실질 경.

제활동의 증가와 직접적인 비례관계를 갖는다고 볼 수 있다 따라서 기업의 신용.

도를 집계화한 등급별 신용스프레드는 거시경제 상태에 의존한다고 할 수 있다.

이는 본 실증분석에서도 확인된 결과이다.

본 실증분석의결과는다음과같이정리될수있다 우선 무위험이자율은신용. ,

스프레드의 주요한 결정요인이기는 하지만 무위험 이자율이 신용스프레드에 미,

치는 영향은 단기와 장기에 걸쳐 차이가 있는 것으로 나타났다 둘째 기간스프레.

드 주가지수 수익률 그리고 회사채 발행액 등의 지표는 신용스프레드의 단기적, ,

인 변화에 대해 별다른 설명력을 가지지 못하며 경기동행지수나 주가지수로 표현

되는거시경제상태 로측정된예상부도확률등의신용스프레드에대한설명, EDF

력은 유의적인 것으로 나타났다.37)


신용스프레드와 무위험 이자율의 상관성 분석에 있어 주목해야 할 점은 등급에

따른 신용스프레드의 행태차이이다 서병선. ․김혁황 에서 보여진 것과 같이(2002) ,

두 변수의 상관계수는 경기확장기 동안 상당히 유사한 반면 경기후퇴 국면에서,

다소 차이가 난다 신용스프레드와 무위험 이자율의 상관성은 둘 다 음 의 추정. (-)

치를 보이지만 낮은 신용등급 에서는 강해지고 높은 등급 에서는 약해(BBB) (AAA)

지는 것으로 나타났다 이러한 결과는신용등급에따라회사채의 가격이거시경제.

상태에 의존하는 정도가 달라짐을 의미하는 것이다.

채권 포트폴리오에 대한 리스크관리의 관점에서 이러한 결과는 신용리스크가

높은 채권의 가치는 금리변동위험과 거시경제에 대한 충격을 더 민감하게 반응하

므로 시장리스크와 신용리스크를 통합된 틀로 관리해야할 필요성을 제기한다 이.

러한통합리스크관리시스템이여의치않을경우에는스트레스테스트(stress test)

를 통해 이러한 문제를 고려해야 할 것이다.

본 연구를 비롯한 다수의 실증연구에 의하면 신용스프레드와 국채수익률의 장,

기균형관계를 파악하기 위한 공적분 검정은 분석기간과 데이터 빈도에 따라 검정

결과가다른것으로나타났다 하지만단기동학에대한분석에서는음 의상관성. (-)

을 보이는 것으로 나타났다 즉 국채수익률이 상승하면 단기적으로 신용스프레드. ,

가 감소하지만 장기적으로는 신용스프레드가 확대되는 결과를 보여주었다 이러.

한결과는 등의이론적인구조형모형에서Merton(1974), Longstaff-Schwartz(1995)

의함의와는상이하다 따라서 에서지적된바와같이. Colline-Defresne et al.(2001) ,

무위험 이자율의상승이 장기적으로 부채비율에 대한 기업의조정과정 즉자본구,

조의 변화를 통해자산가치의변동을확대시킬 수있다는점을감안할수 있는 새

로운 모형을 탐색하는 작업이 필요할 것으로 판단된다.

본 연구에서는 신용스프레드와 국채수익률 사이의 관계를 여러 통계적 기법을

이용하여 분석하였으며 구조형 모형에서 언급되는 신용스프레드의 결정 요인들,

의 설명력을 실증적으로 검정하여보았다 기존 실증연구의 결과와마찬가지로본.

37) 본 실증분석 결과 회사채 순발행액의 유의성이 낮았다고 해서 유동성 변수가 신용스프,

레드에 미치는 영향이 미약하다고 평가하기는 어렵다 실제 유동성 상태에 대한 대리변.

수는 호가스프레드 나 호가빈도 등이 더 적절할 수 있기(bid-ask spread) (quote frequency)

때문이다 데이터의 제약으로 다양한 유동성 지표를 실증분석에 포함시키지 못한 것은.

본 연구의 한계로 남아 있다.

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析92

연구결과에서도 신용스프레드에 대한 이론적 결정 요인들로 알려져 있는 부도확

률 무위험 이자율 등의 설명력은 상대적으로 그다지 높지 않은 것으로 나타났다, .

이는 신용스프레드의 많은 부분이 예측되지 않은 손실가능성에 대한 보상의 의미

를 가지고 있음을 보여주는 것이다 또한 주식 포트폴리오와는 달리 채권 포트폴. ,

리오는분산화 를통한리스크의경감효과가작아위험회피적인투(diversification)

자자들로 하여금 더 높은 프리미엄을 요구하는 것으로 볼 수 있다 본 연구에서.

다루지는 않았지만 이후 연구에서는 아주 느리게 평균회귀하는 균형오차를 가지,

는 신용스프레드와 무위험 이자율의 공적분 관계를 적절히 모형화하기 위해서 분

수차분을고려하는오차수정모형 을고려할필요가있다(Fractional Integration ECM)

고 판단되었다.

또한자산유동화증권 이나 와같은신용파생상품의시장활성화가신용(ABS) CDS

스프레드의 크기에 영향을 미칠 것으로 판단된다 추측컨대 이러한 상품의 거래. ,

는 채권이나 대출의 유동성을 증대시켜 신용스프레드 내에 포함되어 있는 유동성

프리미엄을 줄이는 방향으로 신용스프레드에 영향을 미치게 될 것이다 장기적으.

로 이러한 요인들이 신용스프레드에 얼마만큼의 영향을 미칠 것인지에 대한 실증

분석은 이후 연구 과제로 남겨둔다.38)

38) 금융연구원 세미나에서 지적되었듯이 신용스프레드에 설명력이 있다고 판단되는 모든,

변수들을 대상으로 설명력을 평가한 다음 설명력이 높은 변수들로 모형을 구성하여 추,

정하는 것이 보다 바람직한 모형설정 방법이나 자료의 기간이나 빈도가 일치하지 않는

현실적인 문제로 이를 수행하지 못하였다.


참 고 문 헌

김명직오규택 한국채권시장과 신용위험,「․ 」 경제분석 제 권 호 한국은행 특, 7 1 ,『』

별연구실, 2001, pp.57-91.

서병선김혁황 국채수익률과 신용스프레드 동태적 분석, :「․ 」 금융학회발표논문,

집, 2002, pp.11-14.

조영무 경기순환과 금융변수의 움직임,「」 주간경제,『』 경제연구원, LG , 2003, 7.

13.

조하현이승국 금융리스크 측정과 관리, :『․ 』세경사, , 2002.

, 카오스와 금융시장『』세경사, , 2002.

, 신용리스크 측정과 관리:『』세경사, , 2003.

, 원달러 환율과 엔달러 환율의 분수공적분 관계에 관한 연구「」,

국제경제연구『』 한국국제경제학회, forthcoming, , 2005.

Amato, Jeffery and Eli Remolona, “The Credit spread puzzle” BIS Quarterly Review,

2003.

Bernanke, Ben and Mark Gertler, “Insider the Black Box: The Credit Channel of the

Monetary Policy Transmission”, Journal of Economic Perspective, Vol. 9, 1995,

pp.27-48.

Blanco, Roberto, Simon Brennan and Ian W. Marsh, “An Empirical Analysis of the

Dynamic Relationship Between Investment-Grade Bonds and Credit Default

Swaps”, Working Paper, Bank of Spain, 2004.

Collin-Dufresne, Pierre and Robert Goldstein, “The Determinants of Credit Spread

Changes”, Working Paper, 2000.

, “Do Credit Spread Reflect Stationary Leverage Ratios?”, Working Paper,

2001.

Delianedis, Gordon and Robert Geske, “The Components of Corporate Credit Spreads”,

Working Paper, Anderson school at UCLA, 1999.

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析94

Duca, Joha V. “What Credit Market Indicators Tell Us”, Economic and Financial

Review, FRB of Dallas, 1999, pp.2-13.

Duffee, Gregory, “Idiosyncratic Variation of Treasury Bill Yields”, Journal of Finance,

Vol 51, No 1, 1996.

, “Treasury yields and corporate bond yield spreads : An empirical analysis”,

J. of Finance 53, 1998.

, Kenneth J. Singleton, “Modelling Term Structure of Defaultable Bonds”,

Working Paper, Stanford University, 1999.

Edwin J, Elton, Martin J. Gruber, Nidhi Agrawal and Catherine Mann, “Factors

Affecting the Valuation of Corporate Bonds”, Working Paper, NYU, 2002.

Estrella, Arturo and Frederic S. Mishkin “The Yield Curve as a Predictor of U.S

Recessions”, Current Issues in Economics & Finance, vol. 2, FRB of NY, 1996.

Gertler, Mark, “Financial Structure and Aggregate Economic Activity : An Overview”,

Journal of Money, Credit and Banking 20, 1988, pp.559-596.

Gertler, Mark and Cara Lown, “The Information In The High Yield Bond Spread For

The Business Cycle”, NBER Working Paper 7549, 2000.

Houweling, Patrick and Ton Vorst, “An Empirical Comparison of default swap pricing

models”, Working Paper, Erasmus univ., 2002.

Hull, John, Mirela Predescu and Alan White, “The relationship between credit default

swap spreads, bond yields, and credit rating announcements”, Working Paper,

Univ. of Toronto, 2003.

Jarrow, Robert A. and Sturt Turnbull, “Pricing Options on Financial Securities

Subjective to Default Risk”, J. of Finance, 1995, pp.53-86.

, David Lando, Sturt Turnbull, “A Markov Model for the Term Structure of

Credit Risk Spreads”, Review of Financial Studies, vol.10, 2, 1997.

KMV, “Modeling Default Risk,” working paper, KMV, 1997.

Lando, David, “On Cox processes and credit risky securities”, Review of Derivatives

Research 2, 1998.


Leake, Jeremy, “Credit spreads on sterling corporate bonds and the term structure of

UK interest rates”, Working Paper, No. 202, Bank of England, 2003.

Longstaff, Francis, “A nonlinear general equilibrium model of the term structure of

interest rates”, J. of Financial Economics, Vol 23, 1989.

Longstaff, Eduardo Schwartz, “A Simple Approach to Valuing Risky Fixed and Floating

Rate Debt”, J. of Finance, 1995, pp.789-819.

, “Interest Rate Volatility and the Term Structure : A Two-Factor General

Equilibrium Model”, J. of Finance, Vol 47, No. 4, 1992.

Merton, Robert, “Theory of rational option pricing”, Bell Journal of Economics and

Management Science, Vol 4, 1973.

, “On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rate”, J.

of Finance, Vol. 29, 1974.

Moris, Charles , Robert Neal and Doug Rolph, “Credit spreads and interest rates : A

cointegration approach”, Working Paper, FRB of Kansas, 1998.

Saunders, Kenneth and Linda Allen, Credit Risk Measurement, 2nd edition, John Wiley

& Sons, Inc. 1999.

Zhu, Haibin, “An Empirical comparison of credit spreads between the bond market and

the credit default swap market”, BIS working paper, No.160, 2004.

의 제 권 제 호11 1 (2005. 4)韓國經濟分析96

An Empirical Study on the Determinants of Credit Spread

Abstract

The value of risky bonds such as corporate bonds may be determined by

various factors such as probability of default(PD), recovery rate, risk-free rate,

firm's value, and other embedded conditions on bonds. The PD of risky bonds

is represented well by credit spreads measured by the return difference of

corporate bonds and government bonds. Therefore, given the value of risk-free

asset, the evaluation of risky bonds is equal to determining on the size of

credit spreads.

As Merton's model(1974) following contingent claims approaches, the value

of risky bonds issued by firms is mainly affected by asset value and leverage

ratio. This approach has been called by "structural model" within academics and

practitioners. The structural models assumed that if the asset value of a firm

had fell down below the firm's debt level, the firm became to face the state of

default. Thus, this approach considered asset value, volatility, leverage level as

the key factors in evaluating risky bonds. The Longstaff-Schwartz model(1995),

evaluated as a development of Merton's model, included the fluctuations of

risk-free rate in evaluating risky bonds. In the model, the increasing of risk-free

rate led to the decrease of PD, and result in a reduction of credit spreads.

However, this contention contradicted a general intuition that the rise of

risk-free rate led to ascending the debt level, and result in the rise of PD.

Specifically, this implication of the negative relationship between credit spread

and risk-free rate is not enough to reflect the fact that the rise of risk-free rate

led to the change of capital structure, and then increase the volatility of asset

value. The following critics may be presented regarding the structural model for

evaluation of risky bonds. Commonly, as the market of corporate bonds tends


to have relative high transaction costs and low transaction volumes, the size of

credit spread could include other determining factors such as liquidity premium

as well as PD. Therefore, the pure contingent claims considering only PD is

limited on evaluating actual credit spreads of market.

This study analyzed the determinants of credit spread as related to risky bond

pricing problem with various views. As similar with previous studies on similar

topics, we can not identify the exact determinants of credit spreads. However,

we can figure out that risk-free rates, stock prices, EDF could affect the size or

variations of credit spreads. Specifically, the effect of risk-free rate on credit

spreads is different between short-run and long-run horizons. On the other hand,

term spreads, stock index returns, and issuing volumes of corporate bonds had

not significant explaining power on the variation of credit spreads. But the

business cycle index had an significant impact on credit spreads. This empirical

study helps to identify main factors of determining the size of CR with ratings,

and this information is precious of credit derivatives' pricing problem. Also, in

a view of risk management, this empirical results help to understand how PDs

and recovery rates is affected on interest rates, term structure, and the phase of

business cycle.

Key words: credit spread, Probability of Default(PD), structural-form models,

reduced-form models

JEL classification: C20, C32, G13, G33

신용스프레드의결정요인에관한실증연구 ·...

Documents

Transcript of 신용스프레드의결정요인에관한실증연구 ·...