시장은 순조로운 착륙을 기대하고 있습니다

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시장은 순조로운 착륙을 기대하고 있습니다

BIS 분기별 검토  |  

2024년 3월 4일

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• 그래프 뒤의 데이터

검토 기간의 중심 주제는 정책 전망에 대한 금융 시장의 낙관적 기대가 동요되고 약화되는 것이었습니다. 1 12월 말까지 투자자들이 단기적으로 완화적인 정책을 기대하면서 금융 상황은 계속 완화되었습니다. 1월 이후 중앙은행 통신이 그러한 기대에 반하는 발표를 하고 데이터 공개가 더욱 완고한 인플레이션 압력을 지적함에 따라 금융 상황이 확고해지고 긴축되었습니다. 해당 기간 국채수익률은 잔액으로 하락한 반면, 위험자산 평가액은 전반적으로 상승했다. 회복력 있는 위험 심리에 힘입어 신흥시장 경제(EME)는 채권 유입을 경험했고, 중국을 제외한 이들 국가의 주식시장은 상승세를 보였습니다.

정책 금리 궤적에 대한 기대는 글로벌 채권 시장의 분위기를 결정합니다. 인플레이션 감소와 놀랍도록 탄력적인 경제 활동이라는 순조로운 배경 속에서 시장 참여자들의 기대는 처음에는 중앙은행의 전망과 달랐기 때문에 초기 금리 인하 가격을 책정하기 시작했습니다. 그러나 중앙은행 관계자들은 과도한 낙관론을 불식시키기 위해 반복적으로 개입하여 인플레이션을 목표 수준으로 되돌리기 위한 싸움이 아직 승리했다고 선언할 수 없다는 점을 재확인했습니다. 시장 기대치를 자신들의 전망에 맞게 다시 모으려는 그들의 노력은 성공했고 시장과 중앙은행의 기대 사이의 간격을 좁혔습니다. 이러한 재평가는 채권 변동성이 주식보다 높아졌다는 흔적을 남겼습니다. 주요 경제국의 국채 수익률은 이러한 상황을 광범위하게 반영했습니다. 12월에 처음으로 계속 하락세를 보인 후 1월에 중앙은행의 발표가 늦어지고 2월에 미국에서 덜 온화한 인플레이션 발표가 나온 이후 다시 소폭 상승했습니다.

전반적인 낙관적인 분위기는 위험자산에도 영향을 미쳤습니다. 글로벌 주가지수는 상승했고 신용 스프레드는 축소되었습니다. 여전히 상대적으로 타이트한 가운데 글로벌 금융여건은 연착륙에 대한 기대감을 반영해 완화됐다. 하지만 채권 발행과 은행 신용 공급 조건은 덜 장밋빛이었습니다. 은행의 대출 기준이 여전히 엄격하고 기업들이 더 높은 금리로 시장에 진출하려는 의지가 덜해 보였기 때문에 발행은 다소 완화된 상태를 유지했습니다. 외환시장은 엇갈린 신호를 보냈습니다. 달러화는 처음에는 하락했지만 예상보다 늦은 금리 인하 조짐에 따라 1월부터 눈에 띄게 상승했습니다. 이 패턴은 환율 변동이 위험 심리에 따른 것이 아니라 주로 통화 정책 전망 수정과 관련되어 있음을 반영합니다.

EME는 AE의 발전을 광범위하게 따랐습니다. 정책 완화에 대한 전망으로 채권수익률이 하락했고, 주식시장은 전반적으로 상승했습니다. 그러나 중국에서는 여러 가지 지원 조치에도 불구하고 부동산 부문에 대한 지속적인 우려로 인해 주식 시장이 급락했습니다. EME 채권 펀드는 관할권마다 차이가 있는 주식형 펀드와 달리 아시아와 라틴 아메리카에서 지속적인 유입을 보였습니다. EME 통화는 전반적으로 평가절하되었으며, 라틴 아메리카 통화는 미국 대비 수익률 스프레드의 큰 압축으로 인해 아시아 통화보다 더 많이 평가절하되었습니다.

주요 시사점

• 채권시장은 과도한 낙관론을 불식시키기 위해 중앙은행이 개입하면서 조기 정책 금리 인하 기대감이 커지거나 줄어들면서 움직였습니다.
• 여전히 타이트한 금융 ​​상황이 10월 말 정점을 찍은 이후 크게 완화되면서 위험 자산이 랠리를 펼쳤습니다.
• EME는 수익률이 하락하고 주식 시장이 상승함에 따라 AE의 발전을 광범위하게 따랐습니다. 반면 중국에서는 주식시장이 폭락했다.

글로벌 채권시장은 통화정책에 맞춰 움직인다

시장과 중앙은행 간의 "줄다리기"는 검토 기간 동안의 발전을 특징으로 합니다. 12월 초 시장 가격은 주로 거시경제 데이터 발표에 대응하여 더 빠르고 더 깊은 금리 인하에 대한 투자자들의 확신이 더 커졌음을 나타냅니다. 그러나 1월 초부터 중앙은행의 커뮤니케이션은 과도한 시장 낙관론을 불식시키기 위해 점점 더 뒤로 물러났습니다.

국채 수익률은 상당한 변동을 겪었음에도 불구하고 전반적으로 하락했습니다. 12월에도 주요 AE의 장기국채수익률은 10월말 고점을 벗어나 하락세를 이어갔다. 1월에는 금리가 확고하게 상승한 후 중앙은행의 조기 금리 인하 기대를 되돌리는 커뮤니케이션에 부분적으로 힘입어 상승했습니다( 그래프 1.A ). 2 정책 금리 인하 시기와 정도에 대한 기대가 높아지면서 수익률 곡선의 전체적인 모양도 변화했습니다. 즉, 기간 스프레드는 변동했지만 전반적으로 곡선은 대부분의 AE에서 음의 기울기를 유지했습니다( 그래프 1.B ).

그래프 1

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장기 인플레이션 기대치가 거의 안정적으로 유지되었기 때문에 인플레이션 조정(실질) 수익률의 변화는 명목 수익률의 움직임 대부분과 일치했습니다( 그래프 1.C ). 일본은 예외였습니다. 실질 수익률은 대부분 변동이 없었고 명목 수익률의 움직임은 대부분 장기 인플레이션 기대치 변화를 반영했습니다.

중앙은행의 의사소통에는 인내심과 주의가 담겨 있었지만 금융 시장 참여자들은 훨씬 더 쉬운 입장을 내다봤습니다. 시장 참여자들은 거시경제 발표와 중앙은행 커뮤니케이션 사이를 오가며 정책 기대치를 반복적으로 수정했습니다. 결국 그들의 견해는 중앙은행가들의 전망으로 수렴되었습니다. 2024년 말 예상되는 미국 정책 금리에 대한 시장 기준 측정치는 12월에 크게 하락하여 연방공개시장위원회(FOMC) 위원들의 전망( 그래프 2.A , 빨간색 선)과 크게 벗어났으나 2월에 원상회복되었습니다. 마찬가지로, 미국 인플레이션에 대한 전문 예측가들의 전망은 FOMC 전망과 일치했지만 정책 금리 궤적에 대한 더 비둘기파적인 기대도 반영했습니다( 그래프 2.B ). 그렇긴 하지만, 향후 통화 정책 방향에 대한 여러 예측자들 사이의 의견 차이는 미국과 유로 지역 모두에서 상당히 높아졌습니다( 상자 A ).

그래프 2

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정책 금리 경로의 재평가와 관련 포트폴리오 변화로 인해 채권 수익률 변동성이 높아졌습니다. 국채 변동성 척도는 지난해 10월 최고치에 비해 다소 감소했지만 여전히 높은 수준을 유지했으며, 특이하게도 주식 변동성 수준보다 훨씬 높았습니다( 그래프 2.C ). 역사적으로 이러한 패턴은 정책 주기의 전환점을 중심으로 발생하는 경향이 있습니다. 예를 들어, 2015년 말 정책금리 인상은 주식보다 채권의 변동성이 더 높은 것과 동시에 발생했습니다. 즉, 최근 격차는 더 커지고 오래 지속되었습니다. 격차의 일부는 수익률을 높이는 구조화 상품을 통해 변동성을 판매하는 딜러로 인해 주식 변동성이 더 강력하게 압축된 것을 반영할 수 있습니다( 상자 B ).

박스 A

통화정책 불확실성의 재발

마테오 아퀼리나, 마르코 롬바르디, 소냐 주

정책금리에 대한 불확실성은 금융시장에 영향을 미치는 핵심 요인이다. 따라서 시장 참가자들은 중앙은행의 심의를 주시하고 있습니다. 광범위하게 말하면, 정책 금리 불확실성은 채권뿐만 아니라 모든 금융 자산의 변동성을 촉진하므로 자산 가격과 경제적 결정에 중요한 영향을 미칩니다. 불확실성과 더 일반적으로는 정책 기대의 분포도 통화 정책 전달에 영향을 미칠 수 있습니다.

단기 정부 채권의 수익률은 정책 금리를 밀접하게 추적합니다. 직접적으로 관찰할 수 없는 정책금리 불확실성이 3개월 수익률에 대한 개별 예측자 간의 불일치(즉, 분산)를 통해 대용될 수 있는 이유가 여기에 있습니다. 

Consensus Economics 설문조사에 대한 응답자의 예측을 바탕으로 이 상자에는 시간이 지남에 따라 이러한 불일치가 어떻게 전개되었는지가 설명되어 있습니다. 다양한 관점(3개월 또는 12개월 전)에서 예측자들의 의견 불일치를 추가로 조사함으로써 최근 상승 추세를 강조하고 그 동인을 분석합니다.

금리를 둘러싼 이견은 통화정책 사이클에 맞춰 진화했다. 주요 선진국에서는 금융위기(GFC) 이후 이견이 매우 낮았는데, 이는 당시 낮은 정책금리 불확실성을 반영합니다( 그래프 A1.A , 어두운 색 선). 2013년 이전에 몇몇 중앙은행은 금리가 장기간 동안 극도로 낮은 수준으로 유지될 것이라는 신호를 보내 정책 불확실성을 의도적으로 축소하려고 했습니다(소위 포워드 가이던스). 그 후, 팬데믹 이전의 긴축 단계와 발병 당시 미국에서 잠시 의견 차이가 다시 나타났습니다. 그러나 중앙은행이 봉쇄로 인해 어려움을 겪는 경제를 지원하기 위해 정책 금리를 낮게 유지하겠다는 약속을 강조하자 이는 빠르게 완화되었습니다.

인플레이션이 급등하고 경제 전망이 더욱 불확실해지면서 2021년부터 12개월 전망의 단기 채권 수익률( 그래프 A1.A , 밝은 색 선)에 대한 의견 차이가 커지기 시작했습니다. 

그러나 지난해 인플레이션과 거시경제적 불확실성이 줄어들었음에도 불구하고 이러한 불일치는 여전히 높았으며 가라앉지 못했습니다 . 이는 본문에서 설명된 바와 같이 채권시장의 변동성을 주식보다 훨씬 더 높은 수준으로 촉발시켰습니다.

2022년 중반 이후 다양한 예측 기간에서 미래 이자율에 대한 불일치 역학이 크게 갈라졌습니다. 처음에는 긴축이 진행되고 예측자들이 금리가 최고점에 가까워질 것으로 예상함에 따라 3개월 후에 적용될 금리 수준에 대한 이견이 줄어들었습니다. 대신 12개월을 앞두고 의견 불일치가 계속해서 증가했습니다. 그러나 이러한 역학관계는 2023년 후반부터 역전되었습니다. 1차 감산 시점에 대한 논의가 집중되면서 3개월 단위에서는 이견이 커졌으나 12개월 단위에서는 미국에서는 감소세를 보였고 유럽에서는 안정세를 유지했다. 이는 완화 주기가 시작되는 시기에 대해 예측가들이 서로 다른 견해를 갖고 있다는 점을 강조했습니다.

그래프 A1

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개별 예측의 비대칭성을 살펴보면 금리 불확실성이 불균형하게 균형을 이루고 있음을 알 수 있습니다. 긴축 사이클이 시작되기 전인 2021년에는 더 많은 비율의 예측가들이 평균보다 더 매파적이었습니다. 이러한 양의 왜도는 지난 3년 동안 대부분의 예측 분포를 특징으로 합니다( 그래프 A1.B ). 이는 설문조사 참여자들이 금리 상승 위험이 크다고 예상했다는 점을 반영했습니다. 즉, 중앙은행이 단기적으로 예상했던 것보다 더 공격적으로 긴축을 실시했을 수도 있습니다. 왜도는 지난 몇 달 동안 마이너스가 되었습니다. 예측가들은 다음 분기에 급격한 금리 인하 가능성이 더 높아질 것으로 예상하고 있었습니다.

3개월 및 12개월의 기간을 넘어서 보면 최종 금리, 즉 인플레이션이 다시 원하는 수준에 도달하면 결국 적용되는 정책 금리 수준에 대해서도 폭넓은 의견 차이가 있습니다. 

이것이 거시경제학 전문 용어로 r*이라고 불리는 것입니다( 포괄적인 논의는 이번 호에서 G Benigno, B Hoffman, G Nuño 및 D. Sandri, " Quo vadis, r*? The Natural Rate of Interest after the Pandemic" 참조). .

표현된 견해는 저자의 견해이며 반드시 BIS의 견해를 반영하는 것은 아닙니다. 

예를 들어, M De Pooter, G Favara, M Modugno 및 J Wu, "통화 정책 불확실성 및 통화 정책 놀라움", Journal of International Money and Finance, vol 112, 2021년 4월, 102323을 참조 하십시오 

. 합의 설문조사의 예측 참가자들이 정책 금리를 다루지 않는 경우, 우리는 3개월 금리 전망을 보고 이를 대리합니다. 

오히려 같은 컨센서스 이코노믹스 조사의 1년 인플레이션 전망 표준편차는 2022년 크게 늘었다가 이후 감소해 낮은 수준을 유지했다. 

인플레이션이 내년 내에 이미 목표 수준으로 되돌아갔을 것이라고 믿지 않는 한, 이는 12개월 기간 동안 의견 차이가 부분적으로만 반영된다는 점에 유의하세요.

박스 B

최근 VIX 하락을 설명할 수 있는 것은 무엇입니까?

카람필 토도로프(Karamfil Todorov)와 그리고리 빌코프(Grigory Vilkov)

2023년 대부분의 기간 동안 주식시장 변동성(VIX)의 압축은 수수께끼로 보입니다. 금리 경로( 상자 A )와 지정학적 긴장으로 인한 일반적인 불확실성에도 불구하고 VIX는 2023년 대부분 기간 동안 장기 평균인 약 20 미만을 유지했습니다( 그래프 B1.A , 빨간색 선). 일부 관찰자들은 VIX 하락을 거래일(0DTE)에 만료되는 S&P 500 지수의 단기 옵션 거래가 최근 증가한 것과 연관시킵니다. 이러한 단기 옵션의 증가로 인해 VIX의 기반이 되는 1개월 만기 옵션(1MTE)에서 거래 활동이 멀어졌다는 주장이 있습니다. 이러한 활동 감소는 결과적으로 1개월 옵션에 대한 수요를 감소시켜 VIX를 우울하게 만들었습니다. 

이 상자에서 우리는 지난 몇 년 동안 0DTE 거래 증가가 1개월 옵션에서 활동을 유인하지 않았으므로 VIX 하락의 주요 원인이 아닐 가능성이 있음을 보여줍니다. 그런 다음 대안적인 설명을 제안합니다. 옵션 딜러는 최근 인기가 높아지고 있는 구조화 상품을 헤지할 때 변동성을 효과적으로 완화합니다.

0DTE의 거래량이 최근 몇 년간 증가한 이유는 이러한 옵션이 상대적으로 저렴하고 복권과 같은 보상을 제공하여 매우 높은 수익률을 제공하여 특정 투자자에게 어필하기 때문입니다. 

S&P 500 지수(SPX)의 이러한 0DTE 옵션은 2023년 8월 SPX 옵션 거래량의 50% 이상을 차지했습니다. 이는 2016년의 5%에 불과했던 것에서 증가한 것입니다. 

0DTE에 대한 낮은 프리미엄으로 인해 투자자는 매우 높은 레버리지를 구축할 수 있으므로 복권과 같은 지불 프로필. 실제로 0DTE의 레버리지 비율은 1개월 옵션보다 몇 배 더 높으며 400 이상의 수준에 도달할 수 있습니다( 그래프 B1.B , 왼쪽 척도). 0DTE 옵션에 투자하면 평균적으로 손실이 발생하며 연간 수익률은 -32,000%이지만, 드물게 최대 79,000%에 달하는 매우 높은 수익률을 생성합니다( 그래프 B1.B , 오른쪽 척도). 이러한 수익률은 연간 평균 수익률이 -550%, 최대 수익률이 2,500%인 1개월 옵션 수익률보다 변동성이 훨씬 더 큽니다.

그래프 B1

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지난 몇 년 동안 0DTE 거래가 급증했지만 이러한 급증은 두 가지 이유로 VIX 하락을 설명하기 어려울 것 같습니다. 첫째, 두 상품 모두 지난 몇 년 동안 성장했음에도 불구하고 시장 지수 자체에 대한 실제 노출을 얻기 위해 여전히 0DTE보다 1개월 옵션이 불균형적으로 더 많이 사용됩니다( 그래프 B1.C , 파란색 막대 대 빨간색 막대). 

둘째, 0DTE 거래 활동은 1개월 옵션 가격 및 VIX 가격에 직접적인 영향을 미치지 않습니다. 이는 후자가 1개월 만기를 기준으로 하는 반면, 0DTE는 거래 당일 만료되기 때문입니다.

2017~2018년 VIX 하락 요인 중 하나로 추정되는 매도 VIX 상장지수펀드(ETF)에 의한 VIX 선물 매도 역시 최근 VIX 하락을 설명하기 어려울 것 같습니다. 이러한 ETF는 변동성 지수에 대한 선물을 매도하므로 VIX에 하락 압력을 가할 수 있습니다. 이러한 메커니즘은 VIX가 하루에 100% 이상 급등했던 2018년 2월 "볼마게돈" 이전 몇 년 동안 잠재적으로 작용했습니다. 

그러나 최근 몇 년간 VIX ETF에 의한 VIX 선물에 대한 순 수요가 증가했습니다( 그래프 B1.A , 보라색 선). 이는 VIX 하락의 주요 동인이라는 ETF의 VIX 선물 매도 압력과 일치하지 않습니다.

변동성 압축의 대안이자 가능성이 더 높은 이유는 수익률을 높이는 구조화 상품 발행의 급증입니다. 이러한 유형의 구조화 상품은 옵션 판매 덕분에 투자자에게 더 높은 수익을 제공함으로써 수익률 향상을 제공합니다. 수익률을 높이는 구조화 상품의 전형적인 예는 소위 "커버드 콜"입니다. 즉, S&P 500 지수를 매수하고 해당 지수에 대한 1개월 콜 옵션을 동시에 매도하는 것입니다. 이 상품은 지수에 대한 노출을 제공하고 콜 옵션(프리미엄 수입) 판매로 수익률 향상을 생성하지만 지수가 다음 달에 5%라는 임계값 이상으로 상승하면 상승 여력의 일부를 포기합니다. 즉, 이 커버콜의 투자자는 시장이 다음 달에 5% 이상 상승하지 않을 것이라는 견해를 효과적으로 취하고 콜 옵션을 매도하여 이러한 견해를 현금화합니다. 커버콜은 수익률을 높이는 구조화된 상품을 단순하게 예시한 것일 뿐이지만, 더 복잡한 유형이 많이 있습니다. 

이러한 구조화 상품은 주로 딜러인 은행이 개인 투자자에게 제공하는 경우가 많습니다.

수익률을 높이는 구조화 상품의 증가는 딜러가 옵션 노출을 헤지하는 방식으로 인해 변동성을 약화시킬 수 있습니다. 딜러가 이러한 구조화 상품을 판매할 때 고객으로부터 옵션을 효과적으로 구매하게 됩니다. 옵션 노출을 헤지하기 위해 딜러는 기본 자산(주가지수)을 가격의 함수로 거래합니다. 

특히, 지수가 하락할 때 매수하고 상승할 때 매도해야 합니다. 이는 "동적 헤징"으로 알려진 관행입니다. 

그렇게 함으로써 딜러는 역발상적인 방식으로 행동하여 기초 자산의 가격 변동을 효과적으로 약화시킵니다. 변동성이 감소함에 따라 옵션 가격에 반영된 것처럼 이를 방지하는 비용도 감소합니다. 이러한 시장 역학은 불확실성이 높은 환경에서도 VIX가 하락할 수 있는 이유를 설명할 수 있습니다. 이러한 메커니즘이 작용하고 있음을 시사하는 것은 지난 2년 동안 S&P 500과 연계된 수익률 향상 구조화 상품의 급격한 상승이 같은 기간 VIX 하락과 함께 진행되었다는 것입니다( 그래프 B1.A , 파란색 선).

표현된 견해는 저자의 견해이며 반드시 BIS의 견해를 반영하는 것은 아닙니다. 

R. Wigglesworth, "'깨진' Vix", Financial Times , 2023년 1월 30일, ft.com. 

G. Vilkov, "0DTE 거래 규칙", 2023년 12월, SSRN에서 확인 가능: https://ssrn.com/abstract=4641356 . 

M. Xu, "변동성 통찰력: 0DTE에 대한 많은 고민 - SPX 0DTE 옵션의 시장 영향 평가", CBOE, 2023년 9월 8일, cboe.com. 

각 옵션은 특정 수의 시장 점유율(델타)과 동일하므로 모든 1개월 옵션의 시장 절대 노출은 거래된 옵션 계약의 총량에 해당 절대 시장 점유율(절대 델타)을 곱하여 구합니다. 

K. Todorov, "패시브 펀드가 가격에 영향을 미칠 때: 변동성과 원자재 ETF의 증거", Review of Finance , 곧 출간될 예정입니다. 

다른 예로는 주식연계채권이나 장벽옵션이 있습니다. 구조화 상품에는 풋옵션 매도 또는 콜옵션과 풋옵션의 동시 매수 및 매도가 포함될 수도 있습니다. 그러나 상품이 수익률을 높이고 옵션 판매를 통해 달성되는 무위험 이자율보다 더 높은 쿠폰을 생성하는 한 메커니즘은 커버콜과 유사합니다. 즉, 고객이 옵션을 순매도하여 매도합니다. 휘발성. 

딜러는 또한 다른 상품이나 다른 고객의 거래로 인한 반대 노출과 일치시켜 결과 노출을 오프로드할 수도 있습니다. 대안으로, 딜러는 시장에서 옵션을 판매할 수 있으며, 이는 옵션 가격을 하락시키기 때문에 VIX도 감소하게 됩니다. 

신현석, 위험과 유동성 , Oxford University Press, 2019.

호황 속에 위험자산 강세

시장 참여자들이 금리 인하를 예상하고 어닝 서프라이즈가 위험 심리를 뒷받침하면서 주식 시장은 검토 기간에 상당한 상승세를 기록했습니다. 이러한 랠리는 중국을 제외한 대부분의 AE 및 EME에 공통적으로 나타났습니다( 그래프 3.A ). 이번에는 가치 평가가 그 어느 때보다 높은 수준에 도달한 "훌륭한 7" 거대 기술 기업이 압도적으로 포함된 것이 아니라 대부분의 주식( 그래프 3.B )이 포함되었습니다. 낮은 할인율 외에도 긍정적인 어닝 서프라이즈로 인해 가격이 상승했습니다( 그래프 3.C ). 12월에 저조한 성과를 보였던 일본 주식은 이후 반등하여 사상 최고치를 기록했습니다.

그래프 3

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금융 상황의 역동성은 조기 금리 인하에 대한 시장 참여자의 기대치가 높아지거나 낮아지는 것을 반영했습니다. 역사적 평균에 비해 여전히 타이트한 수준을 유지하고 있는 가운데 글로벌 금융 상황은 10월 말 정점에서 크게 완화되었습니다( 그래프 4.A ). 회사채 수익률은 12월 말까지 상당히 하락했다가 참가자들이 중앙은행의 조치가 어떻게 전개될 것인지 지속적으로 재평가하면서 다소 회복되었습니다. 이와 대조적으로 신용 스프레드는 대부분 2022년 중반에 시작된 하락 궤적을 따랐습니다. 시장의 투자 등급과 고수익 부문 모두에서 하락세를 보였으며 현재 미국과 유럽의 역사적 기준보다 상당히 낮은 수준입니다( 그래프 4.B 및 4.C ).

그래프 4

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주식 및 신용 시장의 상승세는 대출에 대한 은행의 신중한 접근 방식, 채권 발행 억제, 기업 채무 불이행 증가와 대조를 이뤘습니다. 3 설문 조사 응답에 따르면 은행은 비록 이전 분기보다는 적었지만 여전히 기준을 강화하고 있는 것으로 나타났습니다( 그래프 5.A ). 더욱이 채권 발행은 소폭 증가했지만 팬데믹 이전 수준에는 크게 미치지 못했습니다. 이는 아마도 2020년과 2021년에 발행량이 급증했다는 점을 고려할 때 기업의 전반적으로 제한된 재융자 수요를 반영했을 것입니다. 기업들이 금리가 더 하락할 때까지 기다렸기 때문에 시기 결정이 있을 수 있습니다. 그렇긴 하지만, 채무 불이행이 계속해서 증가하는 것은 적어도 일부 기업이 자금 조달에 어려움을 겪고 있음을 시사합니다( 그래프 5.B ).

검토 기간 동안 외환 시장의 변화는 다양한 요인으로 인해 발생했습니다. 12월 말까지 위험 자산이 상승하는 동안 달러 가치는 하락했는데, 이는 달러가 위험 감수의 주요 지표로 기능했기 때문입니다. 그러나 1월부터 주식 및 신용 시장이 계속해서 상승세를 보이는 가운데 달러 가치는 눈에 띄게 상승했습니다. 이 패턴은 금융 위기(GFC) 이후 기간의 일반적인 위험 단계와 상충되지만, 금리 차이에 반응하는 보다 전통적인 환율 채널과 일치합니다. 실제로 달러의 움직임은 미래 정책 금리에 대한 기대의 변화와 밀접하게 연관되어 있습니다. 조기 금리 인하 전망에 대한 시장의 견해가 약해지고 기대가 중앙은행의 전망과 일치하자 달러화는 크게 강세를 보였습니다( 그래프 5.C ).

그래프 5

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박스 C

프라임 브로커-헤지펀드 연계: 은행 리스크에 대한 최근의 진화와 영향

더글라스 아라우조, 벤자민 코헨, 케빈 트라콜

프라임 브로커리지(Prime Brokerage)는 대부분 대규모 은행 그룹에 속해 있는 브로커-딜러가 헤지펀드 및 기타 비은행 금융 기관에 제공하는 일련의 서비스입니다. 이는 마진 대출과 같은 파생상품 및 증권 금융 거래를 통한 레버리지 제공과 시장 접근, 보관, 청산 및 관련 지원과 관련된 필수 인프라 제공에 중점을 두고 있습니다. 과거 연구에서는 프라임 브로커(PB)의 유동성 및 자금 충격이 어떻게 헤지펀드로 확산될 수 있는지 연구했지만, 

전염은 양방향으로 진행될 수 있습니다. 이 상자에서는 상대적으로 탐구되지 않은 여러 데이터 세트를 사용하여 헤지펀드가 PB 거래 상대방의 위험에 어떻게 기여할 수 있는지 살펴봅니다.

2022년 말 기준으로 미국에 등록된 헤지펀드는 4조 5천억 달러 이상의 총 자산을 보유하고 있습니다( 그래프 C1.A ). 이 금액은 은행, 브로커-딜러, 보험회사와 관련되지 않은 자금을 의미합니다. 이들의 총자산은 비은행 금융기관의 글로벌 자산에 비해 작은 규모로 63조~218조 달러로 추산됩니다. 

 그러나 헤지펀드는 금융 안정성 위험을 초래할 수 있는 레버리지를 확대할 수 있는 능력 때문에 특히 주목을 받고 있습니다.

헤지 펀드는 주로 글로벌 시스템적으로 중요한 은행인 경향이 있는 소수의 PB에 의존하며, 가장 큰 PB는 각각 1,000개 이상의 펀드를 서비스합니다( 그래프 C1.B ). 대형 헤지펀드는 다양한 관할권에 위치한 PB 사무소와 관계를 맺는 경향이 있어( 그래프 C1.C ) 시장 전반에 걸쳐 거래 범위를 넓히는 데 도움이 됩니다.

그래프 C1

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프라임 브로커리지는 위험도가 낮은 활동으로 설계되었지만 WWR(잘못된 위험), 펀드 포지션의 불투명성 및 열악한 위험 관리로 인해 PB에 취약성이 발생할 수 있습니다. WWR은 헤지펀드 거래상대방에 대한 PB의 신용노출이 거래상대방의 채무불이행 가능성과 동시에 증가하는 리스크를 의미합니다. 불투명성은 PB가 펀드의 포지션에 대해 필요한 가시성을 갖지 못할 때 존재합니다. 예를 들어, 펀드가 서로 다른 기업에 장부되어 있거나, 자산이 복잡하거나, 자산의 시장 가치를 쉽게 확인할 수 없기 때문입니다. 그에 따른 위험 노출은 펀드가 심각한 어려움에 직면한 경우에만 명백해지는 경우가 많습니다.

예를 들어 Archegos Capital Management 에피소드에서 이러한 요소가 나타났습니다. 이 펀드는 소수의 주식에 크고 집중된 포지션을 갖고 있었습니다. 이들 주식이 갑자기 급락하자 펀드의 재무 건전성은 타격을 입었고, PB의 펀드 노출은 급등하여 레버리지로 인해 악화되었습니다. 이는 WWR의 사례입니다. 불투명성을 예로 들면 Archegos의 PB는 다른 은행에 대한 펀드의 포지션 규모를 완전히 인식하지 못했기 때문에 펀드의 전반적인 레버리지와 활동 중인 시장에 대한 영향을 과소평가했습니다. 이러한 위험이 복합적으로 작용하면서 Archegos의 실패로 가장 큰 영향을 받은 PB인 Credit Suisse는 제공한 레버리지에 대해 충분히 보수적인 조건을 설정하지 않았습니다. 이로 인해 은행의 과도한 신용 노출과 펀드의 과도한 레버리지가 발생했습니다.

헤지펀드 부문 전체도 경기순응적 레버리지, WWR 및 불투명성의 징후를 보여줍니다. PB는 시장이 활황일 때 헤지펀드에 더 많은 마진 대출을 제공하는 경향이 있습니다. 헤지펀드의 담보 차입은 딜러 대차대조표의 레버리지가 순환적인 것처럼 주식 시장 가치 평가와 밀접한 상관관계가 있습니다( 그래프 C2.A ). 

딜러가 인식하는 헤지 펀드 신용 품질( 그래프 C2.B , 파란색 선)은 시장 상황이 약할 때(빨간색 선) 악화되는데, 이는 펀드에 비해 은행이 담보로 보유하고 있는 자산의 가치가 하락하는 때입니다. 부도 가능성과 순 신용 노출 사이의 이러한 양의 상관관계가 WWR을 구성합니다. 

불투명성의 경우, 헤지펀드 자산 의 38%를 차지하는 헤지펀드의 4분의 1의 자산은 완전히 독립적으로 평가되지 않으므로 ( 그래프 C1.A ), 특히 불리한 시장에서 PB가 펀드의 명시된 자산 가치를 신뢰하기가 더 어렵습니다. 정황.

PB는 시장이 안정될 때 마진 대출에 대한 더 나은 조건을 요구하는 헤지펀드의 요청을 수용하지만, 스트레스 상황에서는 이러한 조건을 강화합니다( 그래프 C2.C ). Archegos 사건은 극단적인 예입니다. 펀드 문제가 발생하기 훨씬 전에 Credit Suisse에서는 Archegos와의 관계를 유지하기를 원했던 사람들이 더 많은 마진을 요구하는 위험 관리팀의 노력에 저항했다고 합니다. 이러한 고객 수용 노력은 시장에서 총체적으로 발생하여 경기 순응성을 강화한다는 증거가 있습니다. 헤지 펀드가 더 나은 가격 책정이나 더 낮은 마진 요구 사항( 그래프 C2.C , 검은색 선) 과 같이 PB에 대해 보다 느슨한 거래 조건을 추구할 때 마진 대출 긴축을 보고하는 딜러는 더 적습니다( 그래프 C2.C , 빨간색 선). 딜러는 시장이 불안정해지면(어두운 음영이 있는 분기) 이러한 조건을 강화합니다.

이러한 취약점은 위험 기반의 사전 감독을 통해 감독되는 PB의 건전한 위험 관리를 요구합니다. 또한, 프라임 브로커리지의 글로벌 특성은 국제 감독 협력의 가치를 보여줍니다.

그래프 C2

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표현된 견해는 저자의 견해이며 반드시 BIS의 견해를 반영하는 것은 아닙니다. 

MS Kruttli, PJ Monin 및 SW Watugala, "상대방의 삶: 헤지펀드-프라임 브로커 신용 네트워크의 충격 전파", Journal of Financial Economics , vol 146, no 3, 2022년 12월, pp 965–88. 

금융안정위원회, 비은행 금융 중개에 관한 글로벌 모니터링 보고서: 2023년 , 2023년 12월 18일 . 

Paul, Weiss, Rifkind, Wharton & Garrison LLP, Credit Suisse 그룹 이사회 특별위원회는 Archegos Capital Management 에 대한 보고서 , 2021년 7월 29일. S Aramonte, A Schrimpf 및 HS Shin, "비은행 금융 중개자와 금융 안정성 ", BIS Working Papers, no 972, 2021년 10월. 미국 증권거래위원회 양식 ADV의 데이터.

중국을 제외한 EME가 AE를 따랐습니다.

중국을 제외하고 EME 채권 시장의 발전은 대체로 AE의 발전과 일치했습니다. EME에서도 디스인플레이션이 순조롭게 진행되고 있었고( 그래프 6.A ), 대부분의 중앙은행은 정책 금리 인하를 계속하거나 시작할 것으로 예상되었습니다( 그래프 6.B ). 이에 따라 검토기간 초반 국고채 명목수익률은 하락세를 보였다. 그러나 AE와 달리 달러 가치 상승을 고려하면 다소 놀랍게도 이후에는 크게 증가하지 않았습니다( 그래프 6.C ).

일반적인 위험에 대한 정서에 따라 대부분의 EME의 주식 시장은 AE의 주식 시장보다 전반적으로 저조했음에도 불구하고 상승했습니다. 라틴 아메리카 시장은 아시아 시장보다 약간 더 많이 증가했습니다( 그래프 7.A ). 최근 상승세에도 불구하고 EME 주가는 여전히 큰 가치 평가 할인을 수반하고 있어 AE에 비해 미래 지향적인 가치 평가가 더 매력적입니다( 그래프 7.B ).

대부분의 다른 EME와는 달리 중국 증시는 하락세를 이어갔습니다. 공식 데이터에 따르면 중국 경제가 정부의 5% 성장 목표를 달성한 것으로 나타났기 때문에 이는 중국 경제가 안정화되고 있다는 징후에도 불구하고 발생했습니다. 시장 참가자들은 12월 중앙은행과 재정 당국이 제공한 지원을 무시했습니다. 대신 그들은 인플레이션 지표와 부동산 부문의 고질적인 문제에 초점을 맞춘 것으로 보입니다. 부동산 매매와 신규 주택 착공이 위축되었고, 부동산 가격은 계속 하락했습니다. 또한, 인플레이션 측정기는 GFC 이후 가장 빠른 속도로 가격이 하락하고 있음을 나타냅니다. 이러한 부정적인 정서를 반영하여 중국 주식은 손실을 확대했습니다. 한때 CSI 300 지수는 이전 최고치보다 45% 낮았습니다. 동시에 항셍지수는 1월에 하락하여 1997년 7월 수준까지 도달했습니다. 중국 당국이 금융 상황을 완화하고 신용을 활성화하기 위한 여러 조치를 발표한 2월에 상황이 바뀌는 것처럼 보였습니다 .

그래프 6

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그래프 7

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EME 통화는 외환(FX) 시장에서 일부 국지적 압박이 감지되면서 소폭 하락했습니다. 아시아 통화는 미국 달러 대비 금리 차이 개선에 힘입어 라틴 아메리카 통화보다 덜 평가절하되었습니다( 그래프 7.C ). EME 현물시장은 질서정연하게 유지되는 반면, 중국 위안화에 대한 FX 파생상품 부문은 긴장의 조짐을 보였습니다. 지속적인 자본 유출에도 불구하고 중국 위안화의 교차 통화 기반은 상당히 큰 수준으로 유지되었으며, 이는 중국 차입업체가 달러 자금 조달에 대한 프리미엄이 높아졌음을 나타냅니다. 이는 달러 강세에도 불구하고 계속 축소되는 주요 통화들의 기저 역학과 대조되는 모습입니다.

수익률 차이와 주식 가치 평가에 대한 전망은 EME로의 자본 흐름에 영향을 미쳤습니다. 미국과의 금리 차이가 대부분 긍정적인 점을 고려하면 라틴 아메리카와 아시아에서 채권 흐름이 증가했습니다( 그래프 8.A 및 8.B ). 주식 흐름은 관할권별로 다양했습니다. 라틴 아메리카와 유럽, 중동, 아프리카의 EME에서는 뚜렷한 유출이 발생한 반면( 그래프 8.B ), 아시아 EME에서는 유입이 발생했습니다( 그래프 8.A ). 중국에서는 주식형 펀드의 지속적인 자금 유출이 이어지면서 주목할만한 예외가 되었습니다.

중대형 규모의 EME 자본 유출 위험이 증가하여 취약점이 전면에 부각될 수 있다는 징후가 있습니다. 구체적으로 2022년 중반과 비교하면 1년 후 비거주자 자본유출 추정 확률분포가 왼쪽으로 이동해 유출확률이 높아진 것으로 나타났다( 그래프 8.C ).

그래프 8

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기술 부속서

그래프 2.C: VIX = CBOE 변동성 지수. VIX 지수는 S&P 500R 지수의 예상 변동성에 대한 최신 시장 추정치로 설계된 금융 벤치마크입니다. 실시간 S&P 500 지수(SPX) 옵션 매수/매도 호가의 중간점을 사용하여 계산됩니다. VXTLT = CBOE 20년 이상 국채 ETF 변동성 지수.

그래프 3.A: 미국 = S&P 500; CN = CSI 300 지수. 국가 그룹은 국내총생산(GDP) 가중 평균을 기준으로 집계됩니다.

그래프 3.B: Magnificent 7 = Apple, Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft, Nvidia 및 Tesla.

그래프 3.C: EPS = 주당 순이익.

그래프 4.A: Goldman Sachs Financial Conditions Index(FCI): 국가별 무위험 이자율(장기 및 단기 모두), 환율, 주식 평가 및 신용 스프레드의 가중 평균(추정치에 해당하는 가중치 포함) 각 변수가 GDP에 미치는 영향. 값 100은 평균 조건을 나타냅니다. 값이 높을수록(낮을수록) 조건이 더 엄격함(느슨함)을 나타냅니다.

그래프 5.B: Moody's의 12개월 연속 미국 투기 등급 부도율을 기반으로 한 미국 고수익 부도율. 12개월 연속 합계를 기준으로 한 고수익 발행입니다.

그래프 6.A: 구매력 평가(PPP) 가중 평균. 중국을 제외한 아시아 = IN, ID, KR, MY, PH, SG 및 TH. 라틴 아메리카 = BR, CL, CO, MX 및 PE. 유럽 ​​= BG, CZ, HU, PL 및 RO.

그래프 6.C: 중국을 제외한 아시아 = IN, ID, MY 및 TH. 라틴 아메리카 = CL, CO, MX, PE 및 BR. 유럽 ​​= CZ, HU, PL, SK 및 RO.

그래프 7.A: 중국을 제외한 아시아 = HK, IN, ID, KR, MY, PH, SG 및 TH. 라틴 아메리카 = BR, CL, CO, MX 및 PE. 기타 EME = CZ, HU, PL 및 ZA.

그래프 7.B: 과거 = 2010년 1월 2일부터 2024년 2월 26일까지의 평균 GDP 가중 가격 대비 수익 비율. 최근 = 2024년 2월 26일. 선진국 = US, JP, EA, AU, CA, NZ, CH 및 GB . 중국을 제외한 EME = HK, ID, KR, MY, PH, SG, TH, BR, CL, CO, MX, PE, CZ, HU, PL 및 ZA.

그래프 7.C: 아시아 EME = CN, ID, IN, KR, MY, TH 및 SG. 라틴 아메리카 = BR, CL, CO, MX 및 PE. 수익률 스프레드는 2년 만기 미국 국채 수익률에 대한 2년 만기 수익률의 평균 스프레드입니다.

그래프 8.A 및 8.–B: 지난 12개월 동안 비거주자의 자기자본 및 부채 흐름에 대한 누적 순 매입으로 국제수지에서 측정된 포트폴리오 흐름의 대리 역할을 합니다.

그래프 8.C: ID, IN, KR, MY, PH 및 TH를 고려한 신흥 아시아의 평균 수치. A Aguilar, R Guerra 및 F Zampolli의 모델 추정을 기반으로 한 비거주자 흐름의 확률 분포, "신흥 시장 경제에 대한 자본 흐름의 위험 평가: 국내 요인의 역할", BIS 연구 보고서 , 곧 나올 예정입니다.

1    검토 기간은 2023년 11월 25일부터 2024년 2월 26일까지입니다.

2   1월 3일 발표된 12월 FOMC 회의록은 높은 정책 금리의 위험성을 인정하면서도 금리를 인하하기 전에 인플레이션에 대한 더 많은 진전을 확인할 필요성을 재확인했습니다. 이는 1월 17일 Waller 주지사의 연설과 1월 31일 FOMC 회의 후 Powell 의장의 기자 회견에서 더욱 강화되었습니다. 라가르드 ECB 총재도 1월 25일 ECB 운영위원회 회의 이후 기자회견에서 금리 인하가 아직 논의되지 않았다는 점을 조심스럽고 강조했습니다.

3    중앙은행, 금융 시장, 대출 규모 사이의 이러한 긴장이 해소되면 특히 레버리지가 있는 시장에서 약간의 혼란이 발생할 수 있습니다. 프라임 브로커 간의 위험에 대한 논의는 박스 C를 참조하십시오.