회사채 시장의 특성과 신용스프레드의 결정 요인 - KIF · 2017-01-31 · 3) 수집한 거래건별 정보는 다음과 같다. 거래된 채권의 발행정보로서,

* 이 연구는 2007학년도 남 학교 학술연구조성비에 의한 것이다. 유익한 논평과 지 을 해 주신

한국은행 융경제연구소 주최 세미나 참여자들과 익명의 심사자들, 그리고 융연구원의 하민진

연구원의 도움에 감사를 드린다.

** 남 경제 융학부 조교수(Tel: 053-810-2713, E-mail: [email protected])

*** 한국 융연구원 연구 원(Tel: 02-3705-6354, E-mail: [email protected])

회사채 시장의 특성과 신용스 드의 결정 요인*

원승연**․이건범

***

＜요 약＞

본 연구는 최근 신용스 드의 지속 인 하락에 한 구조모형의 설명력 한계를 보

완하는 데 그 목 을 갖고 있다. 구조모형은 신용스 드를 신용 험 기업 고유의

특성을 심으로 설명하고 있으나, 동 모형에 의한 신용스 드 추정치는 실제 신용스

드와 상당한 괴리가 있다. 그러나, 본 연구는 신용스 드의 결정 요인으로서 채권

시장의 특성을 고려해야 함을 지 하고, 이러한 채권시장의 특성에 한 고려가 구조모

형에 의한 신용스 드의 설명력 괴리를 축소할 수 있음을 보여주고 있다.

한국의 회사채 신용스 드를 상으로 한 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 첫째,

개별 채권의 유동성 회사채 수 요인 등 회사채 시장의 고유한 특성이 신용스 드

를 결정하는 주요 요인으로 작용한다. 그리고 이들 채권시장의 특성을 추가한 모형은 기

존의 구조모형에 비하여 신용스 드를 보다 잘 설명하 다. 둘째, 최근 한국에서 신용

스 드가 지속 으로 하락한 원인은, 기업의 재무구조 개선과 같은 기업의 신용 험

하락보다는 회사채의 상 공 부족이나 융기 의 투자방식 환과 같은 채권시장

의 특성 변화 다.

핵심주제어 : 신용스 드, 회사채, 유동성, 채권시장, 신용 험

JEL 분류기 : G1

Ⅰ. 머리말

회사채의 신용스 드는 지속 으로 축소되어 왔다. 3년 만기 A- 채권의 평가

리를 기 으로 할 때, 2001년 197bps 던 신용스 드는 2006년말 재 72.7bps

로 크게 축소된 상황이다. 신용스 드를 결정하는 가장 주요한 요인을 신용 험

84 金融硏究 21권 2호

이라고 본다면, 이러한 신용스 드의 축소가 기업의 재무구조 개선과 신용 험

의 하락에 따른 것임은 분명하다. 그러나, 과연 이러한 신용스 드의 축소를 채

권 발행 기업의 신용 험으로 충분히 설명할 수 있는 것인가?

기존의 연구결과를 보면, 재의 회사채 신용스 드는 회사채가격 모형의 설

명에 비하여 상 으로 낮은 수 이다. 달리 말하면, 재의 회사채가격 모형은

신용스 드를 과 평가하는 경향이 있다. 이러한 실제 스 드와 모형의 추정

결과 간의 차이는 어디에서 비롯된 것인가? 신용스 드 모형이 하게 설정되

지 못한 탓인가 아니면 신용 험을 주된 신용스 드의 결정요인으로 생각하는

구조모형 자체의 한계에서 비롯된 것인가?

신용스 드의 정성에 한 의문은 최근 2~3년간 채권시장의 참여자들에게

도 공통된 것이었다. 많은 채권시장 참여자들이 기업의 재무구조 등을 감안할 때

신용스 드가 지나치게 낮다고 단하 음에도 불구하고, 신용스 드는 상승

하지 않았다. 많은 참여자들의 우려에도 불구하고 회사채에 한 수요는 지속되었

고, 채권운용 수익률의 성과 분해 결과는 회사채의 비 이 상 으로 높았던 포

트폴리오가 수익이 높았음을 보여주었다.

본 연구는 최근 신용스 드의 움직임과 이론 과 평가 간의 격차를 설명하

는 데 그 목 이 있다. 우리는 신용스 드가 신용 험뿐만 아니라, 채권시장의

고유한 특성, 구체 으로 채권시장의 유동성과 수 요인에 의해서도 결정된다고

단한다. 그리고 이러한 채권시장의 요인이 최근 나타나고 있는 신용스 드의

하락 경향의 주요 원인이었음을 보여주고자 한다.

신용스 드에 한 신용 험의 제한 설명력은 이미 여러 연구에서 지 된

바 있다. Elton et al.(2001)는 부도 험의 설명력이 제한 이며, 조세나 시장 험

리미엄이 신용스 드를 결정하는 주요한 요인이라고 주장하 다. Collin-Dupresne

et al.(2001)는 신용스 드의 변화가 신용 험 요인과 유동성뿐만 아니라, 이와는

독립 인 채권시장 자체의 수요와 공 에 의하여 결정될 가능성을 지 하 다. 이

외에도 여러 연구들이 신용 험 이외에 신용스 드를 결정하는 요인들을 설명

하고자 하 다(자세한 것은 Ⅱ장 참조).

반면, 그동안 한국의 신용스 드 결정 요인의 분석에서는 신용 험 이외의 요

인들에 한 고려가 부족했다. 기존의 연구들은 구조모형에 입각하여, 신용 험과

회사채 시장의 특성과 신용스 드의 결정 요인 85

신용스 드 간의 계를 설명하는 데 집 하 다. 그러나 이들 연구 역시 신용

험의 설명력이 크지 않음을 보고하 다.

본 연구는 이러한 기존 연구를 보완하고 있는데, 신용스 드를 설명하는 데

있어서 신용 험뿐만 아니라, 채권시장 자체의 요인들이 매우 요한 설명력을 가

지고 있음을 보여주었다. 이를 통해서 최근 2~3년간 나타난 신용스 드의 지속

하락 상을 설명하 다.

한, 본 연구는 신용스 드 실증 분석의 측면에서 실거래 자료를 본격 으로

이용함으로써, 기존의 평가자료에 의존한 분석결과를 보완하고자 하 다. 채권시

장의 속성상 일 된 시계열 자료를 얻기 어렵다는 때문에 기존의 연구들 부

분이 신용등 별 는 채권종목별 평가 리를 이용하여 신용스 드를 분석하

다. 그러나 평가 리는 평가모형의 자의 설계에서 자유로울 수는 없다는 문제

이 있다. 이 에서 본 연구는 평가모형과 무 한 실거래 자료를 이용하 다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 제Ⅱ장에서는 기존의 연구를 살펴보았다. 제Ⅲ장

은 분석자료, 제Ⅳ장은 분석 방법에 하여 설명하 다. 제Ⅴ장은 분석결과이고,

제Ⅵ장은 제Ⅴ장의 분석에 입각하여 최근 신용스 드 하락의 원인을 설명하

다. 제Ⅶ장은 결론이다.

Ⅱ. 기존연구

신용 험모형에 의하면, 신용스 드의 결정은 기업간의 신용도 차이, 즉 부도

확률 회수율 등의 변수에 의하여 이루어진다.1) 그러나, 여러 연구들이 신용 험

의 신용스 드에 한 설명력이 크지 않다는 을 지 해 왔다. Collin-Dufresne

et al.(2001), Delianedis & Geske(2001), Elton et al.(2001), Huang & Huang(2003), Eom

1) 신용스 드의 결정모형은 크게 구조모형(structural model)과 축약모형(reduced-form model) 두 가

지로 구분된다. 구조모형은 기업가치가 외생 는 내생 으로 결정되는 임계 이하로 떨어질

때 부도가 발생하는 것으로 가정한다. 반면, 축약모형은 부도확률과 회수율을 외생 으로 주어진

것으로 보고 회사채가치를 차익거래 원리에 의하여 유도하는 모형이다. 구조모형의 표 인 연

구로는 Merton(1974), Black & Cox(1976), Longstaff & Schwartz(1995)이 있고, Jarrow & Turnbell

(1995), Duffie & Singleton(1999) 등이 축약모형의 연구이다.


et al.(2004) 등은 표 인 연구이다.

가령, Elton et al.(2001)은 신용스 드에 향을 주는 변수로서 부도확률 이외

에도 험 리미엄과 조세가 존재함을 주장하 다. Collin-Dufresne et al.(2001)은

신용스 드의 변화를 결정하는 요인을 분석하면서, 신용스 드가 신용 험과

유동성뿐만 아니라, 이와는 독립 인 시장 자체의 수 요인에 의하여 향 받는

다고 주장하 다. 그리고 Eom et al.(2004)는 5가지 구조모형을 이용한 실증분석을

통해서, 일부 구조모형이 신용스 드를 과 평가할 가능성이 있다는 을 지

하 다.

Longstaff et al.(2005)는 이들의 연구와 달리 신용디폴트스왑(Credit Default Swap)

을 이용한 실증분석을 통해 신용 험의 신용스 드에 한 설명력이 50% 이상

된다고 주장하 지만, 그 경우에도 유동성과 같이 부도확률과 무 한 변수가 매우

유의미하게 신용스 드를 결정하고 있음을 확인하 다.

그리고 이러한 논의 과정에서 신용 험 이외에 신용스 드를 결정하는 여러

요인들이 제시되었다.

첫째, 여러 연구들이 유동성을 신용스 드의 결정 요인으로 지 하 다. Elton

et al.(2001), Huang & Huang(2003), Longstaff et al.(2005), Houweling et al.(2005),

Chen et al(2007) 등은 채권시장 는 채권종목 자체의 유동성이 클수록 신용스

드가 감소한다는 을 보여주었다.

둘째, 시장 험 리미엄이 신용스 드를 결정하는 요인으로 지 된다. 이러

한 연구는 채권시장이 주식시장과 동일한 시장 험에 직면해 있다는 을 강조한

다. Elton et al.(2001)은 Fama-French(1993) 모형에 입각한 분석을 이용하여, 신용스

드가 시장 험에 의하여 상당 부분 설명됨을 보여 주었다. 한, Bakshi et al.

(2006)은 체계 험이 신용스 드에 향을 주고 있음을 주장하 다.

이 외에도 신용스 드의 변동성이나 거시경제 인 여러 변수들이 신용스

드에 향을 다는 연구 결과가 존재한다.2)

이러한 신용스 드의 연구와 련하여 우리는 Collin-Dufresne et al.(2001)의 연

구결과에 주목하 다. 동 연구는 신용스 드가 구조모형에서 설명하는 바와 같

2) 가령 신용스 드에 향을 주는 요인으로서, Elton et al.(2001)은 조세 리미엄을, Dignan(2003)은

신용스 드의 변동성을, Tsuji(2005)는 경기순환의 요성을 각각 지 하고 있다.


이 기업 특수 인 요인에 의하여 으로 결정되는 것이 아니라, 상당 부분이 회

사채 시장의 공통 인 총계 변수에 의하여 설명될 수 있다고 주장하 다. 그리고

이러한 총계 변수들이 주식시장과는 분리된, 채권시장 자체의 고유한 수요 충

격에 의하여 형성된다고 설명하 다. 그러나, 이들은 그러한 변수들이 구체 으로

어떠한 것인지에 하여 분석하지는 않았다. 다만, 구조모형으로 설명되지 않은 잔

차들의 높은 상 계를 통해서 채권시장 고유 요인의 향을 지 하 을 뿐이다.

본 연구는 이들의 모형에 기 하여, 채권의 유동성 채권시장의 수 상황과 같

은 채권시장 고유의 요인을 추가로 고려함으로써, 채권시장의 자체 인 요인이 신

용스 드를 결정하는 주요한 요인이었음을 확인하 다.

한국 회사채의 신용스 드를 분석한 연구로는 서병선ㆍ김 황(2003), 김재우

ㆍ김화성(2005), 정완호ㆍ한상일(2005), 조하 ㆍ이승국(2005) 등이 있다. 김재우ㆍ

김화성(2005) 정완호ㆍ한상일(2005)은 공히 구조모형이 한국채권시장에서의 신

용스 드를 과 평가하고 있음을 보고하 다. 조하 ㆍ이승국(2005) 역시 구조

모형의 통 인 결정 요인의 설명력이 높지 않음을 보고하 다.

그러나 이들 연구는 설명되지 않은 요인에 한 분석을 기업 특수 인 상황에

국한하여 논의하는 데 그치고 있다. 가령, 정완호ㆍ한상일(2005)은 구조모형의 설

명력 괴리가 채권자와 채무자 간의 상력 효과라는 변수를 추가로 고려할 때 축소

될 수 있음을 주장하 다. 한, 조하 ㆍ이승국(2005)은 신용스 드의 설명되지

않은 많은 부분이 측되지 않은 손실가능성에 한 보상의 의미라고 추론하 다.

이처럼 기존 한국 회사채 신용스 드에 한 연구는 구조모형에 입각하여 기

업의 신용 험과 신용스 드 간의 계를 분석하는 데 그 을 맞추고 있다.

그러므로, 채권의 유동성 는 채권시장 자체의 수 요인이 신용스 드에 미치

는 향에 한 분석은 매우 제한 인 수 에 그치고 있다. 이 에서 본 연구는

이들 연구와 차별성을 갖고 있다. 기본 으로 본 연구 역시 구조모형에 입각하고

있지만, 분석의 은 구조모형에서 설명되지 못하는 요인들을 분석하는 데 있다.

특히, 본 연구는 채권의 유동성이나 채권시장의 수 과 같은 채권시장 자체 인

요인에 그 을 맞춤으로써, 구조모형에 의한 신용스 드 과 평가를 설명하

는 데 주요한 분석 목 이 있다.


Ⅲ. 자료

1. 분석자료

본 연구는 한국증권 산 한국채권평가에서 입수한 회사채 거래 가격 련

자료를 이용하 다.

규격화되고 유동성이 높은 국고채와 달리, 개별 회사채 거래는 간헐 으로 이루

어진다. 그러므로, 개별 회사채의 거래 리와 이에 따른 신용스 드를 측정하는

데 많은 어려움이 존재한다.

일반 으로 채권평가 회사들은 고유의 채권가격 분석 모형을 기 로 하여 개별

채권종목의 평가 리를 제시한다. 만약 특정일에 어떤 종목의 거래가 존재했다면,

그 실제 리를 평가 시 상당 부분 반 하지만, 그 다고 하더라도 거래 리를 바

로 평가 리로 등치시키지는 않는다. 그리고 해당 종목의 거래가 없는 경우에는

자체 평가모형에 의하여 평가 리를 결정한다. 이처럼 평가 리는 평가사의 평가

모형과 주 인 단에 향 받을 수밖에 없다.

이러한 이유로 인하여, 미국의 채권시장에 한 연구 부분은 채권 딜러(dealer)

의 호가 리를 주된 분석자료로 이용한다. 이러한 호가 리는 실제 거래를 반 할

뿐만 아니라, 비록 거래가 되지 않더라도 시계열상으로 연속 인 특성을 갖고 있

기 때문이다.

그러나 한국의 채권시장에서는 이러한 딜러의 호가 리를 이용할 수 없다. 딜러

의 기능이 존재하지 않기 때문이다. 증권사들은 채권시장에서 단순히 채권의 개

자(broker)로서 기능할 뿐이며, 이들이 시장조성자(market maker)로서 리를 제시

하거나 거래하지는 않는다.

그러므로, 평가모형에 의한 편향에서 벗어날 수 있는 자료는 한국 채권시장에서

는 오직 실제 거래 리 자료뿐이다. 그러나, 이러한 거래 리 자료의 가장 큰 문제

는 거래가 정기 으로 일어나지 않기 때문에, 종목별 거래 리나 신용스 드의

시계열상의 연속성이 존재하지 않는다는 것이다. 본 연구는 분석기간 동안 거래되

었던 거래정보를 가능한 한 모두 수집한 패 자료를 이용하여 이러한 자료상의 약


을 보완하고자 하 다.

분석 기간 거래되었던 모든 회사채 거래자료의 정보는 다음과 같다.

분석 기간은 채권평가사들이 충분히 거래자료를 수집하기 시작한 2002년부터

2006년말까지의 5년의 기간을 상으로 하 다.3) 수집한 거래건별 정보는 다음과

같다. 거래된 채권의 발행정보로서, 거래 종목의 발행기업, 발행일, 만기일 등의 정

보가 존재한다. 한, 거래일 당시의 만기수익률(yield to maturity)로 계산된 거래

리, 거래 액, 거래일 당시의 신용등 등과 같은 거래정보가 있다.

회사채 신용스 드는 다음과 같이 계산하 다. 우선 일별로 국고채 수익률 곡

선을 계산하 다. 그리고 개별 채권의 거래일별로 동일한 만기를 갖는 국고채의

만기수익률을 추출하 다. 따라서 거래일의 특정 채권종목의 신용스 드는 동

종목의 만기수익률에서 동일한 만기를 갖는 국고채의 만기수익률을 차감하 다.4)

이제 이러한 회사채 거래자료 에서, 분석 데이터의 신뢰성을 해서 다음과

같이 분석자료를 추출하 다.

첫째, 회사채는 순수 회사채(straight bond)만을 상으로 하 다. 따라서, 각종 옵

션이 포함된 회사채는 분석 상에서 제외하 다.

둘째, 융채와 ABS는 상에서 제외하 다. 발행자가 융기 인 경우에는 제

조업과 다른 방식으로 신용스 드가 결정될 수 있다. ABS는 동일 등 비 신

용스 드가 높이 설정되는 경향을 보여 왔다. 따라서, 이들은 통상 으로 제조업

체가 발행하는 회사채와 이질 인 측면이 있기 때문에 제외하 다.

셋째, 임의 인 표본추출의 가능성을 방지하기 하여 개별 채권종목 거래량

과 거래회수가 일정한 기 을 상회하는 종목만을 분석 상으로 하 다. 우선, 우리

3) 채권의 시가평가 제도가 시행된 것이 2000년 하반기부터이며, 이 때부터 채권거래자료가 본격

으로 수집되었다. 이 결과 2000년 이 발행된 채권의 거래자료가 상당수 락된 것으로 단한

다. 그러나, 반 으로 충분한 표본자료를 이용하여 패 분석을 했기 때문에, 이러한 자료 락

이 분석 결과를 왜곡하지는 않았을 것으로 단한다.

4) 일부 연구에서는 이표 등의 차이를 감안하여 Zero Yield Curve를 계산한 이후, 신용스 드를 계

산해야 한다고 주장하고 있다. 그러나, 한국의 경우 회사채가 3개월 이표채가 부분이고, 국고채

역시 분석 기간 3개월 는 6개월 이표채 기 때문에 그 차이가 크지 않은 것으로 단된다.

그리고 미국의 경우에도 양자의 차이가 크지 않다는 연구 결과도 있다. 한, 실 으로 한국에

서는 선도시장 스왑시장이 활성화되지 않기 때문에, 이러한 계산 자체가 실제로 어려운 상황

이다.


는 거래건별로 10억원 이상된 거래자료만을 추출하 다. 그리고 이 게 추출된 거

래자료를 기 으로, 어도 발행기업 기 으로 거래일수가 20일 이상인 거래만을

분석 상에 포함시켰다.

10억원 이상된 거래만을 상으로 한 이유는 소액채권 거래는 상당부분이 개인

들을 상으로 한 경우가 많으며, 이 경우 주된 거래상 방인 증권사가 높은 수수

료를 징수하고 이것이 거래 리에 반 되기 때문이다. 따라서 소액채권거래는 일

반 인 채권거래와 달리 거래 리가 훨씬 높거나 낮아 실제 거래 리를 왜곡할 수

있다. 한, 개별채권 종목별로 분석에 필요한 최소한의 거래표본을 얻는다는 측면

에서, 어도 거래일이 20일 이상이었던 발행기업의 채권만을 상으로 하 다.

분석자료 측면에서 본 연구는 기존 연구와는 차별화된다. 김재우ㆍ김화성(2005)

의 연구를 제외하고, 기존 연구는 신용스 드의 리변수로서 회사채 등 별 평

가 리나 개별 회사채 평가 리를 이용하 다. 그러나 앞서 지 한 로 이러한

자료는 평가기 모형에 의한 편향이 존재할 수 있다는 단 이 있다. 한, 우리는

김재우ㆍ김화성(2005)가 실제 거래자료를 이용했으나 매우 제한된 회사채만을 선

정하여 분석한 데 비하여, 실제 거래되었던 모든 회사채를 상으로 표본을 추출

하 다는 차이 이 있다.

2. 기 통계량

분석 상은 총 141개 기업이 발행한 1,014개의 개별 회사채 종목이었다. 총 거래

건수는 22,101건이었으며, 이는 발행기업당 평균 157건의 채권거래가 기록된 것이

다. 신용등 별로 구분하면, A 등 이상의 채권의 발행기업은 85개 고, 채권 종

목은 569종목이었다. BBB+ 등 은 39사의 발행기업과 290개의 종목, BBB0

BBB- 등 은 105사의 발행기업과 440개의 종목이었다.


<표 1> 신용등 별 발행기업 종목

AAA AA A BBB+ BBB0 BBB- BB 이하

발행기업 9 23 53 39 51 54 9

발행종목 82 158 329 290 268 172 23

주 : 신용등 변화가 있는 경우에는 복계산하 음.

분석자료의 거래건수를 신용등 별로 구분하면, AA, A 등 과 BBB+ 등 의 거

래 비 이 체의 70% 이상이었다. 시기별로 AAA 등 과 BBB0 이하 등 의 거래

비 은 감소하 으나, 반 로 AA, A 등 의 거래비 은 계속 증가하 다.

<표 2> 신용등 별 거래액 비

(단 : %)

AAA AA, A BBB+ BBB0, BBB- BB 이하

2002년 16.0 25.1 26.0 21.2 11.7

2003년 8.0 32.8 31.9 18.4 8.9

2004년 9.4 40.5 35.0 10.0 5.1

2005년 2.3 47.5 34.8 9.4 6.0

2006년 4.6 51.9 28.3 9.7 5.5

총 계 9.6 36.2 30.5 15.4 8.3

Ⅳ. 분석 방법

분석 모형은 다음과 같이 설정하 다. 우선, Collin-Dufresne et al.(2001)를 주로

참조하여 구조모형을 설정하 다. 그리고 회사채시장 요인, 곧 채권의 유동성과 회

사채 수 이라는 두 요인을 설명변수로 추가한 구조모형(이하 “추가 모형”)을 설정

하 다. 이를 통해 추가모형의 유효성 검정과 추가된 설명변수의 향과 유의성

분석을 실시하 다.

첫째, 구조모형은 다음과 같이 설정하 다. 구조모형에 입각하면 신용스 드

는 부채의 가치, 부채의 흐름 무 험수익률에 의하여 정의된다. 따라서 신


용스 드의 결정 요인은 식(1)과 같이 간단히 정리할 수 있다.

= (1)

: 신용스 드, : 기업가치, : 무 험수익률, : 여타 상태변수

구조모형에서는 신용스 드 변화의 결정 요인으로서, 물수익률의 변화, 수

익률곡선 기울기의 변화, 부채비율의 변화, 변동성의 변화, 기업가치의 낙하(down-

ward jump), 기업환경의 변화 등을 지 하고 있다. 식(2)는 이에 의거하여 설정한

신용스 드의 결정 요인 추정 모형이다.

모형에 포함된 설명변수를 구체 으로 살펴보자. 기업의 부채비율은 분기별 자

료를 그 로 이용하 다. 물수익률은 3년 는 5년 만기 국고채 수익률 일별 자

료를 이용하 고, 수익률곡선의 기울기는 물수익률의 리변수에 맞게 3년 는

5년 국고채 수익률에서 CD수익률을 차감한 지표를 이용하 다. 그리고 KOSPI 지

수 60거래일 기 변동성을 리변수로 이용하 고, 채권의 만기에 따른 스

드 격차를 감안하기 하여 채권만기 변수를 추가하 다.

= +

+ + ++ +

+ , (2)

: i bond의 t시 에서의 신용스 드,

: i 채권 발행기업의 부채비율(해당 거래일이 포함된 분기 자료 이용),

: 물수익률(3년 는 5년 만기 국고채 수익률),

: 수익률곡선 기울기(3년( 는 5년) 국고채 수익률–3개월 CD 수익률),

: KOSPI의 변동성(= 거래일 기 60일),

: KOSPI index,

: i 채권의 잔존 만기(= 만기일-거래일)

둘째, 식(2)의 구조모형을 기 로 식(3)의 추가모형을 설정하 다. 모형에 추가된

변수는 개별채권의 유동성 지표와 채권시장의 수 요인이다.


= +

+ + + +

+ + +

+ (3)

: 채권의 유동성, : 채권시장의 수

첫째, 개별채권의 유동성을 측정하는 리변수로는 종목별 거래량 는 유통량

을 이용하 다. 구체 으로 거래일 직 90일 동안의 거래량을 측정하고, 그 로그

값을 유동성의 리변수로 설정하 다.

유동성의 리변수로 가장 합하다고 지 되는 것은 호가스 드(bid-ask spread)

이나, 한국의 채권시장에서 이 자료는 존재하지 않는다. 이처럼 가격지표가 존재하

지 않을 경우, 양 지표를 유동성을 측정하는 변수로 이용한다.5) 조하 외(2005)

는 채권종목별 발행액을 유동성 지표로 이용하고 있으나 문제 이 있다고 단된

다. 왜냐하면 채권 발행액은 기업규모에 비례하여, 유통시장에서의 유동성과 무

한 경우가 많기 때문이다. 우리가 유통량을 리변수로 이용하는 이유는, 유통량이

많을수록 해당 종목의 정보로 인하여 호가 스 드가 축소될 것이라고 단했기

때문이다. 채권시장은 장외거래의 속성때문에 채권 매매자간의 정보차이가 많이

발생한다. 그러나, 유통량이 많아지면 채권 매매자 모두에게 동일한 채권가격 정보

가 제공되는 것이기 때문에, 양자간의 호가스 드가 축소될 가능성은 더욱 커진

다고 할 수 있다.6)

둘째, 회사채 시장 수 요인으로 다음 두 리변수를 이용하 다. 우선 M3 비

회사채 발행잔액 비율을 이용하 다. M3가 융시장에 공 되는 유동성을 의미한

다고 보면, 이것은 잠재 인 회사채 수요에 비한 회사채의 상 공 수 을

측정하는 지표라고 할 수 있다. 따라서, 우리는 동 지표가 낮을수록 신용스 드

는 하락할 것이라고 측한다. 이와 함께 체 채권발행 잔액 비 회사채 발행

5) 채권 유동성 지표에 해서는 Howelling(2005) 참조.

6) 하나 지 하고자 하는 것은 평가 리와 거래 리의 격차가 확 될수록 채권거래는 이루어지기

어렵다는 이다. 왜냐하면, 매수 는 매도 시 평가 리와 실거래 리 간의 차이로 갑작스러운

매매익 는 매매손이 발생할 것이기 때문이다. 따라서 채권거래자의 거래 유인은 감소한다. 유통

량이 확 될 경우 채권평가 리는 거래 리에 보다 수렴하는 경향이 있으며, 이 에서 유통량의

증가는 호가스 드의 축소에 기여한다.


잔액을 지표로 이용하 다. 동 지표 역시 회사채의 상 공 수 을 평가하는

지표로서, 그 수 이 낮을수록 신용스 드는 하락할 것이라고 측할 수 있다.

이들 자료는 월별 자료이다.

본 연구에 이용된 자료는 거래 시 의 신용스 드를 추출한 것이다. 그러므로

거래가 존재하지 않은 날의 해당종목의 거래 지표는 존재하지 않는다. 즉, 분석자

료는 상당 부분 시 의 시계열 자료가 존재하지 않는 불균형 패 자료(unbalanced

panel data)의 속성을 갖고 있다.

이 경우 차분을 통한 자료의 생성을 할 수 없다는 한계가 있다. 따라서, 추정모형

에서 수 변수만을 이용할 수밖에 없었기 때문에, 우선 수 변수로 구성된 추정식

의 안정성을 단하기 하여 단 근 검정7)을 실시하 다. 분석모형에서 시차변수

를 고려하지 않았기 때문에, Im-Pasaran-Shin(2003)의 방법을 이용하여 단 근을 검

정하 다. 단 근의 분석 결과, 1%의 유의수 에서 단 근이 존재하지 않는 것으로

확인되었다. 따라서, 우리는 수 (level) 변수를 기 로 모형을 설정할 수 있었다.

그리고 모형의 계수는 고정효과(fixed effect) GLS 추정 방법을 이용하여 추정하

다. 발행기업에 따른 신용스 드 결정 요인의 차별화가 존재한다는 을 감안

하여, 발행기업 더미변수를 추가하여 추정하 다.

Ⅴ. 분석결과

1. 신용스 드의 결정 요인

분석 기간 국고채 3년의 평균 리는 4.64% 으며, 분석 자료의 평균 신용스

드는 1.34% 다(이하 <부표> 참조). 한편, 분석 상 회사채 발행기업의 부채

비율은 기간 경과에 따라 감소했으며, 그 평균 인 부채비율은 226% 다.

우선 구조모형에 입각한 추정 결과를 보았다. 식(2)의 구조모형에 의한 추정 결

7) Panel 모형은 시계열 모형에 비하여 불안정성 문제가 크지 않다고 지 된다. 그럼에도 불구하고

안정성에 한 사 인 검토가 필요하다. 일부에서는 Panel Data를 기 로 단 근 검정을 실시하

는 것에 한 의문을 제기하기도 한다. 이러한 논쟁은 본 연구의 범 를 넘는 것이다.


과(<표 3>의 모형(1), (2) 참조)는 기존 구조모형에 한 실증 분석과 큰 차이가 없

었다. 즉, 신용스 드는 부채비율이나 수익률 곡선 등에 의하여 유의미한 향을

받는 것으로 확인되었다. 신용스 드는 부채비율이 높을수록, 수익률 곡선의 기

울기가 가 를수록, 주가지수가 높을수록 낮았다. 한, 만기가 길수록 신용스

드가 확 되는 것도 확인할 수 있었다.

다만, 리수 과 신용스 드의 계는 명확하지 않았다. 3년 만기 채권을

리변수로 이용할 경우 양자의 계는 유의미하지 않았으나, 5년 만기 채권과 신용

스 드는 비례 인 계로 나타났다. 그러나 이는 기존 연구 결과와는 상반된다.

구조모형에 입각한 기존의 연구결과에 따르면, 리 하락은 단기 으로 신용스

드를 증가시키나, 장기 으로는 신용스 드를 감소시키는 것으로 나타났다.

식(3)에 입각한 추가모형의 추정 결과(<표 3>의 모형(3)~(6) 참조)는 다음과 같다.

첫째, 추가모형의 유효성을 확인하 다. 만약 추가모형이 유효하다면, 그 설명력

이 변수를 추가하기 의 구조모형에 비하여 유의미하게 증가해야 할 것이다. 따

라서, 본 연구는 ANOVA 분석을 통해서 추가모형의 잔차가 구조모형의 잔차에 비

하여 유의미하게 감소하는지를 평가하 다. 추가모형(3)~(6)에 한 ANOVA 테스

트 결과, 추가모형으로 추정하 을 때 그 추정오차가 구조모형에 비하여 감소하

음을 1%의 유의수 에서 확인할 수 있었다. 이 결과는 신용스 드의 결정 요인

을 설명하는 데 채권시장 요인을 추가하는 것이 필요하다는 것을 의미한다.

둘째, 추가모형에 추가된 채권시장 요인은 모두 유의미하게 신용스 드를 설

명하 다. 우선, 개별채권의 유동성이 클수록 신용스 드는 낮아졌다. 우리는 추

가모형 모두에서 개별채권의 유통량이 많을수록 신용스 드는 낮아졌음을 확인

하 다. 이것은 앞서 지 하 듯이 회사채의 유동성이 클수록 공통된 가격정보가

제공되므로, 매수자가 지나치게 높은 회사채 매입가격을 제시하지 않기 때문인 것

으로 단된다.

한, 회사채 시장의 반 인 수 이 개선될수록, 곧 상 인 회사채 공 이

감소할수록 신용스 드는 축소하 다. 추정 결과는 회사채 공 잔액이 M3 비

는 체 채권 잔액 비 감소할수록 신용스 드가 축소됨을 보여 다.


<표 3> 신용스 드의 결정 요인

모형(1) 모형(2) 모형(3) 모형(4) 모형(5) 모형(6)

2.89238*** 2.906373*** 2.767975*** 2.65511*** 2.729056*** 2.613505***

(1) 3.32871 148.4555*** 141.6806***

(1) -0.59086 -16.5458*** -16.261***

(1) -110.63*** -104.218*** -89.2748***

(2) 19.19264***

205.8082***

193.9654***

(2) -2.39178

*** -22.8601

*** -22.0801

***

(2) -113.042*** -115.775*** -102.693***

-0.03121*** -0.03307*** -0.02465*** -0.02597*** -0.0113*** -0.00987***

-168.736*** -168.146*** -62.665*** -36.228*** -50.6443*** -24.819***

0.04462*** 0.045127*** 0.044819*** 0.04497*** 0.044879*** 0.045075***

-939.916

*** -1025.74

*** -840.196

*** -889.084

***

(1) 8821.043***

10858.65***

(2) 2556.39*** 3062.95***

Adjusted R2 0.6635 0.6393 0.6307 0.6387 0.6297 0.6349

ANOVA

F-Test 414.0

*** 7.6408

*** 427.36

*** 55.212

***

주 : 1) 은 국고채 3년 리 기 , 는 국고채 5년 리 기 ,

은 회사채잔액/M3, 는 회사채잔액/채권 잔액

2) *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1%의 유의수 에서 유의

이러한 추정 결과는 신용스 드의 결정 요인으로서 회사채 시장의 특성들이

감안되어야 함을 보여 다. 회사채의 신용스 드 결정은 일단 발행된 이후 유

통시장에서 이루어지기 때문에, 유통시장의 특성이 신용스 드의 수 에 향을

수 있다. 특히, 유통시장이 단기 인 측면이 아니라 구조 인 측면에서 그 특성

이 변화하 다면, 그 변화는 신용스 드의 결정에 지속 인 향을 주는 요인이

될 것이다. 우리의 분석 결과는 한국의 신용스 드의 결정 요인 분석에서 이러

한 회사채 시장의 요인들이 포함되어야 함을 지지하고 있다.8)

8) 본문에 보고하지는 않았으나 릿지 회귀분석 결과도 추가모형의 유의성이 존재함을 보여 주었다.


2. 신용등 별 결정 요인

신용도별 분석은 AAA 등 , AA A 등 , BBB+ 등 , BBB0 BBB- 등 의

네 유형으로 구분하여 분석하 다. BB 이하 등 의 채권은 거래량이 었기 때문

에 제외하 다. 그리고 AAA 등 채권의 경우에도 상 으로 은 기업만이 분

석 상에 포함되었기 때문에, 발행기업에 따른 편향은 감안할 필요가 있다.

A 이상의 등 을 두 가지 유형으로 구분한 것은, AAA 등 채권은 일반 으로

신용 험과 련해서 AA, A 등 과 차별 으로 인식된다는 을 감안하 다. 가

령, AAA 등 의 채권에는 공공기업 등의 발행채권이 포함되는데, 이러한 채권의

신용 험은 정부 련기 이 발행하는 특수채와 거의 같은 수 에 있다고 인식되

고 있기 때문이다.

한편, 주된 채권보유기 인 융기 이 내부 으로 투자할 수 있는 신용등 은

BBB+ 까지이다. 이 때, AA, A 등 과 BBB+ 등 은 동일한 투자 격 상이지만

차별화된다. AA, A 등 의 채권은 기 으로 채무불이행 험이 실화될 가능

성이 크지 않다고 단되어 일반 인 원칙에 입각하여 투자한도가 결정되지만,

BBB+ 등 은 통상 으로 개별기업별로 허용한도가 책정되는 경우가 많다.

<표 4> 신용등 별 신용스 드의 결정 요인

신용 등 AAA AA, A BBB+ BBB0, BBB-

4.87861 6.291601*** 47.56895*** -0.14255

(1) -19.7214*

-23.7466***

143.732***

193.9983***

(1) 3.11771

** 2.696458

*** -15.6485

*** -22.5378

***

(1) -80.3286*** -95.5627*** -152.52*** -140.194***

0.01298*** 0.013591*** 0.02805*** -0.00676

-20.8936* -13.8224* -1.7745 -49.5831***

0.01611*** 0.022979*** 0.045028*** 0.086293***

13.585 -17.036 -478.798

*** -909.664

***

(2) -359.326*

61.14335 1393.978***

3783.556***

Adj-R2 0.635463 0.645273 0.67109 0.689097

주 : ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 유의수 에서 유의


그리고 BBB0 이하 등 의 채권에 투자하려면, 융기 의 담당자들은 통상의

투자 차에 비하여 보다 엄격한 차를 밟아야 한다.9) 즉 BBB 등 에서 BBB+

채권의 투자가 격투자등 투자라고 한다면, 그 미만의 채권 투자는 사실상 비

격 투자등 투자라고 할 수 있다. 이 에서 양자의 구별은 요하다.

신용등 별 신용스 드의 주요 분석 결과는 다음과 같다(<표 4> 참조). 신용등

에 따라 신용 험 등의 구조 요인과 채권시장의 특수성이 신용스 드에 미

치는 향이 달랐음을 확인할 수 있다.

첫째, 채권시장의 요인은 AAA 등 과 AA, A등 의 경우에 신용스 드의 결

정 요인이 아니었다. 반면, BBB+ 이하의 등 에서 유의미하 다.

둘째, 부채비율은 AA, A 등 과 BBB+ 등 에서는 신용스 드의 결정 요인으

로서 유의미했으나, AAA 등 과 BBB, BBB- 등 의 신용스 드는 설명하지 못

하 다.

셋째, 리수 은 등 별로 신용스 드에 주는 향이 달랐다. A 등 이상에서

리는 신용스 드와 반비례했으나, BBB+ 등 이하에서는 반 로 정비례의

계를 보 다. 이 결과는 구조모형의 해석과는 모순된 것이다. 왜냐하면, 리가 낮은

수 에 있다는 것은 일반 으로 경기침체로 인하여 기업의 신용 험이 높다는 것을

의미한다. 따라서, 구조모형에 따른다면 상 으로 신용등 이 낮은 회사채의 신용

스 드가 더 민감하게 반 해야 하나, 추정 결과는 이와 상반된 것이었다.

넷째, BBB0, BBB- 등 의 채권의 신용스 드가 다른 등 의 채권보다 주식시

장에 보다 민감하 다.

이상의 분석 결과에 해서는 다음과 같은 추가 인 설명이 가능하다.

첫째, 부채비율이 등 별로 달랐던 것은 AAA 등 과 BBB0 이하 등 회사채의

특성에 기인한 바 크다고 단한다. AAA 등 은 신용스 드 수 자체가 낮아,

버리지 비율에 한 신용스 드의 민감도가 매우 낮을 수밖에 없었다. 반면,

BBB0 이하의 등 은 투자 격 채권이 아니라는 이 요한 원인이었던 것으로

단된다. 신용등 이 부 격인 상황에서 채권수요가 제한되기 때문에, 부채비율

9) 제도 으로는 BBB 체는 투자등 으로 취 된다. 그러나, 부분의 융기 에서는 BBB+ 이

상을 투자 상으로 내부 으로 결정하는 경우가 많다. 따라서 BBB0 이하의 회사채 투자는 별도

의 차, 가령 특별한 심사를 받거나 험 리 원회의 특별 승인 등을 받은 이후 투자된다.


의 변화가 거래 시 신용스 드의 변화와 직결되지 못하 다.

둘째, 채권시장 요인이 A 등 이상 채권의 신용스 드에 향을 주지 못한

것이나 리수 과 신용스 드의 계가 등 별로 차이가 있었던 것은 회사채

투자에 한 등 별 단계 투자 행을 반 한 것으로 단된다.

외환 기 이후 많은 기업들이 회사채 투자등 이나 체 인 회사채 투자 한도

를 두고 있다. 이 때, 신용등 이 낮을수록 그 신용 험 가 치가 커져서, 신용등

이 낮은 채권은 더 많은 투자한도를 소진한다. 그러므로, 주로 만기보유 략에 의

거하여 회사채를 투자하는 기 투자자들은 일정한 만기수익률을 보장하는 한 상

의 신용등 의 채권에 우선 투자하는 경향이 있다.

이러한 경향으로 인하여 A 등 이상의 회사채 수요는 지속 으로 존재하 다.

반면, BBB+ 이하 회사채에 한 수요 확 는 회사채의 상 공 부족에 의존하

는 경향이 존재한다. 즉, 회사채의 공 부족으로 A 등 이상의 채권 공 만으로

수요가 충족되지 못할 경우, BBB+ 이하의 회사채 투자가 확 되는 것이다. 그러므

로, BBB+ 이하 등 의 회사채 신용스 드는 채권시장의 수 과 보다 한

련을 갖게 되었다.

이러한 단계 투자성향은 구조모형의 논리로 설명하지 못했던 리수 과 신

용스 드 간 계의 신용등 별 차이도 상당 부분 설명한다. 일정한 수익률 확

보가 필요한 융기 은 리 수 이 낮을 경우 상 으로 만기수익률이 높은 하

의 신용등 에 투자할 유인이 커진다. 그러므로, 리 수 이 낮을 때 상 으

로 하 의 신용등 에 한 수요가 감소하고, 상 의 신용등 에 한 수요가 일

시 으로 증가할 수 있다. 그리고 이러한 경향이 리 하락 시 A 등 이상 채권의

신용스 드 증가와 BBB+ 등 이하 채권의 신용스 드 축소를 상당 부분 설

명해 것이다.

한편, 우리는 <표 3>의 모형에서 추가 인 설명변수, 곧 개별신용등 의 더미변

수를 추가하여 회귀분석을 실시하고, 각각의 신용등 더미변수의 값을 추정하

다. 분석 결과에 따르면, A, AA 등 과 BBB+ 등 의 더미변수의 계수는 음(-)이었

고, 1%의 유의수 에서 유의미하 다. 반면, AAA 등 과 BBB0 이하 등 의 더미

변수의 계수는 양(+)이었고, AAA 등 의 경우 10% 유의수 , BBB0 이하 등 의

경우 1% 유의수 에서 유의미하 다.


이 결과는 분석 상 기간 다른 요인을 통제한 상태에서, A, AA 등 과 BBB+

등 채권의 신용스 드가 상 으로 낮게 유지된 반면, AAA 등 과 BBB0

이하의 등 채권의 신용스 드가 상 으로 높았다는 것을 시사한다. 특히,

BBB0 이하의 등 이 상 으로 신용스 드가 높았던 것은 비 격 투자 상

는 특별한 투자 차를 거쳐야 하는 제도 성격이 주요 원인이었다고 사료된다.

3. 잔존만기별 결정 요인

신용등 별 분석과 동일한 방식으로, 잔존만기별 신용스 드의 결정 요인을

추정하 다. 만기는 6개월 이하, 1년 이하, 2년 이하, 3년 이하로 구분하 다. 3년

과 회사채는 분석자료의 제한 특성으로 분석 상에서 제외하 다.

주요 분석 결과는 다음과 같다(<표 5> 참조).

첫째, 개별채권의 유동성과 채권시장의 수 요인은 모든 만기에 걸쳐 신용스

드에 유의미한 향을 주고 있음을 확인하 다.

둘째, 부채비율은 모든 만기 채권의 신용스 드에 향을 주었지만, 수익률 곡

선과 주가 수 은 6개월 미만 회사채의 신용스 드에 향을 주지 못하 다.

<표 5> 잔존만기별 신용스 드의 결정 요인

잔존 만기 6개월 이하 6개월-1년 1년-2년 2년-3년

7.799

*** 6.380901

*** 1.7768

*** 1.527072

**

(1) 142.627***

177.7145***

71.184***

39.01502***

(1) -17.2762

*** -19.3466

*** -8.33507

*** -5.84802

***

(1) -37.6577 -80.0368***

-86.4376***

-98.0504***

0.00252 0.00025 -0.01675***

-0.0118***

-34.0061 -22.9665 -46.1492*** -88.3483***

0.26747

*** 0.140052

*** 0.079356

*** 0.048036

***

-577.522*** -655.034*** -618.569*** -724.408***

(2) 2262.59*** 4000.417*** 3107.776*** 1447.648***

Adj-R2

0.785528 0.919748 0.815924 0.802198

주 : ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 유의수 에서 유의


그리고, 신용등 별 분석과 동일한 방식으로 잔존만기별 더미변수를 추가하여,

잔존만기별 신용스 드의 상 수 을 평가하 다. 분석결과는 1% 유의수

에서 6개월 이하 1년 이하의 신용스 드가 상 으로 낮았던 반면, 1년 과

2년 이상의 회사채 신용스 드는 상 으로 높았음을 보여주었다. 그리고 2년

과 3년 미만 회사채 신용스 드는 어떠한 유의미한 결과도 없었다.

4. 추가 분석

1) 거래 리와 평가 리의 비교

채권거래와 련한 실증분석에서 가장 어려운 의 하나는 장외거래시장의 속

성으로 인하여 자료의 시계열 확보가 쉽지 않다는 이다. 그 에서 신용스

드에 한 여러 연구가 시계열자료가 존재하는 평가 리를 이용하 다. 그러나, 이

는 앞서 지 한 로 평가모형에 따른 왜곡 가능성이 존재한다. 본 연구는 이러한

거래 리와 평가 리 간의 차이를 비교 분석하 다. 만약 평가 리가 실제 거래

리와 크게 다르지 않다면, 그것은 향후 분석에서 평가 리를 사용하는 것이 유효

하다는 가능성을 제시하는 것이다.

본 연구의 분석자료를 이용하여 거래 리와 해당 거래시의 평가 리를 비교하

고, 이를 등 별, 만기별로 구분하여 평균 인 평가 리와 거래 리 간의 차이를 구

<표 6> 거래 리와 평가 리 간 격차

(단 : bps)

신용등 AAA AA, A BBB+ BBB0, BBB-

6개월 미만 0.2 0.9 1.8 17.3

～ 1년 미만 0.2 0.0 -2.6 16.6

～ 2년 미만 -5.6 -22.1 -3.0 12.5

～ 3년 미만 -0.6 -2.1 4.5 34.4

3년 과 -13.1 -0.4 1.5 19.3

주 : 수치는 (평가 리 - 거래 리)임.


하 다(<표 6> 참조). 등 별로 구분하면, 다른 신용등 에서 커다란 차이가 없었

으나 BBB0 이하의 등 에서 평가 리가 거래 리보다 상 으로 높았음을 알 수

있다. 반면 만기별로 비교하면, 양자간의 큰 차이는 발견되지 않았다. 다만, BBB0

이하의 등 을 제외하면, 1년 이상 2년 미만 회사채의 거래 리가 평가 리보다

오히려 높았던 은 주목된다.

한편 거래 리 신 평가 리를 사용하는 것이 신용스 드분석에서 타당한가

를 확인하기 하여 앞의 1~3 의 분석모형에서 종속변수를 거래 리 기 스

드에서 평가 리 기 스 드로 체하여 추정하여 보았다. 분석 결과 일부 계

수(coefficient)는 큰 차이를 보 으나, 잔차(residual)에 한 상 계(correlation)를

고려하지 않고 두 개의 다른 종속변수에 한 계수들을 직 비교하는 것은 부

당하다고 단하여, Seemingly Unrelated Regression(SUR) 모형을 사용하여 추정된

계수들에 제약조건을 주고 두 종속변수 각각의 계수들의 차이가 유의미한가를 확

인하여 보았다. 1~3 의 모든 분석모형에서 평가 리 모형과 거래 리 모형에

해 따로 추정된 OLS모형의 residual들은 모든 경우에서 상 계수가 0.7 이상으로

매우 높았으며, 이것은 SUR모형 합 필요성을 뒷받침하는 것이라 할 수 있다.

SUR모형 합 후 추정된 평가 리에 해당하는 계수들과 거래 리에 해당하는 계

수들이 같은지를 검정하기 하여 추정된 계수들에 제약조건을 주고 Wald검정을

시행하여 보았는데, 모두 1% 유의수 에서 유의하여 평가 리와 거래 리 모형들

간에는 유의미한 차이가 존재한다고 단할 수 있었다. 이러한 결과는 평가 리를

이용하는 것의 문제 을 보여주는 것이라고 할 수 있으며 평가 리를 이용하기

해서는 양자의 차이를 조정할 수 있는 방법론이 필요하다는 것을 시사한다.

2) 개별주가와 변동성의 향

앞서의 분석 결과 우리는 신용스 드가 주식시장의 험성이나 수익과

한 연 성이 있음을 확인하 다. 개별기업을 상으로 할 때, 어떤 한 기업의 기

업가치나 신용 험에 한 평가가 주식시장과 채권시장에 공히 반 되는 것은 당

연한 일이다. 가령, 해당 기업의 흐름이 증가한다는 것은 다른 한편에서는 주

식가치의 상승을 의미하지만, 다른 한편에서는 해당 기업의 신용 험의 감소를 의


미하기 때문이다. 이 에서 우리는 개별기업의 주식가격의 변화와 신용스 드

간의 계가 할 것이라고 추론할 수 있다.10)

<표 7> 개별기업 주가와 변동성의 향

신용 등 모형(3) 모형(4) 모형(5) 모형(6)

0.376563*** 0.348682*** 0.485877*** 0.432577***

-57.6109*** -56.6495*** -65.427*** -59.6216***

주 : 1) ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 유의수 에서 유의

2) : 개별주가의 변동성(60거래일 기 ), : 개별기업의 주가

우리는 앞의 모형에서 KOSPI 지수와 그 변동성을 개별기업의 주가 변동성으

로 체하여 추정하 다. 추정 결과를 보면(<표 7> 참조), 개별기업의 주가가 높을

수록, 그리고 그 변동성이 낮을수록 신용스 드는 낮아지는 것으로 나타났다.

즉, 기업의 주식가치의 상승은 신용스 드의 하락과 비례 인 계에 있으며, 주

식가치의 안정성 역시 신용스 드의 하락에 기여하 다.

3) 근월물 효과(On the Run Effect)

통상 으로 국고채의 경우 근월물 효과가 존재하는 것으로 알려져 있다. 근월물

효과는 신규로 발행된 채권이 상 으로 기존에 발행된 채권보다 수요되고 유동

성이 존재함으로써, 기존에 발행되었던 채권에 비하여 만기가 짧음에도 불구하고

리가 낮은 것을 의미한다. 우리는 회사채의 경우에도 국고채와 마찬가지로 근월

물 효과가 존재하는지를 분석하 다.

근월물은 발행 경과일이 1개월 미만인 회사채로 정의하 다. 그리고 근월물을

나타내는 더미변수를 추가모형에 추가하여 더미변수의 계수를 추정하 다.

추정 결과에 따르면, 어떤 모형을 이용해도 더미변수는 1% 수 에서 신용스

10) 반 로, 일부 주식 분석가나 투자자는 주식 종목 선정이나 포트폴리오 결정 시, 채권시장에서의

기업평가나 스 드와 같은 정보를 이용하기도 한다.


드와 반비례 계인 것으로 나타났다. 즉, 발행 후 1개월 미만에 거래된 채권은

상 으로 오래된 경과물에 비하여 낮은 리로 거래되는 근월물 효과가 회사채

에도 존재하는 것을 확인할 수 있었다.

Ⅵ. 회사채 시장의 변화와 신용스 드

우리는 Ⅴ장의 분석에서 신용스 드의 결정 요인으로서 회사채 시장 자체의

특성이 요하다는 을 확인하 다. 특히, 2004년부터 지속된 신용스 드의 하

락을 설명하는 데 있어서 이러한 회사채시장의 구조 변화가 매우 요한 역할을

했다고 단한다.

2004년부터의 신용스 드의 가장 큰 특징은 이 과 달리 경기 상황이나 리

수 과 무 하게 지속 으로 하락하 다는 이다. 신용스 드는 2003년 말까지

경기 상황 리 수 과 반비례하는 계를 보 으나, 2004년부터 이러한 일의

인 계는 거의 존재하지 않는 것으로 보인다(<그림 1-1, 1-2> 참조).

<그림 1-1> 신용스 드와의 계 : 산업생산증가율

- 1 0 . 0

- 5 . 0

0 . 0

5 . 0

1 0 . 0

1 5 . 0

2 0 . 0

2 0 0 1 / 0 1 2 0 0 2 / 0 1 2 0 0 3 / 0 1 2 0 0 4 / 0 1 2 0 0 5 / 0 1 2 0 0 6 / 0 1

0 . 0 0

0 . 2 0

0 . 4 0

0 . 6 0

0 . 8 0

1 . 0 0

1 . 2 0

1 . 4 0

1 . 6 0

1 . 8 0

2 . 0 0

산 업 생 산 증 가 율 신 용 스 프 레 드 ( A A - 3 년 물 기 준 )


<그림 1-2> 신용스 드와의 계 : 리 수

1 .0 0

2 .0 0

3 .0 0

4 .0 0

5 .0 0

6 .0 0

7 .0 0

2 0 01 / 0 1 2 0 0 2 / 0 1 2 0 03 / 0 1 2 0 0 4 / 0 1 2 0 05 / 0 1 2 0 0 6 / 0 1

0 .00

0 .20

0 .40

0 .60

0 .80

1 .00

1 .20

1 .40

1 .60

1 .80

2 .00

국 고 채 ( 3 년 ) 신 용 스 프 레 드 ( AA - 3 년 물 기 준 )

우리는 분석 상을 두 시기, 2002~2003년(이하 “ 기”) 2004~2006년의 시기(이하

“후기”)로 구분하여 신용스 드의 결정 요인에 차이가 존재하는지를 분석하

다. 신용스 드의 결정 요인에 한 기간별 비교 분석 결과는 다음과 같다(<표

8> 참조).

첫째, 회사채 시장의 수 개선은 두 시기 모두 신용스 드를 축소시키는 요

인이었다.

둘째, 개별채권의 유동성은 기에는 유의미하지 않았으나, 후기에는 신용스

드를 축소시키는 요인이었다.

셋째, 부채비율은 기에는 신용스 드를 증가시키는 요인이었으나, 후기에는

신용스 드에 향을 주지 못했던 것으로 나타났다.

넷째, 리 수 과 신용스 드 간의 계가 두 기간 상반되게 나타났다. 기의

경우, 리와 신용스 드는 반비례 인 계로 나타나 일반 인 구조모형의 결

과와 일치하 다. 그러나, 후기에 들어서서는 리하락이 오히려 신용스 드를

하락시킨 요인이었던 것으로 나타났다.


<표 8> 시기별 신용스 드의 결정 요인

모형(3) 모형(5)

2002～2003 2004～2006 2002～2003 2004～2006

5.79363** 0.338504 5.638723** 0.560512

(1) -96.7475*** 76.49186*** -82.9092** 68.29029***

(1) 10.6038*** -9.6785*** 8.537549** -7.60897***

(1) -130.137*** -71.08*** -130.509*** -122.131***

-0.2089* -0.01778*** -0.16883 -0.03455***

-98.6021***

-32.5618***

-78.7477**

-78.6498***

0.02499*** 0.049155*** 0.022549*** 0.048976***

0.77337 -353.883*** -87.2497 -446.658***

(1) -2114.97***

4749.568***

(2) -3898.45** 13648.35***

주 : ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 유의수 에서 유의

이러한 분석 결과는 최근 신용스 드의 변화가 기업특성의 변화보다는 회사

채 시장의 특성 변화에 의하여 향 받았음을 시사한다.

2004년 이후의 추정 결과에서 부채비율이 신용스 드의 향을 주지 못했던

것은 다음과 같은 이유에서 비롯된다고 단된다. 첫째, 외환 기 이후 속했던

기업의 자본구조 개선이 거의 완결되어, 2005년부터는 부채비율의 감소가 그리 크

지 않았다.11) 둘째, 회사채의 신용 험에 한 민감도가 낮아졌다. 이것은 2004년

부터 회사채 시장의 안정성이 높아진 결과이다. 우그룹이나 새한 SK 로벌

의 부도 사례에서 확인할 수 있듯이 2003년도 반기까지만 해도, 신용 험이

실화되는 이벤트가 존재하 고 그에 한 시장 체 인 반응도 매우 컸다. 그러

나 이후 개별기업의 도산의 규모 자체가 작았을 뿐만 아니라, 그것이 시장에 미치

는 향도 국지 인 데 불과하 다.

반면, 회사채 시장의 특성 변화가 신용스 드를 축소시키는 주요한 요인이었

다(<그림 2-1, 2-2> 참조). 회사채 시장은 수요 비 공 부족이 심화되는 양상을

보 다. 회사채 발행잔액이 2004년 까지 지속 으로 하락하여 2004년 그 발

11) 한국은행의 기업경 분석에 따르면, 기업의 연도별 부채비율은 다음과 같다 : 2002년 144.66%,

2003년 131.31%, 2004년 113.99%, 2005년 110.86%, 2006년 105.30%.


행잔액은 62.9조원의 가장 낮은 수 을 기록하 다. 이에 반하여 채권의 주된 수요

자인 융기 들의 유동성은 지속 으로 증가하여, M3 비 회사채 발행잔액은

계속 감소하 다. 한, 회사채의 상 희소성은 체 채권 비 회사채 비 의

감소에서도 확인된다.

<그림 2-1> 회사채시장의 수 : M3 비 회사채 발행잔액

0 . 0 %

1 . 0 %

2 . 0 %

3 . 0 %

4 . 0 %

5 . 0 %

6 . 0 %

7 . 0 %

8 . 0 %

9 . 0 %

2 0 0 1 / 0 1 2 0 0 2 / 0 1 2 0 0 3 / 0 1 2 0 0 4 / 0 1 2 0 0 5 / 0 1 2 0 0 6 / 0 1

0 . 0 0

0 . 2 0

0 . 4 0

0 . 6 0

0 . 8 0

1 . 0 0

1 . 2 0

1 . 4 0

1 . 6 0

1 . 8 0

2 . 0 0

회 사 채 비 율 ( M 3 대 비 ) 신 용 스 프 레 드 ( A A - 3 년 물 기 준 )

<그림 2-2> 회사채시장의 수 : 채권 잔액 비 회사채 발행잔액

0 . 0 %

5 . 0 %

1 0 . 0 %

1 5 . 0 %

2 0 . 0 %

2 5 . 0 %

20 0 1 /0 1 2 0 0 2 /0 1 2 0 0 3 / 0 1 2 0 0 4 /0 1 2 0 0 5 /0 1 2 0 0 6 /0 1

0 . 00

0 . 20

0 . 40

0 . 60

0 . 80

1 . 00

1 . 20

1 . 40

1 . 60

1 . 80

2 . 00

회 사 채 비 중 (채 권 발 행 잔 액 대 비 ) 신 용 스 프 레 드 (A A - 3 년 물 기 준 )


특히, 이러한 회사채의 상 공 감소가 신용스 드의 축소로 귀결된 것은

채권수요자인 융기 의 회사채 운용 략에 기인한 바 크다.

일반 으로 채권운용 략은 자본이득 략과 이자소득 략으로 구분된다. 자본

이득 략은 채권의 이자소득뿐만 아니라 자본이득을 포함한 총수익(total return)을

극 화하는 략인 반면, 이자소득 략은 자본이득보다는 채권을 만기까지 보유하

여 채권의 이자소득을 극 화하는 략이다. 연간 단 로 채권의 포지션을 정리하

고 시가로 평가되는 자본이득 략과 달리, 이자소득 략은 부분 만기보유 략

의 형태로 나타난다. 이 경우 리의 단기 인 변동에 따른 자본손익에 따라 순익

이 향받지 않도록, 시가평가가 아닌 장부가 평가에 입각하여 계정을 처리하는

것이 일반 이다.

외환 기 이 까지는 이러한 략 구분이 명확하지 않았다. 그러나, 외환 기로

인한 리상승과 이로 인한 자본손실의 실 은 부분의 융기 으로 하여 자

본이득 략에 주목하도록 하는 계기 다. 이 결과 채권의 운용수익에 한 평가

가 장부가 평가 기 에서 시가평가 기 으로 환되었다. 한, 융기 역시 자

체 으로 자본이득을 포함한 총수익을 극 화하는 목표에 치 하 다.

그러나, 이러한 총수익 극 화 략은 1년 단 로 평가되는 것이어서, 장기 으

로 채권을 보유하는 융기 의 운용 략으로는 한계 이 있었다. 즉 융기 부

채의 조달 리나 만기 등을 감안한 안정 인 마진 확보를 한 략으로는 타당하

지 않았던 것이다. 융기 들은 ALM 에서 채권을 운용할 필요성을 인식하

고, 이에 따라 융기 들은 이자소득 략 곧 만기보유 략에 보다 치 하게 된

다. 이러한 융기 의 채권운용 략 변화는 융기 의 계정 변화에 잘 반 되고

있다. 상품계정은 당기순이익에 반 되기 때문에, 상품계정에서 보유한 채권은 자

본이득 략에 따른 것이라고 단할 수 있다. 반면, 매도가능계정이나 만기보유계

정의 채권은 그 자본이득 는 손실의 변화가 당기순이익에 반 되지 않기 때문에,

이들 채권은 이자소득 략에 따른 것이라고 볼 수 있다.

<그림 3>은 융기 의 운용 추세의 변화를 잘 보여 다. 2001년 융기 의

국내채권 잔액 비 45% 수 이었던 상품계정의 비 이 2006년말 17% 수 으로

하락하 다. 이것은 융기 이 자산운용사의 채권형 펀드의 가입을 이거나12)

는 자체 운용 시에도 상품계정의 비 을 인 데 기인한다.


<그림 3> 상품계정의 비 추이

0 . 0 %

5 . 0 %

1 0 . 0 %

1 5 . 0 %

2 0 . 0 %

2 5 . 0 %

3 0 . 0 %

3 5 . 0 %

4 0 . 0 %

4 5 . 0 %

5 0 . 0 %

2 0 0 1 / 0 1 2 0 0 2 /0 1 2 0 0 3 /0 1 2 0 0 4 / 0 1 2 0 0 5 /0 1 2 0 0 6 /0 1

* 총 채권보유액 = 은행, 보험, 투신사 보유 국내 채권잔액

상품계정 잔액 = 은행 보험사 상품계정 + 투신사 채권펀드의 채권보유액(MMF제외)

* 자료 : 자산운용 회, 융감독원, 생명보험 회

이러한 채권운용 략의 변화는 회사채 수요를 증가시키는 요인이었다. 이자소득

략에 따를 경우, 채권투자자는 만기수익률이 상 으로 높은 것을 선호하는 경

향이 있다. 이러한 략을 구사할 경우 단기 인 리변동에 따른 험보다는, 상

으로 목표되는 만기보유수익률의 확보가 더욱 요해지기 때문이다. 더구나

국내의 융기 은 과거의 높은 조달 리로 인하여 자산의 보유수익률을 가능한

높이는 것이 실하 다. 그 결과, 사 에 책정된 신용한도까지 가능한 한 회사채

를 보유하려는 경향을 보여왔다. 따라서 신규 회사채공 이 부족한 상황에서 기존

회사채에 한 수요는 더욱 증가하 고, 이것이 신용스 드를 하락시키는 주요

한 원인으로 작용하 다.

12) 2004년부터 융기 특히 생명보험사를 심으로 채권투자 아웃소싱(outsourcing)의 형태 변

화가 확산되었다. 즉, 기존의 채권형 펀드 투자 방식을 지양하고, 단순자문 는 일임자문을 이

용하는 것이 일반화되었다. 자산운용 회에 따르면, 2006년말 재 자산운용사의 자문액은 173.1

조원으로서 이들 상당 부분은 채권자산으로 구성된 것으로 추정된다.


Ⅶ. 결 론

본 연구는 최근 신용스 드의 지속 인 하락에 한 구조모형의 설명력 한계

를 보완하는 데 그 목 을 갖고 있다. 신용스 드가 신용 험과 같은 기업 고유

의 특성뿐만 아니라, 채권의 유동성 는 채권시장 체 인 수 과 같은 채권시

장 자체 인 요인에 의하여 향 받고 있음을 밝힘으로써, 구조모형을 보완하는

동시에 최근 신용스 드의 하락을 설명하 다.

본 연구의 주요 연구결과는 다음과 같다.

첫째, 개별 채권의 유동성과 회사채의 수 요인 등의 회사채 시장의 고유한 특

성이 신용스 드를 결정하는 주요한 요인이었다. 우리는 이러한 요인들을 포함

한 분석 모형이 구조모형에 비하여 신용스 드를 더 잘 설명할 수 있음을 확인

하 다.

둘째, 최근 2~3년간의 신용스 드 하락의 주 원인은 기업의 재무구조 개선보

다는 회사채의 상 공 부족, 융기 의 투자방식 환과 같은 채권시장의

특성 변화 던 것으로 단되었다.

본 연구는 이처럼 신용스 드가 채권시장 자체의 고유한 요인에 의하여 크게

향받을 수 있음을 밝힌 데 그 의의가 있다. 이와 함께 본 연구는 분석자료를 회

사채의 실제 거래자료를 이용함으로써, 평가 리를 기 로 한 기존 실증 연구와

차별화된 시도를 하 다는 데 의의가 있다.

그러나, 분석자료의 불균형 성격으로 분석 자체가 한계가 있었다. 따라서, 이

를 한 분석방법론의 발 이나 실제 거래 리를 평가 리로 체할 수 있는 방법

에 한 연구가 향후 요청된다. 한, 본 연구의 분석결과 일부의 결과는 구조모

형으로 설명할 수 없는 것으로 나타난바, 향후 이에 한 보다 심도 있는 연구가

필요하다.


참고문헌

김재우ㆍ김화성,「목표부채비율 회귀모형을 이용한 한국채권시장의 신용가산 리에

한 실증 연구」,『재무 리연구』 제22권 2호, 2005, pp.93-118.

서병선ㆍ김 황,「국채수익률과 신용스 드의 계에 한 동태 분석」,『 융

학회지』 제8권 1호, 2003, pp.61-85.

정완호ㆍ한상일,「 상력과 국채 - 회사채간 스 드에 한 실증 분석」,『한국경제

의 분석』 제12권 2호, 2006, pp.59-109.

조하 ㆍ이승국,「신용스 드의 결정요인에 한 실증 연구」,『한국경제의 분석』

제11권 1호, 2005, pp.51-97.

Avramov, Doron, Gergana Jostovaa, Alexander Philipov, “Understanding Changes in

Corporate Credit Spreads,” FAJ 63(2), 2007, pp.90-105.

Bakshi, G., D. Madan, F.X. Zhang, “Investigating the Role of Systematic and

Firm-Specific Factors in Default Risk: Lessons from Empirically Evaluating

Credit Risk Models,” Journal of Business 79(4), 2006, pp.1995-1987.

Black, F. J. Cox, “Valuing Corporate Securities: Some Effects of Bond Indenture

Provisions,” Journal of Finance 31, 1976, pp.351-367.

Chen Long, David A. Lesmond, Jason Wei, “Corporate Yield Spread and Bond

Liquidity,” Journal of Finance 62(1), 2007, pp.119-149.

Chen Nan, Steve Kou, “Credit Spread, Optimal Capital Structure, and Implied Volatility

with Endogenous Default and Jump Risk,” Working Paper, 2005.

Collin-Dufresne, Pierre, Roberts S. Goldstein, “Do Credit Spreads Reflect Stationary

Leverage Ratios?,” Journal of Finance 56(5), 2001, pp.1929-1957.

Delianedis, Gordon, Robert Geske, “The Components of Corporate Credit Spreads:

Default, Recovery, Tax, Jumps, Liquidity, and Market Factors,” Working

Paper, 2001.

Dignan, James H., “Nondefault Components of Investment-Grade Bond Spreads,” FAJ,

May/June 2003, pp.93-102.


Duffee, Gregory R., “Estimating the Price of Default Risk,” The Review of Financial

Studies 12(1), 1999, pp.197-226.

Duffie, D., K, singleton, “Modeling Term Structures of Defaultable Bonds,” The Review

of Financial Studies 12(4), 1999, pp.197-226.

Drissen, Joost, “Is Default Event Risk Priced in Corporate Bonds?,” The Review of

Financial Studies 18(1), 2005, pp.165-195.

Elton Edwin J., Martin J. Gruber, Deepak Agrawal, Christopher Mann, “Explaining The

Rate Spread on Corporate Bonds,” Journal of Finance 56(1), 2001, pp.247-277.

Eom Young Ho, Jean Helwege, Jing-Zhi Huang, “Structural Models of Corporate Bond

Pricing: An Empirical Analysis,” The Review of Financial Studies 17(2), 2004,

pp.499-544.

Howelling, Patrick, Albert Mentink, Ton Vorst, “Comparing Possible Proxies of Corporate

Bond Liquidity,” Journal of Banking & Finance 29, 2005, pp.1331-1358.

Huang Jing-Zhi, Ming Huang, “How Much of the Corporate-Treasury Yield Spread is

Due to Credit Risk?,” Working Paper, 2003.

Im, K.S., Pesaran M.H., Shin Y., “Testing for Unit Roots in Heterogeneous Panels,”

Journal of Econometrics 115(revised version of 1997’s work), 2003, pp.53-74.

Jarrow, R., S. Turnbell, “Pricing Derivatives on Financial Securities Subject to Credit

Risk,” Journal of Finance 50(1), 1995, pp.53-85.

Longstaff, Francis A., E. Schwartz, “A Simple Approach to Valuing Risky Fixed And

Floating Rate Debt,” Journal of Finance 50(3), 1995, pp.789-819.

, Sanjay Mithal, Eric Neis, “Corporate Yield Spreads: Default Risk

or Liquidity? New Evidence from the Credit Default Swap Market,” Journal

of Finance 60(5), 2005, pp.2213-2252.

Merton, R, “On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates,”

Journal of Finance 29, 1974, pp.449-470.

Papageorgiou, Nicholas, Frank S. Skinner, “Credit Spread and The Zero-Coupon Treasury

Spot Curve,” Journal of Financial Research 29(3) 2006, pp.421-439.


Tang, Dragon Yongjun, Hong Yan, “Macroeconomic Conditions, Firm Characteristics,

and Credit Spreads,” Journal of Financial Services Research 29, 2006,

pp.177-210.

Tsuji, Chikashi, “The Credit-Spread Puzzle,” Journal of International Money and

Finance 24, 2005, pp.1073-1089.


우리나라 통화정책의 효과 분석 : 경로별 상 요성을 심으로 115

Characteristics of the Corporate Bond Market and the

Determinants of Credit Spread

Seung Yeon Won and Keonbeom Lee

Abstract

This paper aims to compensate for the limited explanatory power of the structural

model for a persistent fall in credit spread in Korea. The structural model focuses on

credit risk and firm-specific attributes, but these determinants do not account for a large

portion of the credit spread. In our model, we consider bond market's specific factors

to account for credit spread change. In this way, our model can reduce the limited

explanatory power of previous models.

We summarize some of the major findings below. At first, our results suggest that

bond market's specific factors, such as the liquidity of individual bonds and supply and

demand for corporate bonds, were the major determinants of credit spread. As we

expand our model to include additional explanatory variables, the discrepancies in real

credit spread appear to be much more robust than previous models would suggest.

Secondly, this paper concludes that credit risk, such as improvements in capital

structure, is not primarily responsible for the fall in credit spread. Rather, bond market's

specific factors such as a relative supply shortage of corporate bonds and the change

in investment strategy of financial institutions can explain this trend.

Keywords: Credit Spread, Corporate Bond, Liquidity, Bond Market, Credit Risk

JEL Classification: G1

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회사채 시장의 특성과 신용스프레드의 결정 요인 - KIF · 2017-01-31 · 3) 수집한 거래건별 정보는 다음과 같다. 거래된 채권의 발행정보로서,