韓国実質金利ギャップ

実質金利ギャップは事前的実質短期金利と自然利子率の差であり、経済の構造的均衡に対する金融政策のスタンスを測定する。

形式的に実質金利ギャップは次のように定義される：

ここで

は実質金利であり、通貨安定証券91日物金利から期待インフレを差し引いた値であって、HLWモデル内部では期待インフレがコアCPIインフレの4四半期後方移動平均として構築される。

は自然利子率である。

実質金利ギャップは、金融政策が実体経済に影響を及ぼすメカニズムとして、HLWモデルのIS曲線に直接入る：

係数 $a_r < 0$ は正の実質金利ギャップが産出量ギャップを縮小することを保証し、標準的な金融政策の波及メカニズムと整合的である。

正のギャップ（$r_t > r^*_t$）は金融政策が中立よりも引き締め的であることを示しており、実質金利が均衡成長と整合的な金利を上回って総需要を抑制しインフレに下方圧力をかける。負のギャップ（$r_t < r^*_t$）は緩和的な政策を示す。

自然利子率（$r^*$、KRNR）、トレンド成長（KRTRGDP）、産出量ギャップ（KRGDPGAP）とともにHLW（2023）3段階MLE状態空間モデル内で同時推定される。モデルの完全な定式化、データ入力、推定手続きの詳細はKRNRの方法論セクションに記載されている。

(1) 実質金利ギャップの計算. 実質金利ギャップはカルマンフィルターの状態変数ではなく、観測実質金利と一方向にフィルタリングした自然利子率の差として推定後に計算される。

ここで $i_t$ は通貨安定証券91日物金利（日次データの四半期平均）、$\pi^e_t$ はコアCPIインフレの4四半期後方移動平均（HLWフレームワーク内の期待インフレの代理変数）、$g_t$ はカルマン・フィルターで推定したトレンド成長、$z_t$ はフィルタリングした残差自然利子率成分である。名目金利と観測インフレを除くすべての成分はモデル出力である。

(2) 期待インフレの定式化. HLWモデルは設計上、後方視的なインフレ期待を使用する。

すなわち過去のコアCPIインフレ率の4四半期後方移動平均である。これはLaubach and Williams（2003）およびHLW（2017, 2023）の原初的な定式化と整合的であり、ISおよびフィリップス曲線の方程式は主体が最近のインフレ経験を外挿して期待を形成するという仮定の下で同時推定される。これはKREDの独立した事前的実質金利系列KREARPRとは異なり、KREARPRはStock and Watson（2007）のUCSVトレンドインフレと韓国銀行消費者動向調査データをNelson-Siegelで結合したフォワードルッキングな期待インフレ推定値を使用する。HLWにおける後方視的な定式化は構造モデル内の内部整合性を確保しており、同一の $\pi^e_t$ が実質金利の構築とフィリップス曲線の双方に入るため、IS曲線パラメータ $a_r$ はこの特定の期待形成プロセスを条件として推定される。

(3) 推定の不確実性. 実質金利ギャップは観測可能な成分と観測不可能な成分を結合する。名目金利 $i_t$ とインフレ $\pi_t$ は観測されるが、$r^*_t$ はカルマン・フィルターの一方向推定値として相当の不確実性を抱える。したがってギャップは自然利子率の推定不確実性を全面的に継承する。

記録された推定値では2026Q1のギャップは0.37パーセントポイントであり、同じ四半期の $r^*$ のフィルタリング標準誤差は2.18パーセントポイントであるため、ギャップはゼロから標準誤差一つ分の範囲内に十分収まる。ギャップの符号と大きさはこの不確実性に照らして解釈すべきである。フィルタリングの標準誤差は推定されたパラメータを所与として計算するため、パラメータの不確実性が抜け落ち、実際の不確実性を過小に示す（Hamilton 1986）。最初の四半期ではフィルターがまだ全標本の初期値に依存しており、モデルを推定し直すたびにすべての四半期が改定されるため、このギャップはリアルタイムの測定値ではない（Orphanides and van Norden 2002）。

実質金利ギャップはHLWフレームワークから得られる金融政策スタンスの測定値であり、「金融政策は経済の均衡に対して刺激的か抑制的か」という問いを扱う。

実質金利ギャップはTaylor（1993）ルールのフレームワークと密接に関連する。標準的なテイラー・ルールでは政策金利はインフレギャップと産出量ギャップに反応する

これを整理すると、内包される実質金利ギャップは

となる。HLWの実質金利ギャップは産出量ギャップおよび自然利子率と同時推定されたこの乖離のモデルベースの推定値を与え、韓国銀行の政策行動がテイラー型ルールと概ね整合的であったか体系的な乖離が生じたかを評価できる。

実質金利ギャップは韓国の金融政策史に対するナラティブの視座を与える。1997〜98年のアジア通貨危機後には金利が急上昇し（正の実質金利ギャップ）、景気後退に寄与したが通貨の安定化にも貢献した。2001〜2005年は緩和的な政策（負のギャップ）が回復を支えた。2008年の世界金融危機は積極的な緩和（大きな負のギャップ）をもたらし、その後正常化が行われた。2020年には韓国銀行がCOVID-19に対応して金利を0.50%に引き下げ、実質金利ギャップは $r^*$ の同時的な低下を所与としてこれが緩和的スタンスの達成に十分であったかを示す。記録された一方向の推定値ではギャップは2020年のすべての四半期で正であり、この尺度では利下げはスタンスを自然利子率の下まで下げていないが、ギャップはゼロからフィルタリング標準誤差一つ分の範囲内にとどまる。2022〜2023年の引き締めサイクルはギャップを2022年のすべての四半期の負の値から2023Q4以降の正の値へ移し、ギャップは2025年まで正を保った。

持続的に負の実質金利ギャップは資産価格のインフレと金融不均衡を助長し得るが、これは金融政策が構造的均衡に対して持続的に緩和的な状態を意味するためである。記録された一方向の推定値ではギャップは2021年のすべての四半期で負である。実質金利ギャップはこの経路を評価するための構造的フレームワークを与え、負のギャップの期間と大きさが金融安定性リスクを招き得る金融緩和の程度を定量化する。これは金融政策における「逆風に立ち向かう（leaning against the wind）」をめぐるより広い議論に接続する（Svensson 2017; Adrian and Liang 2018）。

名目政策金利とヘッドラインインフレの単純な比較とは異なり、実質金利ギャップは均衡実質金利の時間変動を考慮する。1%の実質金利は $r^*$ が2%の場合には深く緩和的だが、$r^*$ が0%に低下した場合には引き締め的である。この区別は韓国において重要であり、KREDが記録した一方向HLW推定値では自然利子率は2001Q4に3.86%、2026Q1に0.11%である（フィルタリング標準誤差はそれぞれ1.69と2.18パーセントポイント）。KRRRGAPがHLWモデルの内部ロジック内で政策スタンスを測定する一方、KREARPRは期待部分がフォワードルッキングなモデルベースの実質金利であり、HLWの後方視的移動平均ではなくUCSVベースの期待インフレを使用する。期待部分がフォワードルッキングなモデルベースの実質金利についてはKREARPRを参照されたい。

実質金利ギャップは債券投資戦略、FXポジショニング、クロスアセット配分の強力な指標である。

実質金利ギャップは将来の金融政策行動の先行指標である。大きな正のギャップ（引き締め的政策）は韓国銀行に利下げ余地があることを示唆する。現在の政策スタンスが中立よりも引き締め的であるためである。これはショート・デュレーションKTBポジションおよびIRSレシーバーにとって強気材料となる。負のギャップは最終的な引き締めを示唆し、ショートKTBポジションおよびIRSペイヤーを支持する。ギャップの韓国銀行の行動に対する予測力は、次の3回の金融通貨委員会会合の市場プライシングを反映するKREDインプライド・レート系列から導出されるインプライド金利経路と組み合わせることで強化できる。

実質金利ギャップは主にイールドカーブの短期端に影響する。現在の政策金利とその均衡水準の間の距離を測定するためである。ギャップが大きく正の場合、韓国銀行の緩和に伴いフロントエンドが上昇すると予想され、カーブ・スティープナー（フロントエンド・ロング、バックエンド・ショート）が有利となる。ギャップが負の場合、韓国銀行の正常化に伴いフロントエンドが売られると予想され、カーブ・フラットナーが有利となる。このシグナルは産出量ギャップ（KRGDPGAP）とタームプレミアム（KRTPシリーズ）を組み合わせて、フロントエンド駆動とバックエンド駆動のカーブの動きを区別する場合に最も有用である。

韓国と他国の実質金利ギャップ差はウォンの動態の構造的な決定要因である。正の韓国実質金利ギャップ（米国の政策スタンスに対して韓国の政策がより引き締め的）は、均衡以上の利回りに引き付けられた資本流入を通じてウォンを支持する傾向がある。逆に負の差はウォンキャリーの魅力を低下させる。キャリートレード戦略では、実質金利ギャップは構造的均衡を調整するため、生の金利差よりも情報量が多い。$r^*$ を下回る（負のギャップの）高い韓国金利は持続可能でない可能性がある一方、$r^*$ を上回る（正のギャップの）穏当な金利は持続的なキャリー優位を表す。

韓国では実質金利ギャップは住宅価格サイクルと密接に相関する。持続的に負のギャップは歴史的にソウル首都圏を中心とした住宅市場の過熱と同時に発生し、緩和的な金融環境がレバレッジ不動産投資を促進してきた。債券投資家は実質金利ギャップをマクロプルーデンシャル政策リスクの評価入力変数として使用でき、ギャップが長期間にわたり深く負であり住宅価格が上昇している場合、マクロプルーデンシャル的引き締め（LTV/DTI規制、標的課税）の確率が高まり、金利環境と信用環境に独立して影響を及ぼし得る。

KRRRGAPは、KREDが韓国のデータで推定する四半期Holston-Laubach-Williamsモデルの実質金利ギャップであり、モデルの観測された事前実質金利から一方向のカルマン・フィルタリングによる自然利子率を差し引いた値であって、平滑化した経路との差ではない。したがって統計的な対象はこの系列の持続性の要約であって、データの和分次数ではない。ギャップは自然利子率を受け継ぎ、その和分次数は推定されるのではなくランダムウォークの状態方程式が課すものであり、定常状態における一方向フィルタは、中央値不偏の信号対雑音比がゲインを定める指数加重の一方向平均であるため、そのゲインがフィルタリングされた部分の系列相関を支配する。

Said and Dickey (1984)のラグ補強を適用したDickey and Fuller (1979)の拡張回帰、ノンパラメトリックなPhillips and Perron (1988)検定、およびKPSS定常性検定 (Kwiatkowski et al. 1992)は、これらの判定がモデルの避けようとしたまさにその推論を再び持ち込むうえ、信号対雑音比が指数型ウォルド統計量 (Andrews and Ploberger 1994)の上に立てた中央値不偏の手続き (Stock and Watson 1998)で既に固定されているため、この経路については意図的に実施しなかった。GLSトレンド除去検定 (Elliott, Rothenberg, and Stock 1996)とNg and Perron (2001)の修正統計量の一群も、同じ理由で実施しなかった。いずれも本アーキタイプが取らない和分の判読を追認するにとどまるからである。水準に対するBai and Perron (1998)の構造変化の探索も同様に実施しなかった。フィルタリングされた潜在状態の平均に生じた変化は、経済の変化ではなく投入に対するフィルタの応答を映すからである (Perron 1989)。Ljung and Box (1978)の水準ポートマントーもここでは適用しない。フィルタリングされた経路では、同検定が読み取るのはデータ生成過程についての証拠ではなくフィルタのゲインだからである。

その代わりにマトリクスが指定するのは、記述的な持続性の要約と改定についての記述である。1997-03-31から2026-03-31までの117四半期において、ギャップの1階の自己回帰係数は0.790であり、含意される半減期は2.94四半期であるため、ギャップは基準とするランダムウォークに近い自然利子率よりはるかに速く減衰する。これは和分次数ではなくこの系列の性質として報告し、自己回帰推定値の小標本の下方バイアスを踏まえて読む (Andrews 1993)。改定のセルは、更新のたびに信号対雑音比とモデルのパラメータを推定し直し、パラメータはシードを固定したベイスン・ホッピング探索で求め、読み込みのたびに保存済みの履歴全体を書き直すことを記録する。したがって平滑化が入らないにもかかわらずギャップはフィルタリングされた自然利子率の改定をすべて受け継ぎ、観測される実質金利の部分は入力データが改定されたときにだけ変わり、その改定の大きさを測れる日付付きのヴィンテージ・パネルは存在しない (Orphanides and van Norden 2002)。

含意ではなく明示する限界が三つある。本系列に和分次数は付与しない。検定が結論を出せなかったからではなく判定によるものであり、したがってここにあるいずれも、ギャップが確率的トレンドを持つ、あるいは持たないという証拠ではない (Hamilton 2018)。ギャップは一方向であるがリアルタイムの推定値ではない。差し引く自然利子率が、パラメータと信号対雑音比、そして対数GDPのHodrick and Prescott (1997)トレンドである出発値をすべて全標本で推定した結果だからであり、Orphanides and van Norden (2002)の分類では準最終推定値である。そして頻度は四半期であるから、上の半減期は四半期を単位として測った値であり、他の頻度で測った半減期とは比較できない (Holston, Laubach, and Williams 2023; Laubach and Williams 2003; Hamilton 1986)。