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영어

Purpose : This paper investigates whether the yield curve factors can predict the Industrial Production Index’s growth rate. Research design, data, methodology : This paper uses the linear regression for the yield curve’s predictability of the annualized cumulative percentage change and the annualized marginal percentage change in Industrial Production Index. Results : The result suggests that the slope(term spread) and curvature of yield curve have the good predictive power, but the level of yield curve has the low predictive power for the annualized cumulative percentage change in Industrial Production Index. Conclusions : This result shows that predictive power for the Industrial Production Index’s growth rate is especially very high during 2008.1-2021.9 that is continued the lower inflation and interest rate after the 2008 global financial crisis.

한국어

이 논문에서는 우리나라에서 수익률 곡선 요인들이 실물경제활동인 산업생산지수의 성장률에 어느 정도의 예측력을 갖는지를 분석한다. 이러한 분석을 위해 여기에서는 선형회귀모형을 이 용하여 산업생산지수의 연간 누적 및 한계 비율 변동과 수익률 곡선 요인들 간의 관계를 추정 한다. 추정의 결과 수익률 곡선의 기울기(기간 스프레드)와 곡률은 산업생산지수의 연간 누적 비율 변동에 대해 양호한 예측력을 갖고 있음을 보여준다. 반면에, 수익률 곡선의 수준 요인은 이러한 변동에 대해 낮은 예측력을 나타내고 있다. 전체 추정기간 중에서 산업생산지수의 성 장률에 대한 수익률 곡선의 예측력은 보다 낮은 인플레이션과 저금리가 지속된 2008년 1월부 터 2021년 9월까지의 기간에서 매우 높게 나타나고 있다.