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ticker: "KRGAR12M"
title: "韓国実質 GDP 12ヶ月成長リスク"
unit: "%"
frequency: "四半期"
source: "Adrian, Boyarchenko, and Giannone (2019); Koenker and Bassett (1978); Azzalini and Capitanio (2003)"
release: "四半期算出"
category: "国民経済計算"
country: "KR"
language: "ja"
canonical: "https://kred.dev/ja/series/KRGAR12M"
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latest_date: "2026-06-30"
first_date: "2006-09-30"
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observations_shown: 80
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# 韓国実質 GDP 12ヶ月成長リスク

## 概要

金融状況が引き締まったとき、今後1年の成長の下方リスクがどこまで深まり得るかを示す条件付き分布の指標です。

## 主要数値

|  | 値 | 日付 |
|---|---|---|
| 最新値 | 1.20 | 2026-06-30 |
| 前回比 | +0.19 | 2026-03-31 |
| 1年前比 | +0.21 | 2025-06-30 |
| 収録期間中の最高 | 1.42 | 2025-03-31 |
| 収録期間中の最低 | -3.15 | 2006-09-30 |
| 収録期間 | 2006-09-30 – 2026-06-30 |  |
| 観測値数 | 80 |  |

## 直近の観測値

| 日付 | 値 | 変化 |
|---|---|---|
| 2006-09-30 | -3.15 |  |
| 2006-12-31 | -2.73 | +0.42 |
| 2007-03-31 | -2.96 | -0.23 |
| 2007-06-30 | -3.03 | -0.07 |
| 2007-09-30 | -2.82 | +0.22 |
| 2007-12-31 | -2.59 | +0.22 |
| 2008-03-31 | -2.06 | +0.53 |
| 2008-06-30 | -2.18 | -0.12 |
| 2008-09-30 | -1.68 | +0.50 |
| 2008-12-31 | 0.85 | +2.54 |
| 2009-03-31 | -0.13 | -0.99 |
| 2009-06-30 | -0.96 | -0.83 |
| 2009-09-30 | -1.56 | -0.59 |
| 2009-12-31 | -0.70 | +0.86 |
| 2010-03-31 | -1.42 | -0.72 |
| 2010-06-30 | -1.05 | +0.37 |
| 2010-09-30 | -1.12 | -0.07 |
| 2010-12-31 | -1.43 | -0.31 |
| 2011-03-31 | -1.24 | +0.19 |
| 2011-06-30 | -1.28 | -0.04 |
| 2011-09-30 | -0.77 | +0.51 |
| 2011-12-31 | -1.26 | -0.49 |
| 2012-03-31 | -1.32 | -0.06 |
| 2012-06-30 | -1.32 | 0.00 |
| 2012-09-30 | -1.15 | +0.17 |
| 2012-12-31 | -1.20 | -0.05 |
| 2013-03-31 | -1.16 | +0.04 |
| 2013-06-30 | -1.17 | -0.01 |
| 2013-09-30 | -1.04 | +0.14 |
| 2013-12-31 | -0.96 | +0.07 |
| 2014-03-31 | -0.91 | +0.05 |
| 2014-06-30 | -1.00 | -0.09 |
| 2014-09-30 | -0.72 | +0.29 |
| 2014-12-31 | -0.74 | -0.02 |
| 2015-03-31 | -0.51 | +0.23 |
| 2015-06-30 | -0.80 | -0.29 |
| 2015-09-30 | -0.69 | +0.11 |
| 2015-12-31 | -0.74 | -0.05 |
| 2016-03-31 | -0.42 | +0.32 |
| 2016-06-30 | -0.93 | -0.51 |
| 2016-09-30 | -0.58 | +0.35 |
| 2016-12-31 | -0.59 | -0.01 |
| 2017-03-31 | -0.40 | +0.19 |
| 2017-06-30 | -0.65 | -0.25 |
| 2017-09-30 | -0.75 | -0.09 |
| 2017-12-31 | -0.32 | +0.43 |
| 2018-03-31 | -0.47 | -0.15 |
| 2018-06-30 | -0.51 | -0.04 |
| 2018-09-30 | -0.66 | -0.15 |
| 2018-12-31 | -0.33 | +0.33 |
| 2019-03-31 | -0.13 | +0.20 |
| 2019-06-30 | -0.75 | -0.62 |
| 2019-09-30 | -0.25 | +0.50 |
| 2019-12-31 | -0.52 | -0.27 |
| 2020-03-31 | 1.09 | +1.61 |
| 2020-06-30 | 1.20 | +0.11 |
| 2020-09-30 | -0.16 | -1.36 |
| 2020-12-31 | -0.28 | -0.12 |
| 2021-03-31 | -0.07 | +0.21 |
| 2021-06-30 | -0.57 | -0.50 |
| 2021-09-30 | 0.15 | +0.72 |
| 2021-12-31 | -1.65 | -1.80 |
| 2022-03-31 | 0.21 | +1.85 |
| 2022-06-30 | -0.63 | -0.83 |
| 2022-09-30 | 0.77 | +1.39 |
| 2022-12-31 | 0.48 | -0.28 |
| 2023-03-31 | 0.66 | +0.17 |
| 2023-06-30 | 0.22 | -0.44 |
| 2023-09-30 | 0.12 | -0.10 |
| 2023-12-31 | 0.57 | +0.45 |
| 2024-03-31 | 0.45 | -0.13 |
| 2024-06-30 | 0.70 | +0.25 |
| 2024-09-30 | 0.90 | +0.20 |
| 2024-12-31 | 0.75 | -0.16 |
| 2025-03-31 | 1.42 | +0.67 |
| 2025-06-30 | 0.98 | -0.43 |
| 2025-09-30 | 0.66 | -0.32 |
| 2025-12-31 | 1.36 | +0.70 |
| 2026-03-31 | 1.01 | -0.35 |
| 2026-06-30 | 1.20 | +0.19 |

## 定義

韓国実質 GDP に適用した Growth-at-Risk であり、12ヶ月（4四半期）先平均年率成長率の条件付き5分位がヘッドラインである。関心の対象は現在の状況および現在の長期成長状態の下での成長率の条件付き分布そのものであり、肝心な問いは成長率の中心がどこに収まるかではなく、金融状況が引き締まったときに下方リスクがどこまで深まり得るか、そして韓国のトレンドが推移するなかで中心値がどこに着地するかである。$y_{t\to t+h}$ を $t$ 四半期から $t+h$ 四半期までの平均年率実質 GDP 成長率とすると本シリーズは $h=4$ に対応し、ヘッドラインは次の条件付き5分位をパーセント表示した値である。

$$Q_{0.05}(y_{t\to t+h}\mid x_t)$$

ここで $x_t$ は現在の成長率、金融状況、トレンド成長状態を収めた条件付け変数ベクトルである。$q_{05}$ から $q_{95}$ までのファン、下側の期待ショートフォール、下方−上方非対称は、現在の状況が分布のどの部分に効いているかを読むための補助系列として示される。ヘッドラインが低いほど条件付き下方リスクが深いことを意味し、本指標は条件付き分布の記述であって点予測ではない。

## 算出方法

条件付き分位は、$\tau$ ごとに別個に当てはめる分位点回帰(Koenker and Bassett 1978)から得られ、算出手順は次のとおりである。

**(1) 条件付き分位回帰.** 各 $\tau$ について条件付き分位を回帰変数のアフィン関数とする。

$$Q_\tau\!\left(y_{t\to t+h}\mid x_t\right) = \alpha_\tau + \beta_\tau^{\top} x_t,$$

ここで条件付け変数ベクトルは次のように定義される。

$$x_t = (g_t,\, \text{KRFCI}^{\perp}_t,\, g^{f}_t)$$

水準コントロール $g_t$ は現在の年率前期比成長率であり、$\text{KRFCI}^{\perp}$ はマクロ直交化金融状況指数、$g^{f}_t$ は HLW モデル(Holston, Laubach, and Williams 2023)の一方向トレンド成長率状態である。$g^{f}_t$ は HLW ステップがヘッドラインとして公表する両側 RTS 平滑化推定値ではなく四半期末のカルマン・フィルター推定値であり、$t$ 時点のフィルターは $t$ までのデータのみを用いるためルックアヘッドがない。係数はターゲット本来の周期である四半期頻度で推定し、重なる $h$ 四半期ターゲットを吸収するために遅延 $h-1$ の Newey-West HAC 標準誤差を適用する。

**(2) 条件付き分位の算出.** 推定された切片と傾きは、各四半期末において同時点の回帰変数

$$(g_t,\, \text{KRFCI}^{\perp}_t,\, g^{f}_t)$$

に対して評価して行ごとに七つの条件付き分位を算出し、$\tau$ 方向の行内単調性は Chernozhukov, Fernández-Val, and Galichon (2010) の再配列により強制する。本系列は四半期単位で算出し、日次格子に射影した四半期モデルではないため、公表ラグの前方補完は適用しない。

**(3) 期待ショートフォールと非対称.** 期待ショートフォールと非対称の層は、再配列された条件付き分位に当てはめた Azzalini–Capitanio スキュー t(Azzalini and Capitanio 2003)から得られる。四半期頻度では標本は約 80 行に過ぎないため、形状パラメータを四半期末に当てはめて前方補完する方式に代えて、四個のパラメータ $(\xi, \omega, \alpha, \nu)$ 全体を四半期ごとに直接当てはめ、当てはめは閉形のスキュー t 分位関数に対するシード付きマルチスタート最小二乗で実施する。期待ショートフォールは閾値を QR 直接の $q_{05}$ に固定したうえで四半期ごとのスキュー t 下の $E[y\mid y < q_{05}]$ として定義され、その結果として構成上 $\text{ES}\le q_{05}$ が成り立つ。スキュー t の当てはめが収束しないか $\nu$ が上限に固定される四半期はスキュー・ノーマル代替の当てはめで処理し、格子補間残差は $\text{ES}\le q_{05}$ のハードクリップで吸収する。非対称は

$$\text{asym} = (q_{50}-q_{05})-(q_{95}-q_{50})$$

と定義され、正の値は上方より下方の裾が厚いことを示す。

**(4) リアルタイム更新.** 係数は四半期ごとの実行で全標本において再推定されるため、HLW フィルターが後続データを取り込むにつれて直近の四半期の値は改定され、最も新しく公表された四半期が最も確定度が低い。

## 経済学での応用

条件付き成長率分布は金融状況に対して非対称に反応する。状況が引き締まると下方の裾は急峻に降りる一方、上方の裾はほとんど動かないため、平均予測はその非対称を平均に埋没させてしまう。下方の裾に分位点回帰(Koenker and Bassett 1978)を当てると、分布の中央が取り逃がす at-Risk シグナルが再び浮かび上がる。本指標の理論的基盤は Adrian, Boyarchenko, and Giannone (2019) の Vulnerable Growth 枠組であり、Engle and Manganelli (2004) が CAViaR 系列で切り開いた条件付き分位の時系列伝統に立脚する。

12ヶ月というホライズンは、Growth-at-Risk サーベイランス実務が合意した報告周期である。Vulnerable Growth 枠組が実務に定着した後に各国中央銀行の金融安定報告書が採用したホライズンが4四半期であり、1年先というホライズンが景気対抗バッファ決定の周期と整合的であることがその理由であり(Adams, Adrian, Boyarchenko, and Giannone 2021)、International Monetary Fund (2017) Global Financial Stability Report が Growth-at-Risk 報告に用いるサーベイランス周期も同じである。

独立した評価がこの枠組をどこまで支持するかについて率直に要約すれば、見解は分かれている。Plagborg-Møller, Reichlin, Ricco, and Hasenzagl (2020) は、米国データにおける見かけ上の at-Risk シグナルの大部分が仕様や予測変数の選択をストレス・テストすると消失すると報告する一方、Brownlees and Souza (2021) はパネルがより長い国々では、金融状況入力に対する直接の分位点回帰がそれでもなお真の標本外評価で無条件ベンチマークを上回ることを示している。韓国のパネルは短いため、本モデルはこの較正論争を結論づける証拠ではなく、主張可能な範囲を画する境界として読む。

景気循環と金融状況指数に加えて HLW フィルター・トレンドを条件付けに組み入れると、条件付き分布全体が韓国の長期トレンドに乗り、水準の問題が全標本切片に吸収されなくなるため、本指標の働きと読み方が変わる。中央値において $g^{f}_t$ の係数はおよそ $+1$ に近く、条件付き中央値は全標本平均ではなく韓国のトレンドに沿って推移する。12ヶ月中央値は2006〜2010年のおよそ 3.9 % から2020年代のおよそ 2.3 % へと低下し、時代単位で実現4四半期先成長率および HLW トレンドと一致する。12ヶ月 $\tau=0.05$ ピンボール比は拡大ウィンドウの歴史的分位ベンチマークに対して 0.90、上側裾の比は 0.94 である。Christoffersen (1998) が整理したカバレッジ検定枠と Galbraith and van Norden (2019) が整理した分位評価ツールキットの下で、PIT ヒット率は7つの $\tau$ すべてにおいて名目値の概ね2パーセントポイント以内に収まる。標本が短いため、1をわずかに下回る比は単一パネル上の小さな余裕の読み値であって、統計的に確立された結果ではない。

正直な留保が二つ残る。韓国の2007年以降の四半期パネルは観測数が約120個に過ぎず、本格的な景気後退はグローバル金融危機とコロナの2件のみであるため、$\tau=0.05$ における $\text{KRFCI}^{\perp}$ の傾きは推定精度が低いまま残り、深い裾での循環シグナルは制約される。直近の $q_{05}$ が負ではなくわずかに正の領域にあることは、欠陥ではなく低トレンド環境と落ち着いた金融状況の下での正しい較正であり、全標本 PIT@$\tau=0.05$ が名目 5 % に対して 4.0 % であること、また2020年以降に実現した21観測のうち条件付き $q_{05}$ を下回ったのが1観測のみであることがこれを裏付ける。2008〜09年の局面が本構成を最も明瞭に映す時期である。KRFCI の標準化スコアは2008年末に $+10$ を突破した(Baba and Shim 2010)。トレンド回帰変数は 4.5 % 付近にあり、条件付き $q_{05}$ は2007年初頭の条件付け時点で約 $-3$ まで下落した。これらの時点は2007年末から2008年の底打ちに至る4四半期窓を時間軸上に位置づけ、その後実現した収縮は条件付き下方の裾に着地した。

## 金融市場での応用

ヘッドライン $q_{05}$ は、1年先実体活動に対する現在状況 Value-at-Risk として読まれる。この値は KRFCI に応じて調整され、$g^{f}_t$ を通じて韓国の長期トレンドに錨を下ろした、政策関連ホライズンの下方リスク尺度である。このホライズンで Growth-at-Risk を報告する中央銀行は、下方リスク分布が景気循環とともにどのように進化するかを追跡するために本指標を用い(Adams, Adrian, Boyarchenko, and Giannone 2021)、International Monetary Fund (2017) Global Financial Stability Report は同じサーベイランス対象の国家横断版を作成している。韓国銀行にとって自然な錨は景気対抗バッファ点検であり、その判断周期はおおむね本ホライズンと一致するため、本指標は新たなサーベイランス・カレンダーを求めずに既存の点検に収まる。

ファンと期待ショートフォールは、本構成が単一時点の成長ナウキャストを超えてその複雑さが報われる領域である。中央値が安定したまま下方スプレッドが広がる状態は、中心値が動く前に現在の状況が裾リスクを価格に織り込んでいる体制シグナルであり、下側の期待ショートフォールは12ヶ月ホライズンでのシナリオ・ストレス設計の自然な入力である。非対称チャネルは状況が条件付き分布をどの方向に傾けているかを示すため、その符号と大きさは $q_{05}$ の水準と並んで主要なサーベイランス変数となる。

トレンドの留保は、トレンド条件付けの前の固定平均 Growth-at-Risk とは逆方向に作用する。トレンドを条件に組み入れる前は、落ち着いた状況の下でわずかに正の $q_{05}$ は下方リスクの過小評価のように見えていたが、HLW トレンドが回帰式に入った後は、同じ読み値は低トレンド環境におけるゲージの較正された答えであってゲージの欠陥ではない。ファンの情報はその幅と形状にとどまり、本指標を KRFCI と組み合わせて読めば、状況の読みとトレンドの読みを分離して保てる。両者を並べて読むことがどちらか一方を単独で読むより診断的であるという実務的な含意は、Plagborg-Møller, Reichlin, Ricco, and Hasenzagl (2020) が開いた較正論争が指し示す方向とも一致する。

## 統計的検定

KRGAR12Mは、成長を直交化した金融状況指数に対して分位点回帰して適合した、$\hat{q}_t(\theta)=x_t^{\top}\hat{\beta}(\theta)$の形の推定条件付き分位数経路であり、経路の持続性は条件付け変数から受け継いだものであって成長信号自体の性質ではない。したがって予測品質を担う対象は経路ではなく違反指示系列であり、経路に対する単位根・構造変化・水準Ljung and Box (1978)検定群は意図的に実施しなかった。被覆の問題は一変量の経路診断が扱えない予測・実現の結合分布の性質だからである (Christoffersen 1998; Engle and Manganelli 2004; Murphy and Winkler 1987)。有界な推定分位数はまた無界の単位根過程ではあり得ず、そのような対象に標準的な単位根推論を適用すると標本サイズに応じて縮まず虚偽の定常性へ過大棄却する (Cavaliere 2005; Cavaliere and Xu 2014)。分位数対象に適した証拠は二つの固定した極端な裾、すなわち下側および上側の極端な条件付き分位数における被覆バックテストである。

被覆はまず再利用した検証パネルから読むが、これは推定パネルに対する標本内の確率積分変換ヒット率、すなわち実現値が適合した条件付き分位数以下に収まる経験的頻度であり、分位数の水準そのものを目標とするため、113四半期にわたり下側5パーセント分位数で0.062、上側95パーセントで0.929と読まれ、上側の値は違反率ではなく95パーセント目標に近い累積被覆である (Diebold, Gunther, and Tay 1998; Rosenblatt 1952)。

12か月の期間は重複する四半期の上に築かれるため全標本で大きさが正しい無条件被覆検定が存在せず、文字どおりのKupiec (1995)検定とNewey and West (1987)自己相関頑健な被覆統計量がいずれもモデル仕様に記録された事前登録のモンテカルロ大きさ点検で大きく過大な大きさとなったためであり、したがって形式的な判定は留保し、全標本の記録は75四半期にわたり下側の裾で五回の超過を0.067の比率で、上側の裾で三回の超過を0.04で記述的に報告する。

オフセット0の非重複部分標本に対する大きさが正しい点検はその期間ではそれ自体が情報を持たず、18個の観測値の部分標本が5パーセントの裾で0.9回の超過のみを期待するため、下側の裾で一回、上側の裾で零回の超過により0.011、p = 0.915と1.847、p = 0.174を記録し、判定を下す検定力が乏しく、超過比率は四つの許容オフセットにわたり各裾で零から0.111まで分布する。この部分標本点検は正しい条件付き被覆の仮説の下で厳密であり、その仮説は間隔を空けた違反指示子を独立なベルヌーイ抽出とする (Christoffersen 1998)。ただしこれは持続的な過程の固定した無条件分位数の超過に対する大きさの制御を主張せず、その場合は依存が非重複窓の境界を越えうる。

Christoffersen (1998)の独立性および条件付き被覆検定はその重複に照らして読む。独立性検定は下側の裾で5.190、p = 0.023により棄却し、上側の裾では二つの超過が連続しないため情報がなく、結合条件付き被覆検定は両側の裾で5.625、p = 0.060と0.316、p = 0.854により棄却しない。下側の裾の独立性棄却は重複する多段階ターゲットが誘発する機械的集群であり、その期間で留保した全標本判定と整合する (Christoffersen 1998)。四半期の超過が少数にすぎず完全な動的分位点回帰には少なすぎるため、Engle and Manganelli (2004)検定は定数のみの二項スコア形で実施し、両側の裾で棄却せず、0.439、p = 0.508と0.158、p = 0.691であり、完全な操作変数集合は標本が支えるまで留保する。交差分位数の単調性チェックはその期間で非交差のファンを確認する (Chernozhukov, Fernandez-Val, and Galichon 2010)。

二つの限界をそのまま示す。重複するターゲットが違反系列に系列依存を誘発し、非重複部分標本が一回より少ない超過を期待するため、その期間では形式的な被覆判定を下さず、記述的な比率と再利用した検証被覆が正直な内容である (Christoffersen 1998; Diebold, Gunther, and Tay 1998; Rosenblatt 1952; Berkowitz 2001)。75個の四半期観測値も正しく特定された裾に対する検定力が限られるため、記述的な記録は整合性の強い証拠ではなく弱い証拠である (Kupiec 1995)。これらは母数の不確実性が参照分布に折り込まれていない推定分位数であるため、被覆の読みは現在の環境が成長分布をどこに置くかについての記述であって、検証された裾予測ではない (Campbell 2005; Escanciano and Olmo 2010)。

## よくある質問

### 成長リスクは何を推定する指標ですか。

現在の金融環境を条件とした将来成長率の条件付き分布の下側分位数です。関心の対象は成長率の中心ではなく、環境が引き締まったときに下側の裾がどれだけ厚くなるかにあります。

### 成長リスクを成長率の予測として読めますか。

読めません。現在推定されている条件付き分布を記述する指標であり、実現する成長率についての予測を含みません。

### 成長リスクは条件付き平均と何が違いますか。

金融環境は成長率分布の中心より下側の裾をはるかに大きく動かします。条件付き平均に基づく指標では、引き締まりがもたらすリスク変化の大半を取り逃がします。