대한민국 GZ 회사채 신용스프레드 지수

초과채권프리미엄(excess bond premium)은 회사채 신용스프레드 가운데 발행기업의 측정된 부도위험으로 설명되지 않는 부분이다. 회사채 스프레드는 기대부도손실에 대한 보상과 그 손실위험을 부담하는 데 대한 대가를 함께 반영하므로, 측정 가능한 부도위험을 통제하면 그 비부도 성분을 분리할 수 있다.

채권 간 평균 신용스프레드를 부도위험과 채권특성으로 예측되는 성분과 그 잔차로 분해한다(Gilchrist and Zakrajšek 2012):

여기서 $\overline{S}_t$는 채권 간 평균 신용스프레드, $\overline{\hat{S}}_t$는 발행기업의 distance-to-default와 채권특성으로 예측한 평균 스프레드, $\text{EBP}_t$는 그 잔차인 초과채권프리미엄이다.

초과채권프리미엄은 회사채 신용시장이 가격에 반영한 실효 위험선호를 나타낸다. 측정된 부도위험이 변하지 않더라도 프리미엄이 상승하면 위험선호가 위축되었음을, 하락하면 위험선호가 확대되었음을 뜻한다.

표본 갱신은 현재 2026년 6월 30일 자로 표시된 관측을 끝으로 중단되어 있으며, 그 이후 기간은 아직 반영되지 않았다. 재개 여부와 시점은 데이터 파이프라인 정비에 관한 별도 결정에 따른다.

Gilchrist and Zakrajšek (2012)의 회사채 스프레드 분해를 한국 회사채시장에 적용하여 다음 단계로 산출한다.

(1) 현금흐름 일치 신용스프레드. 각 선순위 무보증 고정금리 회사채를 동일한 현금흐름을 갖는 합성 무위험채권에 견주어 평가하되, 그 현금흐름은 국고채 무이표금리 곡선에서 할인한다. 현금흐름 일치 신용스프레드는 채권수익률에서 합성수익률을 뺀 값이며, 이 방식은 Gilchrist and Zakrajšek (2012)이 지적한 만기불일치 편의를 제거한다.

(2) distance-to-default 추정. 기업 distance-to-default는 Merton (1974) 구조모형을 Bharath and Shumway (2008)의 단순화 형태와 Crosbie and Bohn (2003)의 부도시점으로 재사용하여 추정한다. 자산변동성 처리는 Vassalou and Xing (2004)이 뒷받침한다. 이 척도의 부실예측력은 Campbell, Hilscher, and Szilagyi (2008)과 Duffie, Saita, and Wang (2007)이 검증하였다.

(3) 가격 회귀. 로그 신용스프레드를 distance-to-default와 채권특성에 풀표본 최소자승으로 회귀한다. 채권특성은 듀레이션, 로그 발행규모, 표면금리, 경과기간, 그리고 기간구조의 수준·기울기·곡률과 상호작용하는 콜옵션 지시변수이다. Gilchrist and Zakrajšek (2012)을 따라 산업 및 신용등급 고정효과를 포함한다. 가격회귀는 Schaefer and Strebulaev (2008)의 구조모형 증거에 따라 매 시점 전체 표본에서 다시 추정한다.

(4) 초과채권프리미엄 산출. 예측스프레드에는 지수화 이전에 잔차분산의 절반을 더하는 로그정규 보정을 적용한다. 초과채권프리미엄은 채권 간 평균 실제스프레드에서 채권 간 평균 예측스프레드를 뺀 값이다. 그 예측력은 Faust et al. (2013)과 Gilchrist and Mojon (2018)이 뒷받침한다.

(5) 수익률 입력과 평가사 평균 재보정. 각 스프레드에 들어가는 회사채 수익률은 종목별 단일 평가사 평가수익률을 등록된 채권평가사들의 평균으로 구성되는 평가사 평균 곡선에 재보정한 값이다. 등급·만기 셀마다 각 채권의 수익률을 그 셀의 해당 평가사 평균과 평가사 평균 곡선 사이 격차만큼 이동시킨다. 따라서 공표되는 수준과 등급 구조, 기간구조는 평가사 평균이 되고 해당 평가사는 회귀를 식별하되 공표 집계에서 상쇄되는 셀 내 고유 가격만 제공한다. 이는 종목별 순수 평가사 평균이 아닌데, 종목별 평가사 평균 시계열은 공개되지 않기 때문이다. 해당 평가사가 셀 안에서 매기는 순위가 평가사 평균을 대리한다는 가정은 현재 단면에서 검증된다. 과거에는 안정적이라고 가정하며, 평가사 평균 공표 코드의 2023-01-09 변경은 표기상의 것으로 새 코드는 기존 평균과 베이시스포인트 단위까지 일치하여 수준 단절을 더하지 않는다.

(6) 공표 범위. 본 지수는 채권월수 30 이상과 발행기업 15 이상을 갖춘 최초 월인 2020-02부터 공표하며, 산출 빈도는 월별이다. 회귀는 전체 표본을 유지하되, 더 얕은 초기 월과 BBB 발행이 2023년에 진입하기 이전의 투자등급 전용 구간은 임의로 잘라내지 않고 표시한다. 얇은 BBB 꼬리는 등급별로 분해·공개하되 채권 간 집계를 바꾸지 않는다.

회사채 신용스프레드는 기대부도손실에 대한 보상과 그 위험을 부담하는 데 대한 대가를 함께 반영한다. 구조모형은 채권을 기업자산에 대한 조건부청구권으로 평가하여 부도 성분을 형식화하며(Merton 1974), Black and Cox (1976)의 부도경계와 Leland (1994)의 최적자본구조가 이를 확장한다. 따라서 측정된 부도위험을 제거하고 남는 초과채권프리미엄은 신용시장이 가격에 반영한 실효 위험선호를 담는다.

측정된 부도위험으로 설명되지 않는 잔차를 상향식으로 분리하는 접근은 일련의 연구로 확립되었다. Gilchrist, Yankov, and Zakrajšek (2009)이 개별 종목에서 상향식 스프레드 지수를 처음 구축하였고, Gilchrist and Zakrajšek (2012)이 이를 초과채권프리미엄으로 형식화하였으며, Favara et al. (2016)이 공표 프리미엄을 상시 점검용으로 재정리하였다. Philippon (2009)은 채권시장 평가에 대한 q이론적 해석을 더한다.

초과채권프리미엄은 실물경기의 선행지표이다. 프리미엄 상승은 산출과 고용의 둔화에 앞서 실효 신용공급의 위축을 알리는 신호이다. 이러한 예측관계는 미국에 대해서는 Gilchrist and Zakrajšek (2012), Gertler and Lown (1999), Mueller (2009)이 보였고 Gilchrist and Mojon (2018)이 유로지역으로 확장하였다. Okimoto and Takaoka (2017)의 국가 간 증거는 일본에서도 신용스프레드 순환을 확인한다.

신용스프레드는 가장 정보력 있는 금융 예측변수에 속한다(Faust et al. 2013; Stock and Watson 2003). 높아진 신용시장 심리는 이후 성장 둔화로 되돌아오며(López-Salido, Stein, and Zakrajšek 2017), 긴축적 금융여건은 미래 성장분포의 하위 분위와 연결된다(Adrian, Boyarchenko, and Giannone 2019). 이러한 금융여건과 성장의 관계는 금융여건지수 문헌이 구현하였다(Hatzius et al. 2010).

한국 회사채시장도 유사한 신호를 담고 있다. Caballero, Fernández, and Park (2019)은 회사채 차입스프레드를 신흥국 경기활동과 연결하고, Lee and Kang (2015)과 Kim, Shi, and Kim (2020)은 스프레드 기반 예측과 요인모형 금융스트레스 지표를 구축하며, Bank of Korea (2022)와 Jeong (2022)은 2022년 말 레고랜드 사태 전후의 단기자금·신용시장 경색을 평가한다. 따라서 한국 초과채권프리미엄은 본 플랫폼이 이미 유지하는 경기침체확률 및 금융여건 지표를 보완한다.

투자자에게 초과채권프리미엄은 기대부도를 넘어 회사채 신용위험을 부담하는 데 대한 보상을 측정한다. 중개기관 자산가격이론은 이 보상을 금융기관의 위험부담 능력과 연결하며(He and Krishnamurthy 2013; Adrian, Etula, and Muir 2014; Adrian, Moench, and Shin 2010; He, Kelly, and Manela 2017), 대차대조표 제약은 이를 금융가속기와 자금유동성 경로를 통해 증폭한다(Bernanke, Gertler, and Gilchrist 1999; Brunnermeier and Pedersen 2009).

신용스프레드의 상당 부분은 부도위험이 아니라 위험 프리미엄과 유동성 같은 비부도 요인을 반영한다(Elton et al. 2001; Collin-Dufresne, Goldstein, and Martin 2001; Huang and Huang 2012; Chen, Collin-Dufresne, and Goldstein 2009; Longstaff, Mithal, and Neis 2005). 이 비부도 성분은 가격화된 부도사건위험(Driessen 2005), 콜옵션부 채권과 기간구조의 연결(Duffee 1998), 비유동성(Bao, Pan, and Wang 2011)으로 더 분해된다. 따라서 측정된 부도위험을 제거한 초과채권프리미엄은 위기에서 더 뚜렷해지는 신용시장 위험선호의 매매가능한 신호를 제시한다(Krishnamurthy and Muir 2017).

한국시장에서도 원화 회사채 스프레드의 부도·유동성 요인이 규명되어 있고(Park et al. 2013; Shin and Kim 2015), 금리상승기의 시장 행태가 분석되었다(Kim 2022). 프리미엄이 확대되면 신용위험을 부담하는 데 대한 보상이 커졌음을, 압축되면 작아졌음을 의미하므로, 초과채권프리미엄은 채권 운용자가 신용 및 듀레이션 익스포저를 조정하는 포지셔닝 신호로 기능한다.

2016-03-31부터 2025-12-31까지 118개 관측치에서 Gilchrist-Zakrajsek 신용 스프레드는 단위근을 가지며, Dickey and Fuller (1979) 검정이 p = 0.193에서 기각하지 못하고 Phillips and Perron (1988) 검정이 p = 0.2006으로 동조하며 Kwiatkowski et al. (1992) 검정이 정상성을 기각하여 합의된 I(1)이다. 수준에서 1차 자기상관은 0.940이고 함의된 반감기는 약 11.2 관측치로, 이는 서술적 지속성 요약이지 적분 주장이 아니며, Ljung and Box (1978) 포트맨토는 수준에 대해 시차 12와 24에서 백색잡음을 기각하며 Q = 463.15와 Q = 484.22, p = 0.000과 p = 0.000이며, Bai and Perron (1998) 절차를 Bai and Perron (2003) 알고리즘으로 적용하면 평균에서 3개의 변화점이 2021-07-31, 2022-12-31, 2024-05-31에 발견된다 (Andrews 1993; Perron 1989).

Gilchrist-Zakrajsek 신용 스프레드는 일별 계절 주기가 없는 신호이므로 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).