韓国家計信用の伸び率（前年同期比）

本グループは信用残高の水準系列から導出した前年同期比の伸び率をまとめる。各伸び率は四半期 $t$ の残高を4四半期前の値に対する変化率として表すため、指数の水準と基準時点が相殺され、残るのは純粋な拡大ペースである。

ここで $C_t$ は四半期末の家計信用残高であり、$g_t$ は百分率で表した4四半期の伸び率である。分子と分母に同一の単位が入るため本変換は尺度に依存せず、水準系列が基準改定または再編された局面をまたいでも比較可能である。このように構成した伸び率は既存残高に対する新規純借入のフローを分離するものであり、金融サイクルの文献はこれをシステミックリスクの先行的な指標として扱う（Schularick and Taylor 2012）。前年同期比の窓は残高の年内季節パターンを差分して除去するため、本伸び率は追加の季節調整なしに直接読み取れる（Jordà, Schularick, and Taylor 2017）。

本伸び率は基礎となる信用残高水準の4四半期変化率である。四半期の水準系列 $C_t$ について伸び率は

であり、四半期頻度でのラグは4四半期であって、月次頻度で用いる12か月の窓に対応する。前年同期比の差分そのものを除けば、デフレート、季節調整、平滑化は適用しないため、伸び率の定義されない水準標本の最初の4四半期は除外する。この構成はマクロ金融史の文献において信用集計を伸び率として扱う標準的な処理に従い（Schularick and Taylor 2012; Jordà, Schularick, and Taylor 2017）、政策機関が公表する通常の前年同期比の百分率と報告値が一致するよう、対数差分よりも比率の形式を選好する（Drehmann, Borio, and Tsatsaronis 2012）。

家計信用の前年同期比の伸び率は、急速な信用膨張が金融不安定に体系的に先行するため、マクロプルーデンス監視において最も有益な単一指標の一つである。Schularick and Taylor (2012) は長期の国際横断データにおいて信用の伸びが金融危機の最も強力な単一の予測変数であることを確立し、レバレッジを成長の副産物ではなく危機の先行的な原因として捉え直す。Jordà, Schularick, and Taylor (2017) は住宅ローン主導の家計借入が金融サイクルに沿って動き、その後の景気後退の谷を深めるという観察でこの発見を精緻化する。

伸び率は残高の水準が捉えない実体経済の情報を担う。Mian, Sufi, and Verner (2017) は30か国にわたり家計信用の伸びの上昇が2～3年後の成長鈍化につながり、これは所得が期待に届かないときに債務負担が強いる消費の収縮を媒介とすることを示す。Mian and Sufi (2018) は蓄積された水準ではなく借入のペースが好不況の動学を支配する信用主導の家計需要経路を定式化する。Drehmann, Borio, and Tsatsaronis (2012) は信用の伸びを金融サイクルの実証的な特徴づけの中心に据えており、その中期的な波動は景気循環よりも長く大きい。

韓国では家計信用の伸び率がマクロプルーデンス論争の中心にある。この伸び率は2000年代半ばに、そして2020年および2021年に再び加速したのち、2022年の政策引き締めとともに急速に減速しており、各転換点は国内の信用サイクルの局面に対応する。Borio (2014) はこのような伸び率がマクロ経済学の金融サイクル的視点の運用上の核であると論じ、Aikman, Haldane, and Nelson (2015) は信用の伸びに基づく規則が過去の危機に先立って脆弱性の蓄積を捉えたであろうことを示す。所得と対比して読めば、この伸び率は、残高の増加が表す家計支出の現在への異時点間の再配分を測る。

市場参加者にとって家計信用の伸び率は、家計部門のバランスシート・リスクの先行的な尺度である。信用の伸びが危機に先行するため、加速する伸び率はその後の無秩序なデレバレッジの確率を高め、銀行および消費者金融エクスポージャーに課される信用スプレッドへ直接反映される（Schularick and Taylor 2012）。Jordà, Schularick, and Taylor (2016) は住宅ローン主導の信用膨張が最も危険な類型であることを示し、これにより債券デスクは伸び率から直接、住宅ローンおよび無担保家計ポートフォリオのテール・シナリオを較正できる。

この伸び率はマクロプルーデンス政策のタイミングの標準的な入力である。Drehmann and Juselius (2014) は信用に基づく指標を複数の期間にわたり最も強力な早期警戒シグナルとして順位づけ、Borio and Lowe (2002) は景気対応バッファーが運用する枠組みに信用の伸びのシグナルを組み込む。国内のマクロプルーデンス引き締めを予想する投資家にとって、加速する家計信用の伸び率は、借り手単位の融資限度とバッファー要件が引き上げられる時期の最も明瞭な先行指標の一つである。

この伸び率は銀行の信用損失サイクルの起点ともなる。Lombardi, Mohanty, and Shim (2017) は速い家計信用の伸びがその後の消費の減少を予測することを示し、これは銀行にとって1～2年先行して信用損失サイクルの上昇へと転じる。国内の銀行債および株式、消費者金融債権、住宅ローン担保エクスポージャーのポジションにとって、この伸び率は収益と自己資本の十分性を左右する損失サイクルの先行指標である。Cecchetti and Kharroubi (2012) は、ある閾値を超えると速い信用の伸びが実質成長の足かせになると付け加えており、これはすべての国内債券ポジションを割り引く政策金利の経路を規定する。信用対GDPギャップおよび債務返済比率とともに読めば、この伸び率はいかなる単一の系列も単独ではもたらさない信用サイクル・ストレスの重層的な読み取りを完成させる（Drehmann, Borio, and Tsatsaronis 2012）。

KRHHCREDITYOY は家計信用残高の前年同期比の伸び率であり、残高の4四半期変化率として、2003-10-01 から 2026-01-01 までの四半期90観測値に対して定数・トレンド設定で検定する。Said and Dickey (1984) のラグ拡張を適用した Dickey and Fuller (1979) の拡張検定は p = 0.766 で単位根を棄却できず、Phillips and Perron (1988) 検定もこれに整合し、単位根に近い移動平均誤差のもとで偽りの定常性へ過大に棄却する傾向を示さずに p = 0.176 で棄却できず (Ng and Perron 2001)、KPSS 検定は p = 0.049 で水準定常性を棄却する (Kwiatkowski et al. 1992)。したがって反対の帰無の二つの検定群が合致し、伸び率は明確な I(1) の判定を帯びる。

候補となる定常な対象である水準に対して Ljung and Box (1978) のポートマントーはラグ4とラグ8の段でいずれも p = 0.000 で無自己相関の帰無仮説を棄却する。この比率が候補となる定常な対象であるため水準の断絶探索が適切な平均シフト診断であり (Perron 1989)、Bai and Perron (1998) の手続きを Bai and Perron (2003) のアルゴリズムで計算すると、2012-01-01、2015-04-01、2018-07-01、2022-04-01 の四つの平均シフトが位置づけられる。

前年同期比の構成そのものが HEGY 系列の調べる季節単位根を除去する季節差分フィルタであるため、HEGY および Canova-Hansen の季節単位根検定は意図的に実施しなかった。変換がすでに消去した季節単位根を検定することは循環的だからである (Hylleberg et al. 1990; Canova and Hansen 1995; Ghysels and Osborn 2001)。