韓国 国債市場ノイズ指標

国債市場ノイズ指標は、観測されたKTBベンチマーク利回りが平滑化されたゼロクーポン・イールドカーブの示す利回りから乖離した度合いを、ベーシスポイント単位の二乗平均平方根誤差（RMSE）で表したものである。Hu, Pan, and Wang (2013) に従うこの構成方法は、毎日5つのベンチマーク年限（0.5・1・3・5・10年）の利回りに Nelson and Siegel (1987) の3因子ゼロクーポン曲線を Diebold and Li (2006) の固定減衰パラメータ $\bar{\lambda} = 0.0609$（月単位）でOLS適合し、適合曲線に対する観測利回りの残差を1年から10年の区間でRMSEとして集計する。

ここで $y_t(m)$ は満期 $m$ の観測ベンチマーク利回りであり、$\hat{y}_t(m)$ は適合曲線の示す利回りである。この指標は、相対価値裁定資本が潤沢で債券間の価格乖離が迅速に修正されるときに低く保たれ、裁定資本が不足するときやベンチマーク年限が分断されるときに上昇する。

KRKTBNOISEは個別債券価格ではなくすでに平滑化されたベンチマーク利回りを入力とするため、原指標の個別証券レベルのミスプライシングではなく年限間の曲線適合の緊張を測定する。この指標の水準は個別債券を用いる米国指標より構造的に低く、数値の比較は無意味である。ただし、特定満期への需要集中・安全逃避・ベンチマーク国債のスクイーズ・資金調達ストレスなどによってベンチマーク年限が分断されるときに上昇する韓国内の相対的・時系列的シグナルとしては有効である。このモデルは将来、個別KTB価格データが利用可能になった際に利回りパネルのみを差し替えて同一のネルソン・シーゲルRMSE計算をそのまま活用できるように設計されている。

(1) 利回りパネル. KTBベンチマーク利回り $y_t(m)$ をパーセント単位で年限 $m \in M_{\text{fit}} = \{6, 12, 36, 60, 120\}$（月）について日次で読み込む。Hu, Pan, and Wang (2013) の同質発行体要件に従い、KTBのみを含め、MSBと社債は除外する。

(2) 負荷行列. Diebold and Li (2006) の固定減衰 $\bar{\lambda} = 0.0609$ の下で、Nelson and Siegel (1987) の年限 $m$（月）におけるゼロクーポン利回りは次の通りである。

$\bar{\lambda}$ を固定すると、これは $(\beta_0,\beta_1,\beta_2)$ に対して線形となり、$|M_{\text{fit}}| \times 3$ の負荷行列 $\Lambda$ を構成する。

(3) OLS推定. ある日 $t$ に $n_{\text{fit}} \geq 4$ の年限が観測されるとき、最小二乗法で因子を推定する。

閉形式解であるため推定は決定論的であり、数値最適化は関与しない。ここで $\Lambda_t$ と $y_t$ は観測された年限のみに制限される。これは Gürkaynak, Sack, and Wright (2007) と Andreasen, Christensen, and Rudebusch (2019) がOLSを主推定量として採用した固定形状NSファミリーのアプローチに従う。

(4) ノイズRMSE. 適合利回り

を算出する。HPWの1年以上区間のノイズ統計規約に従い、$M_{\text{noise}} = \{12, 36, 60, 120\}$（月）でノイズを計算する。

100を乗じてパーセントをベーシスポイントに換算する。

(5) 低信頼フラグ. $n_{\text{fit}} = 4$（残差自由度1）の日は低信頼としてフラグを立てる。$n_{\text{fit}} < 4$ の日は除外する。

(6) 頑健性診断. 主系列が固定 $\lambda$ 選択の産物でないことを確認するため、検証用の診断を算出するがデータベースには保存しない。非線形最小二乗（NLS）で $\lambda$ を日次推定するネルソン・シーゲル変形と、$n_{\text{fit}} = 5$ の日に限り Svensson (1994) の6パラメータモデルを追加で算出し、検証CSVに保存する。

ノイズ指標の核心的な経済的内容は、国債市場の相対価値裁定に動員可能な資本の総量を測ることにある。この解釈は裁定限界論に由来しており、市場が正常に機能するときは相対価値裁定業者が債券間の価格乖離を迅速に修正してイールドカーブを滑らかに保つが、裁定資本が不足するときはノイズ指標が上昇する（Shleifer and Vishny 1997; Gromb and Vayanos 2002）。

ノイズ指標が資金調達流動性制約を捉えることは、米国データにおいて実証的に確認されている。Hu, Pan, and Wang (2013) は Svensson (1994) のフォワードレート・モデルを米国国債の横断面に日次で適合し、観測利回りと適合利回りのRMSEをノイズと定義して、この指標がブローカー・ディーラーのレバレッジと負の相関、CDSスプレッドと正の相関を示し、資金調達危機時に平常時の約3bpから14.5bpへ急騰することを記録した。これは市場流動性が資金調達流動性の制約時に悪化するという Brunnermeier and Pedersen (2009) の命題と整合する。

裁定資本の緩慢な移動は、ノイズが持続的な価格乖離を反映するミクロ的基盤を与える。Duffie (2010) と Mitchell, Pedersen, and Pulvino (2007) が分析した低速資本メカニズムによれば、大規模ショックで裁定資本が枯渇した後、債券間の価格乖離は十分な資本が戻ってそれを活用するまで数週間続くことがある。

韓国KTB市場では、ノイズはプリファード・ハビタット分断に由来する需給不均衡を捉える（Vayanos and Vila 2021; Greenwood and Vayanos 2014）。保険会社や年金基金は特定の年限区分に需要を集中させ、裁定業者はこれを不完全にしか相殺しない。3年KTBベンチマークに対する国内銀行の担保需要（韓国銀行RP取引）と、10年ベンチマークに対する生命保険会社・年金基金の負債デュレーション・マッチング需要は、ストレス局面で乖離しやすいハビタットを形成する。KRKTBNOISEはこの乖離をRMSEの上昇として捉える。

韓国標本における最大の二つのKRKTBNOISEスパイクは、広範な金融ストレス局面と一致する。2008年のグローバル金融危機では、デレバレッジと外国人売却の中でKTB利回りが年限間で分断され、最大約18bpを記録した。2022年10〜11月のレゴランド・興国生命信用ストレス事件では、レゴランドの債務保証撤回に伴うCP市場の混乱が担保チャネルを通じてKTB市場に波及し、著しいノイズ上昇を招いた。これらの局面は、金融仲介者のバランスシート容量が市場全体の資産価格乖離を生む共通因子であることを示した金融仲介者資産価格決定フレームワークと整合する（He, Kelly, and Manela 2017; Adrian, Etula, and Muir 2014）。

流動性への逃避チャネルも韓国データと関連が深い（Longstaff 2004）。投資家が最も流動性の高いKTBベンチマーク（主に3年・5年）に集中すると、需要が特定の年限に偏り、イールドカーブが滑らかなNS形状から乖離してノイズ指標が上昇する。これはNSの $\beta_0$ 水準因子が吸収する曲線の平行シフトとは区別される真の年限間分断である。

国債の安全資産コンビニエンス・イールドは、供給に対して非弾力的な需要を生んでノイズを高める（Krishnamurthy and Vissing-Jorgensen 2012）。韓国KTBにも主権安全資産として同一のメカニズムが適用され、レゴランド事件の際には安全逃避需要がKTB価格を押し上げると同時に信用スプレッドを拡大させ、これは滑らかなNS曲線に対するKTBベンチマーク利回り横断面の歪みとしてKRKTBNOISEに現れた。

債券流動性の期間構造そのものが、ノイズを増幅する基礎的な異質性を生む（Goyenko, Subrahmanyam, and Ukhov 2011）。短期物が一般に長期物より流動性が高いため、ストレス局面の韓国市場では短期ベンチマーク（6か月・1年）が長期物（10年）より流動的に取引されることがあり、固定 $\lambda$ のNSが吸収できないイールドカーブの曲率が生じてノイズ上昇として現れる。Fontaine and Garcia (2012) はカナダ国債においてタームプレミアムから独立した債券別流動性プレミアムを確認しており、KRKTBNOISEは横断面次元のみを捉えるとしても同一の集計流動性サイクルと相関する。

類似のノイズフレームワークを社債に適用すると、国債ノイズとの連動が明らかになって共通の資金調達流動性因子の存在が確認される（Bao, Pan, and Wang 2011）。韓国の文脈では、韓国銀行のRP・通貨安定証券を通じた公開市場操作が、KTB横断面の平滑化に動員可能な裁定資本の資金調達容量に直接影響を与えるため、KRKTBNOISEは政策金利経路期待の信号を超えた韓国銀行の流動性スタンスに関する情報も持つ。

ノイズ指標が高いときにその後のKTB期待超過リターンがより高くなる傾向は、流動性リスクプレミアム理論の債券市場における類推である（Amihud 2002; Pástor and Stambaugh 2003）。Amihud (2002) は期待非流動性がリターンを予測することを示し、Pástor and Stambaugh (2003) はその上に因子モデルを構築しており、こうしたプレミアムは、市場流動性が低いときに流動性が枯渇する資産が正の補償を要求するという Acharya and Pedersen (2005) の流動性調整CAPMと整合する。このサイトのACMタームプレミアム系列（KRTP）がKTBデュレーションリスクへの先行的な補償を捉えるとすれば、KRKTBNOISEはそのリスクプレミアムが実現される現在の市場流動性環境をリアルタイムに示す指標となる。

ノイズ指標は国債市場のリアルタイムのストレス体温計として機能し、デュレーションリスク負担への期待補償であるタームプレミアム（KRTP）と5つの金融ストレス変数を集計する金融状況指数（KRFCI）を補完する。KRKTBNOISEが高いとき、KTB市場は流動性が低く、ベンチマーク債券のビッド・アスク・スプレッドが広がり、年限間の価格乖離を活用する相対価値デスクの能力が低下する。

債券ポートフォリオ運用者にとって、KRKTBNOISEの上昇は二つの直接的な含意を持つ。第1に、ビッド・アスク・スプレッドの拡大と価格インパクトの増大により、KTBポートフォリオのリバランスに伴う取引コストが増加する。第2に、KRKTBNOISEが適合させるネルソン・シーゲル曲線はオン・ザ・ラン国債に対するオフ・ザ・ラン国債の価格決定の基盤でもあるため、高いノイズ水準はこの価格決定関係が平常時より不安定であることを示すシグナルであり、ベンチマーク国債で構成したヘッジが非ベンチマークのエクスポージャーを相殺する効果が低下する可能性があることを意味する。

金融仲介者の資本は、ノイズ型流動性指標に先行するグローバル予測変数である（He, Kelly, and Manela 2017）。プライマリー・ディーラーと銀行裁定デスクがイールドカーブを歪みなく保つ平滑化容量を供給するため、自己資本が毀損すると裁定活動が縮小してノイズが上昇する。韓国のデスクの場合、これは韓国銀行レポ市場とウォン・ドルの通貨スワップ・ベーシス（このサイトのKRXCCB）を通じて現れ、グローバルなドル資金調達が逼迫すると、国内銀行はバランスシートのエクスポージャー管理のためにKTB裁定ポジションを縮小し、KRKTBNOISEはKRXCCBと連動して上昇する。

ベンチマーク利回りではなく個別債券価格にネルソン・シーゲル・ファミリーを適合させると、推定誤差が減りタームプレミアムの測定が改善され（Andreasen, Christensen, and Rudebusch 2019）、これがKRKTBNOISEをベンチマークから個別債券レベルのデータにアップグレードした場合に得られる改善点である。実務上のポートフォリオの観点では、現在のベンチマーク版でも曲線の滑らかさが崩れ、年限間取引が困難になる局面を特定するのに十分である。

相対価値戦略では、KRKTBNOISEは年限間バタフライ取引の参入タイミングを知らせるシグナルとなる。ネルソン・シーゲルの曲率因子がイールドカーブの期待される凸型形状を吸収するため、高いKRKTBNOISE数値は実際の市場曲線の曲率が滑らかなモデル形状から乖離し、バタフライ取引（3年買い・1年と5年売り）やスティープナー・フラットナー取引の潜在的な参入機会が生じたことを示唆する。Gürkaynak, Sack, and Wright (2007) は米国国債において類似のRMSEダイナミクスを記録し、残差がオン・ザ・ラン・オフ・ザ・ラン・プレミアムと相関することを示しており、韓国市場ではこれがベンチマーク・非ベンチマークスプレッドに対応する。

リスク管理の観点から、KRKTBNOISEは一部の伝統的な指標に先行する市場マイクロストラクチャー・ストレス指標として機能する。モデルや調査ではなく実際のベンチマーク気配値データから算出されるため、市場状況にリアルタイムで反応する。Bao, Pan, and Wang (2011) が社債の非流動性指標がストレス局面でクレジット・スプレッドの拡大より2〜3週間先行することを示したように、KRKTBNOISEもKRFCIに対して類似した先行関係を持つ可能性があり、歴史的75百分位数（韓国標本で約4.4bp）以上に持続的に上昇する場合、KTB相対価値戦略のポジションサイズを縮小し、イールドカーブが通常の滑らかな形状を維持すると仮定する戦略全般に注意を払う必要がある。

Fontaine and Garcia (2012) はカナダ国債において資金調達ストレス時に数ベーシスポイントに達する系統的な債券別流動性プレミアムを推計しており、KTBにも同一のプレミアムが存在する。KRKTBNOISEはこのプレミアムの現水準についての日次指標となるため、流動性ストレスが高いときにロングポジションを縮小する形でデュレーション・ポジションを調整し、流動性リスクを含むリスクの束に対する補償としてのタームプレミアムの適切性を評価するために活用できる。

集計流動性は、低流動性資産の流動性リスクプレミアムを通じてリターンを横断面で予測する（Pástor and Stambaugh 2003）。その債券市場における類推は、KRKTBNOISEがサイクルの高点にあるとき前向きのKTBタームプレミアムも高くなるべきであるというものであり、市場がデュレーションリスクと流動性リスクを合わせて負担することへの追加的な補償を要求するためである。このサイトのKRTP系列をKRKTBNOISEと合わせて読むと、タームプレミアムが高い原因が金利不確実性なのか国債の非流動性なのかを区別できる。

デュレーションおよび資金調達コスト管理の観点から、KRKTBNOISEの水準はKTBリスク仲介のコストが上昇しているかを示す。これは、市場流動性と資金調達流動性が連動し、仲介機関の制約が資産クラス全体のストレス伝播を増幅するという Brunnermeier and Pedersen (2009) の結果と一致する。プリファード・ハビタット需要が特定の指標債満期に集中すると、隣接する満期の保有が曲線リスク中立金利を超えるセグメンテーション・プレミアムを伴い、高いKRKTBNOISEの読み値はそのプレミアムの観測可能な足跡である（Vayanos and Vila 2021）。時変するKRKTBNOISEは、期待リターンが系統的な市場リスクと系統的な流動性リスクの双方に依存するという流動性調整CAPMの下で、KTBの時変する流動性リスクプレミアムに直接写像される（Acharya and Pedersen 2005）。期待非流動性がリターンを予測し、非流動性が横断面で価格付けされるという結果は債券市場でも確認され、同じロジックが満期スペクトルにわたる債券商品に適用されることを示す（Amihud 2002; Goyenko, Subrahmanyam, and Ukhov 2011）。

2000-12-18から2026-07-01までの6323個の観測値に対して、国庫債市場ノイズ尺度の単位根の判読は曖昧であり、Dickey and Fuller (1979)とPhillips and Perron (1988)検定がp = 0.0とp = 0.0で単位根を棄却する一方、Kwiatkowski et al. (1992)検定も定常性をp < 0.01で棄却するため、持続的な有界信号の準単位根の不一致であり、明確な次数は付与しない。水準に対して1階の自己相関は0.974であり含意される半減期は約26.4観測値で、これは記述的な持続性の要約であって和分の主張ではなく、Ljung and Box (1978)のポートマントーは水準に対してラグ10と20で白色雑音を棄却し、Q = 48983.00とQ = 83000.60、p = 0.000とp = 0.000であり、Bai and Perron (1998)の手続きをBai and Perron (2003)のアルゴリズムで適用すると平均において5個の変化点が2004-12-20、2008-10-14、2012-07-20、2016-12-07、2022-08-18に見いだされる (Andrews 1993; Perron 1989)。

国庫債市場ノイズ尺度である本信号は日次の季節周期を持たないため、Hylleberg et al. (1990)の季節単位根の装置とCanova and Hansen (1995)の季節定常性検定は意図的に実施しない (Beaulieu and Miron 1992; Ghysels and Osborn 2001)。