호가가 보이지 않는 장외 국채에서 유동성을 어떻게 잴지가 출발점이다. 연구는 실제 체결가격과 거래량가중 기준가격의 차이를 종목별로 계산하고 그 월중 분산을 유동성 지표로 삼았다. 표본은 BOJ-NET 거래·보유자료의 2015년 10월부터 2024년 9월까지여서 종목·기관·상대방 구성을 함께 볼 수 있다.
Random Forest는 잔존만기, 경과기간, 거래량, 기준가격 변동성, 참가자 구성과 중앙은행 보유를 동시에 받아 가격분산을 설명한다. 연구진은 PDP·상호작용과 SHAP으로 기여를 다시 풀었다. 기준가격 변동성이 가장 큰 동인이었고, 일부 참가자·보유 변수의 중요도는 최근 구간에 커졌다.
가장 중요한 결과는 단조성이 깨진다는 점이다. 외국계 거래비중, 참여기관 수와 중앙은행 보유는 처음에는 유동성에 도움을 주지만 일정 임계점을 넘으면 가격분산이 악화됐다. 이는 예측기여이지 정책의 인과효과가 아니며, 일본 시장의 청산·보유구조를 한국에 그대로 옮길 수 없다는 분명한 한계가 있다.
SCOPE일본 국채의 결제·보유자료를 이용한 설명적 ML 연구다. SHAP와 PDP는 조건부 예측관계를 보이며 중앙은행 거래나 보유 변화의 인과효과를 식별하지 않는다.
Evidence & verification ↓Sources & evidence
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Determinants of Liquidity in the Japanese Government Bond Market: An Interpretable Machine Learning Approach3 primary · 0 archived +
월별 표본은 2015년 10월부터 2024년 9월까지다.
ORIGINAL PASSAGEmonthly indicators from October 2015 to September 2024BOJ IMES Discussion Paper 2026-E-3, Section 2.4, page 15, March 2026, accessed 2026-10-22연구는 Random Forest 뒤에 설명기법을 적용했다.
ORIGINAL PASSAGERandom Forest and then apply model explainability techniquesBOJ IMES Discussion Paper 2026-E-3, Section 3, page 17, March 2026, accessed 2026-10-22일부 변수는 임계점을 넘으면 유동성을 악화시켰다.
ORIGINAL PASSAGEdeteriorates once they exceed certain thresholdsBOJ IMES Discussion Paper 2026-E-3, Abstract, page 2, March 2026, accessed 2026-10-22Show the original briefing text
구분: Bank of Japan IMES Discussion Paper·국채 유동성 설명가능 ML
발표일: 2026년 3월 10일
선정 이유: 최신성보다 거래·보유 자료와 비선형 임계값을 함께 보여주는 기술적 가치 때문에 선정했다.
핵심 요약
일본은행 IMES 원문은 2015년 10월부터 2024년 9월까지 BOJ-NET의 개별 JGB 거래·보유 자료로 월별 가격분산을 만들고 Random Forest, PDP, feature interaction과 SHAP으로 결정요인을 분해한다. 기준가격의 역사적 변동성이 가장 큰 동인이었고, 비청산 참가자 거래 및 중앙은행 거래·보유의 기여는 2022년 무렵부터 커졌다. 외국계 거래비중, 참여기관 수와 중앙은행 보유비중은 일정 구간까지 유동성을 개선하지만 임계점을 넘으면 악화되는 비선형 관계를 보였다.
실무 시사점
호가 스프레드만으로 국채 유동성을 재면 실제 체결가격의 분산과 거래상대방 구성을 놓친다. 보유집중과 참여기관 수는 단조로운 설명변수가 아니므로 SHAP 의존도와 상호작용을 확인해야 한다. 다만 가격분산의 예측기여는 인과효과가 아니며, 중앙은행 보유를 임의로 줄였을 때 유동성이 개선된다고 단정할 수 없다.
한국 시장 복제 아이디어
종목별 민평·체결가격 차이의 월중 분산을 목표로 두고 잔존만기, 경과기간, 거래량/발행잔액, 외국인·딜러 거래비중, 참여기관 수와 공공부문 보유대용치를 붙인다. 시계열 순서를 보존한 검증에서 Random Forest와 선형모형을 비교하고 SHAP 임계값이 다른 기간에도 재현되는지 확인한다.