예상 유동성은 현재 관측된 유동성만으로 설명되지 않으며, 채권 특성·시장상태·딜러 및 거래조건이 미래 분포에 추가 정보를 제공한다. 특히 평균적인 유동성 전망과 극단적인 유동성 고갈 위험은 서로 다른 종목과 국면에서 나타날 수 있다. 따라서 평시 거래비용이 낮은 종목도 스트레스 상황에서는 큰 청산비용을 가질 수 있다는 점을 보여준다.
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구분: 논문·SSRN 개정 연구
최근 개정일: 2025년 8월 8일
원문 링크: SSRN 원문 및 PDF.
핵심 요약
미국 회사채 개별 종목의 향후 유동성 분포를 머신러닝으로 예측하고, 이를 이용해 Expected Illiquidity와 Expected Tail Illiquidity라는 미래지향적 지표를 구축한다. 전통적인 유동성 지표가 최근 거래비용이나 체결빈도를 사후적으로 측정하는 것과 달리, 이 연구는 향후 유동성 악화 가능성과 하위 꼬리를 직접 추정한다.
예상 유동성은 현재 관측된 유동성만으로 설명되지 않으며, 채권 특성·시장상태·딜러 및 거래조건이 미래 분포에 추가 정보를 제공한다. 특히 평균적인 유동성 전망과 극단적인 유동성 고갈 위험은 서로 다른 종목과 국면에서 나타날 수 있다. 따라서 평시 거래비용이 낮은 종목도 스트레스 상황에서는 큰 청산비용을 가질 수 있다는 점을 보여준다.
실무 시사점
채권 트레이딩: 예상 초과수익이 같다면 현재 스프레드가 싼 종목보다 미래 청산 가능성이 높은 종목을 우선해야 한다. 알파모델의 기대수익에서 예상 거래비용과 꼬리 유동성 비용을 차감해야 한다.
리스크관리: VaR에 현재 bid–ask만 적용하지 말고, 향후 예상 bid–ask 분포와 극단적 청산기간을 반영한 Liquidity-adjusted VaR가 필요하다.
시장미시구조: 체결 건수 감소, 딜러 수 축소, 대형거래 비중과 최근 RFQ 실패율은 가격이 본격적으로 움직이기 전 유동성 악화를 알릴 수 있다.
한국 적용: 실제 호가가 제한적이므로 최근 체결일, 민평 대비 거래가격, 발행잔액, 유통종목 수, 거래기관 수와 매수·매도 호가 요청 결과를 결합해야 한다.
데스크 적용 우선순위: ★★★★★