대한민국 금융여건지수

한국 금융시장의 긴축 정도를 일별로 측정하는 지수이며, 5개 표준화 변수의 제1주성분(PC1)으로 구성된다. 패널은 1년 만기 KRW–USD 통화스왑 베이시스, 콜−KOFR 스프레드, KTB 대비 AA− 3년 회사채 신용 스프레드, VIX, ACM 10년 기간 프리미엄이다.

각 표준화 입력 $z_{i,t}$와 그 PC1 적재량 $v_i$에 대해 지수는 다음과 같은 가법 결합으로 주어진다.

부호는 VIX 적재량이 양이 되도록 고정하므로 값이 클수록 금융여건이 긴축적이다. 패널은 Wu-Xia 그림자 금리를 의도적으로 배제하여 금융 스트레스만을 적재한다.

본 지수는 두 변량으로 제공되는데, 헤드라인 KRFCI와, 현재 거시 상태가 이미 설명하는 금융 긴축 부분을 걷어낸 직교화 변량 $\text{KRFCI}^{\perp}$이다. 후자는 본 카탈로그의 Growth-at-Risk 지표에 회귀변수로 투입된다.

(1) 패널 구성. 5개 입력을 각각 표준화하여 패널 $Z \in \mathbb{R}^{T \times 5}$를 구성한다. 비거래일을 잇기 위해 영업일 기준 5일 이내의 짧은 전진 보간을 적용한 뒤 어느 한 입력이라도 누락된 행은 제거한다.

(2) 주성분 추출. 표준화 패널에서 제1주성분을 추출하고, 적재량은 매 파이프라인 실행마다 전체 표본으로 재추정한다. 본 지수는 실시간 확장표본 추정량이 아니라 현재 시점의 금융여건이 어디에 위치하는지를 서술하는 지표이다. 성분 부호는 VIX 적재량이 양이 되도록 회전시켜, 다른 어느 변수를 임의로 고정할지 결정하지 않아도 되도록 일관된 기준을 잡는다. 다섯 개 가법 기여도 $z_{i,t}\,v_i$는 점수와 함께 저장되므로 성분 분해를 언제든 복원할 수 있다.

(3) 직교화 변량. $\text{KRFCI}^{\perp}$는 각 표준화 입력을 $(g_t^{\text{YoY}}, \pi_t^{\text{YoY}})$에 회귀하며, GDP·CPI 발표 가용성을 근사하기 위해 회귀변수에 60 캘린더일의 시차를 적용한다. 잔차를 다시 표준화한 뒤 같은 부호 규약으로 제1주성분을 다시 추출한다. 이는 조건부 분포 모형에 FCI를 투입할 때 Adrian, Boyarchenko, and Giannone (2019)이 제시한 절차이며, FCI가 현재 거시 상태에 대해 증분적인 부분만을 담아야 후속 회귀에서 FCI 계수가 성장률 자기상관을 흡수하지 않는다. Growth-at-Risk가 사용하는 것은 $\text{KRFCI}^{\perp}$이고, 금융여건을 읽기 위한 헤드라인은 KRFCI이다.

지수 구성은 미국에서 정립된 금융여건지수의 계보를 한국 시장에 맞춰 재설계한 것이다(Hatzius et al. 2010). 미국식 자금 스프레드를 원화 고유의 구조적 달러 자금 신호인 통화스왑 베이시스와 무담보−담보 익일 스프레드인 콜−KOFR로 교체하여, 패널이 외부 달러 자금 스트레스, 국내 단기금융시장 분단, 중개경로 신용 위험, 글로벌 위험 선호, 장기 듀레이션 프리미엄을 포괄하도록 하였다.

통화스왑 베이시스가 가장 큰 음의 적재량을 가지며, 이 사실 하나가 한국 금융여건의 핵심을 드러낸다. 원화 자금 스트레스 국면은 곧 달러 자금 스트레스 국면이기 때문이다. 2008년 10–12월 수치는 전 표본을 압도하는데, 리먼 이후 달러 자금 붕괴가 한국을 강타한 강도는 2011년 유럽 은행권 스트레스나 2020년 3월 달러 부족 사태가 따라잡지 못한 수준이었다(Baba and Shim 2010).

본 지수는 두 가지 방식으로 읽힌다. 스트레스 온도계로 읽으면 한국의 스트레스 시기를 정확히 짚어낸다. 수준으로 읽으면 2008년 사건에 맞춰 표준화된 척도이므로 2020년의 $+3$이 리먼의 30 % 수준이 아니라 KRFCI 표준화 기준 상위 3 % 사건임을 뜻한다. 기여도 패널은 어느 하위 성분이 현재 움직임을 추동하는지를 보여준다.

Wu-Xia 그림자 금리를 배제한 데에는 후속 단계에서의 효용이 있다. 그림자 금리는 정책 스탠스를 가리키는 지표일 뿐, 그 위에 얹힌 금융여건의 긴축을 측정하지 않기 때문이다. 정책 스탠스와 금융 스트레스를 동시에 적재하는 합성지수는 개념적으로 다른 두 대상을 섞게 되며, 2020년의 정책 완화는 회사채 신용과 베이시스가 동시에 긴축 중이었음에도 그런 패널을 기계적으로 완화시켜 버린다. KRFCI는 스트레스 성분만을 따라 움직이고, 정책 스탠스는 그림자 단기금리로 분리해서 읽는다.

KRFCI는 한국의 금융여건이 긴축적인지를 판단하려는 자산배분·리스크 담당자가 읽는 헤드라인 지표이다. ACM 10년 기간 프리미엄이나 콜−KOFR 스프레드 위에 겹쳐 그리면 어떤 하위 성분이 현재 움직임을 추동하는지 가늠할 수 있다. Growth-at-Risk 모형의 회귀식에 실제로 투입되는 것은 직교화 변량 $\text{KRFCI}^{\perp}$뿐이며, 헤드라인 KRFCI는 금융여건 자체를 읽는 데 쓴다.

자산배분에 활용할 때 유념할 한계는 표준화가 매 실행마다 전체 표본으로 다시 적합된다는 점이며, 그래서 시기를 달리한 수준의 직접 비교는 근사에 그친다. 기여도 분해는 그 재추정에 대해 수준 자체보다 안정적이므로, 시점 간 비교에는 수준보다 기여도를 활용하는 편이 낫다.

스트레스 국면에서는 자산 간 상관 기울기가 지수와 함께 예상한 방향으로 움직이는데, 원화 회사채와 KOSPI 간 동행성이 그 예이다(Hatzius et al. 2010). 원화 회사채 자금 시장에서 가장 주목받는 하위 신호는 신용 스프레드 기여도이다.

2006-09-25부터 2026-06-09까지 5139개 관측치에 대해 금융상황지수의 단위근 판독은 모호한데, Dickey and Fuller (1979)와 Phillips and Perron (1988) 검정이 p = 0.0229와 p = 0.001에서 단위근을 기각하는 한편 Kwiatkowski et al. (1992) 검정도 정상성을 p < 0.01에서 기각하므로, 지속적인 유계 신호의 준단위근 불일치이며 명확한 차수를 부여하지 않는다. 수준에 대해 1차 자기상관은 0.987이고 함의된 반감기는 약 52.7 관측치로, 이는 서술적 지속성 요약이지 적분 주장이 아니며, Ljung and Box (1978) 포트맨토는 수준에 대해 시차 10과 20에서 백색잡음을 기각하며 Q = 48148.70과 Q = 93447.20, p = 0.000과 p = 0.000이며, Bai and Perron (1998) 절차를 Bai and Perron (2003) 알고리즘으로 적용하면 평균에서 5개의 변화점이 2009-09-07, 2012-08-22, 2015-10-05, 2020-02-25, 2023-04-24에 발견된다 (Andrews 1993; Perron 1989).

금융상황지수인 이 신호는 일별 계절 주기가 없으므로 Hylleberg et al. (1990)의 계절 단위근 장치와 Canova and Hansen (1995)의 계절 정상성 검정은 의도적으로 수행하지 않는다 (Beaulieu and Miron 1992; Ghysels and Osborn 2001).