미래의 $1가 현재 얼마만큼의 가치를 지니는지->중요개념
기간마다 할인율 다름 짧은 기간일수록 높은 가치
같은 기간이라도 다른 시점에 계산하면 할인율 차이가 발생 (이유 중 하나: 인플레이션)
-> 기대 인플레이션이 상승하면 할인율은 올라감
투자자들은 화폐 가치 손실을 보상받기 위해 할인율이 높아지기를 바라기 때문
할인율과 달리 compounding frequency에 영향을 받기 때문에 좀 더 복잡함
compounding frequency
: 연에 이자를 몇번 지급하는지 -> 72의 법칙, 복리효과
할인율 이자율 복리계산빈도는 서로 밀접한 연관이 있음
-> 복리계산빈도와 이자율이 정해지면 할인율을 구할 수 있음
복리계산빈도 중에서도 semi-annual
과 continuous
가 중요함
semi-annual은 standard benchmark / continuous는 분석상 편의를 제공
복리계산빈도와 독립적으로 이자율과 할인율은 같음
만기가 짧을수록 화폐의 시간가치는 증가한다. 즉, 오랜 기간 보유할수록 보상이 증가함.
시간가치
= 현재의 돈이 더 중요함 -> 만기가 길어지면 그만큼 보상을 많이해야함.
term structure of interest rates(이자율 기간 구조)
: 현물 이자율과 만기사이의 관계를 나타냄
서로 다른 만기에서 유사한 품질의 수익률, 만기별로 각기 다른 금리에 대한 구조
increasing
(typical), decreasing
, hump
, inverted hump
등의 패턴이 있음
spot rate
: 현물의 대출금리이며 대출자가 오늘 돈을 빌린 사람에게 제공하는 금리
기간 스프레드, 기울기
: 각기 다른 만기(long-term과 short-term)에 대한 채권의 수익률 차이
기대 인플레, 기대 성장률, 리스크 감수 태도 등에 영향을 받음
-시간 경과에 따른 이자율 기간 구조
할인율 요소로서 이자율 기간 구조는 t에 영향을 받는다.-> 특정 시점에 따라 구조가 다양하며 모양 또한 다르다
무이표채
로 이표채
를 만들 수 있으며 이러한 방식은 분석과정에서 매우 유용하게 사용됨
무이표채의 가격 < 이표채의 가격
같은 방식으로 이표채에서 무이표채의 가격을 구할 수 있음
많은 양의 데이터가 존재한다면 모든 만기에 대한 무이표채 수익률, 할인률을 구할 수 있으며
이러한 방식을 부트스트랩 방법이라고 함.
모든 채권의 데이터가 이용가능해야한다는 단점이 있음
-기대수익률과 YTM
YTM(만기수익률)
: 채권을 만기까지 보유하였을때의 기대수익률, 보유기간 중 발생이자는 재투자
이표채의 투자 수익률을 측정하는 대표적인 방법
수익률곡선이 평평하지 않으면, 다양한 만기에 따른 이자율은 각기 다르며 각각의 이자율은 만기수익률과 다름
YTM: 현금 흐름의 현재가치와 현재 가격을 같게 만드는 할인율 = 이자율 + a
같은 만기를 가지고 서로 다른 표시 이자를 가진 각 상품의 만기 수익률은 다름
T-bills: d = (100-P(t,T))/100 * (360/n)
T-notes(w/ coupon & T-bond): invoice price = quoted price + accrued interest
이표채의 경우 구매시점에서 남은 표시 이자에 대한 자격만을 가지게 됨
s=0일 경우, 다음 지급일 직후에도 액면가와 동일한 가치를 가진다는 것을 이용
spread가 존재할 경우, zero spread 일때의 가치 + fixed coupon s (s*sum(Z(0,t)))
금리가 올라갈수록 더 적은 이자를 지급
고정금리채권 long, 변동금리채권 short, 무이표채 long을 통해 복제 포트폴리오를 만든다.
레버리지 상품도 존재
레버리지 만큼 고정금리채권과 변동금리채권을 더 구매하여 포트폴리오를 구성하면 완성
Bootstrap: 가장 짧은 만기의 상품부터 시작하여 각각의 순차적 할인 요소를 반복하여 찾는다.
간단하고 직관적이며, 시장 관측치에 기반하여 실제가격과 근접한 값을 얻을 수 있다.
결측치나 이상치로 인한 노이즈가 발생하기 쉬우며, 지속되지 않을 수 있다.
Regressions: 가격과 이자율 사이의 관계를 선형 함수로 모델링
계산이 간단하고 결과 해석이 쉽다.
비선형 관계이거나 차원이 복잡한 경우 정확도가 떨어진다.
Curve Fitting
-Nelson Siegel(넬슨 시겔)
-Splines(스플라인 사용)
공감하며 읽었습니다. 좋은 글 감사드립니다.