3. 순할인율의 확률모형화
본 보고서에서는 [표 4-2]에서 이미 제시된 순할인율의 평균값 대신 미래의 순할인율 시계열의 확률과정을 평균복귀모형인 Vasicek모형을 이용하여 모형화한 뒤, 이를 이용한 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 수치적으로 적정 순할인율 값을 추정해 보기로 하였다. 참고로 Vasicek모형을 이산형(discrete form)으로 표현하면 다음과 같이 표현될 수 있다.
한편 1994.01-2013.12(20년간)의 순할인율 각각의 시계열자료의 값을 이용하여 최우추정법(MLE; maximum likelihood estimation)을 적용함으로써 식(10)과 식(11)의 파라미터를 추정하였는데, 그 결과는 [표 5-2]에서와 같았다.
4. 몬테카를로 시뮬레이션을 통한 적정 순할인율의 추정
그런 다음 추정된 파라미터를 적용하여 미래 360개월간의 순할인율 시계열의 확률적 시나리오를 몬테카를로 시뮬레이션기법을 이용하여 분석을 진행하기로 하였다. 참고로 [그림 5-2]는 이러한 방식으로 1번 생성된 가상적 시계열을 원시계열과 함께 예시적으로 나타낸 것이다.
한편 시뮬레이션에 의해 생성되는 미래 30년간의 순할인율 시계열의 확률과정은 시뮬레이션을 시행할 때마다 매번 그 경로가 다르게 나타나기 때문에 본 연구에서는 총 100,000회의 몬테카를로 시뮬레이션을 시행하여 미래 360개월간의 순할인율 시계열을 생성하였으며, 시뮬레이션에 의해 생성된 360개월간의 각각의 순할인율 시계열의 평균값들을 도출한 후 마지막으로 그 평균값들의 확률분포도를 확인하였다. [표 5-3]은 순할인율 시계열의 미래 30년간 평균값의 확률분포도 내용을 요약한 것이다.