Inverted Yield Curve (역전된 수익률 곡선)

역전된 수익률 곡선은 짧은 기간의 채권 수익률이 긴 기간의 채권 수익률보다 높을 때 발생합니다. 구체적으로 10년과 2년 만기 국채에 대한 맥락에서 2년 만기 채권의 수익률이 10년 만기 채권의 수익률보다 높은 상황을 말합니다.

 

수익률 곡선은 기간이 다른 채권의 수익률을 그래픽으로 나타낸 것입니다. 정상적인 수익률 곡선에서는 긴 기간 채권의 수익률이 짧은 기간 채권의 수익률보다 높습니다. 이는 투자자들이 장기간 동안 자금을 얽매기 때문에 장기 기간에 따른 높은 위험으로부터 오는 보상을 더 요구한다는 기대를 반영한 것입니다.

 

역전된 수익률 곡선은 경제적 침체의 잠재적인 경고 신호로 여겨집니다. 이는 2년 만기 채권의 수익률이 경제가 약화될 것으로 예상되어 이후에 이자율이 하락할 것으로 기대하면서 더 긴 기간의 채권에 낮은 수익률을 수용한다는 의미입니다. 다시 말해 투자자들이 경제적 동요를 예상하여 장기 채권의 안전성을 찾는 것일 수 있습니다.

 

수익률 곡선의 경기침체에 대한 예측력은 경제학자와 정책 결정자들에게 중요한 지표로 작용하고 있습니다. 그러나 역전된 수익률 곡선은 과거 경기침체의 신뢰할 만한 지표였음에도 불구하고, 반드시 경기침체가 발생한다는 것을 보장하는 것은 아닙니다. 수익률 곡선과 함께 다른 요소와 경제 지표를 종합적으로 고려하여 경제 전망을 파악하는 것이 중요합니다.

 

수익률 곡선은 또한 투자요소로도 사용될 수도 있습니다. 

 

수익률 곡선의 기울기 그래프는 다음 12개월 GDP 성장과 일정한 관련성을 보여야 합니다.

 

이유는 수익률 곡선, 특히 10년과 2년의 스프레드를 이용하여 미래 GDP 성장을 어느 정도 예측할 수 있는 잠재력이 있기 때문입니다. 10년 만기 국채는 보안 자산으로 폭넓게 인식되고 있습니다. 그러나 투자자들이 위기나 침체의 위험 증가를 인지할 때, 채권을 비롯한 안전한 선택지로 투자를 이동시키는 경향이 있습니다. 만약 10년 만기 국채에 대한 수요가 상당히 증가한다면, 이는 가격 상승 및 따라서 낮은 수익률로 이어질 수 있습니다. 10년 만기 국채의 수익률이 2년 만기 국채의 수익률을 하회한다면, 역전된 수익률 곡선이 나타납니다.

From Lykeion, 수익률 곡선과 경기후퇴

일반적으로,앞서 말했다시피 수익률 곡선은 긴 기간의 이자율이 짧은 기간의 이자율보다 높은 정상적인 모양을 유지합니다. 그러나 수익률 곡선이 역전되면, 주로 근접한 미래에 침체의 가능성을 시사합니다.

 

더불어, 경제의 총생산(GDP)이 두 분기 연속으로 축소된다면, 이는 침체의 가능성을 나타낼 수 있습니다. 이는 수익률 곡선의 기울기와 GDP 성장률 사이에 어느 정도의 관련성이 있다는 것을 의미할 수 있습니다.

 

그러나 금융 시장 분야에서 정확한 예측, 특히 침체 기간 중의 예측은 극도로 어렵습니다. 침체는 글로벌 사건, 갈등, 정치적 요인과 같은 예측할 수 없는 다양한 거시경제적 요소로 인해 발생할 수 있습니다.

 

또한 예측을 수행할 때에는 항상 조금의 오차 가능성이 내재되어 있습니다. 이러한 예측은 단순한 학습된 추측에 불과하기 때문입니다. 어떤 전문가들은 현재 다양한 채권 간의 수익률 차이에 영향을 미치는 요인들이 과거와는 매우 다르다고 주장합니다. 본질적으로 오늘날의 수익률 차이의 이유는 과거와 다릅니다.

 

나는 수익률 곡선의 기울기가 오를 때 다음 해의 GDP 성장률도 상승하는 관계를 기대합니다. 현재는 더 많은 데이터를 가지고 있다면 이 관계를 더 자세하고 명확하게 이해하고 설명하는 데 도움이 될 것입니다.

 

이 현상은 1978년 이후 약 6번 발생했으며, 매번 침체가 점점 다가오고 있다는 것을 예측했습니다. 흥미로운 점은 수익률 곡선이 역전된 후에는 일반적으로 경제가 공식적으로 침체기로 들어가기까지 약 15개월이 걸린다는 것입니다.

 

수익률 곡선의 기울기와 GDP 성장률 사이에는 상관관계가 있음을 명확히 하되, 한 요소가 다른 요소의 인과적인 요인으로 작용하지 않을 수 있다는 점을 명시하는 것이 중요합니다.

 

수익률 곡선을 100% 믿을 수 없는 이유는 다음과 같습니다. 

 

우선, 모델의 학습 및 예측 능력은 사용 가능한 데이터 양이 상대적으로 작을 수 있어 제한될 수 있습니다. 특히 1978년 이후의 정보만을 다루는 경우, 경제 침체를 예측하는 데 데이터 양은 중요한 역할을 합니다. 금융 시장의 복잡성을 이해하고 정확하게 예측하기 위해서는 더 큰 데이터셋이 필요할 수 있습니다.

 

다음으로, 데이터가 분포된 방식이 편향된 패턴을 보일 수 있습니다. 1970년대로 돌아가보면, 침체 기간 동안의 월 수가 겨우 5-6회에 불과하지만, 침체가 아닌 기간의 데이터는 풍부하게 존재합니다. 더 나아가, 2013년 이후의 데이터셋을 살펴보면, 단 한 번의 침체만을 겪었습니다. 이러한 불균형한 분포는 모델이 실제 침체 사례를 얼마나 잘 식별하는지에 영향을 미칠 수 있습니다. 침체가 아닌 데이터가 과잉으로 존재함으로써 모델이 침체를 정확하게 예측하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

 

마지막으로, 경제 시스템은 본질적으로 예측할 수 없고 비선형적입니다. 복잡하게 얽힌 요소들의 망치는 종종 한 이벤트에서 비선형 결과를 초래합니다. 이 복잡성은 미래 시장 동향을 예측하려 할 때 과거 사례만을 의존하기 어렵게 만듭니다. 불확실성은 특정 이벤트에서 발생할 수 있는 복잡한 연쇄 반응을 예측하는 작업을 더욱 어렵게 만듭니다.

 

오늘은 역전된 수익률 곡선에 대해서 잠시 알아보았습니다.

 

감사합니다!