This study is based on the Nelson-Siegel model, which includes macroeconomic and financial stress factors rather than models using only potential factors (level, slope, and curves) in the 95% and 99% Value at Risk(VaR). The impact of macroeconomic and financial stress contain significant information about enhancing the VaR forecasting ability of the bond portfolio. We measure 95% and 99% value at risk for three bond portfolios (KODEX 3Year South Korea Treasury Bond, S & P South Korea Bond Index Total Return and KAP BARBELL INDEX) from January 2016 to December 2017. The fit of each model is determined using statistical test method of Christoffersen (1998). As a result, we could get a statistical validation that the value at risk prediction of the model reflecting the macroeconomic and financial stress factors is more accurate than the VaR of the bond portfolio using only the potential factors of the Nelson-Siegel model. Finding shows that the macroeconomic and financial stress effects have significant information that improves the forecasting power of VaR of the bond portfolios.
본 연구는 Nelson-Siegel 모형 기반으로 한국시장에서 채권 포트폴리오의 1일 95% 및 99% Value at Risk(VaR) 예측에 있어 잠재적 요소(수준, 기울기, 곡도)만을 이용한 모형보다 거시경제 및 금융스트레스요소를 포함한 모형이 VaR 예측력을 높인다는 것을 밝힌다. 그리고 거시경제 및 금융시장의 충격이 채권 포트폴리오의 VaR 예측력을 높이는데 있어 유의한 정보를 가지고 있다는 것을 밝힌다. 2016년 1월부터 2017년 12월까지 3개의 채권 포트폴리오(KODEX 국고채 3년, S&P South Korea Bond Index Total Return, KAP BARBELL INDEX)를 대상으로 1일 95% 및 99% VaR예측력을 측정한다. Christoffersen (1998)의 통계적 검증 방법을 통해 모형의 적합성을 판단한다. 그 결과 Nelson-Siegel 모형의 잠재적 요소만을 이용해 채권 포트폴리오의 Value at Risk를 측정하는 것 보다 거시경제 및 금융스트레스요소를 반영한 모형의 VaR예측이 정확하다는 통계적 검증 결론을 얻었으며, 이를 통해 거시경제 및 금융스트레스 영향이 채권 포트폴리오의 VaR 예측력에 유의한 정보를 가지고 있다는 것을 보였다.
