Ⅵ. 결론
본 논문에서는 한국의 대표적인 단기이자율인 주별 익일물 콜금리 데이터를 이용해 일반적인 비선형 추세 함수와 분산의 탄력성이 상수인 변동성 함수를 갖는 국면전환 확산과정을 추정했다. Hamilton알고리즘을 이용해 우도함수의 값을 계산한후 최우도추정법으로 모형들을 추정했다. 그런데 우도함수의 값을 구할 때 필요한 확산과정의 전이확률밀도 함수가 알려져 있지 않기 때문에 Aït-Sahalia (2008)과 Choi (2015a)의 방법론을 이용해 근사적으로, 그렇지만 구체적인 식으로 정확하게구한 근사적 전이확률밀도 함수를 이용했다. 추정결과, 단일국면 모형보다 국면전환모형의 최우도 값이 크게 늘어났고 AIC, BIC단일국면 모형보다 더 선호됨을 알 수 있었다. 정보기준에 따르면 국면전환 모형이 관측된 이자율의 범위에서 추세 함수가 통계적으로 0과 다르다는 증거를 찾을 수 없었지만 변동성 함수는 통계적으로 매우 유의하게 추정됐다. 따라서 한국의 콜금리 움직임은 추세 함수보다는 변동성함수에 의해 결정되는 것으로 보인다. 서로 다른 두 국면을 변동성이 높은 국면 H와 낮은 국면 L로 나눌 수 있고 각 데이터 시점에서 추정한 국면 H의 평활 확률은 대체로 이자율의 변동성이 커 보이는 때에는 1 그리고 변동성이 낮아 보이는 기간엔 0과 가까워 두 국면을 뚜렷하게 나눌 수 있었다. 이러한 사실들은 한국의 콜금리는 단일국면 확산과정모형보다는 국면전환 확산과정모형이 더 잘 설명할 수 있다는 증거들이다. 국면 전환하는 경우에 국면 변수의 변화를 결정하는 전이확률이 콜금리에 의존하는 경우와 그렇지 않은 경우를 비교하면 전자가 후자에 비해 통계적으로 더 우월함을 알 수 있었다. 이자율에 의존하는 전이확률 함수에서 국면 L과 H의 이자율의 계수가 각각 음과 양의 통계적으로 유의한 값으로 추정됐는데 이는 이자율이 늘어나면 다음 주에 같은 국면 L에 머무를 확률은 줄어들고 같은 국면 H에 머물 확률은 늘어남을 뜻한다. 마지막으로, 본 연구에서 사용된 모형에 포함된 기존에 많이 사용되었던 확산과정모형들을 단일국면과 국면 전환하는 경우들 모두에 대해 추정하고 주 모형과 비교한 결과 주 모형이 더 선호됨을 확인할 수 있었다.