외환·국제금융

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[제2015-30호] Forecasting Financial Stress Indices in Korea: A Factor Model Approach

주제 : 외환·국제금융 저자 : 김형우, 김현학, Wen Shi
연구조정실(02-759-5471) 2015.12.30 6221

제목 : Forecasting Financial Stress Indices in Korea: A Factor Model Approach
저자 : 김형우(Auburn University), 김현학(거시경제연구실), Wen Shi(Auburn University)

 


<요약>

 

금융위기 발생 여부를 예측하기 위한 노력의 일환으로 다수의 중앙은행이 Financial STress Indices (FSTI)*를 작성·발표하고 있으면 한국은행 또한 지난 2007년부터 FSTI*를 전체지수외에도 채권시장, 외환시장, 주식시장, 금융시장 등 시장의 부문별 지수들의 1995년 시점부터 시작하는 시계열을 발표하고 있다. 이런 FSTI를 보다 정확하게 예측할 수 있으면 이는 금융위기 예측에 도움이 될 수 있으며, 조기경보시스템(Early Warning System) 구축의 기반이 된다. 본고에서는 대량의 거시경제변수로부터 주성성분석을 통해 주요요인들을 찾고 이를 통해 FSTI를 예측하는 방법을 찾고자 하였다. 실증분석 결과 거시변수들의 주요요인이 FSTI에 대해 상당한 예측력을 가지는 것으로 분석되었으며, 특히 실물활동을 반영하는 주요요인들이 FSTI 예측에 매우 유용한 것으로 보인다. 1∼3개의 요인들만 사용한 전망모형이 단기 FSTI전망에서 우수한 것으로 보여 전략적인 간결한(parsimonious) 전망모형이 금융위기 예측에 유용할 것으로 보임.

 


<Abstract>

 

We propose factor-based out-of-sample forecast models for the financial stress index and its 4 sub-indices developed by the Bank of Korea. We employ the method of the principal components for 198 monthly frequency macroeconomic data to extract multiple latent factors that summarize the common components of the entire data set. We evaluate the out-of-sample predictability of our models via the ratio of the root mean squared prediction errors and the Diebold-Mariano-West statistics. Our factor models overall outperform the random walk model in forecasting the financial stress indices for up to 1-year forecast horizon. Our models also perform fairly well relative to a stationary autoregressive model especially when the forecast horizon is short, which is practically useful because financial crises often occur abruptly with no systemic warning signals. Parsimonious models with small number of factors perform as well as bigger models. Overall, our findings imply that not only financial data but also real activity variables can help out-of-sample forecast the vulnerability in the financial markets.

 

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