논문 : 예대금리차 결정요인 모형의 예측력 비교 연구 -Ridge, LASSO 및 Elastic Net 방법론을 중심으로-

본 연구에서는 2001년부터 2011년까지 11년 간 52개 국가의 금융 및 거시 데이터를 활용하여 예대금리차 결정요인 모형을 구성하고, 이들의 예측력을 비교하였다. 관측치보다 많은수의 잠재 설명변수를 고려함과 동시에 모형의 예측력을 높이기 위하여 회귀계수를 축소하여 추정하는 능형회귀(ridge regression), LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 및 elastic net 방법론을 이용하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 원변수만을 활용한 단계별 회귀분석 대비 벌점화 축소추정 기법의 예측력이 전반적으로 우수하였다. 이는 벌점화 축소추정 기법의 경우 잠재 설명변수를 모두 고려할 수 있으며, 회귀계수의 분산을 줄여 예측력을 높이기 때문인 것으로 보인다. 둘째, 벌점화 축소추정 기법 중에서는 elasticnet 모형( )과 LASSO가 가장 좋은 예측력을 보여 주었다. 셋째, 예대금리차 결정요인 모형을 보면 원변수의 상호작용항 중 일부 변수들이 예대금리차에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 1인당 GDP는 기타변수들과의 상호작용항이 예대금리차에 영향력을 보였는데, 이는 경제수준별로 예대금리차 결정요인의 영향 정도가 상이할 수 있음을 시사한다.