국채를 사고파는 데 드는 비용이 평소에는 낮아도, 매도 주문이 몰리면 시장은 갑자기 막힐 수 있다. BIS는 변동성, 매수·매도 호가 차이, 현물과 선물의 가격 차이 등을 하나의 시장조건지수로 묶었다. 지수가 높을수록 거래가 어려운 상태다. 이를 예측할 때 평균값 하나를 맞히는 대신, 석 달 뒤 좋은 상태부터 심한 스트레스까지 각각 얼마나 가능성이 있는지를 살폈다.
자료 기간은 2004년 7월부터 2024년 5월까지다. 처음 일곱 해로 학습한 뒤 과거 한 달을 빼고 새 한 달을 넣어 모형을 갱신했고, 학습에 쓰지 않은 이후 시점의 분포를 84번 예측했다. 사용한 무작위숲은 여러 조건으로 자료를 나눈 뒤 비슷한 과거 상황의 결과를 모으는 방법이다. 여기에 정부 부채비율과 펀드·보험·연기금 등의 국채 보유비중을 더했다.
정부 부채비율을 전체 표본의 상위 구간과 하위 구간으로 나눠 비교하면, 금융위기 당시와 비슷한 스트레스가 석 달 뒤 나타날 예측 확률은 각각 3%와 0.02%였다. 비은행 보유비중이 커질 때는 나쁜 상태뿐 아니라 매우 좋은 유동성 상태도 더 가능해졌다. 평소에는 거래를 늘리는 투자자가 환매나 담보 요구에 몰리면 매도 압력을 키울 수 있다는 설명과 맞는다. 다만 미국 자료의 조건부 예측이며, 과거 헤지펀드 자료가 없어 그 기여는 직접 포함하지 못했다.
SCOPE미국 국채시장의 표본외 분포 예측이다. 높은 부채가 모든 스트레스의 원인임을 식별한 실험은 아니며, 비은행 집계에는 역사적 자료가 없는 헤지펀드가 빠진다.
Evidence & verification ↓Sources & evidence
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High public debt, NBFIs and the risk of market dysfunction6 primary · 0 archived +
여러 유동성·차익거래 지표를 묶은 MCI를 무작위숲으로 석 달 뒤 조건부분포까지 예측한다.
ORIGINAL PASSAGErandom forest modelBIS Bulletin 136 (29 September 2026), printed pp. 3–4 and footnotes 5, 8–9, accessed 2026-10-06표본은 2004년 7월~2024년 5월이며, 처음 일곱 해를 학습한 뒤 매달 이동창으로 갱신한다.
ORIGINAL PASSAGEJuly 2004 and May 2024BIS Bulletin 136, printed p. 3, sample description and footnote 8, accessed 2026-10-06학습에 쓰이지 않은 시점에서 석 달 뒤 분포를 예측한 결과가 84개다.
ORIGINAL PASSAGE84 out-of-sample predictionsBIS Bulletin 136, printed p. 4, continuation of footnote 8, accessed 2026-10-06부채비율 상위 삼분위와 하위 삼분위의 GFC급 스트레스 예측 확률은 3%와 0.02%다.
ORIGINAL PASSAGE3%, compared with just 0.02%BIS Bulletin 136, printed p. 5, Graph 3.C and accompanying paragraph, accessed 2026-10-06비은행 국채 보유비중이 높으면 매우 양호한 상태와 매우 불리한 상태가 모두 더 가능해진다.
ORIGINAL PASSAGEvery high and very lowBIS Bulletin 136, printed pp. 2, 5, vulnerabilities and Graph 3.B discussion, accessed 2026-10-06헤지펀드의 역사적 자료가 없어 실증 분석은 그 기여를 포함하지 못한다.
ORIGINAL PASSAGEnot availableBIS Bulletin 136, printed p. 3, paragraph before footnote 4, accessed 2026-10-06Show the original briefing text
구분: 국제기구 연구·국채 유동성 및 머신러닝
발표일: 2026년 9월 29일
핵심 요약
BIS Bulletin 136은 MOVE·호가폭·유동성·선물 베이시스 등을 묶은 미국 국채시장조건지수의 석 달 뒤 전체 분포를 무작위숲으로 예측했음. 2004년 7월부터 첫 7년을 학습한 뒤 2024년 5월까지 매달 굴려 84개 표본외 분포예측을 만들었음. 부채비율이 상단일 때 GFC급 악화가 석 달 안에 나타날 확률은 3%였고 하단에서는 0.02%였음. 비은행금융기관 보유비중이 높으면 양호한 상태와 불리한 상태의 확률이 함께 커져 평균보다 양쪽 꼬리를 봐야 했음.
실무 시사점
국채 위험모형을 평균 유동성이나 단일 변동성 점수로 끝내면 나쁜 꼬리와 좋은 꼬리를 함께 놓침. 재정상태·투자자구성·레포·선물 베이시스를 넣고 다음 분기의 조건부 분위수와 한도초과 확률을 직접 예측할 필요가 있음.
한국 시장 복제 아이디어
국고채 변동성·호가폭·지표물 프리미엄·선물 베이시스·레포를 한국형 MCI로 묶음. 국채잔액과 보험·연기금·펀드 보유비중을 더해 평균뿐 아니라 10·50·90분위와 스트레스 임계초과 확률을 무작위숲·분위수모형으로 비교해봄. 과거 헤지펀드 자료가 빠진 원문의 한계도 국내 투자자 분류 설계에 반영해야 함.