[김형호 CFA(한국채권투자운용 대표)] 채권금리는 주가, 부동산가격, 채권가격 등에 영향을 미치기 때문에 자본시장에서 가장중요한 경제변수라고 할 수 있다.

금리에 영향을 미치는 변수는 물가, 경제성장률(GDP성장률), 환율(경상수지) 등의거시변수(macro variable)이고, 이들 거시변수는매월 또는 매3개월마다 공표된다.

옵션가격결정 등에 주로 사용되는 금리모델 중에서 가장 활용도가 높은 것은 One Factor Model이다. 여기에서 One Factor는 단기금리(short rate)이고, 장기금리는 단기금리와 밀접하게 움직인다고가정한다.

대표적인 One Factor Model은 Mean Reverting Square Root Model인데 단기금리 변동치는 다음과 같이 결정된다.

{r: short rate, dr: change in the short rate, : speed of adjustment, dt: time interval, dz: random process}

이 모델에 의하면 단기금리 움직임은 금리수준, 변동성, 그리고 평균회귀원칙에 따라 결정된다는것이다.

물가, (실질)GDP성장률이 채권금리에 큰 영향을 미치는데 이러한 요인은직접적으로 고려되지 않는다. 따라서 금리모델을 채권금리 전망에 사용하는 것은 무리가 있어 보인다.

그렇다면 채권금리는 어떻게 전망해야 할까? 먼저 채권금리를 다음과 같이 분해할 수 있다.

<채권금리 = 정책금리 + 기간Spread + 신용Spread>

여기에서 정책금리는 한국은행 기준금리로 7일물 국고채담보 RP금리이다. 시장에서는 1일물 국고채 금리로 사용하고 있다.

기간Spread는 1일물 국고채와 기간물 국고채 금리의 차이이다.

예를 들어, 정책금리와 3년물 국고채 금리가 각각 3.5%, 3.6%이면 기간Spread는 0.1%이다.

신용Spread는 동일만기의 신용채권(회사채) 금리와 국고채 금리의 차이이다. 예를들어 잔존만기 3년의 국고채와 효성 회사채 금리가 각각 3.6%, 5.0%이면 효성3년물의 신용Spread는 1.4%이다.

국고채금리는 정책금리와 기간Spread로 구성되어 있고, 회사채는 정책금리, 기간Spread, 신용Spread로구성되어 있다.

따라서 채권금리를 예측하려면 정책금리가 어떻게 될지? 기간Spread가 어떻게 될지? 신용Spread가 어떻게 될지?를예측하면 된다.

회사채의 신용Spread에는 해당 채권의 신용위험 외에 시장의 유동성위험(유동성경색)이 반영되어 있다. 예를 들어, 작년12월 첫째주에 금융시장의 유동성경색이 상당했고, 3개월물GS건설 단기사채의 매도호가는 20%이었다.

당시 3개월물 국고채 금리가 3.5% 수준이었으므로 GS건설의 신용Spread는 16.5%이다. GS건설 신용Spread 16.5%에는 GS건설의 신용위험(credit risk)외에 연말의 극심한 유동성경색이반영되어 있다.

이 때문에 시장에서는 국채금리를 전망하고, 회사채금리는 시장의 유동성위험을 고려해서 판단하고 있다.

국채금리를 전망하기 위해서는 먼저 정책금리가 어떻게 될지? 분석해야 한다. 정책금리(한국은행 기준금리)에 영향을 미치는 변수는 물가, GDP성장률, 환율이라고 할 수 있다.

물가상승은 정책금리 인상요인이고, 반대로 물가하락은 정책금리 인하요인이다.

GDP는 민간소비, 민간투자, 정부지출, 순수출(수출-수입)로 측정할 수 있다. 2022년기준, 민간소비가 GDP에서 차지하는 비중은 약47%를 이다.

GDP 증가는 정책금리 인상요인, 반대로GDP감소는 정책금리 인하요인이다. 민간소비, 민간투자, 정부지출, 순수출이GDP에 영향을 미치고, 다시 GDP는 정책금리에 영향을 미친다. (GDP = 민간소비 + 민간투자 + 정부지출 + 순수출)

환율도 정책금리를 결정에 영향을 미치는 변수이다. 금리가 환율(선물환율)에 직접적으로 영향을 미친다는 이론이 이자율평형이론(Interest Rate Parity)이다. 장기적으로 저금리정책을 고수하고 있는 일본의 Yen/Dollar환율이 양국의 금리차와 반대로 움직이고 있는 점을 보면 금리가 환율결정의 절대적인 변수는 아니라고할 수 있다.

정책금리 다음으로 기간Spread를 예측해야 하는데, 실무적으로는 통계학의 평균회귀원리를이용해서 적정 기간Spread를 산정한다.

우리나라는 2000.7.1일부터 채권시가평가제도를 시행하고 있어서, 일별 기간Spread가 있다. 이를 이용해서 최근5년, 최근10년, 최근20년 등의 기간Spread평균을계산하고, 그 수치를 적정 기간Spread로 사용할 수 있다.

국채금리는 정책금리와 기간Spread로 구성되어 있고, 정책금리는 물가, GDP성장률, 환율(경상수지)에 영향을 받는다.

기간Spread는 평균Spread를 사용한다고 하면 금리전망은 정책금리에대한 전망이다.

우리나라는 2021.8월 정책금리 0.5%에서 2023.1월 3.5%로 인상했다. 최근한국은행에서는 추가적으로 0.25% 인상 가능성을 내비치고 있다. 물가상승세가둔화되고, GDP성장률도 1%대 이하로 하락하고 있는데, 추가적인 정책금리 인상이 가능할까? 의구심이 든다.

Global Supply Chain 붕괴 및 러시아의 우크라이나 침공에 따른 원자재가격 상승으로 인한 정책금리 인상사이클은 어느 정도 마무리되었고, 이후 경기침체에대응하려고 정책금리를 인하할 것으로 전망된다. 이에 따라 채권금리도 일정수준 하락할 것이라는 생각이다.

김형호 CFA(한국채권투자운용 대표) strategy11@naver.com