Although modeling interest rate has been advanced for last decades, there has been little attention to the practical issue to forecast the yield curve. Without using the no-arbitrage approach or equilibrium approach, I examine the term structure of government bond in Korea to forecast interest rates by using Nelson-Siegel curve fitting method. It is proved that the factors of Nelson-Siegel are related to level, slope, curvature in this paper. First, I estimate the non-linear regression model to exam what are adequate values of Nelson-Siegel model. Then I choose a fixed parameter from non-linear regression model. After applying the OLS method with the fixed parameter for each period, I estimate the factors of Nelson-Siegel model. By having the estimates, I propose an autoregressive model to forecast the next interest rate. In conclusion, Nelson-Siegel autoregressive approach has more power to predict the term structure of interest rate in both cases of short term and long term compared to Random walk process.
이자율 예측은 채권 포트폴리오의 가치를 결정하는 핵심 요인일 뿐만 아니라 이자율 파생상품평가 및 리스크 관리에서도 그 중요성은 이루 말 할 수 없다. 그러므로 많은 사람들이 이자율을 예측하기 위한 시도를 해왔지만 놀랍게도 지금까지 실용적인 이자율 예측에 관한 이론적 발전은 없어왔다. 무차익거래모형은 현재 채권가격의 모든 정보가 옳다는 전제하에 출발하므로 이자율 예측과는 거리가 멀다고 할 수 있고, Affine모형으로도 불리는 균형모형은 순간이자율로부터 도출된 이자율 변화율을 사용하여 예측을 시도하지만 Dai and Singleton(2000)은 오직 in-sample에서 만 테스트를 실시하였다.
본 연구에서는 무차익거래모형 또는 균형모형이 아닌 Nelson-Siegel(1987) 모형을 통해 각 시점 별로 세 가지 변수를 사용하여 이자율 기간구조의 모습을 추정하고 이렇게 추정한 3가지 변수를 사용해 out-of-sample에서 이자율 예측을 실시해보고자 한다. 이렇게 추정한 3가지 변수는 이자율 기간구조를 설명하는 level, slope, curvature요인과 밀접한 관계가 있는 것이 본 연구를 통해 보여 보았다.
