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ticker: "KRFXAR1M"
title: "미국 달러 대비 원화 1개월 환율 위험"
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frequency: "일별"
source: "Adrian, Boyarchenko, and Giannone (2019); Koenker and Bassett (1978)"
release: "일별 산출"
category: "환율"
country: "KR"
language: "ko"
canonical: "https://kred.dev/ko/series/KRFXAR1M"
license: "https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"
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latest_date: "2026-09-09"
first_date: "2002-02-21"
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observations_shown: 120
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# 미국 달러 대비 원화 1개월 환율 위험

## 개요

현 금융여건에서 한 달 앞 원화 급락 위험이 얼마나 두꺼운지 서술적으로 짚어 주는 지표입니다.

## 주요 수치

|  | 값 | 날짜 |
|---|---|---|
| 최신값 | 4.60 | 2026-09-09 |
| 직전 대비 | -0.02 | 2026-09-08 |
| 1년 전 대비 | +0.77 | 2025-09-09 |
| 수록 기간 내 최고 | 15.72 | 2008-11-20 |
| 수록 기간 내 최저 | 2.25 | 2016-08-05 |
| 수록 기간 | 2002-02-21 – 2026-09-09 |  |
| 관측치 수 | 6030 |  |

## 최근 관측치

| 날짜 | 값 | 변화 |
|---|---|---|
| 2026-03-06 | 5.42 | +0.49 |
| 2026-03-09 | 5.21 | -0.21 |
| 2026-03-10 | 5.08 | -0.12 |
| 2026-03-11 | 5.02 | -0.06 |
| 2026-03-12 | 5.29 | +0.27 |
| 2026-03-13 | 5.34 | +0.05 |
| 2026-03-16 | 5.01 | -0.33 |
| 2026-03-17 | 4.97 | -0.03 |
| 2026-03-18 | 5.11 | +0.14 |
| 2026-03-19 | 5.11 | -0.01 |
| 2026-03-20 | 5.40 | +0.30 |
| 2026-03-23 | 5.39 | -0.01 |
| 2026-03-24 | 5.45 | +0.06 |
| 2026-03-25 | 5.33 | -0.12 |
| 2026-03-26 | 5.43 | +0.10 |
| 2026-03-27 | 5.75 | +0.32 |
| 2026-03-30 | 5.72 | -0.03 |
| 2026-03-31 | 5.34 | -0.38 |
| 2026-04-01 | 5.13 | -0.21 |
| 2026-04-02 | 5.18 | +0.05 |
| 2026-04-03 | 5.18 | 0.00 |
| 2026-04-06 | 5.22 | +0.04 |
| 2026-04-07 | 5.37 | +0.15 |
| 2026-04-08 | 4.89 | -0.47 |
| 2026-04-09 | 4.78 | -0.12 |
| 2026-04-10 | 4.79 | +0.01 |
| 2026-04-13 | 4.80 | +0.01 |
| 2026-04-14 | 4.68 | -0.12 |
| 2026-04-15 | 4.65 | -0.02 |
| 2026-04-16 | 4.63 | -0.02 |
| 2026-04-17 | 4.61 | -0.02 |
| 2026-04-20 | 4.69 | +0.08 |
| 2026-04-21 | 4.74 | +0.05 |
| 2026-04-22 | 4.74 | 0.00 |
| 2026-04-23 | 4.85 | +0.11 |
| 2026-04-24 | 4.82 | -0.04 |
| 2026-04-27 | 4.78 | -0.04 |
| 2026-04-28 | 4.78 | 0.00 |
| 2026-04-29 | 4.82 | +0.04 |
| 2026-04-30 | 4.71 | -0.11 |
| 2026-05-04 | 4.81 | +0.10 |
| 2026-05-06 | 4.68 | -0.13 |
| 2026-05-07 | 4.60 | -0.08 |
| 2026-05-08 | 4.65 | +0.04 |
| 2026-05-11 | 4.79 | +0.14 |
| 2026-05-12 | 4.85 | +0.06 |
| 2026-05-13 | 4.79 | -0.07 |
| 2026-05-14 | 4.74 | -0.04 |
| 2026-05-15 | 4.94 | +0.19 |
| 2026-05-18 | 4.93 | 0.00 |
| 2026-05-19 | 4.96 | +0.03 |
| 2026-05-20 | 4.90 | -0.06 |
| 2026-05-21 | 4.78 | -0.13 |
| 2026-05-22 | 4.72 | -0.05 |
| 2026-05-29 | 4.65 | -0.07 |
| 2026-06-05 | 5.23 | +0.58 |
| 2026-06-10 | 5.46 | +0.23 |
| 2026-06-11 | 5.30 | -0.15 |
| 2026-06-12 | 5.03 | -0.27 |
| 2026-06-15 | 4.86 | -0.17 |
| 2026-06-16 | 4.86 | 0.00 |
| 2026-06-17 | 4.99 | +0.13 |
| 2026-06-18 | 4.83 | -0.16 |
| 2026-06-19 | 4.90 | +0.07 |
| 2026-06-22 | 4.92 | +0.02 |
| 2026-06-23 | 5.05 | +0.13 |
| 2026-06-24 | 4.94 | -0.11 |
| 2026-06-25 | 4.98 | +0.04 |
| 2026-06-26 | 4.93 | -0.05 |
| 2026-06-29 | 4.86 | -0.07 |
| 2026-06-30 | 4.74 | -0.12 |
| 2026-07-01 | 4.81 | +0.07 |
| 2026-07-02 | 4.78 | -0.03 |
| 2026-07-03 | 4.76 | -0.02 |
| 2026-07-06 | 4.77 | 0.00 |
| 2026-07-07 | 4.80 | +0.03 |
| 2026-07-08 | 4.85 | +0.05 |
| 2026-07-09 | 4.74 | -0.11 |
| 2026-07-10 | 4.65 | -0.09 |
| 2026-07-13 | 4.80 | +0.15 |
| 2026-07-14 | 4.78 | -0.03 |
| 2026-07-15 | 4.74 | -0.03 |
| 2026-07-16 | 4.82 | +0.08 |
| 2026-07-20 | 4.97 | +0.15 |
| 2026-07-21 | 4.83 | -0.14 |
| 2026-07-22 | 4.85 | +0.02 |
| 2026-07-23 | 4.96 | +0.11 |
| 2026-07-24 | 4.93 | -0.03 |
| 2026-07-27 | 4.82 | -0.11 |
| 2026-07-28 | 4.74 | -0.09 |
| 2026-07-29 | 4.92 | +0.18 |
| 2026-07-30 | 4.73 | -0.19 |
| 2026-07-31 | 4.60 | -0.12 |
| 2026-08-03 | 4.56 | -0.04 |
| 2026-08-04 | 4.60 | +0.04 |
| 2026-08-05 | 4.52 | -0.09 |
| 2026-08-06 | 4.56 | +0.05 |
| 2026-08-07 | 4.53 | -0.03 |
| 2026-08-10 | 4.64 | +0.11 |
| 2026-08-11 | 4.65 | +0.01 |
| 2026-08-12 | 4.54 | -0.11 |
| 2026-08-13 | 4.53 | -0.01 |
| 2026-08-14 | 4.51 | -0.02 |
| 2026-08-18 | 4.63 | +0.12 |
| 2026-08-19 | 4.52 | -0.12 |
| 2026-08-20 | 4.61 | +0.10 |
| 2026-08-21 | 4.56 | -0.05 |
| 2026-08-24 | 4.53 | -0.03 |
| 2026-08-25 | 4.51 | -0.02 |
| 2026-08-26 | 4.41 | -0.10 |
| 2026-08-27 | 4.29 | -0.12 |
| 2026-08-28 | 4.32 | +0.02 |
| 2026-08-31 | 4.39 | +0.08 |
| 2026-09-01 | 4.53 | +0.14 |
| 2026-09-02 | 4.49 | -0.04 |
| 2026-09-03 | 4.40 | -0.09 |
| 2026-09-04 | 4.45 | +0.04 |
| 2026-09-07 | 4.55 | +0.10 |
| 2026-09-08 | 4.62 | +0.07 |
| 2026-09-09 | 4.60 | -0.02 |

## 정의

환율 위험은 현재 금융여건을 조건으로 한 향후 원/달러 수익률의 조건부 분포를 특징지으며, Adrian, Boyarchenko, and Giannone (2019)의 성장 위험(Growth-at-Risk) 개념을 원화에 적용한 것이다. 대상은 점예측이 아니라 조건부 분포 전체이며, 정보의 핵심은 금융여건에 대한 의존이 가장 강하고 평균 예측으로는 거의 보이지 않는 꼬리에 있다(Eguren-Martin and Sokol 2019).

$$r_{t+h} = \ln(S_{t+h}/S_t)$$

이고 $S$는 미국 달러당 원화이므로 양(+)의 수익률은 원화 약세이고 상단 분위가 약세 위험 쪽이며, 본 티커는 1개월 시계로 95% 조건부 분위인 1개월 앞 약세 위험을 백분율 헤드라인으로 제시한다. 이는 조건부 분포의 특징화이지 예측이 아니다. 각 일별 점은 여전히 1개월 앞 위험값이므로 인접일이 중첩되며, 일별 출력은 동일 대상의 일별 해상도일 뿐 일별 해상도의 정보가 아니다.

## 산출방법

조건부 분위는 h개월 후 수익률을 단일 PCA 금융여건지수(통화 간 베이시스·ACM 기간 프리미엄·우-시아 그림자 금리·VIX의 제1주성분)에 분위회귀(Koenker and Bassett 1978)하여 분위별로 추정한다,

$$Q_\tau\!\left(r_{t+h}\mid x_t\right) = \alpha_\tau + \beta_\tau^{\top} x_t,$$

여기서 다음이 성립한다,

$$r_{t+h} = \ln(S_{t+h}/S_t)$$

이고 $S$는 미국 달러당 원화이다. 계수는 월별로 추정하며(중첩 수익률은 뉴이-웨스트 HAC로 처리), 이후 일별 예측변수를 월별 적재량에 투영하고 월별 베타를 적용하여 일별로 산출하며, Chernozhukov, Fernández-Val, and Galichon (2010)의 단조 재배열을 매일 적용한다. 모수적 분포 가정이 없는 준모수 조건부 분위 모형이다.

## 경제학에서의 응용

본 계열은 원화 수익률의 현재 조건부 분포를 특징짓는 것이지 점예측이 아니다. 무조건부 과거분위 벤치마크에 견주어 표본 외로 검정하면 조건부 중앙값은 다소 우수하나 상단 꼬리는 사실상 동률이므로, 이 게이지는 검증된 꼬리 예측기가 아니라 현재 여건이 분포를 어떻게 기울이는지를 보여 주는 서술적 지표이며, 분기 앞 헤드라인에 적용한 것과 같은 신중함이 요구된다.

성장 산출을 대상으로 도입된 at-Risk 프레임워크(Adrian, Boyarchenko, and Giannone 2019)는 결과의 조건부 분위를 평균이 아니라 금융여건지수의 함수로 모형화하는데, 여건에 대한 의존이 꼬리에 집중되기 때문이며, 분위회귀(Koenker and Bassett 1978)는 각 분위가 서로 다르게 반응하도록 허용한다. 이 구성은 조건부 분위로부터 만들어지는 모든 위험척도로 일반화되어 표준적 감시 도구가 되었고(Adams et al. 2021; Gelos et al. 2019), Eguren-Martin and Sokol (2019)은 이를 환율에 가져와 통화 수익률 분포 전체가 꼬리에서 글로벌 금융여건에 반응함을 보였다. 1개월 동반 계열로서 본 티커는 분기 앞 게이지보다 빠르게 움직이며 완만한 구조적 신호보다 급성의 단기 자금조달 급등에 더 민감하다.

거시적 함의는 분기 게이지와 동일한 경로를 더 짧은 시계에서 밟는다. 통화 약세는 수입물가의 상방위험을 키우고(Banerjee et al. 2020) 외화표시 채무의 단기 상환을 압박한다. 1개월 꼬리는 달러 자금조달이 갑자기 경색될 때 가장 날카로운데, 2007년 자금시장 혼란이 수 주 만에 스왑시장으로 전이되었고(Baba, Packer, and Nagano 2008) 원화의 단기 스왑 이탈이 글로벌 위험·자금조달 여건을 긴밀히 추종하기 때문이다(Yu 2010). 이때 통화 간 베이시스가 가장 큰 조건화 신호로 작동한다(Du, Tepper, and Verdelhan 2018; International Monetary Fund 2019).

## 금융시장에서의 응용

헤드라인 q95는 점예측이 아니라 조건부 분포의 통계량이며, 팬의 나머지와 함께 읽을 때 가장 유용하다. q05에서 q95까지의 1개월 폭이 현재 여건이 단기 수익률 분포를 어떻게 기울이는지를 보여 주기 때문이다. at-Risk 구성은 조건부 분위 전체를 산출하므로, 1개월 팬은 자금 롤오버 시계에서 현재 여건의 외환 VaR와 스트레스 테스트 입력을 제공한다(Adrian, Boyarchenko, and Giannone 2019).

이 계열의 비교우위는 단기 자금조달 스트레스를 모니터링하는 데 있다. 1개월 팬은 3개월 게이지보다 급성 달러 자금조달 급등에 빠르게 반응하므로, 두 시계를 함께 읽으면 일시적 급등과 약세 분포의 보다 지속적인 확대를 구분할 수 있다. 이는 달러 채무에 대한 단기 헤지·롤오버 결정에 직접 활용된다.

본 티커는 통화 간 베이시스 및 달러 유동성 계열과 함께 쓰이며, 단독이 아니라 3개월 헤드라인과 함께 읽는다.

## 통계적 검정

KRFXAR1M은 1개월 KRW/USD 로그수익률을 PCA 금융상황지수에 분위회귀하여 적합한 $\hat{q}_t(\theta)=x_t^{\top}\hat{\beta}(\theta)$ 형태의 추정 조건부 분위수 경로이므로, 그 지속성은 조건화 변수로부터 물려받은 것이고 예측 품질을 담는 대상은 경로가 아니라 위반 지시 수열이다. 따라서 경로에 대한 단위근·구조변화·수준 Ljung and Box (1978) 검정군은 의도적으로 수행하지 않았는데, 피복은 일변량 경로 진단이 말할 수 없는 예측-실현 결합분포의 성질이며 (Christoffersen 1998; Engle and Manganelli 2004; Murphy and Winkler 1987), 유계인 추정 분위수는 무계 단위근 과정일 수 없어 그러한 대상에 표준 단위근 추론을 적용하면 허위 정상성 쪽으로 과대기각하기 때문이다 (Cavaliere 2005; Cavaliere and Xu 2014). 적합한 증거는 두 개의 고정된 극단 꼬리, 곧 하위 및 상위 극단 조건부 분위수에서의 피복 백테스트이며, 1개월 시계는 월별로 표집되어 겹치지 않으므로 여기서는 독립성 검정이 정보를 갖는다.

2002-02-28부터 2026-05-31까지 292개 월별 표집 관측치에 걸쳐 Kupiec (1995) 무조건 피복 검정은 양측 꼬리에서 올바른 피복을 기각하지 못하며, 각 꼬리에서 열다섯 차례 초과와 함께 동일한 통계량 0.011, p = 0.915를 준다. Christoffersen (1998) 독립성 검정은 하위 꼬리에서 0.068, p = 0.794로 기각하지 못하고, 연속한 두 초과가 없는 상위 꼬리에서는 정보가 없으며, 결합 조건부 피복 검정은 양측 꼬리에서 0.083, p = 0.959와 1.646, p = 0.439로 기각하지 못한다. 이 시계에서 월별 위반 수열이 겹치지 않으므로 Engle and Manganelli (2004)의 완전 표본외 동적 분위수 검정이 실행 가능하고 양측 꼬리에서 1.209, p = 0.976과 10.664, p = 0.099로 기각하지 못하며, 교차 분위수 단조성 점검은 비교차 팬을 확인한다 (Chernozhukov, Fernandez-Val, and Galichon 2010).

판독은 1개월 절하 꼬리가 이 표본에서 하위와 상위 분위수 양측 모두 잘 정합되어 있으며, 독립성 검정이 겹치지 않는 월별 시계에서 잔여 군집이 없음을 확인한다는 것이다. 밀도예측 문헌이 피복 평가에 두는 관례에서 두 가지 유의점이 붙는데 (Diebold, Gunther, and Tay 1998; Rosenblatt 1952; Berkowitz 2001), 곧 상위 꼬리 동적 분위수 통계량이 임계에 가장 근접한다는 점과 이들이 모수 불확실성을 기준분포에 반영하지 않은 추정 분위수라는 점이며 (Campbell 2005; Escanciano and Olmo 2010), 그러므로 비기각은 검증된 예측이 아니라 서술적 정합으로 읽는다.

## 자주 묻는 질문

### 환율 위험이란 무엇을 재는 지표입니까?

현재 금융여건을 조건으로 한 향후 원/달러 수익률의 조건부 분포에서 꼬리 분위수를 추정합니다. 성장 위험의 개념틀을 환율에 적용한 것입니다.

### 환율 위험을 환율 전망으로 볼 수 있습니까?

없습니다. 추정된 조건부 분포를 특징짓는 서술적 지표이며 환율의 향방에 대한 예측을 담고 있지 않습니다.

### 환율 위험은 왜 분포의 꼬리를 봅니까?

환율 변동은 실무적으로 비대칭이어서 급격한 절하가 완만한 절상보다 빠르게 진행됩니다. 분포의 중심으로 만든 지표는 정작 대비가 필요한 국면을 과소평가합니다.