Ⅴ. 추정결과 및 토의
본 논문에서 다루는 주요 모형인 일반적인 추세 함수(General Drift: GD)와 분산탄력성이 상수(Constant Elasticity of Variance: CEV)인 변동성 함수를 갖는 확산과정 GD-CEV 모형의 단일국면(single regime) 경우, 국면 전환하며 국면변수의 전이확률이 상수인 경우(RS-TCTP), 그리고 국면변수의 전이확률이 이자율에 따라 변하는 경우(RS-TVTP)의 추정결과가 〈Table 2〉에 정리되어 있다.
먼저 최우도 값들을 비교하면 단일국면 모형보다 국면전환 모형이 훨씬 큼을 알 수 있고, 국면전환 모형들을 비교하면 RS-TVTP모형이 RS-TCTP모형보다 최우도 값이 더 크다. 이러한 사실은 국면이 하나를 넘는다는 증거가 될 수 있기는 하지만 우도비 검정 통계량같이 보통 많이 사용하는 통계량을 이용해 추가적인 국면이 존재하는지를 검증할 수는 없다. 이는 국면이 하나라는 귀무가설 하에서는 추가적인 국면과 관련된 모수들이 식별되지 않기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Davis (1987), Hansen (1992, 1996), Cho and White (2007) 등이 새로운 검정방법들을 제안하기는 했지만 이들이 제시한 방법들은 각각의 특수한 모형에 대해서만 적용할 수 있다. 그러므로 이 방법들은 우리가 고려하고 있는 모형에는 적용할 수 없다. 그럼에도 불구하고 Hamilton and Susmel (1996)이나 Gray (1996)을 따라 그냥 우도비 검정을 이용해 추가적인 국면이 존재하는가 검정을 하면 국면의 수가 하나라는 귀무가설을 기각할 수 있다. 다른 한편 〈Table 2〉의 마지막 두 줄에서 볼 수 있는 정보기준 AIC와 BIC의 값을 보면 RS-TVTP 모형이 가장 우월함을 알 수 있다. 이를 종합하면 한국의 콜금리의 행태를 설명하는 확산과정은 하나가 아니라고 생각할 수 있다. 또한 국면전환하는 경우에 국면변수의 전이 확률이 이자율이 바뀜에 따라 달라지는 모형이 더 선호됨을 알 수 있다.