韓国 DB コア CPI 3ヶ月インフレ・リスク

韓国 DB コア CPI に適用した Inflation-at-Risk であり、3ヶ月先平均年率インフレ率の条件付き分布がヘッドラインの対象である (López-Salido and Loria 2020)。$\pi_{t\to t+h}$ を $t$ 月から $t+h$ 月までの平均年率インフレ率とすると、本シリーズは $h=3$ のホライズンに対応し、ヘッドラインは両側分位 $\{Q_{0.05},\,Q_{0.50},\,Q_{0.95}\}$ をパーセント表示で併せて表記した値である。条件付き変数の長期アンカー $\pi^{\text{long}}_t$ は韓国銀行物価目標と Stock and Watson (2007) UCSV トレンドおよびサーベイ期待要素を結合したものである。

$q_{05}$ から $q_{95}$ へと続く分位ファン、両側の期待ショートフォール、および下方マイナス上方の非対称 $(q_{50}-q_{05})-(q_{95}-q_{50})$ 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提供される。3ヶ月ホライズンは12ヶ月ヘッドラインのコンパニオン・ホライズンとして短周期の擾乱に対してより敏感に反応するため、ファンが上方に広がれば現在の状況が分布の上方に、下方に広がれば下方により大きく効いていることを示す。本指標はこうした条件付き分布の記述であって点予測ではない。

(1) 分位回帰の当てはめ. KRIAR12M と同じギャップ形態の分位点回帰を $h=3$ のホライズンで当てはめる。

ここで次が成り立ち、

であり、$\pi^{\text{long}}_t$ は定義で述べた長期アンカー、$\text{gap}_t$ は一方向 HLW カルマン・フィルター産出ギャップ (Holston, Laubach, and Williams 2023)、$\text{FCI}_t$ は KRFCI の水準である。ギャップ形態は $\pi^{\text{long}}_t$ に暗黙の係数 $1-\lambda_\tau$ を課すが、これは Faust and Wright (2013) があらゆる現代的な Phillips 曲線当てはめに対する標準的規律として指摘するものと同じであり、水準分位は同じ要領で $\pi^{\text{long}}_t$ を加え戻して復元する。行単位の $\tau$ 方向の単調性は Chernozhukov, Fernández-Val, and Galichon (2010) の再配列で確保する。

(2) 推定と標準誤差. 係数は月次頻度でターゲット本来の周期で推定し、重なる3ヶ月ターゲットを吸収するために遅延

の Newey-West HAC 標準誤差を適用する。月次入力は公式 CPI 公表タイミングに合わせたステップ補間で営業日格子に射影し、KRFCI は日次の水準のままで入る。

(3) 季節性の処理. 3ヶ月ホライズンはトレーリング3ヶ月インフレと3ヶ月先ターゲットの両方で3ヶ月窓を用いるため季節性に敏感である。本モジュールは毎実行で対数水準に Cleveland, Cleveland, McRae, and Terpenning (1990) の季節・トレンド分解を施し、Wang, Smith, and Hyndman (2006) の季節強度統計量が 0.20 を超える場合は非季節の再構成を代わりに用いる。

(4) 期待ショートフォールと非対称. 両側の期待ショートフォールと非対称層は KRIAR12M と同じ手順で算出する。月次当てはめで評価した水準分位に四個パラメータの Azzalini-Capitanio スキュー t (Azzalini and Capitanio 2003) を毎月当てはめ、形状 $(\alpha, \nu)$ を日次に前方補完したうえで日次の $(\xi, \omega)$ は標準化分位に対する閉形最小二乗で復元し、これは Korobilis (2017) が日次の分位予測について示した日次の位置・尺度復元のパターンと同じ構造である。両側の期待ショートフォールは閾値を QR 直接の $q_{05}/q_{95}$ に固定して算出し、ハードクリップを適用する。非対称は $(q_{50}-q_{05})-(q_{95}-q_{50})$ と定義し、KRGAR と同じ符号規約に従う。

本シリーズは韓国の資金借換サイクルに合わせて回転する近期インフレ裾分布のゲージである。3ヶ月ホライズンでも López-Salido and Loria (2020) が定義した錨付き分位 Phillips 構成がそのまま適用され、これは Adrian, Boyarchenko, and Giannone (2019) の Vulnerable Growth テンプレートと Koenker and Bassett (1978) の分位点回帰の上に加速主義的合計1アンカーを立てたものであり、12ヶ月の姉妹シリーズと枠組が同一でホライズンのみが異なる。韓国の金融仲介機関は外貨スワップと短期商業手形をおよそ3ヶ月の周期で借り換えるため、Hatzius, Hooper, Mishkin, Schoenholtz, and Watson (2010) の構成のもとで KRFCI に織り込まれる通貨・スワップ・信用条件が近期消費者物価へ最も速く伝達する区間がまさに四半期ホライズンである。3ヶ月ラインと12ヶ月ラインを併せて読むと、一時的な資金ストレスのスパイクと持続的な at-Risk のシフトを切り分けられ、これは KRGAR3M が成長の裾に対して果たす資金ホライズンの対の役割と同じ構造である。平均インフレ予測は12ヶ月パネルと同様に破るのが難しいベンチマークであり (Atkeson and Ohanian 2001)、分位分解の価値は平均が均してしまう at-Risk シグナルを可視化する点にあり、これは Faust and Wright (2013) が整理したインフレ予測文献の視角と整合する。

3ヶ月ホライズンは12ヶ月ホライズンより有効標本がおよそ4倍大きい。12ヶ月ホライズンのおよそ19個に対して3ヶ月ホライズンはおよそ75個の有効独立観測数を有するため、本標本でより良く識別される較正ホライズンであり、したがって両ホライズンが乖離するときに統計的重みがより大きいのは本ホライズンの標本外ブロックである。ルックアヘッドのない一方向カルマン・フィルター HLW 産出ギャップ (Holston, Laubach, and Williams 2023) と、Stock and Watson (2007) が先進国インフレの持続性モデリング規律として報告し Mertens and Nason (2020) が国別に拡張した韓国銀行 2 % ポイント物価目標アンカーは、12ヶ月ホライズンと同じ形で本ホライズンにも入る。錨が効いた条件付き分布がいずれのホライズンでも良好に振る舞う構造的基盤は Coibion and Gorodnichenko (2015) が同定する期待のアンカリング・チャネルであり、3ヶ月ホライズンでも条件付き中央値が時代単位アンカーを追うふるまいは Korobilis (2017) が他国の類似する直接分位インフレ・モデルについて報告したものと同じ種類のものである。

韓国3ヶ月標本も FCI 非対称の方向を統計的に識別しない。条件付き FCI 傾き $\hat\theta_\tau$ は絶対値がおよそ6ベーシス・ポイント以下の狭い帯の中で符号が混在し、いずれの $\tau$ でも $t$ 統計量の絶対値が1を超えず、$\tau$ 間の同等性に対する対角 HAC 結合 Wald 検定は通常の有意水準で棄却されず、すべての対比較の $p$ 値も 0.90 を上回る。López-Salido and Loria (2020) が米国について記録した下方裾チャネル、ならびに Banerjee, Contreras, Mehrotra, and Zampolli (2020) が通貨減価が上方インフレ分位を引き上げる新興国標本で記録した上方裾上昇チャネルは、いずれも点推定プロファイルと矛盾しないが韓国の結果としては主張されない。

標本外では3ヶ月の様相は12ヶ月よりかなり緩やかである。無条件ベンチマークに対する条件付きピンボール比は下方の裾と中央値で1近辺にあり上方の裾で1をわずかに上回り、上方裾 PIT は名目値より約9ポイントではなく約5ポイント不足し、2008–2009年と2020年の期間を除く危機外再計算でもこれらの比はほぼそのまま保たれる。したがって3ヶ月ホライズンの上方裾標本外ミスは事件依存ではなく標本そのものの限界によるものであり、これは12ヶ月ホライズンでミスが危機期間に集中するのとは対照的である。2009年第1四半期と2020年第1四半期の事件は、本ホライズンが KRFCI ショックをインフレ分布の両側にどのように伝達したかを公式 CPI ビンテージと整合的に描く時期として残る。

近期インフレ・サーベイランスでは、ヘッドラインは両側で読むが、各裾に置く重みは3ヶ月標本外ブロックが示すものに合わせる。本ホライズンの無条件ベンチマークに対する上方裾ピンボール比が1をわずかに上回り、上方裾 PIT が名目値に近いが依然として不足しているという事実は、上方裾の読みが下方裾の読みより重みが小さいことを意味するが、本ホライズンのミス幅は12ヶ月ホライズンに比べて明らかに緩やかである。韓国の金融仲介機関はおよそ3ヶ月の周期で外貨スワップと短期商業手形を借り換えるため、3ヶ月の両側裾の変化は韓国銀行金融安定報告がスワップ・ラインおよび短期商業手形市場について記録する資金ライン・サイクルと併せて読むべきシグナルである。

両ホライズンは併せて読むよう設計されている。3ヶ月ラインが先行して動き KRFCI の急激な変化を増幅する一方、12ヶ月ラインは金融政策伝達が完了するまでの構造サイクルを担うため、両者が乖離する場合はその乖離の原因自体が情報となる。3ヶ月だけに現れる両側裾のブローアウトは一時的なコストまたは需要事件を示し、両ホライズンが同期して動く場合は構造的な転換を示す。本ホライズンのファンと両側の期待ショートフォールは12ヶ月と同じ記述的対象であり、下方の期待ショートフォールはデフレ・シナリオ設計のより整合的な入力であり、上方の対象は将来リスクの定量的上限ではなく現在の状況が上方分位をどのように価格付けしているかについての記述として扱う。

運用上意味のある組み合わせは KRFCI および KRGAR3M との対である。KRGAR3M が描く成長の裾と本指標が描く両側インフレ裾が同じ KRFCI 事件にどのように異なって応答するかが、近期政策判断の一次変数となる。成長の裾に対する Adrian, Boyarchenko, and Giannone (2019) の並行ホライズン構成とインフレの裾に対する López-Salido and Loria (2020) の並行ホライズン構成は整合的な近期ダッシュボードとして統合され、Hatzius, Hooper, Mishkin, Schoenholtz, and Watson (2010) が金融状況のリンクでそのループを閉じる。

KRGAR や KRFXAR と同様に本指標は予測ではなく記述的ゲージであり、本標本で FCI 非対称の方向は統計的に識別されず、3ヶ月の上方裾ミスが12ヶ月より緩やかであるとしても、上方の裾が下方の裾より標本外重みが小さいという点はそのまま維持される。本モデルは毎実行で全標本において再当てはめされるため、最も新しく公表された日が最も確定度が低い状態で残り、パネルが伸長するにつれて過去値も更新される。

KRIAR3Mは、ギャップ形の分位点回帰から得られる3か月先インフレーションの推定条件付き分位数経路$\hat{q}_t(\theta)=x_t^{\top}\hat{\beta}(\theta)$であり、その持続性は条件付け変数から受け継ぎ、評価対象は経路ではなく違反指示系列である。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。被覆は一変量の経路診断が到達できない予測・実現の結合分布の性質であり (Christoffersen 1998; Engle and Manganelli 2004; Murphy and Winkler 1987)、有界な推定分位数は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推論を適用すると過大棄却するからである (Cavaliere 2005; Cavaliere and Xu 2014)。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。

3か月の期間では違反系列が隣接する月にわたって重複するため、全標本で大きさが正しい無条件被覆検定は存在しない。重複する標本に対する文字どおりのKupiec (1995)尤度比検定と、これを補正するために構成したNewey and West (1987)自己相関頑健な被覆統計量は、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り、正しく被覆された帰無を名目水準よりはるかに頻繁に棄却したため、全標本に対する形式的な無条件被覆の判定は留保し、全標本の記録は記述的にのみ報告する。

二つの被覆パネルが現れるのは、異なるものを測るからである。再利用した検証パネル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、234か月にわたり下側5パーセント分位数で0.060、上側95パーセントで0.944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。2006-09-30から2026-03-31までの235個の月次標本観測値の固定バックテストは代わりに裾の超過を直接数え、すなわち下側5パーセント分位数の下と上側95パーセントの上の違反であり、下側の裾で十一回の超過を0.047の比率で、上側の裾で八回の超過を0.034で記録し、いずれも5パーセントの裾質量に近い。

大きさが正しい唯一の形式的点検はオフセット0の非重複部分標本に対するKupiec検定であり、そこでは独立なベルヌーイ標本抽出が構成上復元される。期待超過が3.9である78個の観測値の部分標本では各裾で三回の超過により0.237、p = 0.627となり、正しい被覆を棄却しない。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。超過比率は三つの許容オフセットにわたり下側の裾で0.038から0.051まで、上側の裾で0.013から0.051まで分布し、オフセット選択を排除するために報告する。

Christoffersen (1998)の独立性および条件付き被覆検定は両側の裾で棄却し、独立性統計量は25.715、p = 0.000と11.153、p = 0.001、条件付き被覆統計量は25.760、p = 0.000と12.532、p = 0.002であり、これは重複する3か月ターゲットが違反系列に誘発する集群であって被覆の失敗ではなく、全標本で留保した判定と整合する。Engle and Manganelli (2004)の動的分位数検定は重複が適格な操作変数を除去するため定数のみの二項スコア形で実施し、両側の裾で0.050、p = 0.822および1.260、p = 0.262により棄却せず、完全な操作変数集合は留保する。交差分位数の単調性チェックは非交差のファンを確認する (Chernozhukov, Fernandez-Val, and Galichon 2010)。

限界をそのまま示す。重複する3か月ターゲットが独立性および条件付き被覆の棄却をもたらすため、この期間では非重複部分標本のKupiec検定と再利用した検証被覆のみが形式的な読みであり、いずれも235個の標本点ではなく独立な窓の実効数によって検定力が限られるため、非棄却は整合性の弱い証拠である (Kupiec 1995; Berkowitz 2001; Diebold, Gunther, and Tay 1998; Rosenblatt 1952)。これらは母数の不確実性が参照分布に吸収さ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インフレーション分布をどこに置くかについての記述であって、検証された予測ではない (Campbell 2005; Escanciano and Olmo 2010)。