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ticker: "KRGAR3M"
title: "韓国実質 GDP 3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/KRGAR3M"
license: "https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"
latest_value: -1.30
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 3ヶ月成長リスク

## 概要

現在の金融状況が翌四半期の成長の下側の裾にどう効くかを示す短期の条件付き分布の指標です。

## 主要数値

|  | 値 | 日付 |
|---|---|---|
| 最新値 | -1.30 | 2026-06-30 |
| 前回比 | -2.97 | 2026-03-31 |
| 1年前比 | -0.31 | 2025-06-30 |
| 収録期間中の最高 | 2.00 | 2021-12-31 |
| 収録期間中の最低 | -20.09 | 2008-12-31 |
| 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 | -3.49 |  |
| 2006-12-31 | -6.10 | -2.61 |
| 2007-03-31 | -3.17 | +2.93 |
| 2007-06-30 | -3.37 | -0.20 |
| 2007-09-30 | -5.29 | -1.93 |
| 2007-12-31 | -4.20 | +1.10 |
| 2008-03-31 | -7.48 | -3.29 |
| 2008-06-30 | -7.76 | -0.27 |
| 2008-09-30 | -7.65 | +0.11 |
| 2008-12-31 | -20.09 | -12.45 |
| 2009-03-31 | -8.42 | +11.67 |
| 2009-06-30 | -3.81 | +4.61 |
| 2009-09-30 | 1.16 | +4.97 |
| 2009-12-31 | -5.53 | -6.68 |
| 2010-03-31 | -0.66 | +4.87 |
| 2010-06-30 | -3.15 | -2.50 |
| 2010-09-30 | -4.52 | -1.37 |
| 2010-12-31 | -3.46 | +1.06 |
| 2011-03-31 | -4.41 | -0.95 |
| 2011-06-30 | -5.66 | -1.24 |
| 2011-09-30 | -6.20 | -0.55 |
| 2011-12-31 | -5.20 | +1.00 |
| 2012-03-31 | -4.29 | +0.91 |
| 2012-06-30 | -5.71 | -1.41 |
| 2012-09-30 | -5.55 | +0.16 |
| 2012-12-31 | -4.40 | +1.14 |
| 2013-03-31 | -3.73 | +0.67 |
| 2013-06-30 | -3.00 | +0.73 |
| 2013-09-30 | -3.39 | -0.40 |
| 2013-12-31 | -3.52 | -0.13 |
| 2014-03-31 | -3.60 | -0.08 |
| 2014-06-30 | -3.11 | +0.49 |
| 2014-09-30 | -4.86 | -1.75 |
| 2014-12-31 | -4.31 | +0.54 |
| 2015-03-31 | -2.66 | +1.65 |
| 2015-06-30 | -3.49 | -0.83 |
| 2015-09-30 | -1.01 | +2.48 |
| 2015-12-31 | -2.87 | -1.86 |
| 2016-03-31 | -3.90 | -1.02 |
| 2016-06-30 | -0.97 | +2.93 |
| 2016-09-30 | -3.59 | -2.61 |
| 2016-12-31 | -2.85 | +0.74 |
| 2017-03-31 | -2.07 | +0.78 |
| 2017-06-30 | -2.76 | -0.69 |
| 2017-09-30 | -1.14 | +1.62 |
| 2017-12-31 | -5.69 | -4.55 |
| 2018-03-31 | -1.48 | +4.21 |
| 2018-06-30 | -2.79 | -1.31 |
| 2018-09-30 | -3.49 | -0.70 |
| 2018-12-31 | -4.01 | -0.52 |
| 2019-03-31 | -5.06 | -1.05 |
| 2019-06-30 | -0.83 | +4.23 |
| 2019-09-30 | -4.09 | -3.26 |
| 2019-12-31 | -2.17 | +1.92 |
| 2020-03-31 | -10.54 | -8.36 |
| 2020-06-30 | -13.15 | -2.61 |
| 2020-09-30 | 1.52 | +14.66 |
| 2020-12-31 | -0.67 | -2.19 |
| 2021-03-31 | -0.65 | +0.02 |
| 2021-06-30 | -0.47 | +0.18 |
| 2021-09-30 | -4.72 | -4.25 |
| 2021-12-31 | 2.00 | +6.72 |
| 2022-03-31 | -3.47 | -5.47 |
| 2022-06-30 | -0.38 | +3.09 |
| 2022-09-30 | -4.02 | -3.64 |
| 2022-12-31 | -5.11 | -1.09 |
| 2023-03-31 | -3.06 | +2.05 |
| 2023-06-30 | -1.12 | +1.94 |
| 2023-09-30 | -0.30 | +0.82 |
| 2023-12-31 | -1.76 | -1.46 |
| 2024-03-31 | -0.80 | +0.96 |
| 2024-06-30 | -3.87 | -3.06 |
| 2024-09-30 | -3.23 | +0.64 |
| 2024-12-31 | -2.68 | +0.55 |
| 2025-03-31 | -3.94 | -1.26 |
| 2025-06-30 | -0.98 | +2.96 |
| 2025-09-30 | 1.09 | +2.07 |
| 2025-12-31 | -3.26 | -4.36 |
| 2026-03-31 | 1.67 | +4.94 |
| 2026-06-30 | -1.30 | -2.97 |

## 定義

KRGAR3M は韓国実質 GDP に適用した Growth-at-Risk 系列であり、1四半期先の平均年率成長率の条件付き5分位をヘッドラインとする。$y_{t\to t+h}$ 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 $h=1$ の時点（3ヶ月）に対応し、ヘッドラインは条件付き分位 $Q_{0.05}(y_{t\to t+h}\mid x_t)$ をパーセント表示した値である。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、$q_{05}$ から $q_{95}$ へと連なるファンと下側の期待ショートフォール、下方−上方の非対称は、現在の状況が分布のどの部分に効いているかを見るための補助系列として示される。

条件付き分布は、Adrian, Boyarchenko, and Giannone (2019) の Vulnerable Growth 枠組を Koenker and Bassett (1978) の分位点回帰によって韓国に適用して推定し、条件付け変数としてマクロ直交化金融状況指数 $\text{KRFCI}^{\perp}$ と水準制御変数である現在の年率成長率、そして一方向 HLW フィルター・トレンド成長率状態 (Holston, Laubach, and Williams 2023) を用いる。トレンド状態を条件に組み入れることで、条件付き分布全体が全標本切片ではなく韓国の長期トレンドに乗る。本3ヶ月ホライズンはサーベイランス報告の標準として用いられる12ヶ月ヘッドラインのコンパニオン・ホライズンであり、短周期の撹乱により敏感に反応する。

条件付き5分位が低下するほど、金融状況が引き締まったときに測られる下方リスクが深まることを意味し、ヘッドラインの水準そのものは韓国のトレンドが推移するにつれてその中心が着地する地点に沿って移動する。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

条件付き分位点回帰とスキュー t の層を組み合わせた4段階で算出する。

**(1) 条件付き分位回帰.** $\tau$ ごとに別個に当てはめる分位点回帰(Koenker and Bassett 1978)により条件付き分位を算出する。

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

回帰変数は次のとおりである。

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

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、$\text{KRFCI}^{\perp}$ はマクロ直交化した金融状況指数、$g^{f}_t$ 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 $g^{f}_t$ にはルックアヘッドがない。係数は四半期頻度でターゲット本来の周期で推定し、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) 行別評価と単調化.** 推定された切片と傾きを、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、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) の再配列によって強制する。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)から得る。四半期頻度では標本が概ね 80 行にすぎないため、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、当てはめは閉形式のスキュー 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 で直接算出した $q_{05}$ 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、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・ノーマル代替で処理し、格子補間残差の誤差は $\text{ES}\le q_{05}$ の強制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意味する。

**(4) 全標本再推定.** 係数は四半期ごとの実行で全標本において再推定するため、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

1四半期ホライズンでも12ヶ月ヘッドラインと同じ Vulnerable Growth 構成 (Adrian, Boyarchenko, and Giannone 2019) が適用され、本シリーズはそれより速く回転する近接下方リスクの指標として読まれる。下側裾に適用した分位点回帰は、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を継ぐ。本指標は緩慢な構造的シグナルよりも金融状況の急性の変化に敏感であるため、両ホライズンを併せて読むと、KRFCI の一過性の急騰と4四半期分布の持続的拡大とを切り分けられる。1四半期ホライズンはまた資金ロールオーバー・リスクが価格に反映されるホライズンであり、通貨・スワップ・信用の状況が短期実体経済へ最も速く伝播する区間である。12ヶ月のシスター・シリーズは International Monetary Fund (2017) Global Financial Stability Report が標準として用いるサーベイランス・ホライズンであり、Plagborg-Møller, Reichlin, Ricco, and Hasenzagl (2020) と Brownlees and Souza (2021) が形作る較正論争は本ホライズンにも同じ形で適用され、短いパネルでモデル設定と回帰変数の選択が標本外に主張し得る範囲が本枠組の境界となる。

HLW フィルター・トレンドを条件付けに組み入れることは、3ヶ月指標が位置する水準をも変える。3ヶ月中央値は12ヶ月中央値と同じ方式で韓国のトレンドに沿って低下する。裾では3ヶ月 $\tau=0.05$ のピンボール比が拡大ウィンドウのベンチマークに対しておよそ 1.15 に改善する一方、上側裾の比は 0.93 と1を下回り、Christoffersen (1998) の適合度検定の枠組と Galbraith and van Norden (2019) が整理した分位評価ツールキットのもとで、PIT ヒット率は7つの $\tau$ すべてにおいて名目値から概ね2パーセントポイント以内に留まる。その結果、資金ロールオーバーのホライズンにおけるヘッドラインは、全標本平均ではなく長期トレンド環境を尊重する水準に位置する。

正直な留保は12ヶ月ホライズンと形が同じであり、規模はむしろより大きいことがある。四半期標本は短く、下方の信頼区間は広く、$\tau=0.05$ における $\text{KRFCI}^{\perp}$ の傾きは推定精度が低いままに残る。2009年第1四半期の底打ちが本標本で最も鋭い読み値である。条件付き $q_{05}$ はグローバル金融危機の山場で深刻な1四半期収縮を価格に反映しており、その時点で KRFCI は依然として $+10$ SD 水準にあり(Baba and Shim 2010)、ベーシスは韓国のドル資金調達ストレスを四半期内に成長分布へ直接伝達した。実現した1四半期の値は条件付き $q_{05}$ 付近に着地し、それを下回ることはなく、これは枠組が許容する範囲の結果である。

## 金融市場での応用

近接の金融安定モニタリングの観点では、ヘッドライン $q_{05}$ は資金ロールオーバーが価格に反映されるホライズンである1四半期先の実体活動に対する Value-at-Risk として読まれる。韓国の金融仲介機関はおおむねその周期で外貨スワップと短期 CP を借り換えるため、1四半期下方の拡大は資金ライン周期に直接対応する信号である。このホライズンの期待ショートフォールは、資金逼迫に備えたストレス・シナリオが超えるべき条件付き裾の限界を測り、非対称は現在の状況が分布を片側だけに引き下げているか、それとも両側の裾をともに厚くしているかを示す。

本指標は12ヶ月ヘッドラインと併せて読むべきであり、単独で見るのは適切ではない。両ホライズンは一過性の資金ストレスの急騰と持続的な at-Risk の変化とを切り分ける。3ヶ月ラインが先に動いて KRFCI の急激な変化を増幅するのに対し、12ヶ月ラインは中央銀行のサーベイランス報告が扱う構造的な周期を担う(Adams, Adrian, Boyarchenko, and Giannone 2021)。両者が乖離するとき、その乖離の源が情報になる。3ヶ月のみに現れる急騰は資金エピソードを指し、両者が同期的に動く場合は構造的な転換を指す。

運用上意味のある組み合わせは KRFCI と通貨スワップベーシスとの対である。韓国の近接裾リスクの大部分はドル資金調達の物語であり、ベーシスはその物語が最初に価格に刻まれる場所である。したがって3ヶ月 $q_{05}$ を1年ベーシスに重ねると、ウォン資金市場の速く動くストレス・ダッシュボードが得られる。12ヶ月ホライズンと同様に $q_{05}$ の水準は今や韓国のフィルター・トレンドに乗って動くため、ダッシュボードの読み値は長期トレンド環境がどこにあるかを基準として錨を下ろしており、低トレンド体制におけるわずかに正の直近の値は過小評価ではなく較正された読みである。

## 統計的検定

KRGAR3M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、116四半期にわたり下側5パーセント分位数で0.069、上側95パーセントで0.940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)。

3か月の期間は一四半期ずつ進むため違反系列は非重複であり、Kupiec (1995)無条件被覆検定が直接適用され、78四半期にわたり下側の裾で四回、上側の裾で二回の超過により0.003、p = 0.959と1.177、p = 0.278を記録し、正しい被覆を棄却しない。

Christoffersen (1998)の独立性および条件付き被覆検定は同じ系列に照らして読む。いずれの裾でも超過が連続しないため独立性検定は情報がなく、条件付き被覆は0.445、p = 0.801と1.180、p = 0.554により棄却しない。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、0.003、p = 0.959と0.974、p = 0.324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。78個の四半期観測値は正しく特定された裾に対する検定力が限られるため、3か月での非棄却は整合性の強い証拠ではなく弱い証拠である (Kupiec 1995)。再利用した検証被覆と記述的なヒット率が直接の無条件検定とともに正直な内容である (Diebold, Gunther, and Tay 1998; Rosenblatt 1952; Berkowitz 2001)。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。