EME의 유동성 있고 탄력적인 정부 부채 시장을 향하여

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EME의 유동성 있고 탄력적인 정부 부채 시장을 향하여

BIS 분기별 검토  |  

2024년 3월 4일

작성자:  Bernardus F Nazar Van Doornik ,  Jon Frost ,  Rafael Guerra ,  Alexandre Tombini  및  Christian Upper

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• 그래프 뒤의 데이터

지난 20년 동안 신흥 시장 경제(EME)의 정부 부채 시장은 성장하고 성숙해졌습니다. 외국인 투자자의 이러한 시장 참여가 쉬워졌을 뿐만 아니라, 국내 투자자 기반도 더욱 깊어졌습니다. 우리의 조사 결과에 따르면 헤징 시장의 투자자 기반과 규모는 EME 국채 시장의 유동성과 회복력에 영향을 미칩니다. 위기 상황에서는 국내 은행의 존재가 유동성 안정에 도움이 되는 반면, 국내외 비은행은 외부 충격을 전파할 수 있다. 헤징 시장이 더욱 발전된 국가는 큰 충격 이후에도 보다 탄력적인 유동성 상태를 나타냅니다. 1

JEL 분류: D53, E63, G15, G18, H63.

정부 부채 시장은 금융 시스템과 경제 전반에서 중요한 역할을 합니다. 금융 자산의 가격을 책정하는 벤치마크를 제공함으로써 현지 통화로 잘 작동하는 정부 부채 시장은 통화 정책을 더 넓은 경제에 전달하고 회사채 및 기타 시장의 개발을 촉진합니다. 따라서 깊고 유동적인 부채 시장은 금융 시스템의 초석이며, 특히 위기 상황에서도 유동성을 유지하는 경우 더욱 그렇습니다. 2 이와 대조적으로 유동성이 적은 시장은 불리한 충격을 더 빨리 전파하는 경향이 있습니다(예: Boermans et al(2016)).

지난 20년 동안 신흥 시장 경제(EME)의 부채 시장은 성장하고 성숙해졌습니다. 외국인 투자자의 참여가 쉬워졌고, 국내 투자자 기반도 커졌다. 전반적으로 EME는 절대적 측면과 국내총생산(GDP) 대비 상대적 측면 모두에서 선진국(AE)보다 정부 부채 시장이 더 작은 경향이 있습니다( 그래프 1.A ). 이러한 소규모 시장은 일반적으로 유동성이 떨어지는 경향이 있습니다( 그래프 1.B ). 그러나 EME의 금융 시장이 더 크고, 더 광범위하고, 더 유동적으로 성장함에 따라(BIS(2020)) 이는 유동성 조건과 이러한 시장이 충격에 얼마나 회복력이 있는지를 바꿀 수 있습니다.

주요 시사점

• 다양한 투자자 유형의 존재와 헤징 시장의 규모는 EME의 정부 부채 시장의 유동성과 탄력성에 영향을 미칩니다.
• 위기 상황에서는 풍부한 국내 투자자 기반이 EME 채권 시장 유동성을 보호하는 반면 비은행 투자자들은 충격을 악화시킵니다.
• 헤징 시장이 더 깊은 EME는 관찰된 스트레스 상황 동안 다른 EME보다 유동성 조건에 대한 충격을 더 잘 견뎌냅니다.

이러한 배경에서 본 논문은 투자자 기반의 구성과 헤징 시장의 깊이가 EME의 유동성 조건과 현지 통화 국채 시장의 탄력성에 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 이는 평온한 시기와 스트레스를 받는 시기 모두에 적용되지만, 다양한 투자자 그룹의 역할은 달라집니다. 우리는 시장 유동성, 즉 "시장" 가격으로 가격에 최소한의 영향을 미치면서 즉시 거래할 수 있는 능력에 중점을 둡니다. 3 또한 유동성의 탄력성, 즉 유동성 지표가 얼마나 빨리 장기 평균으로 되돌아가는지 살펴봅니다.

이 글은 다음과 같이 구성되어 있습니다. 먼저, 시장 유동성과 회복력을 측정하는 방법과 시간에 따른 AE 및 EME의 추세에 대해 논의합니다. 다음으로, 우리는 시장 유동성에서 투자자 기반과 헤징 시장의 역할을 고려합니다. 그런 다음 정상 및 위기 기간과 세 가지 특정 충격 기간 동안의 시장 유동성에 대한 증거를 제시합니다. 마지막 섹션이 마무리됩니다.

그래프 1

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시장 유동성 및 탄력성 측정

시장 유동성은 다면적인 개념입니다. 가장 기본적인 수준에서는 증권을 거래할 수 있는 용이성을 의미합니다. 실제로 증권을 가격에 부정적인 영향을 주지 않고 대량으로 신속하게 사고 팔 수 있다면 시장은 유동적입니다. 4 우리는 거래 비용(블룸버그의 호가와 매도 호가의 차이를 평균 가격으로 조정)을 고려한 척도를 사용하여 유동성을 측정합니다. 이러한 시세는 단지 암시적일 뿐이지만, 즉 시장 조성자가 이 가격으로 거래하도록 강요하지는 않지만 널리 이용 가능하며 고주파 지표를 합리적으로 잘 대용하는 경향이 있습니다(Schestag et al(2016)). 5

충격을 받은 후 거래 비용이 빠르게 정상 수준으로 돌아오면 유동성은 회복력이 있습니다. 6 우리는 회복력을 매수-매도 스프레드가 장기적인 수준으로 돌아가는 속도, 즉 평균 회귀 속도로 대리합니다. 더 짧은 기간에 대한 추정치는 더 불안정하기 때문에 우리는 이를 1년 기간에 걸쳐 측정합니다. 탄력적인 시장에서는 평균 회귀 속도가 빠를 것으로 예상됩니다.

우리의 측정 결과에 따르면 EME 채권 시장은 AE 채권 시장보다 매수-매도 스프레드( 그래프 2.A )가 더 넓고 회복력이 낮은 경향이 있는 것으로 나타났습니다( 그래프 2.B ). EME 정부 부채에 대한 매수 호가 스프레드는 지난 10년 동안 순환 패턴을 따랐지만 전반적인 추세는 없었습니다. 2013년 테이퍼 탠트럼(Taper Tantrum)과 2020년 3월 코로나19 사태로 인해 급증했습니다. 스프레드의 평균 회귀 정도가 낮은 것으로 알 수 있듯이 탄력성은 AE보다 낮습니다. EME 채권 시장의 유동성 탄력성은 2013년 중반부터 2015년 말까지 증가했지만 원자재 가격 하락으로 인해 2016년에는 감소했습니다. 코로나19 팬데믹 기간 동안 회복력은 AE보다 EME에서 덜 악화되었습니다. 지난 3년 동안 EME와 AE 시장 모두 다시 회복력이 높아진 것으로 보입니다.

유동적이고 탄력적인 정부 부채 시장 개발

유동적이고 탄력적인 정부 부채 시장을 개발하는 것은 정부(부채 관리 사무소 포함)와 중앙은행이 공유하는 핵심 정책 목표입니다(Tombini(2023)). 지난 20년 동안 EME의 금융 시장이 크게 발전하고 외국인 투자자의 접근성이 높아졌음에도 불구하고 7 여전히 AE의 금융 시장보다 뒤떨어져 있습니다. CGFS(2019)는 심층적이고 유동적인 시장을 개발하는 데 중요한 요소에 대한 광범위한 개요를 제공합니다. 이러한 요소는 법의 지배, 효율적인 법률 및 사법 체계와 같은 근본적인 것부터 부채를 다시 사거나 비유동성을 유동적인 발행으로 교환할 수 있는 능력과 같은 기술적인 것까지 다양합니다. EME에서 유동적이고 탄력적인 정부 부채 시장을 개발하는 데 핵심적인 두 가지 요소는 (i) 광범위하고 다양한 투자자 기반과 (ii) 심층적인 헤징 시장입니다.

그래프 2

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투자자 기반의 역할

다양한 투자자 기반은 유동적인 시장의 전제 조건입니다. 왜냐하면 서로 다른 투자 요구, 신념 및 전략으로 인해 모든 시장 참여자가 동시에 매수하거나 매도할 가능성이 낮아지기 때문입니다. 점점 늘어나는 문헌에서는 연기금, 보험 회사 등 장기 투자자가 시장을 안정화할 수 있음을 보여줍니다(Fang et al(2023), Zhou(2024)). 그러나 장기 투자자는 자신의 증권을 거의 판매하지 않습니다. 오히려 그들은 그것을 성숙하게 유지하는 경향이 있습니다. 따라서, 그들은 더 짧은 지평선을 가진 거래자들에 의해 보완될 필요가 있습니다. 여기에는 일부 시장의 레버리지 투자자와 고빈도 거래자가 포함됩니다. 이러한 다양한 플레이어를 하나로 모으려면 시장 중개자가 필요합니다. 특히 은행 8 및 중개소 의 시장 조성자가 필요합니다 . 이들의 주요 기능은 투자자 간의 거래 및 위험 공유를 촉진하는 것입니다.

투자자 기반의 다양화는 국경을 넘어 이루어질 수도 있습니다. 외국인 투자자는 추가 자금을 제공할 뿐만 아니라 국내 투자자와는 다른 상황, 거래 요구 및 기대에 직면하는 경향이 있습니다. 이는 이들의 진입이 시장 유동성과 깊이를 높일 수 있음을 의미합니다(CGFS(2019)). 즉, 외국인 참여가 높으면 시장이 글로벌 위험 요인과 부정적 파급 가능성에 노출되기도 합니다(Carstens 및 Shin(2019), Ho 및 Ho(2022), Zhou(2024)). 글로벌 위험 회피에 대한 충격으로 인해 외국인 투자자들은 국내 상황과 무관한 이유로 EME 자산을 축소하고 처분할 수 있습니다. 외국인의 자산 매각에 개입하고 이를 흡수할 수 있는 선진 국내 투자자 기반이 없으면 이는 채권 가격의 큰 변동으로 이어질 수 있으며, 이는 특히 EME에서 정부 부채 시장의 유동성과 탄력성에 영향을 미칠 수 있습니다.

우리는 Arslanalp와 Tsuda(2014)의 업데이트된 데이터를 바탕으로 16개 EME의 투자자 기반을 분석합니다. 데이터는 정부 부채 투자자를 (i) 국내 은행, (ii) 국내 비은행, (iii) 중앙은행, (iv) 외국 은행, (v) 외국 비은행 및 (vi)의 6개 그룹으로 분류합니다. ) 외국 공식 기관. 9 이러한 범주 중에서 비은행에는 연금 기금, 보험 회사, 뮤추얼 펀드, 헤지 펀드, 자기 거래 회사 및 은행이 아닌 기타 투자자와 같은 기관 투자자 등 특히 다양한 참가자 그룹이 포함됩니다. 10

그래프 3

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투자자 기반의 구성과 국가 및 기관 유형에 따른 다양화는 EME와 시간에 따라 크게 다릅니다( 그래프 3 ). 대부분의 국가에서 국내 비은행은 가장 중요한 투자자 그룹입니다. 그러나 예외가 있습니다. 예를 들어, 중국과 터키에서는 국내 은행이 정부 부채의 가장 중요한 보유자입니다. 칠레, 콜롬비아, 루마니아, 페루에서는 외국 비은행입니다. 국가별로 공통적으로 나타나는 점은 국내 중앙은행, 특히 외국 공직 부문의 보유 자산이 (국내 및 해외) 민간 지위에 비해 적다는 것입니다. 일부 부채 시장, 특히 콜롬비아, 인도네시아, 필리핀, 폴란드에서는 시간이 지남에 따라 투자자 기반이 더욱 다양해졌습니다. 인도, 멕시코, 중국 등 다른 시장에서는 다양성이 덜했습니다. 11 마지막으로, 외국 은행은 EME에 대한 참여가 가장 낮은 그룹으로, 표본에서 전체 정부 부채 보유의 평균 1.1%를 차지합니다.

헤징 시장

시장 유동성은 repo 및 파생상품과 같은 보완시장의 존재 및 규모에 따라 달라집니다. 환매조건부채권(Repos)은 투자자들이 현금이 필요할 때 보유 증권을 매도하는 대신 차입할 수 있도록 허용합니다. 또한 증권 딜러가 거래 재고에 자금을 조달하고, 장기 투자자가 보유한 증권을 거래에 재사용하고, 증권 포트폴리오를 활용할 수 있도록 함으로써 보다 직접적으로 유동성 제공을 지원합니다(CGFS(2017, 2019)). 파생상품을 이용하면 투자자는 기초 채권 시장에서 거래하는 대신 환율 및 이자율 위험에 대한 노출을 조정할 수 있습니다. 12

보완적 시장의 발전에는 장점이 있지만 고려해야 할 특정 우려 사항도 제기됩니다. repo는 단기적인 경향이 있기 때문에 자금 조달을 위해 repo에 의존하면 만기가 단축되고 롤오버 위험이 높아집니다. 또한 레버를 과도하게 올리는 데 사용될 수도 있습니다. 이는 경기순응성을 야기하여 특히 기초 담보가 비유동적인 경우 금융 안정성 위험을 증가시킬 수 있습니다(CGFS(2017)). 마찬가지로 파생 상품은 외부 충격을 완화하는 대신 전달할 수 있습니다.

추가 읽기

• 유동적이고 잘 작동하는 국채 시장을 위한 정책
• 누가 국채를 보유하고 있으며 그것이 중요한 이유
• 실행 가능한 자본시장 구축

Repo 시장에 대한 포괄적인 데이터는 쉽게 이용 가능하지 않습니다. CGFS(2017)에 따르면 2016년 중반 기준 전 세계적으로 국채를 대상으로 한 repo 및 역repo 거래 규모가 약 12조 달러에 달했습니다. 이 중 거의 9조 달러가 국채로 담보되어 있었습니다. 전 세계 전체에서 EME가 차지하는 비중은 작지만, 일부 EME는 상당한 규모의 repo 시장을 보유하고 있습니다. 예를 들어 멕시코의 경우 2016년 중반 기준 repo 발행 규모는 국채 발행 규모의 21%에 달했는데, 이는 대부분의 AE와 일치했다(CGFS(2017)).

지난 10년 동안 통화 및 금리 위험을 헤지하는 시장의 성장은 EME의 전체 정부 부채 증가를 따라잡지 못했습니다( 그래프 4.A ). 이들 시장은 달러 규모와 GDP 대비 측면에서 계속해서 성장했지만, 파생상품 거래액은 미지급 정부 부채를 기준으로 표현했을 때 감소했습니다(후자의 강한 증가로 인해). 일부 EME는 비교적 깊은 시장을 보유하고 있지만 AE 동료에 비해 뒤처져 있습니다( 그래프 4.B ).

헤징 시장을 발전시키는 데 있어 일반적인 장애물은 특정 위험에 대해 스스로 헤지를 하려는 플레이어와 상대방을 선택할 준비가 되어 있는 플레이어 사이의 불균형입니다. 환율, 금리 위험 등 거시경제적 위험은 분산화가 쉽지 않기 때문에 금융중개기관은 그러한 위험에 반대 방향으로 노출된 투자자에게 자신의 포지션을 전가할 수 없는 한 적절한 보험을 판매할 준비가 되어 있지 않은 경우가 많습니다. 어퍼와 발리(2016)). 13 , 14

그래프 4

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불리한 유출 이후의 유동성

다양한 투자자 그룹은 평온한 시기와 위기 상황에서 국채 시장 유동성을 보호하거나 침식할 수 있습니다. 더욱이, 큰 충격은 헤징 시장의 깊이에 따라 EME의 유동성에 다르게 영향을 미칠 수 있습니다.

투자자의 유형

투자자 기반의 구성은 시장 유동성이 외부 충격에 어떻게 반응하는지에 영향을 미칩니다. 다양한 투자자의 역할은 평온한 기간과 스트레스 기간 사이에 다양합니다. 후자는 시카고 보드 옵션 거래소 변동성 지수(VIX)가 분포의 75번째 백분위수를 넘는 기간으로 정의됩니다. 16개 EME에 대한 15개의 패널 지역 전망(Jordà(2005))은 글로벌 쇼크에 대한 척도로서 VIX의 증가가 국채 시장의 유동성 악화(즉, 스프레드 확대)와 연관되는 경향이 있음을 보여줍니다. 16 VIX의 표준편차 1 증가는 평온한 시기의 스프레드가 0.7bp 확대되고 어려운 시기에는 6.7bp 확대되는 것과 관련이 있습니다. 이는 우리 샘플에서 평균 6.5bp의 매수-매도 스프레드 수준과 관련이 있습니다.

그래프 5

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평온한 시기에 외국인 비은행 투자자의 비중이 높을수록 VIX 변화가 유동성에 미치는 영향이 소폭 증가하는 경향이 있습니다. 외국인 투자자의 비중이 1% 포인트(pp) 높을수록 VIX 표준편차가 1 증가한 후 매수-매도 스프레드가 추가로 0.2bp 확대되는 것과 관련이 있습니다( 그래프 5.C ). 이와 대조적으로 국내 은행의 비중이 높을수록 VIX 증가가 유동성에 미치는 영향이 감소하지만 그 결과는 통계적으로 유의하지 않습니다( 그래프 5.A ). 평온한 기간에 국내 비은행 투자자의 역할은 중립적입니다( 그래프 5.B ). 17 이러한 결과는 외국인 투자자가 충격을 증폭시킬 수 있다는 문헌과 대체로 일치합니다.

위기 상황에서는 국내 은행의 비중이 커질수록 유동성이 안정화되는 경향이 있는 반면, 비은행(국내 및 외국 모두)의 비중이 커지면 유동성 부담이 증폭되는 경향이 있습니다( 그래프 5.D, 5.E 및 5.F ). 국내 은행의 점유율이 1pp 높을수록 VIX의 1표준편차 변화에 따른 영향이 0.6bp( 그래프 5.D ), 즉 10분의 1만큼 감소합니다. 이와 대조적으로 국내 및 해외 비은행 비중이 비슷하게 높을수록 이를 각각 0.7bp, 0.9bp 증폭시킵니다( 그래프 5.E 및 5.F ). 18 불행하게도 우리는 어떤 유형의 비은행 투자자가 이러한 결과를 설명할 수 있는지, 즉 보험 회사, 뮤추얼 펀드, 헤지 펀드, 자기 거래 회사 등인지 구분할 수 없습니다.

헤징 시장의 깊이

헤징 시장이 잘 발달된 EME의 유동성이 큰 충격에 더 탄력적으로 대처할 것이라고 믿을 만한 충분한 이유가 있습니다. 이를 살펴보기 위해 2008년 금융위기, 2013년 테이퍼탠트럼, 2020년 코로나19 팬데믹 전후 90일간의 유동성을 비교한다.

입찰-요청 스프레드는 세 에피소드 모두에서 확대되었습니다. 가장 작은 효과는 리먼 브라더스 파산 이후 약 1bp로 나타났습니다( 그래프 6.A ). 가장 높은 수치는 2013년 테이퍼 탠트럼(Taper Tantrum)과 코로나19 대유행 이후 거의 3bp로 나타났습니다( 그래프 6.B 및 6.C ). 테이퍼 탠트럼(Taper Tantrum)과 코비드-19(Covid-19) 팬데믹 기간 동안 헤지 시장의 깊이가 중간 이하인 EME의 스프레드는 더욱 크게 확대되었습니다(각각 약 3bp 및 4bp). 더욱 발전된 보완 시장을 갖춘 EME에서는 특히 코로나19 팬데믹 기간 동안 채권 시장의 혼란 속에서 유동성 조건이 더욱 탄력적으로 나타났습니다.

그래프 6

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결론

유동적이고 탄력적인 정부 부채 시장은 금융 시스템의 원활한 기능을 보장하는 데 핵심입니다. 시장 기능이 유출로 인해 쉽게 타격을 받을 수 있는 EME에서는 특히 그렇습니다. EME의 국채 시장은 AE의 국채 시장보다 유동성이 떨어지는 경향이 있으며, 중단 후 유동성이 "정상" 가치로 돌아가는 데 더 오랜 시간이 걸립니다.

우리의 주요 기여는 투자자 기반과 헤징 시장의 규모가 EME의 유동성 행동에 어떻게 영향을 미치는지 보여주는 것입니다. 채권시장이 유출 위험에 처해 있고 유동성이 가장 가치 있는 위기 상황에서 국내 은행은 유동성 조건의 안정성을 지원하는 반면, 국내외 비은행은 유동성이 덜 안정적입니다. 동시에 잘 발달된 헤징 시장을 갖춘 EME는 큰 충격에 더 탄력적으로 대처하는 것으로 보입니다. 이 기사의 결과는 금융 이론 및 이전 증거와 일치합니다. 이는 EME가 다양한 투자자 기반을 육성하고 상호 보완적인 시장을 개발하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.

앞으로 더 많은 연구를 할 수 있는 방법이 많이 있습니다. 특히, 시간이 지남에 따라 국가별로 repo 및 파생상품 시장에 대한 데이터를 수집하고 평가할 수 있는 범위가 있습니다. 특히 비은행 부문과 거주 국가 내에서 부채 보유에 대한 전체 내역을 수집하는 것도 유용할 것입니다. 이는 연구자들이 다양한 비은행 투자자의 행동과 영향을 조사하는 데 도움이 될 것입니다(이 호의 McGuire et al(2024)도 참조). 마지막으로, 더욱 세분화된 데이터를 기반으로 특히 위기 상황에서 시장 유동성 측정을 더욱 개선할 수 있는 여지가 있습니다.

참고자료

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기술 부속서

그래프 2.A–B: 16개 EME(BR, CL, CN, CO, HU, ID, IN, MX, MY, PE, PH, PL, RO, TH, TR 및 ZA)와 7개 AE(AU)에 대한 단순 평균 , CA, DE, FR, GB, JP 및 US).

그래프 2.B: 탄력성 측정은 O'Sullivan et al(2024)을 기반으로 합니다. 값이 높을수록(낮을수록) 로그의 3년 평균에 대한 스프레드 조정이 더 빠르다는(느리게) 의미합니다.

그래프 4.A–B: 장내 파생상품을 포함한 현물 및 파생상품 시장의 일일 평균 거래액. 매출액은 통화를 발행하는 국가의 정부 부채에 따라 조정됩니다.

그래프 4.A: 16개 EME 통화에 대한 동일 가중 평균 수치.

그래프 5.A~F: 데이터가 제공되는 2004년 1분기부터 2022년 4분기까지 16개 EME에 대한 현지 패널 전망의 누적 반응. 우리는 동일한 변수, 로그의 VIX, 투자자 유형의 점유율, VIX와 투자자 유형의 상호작용 기간, 수익률 수준, 정책 금리, GDP 대비 정부 부채 비율, 헤징 시장 규모 및 보유 자산의 HHI를 포함하는 통제 벡터입니다. 회귀에는 고정 효과와 Driscoll 및 Kraay 표준 오류가 포함되어 단면적 종속성을 설명합니다. 고요한(스트레스) 체제는 VIX가 장기 75번째 백분위수 아래(위)에 있을 때 정의됩니다.

그래프 6.A–C: 세 번의 충격 전후 90일 기간 동안 국가 고정 효과를 적용한 5년 국채의 매도 호가 스프레드 일일 데이터에 대한 패널 추정치입니다. 국가별로 분류된 표준 오류입니다. 대규모(소규모) 헤징 시장 그룹을 보유한 EME는 16개 EME의 표본 중앙값보다 높은(아래) 국가로 정의됩니다. 금융위기는 2008년 9월 15일, 테이퍼 탠트럼은 2013년 5월 22일, 코로나19 팬데믹은 2020년 3월 11일까지다.

부록: 측정 및 계량경제적 접근탄력성 측정

O'Sullivan et al(2024) 및 이전 연구에 따라 우리는 다음 방정식으로 추정된 유동성의 평균 회귀 속도로 탄력성을 측정합니다 .

여기서 L t 는 t 일의 매수-매도 스프레드를 나타내고 , Φ는 장기 유동성 가치, k는 이 값에 대한 조정 속도, E t는 정규 분포 백색 잡음 오류를 나타냅니다. 조정 매개변수 k 의 속도가 높을수록 탄력성이 높다는 것을 나타냅니다.

경험적으로 우리는 과거 유동성 변화를 모델의 보충 설명 변수로 통합하여 잔차의 계열 상관 관계를 해결합니다. 20 각 국가의 벤치마크 채권에 대해 일일 유동성 데이터를 사용하여 다음과 같은 실증 모델을 추정합니다.

여기서 t는 시간 지수를 나타내고 Y는 로그 평균에 대한 매수-매도 스프레드의 상대적 측정값을 나타내며 종속 변수 ΔL/Y i.t 는 장기 벤치마크에 대한 스프레드를 나타냅니다. 마지막으로 Vol은 동일한 만기의 채권의 변동성을 나타냅니다.

탄력성 측정이 견고하도록 하기 위해 음수 값을 0으로 설정했습니다. 이는 분석에서 탄력성 특성을 보다 의미 있고 현실적으로 표현하는 데 도움이 됩니다.

다양한 유형의 투자자가 유동성에 미치는 영향 측정

우리는 글로벌 충격이 EME 유동성 조건에 미치는 영향을 추적하기 위해 지역 예측(Jordà(2005))을 통해 임펄스 응답 함수를 추정합니다. 우리는 상호작용 용어를 사용하여 다양한 투자자 그룹의 존재에 따라 이것이 어떻게 형성되는지 평가하고 평온한 기간과 스트레스 기간을 구분합니다. 구체적으로 다음 방정식을 추정합니다.

여기서 Y i,t+h는 0~4분기까지 h 분기 동안 5년 만기 국채의 매수-매도 스프레드의 누적 효과입니다 . Y i,t-1은 매수-매도 스프레드의 지연을 나타냅니다. V1X t 는 VIX의 로그입니다. Inv i,t 는 투자자 유형입니다 . X it-1은 5년 만기 국채 수익률 수준, 정책 금리, GDP 대비 정부 부채 비율, 헤징 시장 규모 및 보유 자산의 HHI를 포함하는 4가지 시차가 있는 국내 변수의 벡터입니다. R은 관심 영역(평온한 시간과 스트레스를 받는 시간)을 나타냅니다.

스트레스 체제는 VIX 수준이 상위 사분위수에 있을 때의 관찰을 다루고, 평온 기간 체제는 VIX가 상위 사분위수 미만일 때의 데이터를 고려합니다. 우리는 VIX와 투자자 유형 간의 상호작용 계수 β 4 에 관심이 있습니다. 회귀에는 국가 고정 효과가 포함됩니다. 표준 오차는 2004년 1분기부터 2023년 4분기까지 분기별로 관찰한 16개 EME 패널에 대해 국가별로 클러스터링되었습니다. 충분한 자유도를 유지하기 위해 한 번에 하나의 투자자 그룹을 입력했습니다.

다양한 규모의 헤징 시장을 갖춘 EME의 유동성에 대한 외생적 충격의 영향 측정

우리는 표본에 포함된 모든 EME의 매수-매도 스프레드에 대한 세 가지 다른 충격의 영향을 추정합니다. 그런 다음 헤징 시장이 중앙값보다 크거나 작은 사람들을 구별합니다. 이를 위해 다음 방정식을 사용합니다.

여기서 y 는 5년 만기 국채 수익률의 매도 호가 스프레드이고 EME는 모든 EME 또는 헤징 시장이 크거나 작은 EME를 나타냅니다. 충격 t 는 각 스트레스 기간 이후 90일 기간 동안 1과 동일한 더미입니다. 회귀에는 국가 고정 효과가 포함됩니다. 표준 오류는 각 충격 전 90일 및 충격 후 90일 기간을 갖는 16개 EME 패널에 대해 국가별로 클러스터링됩니다.

1    본 기사에 게재된 의견은 저자의 의견이며, 국제결제은행의 의견을 반드시 반영하는 것은 아닙니다. Ryan Banerjee, Claudio Borio, Gaston Gelos, Bryan Hardy, Peter Hördahl, Benoît Mojon, Gabor Pinter, Andreas Schrimpf, Ilhyock Shim, Shin Song Shin, Vladyslav Sushko, Philip Wooldridge 및 BIS 대표 사무소의 세미나 참가자들에게 감사의 말씀을 전합니다. 유용한 의견과 제안을 보내주신 아메리카 대륙, 편집 지원을 보내주신 Alison Arnot입니다.

2    위험 프리미엄의 급증은 스트레스가 EME에 전달되는 데 중요한 역할을 합니다(Aguilar et al(2023)). 어느 정도 강력한 유동성은 글로벌 금융 상황이 긴축되는 동안 EME 국채 시장이 이러한 급등으로부터 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.

3    이는 기본 수요와 공급을 반영하는 가격으로 자금을 조달할 수 있는 능력을 의미하는 자금 유동성과 구별되지만 밀접하게 관련되어 있습니다.

4 보다 기술적으로는 견고성(거래 가격이 중간 시장 가격에서 얼마나 벗어나는가),깊이(현재 시장 가격에 영향을 주지 않고 거래할 수 있는 거래량),탄력성(거래의 가격 변동이 사라지는 속도)을   구분할 수 있습니다.. CGFS(2000)를 참조하세요.

5    대체 조치에는 광범위한 국가에서 사용할 수 없는 데이터가 필요한 경향이 있습니다. 여기에는 거래량에 대한 정보를 요구하는 Amihud(2002) 비유동성 측정과 주문장 데이터를 기반으로 하는 경향이 있는 시장 미세 구조 문헌에서 사용되는 미시 기반 측정이 포함됩니다. 더욱이 일일 가격을 기준으로 한 측정값은 공시 스프레드를 크게 능가하지 않습니다. Schestag et al(2016)은 Bloomberg 매수-매도 스프레드와 주문장 데이터로 구성된 유동성 게이지 간의 상관관계가 월별 빈도로 약 0.7~0.8임을 보여줍니다.

6    탄력성에 대한 우리의 정의는 일반적으로 일시적인 불균형 이후 주문장이 보충되는 속도를 나타내는 시장 미세구조 문헌에서 일반적으로 사용되는 정의와 다소 다릅니다(Harris(1990)).

7    동남아시아국가연합(ASEAN), 중국, 일본, 한국이 2002년 12월에 출범한 아시아 채권시장 이니셔티브(Asian Bond Markets Initiative)가 좋은 예입니다. 이 계획은 아시아 차용자들을 위한 장기 자금 조달의 원천으로서 국내 채권 시장의 발전을 촉진했습니다. 또한 거주자 및 비거주 투자자 모두를 위한 새로운 자산 클래스로 현지 통화 채권을 홍보했습니다. ASEAN 국가의 GDP 대비 현지 통화 정부 부채는 2004년 12월 30%에서 2023년 9월 37%로 증가했습니다.

8    엄밀히 말하면 이는 은행의 거래자산에만 적용됩니다. 은행은 또한 투자 목적으로 또는 규제 기준을 충족하기 위해 정부 증권을 보유하며, 종종 만기까지 보유합니다.

9    보유 데이터를 사용하면 현지 통화 또는 외화 채권, 은행 대출 등 다양한 금융 상품을 구별할 수 없습니다. 우리는 데이터에 보고된 보유 지분이 표본에 포함된 대부분의 국가에서 공공 부채의 대부분을 차지하는 현지 통화 채권에 적용된다고 가정합니다.

10   Fang 외(2023) 및 Zhou(2024)는 유로 지역의 다양한 유형의 비은행이 상당히 다르게 행동할 수 있음을 보여줍니다.

11   우리는 Herfindahl-Hirschman index(HHI) 프록시를 사용하여 다각화를 측정합니다. 이는 각 투자자 그룹의 시장 점유율 제곱의 합과 같습니다. 6개 그룹의 범위는 1,667에서 10,000까지이며, 값이 낮을수록 다양성이 더 크다는 의미입니다.

12   예를 들어 외국인 투자자가 헤지할 수 있도록 허용하여 통화 위험을 줄이는 것은 시장의 탄력성을 높여야 합니다. 위기 상황에서 EME 국채 스프레드 확대는 주로 통화 위험 프리미엄의 증가를 반영합니다(Ho and Ho(2022)).

13   국내 투자자의 중요성을 보여주는 흥미로운 사례는 칠레입니다. 칠레에서는 현지 연기금이 대규모 해외 자산을 보유하고 있으며 이를 국내 통화로 헤지해야 했습니다. 이로 인해 그들은 칠레 페소로 표시된 자산에 대한 투자를 헤징하는 외국인 투자자의 자연스러운 거래상대방이 되었습니다(Avalos 및 Moreno(2013)). 코로나19 사태에 따른 대규모 연기금 인출로 연기금의 해외자산 보유액이 감소했다. 이는 향후 안정제 역할을 하는 능력을 감소시킬 수 있습니다(Aldunate 외(2023)).

14   BIS(2022)는 아시아 EME의 파생상품 활동을 방해해 온 기타 요인과 이 지역의 헤징 시장을 개발하기 위한 정책 조치에 대해 논의합니다.

15   VIX는 불확실성과 위험 혐오의 혼합체이며 글로벌 위험 가격의 척도로서 실증적 연구에서 널리 사용됩니다(Bekaert and Hoerova(2014)). VIX의 높은 수치는 투자자 축소 기간 및 위험 자산 유출과 관련이 있는 경향이 있습니다.

16   자세한 내용은 부록을 참조하세요.

17   평온한 기간과 스트레스 기간 사이의 경계를 중앙값으로 설정하면 국내 투자자의 영향에 대한 통계적 유의성과 크기가 증가합니다. 이 경우 국내 은행과 비은행 모두 VIX 상승 효과를 약화시키는 반면, 외국 비은행 투자자들은 VIX 상승 효과를 계속 증폭시킨다. 우리는 국내 중앙은행, 외국 은행, 외국 공무원 부문에 대해 유사한 반응을 추정하지 않았습니다. 왜냐하면 총 보유액에서 이들이 차지하는 비중이 매우 작은 경향이 있기 때문입니다.

18   이러한 결과는 임계값의 변화, 위험의 글로벌 가격에 대한 대체 측정의 사용, VIX 변화, 투자자 유형 및 높은 금융 스트레스 체제의 더미 변수에 대한 삼중 상호 작용 항의 사용에 크게 견고합니다. .

19   이는 ECM(오류 수정 모델)과 다르지만 유사합니다. ECM에서 오류 수정은 장기 균형에서 마지막 기간의 편차와 관련이 있으며 단기 역학에 영향을 미칩니다.

20   이 단계는 매개변수k.

저자 소개

베르나두스 F 나자르 반 도어닉

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