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FIXED INCOME / FIELD NOTES

금리모형에 넣을 변수도 데이터로 선택

거시모형에 넣을 변수도 데이터로 선택할 수 있는가?

Research note2 min readSources & evidence ↓

통화정책 충격의 영향을 추정할 때 어떤 변수를 넣느냐에 따라 경로가 달라질 수 있다. 연구는 여러 경제변수의 시간상 관계를 다루는 구조적 벡터자기회귀(VAR)에서 정보집합을 사람이 고정하는 대신 베이지안 방법으로 선택한다. 표본외 성능을 기준으로 허용 가능한 큰 시스템을 고르고 여러 도구로 정책충격을 식별하는 구조다.

선택된 회사채 스프레드를 추가하자 신용스프레드 경로가 강해졌고 예상 부도위험이 중요한 전달부문으로 나타났다. 기존에 빠진 정보가 정책효과의 해석을 바꿀 수 있다는 결과다. 스프레드의 전체 변화가 순수한 부도위험이라는 뜻은 아니다.

변수선택은 예측과 식별의 앞단에 들어가므로 모델선택까지 평가에 포함해야 한다. 보관 기록은 정책경로의 비교를 제공하지만 국내 금리수익과 같은 효과는 검증하지 않는다. 국내 적용에서도 선택에 미래자료가 들어가지 않게 하고 선택된 변수와 충격해석의 안정성을 함께 점검해야 한다.

SCOPE구조적 모형의 선택·식별 가정에 의존한다. 국내 인과효과와 거래수익을 보장하지 않는다.

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구분: NBER Working Paper · Bayesian ML/Variable Selection + Monetary Policy/Credit Spread
발표일: 2026년 8월

핵심 요약

Atlanta Fed의 Tao Zha 등이 참여한 이 연구는 SVAR에서 사람이 임의로 변수세트를 정하지 않고, Bayesian methodology가 information set 자체를 데이터에서 선택하도록 한다. 모델은 OOS 기준으로 가장 큰 admissible system을 선택하고, monetary-policy shock 식별에서도 여러 instrument를 함께 사용하는 구조를 제안한다. NBER 원문

특히 monetary-policy transmission 분석에서 algorithm이 선택한 corporate spread를 추가하자 credit-spread channel이 강해졌고, 저자들은 expected default risk가 중요한 transmission margin으로 나타난다고 보고한다.

이 논문의 핵심은 “SVAR에 ML을 썼다”기보다 어떤 변수를 모델에 넣을지조차 알고리즘이 OOS 성과를 기준으로 결정하게 한다는 데 있다.

채권 트레이딩 시사점

금리 모델에서 우리는 보통:

CPI + GDP + Fed funds + unemployment + FX

처럼 처음부터 macro feature를 고정한다.

그런데 실제 관계는 regime에 따라 달라질 수 있다.

예를 들어 어느 시기에는:

Policy → Treasury

가 주 경로지만,

stress에서는:

Policy → credit spread → risk appetite / liquidity → Treasury

가 더 중요할 수 있다.

따라서 feature selection을 단순 Lasso 하나로 끝내지 않고 **“현재 regime에서 어떤 information set이 실제 OOS 설명력을 추가하는가”**로 볼 필요가 있다.

한국 시장 복제 아이디어

한국 금리 macro model에:

  • 기준금리/OIS
  • CPI
  • 수출
  • USD/KRW
  • KOSPI
  • 회사채 AA-/BBB spread
  • 은행채 spread
  • CDS
  • 외국인 선물

을 후보 universe로 두고, 매 rolling window마다 information set selection을 다시 수행한다.

특히:

Credit Spread Feature Included?

자체를 regime indicator로 볼 수 있다.

평시에는 credit가 빠져도 되지만 stress에서는 신용스프레드가 금리모델 성능을 급격히 높인다면, 이는 monetary-policy→credit→rates transmission regime로 해석할 수 있다.

실무 적용 우선순위: ★★★★★