국채발행이 늘면 최종투자자가 바로 흡수하지 못한 물량과 자금조달이 딜러를 통과한다. 연준은 여러 일별 규제자료, dealer report와 Treasury TRACE를 결합했다. coupon 국채가 발행될 때 딜러의 position·repo·reverse repo를 합친 balance sheet가 약 21센트 늘어나는 평균관계를 추정했다.
재고는 오래 쌓이지 않았다. 딜러들은 auction 전 when-issued 거래로 대부분을 미리 팔고, 배정받은 물량도 auction 뒤 3~5일 안에 거의 모두 처분했다. 다만 reverse repo 증가는 그 주에도 남아 고객이 보유한 신규채권의 자금조달 부담이 outright inventory보다 길게 지속될 수 있었다.
내부 VaR도 공급을 흡수하는 경계를 만든다. 발행액이 $100 billion 늘 때 같은 날 평균 VaR 사용률은 2.5%포인트 높아졌고 MOVE를 통제한 계수는 유의했다. 이는 auction size를 가격입력 하나로 쓰기보다 딜러 재고, repo와 volatility state에 조건부로 해석해야 함을 뜻한다.
SCOPE미국 대형 primary dealer의 평균 회귀관계이며 개별 auction의 인과효과가 아니다. 내부 VaR 표본구성과 한국 PD의 balance-sheet 제약은 다를 수 있다.
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coupon 국채 발행 1달러당 딜러 balance sheet는 합계 약 21센트 늘었다.
ORIGINAL PASSAGEincrease by about 21 cents in totalTreasury Issuance and Dealer Balance Sheets, Table 1 discussion, accessed 2026-11-03딜러는 auction 재고를 대체로 3~5일 이내에 거의 모두 매각했다.
ORIGINAL PASSAGEwithin 3 to 5 daysTreasury Issuance and Dealer Balance Sheets, Figure 3 discussion, accessed 2026-11-03회귀에서 발행증가 단위는 1,000억달러였다.
ORIGINAL PASSAGE$100 billion increase in Treasury issuanceTreasury Issuance and Dealer Balance Sheets, Table 3 discussion, accessed 2026-11-03그 증가는 당일 평균 VaR 사용률을 2.5%포인트 높였다.
ORIGINAL PASSAGE2.5 percentage pointsTreasury Issuance and Dealer Balance Sheets, Table 3 discussion, accessed 2026-11-03Show the original briefing text
구분: 미국 연준 FEDS Note·국채 발행과 딜러 중개제약
발표일: 2026년 10월 30일
핵심 요약
Federal Reserve 원문은 2016년 1월부터 2025년 6월까지 일별 규제자료와 TRACE를 이용해 국채 발행이 딜러 재고·repo·위험한도에 미치는 영향을 추정했다. coupon 국채 1달러 발행 때 딜러 balance sheet는 합계 약 21센트 늘었지만, 딜러들은 auction 물량 대부분을 발행 전에 팔고 3~5일 안에 거의 모두 처분했다. 발행액 1,000억달러 증가는 같은 날 평균 VaR 사용률을 2.5%포인트 높였으며 MOVE를 통제한 결과다.
실무 시사점
발행량은 단순 supply 변수라기보다 딜러의 재고·자금조달·위험한도를 동시에 움직이는 상태변수다. 평균적으로 재고가 빨리 줄어도 repo financing은 더 오래 남을 수 있어 현물 유통과 balance-sheet 부담을 구분해야 한다. 관측된 회귀계수는 미국 primary dealer 구조의 평균관계이며 개별 auction의 인과효과나 한국 시장의 크기를 직접 뜻하지 않는다.
한국 시장 복제 아이디어
국고채 입찰·납입·환매 일정에 PD별 낙찰, 장외체결, repo, 국채선물 basis와 MOVE 대용변수를 붙인다. 발행액과 만기구성으로 auction 전후 재고 반감기, repo 잔류기간과 VaR 대용지표를 예측하고 선형모형·gradient boosting을 시계열 분리해 비교한다.