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학술논문

신용위험이 채권수익률 스프레드에 미치는 영향에 관한 연구

이용수 36

영문명
How well does Credit Risk Explain the Corporate-Government Yield Spread?
발행기관
한국자료분석학회
저자명
이현석(Hyonsok Lee) 정미화(Mihwa Chung)
간행물 정보
『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.12 No.1, 399~412쪽, 전체 14쪽
주제분류
자연과학 > 통계학
파일형태
PDF
발행일자
2010.02.28
4,480

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1:1 문의
논문 표지

국문 초록

본 연구는 Collin-Dufresne & Goldstein(2001, 이하 CDG)와 Longstaff & Schwartz(1995, 이하 LS)를 바탕으로 신용위험의 설명력을 분석하고 있다. 이를 위해 2008년 회사채 등급 평가를 받은 우리나라 96개 기업을 대상으로 3년 만기 이표채에 대한 신용스프레드를 추정한 후 실제 스프레드와 비교했다. 모형을 위한 모수는 2001년부터 2008년까지의 연간 재무제표와 일별 무위험이자율 자료, 2008년 당해 연도의 각 기업의 일별 주가자료 등을 사용하여 추정하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 확률적 이자율 모형이 확정적 이자율 모형에 비해 실제 스프레드에 대한 설명력이 높다. 둘째, 신용등급이 낮을수록 기업별 스프레드의 분산이 커진다. 셋째, CDG에 의한 LS 수정 모형은 다른 모형에 비해 실제 스프레드를 과소 추정한다. 마지막으로 CDG와 LS 모형에서 장기 평균 부채비율과 현 시점의 부채비율, 자산수익률의 변동성 등이 신용 스프레드의 결정에 중요한 영향을 미치고 있음을 발견하였다.

영문 초록

The purpose of this study is to empirically calibrates credit risk models of CDG(2001) and LS(1995). We focus on the 96 Korean companies with bond’s credit ratings in 2008 and compare predicted credit spreads with practical spreads of 3-year coupon bonds. Parameters for each model are calibrated with the following data, yearly financial statements and daily interest rate of 3-year government bonds from 2001 to 2008 and daily stock prices in 2008. Summarizing overall results are as follows. First, the assumed stochastic interest process models have better explaining power for real spreads. Second, the variances of credit spreads in the lower credit grade are increasing than the higher credit grade. Finally, we find that long-term leverage, present leverage ratio and asset volatilities are very important in structured models of CDG and LS.

목차

1. 서론
2. CDG와 LS의 구조모형
3. 신용모형 모수의 추정
4. 신용스프레드 추정 결과
5. 결론 및 요약
참고문헌

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APA

이현석(Hyonsok Lee),정미화(Mihwa Chung). (2010).신용위험이 채권수익률 스프레드에 미치는 영향에 관한 연구. Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS), 12 (1), 399-412

MLA

이현석(Hyonsok Lee),정미화(Mihwa Chung). "신용위험이 채권수익률 스프레드에 미치는 영향에 관한 연구." Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS), 12.1(2010): 399-412

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