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title: "1년 후 AFGNS 위험중립 순간선도금리"
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frequency: "일별"
source: "Christensen, Diebold, and Rudebusch (2009)"
release: "일별 산출"
category: "아핀 기간구조 모형"
country: "KR"
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# 1년 후 AFGNS 위험중립 순간선도금리

## 개요

앞으로 1년 뒤 초단기 금리에 대한 위험중립 기대치로, 가까운 통화정책 경로를 읽어냅니다.

## 주요 수치

|  | 값 | 날짜 |
|---|---|---|
| 최신값 | 3.97 | 2026-09-09 |
| 직전 대비 | +0.01 | 2026-09-08 |
| 1년 전 대비 | +1.66 | 2025-09-09 |
| 수록 기간 내 최고 | 7.17 | 2001-04-26 |
| 수록 기간 내 최저 | 0.78 | 2020-08-05 |
| 수록 기간 | 2000-12-18 – 2026-09-09 |  |
| 관측치 수 | 6371 |  |

## 최근 관측치

| 날짜 | 값 | 변화 |
|---|---|---|
| 2026-03-18 | 3.19 | -0.03 |
| 2026-03-19 | 3.25 | +0.06 |
| 2026-03-20 | 3.35 | +0.09 |
| 2026-03-23 | 3.54 | +0.19 |
| 2026-03-24 | 3.48 | -0.06 |
| 2026-03-25 | 3.51 | +0.04 |
| 2026-03-26 | 3.51 | 0.00 |
| 2026-03-27 | 3.53 | +0.02 |
| 2026-03-30 | 3.53 | 0.00 |
| 2026-03-31 | 3.55 | +0.02 |
| 2026-04-01 | 3.43 | -0.12 |
| 2026-04-02 | 3.50 | +0.07 |
| 2026-04-03 | 3.49 | -0.01 |
| 2026-04-06 | 3.48 | 0.00 |
| 2026-04-07 | 3.49 | +0.01 |
| 2026-04-08 | 3.36 | -0.13 |
| 2026-04-09 | 3.37 | +0.01 |
| 2026-04-10 | 3.38 | +0.01 |
| 2026-04-13 | 3.41 | +0.02 |
| 2026-04-14 | 3.37 | -0.04 |
| 2026-04-15 | 3.36 | -0.01 |
| 2026-04-16 | 3.36 | 0.00 |
| 2026-04-17 | 3.38 | +0.02 |
| 2026-04-20 | 3.35 | -0.02 |
| 2026-04-21 | 3.34 | -0.01 |
| 2026-04-22 | 3.37 | +0.03 |
| 2026-04-23 | 3.45 | +0.08 |
| 2026-04-24 | 3.48 | +0.03 |
| 2026-04-27 | 3.50 | +0.03 |
| 2026-04-28 | 3.52 | +0.02 |
| 2026-04-29 | 3.52 | 0.00 |
| 2026-04-30 | 3.57 | +0.05 |
| 2026-05-04 | 3.58 | +0.01 |
| 2026-05-06 | 3.56 | -0.02 |
| 2026-05-07 | 3.53 | -0.04 |
| 2026-05-08 | 3.55 | +0.02 |
| 2026-05-11 | 3.57 | +0.02 |
| 2026-05-12 | 3.65 | +0.07 |
| 2026-05-13 | 3.63 | -0.01 |
| 2026-05-14 | 3.65 | +0.02 |
| 2026-05-15 | 3.75 | +0.10 |
| 2026-05-18 | 3.76 | +0.01 |
| 2026-05-19 | 3.77 | +0.01 |
| 2026-05-20 | 3.78 | +0.02 |
| 2026-05-21 | 3.78 | 0.00 |
| 2026-05-22 | 3.77 | -0.01 |
| 2026-05-26 | 3.72 | -0.05 |
| 2026-05-27 | 3.74 | +0.03 |
| 2026-05-28 | 3.79 | +0.04 |
| 2026-05-29 | 3.77 | -0.01 |
| 2026-06-01 | 3.82 | +0.04 |
| 2026-06-02 | 3.81 | -0.01 |
| 2026-06-04 | 3.87 | +0.06 |
| 2026-06-05 | 3.88 | +0.02 |
| 2026-06-08 | 3.92 | +0.04 |
| 2026-06-09 | 3.88 | -0.04 |
| 2026-06-10 | 3.90 | +0.02 |
| 2026-06-11 | 3.92 | +0.02 |
| 2026-06-12 | 3.87 | -0.05 |
| 2026-06-15 | 3.84 | -0.03 |
| 2026-06-16 | 3.86 | +0.02 |
| 2026-06-17 | 3.86 | 0.00 |
| 2026-06-18 | 3.89 | +0.03 |
| 2026-06-19 | 3.92 | +0.03 |
| 2026-06-22 | 3.93 | +0.02 |
| 2026-06-23 | 3.91 | -0.03 |
| 2026-06-24 | 3.91 | 0.00 |
| 2026-06-25 | 3.90 | -0.01 |
| 2026-06-26 | 3.88 | -0.02 |
| 2026-06-29 | 3.89 | +0.01 |
| 2026-06-30 | 3.87 | -0.02 |
| 2026-07-01 | 3.95 | +0.07 |
| 2026-07-02 | 3.92 | -0.02 |
| 2026-07-03 | 3.92 | 0.00 |
| 2026-07-06 | 3.93 | +0.01 |
| 2026-07-07 | 3.93 | 0.00 |
| 2026-07-08 | 3.93 | 0.00 |
| 2026-07-09 | 3.93 | 0.00 |
| 2026-07-10 | 3.92 | -0.01 |
| 2026-07-13 | 3.96 | +0.04 |
| 2026-07-14 | 4.00 | +0.05 |
| 2026-07-15 | 3.99 | -0.02 |
| 2026-07-16 | 3.97 | -0.02 |
| 2026-07-20 | 4.01 | +0.04 |
| 2026-07-21 | 3.99 | -0.02 |
| 2026-07-22 | 4.01 | +0.02 |
| 2026-07-23 | 4.01 | 0.00 |
| 2026-07-24 | 4.04 | +0.03 |
| 2026-07-27 | 3.99 | -0.05 |
| 2026-07-28 | 3.97 | -0.02 |
| 2026-07-29 | 3.95 | -0.02 |
| 2026-07-30 | 3.97 | +0.02 |
| 2026-07-31 | 3.92 | -0.06 |
| 2026-08-03 | 3.89 | -0.02 |
| 2026-08-04 | 3.89 | 0.00 |
| 2026-08-05 | 3.85 | -0.04 |
| 2026-08-06 | 3.91 | +0.06 |
| 2026-08-07 | 3.90 | 0.00 |
| 2026-08-10 | 3.94 | +0.03 |
| 2026-08-11 | 3.96 | +0.02 |
| 2026-08-12 | 3.95 | 0.00 |
| 2026-08-13 | 3.94 | -0.01 |
| 2026-08-14 | 3.99 | +0.05 |
| 2026-08-18 | 4.02 | +0.03 |
| 2026-08-19 | 3.95 | -0.07 |
| 2026-08-20 | 3.96 | +0.01 |
| 2026-08-21 | 3.99 | +0.03 |
| 2026-08-24 | 3.91 | -0.08 |
| 2026-08-25 | 3.92 | +0.01 |
| 2026-08-26 | 3.92 | +0.01 |
| 2026-08-27 | 3.89 | -0.03 |
| 2026-08-28 | 3.87 | -0.02 |
| 2026-08-31 | 3.90 | +0.03 |
| 2026-09-01 | 3.93 | +0.03 |
| 2026-09-02 | 3.97 | +0.04 |
| 2026-09-03 | 3.94 | -0.03 |
| 2026-09-04 | 3.95 | +0.01 |
| 2026-09-07 | 3.96 | +0.01 |
| 2026-09-08 | 3.96 | 0.00 |
| 2026-09-09 | 3.97 | +0.01 |

## 정의

AFGNS 순간선도금리는 미래 시점 $\tau$에서 극히 짧은 구간에 적용될 것으로 기대되는 위험중립 이자율로서, Christensen, Diebold, and Rudebusch (2009)의 5요인 무차익 일반화 넬슨-시겔 모형에서 도출한다. 3요인 AFNS 선도금리에 더 느린 감쇠 모수 $\lambda_2$를 가진 제2 기울기-곡률 쌍을 더하여 확장하며, 닫힌 형태로 다음과 같이 표현된다.

$$f_t(\tau) = L_t + S^1_t e^{-\lambda_1\tau} + S^2_t e^{-\lambda_2\tau} + C^1_t \lambda_1\tau \, e^{-\lambda_1\tau} + C^2_t \lambda_2\tau \, e^{-\lambda_2\tau} + \frac{d\bar{A}(\tau)}{d\tau}$$

추가된 제2 요인쌍은 3요인 AFNS 선도적재량이 거의 영으로 감쇠하는 장기 테너(5년-10년)에서 더 풍부한 선도금리 동학을 만들어 낸다. 5요인 구조는 독립적인 중기·장기 곡률 동학을 담아 3요인 AFNS보다 더 다양한 선도곡선 형상을 표현하므로, 기대 정책경로에 관한 또 하나의 독립적 선도금리 추정치를 제시한다.

## 산출방법

AFNS 선도금리 시리즈(KRIFRAFNS)와 동일한 방법론을 두 감쇠 모수 $\lambda_1$, $\lambda_2$의 5요인으로 확장한다. 전체 5요인 모형 설정은 AFGNS 위험중립금리 시리즈(KRRNAFGNS)를 참조한다.

**(1) 선도금리 적재량.** 5요인 선도금리 적재행렬은 다음과 같다.

$$\{1, \, e^{-\lambda_1\tau}, \, e^{-\lambda_2\tau}, \, \lambda_1\tau e^{-\lambda_1\tau}, \, \lambda_2\tau e^{-\lambda_2\tau}\}$$

제2쌍의 적재량

$$(e^{-\lambda_2\tau}, \lambda_2\tau e^{-\lambda_2\tau})$$

은 제1쌍보다 느리게 감쇠하여 장기 테너에서 추가적 민감도를 부여한다. $\lambda_2 \approx 0.025$ months$^{-1}$인 $\tau = 10$년에서 제2 기울기 적재량 $e^{-\lambda_2\tau} \approx 0.05$는 여전히 의미 있는 신호를 전달하나, 제1 기울기 적재량 $e^{-\lambda_1\tau} \approx 0.001$은 사실상 소멸한다.

**(2) 선도금리 수익률 조정항.** 도함수 $d\bar{A}(\tau)/d\tau$는 두 기울기·두 곡률 요인에 대해 각 $(\sigma, \lambda)$ 쌍에 독립적으로 적용된 AFNS 선도 조정(THEORY.EN.md의 Section 2C.8)과 동일한 함수 형태를 사용한다.

## 경제학에서의 응용

AFGNS 선도금리는 3요인 AFNS가 별도로 식별할 수 없는 장기 테너 동학을 담아낸다. 5년과 10년 테너에서 $\lambda_2$가 지배하는 제2 기울기-곡률 쌍 $(S^2, C^2)$이 장기 균형금리의 변동에 한층 민감하게 반응하며, 이처럼 느리게 변화하는 성분을 잡아내는 데 적합하다. 균형 실질금리와 추세 인플레이션의 시변성, 이른바 '하강하는 별들'은 장기 선도금리 동학을 이해하는 데 결정적이다(Bauer and Rudebusch 2020).

AFGNS 모형의 5요인 구조는 장기 선도금리에 내재된 균형금리 정보를 더 풍부하게 분해하여, 기대 정책경로의 중기($\lambda_1$)와 장기($\lambda_2$) 성분을 별도로 식별할 수 있게 한다. Christensen and Rudebusch (2019)는 관련 AFNS 체계에서 장기 만기의 선도금리가 균형 실질금리의 추세적 하락에 관한 정보를 담고 있음을 보였다. Del Negro et al. (2017)는 이 추세적 하락을 안전자산 수요 증가에 귀속시켰으며, 이는 AFGNS가 포착하도록 설계된 장기 선도금리에 정확히 나타나는 구조적 변화이다.

AFGNS의 개선된 횡단면 적합도는 선도금리 추정에 직접적인 함의가 있으며, 관측 잡음 $\sigma_\varepsilon$이 AFNS 대비 약 절반 수준이다. 표준 기간구조 모형은 체계적 선도금리 변동을 측정오차와 혼동할 수 있다(Duffee 2011). AFGNS의 5요인 구조는 3요인 모형이 잡음으로 처리하던 변동을 요인 동학으로 재분류한다. 선도-현물 스프레드는 미래 채권수익률을 예측하는 데 경제적으로 의미 있는 정보를 담으며(Fama and Bliss 1987), AFGNS 선도금리는 모형 오설정에 따른 정보 손실을 줄여 이러한 예측 정보를 더 완전하게 보존한다.

신뢰할 수 있는 통화정책 체계는 장기 기대를 안정화하며, 인플레이션 목표 국가의 원거리 선도금리는 더 낮은 변동성을 보인다(Gürkaynak, Sack, and Wright 2007). AFGNS 선도금리는 중기와 장기 선도금리 동학을 별도로 추적하여 단기 정책 기대의 수정($\lambda_1$ 요인)과 장기 균형 인식의 변화($\lambda_2$ 요인)를 구분하며, 이로써 3요인 모형보다 통화정책 신뢰성을 더 세밀하게 분해한다.

선도금리를 요인 구조가 상이한 모형 간에 비교하면 기대 정책경로의 어떤 특성이 모형 설정에 강건한지 식별할 수 있다(Piazzesi 2010). AFGNS는 ACM 기반 KRIFR와 AFNS 기반 KRIFRAFNS에 더해 제3의 독립적 선도금리 추정치를 제시하여 이러한 교차검증을 뒷받침한다.

## 금융시장에서의 응용

AFGNS 선도금리의 AFNS 대비 이점은 추가 곡률요인 $C^2$가 선도금리 동학을 더 날카롭게 식별하는 장기 테너(5년-10년)에 집중된다. 3개 PCA 요인이 채권 수익률 변동의 대부분을 설명하지만(Litterman and Scheinkman 1991), 제4·제5 요인은 경제적으로 유의미한 수익률 예측 정보를 전달한다(Cochrane and Piazzesi 2005). AFGNS 선도금리는 제2 기울기-곡률 쌍을 통해 이 추가 정보를 포착한다.

곡선 매매 전략에서 AFGNS 분해는 중기와 장기 선도곡선 신호를 분리한다. $C^1$($\lambda_1$ 지배)의 변화는 1년-5년 선도곡선 구간의 변동을, $C^2$($\lambda_2$ 지배)의 변화는 5년-10년 구간의 움직임을 나타낸다. 이 이중 곡률 구조는 중기와 장기 선도곡선 형태 변화를 별도로 활용하는 보다 표적화된 버터플라이 매매를 지원한다. 이러한 이중 곡률을 아핀 클래스에서 포착하려면 최소 4~5개 요인이 필요하다(Dai and Singleton 2000).

AFGNS의 5요인 구조는 3요인 AFNS보다 더 넓은 범위의 선도곡선 변동을 담아내므로, 단순 모형으로는 탐지할 수 없는 장기 선도금리의 가격 괴리를 식별할 수 있다. 가우시안 동적 기간구조 모형에서 가격결정 요인은 수익률의 관측 가능한 포트폴리오로 표현되며, 요인 수가 모형이 포착할 수 있는 선도곡선 변동의 범위를 결정한다(Joslin, Singleton, and Zhu 2011).

넬슨-시겔 유형 모형은 관측 테너를 넘어서는 외삽에서 수 bp에 불과한 편의로 장기 수익률을 산출한다(Christensen, Lopez, and Mussche 2022). AFGNS의 제2 감쇠 모수 $\lambda_2$는 선도곡선이 장기 점근치로 수렴하는 속도를 지배하여, 순수 통계적 접근법에는 없는 구조적 근거를 선도곡선 외삽에 부여한다.

K-ICS와 K-IFRS 17 부채 할인에서는 장기 선도금리의 동학이 직접 관련된다. 10년물 선도금리의 꼬리 위험은 보험 적립금 충분성에 영향을 미친다. 기관투자자는 듀레이션 매칭 전략을 구축할 때 선도금리 시나리오의 전체 분포를 고려해야 한다(Ilmanen 2011). AFGNS 모형의 풍부한 요인 구조는 3요인 대안보다 장기 선도금리 불확실성을 더 완전하게 특성화한다.

## 통계적 검정

이는 Christensen-Diebold-Rudebusch 일반화 넬슨-시겔 모형의 산출물인 모형 유도 계열로, 단위근 판독은 직접 관측된 가격이 아니라 적합된 곡선을 기술하며, 계열상관과 변화점 진단은 1차 차분을 대상으로 수행한다. 본 계열은 2000-12-18부터 2026-06-09까지 자체 구간에서 검정한다.

1년 AFGNS 순간선도금리는 수준에서 1차 적분 계열이며, Dickey and Fuller (1979) 검정이 Said and Dickey (1984) 형태로 p = 0.7078에서 기각하지 못하고 Phillips and Perron (1988) 검정이 p = 0.4646으로 동조하며 Kwiatkowski et al. (1992) 검정이 정상성을 기각한다. 1차 차분에서는 Ljung and Box (1978) 포트맨토가 시차 10과 20에서 백색잡음을 기각하며 Q = 82.78과 Q = 137.49, p = 0.000과 p = 0.000이다. Escanciano and Lobato (2009)의 자동 포트맨토도 통계량 10.65, p = 0.001로 동조한다. Bai and Perron (1998, 2003) 절차는 평균에서 변화점을 찾지 못하는데, 이는 차분된 대상에 대한 Andrews (1993)의 모수 불안정성 추론과 부합한다 (Perron 1989).

이는 낮은 정수 계절 주기가 없는 일별 모형 산출물이므로 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).

## 자주 묻는 질문

### AFGNS 선도금리는 AFNS와 무엇이 다릅니까?

추가된 기울기·곡률 쌍 덕분에 선도곡선이 두 번 방향을 바꿀 수 있습니다. 곡선의 근월 구간과 장기 구간이 반대로 움직이는 국면에서 3요인 설정은 양쪽을 절충해야 합니다.

### AFGNS와 AFNS 선도금리 차이는 언제 커집니까?

단일 굴곡으로는 곡선을 서술하기 어려운 구간, 대체로 단기 구간이 하한에 묶여 있고 장기 구간이 별도로 움직이는 시기입니다. 곡선 형상이 단순한 국면에서는 두 값이 수렴합니다.

### AFGNS 선도금리는 관측된 값입니까?

아닙니다. 적합된 곡선의 도함수이므로 적합 오차를 그대로 물려받습니다. 모형 산출물이며 그렇게 표기합니다.