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ticker: "KRKTBNOISE"
title: "대한민국 국고채 시장 노이즈 지표"
unit: "bp"
frequency: "일별"
source: "Hu, Pan, and Wang (2013); Nelson and Siegel (1987); Diebold and Li (2006)"
release: "일별 산출"
category: "금융 지표"
country: "KR"
language: "ko"
canonical: "https://kred.dev/ko/series/KRKTBNOISE"
license: "https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"
latest_value: 5.36
latest_date: "2026-10-23"
first_date: "2000-12-18"
observations_total: 6399
observations_shown: 120
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# 대한민국 국고채 시장 노이즈 지표

## 개요

국고채 수익률이 매끄러운 곡선에서 벗어난 정도를 재어 국채시장의 유동성 긴장과 차익거래 여력을 가늠하게 합니다.

## 주요 수치

|  | 값 | 날짜 |
|---|---|---|
| 최신값 | 5.36 | 2026-10-23 |
| 직전 대비 | -0.05 | 2026-10-22 |
| 1년 전 대비 | +2.37 | 2025-10-23 |
| 수록 기간 내 최고 | 18.78 | 2008-12-02 |
| 수록 기간 내 최저 | 0.03 | 2024-05-07 |
| 수록 기간 | 2000-12-18 – 2026-10-23 |  |
| 관측치 수 | 6399 |  |

## 최근 관측치

| 날짜 | 값 | 변화 |
|---|---|---|
| 2026-04-27 | 0.91 | +0.18 |
| 2026-04-28 | 0.84 | -0.08 |
| 2026-04-29 | 0.78 | -0.06 |
| 2026-04-30 | 0.75 | -0.03 |
| 2026-05-04 | 0.76 | +0.01 |
| 2026-05-06 | 0.84 | +0.08 |
| 2026-05-07 | 0.91 | +0.07 |
| 2026-05-08 | 1.23 | +0.33 |
| 2026-05-11 | 1.38 | +0.15 |
| 2026-05-12 | 1.75 | +0.37 |
| 2026-05-13 | 2.13 | +0.38 |
| 2026-05-14 | 2.24 | +0.11 |
| 2026-05-15 | 2.13 | -0.11 |
| 2026-05-18 | 3.21 | +1.07 |
| 2026-05-19 | 3.40 | +0.19 |
| 2026-05-20 | 3.50 | +0.10 |
| 2026-05-21 | 3.19 | -0.31 |
| 2026-05-22 | 3.26 | +0.07 |
| 2026-05-26 | 3.71 | +0.45 |
| 2026-05-27 | 3.42 | -0.29 |
| 2026-05-28 | 3.21 | -0.22 |
| 2026-05-29 | 3.47 | +0.27 |
| 2026-06-01 | 3.79 | +0.32 |
| 2026-06-02 | 3.76 | -0.03 |
| 2026-06-04 | 3.48 | -0.29 |
| 2026-06-05 | 3.52 | +0.05 |
| 2026-06-08 | 3.40 | -0.13 |
| 2026-06-09 | 3.98 | +0.58 |
| 2026-06-10 | 1.50 | -2.48 |
| 2026-06-11 | 2.07 | +0.56 |
| 2026-06-12 | 2.00 | -0.06 |
| 2026-06-15 | 1.49 | -0.52 |
| 2026-06-16 | 2.30 | +0.81 |
| 2026-06-17 | 2.40 | +0.11 |
| 2026-06-18 | 1.95 | -0.45 |
| 2026-06-19 | 1.99 | +0.03 |
| 2026-06-22 | 2.04 | +0.05 |
| 2026-06-23 | 2.57 | +0.53 |
| 2026-06-24 | 2.55 | -0.02 |
| 2026-06-25 | 2.50 | -0.04 |
| 2026-06-26 | 2.60 | +0.10 |
| 2026-06-29 | 2.62 | +0.02 |
| 2026-06-30 | 2.56 | -0.06 |
| 2026-07-01 | 2.75 | +0.19 |
| 2026-07-02 | 3.44 | +0.68 |
| 2026-07-03 | 3.64 | +0.20 |
| 2026-07-06 | 3.41 | -0.23 |
| 2026-07-07 | 3.41 | 0.00 |
| 2026-07-08 | 3.94 | +0.53 |
| 2026-07-09 | 3.92 | -0.03 |
| 2026-07-10 | 3.95 | +0.03 |
| 2026-07-13 | 3.68 | -0.27 |
| 2026-07-14 | 2.82 | -0.86 |
| 2026-07-15 | 3.05 | +0.23 |
| 2026-07-16 | 3.10 | +0.05 |
| 2026-07-20 | 3.00 | -0.10 |
| 2026-07-21 | 3.42 | +0.42 |
| 2026-07-22 | 3.07 | -0.34 |
| 2026-07-23 | 3.17 | +0.09 |
| 2026-07-24 | 2.66 | -0.51 |
| 2026-07-27 | 3.20 | +0.55 |
| 2026-07-28 | 3.29 | +0.09 |
| 2026-07-29 | 3.07 | -0.22 |
| 2026-07-30 | 2.80 | -0.28 |
| 2026-07-31 | 3.02 | +0.23 |
| 2026-08-03 | 2.94 | -0.09 |
| 2026-08-04 | 2.96 | +0.02 |
| 2026-08-05 | 3.29 | +0.32 |
| 2026-08-06 | 3.13 | -0.16 |
| 2026-08-07 | 3.06 | -0.07 |
| 2026-08-10 | 3.16 | +0.10 |
| 2026-08-11 | 3.48 | +0.32 |
| 2026-08-12 | 3.96 | +0.48 |
| 2026-08-13 | 4.39 | +0.43 |
| 2026-08-14 | 4.35 | -0.04 |
| 2026-08-18 | 4.41 | +0.06 |
| 2026-08-19 | 4.10 | -0.31 |
| 2026-08-20 | 4.09 | 0.00 |
| 2026-08-21 | 3.93 | -0.17 |
| 2026-08-24 | 3.87 | -0.06 |
| 2026-08-25 | 4.19 | +0.32 |
| 2026-08-26 | 3.95 | -0.24 |
| 2026-08-27 | 4.13 | +0.18 |
| 2026-08-28 | 4.56 | +0.43 |
| 2026-08-31 | 4.29 | -0.27 |
| 2026-09-01 | 4.01 | -0.28 |
| 2026-09-02 | 3.71 | -0.30 |
| 2026-09-03 | 3.57 | -0.14 |
| 2026-09-04 | 4.08 | +0.51 |
| 2026-09-07 | 4.00 | -0.08 |
| 2026-09-08 | 3.88 | -0.12 |
| 2026-09-09 | 3.44 | -0.44 |
| 2026-09-10 | 0.30 | -3.14 |
| 2026-09-11 | 0.34 | +0.04 |
| 2026-09-14 | 0.42 | +0.08 |
| 2026-09-15 | 0.35 | -0.07 |
| 2026-09-16 | 0.72 | +0.37 |
| 2026-09-17 | 1.82 | +1.10 |
| 2026-09-18 | 1.93 | +0.11 |
| 2026-09-21 | 1.16 | -0.77 |
| 2026-09-22 | 1.32 | +0.17 |
| 2026-09-23 | 1.29 | -0.04 |
| 2026-09-28 | 1.01 | -0.28 |
| 2026-09-29 | 0.84 | -0.16 |
| 2026-09-30 | 2.11 | +1.27 |
| 2026-10-01 | 2.95 | +0.83 |
| 2026-10-02 | 3.83 | +0.88 |
| 2026-10-06 | 4.03 | +0.20 |
| 2026-10-07 | 3.50 | -0.53 |
| 2026-10-08 | 3.21 | -0.30 |
| 2026-10-12 | 3.26 | +0.06 |
| 2026-10-13 | 3.71 | +0.45 |
| 2026-10-14 | 3.80 | +0.09 |
| 2026-10-15 | 4.10 | +0.29 |
| 2026-10-16 | 4.21 | +0.12 |
| 2026-10-19 | 3.98 | -0.23 |
| 2026-10-20 | 4.75 | +0.77 |
| 2026-10-21 | 5.71 | +0.96 |
| 2026-10-22 | 5.40 | -0.31 |
| 2026-10-23 | 5.36 | -0.05 |

## 정의

국채시장 노이즈 지표는 관측된 국고채 벤치마크 수익률이 평활화된 무이표 수익률곡선이 시사하는 수익률에서 벗어난 정도를 베이시스포인트 단위의 평균제곱근오차(RMSE)로 표시한 값이다. Hu, Pan, and Wang (2013)을 따르는 이 구성 방식은 매일 다섯 개 벤치마크 기간물(0.5·1·3·5·10년)의 수익률에 Nelson and Siegel (1987) 세 요인 무이표 곡선을 Diebold and Li (2006)의 고정 감쇠 모수 $\bar{\lambda} = 0.0609$(월 단위)로 OLS 적합한 뒤, 적합 곡선에 대한 관측 수익률의 잔차를 1년에서 10년 구간에서 RMSE로 집계한다.

$$\text{KRKTBNOISE}_t = \text{RMSE}_{m}\bigl(y_t(m) - \hat{y}_t(m)\bigr)$$

여기서 $y_t(m)$은 만기 $m$의 관측 벤치마크 수익률이고 $\hat{y}_t(m)$은 적합 곡선이 시사하는 수익률이다. 이 지표는 상대가치 차익거래 자본이 풍부하여 채권 간 가격 불일치가 신속히 교정될 때 낮게 유지되고, 차익거래 자본이 부족하거나 벤치마크 기간물이 분절될 때 상승한다.

KRKTBNOISE는 개별 채권 가격이 아니라 이미 평활화된 벤치마크 수익률을 입력으로 삼으므로, 원 지표의 개별 채권 수준 가격 오류가 아닌 기간물 간 곡선 적합 긴장도를 측정한다. 이 지표의 수준은 개별 채권을 사용하는 미국 지표보다 구조적으로 낮으므로 수치 비교는 무의미하다. 다만 특정 만기로의 수요 집중, 안전 도피, 벤치마크 국채 스퀴즈, 자금조달 스트레스 등으로 벤치마크 기간물이 분절될 때 상승하는 한국 내 상대적·시계열적 신호로서는 유효하다. 이 모형은 향후 개별 국고채 가격 자료가 확보되면 수익률 패널만 교체하여 동일한 Nelson-Siegel RMSE 계산을 그대로 활용하도록 설계되어 있다.

## 산출방법

**(1) 수익률 패널.** KTB 벤치마크 수익률 $y_t(m)$을 퍼센트 단위로 만기 $m \in M_{\text{fit}} = \{6, 12, 36, 60, 120\}$(월)에 대해 일별 적재한다. Hu, Pan, and Wang (2013)의 동질 발행기관 요건에 따라 국고채만 포함하며 MSB와 회사채는 제외한다.

**(2) 적재 행렬.** Diebold and Li (2006)의 고정 감쇠 $\bar{\lambda} = 0.0609$를 사용하여, Nelson and Siegel (1987)의 만기 $m$(월)에서의 무이표 수익률은 다음과 같다.

$$z(m;\beta_0,\beta_1,\beta_2) = \beta_0 + \beta_1\,\frac{1-e^{-\bar{\lambda}m}}{\bar{\lambda}m} + \beta_2\!\left[\frac{1-e^{-\bar{\lambda}m}}{\bar{\lambda}m}-e^{-\bar{\lambda}m}\right]$$

$\bar{\lambda}$가 고정되면 이 식은 $(\beta_0,\beta_1,\beta_2)$에 대해 선형이 되어 $|M_{\text{fit}}| \times 3$ 적재 행렬 $\Lambda$를 구성한다.

**(3) OLS 추정.** 하루 $t$에 $n_{\text{fit}} \geq 4$개의 기간물이 관측될 때 최소자승법으로 요인을 추정한다.

$$\hat{\beta}_t = (\Lambda_t^\top\Lambda_t)^{-1}\Lambda_t^\top y_t$$

폐형식 해이므로 추정은 결정론적이며 수치 최적화가 관여하지 않는다. 여기서 $\Lambda_t$와 $y_t$는 관측된 기간물로 제한된다. 이는 Gürkaynak, Sack, and Wright (2007)과 Andreasen, Christensen, and Rudebusch (2019)가 OLS를 주 추정량으로 채택한 고정형 NS 패밀리 접근 방식을 따른다.

**(4) 노이즈 RMSE.** 적합 수익률

$$\hat{y}_t(m) = z(m;\hat{\beta}_t)$$

를 산출한다. HPW의 1년 이상 구간 노이즈 통계 관행에 따라 $M_{\text{noise}} = \{12, 36, 60, 120\}$(월)에서 다음과 같이 노이즈를 계산한다.

$$\text{KRKTBNOISE}_t = \sqrt{\frac{1}{|M_{\text{noise}}|}\sum_{m\in M_{\text{noise}}}\bigl(y_t(m)-\hat{y}_t(m)\bigr)^2} \times 100\;[\text{bp}]$$

100을 곱하여 퍼센트를 베이시스포인트로 환산한다.

**(5) 저신뢰 플래그.** $n_{\text{fit}} = 4$(잔차 자유도 1)인 날은 저신뢰로 표시한다. $n_{\text{fit}} < 4$인 날은 제외한다.

**(6) 견고성 진단.** 주 계열이 고정 $\lambda$ 선택의 산물이 아님을 확인하기 위해 검증용 진단을 산출하되 데이터베이스에는 저장하지 않는다. 비선형 최소자승(NLS)으로 $\lambda$를 일별 추정하는 Nelson-Siegel 변형과, $n_{\text{fit}} = 5$인 날에 한해 Svensson (1994) 6모수 모형을 추가로 산출하여 검증 CSV에 저장한다.

## 경제학에서의 응용

노이즈 지표의 핵심 경제적 내용은 국채 시장의 상대가치 차익거래에 동원 가능한 자본의 총량을 가늠한다는 데 있다. 이 해석은 차익거래 한계 이론에서 비롯하며, 시장이 정상적으로 기능할 때는 상대가치 차익거래자들이 채권 간 가격 불일치를 신속히 교정하여 수익률곡선이 매끄럽게 유지되지만 차익거래 자본이 부족할 때는 노이즈 지표가 상승한다(Shleifer and Vishny 1997; Gromb and Vayanos 2002).

노이즈 지표가 자금조달 유동성 제약을 포착한다는 점은 미국 데이터에서 실증적으로 확인되었다. Hu, Pan, and Wang (2013)은 Svensson (1994) 선도금리 모형을 미국 국채 횡단면에 일별로 적합하고 관측 수익률과 적합 수익률의 RMSE를 노이즈로 정의하여, 이 지표가 브로커-딜러 레버리지와 음의 상관, CDS 스프레드와 양의 상관을 보이고 자금조달 위기 때 평상시 약 3bp에서 14.5bp로 급등함을 기록하였다. 이는 시장 유동성이 자금조달 유동성 제약 시 악화된다는 Brunnermeier and Pedersen (2009)의 명제와 부합한다.

차익거래 자본의 더딘 이동은 노이즈가 지속적인 가격 불일치를 반영하는 미시적 토대가 된다. Duffie (2010)과 Mitchell, Pedersen, and Pulvino (2007)이 분석한 느린 자본 메커니즘에 따르면, 대규모 충격으로 차익거래 자본이 고갈된 후 채권 간 가격 불일치는 충분한 자본이 복귀하여 이를 활용하기까지 수주간 지속될 수 있다.

한국 국고채 시장에서 노이즈는 선호 서식처 분절에서 비롯되는 수급 불균형을 포착한다(Vayanos and Vila 2021; Greenwood and Vayanos 2014). 보험사와 연기금이 특정 만기 구간에 수요를 집중하고 차익거래자가 이를 불완전하게 상쇄하는데, 3년 국고채 벤치마크에 대한 국내 은행의 담보 수요(한국은행 RP 거래)와 10년 벤치마크에 대한 생명보험사·연기금의 부채 듀레이션 매칭 수요는 스트레스 국면에서 이탈하기 쉬운 서식처를 형성한다. KRKTBNOISE는 이 이탈을 RMSE 상승으로 잡아낸다.

한국 표본에서 KRKTBNOISE의 가장 큰 두 급등은 광범위한 금융 스트레스 국면과 일치한다. 2008년 글로벌 금융위기에는 디레버리징과 외국인 매도 속에 국고채 수익률이 기간물 간 분절되면서 최댓값 약 18bp를 기록하였다. 2022년 10월~11월 레고랜드·흥국생명 신용 스트레스 사건에서는 레고랜드 채무보증 철회에 따른 CP 시장 교란이 담보 경로를 통해 국고채 시장으로 파급되면서 상당한 노이즈 상승을 초래하였다. 이 국면들은 금융중개자 대차대조표 용량이 시장 전반의 자산가격 이탈을 낳는 공통 요인임을 보인 금융중개자 자산가격결정 프레임워크와 부합한다(He, Kelly, and Manela 2017; Adrian, Etula, and Muir 2014).

유동성으로의 도피 채널도 한국 데이터와 밀접하게 관련된다(Longstaff 2004). 투자자들이 가장 유동적인 국고채 벤치마크(주로 3년·5년)에 몰리면 수요가 특정 기간물에 편중되고 수익률곡선이 매끄러운 NS 형태에서 벗어나 노이즈 지표가 상승한다. 이는 NS의 $\beta_0$ 수준 요인이 흡수하는 곡선의 수평 이동과 구별되는 진정한 기간물 간 분절이다.

국채의 안전자산 편의 수익률은 공급에 비탄력적인 수요를 낳아 노이즈를 키운다(Krishnamurthy and Vissing-Jorgensen 2012). 한국 국고채도 주권 안전자산으로서 동일한 메커니즘이 적용되어, 레고랜드 사건 당시 안전 도피 수요가 국고채 가격을 올리는 동시에 신용 스프레드를 확대하였다. 이는 매끄러운 NS 곡선 대비 국고채 벤치마크 수익률 횡단면의 왜곡으로 KRKTBNOISE에 나타났다.

채권 유동성의 기간구조 자체가 노이즈를 증폭하는 기초적 비동질성을 만든다(Goyenko, Subrahmanyam, and Ukhov 2011). 단기물이 일반적으로 장기물보다 유동성이 높으므로, 스트레스 국면의 한국 시장에서 단기 벤치마크(6개월·1년)가 때로 장기물(10년)보다 더 유동적으로 거래되면 고정 $\lambda$의 NS가 흡수할 수 없는 수익률곡선 곡률이 생겨 노이즈 상승으로 나타난다. Fontaine and Garcia (2012)는 캐나다 국채에서 기간 프리미엄과 독립적인 채권별 유동성 프리미엄을 확인하였는데, KRKTBNOISE는 횡단면 차원만 포착하더라도 동일한 집계 유동성 사이클과 상관된다.

유사한 노이즈 프레임워크를 회사채에 적용하면 국채 노이즈와의 동반 움직임이 드러나 공통 자금조달 유동성 요인의 존재가 확인된다(Bao, Pan, and Wang 2011). 한국 맥락에서 한국은행의 RP·통화안정증권을 통한 공개시장조작은 국고채 횡단면 평활화에 동원 가능한 차익거래 자본의 자금조달 용량에 직접 영향을 미치므로, KRKTBNOISE는 정책금리 경로 기대 신호 너머의 한국은행 유동성 기조 정보도 담는다.

노이즈 지표가 높을 때 이후 국고채 초과 기대수익률이 더 높은 경향은 유동성 위험 프리미엄 이론의 채권 시장 유사체이다(Amihud 2002; Pástor and Stambaugh 2003). Amihud (2002)는 기대 비유동성이 수익률을 예측함을 보였다. Pástor and Stambaugh (2003)는 그 위에 요인 모형을 구축하였다. 이러한 프리미엄은 시장 유동성이 낮을 때 유동성이 마르는 자산이 양의 보상을 요구한다는 Acharya and Pedersen (2005)의 유동성 조정 CAPM과 부합한다. 이 사이트의 ACM 기간 프리미엄 계열(KRTP)이 국고채 듀레이션 위험에 대한 전향적 보상을 포착한다면, KRKTBNOISE는 그 위험 프리미엄이 실현되는 현재 시장 유동성 환경에 대한 실시간 지표를 제공한다.

## 금융시장에서의 응용

노이즈 지표는 국채 시장에 대한 실시간 스트레스 체온계로 기능하며, 듀레이션 위험 부담에 대한 기대 보상인 기간 프리미엄(KRTP)과 다섯 가지 금융 스트레스 변수를 집계하는 금융여건지수(KRFCI)를 보완한다. KRKTBNOISE가 높을 때 국고채 시장은 유동성이 낮고 벤치마크 채권의 매수-매도 스프레드가 넓으며, 기간물 간 가격 오류를 활용하는 상대가치 데스크의 능력이 약화된다.

채권 포트폴리오 운용자에게 KRKTBNOISE 상승은 두 가지 직접적 함의를 갖는다. 첫째, 넓어진 매수-매도 스프레드와 심화된 가격 충격으로 국고채 포트폴리오 재조정 거래 비용이 증가한다. 둘째, KRKTBNOISE가 적합하는 Nelson-Siegel 곡선은 지표 국고채 대비 비지표 국고채 가격 산정의 기초이기도 하므로, 높은 노이즈 수준은 이 가격결정 관계가 평상시보다 불안정하다는 신호이며 벤치마크 국채로 구성한 헤지가 비벤치마크 익스포저를 상쇄하는 데 효과가 떨어질 수 있음을 의미한다.

금융중개자 자본은 노이즈형 유동성 지표의 선행 글로벌 예측 변수이다(He, Kelly, and Manela 2017). 1차 딜러와 은행 차익거래 데스크가 수익률곡선을 깨끗하게 유지하는 평활화 용량을 공급하므로, 이들의 자기자본이 훼손되면 차익거래 활동이 축소되고 노이즈가 상승한다. 한국 데스크의 경우 이는 한국은행 레포 시장과 원/달러 통화 스왑 베이시스(이 사이트의 KRXCCB)를 통해 나타나며, 글로벌 달러 자금조달이 빠듯할 때 국내 은행은 대차대조표 익스포저 관리를 위해 국고채 차익거래 포지션을 축소하고 KRKTBNOISE는 KRXCCB와 함께 상승한다.

벤치마크 수익률 대신 개별 채권 가격에 Nelson-Siegel 패밀리를 적합하면 추정 오차가 줄고 기간 프리미엄 측정이 개선되며(Andreasen, Christensen, and Rudebusch 2019), 이것이 KRKTBNOISE를 벤치마크에서 발행 수준 데이터로 업그레이드할 경우 얻을 개선 사항이다. 실무 포트폴리오 측면에서는 현재 벤치마크 버전만으로도 곡선 매끄러움이 무너지고 기간물 간 거래가 어려워지는 국면을 파악하기에 충분하다.

상대가치 전략에서 KRKTBNOISE는 기간물 간 버터플라이 거래의 진입 시점 신호를 제공한다. Nelson-Siegel 곡률 요인이 수익률곡선의 기대 볼록 형태를 흡수한다. 따라서 높은 KRKTBNOISE 수치는 실제 시장 곡선의 곡률이 매끄러운 모형 형태에서 벗어나 버터플라이 거래(3년 매수, 1년과 5년 매도)나 경사 거래(스티프너/플래트너)의 잠재적 진입 기회가 생겼음을 시사한다. Gürkaynak, Sack, and Wright (2007)은 미국 국채에서 유사한 RMSE 역학을 기록하며 잔차가 지표/비지표 프리미엄과 상관됨을 보였는데, 한국 시장에서는 이것이 벤치마크/비벤치마크 스프레드에 대응한다.

위험관리 관점에서 KRKTBNOISE는 일부 전통적 지표에 선행하는 시장 미시구조적 스트레스 지표로 기능한다. 모형이나 설문이 아닌 실제 벤치마크 호가 데이터에서 산출되므로 시장 상황에 실시간으로 반응한다. Bao, Pan, and Wang (2011)이 기업 채권 비유동성 지표가 스트레스 국면에서 신용 스프레드 확대보다 2~3주 선행함을 보인 것처럼 KRKTBNOISE도 KRFCI에 유사하게 선행할 수 있으며, 역사적 75백분위수(한국 표본 기준 약 4.4bp) 이상으로 지속 상승하면 국고채 상대가치 전략의 포지션 규모를 줄이고 수익률곡선이 정상적인 매끄러운 형태를 유지한다고 가정하는 전략 전반에 주의를 기울일 필요가 있다.

Fontaine and Garcia (2012)는 캐나다 국채에서 자금조달 스트레스 시 수 베이시스포인트에 달하는 체계적인 채권별 유동성 프리미엄을 추산하였으며, 국고채에도 동일한 프리미엄이 존재한다. KRKTBNOISE는 이 프리미엄의 현 수준을 일별로 가늠한다. 따라서 유동성 스트레스가 높을 때 롱 포지션을 축소하는 방식으로 듀레이션 포지션을 조정하고 유동성 위험을 포함한 위험 묶음에 대한 보상으로서 기간 프리미엄의 적절성을 평가하는 데 활용할 수 있다.

집계 유동성은 저유동성 자산의 유동성 위험 프리미엄을 통해 수익률을 횡단면적으로 예측한다(Pástor and Stambaugh 2003). 그 채권 시장 유사체는 KRKTBNOISE가 사이클 고점일 때 전향적 국고채 기간 프리미엄도 높아야 한다는 것으로, 시장이 듀레이션 위험과 유동성 위험을 함께 부담하는 데 대한 추가 보상을 요구하기 때문이다. 이 사이트의 KRTP 계열을 KRKTBNOISE와 함께 읽으면 기간 프리미엄이 높은 원인이 금리 불확실성인지 국채 비유동성인지를 구분할 수 있다.

듀레이션 및 자금조달 비용 관리 측면에서 KRKTBNOISE 수준은 국고채 위험 중개 비용이 높아졌는지를 나타낸다. 이는 시장 유동성과 자금조달 유동성이 동반 움직이고 중개기관 제약이 자산군 전반의 스트레스 전파를 증폭한다는 Brunnermeier and Pedersen (2009)의 결과와 일치한다. 선호 서식처 수요가 특정 지표채 만기에 집중되면 인접 만기 보유가 곡선 위험중립금리를 초과하는 분절 프리미엄을 안게 되며, 높은 KRKTBNOISE 수치는 그 프리미엄의 관측 가능한 흔적이다(Vayanos and Vila 2021). 시변하는 KRKTBNOISE는 기대수익률이 체계적 시장 위험과 체계적 유동성 위험 모두에 의존한다는 유동성 조정 CAPM 하에서 국고채에 대한 시변 유동성 위험 프리미엄으로 직접 사상된다(Acharya and Pedersen 2005). 기대 비유동성이 수익률을 예측하고 비유동성이 횡단면에서 가격에 반영된다는 결과는 채권 시장에서도 확인되어, 동일한 논리가 만기 스펙트럼 전반의 채권 상품에 적용됨을 보인다(Amihud 2002; Goyenko, Subrahmanyam, and Ukhov 2011).

## 통계적 검정

2000-12-18부터 2026-07-01까지 6323개 관측치에서 국고채 시장 노이즈 측도의 단위근 판독은 모호한데, Dickey and Fuller (1979)와 Phillips and Perron (1988) 검정이 p = 0.0과 p = 0.0에서 단위근을 기각하는 한편 Kwiatkowski et al. (1992) 검정도 정상성을 p < 0.01에서 기각하므로, 지속적인 유계 신호의 준단위근 불일치이며 명확한 차수를 부여하지 않는다. 수준에서 1차 자기상관은 0.974이고 함의된 반감기는 약 26.4 관측치로, 이는 서술적 지속성 요약이지 적분 주장이 아니며, Ljung and Box (1978) 포트맨토는 수준에 대해 시차 10과 20에서 백색잡음을 기각하며 Q = 48983.00과 Q = 83000.60, p = 0.000과 p = 0.000이며, Bai and Perron (1998) 절차를 Bai and Perron (2003) 알고리즘으로 적용하면 평균에서 5개의 변화점이 2004-12-20, 2008-10-14, 2012-07-20, 2016-12-07, 2022-08-18에 발견된다 (Andrews 1993; Perron 1989).

국고채 시장 노이즈 측도인 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).

## 자주 묻는 질문

### 국고채 노이즈 지표는 무엇을 측정합니까?

관측된 국고채 금리와 이들에 적합시킨 매끄러운 무이표 곡선 사이 적합오차의 제곱평균제곱근이며 베이시스포인트로 표시합니다. 값이 크다는 것은 개별 종목의 금리가 곡선이 함의하는 수준에서 벗어나 있다는 뜻입니다.

### 국고채 적합오차가 왜 정보를 담습니까?

차익거래 자본이 충분하면 곡선에서 벗어난 가격 편차는 신속히 해소됩니다. 편차가 오래 남는다는 것은 상대가치 거래를 수행하던 자본과 대차대조표 여력이 위축되었다는 신호이므로, 이 지표는 국채시장 유동성의 대용치로 쓰입니다.

### 국고채 노이즈 지표는 신용스프레드와 같습니까?

아닙니다. 이 지표는 국채 곡선 내부에서의 차익거래 수행 능력에 관한 것이고 신용스프레드는 부도위험에 대한 보상입니다. 위기 국면에 함께 상승하는 경우가 많지만 측정 대상은 서로 다릅니다.