금리 스왑

마지막 업데이트: 2022년 5월 12일 | 0개 댓글
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FX마진 거래 수익 계산을 위해 반드시 알아야 하는 개념

금리 스왑

오늘은 이자율 스왑에 대해서 공부하는 날이다. 스왑은 literally 교환한다는 의미이다. 일반인이 스왑이라는 단어를 들으면 한 때 인구에 회자되었던 스와핑을 떠올릴 법도 한데 내게 필요 없는 것을 주고 필요한 것을 받아오는 교환의 법칙은 스와핑이나 이자율 스왑이나 사실 다를 것은 없다. 이혼에 따른 Legal risk를 고려하면 법적 지위는 그대로 두고 교환 당사자간의 편의를 증대시킨다는 점에서도 상당한 유사점도 발견할 수 있다.

나는 스와핑을 하는 사람이 아니지만 스와핑을 하는 당사자들은 주기적으로, 예륻 들자면 3개월에 한번, 6개월에 한번 배우자를 교환한다고 한다. 스와핑도 OTC거래이므로 계약 상세내역이 표준화되어 있지 않지만 교환을 하려면 교환하는 당사자가 교환하는 대상의 가치에 대한 합의를 해야한다. 즉, 남자의 관점에서 내 와이프의 가치도 100, 내가 받아오는 남의 와이프의 가치도 100이어야 교환이 이루어진다. 내가 받아오는 넘의 와이프 가치가 90밖에 안된다면 다른 방법으로라도 10을 더 받아야 교환이 성립할 것이다.

실제로 Swap pricing을 해보자. Par rate --> Spot rate --> Forward rate 순서대로 각각의 금리를 구하는 방법은 이미 배웠다. 동일한 숫자를 가지고 Swap rate을 구해보자. 내가 Receive Fixed position이고 Notional amount는 100억, Swap rate은 c%, 만기는 2년 이라고 가정하자 . Swap pricing은 Fixed rate인 Swap rate을 구하는 것임을 다시 한번 확인하자.

금리 스왑
Maturity Spot rate(%) Forward rate(%)
0.5 5.0 5.0
1.0 5.6 6.2
1.5 6.0 6.8
2.0 6.2 6.8

스왑 개시 시점에 6개월 후에 지급할 변동금리는 6개월 spot rate과 동일하기 때문에 만기 0,5에 해당하는 Forward rate은 5.0%이다. 그 다음에 나오는 6.2%는 6개월 이후에 6개월 동안의 현재의 시장이 반영하고 있는 예상 금리를 의미한다. 즉, 현재 spot rate 상황下 스왑개시 시점이 2010년 1/1일이라면 6/30일에 지급할 5.0%는 1/1일에 확정되었고 12/31일에는 6.2%의 이자를 지급할 것이라고 예측하는 것이다. 마찬가지로 2011년 6/30일에는 6.8%의 이자를 지급할 것으로 예상된다. 다시 한번 말하지만 여기서 얘기하는 6.2%, 6.8%는 모두 현재의 금리 상황에 내재되어 있는 미확정 선도 이자율로서 정작 이자 교환시점에는 당연히 달라질수 있고 이 때문에 스왑 기간중 스왑의 가치가 달라지는 것이다.

아래 산식의 하단 Floating leg 부분이 방금 언급한 내용을 보여주는 산식이다. 자 이제 내가 줄 것의 가치가 나왔다. 그럼 공정한 거래가 되려면 내가 받을 것의 가치를 얼마로 해야할 것인가? 정답은 아래 산식에서 Floating leg의 가치와 Fixed leg의 가치를 동일하게 만들어 주는 c%를 계산하면 된다.

방금 설명한 스왑은 소위 Plain Vanilla Swap이라고 불린다. 가장 단순한 형태의 스왑이라는 의미이다. 앞서 스와핑에서 얘기한 것 처럼 내가 받는게 90밖에 안된다면 10을 어떤 형식으로라도 더 받아야 거래가 될 것이다. 따라서 어떻게 10을 받을 것인가에 따라서 스왑의 형태도 많이 바뀌게 된다. 복잡한 형태의 스왑 Pricing이 있더라도 결국은 스왑 당사자들이 서로 손해보지 않게만 해주면 된다.

금리 스왑

2007년 이후 경제 관련 뉴스에 서브프라임, 글로벌 신용경색, 선물환매도 그리고 통화스왑(CRS; Cross Currency Swap), 이자율스왑(IRS; interest rate swap) 거래와 같은 낮선 용어들이 자주 등장하고 있다. 지난해 11월중 금리 폭등과 올 들어서 외국인들의 채권매수에는 CRS, IRS 거래가 연계되어 있으며, 이로 인한 채권시장의 불안정성은 당분간 지속될 것이라고 분석이 나오고 있다. 최근 국내 채권시장의 동향과 더불어 CRS, IRS 거래 및 스왑베이시스를 순차적으로 설명하고 상호간의 관계를 설명함으로써 최근 채권시장에 대한 독자들의 이해도를 높이고자 한다.

먼저 국내 채권시장의 동향이다. 지난 2년간 금리 스왑 금리 스왑 회사채 금리에 비하여 상대적으로 낮은 수준을 유지해 왔던 국고채 금리는 2007년 11월 들어 급등한 바 있다. 이는 「글로벌 신용경색과 외화자금 조달난→ CRS 거래 금리 급락→ IRS 거래 금리 급락→ 채권보유의 평가손 발생→ 손절매→ 채권가격 폭락→ 금리 급등」의 악순환에 기인한 것이었다. 이후 외국인은 CRS 금리 하락과 미국 연준리(FRB)의 기준금리 인하 등으로 2007년 12월부터 2008년 2월 기간 중 대규모로 국고채를 매입했으며, 이 덕분에 국채금리는 신속히 안정되고 있는 양상이다. 다만, 신용경색 우려가 제기될 때마다 손절매성 매물이 나타나는 불안정성은 간헐적으로 반복될 것으로 전망된다.

두 번째는 CRS 거래이다. 이 거래는 거래 당사자들이 계약기간의 시점과 종점에 이종통화의 원금을 교환하는 동시에 계약 기간 중 이자를 교환하는 거래이다. CRS 수취(receive)란 계약시 원화를 지급하고 그 대가로 달러를 수취하는 것을 말한다. 이때 거래 당사자들은 상대에게 지급하는 통화를 대출로 간주하고 이에 대한 금리를 수취한다. 즉 CRS 수취자는 지급원화에 대하여 CRS 금리를 수취하고 상대방에게는 리보(Libor; London inter-bank offered rates)를 지급한다. 이때 CRS 금리는 외환시장 수급을 반영하여 고정금리로 결정되고 3개월 변동부 리보는 해외금융시장에서 결정된다. 외화유동성 부족시 CRS 수취자인 국내 금융기관이 청구하는 CRS 금리는 대개 하락하게 된다.

한편 CRS 지급(pay)은 달러를 지급하고 대신 원화를 수취하는 거래이며, CRS 지급자는 지급달러에 대해 리보 금리를 수취하고 상대방에게 CRS 금리를 지급한다. CRS 지급자는 수취 원화로 국내 채권을 매입하여 운용하게 된다. 외국인의 국내 채권매입도 동일한 방식으로 이루어지는데「달러 차입+CRS 지급+국고채 매입」거래가 바로 그것이다. 외국인은 리보로 조달한 달러를 CRS 지급을 매개로 원화로 전환한 뒤 국고채 등을 매입한다.

이 경우 달러 차입비용은 CRS 지급에서 수취한 리보로 상쇄되므로, 실질적인 이자는 CRS 금리가 된다. 지난 2년간 국고채 금리가 CRS 금리보다 높은 관계가 지속됨에 따라 이때의 거래는 이자차익을 발생시킨 것으로 보인다. 지난 2년간 외국계은행 국내 지점의 국채 보유량이 증가한 것도 이러한 차익거래에 상당부분 기인한 것으로 추정된다.

CRS 지급을 통한 차익거래

이런 와중에 지난해 11월 들어 CD 및 은행채 금리 상승 여파로 국고채 금리가 상승세로 전환된 데 따른 평가손과 CRS 금리 급락에 따른 기존 CRS 지급계약의 평가손이 이 거래를 수행해 온 금융기관에 집중되었다. 나아가 신용경색으로 유동성 확보 필요성이 커지자 이들 기관들은 보유채권의 손절매를 단행한 것으로 추정된다. 손절매는 기존 포지션을 청산(unwinding)하는 방식인「달러 상환+CRS 수취+국고채 매도」로 이루어짐에 따라 이는 추가적인 CRS 금리 하락과 국고채 폭락 요인으로 작용하였다.

국고채수익률, CRS 금리 및 IRS 금리 추이

세 번째는 IRS 거래이다. 해외에서 자금을 차입하여 국채에 투자할 때 사용되는 기법이 CRS 지급이라면, 국내에서 차입할 경우에 적용되는 기법은 IRS 지급이다. IRS 거래란 고정금리와 변동금리(예, CD금리)를 교환하는 거래이다. IRS 수취(receive)는 고정금리를 수취하고 CD 변동금리를 지급하는 것을 의미하며, 상대방의 금리흐름은 IRS 지급(pay)이라고 한다.

정상적인 경우 은행간 거래에 적용되는 금리인 IRS 금리는 거래기관의 신용도를 반영하여 국채수익률보다 높은 수준에서 결정되어야 한다. 그러나 우리나라에는 구조적인 IRS 수취 수요 우위로 2004년 후반 이후 IRS 금리가 국고채보다 낮은 수준을 지속해 왔다. 이 결과 「국채수익률-IRS 금리」의 차익을 노리고 외국계은행 국내 지점 등은「원화 차입+IRS 지급+국고채 매입」거래 규모를 증대시켜왔다. 즉 콜시장에서 자금을 조달하여 국채를 매입한 뒤에 IRS 지급계약을 체결하는 것이 바로 그것이다. 이때 콜차입 비용은 IRS 지급에서 수취된 CD변동금리로 지급하고 보유 국고채에서 발생하는 이자는 IRS 금리 지급에 사용될 수 있어, 금융기관은 자기자본 없이, 그리고 금리위험도 헤지된 상태에서 안정적인 차익을 얻을 수 있게 된다.

IRS 지급을 통한 차익거래

네 번째는 스왑베이시스 거래이다. 스왑베이시스란 IRS 금리와 CRS 금리 간의 차이를 말한다. 그리고 이에 대한 거래를 스왑베이시스 거래라고 한다. 일시적으로 스왑베이시스(IRS-CRS 금리)가 벌어질 경우 시장에서는 향후 축소를 예상하고 스왑베이시스 지급(IRS 수취/CRS 지급)이 증가한다. 반대로 일시적으로 이러한 베이시스가 축소될 경우 스왑베이시스 수취(IRS 지급/CRS 수취) 거래가 증가한다. 그리고 이러한 재정거래 메커니즘은 일시적으로 이탈된 스왑베이시스를 균형수준으로 회복시키게 된다. 지난해 11월중 발생한 CRS 금리 하락은 위의 스왑베이시스를 매개로 IRS 금리를 하락시켰고, 이 결과 IRS 지급을 통하여 국고채를 매입한 기관도 CRS 지급을 통해 국고채를 매입한 기관과 유사한 원리로 평가손이 발생되었던 것이다.

최근 차익거래 목적의 외국인 국채 매수세 확대 내지는 이들의 손절매가 초래하는 국채시장의 불안정성의 배경을 개략적으로 살펴보았다. 결국 최근의 국고채금리 급등락은 글로벌 신용경색과 더불어 IRS 금리 왜곡 및 달러 수요초과에 따른 CRS 금리 하락 등에 기인한다. 이러한 IRS 금리 왜곡 및 CRS 금리하락은 국내 채권시장 및 외환시장에서의 구조적인 수급불균형에 기인한 것이어서 향후에도 이러한 불균형이 해소되기는 어려울 전망이다. 그렇다고 이러한 왜곡 현상을 외화차입규제, 선물환매도 자제 요청과 같은 수량적인 접근과 같은 미봉책으로 해결하는 데는 궁극적으로 한계가 있다. 따라서 정부는 이보다는 장기적 관점에서 수급상의 구조적인 불균형 요인 해소를 위한 미시적 조정방안을 고려해야 한다.

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제 1 장 서 론 = 1,24,1

제 1 절 연구의 배경 및 목적 = 1,24,6

제 2 절 연구의 범위 및 내용 = 6,29,2

제 3 절 연구방법 및 논문의 구성 = 7,30,3

제 2 장 통화스왑의 가격결정 및 위험관리 = 10,33,1

제 1 절 통화스왑의 생성 및 발전 = 10,33,1

1. 초기단계의 유사통화스왑 = 10,33,3

2. 통화스왑의 발전 = 12,35,2

3. 금리스왑의 시작과 스왑시장의 발전 = 13,36,3

제 2 절 통화스왑의 가격결정과 헷지 = 15,38,1

1. 통화스왑의 가격결정 = 15,38,3

2. 통화스왑의 헷지 = 17,40,3

제 3 절 통화스왑 위험의 측정 및 관리 = 20,43,1

제 3 장 통화스왑에 관한 기존연구 = 24,47,2

제 1 절 통화스왑의 근거에 관한 고찰 = 25,48,2

1. 비교우위에 입각한 통화스왑이론 = 26,49,3

2. 정보의 비대칭성에 입각한 통화스왑이론 = 28,51,6

3. 위험관리기능에 입각한 통화스왑이론 = 33,56,3

4. 국제시장의 분할특성에 입각한 통화스왑이론 = 35,58,4

제 2 절 금리평가와 통화스왑에 관한 고찰 = 38,61,3

제 3 절 통화스왑의 위험에 관한 고찰 = 40,63,1

1. 시장위험과 신용위험의 관계 = 41,64,4

2. 신용위험과 스왑거래 = 44,67,6

제 4 절 통화스왑 베이시스에 관한 고찰 = 49,72,1

1. 베이시스의 범위에 관한 주장 = 49,금리 스왑 72,2

2. 베이시스의 발생원인에 관한 주장 = 50,73,3

3. 베이시스의 안정성 및 지속성에 관한 주장 = 52,75,2

제 4 장 통화스왑 베이시스의 결정요인 = 54,77,1

제 1 절 Covered Interest Parity에 의한 경계조건의 도출 = 54,77,1

1. 고정금리통화스왑을 이용한 베이시스 경계조건 = 54,77,6

2. 단기자금시장헷지를 이용한 베이시스 경계조건 = 59,82,3

3. 단기 Forex Swap을 이용한 베이시스 경계조건 = 61,84,6

제 2 절 신용스프레드와 베이시스 = 67,90,4

제 3 절 국제 자본흐름의 불균형과 베이시스 = 71,94,1

1. 단기자본흐름의 불균형과 베이시스 = 71,94,2

2. 장기자본흐름의 불균형과 베이시스 = 72,95,7

제 4 절 통화간 금리차이와 베이시스 = 78,101,1

1. Forward Discount Puzzle = 78,101,3

2. 금리차이와 베이시스 = 80,103,2

제 5 장 통화스왑 베이시스에 관한 실증분석 = 82,105,1

제 1 절 통화스왑 베이시스의 특성에 관한 실증분석 = 82,105,1

1. 분석모형설정 및 실증분석방법 = 82,105,5

2. 실증분석자료 = 86,109,2

3. 베이시스의 특성에 관한 검증결과 = 87,110,3

제 2 절 통화스왑 베이시스의 결정요인에 관한 실증분석 = 90,113,1

1. 분석모형설정 및 실증분석방법 = 90,113,5

2. 실증분석자료 = 94,117,4

3. 검증결과 = 97,120,24

제 3 절 우리나라 원/달러 통화스왑 베이시스에 관한 실증분석 = 120,금리 스왑 143,1

1. 가설설정 = 120,143,3

2. 분석모형설정 및 실증분석방법 = 122,145,2

3. 실증분석자료 = 123,146,1

4. 검증결과 = 123,146,12

제 6 장 실증분석 해석 및 논의 = 135,158,1

제 1 절 통화스왑 베이시스의 특성에 관한 결과분석 = 135,158,3

제 2 절 통화스왑 베이시스의 결정요인에 관한 결과분석 = 137,160,8

제 3 절 원/달러 통화스왑 베이시스에 관한 결과분석 = 145,168,4

제 7 장 연구결론 및 시사점 = 149,172,1

제 1 절 연구의 결론 = 149,172,7

제 2 절 연구의 시사점 및 한계점 = 155,178,1

1. 연구의 시사점 = 155,178,3

2. 연구의 한계점 및 향후 연구방안 = 157,180,2

[부록 1] 통화별 베이시스 분석을 위한 기초자료 명세 및 변수명 = 168,191,13

[부록 2] 주요 발행기관별 USD표시 채권명 및 조사기간(10개국가) = 181,204,2

[부록 3] 통화별, 기간별 베이시스의 기초통계 분석표 = 183,206,4

[부록 4] 통화별, 기간별 베이시스(mid)의 상관관계분석 결과표 = 187,210,3

[부록 5] 거래비용을 고려하지 않은 베이시스 t검증결과 = 190,213,4

[부록 6] 자본시장의 거래비용을 고려한 베이시스 분석 결과표 = 194,217,4

[부록 7] 단기금융시장에서의 거래비용을 고려한 베이시스의 분석 결과표 = 198,221,4

[부록 8] 통화별, 기간별 각종자료의 기초통계 분석표 = 202,225,2

[부록 9] 통화별, 기간별 베이시스와 신용스프레드와의 상관관계 분석결과표 = 204,227,4

[부록 10] 통화별, 기간별 베이시스와 금리차이와의 상관관계 분석결과표 = 208,231,6

[부록 11] 통화별, 기간별 베이시스와 환율변동과의 상관관계 분석결과표 = 214,237,1

[부록 12] 통화별, 기간별 베이시스와 자본 및 투자수지와의 상관관계 분석결과표 = 215,238,1

[부록 13] 스왑금리 가산스프레드와 베이시스의 단순회귀분석 결과표 = 216,239,3

[부록 14] 미국정부채수익율 가산스프레드와 베이시스의 단순회귀분석 결과표 = 219,242,3

[부록 15] 단순금리차 및 선도금리차이와 베이시스의 단순회귀분석 결과표 = 222,245,6

[부록 16] 환율변동과 베이시스의 단순회귀분석 결과표 = 228,251,4

[부록 17] 자본수지와 베이시스의 단순회귀분석 결과표 = 232,255,1

[부록 18] 투자수지와 베이시스의 단순회귀분석 결과표 = 233,256,1

[부록 19] 1년물 베이시스에 대한 금리스왑 가산스프레드와 단순금리차이 및 환율변동과의 다중회귀분석 결과표 = 234,257,2

[부록 20] 2년물 베이시스에 대한 금리스왑 가산스프레드와 단순금리차이 및 환율변동과의 다중회귀분석 결과표 = 236,259,2

[부록 21] 3년물 베이시스에 대한 금리스왑 가산스프레드와 단순금리차이 및 환율변동과의 다중회귀분석 결과표 = 238,261,2

[부록 22] 5년물 베이시스에 대한 금리스왑 가산스프레드와 단순금리차이 및 환율변동과의 다중회귀분석 결과표 = 240,263,2

[부록 23] 7년물 베이시스에 대한 금리스왑 가산스프레드와 단순금리차이 및 환율변동과의 다중회귀분석 결과표 = 242,265,2

[부록 24] 10년물 베이시스에 대한 금리스왑 가산스프레드와 단순금리차이 및 환율변동과의 다중회귀분석 결과표 = 244,267,2

[부록 25] 1년물 베이시스에 대한 금리스왑 가산스프레드와 선도금리차이(2X3) 및 환율변동과의 다중회귀분석 결과표 = 246,269,2

[부록 26] 2년물 베이시스에 대한 금리스왑 가산스프레드와 선도금리차이(2X3) 및 환율변동과의 다중회귀분석 결과표 = 248,271,2

[부록 27] 3년물 베이시스에 대한 금리스왑 가산스프레드와 선도금리차이(2X3) 및 환율변동과의 다중회귀분석 결과표 = 250,273,2

[부록 28] 3년물 베이시스에 대한 금리스왑 가산스프레드와 선도금리차이(2X5) 및 환율변동과의 다중회귀분석 결과표 = 252,275,2

[부록 29] 5년물 베이시스에 대한 금리스왑 가산스프레드와 선도금리차이(2X5) 및 환율변동과의 다중회귀분석 결과표 = 254,277,2

스왑 포인트 | Fx마진 거래 수익 계산을 위해 반드시 알아야 하는 개념 227 개의 베스트 답변

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인용문
1. 외환 롤오버 및 스왑이란 무엇일까?
https://www.fxtradingrevolution.com/forex-rollover-and-swap.html
2. 외환 스왑을 계산하는 방법
https://blackwellglobal.com/how-to-calculate-forex-swaps/
3. 외환 시장에서 롤오버는 무엇 일까?
https://www.investopedia.com/ask/answers/06/rollover.asp
4. 핍을 계산하는 방법
https://www.benzinga.com/money/how-to-calculate-pips/
22세기해적 페이스북
https://www.facebook.com/22cPirate/
***투자자 주의사항***
1. 단타치지 않는다
2. 몰빵하지 않는다
3. 다른 사람 말만 듣고 투자하지 않는다

스왑 포인트 주제에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.

F/X Swap – 서울외국환중개(주)에 오신것을 환영합니다.

22.02.17 22.03.14 22.04.04 22.04.25 22.05.17 22.06.09 22.06.30 22.07.21 22.08.11 F/X Swap (1M) -330 0 -220 -110 110 220 330 440 Date Swap Point B Offer …

Date Published: 7/15/2022

Swap Point – 매일경제 경제용어사전

스왑포인트[Swap Point] … 선물환율을 결정하기 위해 현물환율에서 프리미엄 또는 디스카운트 되는 숫자 즉, 두 통화의 이자율 차이를 환율로 표시한 것이다. 스왑포인트는 …

Date Published: 6/6/2022

외환스왑(FX Swap)과 스왑포인트(Swap Point) [2] : 네이버 블로그

위의 예를 친절히 한글로 설명해 주자면 [시장참여자가] 달러 현물환(FX Spot)을 매수하고(=원화 현물환을 매도하고), 이와 동시에 3개월(정확히 말하면 …

Date Published: 6/13/2021

외환옵션 – 씨티은행

선물환 가격은(현물환 가격 + 스왑 포인트)로 결정됨: – 스왑 포인트는 기본적으로 두 통화의 이자율 차이에 의해서 결정되나 수급에 의해서도 큰 영향을 받음.

Date Published: 6/14/2021

스왑포인트 결정요소를 이용한 머신러닝 기반의 원/달러 환율 …

A study on machine learning-based KRW/USD exchange rate prediction model using swap point determinants: Focused on optimal structure finding in multi layer …

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한은 기준금리 인상 신호에 원화 귀하신 몸 됐다 – 이투데이

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  • Date Published: 2021. 1. 14.
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외환스왑(FX Swap)과 스왑포인트(Swap Point) [2]

지난편:

외환스왑(FX Swap)과 스왑포인트(Swap Point) [1]

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지난 편에서 맛배기로 보여준 바와 같이 ‘스탠더드’ 형식의 외환스왑(FX Swap)은 현물환(FX Spot)과 선도환(FX Forward)이 합쳐진 거래라 할 수 있다. 아래의 예처럼 말이다:

Buy USD/KRW (for) value spot (=23 Aug 2021)

& Sell USD/KRW (for) value spot + 3 months (=23 Nov 2021)

위의 예를 친절히 한글로 설명해 주자면 [시장참여자가] 달러 현물환(FX Spot)을 매수하고(=원화 현물환을 매도하고), 이와 동시에 3개월(정확히 말하면 현물환(spot) “정산일”로부터 3개월 후임) 만기의 달러 선도환(FX Forward)을 매도하는(=원화 선도환을 매수하는) 방향의 FX 스왑 거래이다. 즉, 달러 “Buy & Sell” 스왑 거래라 칭할 수 있겠다.

금리스왑의 경우와 마찬가지로 외환스왑 또한 업계에서는 2개의 다리(leg)를 가진다고 표현하곤 한다. 보통 첫 번째 다리는 “near leg”라고 부르고, 두 번째 다리는 “far leg”라 부른다. 뭐, 영어를 못 해도 “near”와 “far”가 의미하는 바가 뭔지 모르는 사람은 없을 테니 쉽게 이해 갈 거다. 현재에 더 근접한 날짜에 정산(settle)되는 다리가 바로 near leg이고, 이보다 더 먼 시점에 정산되는 다리가 바로 far leg다. 위의 예에서는 8월 23일 자로 정산되는 달러 매수 거래(현물환 거래)가 near leg, 11월 23일 자로 정산되는 달러 매도 거래(선도환 거래)가 far leg 되시겠다. 여기까지 어려운 거 없제? ㅎㅎㅎ 필자가 지난 편에서 별로 어려운 거 없으니 쫄지 말라고 한 거 기억나는겨? ㅎㅎㅎ

곁다리 지식 하나 또 던져주자면 FX 거래에 있어서는 “Value Date”이라는 용어를 많이 쓰는데, 이는 거래가 실제 정산되는 정산일(Settlement Date) 혹은 인도일(Delivery Date)의 의미와 동일하다고 간단히 생각하면 되겠다.(참고: FX spot/forward/swap에 한정해서 그렇다는 얘기고, 다른 금융 상품이라면 ‘value date’이 전혀 다른 뜻을 가질 수도 있으니 주의하자…) 위의 예에서도 이런 시장의 관행을 따라 “value”라는 단어를 써서 표현하였다.

지난 편에서도 언급했지만, near leg와 far leg의 달러 명목금액(notional)은 서로 동일한 것이 정상적인 거래이다. 물론 그렇지 않아도 된다. 장외 파생상품은 양자 간에 합의만 하면 무한대로 ‘tailor-making’이 가능하니깐… 다만 스탠더드 거래의 경우는 두 다리(leg)의 기준통화(base currency) 명목금액이 같다는 점만 숙지하자. 그럼 두 다리 사이에 다른 점은 또 없을까? Value Date 외에? 당연히 있다! 첫째는 매수/매도 방향이 다르고(두 leg의 거래 방향은 서로 ‘반대’다), 둘째는 각 leg에 적용하는 “환율(exchange rate)”이 다르다! 아래의 예에서처럼 near leg와 far 금리 스왑 leg에 적용되는 환율이 다른 것이 일반적이다:

현물환율(Spot Rate) = 1,150

3개월 만기 선도환율(Forward Rate) = 1,152

위의 가정을 앞서 보여준 예에 적용시키면, 외환스왑을 체결한 후 이 시장참여자의 입장에서 각 Value Date에 발생하는 현금흐름은 다음과 같을 것이다:(명목금액 USD 1 million 가정)

Receive USD 1,000,000 & Pay KRW 1,150,000,000

Pay USD 1,000,000 & Receive KRW 1,152,000,000

어디 보자… 8월 23일 날 백만 불을 받았다가 그로부터 3개월 후에 다시 주니깐 뭐 3개월간 달러를 빌렸다가 다시 돌려준 거라 생각하면 되고… 금리 스왑 근데 어라… 원화는 처음에 11억 5천만 원을 줬다가 3개월 후엔 여기에 이자까지 쳐서 2백만 원을 더 돌려받는 것처럼 보이네? 어라. 이거 달러 “Buy & Sell” 거래하는 사람은 무조건 이익을 보는 거여? 오오 이렇게 좋은 거래가 있었나~~ ㅎㅎㅎ …라며 암것도 모르는 초보자들은 뭐 노다지가 나오는 거래라는 착각을 할 수도 있겠다… ㅋㅋㅋ 아님 말고~

위의 현금흐름에서 2백만 원의 차이는 바로 선도환율과 현물환율의 차이, 즉 +2원(= 1,152 – 1,150)의 차이가 만들어낸 결과물이다. 이 +2원을 시장에서 뭐라 부르냐면. “스왑포인트(Swap Point)”, 혹은 “포워드 포인트(Forward Point)”라는 이름으로 부른다. 즉, 스왑포인트란,

스왑포인트(Swap Point; 포워드 포인트)

= 선도환율(Forward Rate) – 현물환율(Spot Rate)

과 같이 정의되는 것이다… 근데. 뭐시기. 이 스왑포인트는 어떻게 정해지냐고? 단순무식한 사람들은 “뭐, 그냥 시장에서 수급에 따라 정해지는 거 아녀?”라고 말할지 모른다. ㅋㅋㅋ 근데 그 말이 틀린 말은 아니다. 맞긴 맞다. 스왑포인트는 당연히 시장 수급에 민감하게 영향을 받으며 움직이니깐. 다만, 그 근간이 되는 Pricing 이론이 존재하기에 ‘시장의 수급 상황이 스왑포인트가 이론값에 수렴하지 못하게 만드는 요인들 중 하나’라는 표현이 더 올바르다 할 수 있겠다… 넘 고상한 표현인가? 그렇다면 Sorry여~ (-_-;)

근데 그 이론이 뭐냐고? 궁금해서 빨리 알고 싶다고?? ㅎㅎㅎ 말해주자면 바로 “무위험 금리평가이론(Covered Interest Rate Parity Theorem; 이자율평가이론; 이자율평형이론)”이란 놈(?) 되겠다.(이보다 조금 더 쎈 가정을 하는 이론인 “위험 금리평가이론(uncovered interest rate parity theorem)”과 함께 선도환율이 미래의 현물환율의 “불편 예측치(unbiased predictor)”인지 등에 관해서도 오늘 논하고 싶지만 이 부분은 추후 “경제학” 카테고리에서 다루는 게 맞는 것 같아 일단 패스~~) Again, 이름이 금리 스왑 좀 무섭게 다가오더라도 쫄 필요 없다. 매우 간단한 이론이니깐. 사실 중학생 수준에서도 이해 가능하다… ㅋㅋㅋ So, don’t worry… 정말 쉽게 쉽게 아래에 정리해 주련다.

최대한 단순화된 가정들과 숫자들을 가지고 이 이론을 이해해 보기로 하자. 먼저 국가 간의 자본 이동이 아무 제약 없이 자유롭게 이루어지고, 거래비용(transaction cost)이나 세금(tax) 등도 없으며, 국가 간 신용 리스크(credit risk)의 차이 또한 존재하지 않는다고 가정해 보자. 우리나라가 정말 잘 돼서 미국과 어깨를 나란히 하는 G2가 됐다는 가상의 설정도 해보자… ㅋㅋㅋ 넘 나갔나. 이게 바로 국뽕의 끝인 겨? 그리고 우리나라와 미국의 금리 및 환율이 다음과 같이 형성됐다는 추가 가정을 해보자:

한국 금리: 연 2%

미국 금리: 연 1%

원·달러 현물환율: 1,000 원

원·달러 1년 만기 선도환율: 1,000 원

위의 예에서는 양국 간의 금리수준은 다르지만 현물환율과 선도환율이 서로 동일하다는 설정을 해봤다. 자, 이 경우 어떤 일이 벌어질까? … 미국 양키놈들이 지네 나라에서는 어디에 돈을 박아 놓던지 금리를 연 1%밖에 못 받는데, “어라~ 한국 자산에 투자하면 금리를 2%를 준다네… 허걱… 그럼 미국에서 저리로 돈을 빌려서 고리의 한국 자산에 투자해 볼까?”라는 생각이 들 수밖에 없을 거다. 그리고 1년 만기 선도환을 통해서 환변동 위험에 노출되지 않게 헤지(hedge)까지 끝낼 수 있다는 전제하에… 양키놈은 다음과 같은 Flow로 돈을 벌려고 시도할 거다:

1 달러를 은행으로부터 빌린다. (차입 이자: 1%)

현물환 거래를 통해 1 달러를 1,000원으로 바꾼다.

1,000원을 한국 자산에 투자한다. (수익률: 2%)

선도환 거래를 통해 1년 후 1,020원을 1.02달러로 교환하기로 미리 약정한다.

투자한 한국 자산의 만기가 도래하며 1,020원을 상환 받는다. (수익률 2%)

선도환 거래를 통해 미리 약정한 대로 1,020원을 주고 1.02달러를 받아온다.

이 중 1.01달러를 은행에게 갚는다. (원금 + 이자 1%)

두둥~ 은행에게 갚고도 0.01달러(=1센트)가 남았다! Yay!

위의 가상의 예에서 미국 양키놈은 무위험차익거래(=arbitrage; 아비트리지)를 통해 1센트를 벌어간다… 만약 1백만 달러를 빌려서 투자했으면 아비트리지 이익이 무려 1만 달러 상당이었을 거고… 1천만 달러였다면 10만 달러… etc. etc. ㅎㄷㄷ… ㅎㄷㄷ… 선도환율이 현물환율과 똑같다 보니 미국놈이 정말 아무 위험도 안 지고 한국 시장에 들어와서 쉽게 돈 벌어가는 상황이네그려… 그렇다면, 이런 아비트리지 기회가 발생하지 않으려면 과연 선도환율이 얼마가 돼야 할까?(※ ‘무위험 금리평가이론’은 위와 같은 아비트리지 기회가 없어야 한다고 상정한다…) 문과생에게도 이에 대한 답을 찾는 과정이 크게 복잡하게 다가오진 않을 거다. 바로 다음의 식만 풀면 되니깐:

EQ. (1)

Citi Bank

ex) 선물환 매도 : 달러 백만불을 원화 댓가로 하여 6개월 시점에 1,000에 파는 선물환 거래를 은행과 체결함 선물환 매수 : 달러 백만불을 원화 댓가로 하여 6개월 시점에 1,000에 사는 선물환 거래를 은행과 체결함

스왑포인트 결정요소를 이용한 머신러닝 기반의 원

경제의 개방화가 이루어지고 국가 간 교류가 더욱 증가하고 있는 상황 속에서, 국제간의 결제 및 금융거래의 기본이 되는 달러화는 대표적 기축통화로써 영향력이 증가하고 있다. 이러한 이유로 정확한 환율 예측에 대한 필요성은 금융시장에서 꾸준히 중요한 이슈로 다루어지고 있다. 본 연구에서는 환율 및 금리와 관련된 데이터를 입력 값으로 하는 다층퍼셉트론 모형을 통해 원화와 달러화 사이의 환율을 예측한다. 환율 예측의 입력 변수는 외환시장의 스왑포인트 결정요소인 현물환율, 원화금리, 달러화금리, 달러화조달 리스크 프리미엄으로 설정하였으며, 다층퍼셉트론 모형의 은닉층과 노드의 개수를 변화시키면서 실험을 진행하여 환율예측에 가장 최적화된 구조를 탐색한다. 예측의 성과는 실제 환율과의 차이를 통해 측정하며, 정규분포에 기초한 랜덤워크 과정 및 선물환율 결정모형과 비교하여 본 모형의 우수성을 확인한다. 본 연구의 실험결과를 통해 대표적인 인공신경망 모형인 다층퍼셉트론 방법론의 환율 예측력을 확인했으며, 향후 시장 참여자들이 외환 투자에 대한 의사를 결정하고 거래에 참여하는데 도움을 줄 것으로 금리 스왑 기대한다.

With the globalization of the economy and the increasing interconnection of countries, the influence of the dollar, which is the main key currency of international settlement and financial transactions, is increasing, and the need for precise exchange rate prediction is emerging. In this study, the exchange rate between the korean won and the dollar is predicted by using multi layer perceptron model. The input variables are the spot exchange rate, the korean won interest rate, the dollar interest rate, and the dollar procurement risk premium, which are the determinants of the swap point. Empirical study is carried out by varying the number of hidden layers and nodes in the model to find the optimized model structure for USD/KRW exchange rate prediction. The performance of the prediction is measured by the difference from the actual exchange rate, and the superiority of the suggested model is verified by comparing the performance with the random walk process and forward exchange rate. The results of this study confirm the exchange rate forecasting ability of the multi layer perceptron, which is a representative artificial neural network. Also, the market participants will be supported for the foreign exchange investment by using proposed model in this study.

1년물 FX 스왑포인트, 2009년 이후 최저점…추가 하락할 수도

(블룸버그) — 한국은행의 5월 금융통화위원회에서 만장일치로 기준금리가 동결되자서울외환시장에서 중장기물을 중심으로 한 달러–원 FX 스왑포인트의 추가 하락 가능성이 점쳐지고 있다. 미국의 6월 연방공개시장위원회 정례회의에서 연방기금 금리 인상 가능성 부각으로 2009년 이후 최저 수준을 나타내고 있는 중장기물 FX 스왑포인트의 하락 압력은 더욱 커지는 모습이다.

바닥 없는 1Y FX 스와프포인트…9년래 최저 수준 행진

실제 서울외환시장에서 1년물(12개월물) 달러–원 FX 스왑포인트는 5월 24일 현재 마이너스(-) 17원 수준으로 2009년 6월 이후 최저 수준에서 움직이고 있다. 2014년 이후 하락세를 보여오던 1년물 FX 스왑포인트는 지난 2016년 마이너스(-) 전환 이후 현재까지도 낙폭을 지속적으로 확대하는 중이다.

이같은 FX 스왑포인트 하락에는 한국과 미국의 기준금리 역전에 따른 시장금리 차가 주된 영향을 미치고 있다. 실제 미국의 1년물 금리스왑(IRS) 수익률과 한국의 동일 만기 IRS 수익률 차이는 5월 한때 70bp 넘게 확대됐고, 한미간 스왑금리 차이는 연준의 연방기금 목표금리와 한국은행의 현재 기준금리 차이인 25bp보다 더 확대된 상황이다.

블룸버그 설문조사에 참여한 63명의 이코노미스트 중 61명이 6월 FOMC 정례회의에서 연방기금 목표금리가 2.00%로 25bp 인상될 것으로 보고 있다는 점을 감안하면 연준과 한은의 기준금리 격차는 오는 6월 50bp로 확대될 수 있어 이론적으로도 1년물 FX 스왑포인트에 추가 하락 압력이 예상된다.

전문가 “중장기 중심으로 FX 스왑포인트 하락세 지속될 것”

전문가는 달러–원 FX 스왑포인트의 중장기 구간 중심 하락세가 앞으로도 지속될 것으로 보고 있다. 특히 한은 5월 금통위에서 금리 동결이 만장일치로 결정됐다는 것은 중장기 스왑포인트의 하단 지지력을 약화시키는 주 요인으로 보고 있다.

우리은행의 민경원 이코노미스트는 24일 전화통화에서 “만장일치 동결이라는 것이 문제”라며 한은 금통위의 만장일치 동결 결정이 FX 스왑포인트의 반등 기대를 무너뜨렸다고 분석했다. 당초 5월 금통위에서의 소수의견 시나리오가 있었다는 것을 생각하면 외은들을 중심으로 한 FX 스왑시장에서의 비드 약화 현상이 지속되고 장기물을 중심으로 한 FX 스왑포인트 하락세가 이어질 것이라고 설명했다.

또 민경원 이코노미스트는 일부 보험사들이 달러채를 줄이려는 움직임이 있지만, 이미 투자된 달러채에 대한 헤지관련 물량은 어쩔 수 없이 시장에서 소화해야 한다고도 덧붙였다. 앞서 지난 14일 현대해상의 김석중 자산운용부문장 역시 블룸버그와의 인터뷰에서 국내 보험사들의 해외투자에 불리한 스왑시장 여건이 단기적으로 해결되기는 어려울 것이라고 내다봤다.

스왑포인트, 추가 하락은 수급구도 쏠림 때문

향후 FX 스왑시장 전반에서의 수급 요인이 정책금리에 대한 기대보다 영향이 클 것이라는 분석도 제기됐다.

유안타증권의 이재형 연구원은 24일 전화통화에서, 한국의 거시지표와 인플레이션 압력 등이 미국과 차별화 된다는 것을 감안하면 스왑시장의 움직임에 정책금리간 갭 이외에도 다른 요인이 가격에 반영되는 부분이 있고 결국 수급의 영향이 크다고 설명했다. 그는 한국과 미국의 통화정책이 어떻게 결정되든 스왑포인트는 더 하락할 수 있고 수급구도 자체의 쏠림이 영향을 줄 것이라고 덧붙였다. 그는 “정책금리 기대 부분을 반영해서 FX 스왑포인트 가격이 움직였다고 하면 이미 선반영이 된 부분이 있다고 본다”며 하반기에도 가격에 수급적, 구조적 요인이 더 영향을 줄 것이라고 말했다.

DB금융투자의 문홍철 연구원은 25일 전화통화에서 국내 보험사들의 달러 조달 수요가 계속되겠지만, 글로벌 달러 조달 환경 자체 역시 개선 중이라고 지적했다. 일부 불안요인 해소, 정부의 한국물(KP) 발행 억제 방침 완화 등이 이어진다면 스왑시장의 달러 조달 여건이 나아질 것이라는 분석이다.

한편 문홍철 연구원은 1년물 FX 스왑포인트에 대해 “더 이상 나빠질 수 없는 상황”이라며 별다른 재료가 없다면 추가 하락하지 않겠지만, 마이너스(-) 추세 자체의 변화는 어렵다고 내다봤다. 다만 그는 “스왑포인트에 있어서 금리차의 영향이 60~70% 가량이라는 점을 고려하면 금융위기가 재발해 미국이 금리를 제로 수준으로 낮추지 않는 이상 달러–원 FX 스와프포인트의 방향전환 역시 쉽지 않아보인다”고 덧붙였다.

한은 기준금리 인상 신호에 원화 귀하신 몸 됐다

원화 수요 급증에 FX스왑포인트 급등 1년물 5년2개월 최고

연내 인상 시사한 6월부터 원·달러환율 흐름과 디커플링

CRS금리도 단기물 위주로 올라 커브 플랫

(한국은행, 체크)

외환(FX)스왑포인트가 일제히 급등했다. 특히, 1년물은 5년2개월만에 최고치를 보였다. 전일대비 상승폭도 연중 가장 큰 폭을 기록했다. 비교적 장기물시장인 통화스왑(CRS) 금리도 단기물을 중심으로 올랐다. 매파적(통화긴축적)이었던 한국은행 7월 금융통화위원회로 인해 외화자금시장에서 원화를 찾는 수요가 몰렸기 때문이다.

15일 외화자금시장에 따르면 FX스왑포인트 1년물은 전일대비 1원 급등한 3원을 기록했다. 이는 2016년 5월23일(3원10전) 이후 최고치다. 전일대비 상승폭은 작년 12월29일(+1원) 이후 7개월만에 가장 컸다. 6개월물은 50전 오른 1원70전으로 2016년 6월23일(1원90전) 이래, 3개월물은 10전 상승한 85전으로 2016년 7월15일(85전) 이래 각각 최고치를 경신했다.

FX스왑포인트는 시중에 단기 달러수급 상황을 설명하는 지표다. 상승하거나 플러스(+) 값이면 외화자금시장에서 달러화는 넘치거나 찾는 수요가 적은 반면, 원화는 품귀현상을 빚거나 찾는 수요가 많다는 의미며, 하락하거나 마이너스(-) 값이면 그 반대 의미를 갖는다. 통상 원·달러 환율과 비슷하게 움직인다. 스왑포인트를 퍼센트(%)로 환산한 것은 스왑레이트라 부른다.

복수의 스왑시장 참여자들은 “오랜만에 금통위 영향을 많이 받았다. 원화는 금리차에 민감하게 반응하는 통화가 아니지만 금리상승 가능성에 역외 리얼머니를 중심으로 비드(원화매수)에 나섰다”고 설명했다. 이들은 또 “한은이 연내 금리인상을 시사하기 시작한 6월부터 원·달러 흐름과 디커플링되는 흐름을 보이기 시작했다. 스왑시장은 금리를 착실히 반영하면서 상승하기 시작했고 플러스 전환했다”며 “당분간 이같은 추세는 이어질 것”이라고 덧붙였다.

앞서 한은 금통위는 기준금리를 현행 연 0.50%로 동결했다. 지난해 5월 25bp(1bp=0.01%p) 인하 이후 1년2개월째 동결이다. 다만, 고승범 위원이 25bp 인상할 것을 주장해 1년2개월째 이어지던 만장일치 행진에 제동을 걸었다. 금리인상 소수의견은 2018년 10월 이후 2년9개월만에 처음이다. 이주열 한은 총재도 기자회견에서 “코로나 상황이 경기 회복세를 크게 저해하지 않는다면 금리 정상화가 경제에 장기적인 안정을 갖추기 위해서도 필요하다는데 인식을 같이했다”고 덧붙였다.

(체크)

또다른 외화자금시장이자 1년 이상 장기물 시장이며 채권시장과도 연관된 CRS시장에서 1년물 금리는 6bp 상승한 0.445%를, 2년물 금리는 7bp 올라 0.510%를, 3년물 금리는 3.5bp 오른 0.645%를 보였다. 반면, 10년물 금리는 0.5bp 하락한 1.125%를 나타냈다.

한편, 이날 서울 외환시장에서 원·달러 환율은 전일대비 7.0원(0.61%) 하락한 1141.5원을 기록했다. 이는 전달 25일 7.2원(0.63%) 하락 이후 가장 큰 폭으로 떨어진 것이다.

키워드에 대한 정보 스왑 포인트

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