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ticker: "KRNETLIQ"
title: "韓国銀行民間部門純流動性残高"
unit: "兆ウォン"
frequency: "月次"
source: "Bruno and Shin (2015); Pozsar (2022)"
release: "月次算出"
category: "金融データ"
country: "KR"
language: "ja"
canonical: "https://kred.dev/ja/series/KRNETLIQ"
license: "https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"
latest_value: 563.87
latest_date: "2026-06-30"
first_date: "2010-10-31"
observations_total: 189
observations_shown: 120
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# 韓国銀行民間部門純流動性残高

## 概要

中央銀行資産から流出項目を控除し、民間金融システムに実際に回る流動性を測ります。

## 主要数値

|  | 値 | 日付 |
|---|---|---|
| 最新値 | 563.87 | 2026-06-30 |
| 前回比 | +61.17 | 2026-05-31 |
| 1年前比 | +103.25 | 2025-06-30 |
| 収録期間中の最高 | 563.87 | 2026-06-30 |
| 収録期間中の最低 | 204.54 | 2010-12-31 |
| 収録期間 | 2010-10-31 – 2026-06-30 |  |
| 観測値数 | 189 |  |

## 直近の観測値

| 日付 | 値 | 変化 |
|---|---|---|
| 2016-07-31 | 261.63 | -3.66 |
| 2016-08-31 | 259.54 | -2.09 |
| 2016-09-30 | 268.40 | +8.86 |
| 2016-10-31 | 257.67 | -10.73 |
| 2016-11-30 | 261.46 | +3.79 |
| 2016-12-31 | 273.23 | +11.77 |
| 2017-01-31 | 275.14 | +1.91 |
| 2017-02-28 | 271.43 | -3.71 |
| 2017-03-31 | 277.97 | +6.54 |
| 2017-04-30 | 270.93 | -7.04 |
| 2017-05-31 | 271.44 | +0.51 |
| 2017-06-30 | 267.92 | -3.52 |
| 2017-07-31 | 266.97 | -0.95 |
| 2017-08-31 | 271.27 | +4.30 |
| 2017-09-30 | 278.77 | +7.50 |
| 2017-10-31 | 272.13 | -6.64 |
| 2017-11-30 | 271.14 | -0.99 |
| 2017-12-31 | 266.37 | -4.77 |
| 2018-01-31 | 266.47 | +0.10 |
| 2018-02-28 | 279.01 | +12.54 |
| 2018-03-31 | 278.65 | -0.36 |
| 2018-04-30 | 276.18 | -2.47 |
| 2018-05-31 | 285.76 | +9.58 |
| 2018-06-30 | 298.52 | +12.76 |
| 2018-07-31 | 294.40 | -4.12 |
| 2018-08-31 | 303.67 | +9.27 |
| 2018-09-30 | 308.58 | +4.91 |
| 2018-10-31 | 304.56 | -4.02 |
| 2018-11-30 | 303.34 | -1.22 |
| 2018-12-31 | 301.88 | -1.46 |
| 2019-01-31 | 304.19 | +2.31 |
| 2019-02-28 | 306.05 | +1.86 |
| 2019-03-31 | 304.88 | -1.17 |
| 2019-04-30 | 299.46 | -5.42 |
| 2019-05-31 | 306.81 | +7.35 |
| 2019-06-30 | 313.39 | +6.58 |
| 2019-07-31 | 298.42 | -14.97 |
| 2019-08-31 | 311.34 | +12.92 |
| 2019-09-30 | 314.73 | +3.39 |
| 2019-10-31 | 308.07 | -6.66 |
| 2019-11-30 | 309.03 | +0.96 |
| 2019-12-31 | 313.29 | +4.26 |
| 2020-01-31 | 310.48 | -2.81 |
| 2020-02-29 | 321.34 | +10.86 |
| 2020-03-31 | 312.01 | -9.33 |
| 2020-04-30 | 338.85 | +26.84 |
| 2020-05-31 | 355.08 | +16.23 |
| 2020-06-30 | 369.07 | +13.99 |
| 2020-07-31 | 339.52 | -29.55 |
| 2020-08-31 | 352.17 | +12.65 |
| 2020-09-30 | 351.60 | -0.57 |
| 2020-10-31 | 351.76 | +0.16 |
| 2020-11-30 | 362.33 | +10.57 |
| 2020-12-31 | 353.01 | -9.32 |
| 2021-01-31 | 348.40 | -4.61 |
| 2021-02-28 | 361.03 | +12.63 |
| 2021-03-31 | 368.18 | +7.15 |
| 2021-04-30 | 361.21 | -6.97 |
| 2021-05-31 | 369.84 | +8.63 |
| 2021-06-30 | 383.34 | +13.50 |
| 2021-07-31 | 378.71 | -4.63 |
| 2021-08-31 | 393.73 | +15.02 |
| 2021-09-30 | 405.51 | +11.78 |
| 2021-10-31 | 399.23 | -6.28 |
| 2021-11-30 | 397.43 | -1.80 |
| 2021-12-31 | 414.66 | +17.23 |
| 2022-01-31 | 407.68 | -6.98 |
| 2022-02-28 | 411.02 | +3.34 |
| 2022-03-31 | 412.21 | +1.19 |
| 2022-04-30 | 392.66 | -19.55 |
| 2022-05-31 | 397.41 | +4.75 |
| 2022-06-30 | 449.23 | +51.82 |
| 2022-07-31 | 417.40 | -31.83 |
| 2022-08-31 | 444.51 | +27.11 |
| 2022-09-30 | 438.04 | -6.47 |
| 2022-10-31 | 433.78 | -4.26 |
| 2022-11-30 | 434.10 | +0.32 |
| 2022-12-31 | 434.60 | +0.50 |
| 2023-01-31 | 400.21 | -34.39 |
| 2023-02-28 | 413.96 | +13.75 |
| 2023-03-31 | 413.88 | -0.08 |
| 2023-04-30 | 404.46 | -9.42 |
| 2023-05-31 | 391.04 | -13.42 |
| 2023-06-30 | 419.30 | +28.26 |
| 2023-07-31 | 391.06 | -28.24 |
| 2023-08-31 | 406.46 | +15.40 |
| 2023-09-30 | 404.38 | -2.08 |
| 2023-10-31 | 392.88 | -11.50 |
| 2023-11-30 | 395.63 | +2.75 |
| 2023-12-31 | 407.40 | +11.77 |
| 2024-01-31 | 391.67 | -15.73 |
| 2024-02-29 | 391.03 | -0.64 |
| 2024-03-31 | 411.29 | +20.26 |
| 2024-04-30 | 389.87 | -21.42 |
| 2024-05-31 | 399.70 | +9.83 |
| 2024-06-30 | 440.71 | +41.01 |
| 2024-07-31 | 420.42 | -20.29 |
| 2024-08-31 | 434.50 | +14.08 |
| 2024-09-30 | 444.62 | +10.12 |
| 2024-10-31 | 425.16 | -19.46 |
| 2024-11-30 | 434.17 | +9.01 |
| 2024-12-31 | 471.30 | +37.13 |
| 2025-01-31 | 464.71 | -6.59 |
| 2025-02-28 | 453.93 | -10.78 |
| 2025-03-31 | 470.18 | +16.25 |
| 2025-04-30 | 455.22 | -14.96 |
| 2025-05-31 | 453.09 | -2.13 |
| 2025-06-30 | 460.62 | +7.53 |
| 2025-07-31 | 451.90 | -8.72 |
| 2025-08-31 | 454.07 | +2.17 |
| 2025-09-30 | 464.47 | +10.40 |
| 2025-10-31 | 463.01 | -1.46 |
| 2025-11-30 | 455.29 | -7.72 |
| 2025-12-31 | 515.87 | +60.58 |
| 2026-01-31 | 492.04 | -23.83 |
| 2026-02-28 | 484.03 | -8.01 |
| 2026-03-31 | 493.20 | +9.17 |
| 2026-04-30 | 503.86 | +10.66 |
| 2026-05-31 | 502.70 | -1.16 |
| 2026-06-30 | 563.87 | +61.17 |

## 定義

韓国ネット・リクイディティ（net liquidity）とは、韓国銀行が供給した流動性のうち国内民間金融システムで実効的に流通する規模を測定する合成指標であり、韓国銀行の総資産から4つの主要な負債サイドの流出項目を差し引いて算出する。本算式は、中央政府預金、買戻条件付債券売却、通貨安定証券発行、通貨安定計勘定残高を控除した後に、銀行システムおよびより広範な金融市場で利用可能な中央銀行バランスシートの残余部分を分離する。

$$\text{Net Liquidity}_t = \text{KRBOKASSET}_t - \text{KRTGA}_t - \text{KRBOKRP}_t - \text{KRBOKMSB}_t - \text{KRBOKMSA}_t$$

ネット・リクイディティの概念は、Pozsar (2022)が連邦準備制度のバランスシート向けに開発したフレームワークを韓国銀行の制度的構造に適用したものであり、Fedが運営する単一の翌日物リバース・レポ・ファシリティとは異なり3つの異なる流動性吸収手段を備える韓国銀行の特性を反映する。本系列は、5つのインプットがすべて同時に利用可能となる2010年10月、すなわち通貨安定計勘定の導入時点から始まる。

ネット・リクイディティの上昇は民間金融システムに到達する韓国銀行供給の流動性が拡大することを、下落は負債サイドの吸収が総資産の増加を上回ることを示す。

## 算出方法

5つの期末バランスシート項目の月次の算術差として算出する。

**(1) 入力構築.** 5つのインプットはすべて、韓国銀行の主要勘定統計の月次の末残（期末残高）値であり、単位は兆ウォンである。

**(2) ネット・リクイディティの算出.** 韓国銀行の総資産から4つの負債サイドの流出項目を差し引く。

$$\text{Net Liquidity}_t = \text{KRBOKASSET}_t - \text{KRTGA}_t - \text{KRBOKRP}_t - \text{KRBOKMSB}_t - \text{KRBOKMSA}_t$$

差し引かれる4つの項目は、流動性が民間金融システムから引き出される負債サイドの経路を表す。支払準備預置金（KRBOKRSV）はバランスシート恒等式を通じて既にネット・リクイディティの残余要素として組み込まれているため、別途差し引かない。

## 経済学での応用

ネット・リクイディティのフレームワークは、韓国銀行のバランスシート操作を通じて韓国の金融システムに伝達される実効的な金融スタンスを捉え、政策金利だけでは得られないより精密な描写を与える。Bruno and Shin (2015)は、米国の金融環境がグローバルなドル流動性経路とクロスボーダーの銀行フローを経由して新興国金融システムに伝達され、国内の韓国銀行バランスシート・ダイナミクスと相互作用する流入流動性インパルスを生み出すことを記録した。金融システムがグローバルな資本市場と深く統合されている韓国経済において、米国と韓国のネット・リクイディティを同時にモニタリングすることで、観測される金融環境を国内要素と輸入要素に分解できる。

ネット・リクイディティ指標は、外国為替介入フローと不胎化オペレーションが国内流動性環境へと転換される経路を追跡する。Obstfeld, Shambaugh, and Taylor (2010)は、トリレンマの枠組みにおいて管理変動為替レートを持つ金融的に開放された経済の準備蓄積がインポッシブル・トリニティの制約に対する緩衝として機能することを実証しており、ネット・リクイディティ指標は、韓国銀行の総資産に反映される外国為替介入フローが、差し引かれる4つの負債項目に反映される不胎化オペレーションを経て国内流動性環境へどのように転換されるかを追跡することでこの洞察を具体化する。Aizenman and Lee (2007)は外貨準備蓄積をサドンストップに対する自己保険としてモデル化しており、ネット・リクイディティの分解は、保険料に相当する不胎化が蓄積された準備の流動性効果をどの程度相殺しているかを明らかにする。

ネット・リクイディティは、バランスシートの総規模ではなく民間金融システムに実際に到達する実効的な金融刺激を測定する点で有用である。Duffie and Krishnamurthy (2016)は、バランスシートの総規模と民間金融システムに到達する実効的な金融刺激との区別を定式化し、負債サイドの流出項目に吸収された準備預金がインターバンク市場を循環せず、準備預金チャネルを通じた金融政策の伝達に寄与しないことを示した。韓国ネット・リクイディティ指標はこの原理を韓国銀行の制度的文脈に適用するものであり、米国のフレームワークでは捉えられない、通貨安定証券、買戻条件付債券売却、通貨安定計勘定を通じた不胎化が構造的な吸収を生み出す環境を反映する。

韓国ネット・リクイディティ系列は、外部から流入する流動性インパルスを吸収する国内バッファーの規模を測定し、グローバル・サイクルの発生源を追跡する米国ネット・リクイディティ指標を補完する。Rey (2015)は、為替レジームから部分的に独立し、グロスの資本フローと資産価格を通じて中心国から周辺国へ金融環境を伝達するグローバル金融サイクルの存在を記録した。

## 金融市場での応用

韓国の株式・債券市場参加者にとって、ネット・リクイディティは、すべての主要なバランスシート流出項目を控除した後に民間金融システムに到達する総合的な金融インパルスを捉え、戦術的資産配分のためのマクロ流動性オーバーレイとして機能する。Pozsar (2022)は、バランスシート総額の変化ではなくネット・リクイディティの変化こそが金融環境の関連する動因であると論じており、これは銀行およびシャドーバンキング・システムを通じて実際に循環する準備預金のみがリスクプレミアムを圧縮し信用環境を緩和できるためである。この枠組みを韓国に適用すると、韓国銀行の資産成長が中央政府預金、買戻条件付債券売却、通貨安定証券発行、通貨安定計勘定残高の合計拡大を上回るネット・リクイディティの上昇期は、金融環境の緩和と同時に発生する傾向がある。

米国と韓国のネット・リクイディティの相互作用は、資産アロケーターが並行して追跡できる2要因の流動性環境を創出する。Shin (2012)は、グローバルな銀行貸出過剰（banking glut）仮説を通じて、クロスボーダーの銀行フローがグローバル銀行のレバレッジ決定を媒介として先進国から新興国へ流動性環境を伝達することを示しており、韓国金融市場では2つのネット・リクイディティ指標が本プラットフォームで併せて提供され、この2要因環境のモニタリングを可能にする。Forbes and Warnock (2012)は、国際資本フロー・エピソードをsurge（急増）、stop（停止）、flight（逃避）、retrenchment（縮小）に分類し、各タイプが国内資産価格に固有の含意を持つことを示すことで、2つのネット・リクイディティ系列の共同変動を解釈する枠組みを与えた。

韓国のポートフォリオ・マネージャーにとって、韓国ネット・リクイディティとUSD-KRW為替レートの共変動は、国内流動性環境が意図的な韓国銀行の政策選択によるものか、外部資本フロー・ダイナミクスによるものかを明らかにする。Bruno and Shin (2015)は、グローバルなドル流動性環境が銀行貸出チャネルを通じて新興国資産価格に影響を及ぼす理論的基盤を与え、ドル高がバランスシート・メカニズムを通じて債務国の金融環境を引き締めることを示した。

資本流入期に外国為替介入に伴う韓国銀行の資産拡大でネット・リクイディティが上昇する場合、プッシュ・プル分解は流動性注入が一時的か持続的かを判別するのに役立つ。Fratzscher (2012)は、国際資本フローをプッシュ要因（グローバル・リスク選好、米国金融政策）とプル要因（国内成長、制度の質）に分解しており、この枠組みでは一時的な上昇は反転し得るグローバル・リスク選好が、持続的な上昇はファンダメンタルなプル要因が牽引する。この区別は、金融環境インパルスの持続性と韓国資産クラス全体にわたる適切なポジショニングに直接的な含意を持つ。

## 統計的検定

2010-10-31から2026-03-31までの186件の観測値にわたり、韓国ネット流動性は対数水準において1次和分系列であり、Dickey and Fuller (1979)検定がSaid and Dickey (1984)の形でp = 0.7846で棄却せず、Phillips and Perron (1988)検定がp = 0.0714で同調し、Kwiatkowski et al. (1992)検定が定常性を棄却する。対数の1階差分に対してLjung and Box (1978)のポートマントーはラグ12と24で白色雑音を棄却し、Q = 126.86とQ = 245.17、p = 0.000とp = 0.000である。Bai and Perron (1998, 2003)の手続きは平均において変化点を見いださず、これは差分した対象に対するAndrews (1993)のパラメータ不安定性の推論と整合する (Perron 1989)。

本系列は季節調整されていない月次の集計量であるため季節バッテリーが適切であり実施され、Hylleberg et al. (1990)のHEGY季節単位根検定とQS季節ポートマントー、季節ダミーFがCanova and Hansen (1995)と交差して季節単位根ではなく決定的な季節性を確認する (Beaulieu and Miron 1992; Ghysels and Osborn 2001)。

## よくある質問

### 国内の中央銀行流動性は何を追跡しますか。

国内中央銀行のバランスシート恒等式の構成項目と、準備預金を増減させる公開市場操作です。レポの売却と買入、通貨安定証券の残高が含まれ、民間に残る分を示すネット指標も併せて提供されます。

### 公開市場操作の純ポジションは何を示しますか。

吸収方向と供給方向の操作を相殺して一つの値にするため、その期間が差し引き供給だったか吸収だったかを一つの数字で判別できます。構成項目も並べて発行しています。

### 中央銀行流動性とマネーストックは何が違いますか。

この指標群は中央銀行が供給したベースの流動性を測り、マネーストックは民間が保有する通貨と準通貨を測ります。両者をつなぐ乗数は銀行の貸出姿勢と預金者の選好で変わるため、連動は緩やかです。