주택시장 자료로 주금공 MBS 발행량을 몇 달 앞서 맞히는가

가설과 결론

이 질문이 데스크에 중요한 이유는 MBS 응찰과 공사채 크레딧 포지션을 정할 때 앞으로 몇 달의 공급 규모가 핵심 입력이기 때문이다. 주택시장 자료는 MBS 공급보다 몇 달 앞서 공표되므로, 만약 이것이 공급을 미리 말해 준다면 월보가 나오기 전부터 수급을 짐작할 수 있다. 결과는 그 기대를 접게 한다. 공표 시차를 엄격히 지키면 쓸 수 있는 주택 자료는 두 달 묵은 값이고, 공급을 실제로 바꾼 것은 정책 발표와 채권시장 사정이었다. 다만 이 결론은 보금자리론 취급액과 주택 거래량이 없는 상태에서 대리 변수로 낸 것이어서, 그 두 시리즈를 받은 뒤 다시 볼 여지가 남는다.

용어와 기호

자료

입찰 결과는 앞선 실험에서 정리한 회차별 결과표를 쓰고, 그 규약대로 핵심 행, 날짜가 확인된 행, 일반과 ST 유형, 낙찰 가산금리가 있는 행, 비고에 비경쟁이나 스왑이 없는 행만 남겼다. 1,883트랜치, 243회차이고 회차, 만기, 유형으로 중복은 없다. 발행이 0 인 달은 2022-10 하나다. 이 결과표로 발행 월별 경쟁입찰 발행액을 만들었다. 주택 쪽은 앞선 패널 실험이 만든 긴 형식 패널이다. 시리즈마다 기준월, 값, 가용일이 있고, 한국은행 ECOS 시리즈의 가용일은 «기준월 + k개월 d일» 규칙, 월보에서 읽은 값은 게시일 관측이다. 특징을 만들 때는 결정일 이전 가용일인 값만 골랐다.

아이디어가 요구한 입력 가운데 둘이 없었다. 보금자리론 월 취급액은 패널에 없어 ECOS 의 정책대출 잔액 3개월 증가로 대신했고, 주택 매매 거래량은 키가 없어 받지 못해 부동산원 매매수급 지수로 대신했다. 보금자리론 금리는 뉴스레터에서 읽은 값인데 공사가 매달 미리 고시하는 금리이므로 적용 월 첫날에 알려진 것으로 두었다. 이 가정이 틀렸을 때를 보려고 «뉴스레터 게시일 관측만» 쓰는 판도 강건성에 넣었다. 월 발행계획은 2022-07 ~ 2026-11 의 52개월이 있고, 2026-08 은 계획 게시일이 그 달 첫 회차보다 하루 늦어 그 회차를 서프라이즈 검정에서 뺐다.

방법

분기 예측은 매월 말을 결정일로 두고 다음 세 달의 발행액 합을 맞히는 문제로 세웠다. 분기 말 결정일만 평가에 쓰고, 학습에는 모든 월말 결정일을 쓰되 표적 창이 평가 결정일보다 먼저 끝난 행만 넣는다. 이렇게 하면 학습 표본은 첫 평가 때 19개에서 마지막 평가 때 109개로 늘고, 평가 시점에 아직 모르는 실적은 학습에 들어가지 않는다. 표적은 전분기 반복 대비 로그 비 g 로 두었다. 릿지가 계수를 0 으로 줄이면 예측이 그대로 전분기 반복이 되도록 만든 구조이므로, 특징이 정보를 주지 못하면 모형은 기준선 근처에 머물러야 한다. 특징 일곱 개는 학습 행 평균과 표준편차로 표준화하고 α = 3 의 릿지를 확장 창으로 다시 적합했다. 이 설정은 결과를 보기 전에 정했다.

비교로 같은 특징의 OLS, 깊이 2 의 그래디언트 부스팅, 정책 더미를 뺀 릿지를 돌렸고, 기준선은 전분기 반복 말고도 1년 전 같은 분기, 지난 4분기 평균, 평균 회귀 특징만 쓴 릿지를 두었다. H642 의 검정은 31분기의 짝 오차 차 d = |릿지 오차| − |전분기 반복 오차| 의 평균에 4분기 이동 블록 부트스트랩 5,000회를 걸고, 중심화한 분포에서 평균이 0 보다 작을 한쪽 p 를 냈다. 지지는 MAE 비 0.80 이하, Holm 조정 p 0.05 미만, 확인 구간 비 1.0 미만을 모두 요구한다.

서프라이즈는 같은 구조의 한 달 앞 릿지로 만들었다. 결정일은 계획 게시일 전날이고, 그날까지 입찰된 회차만으로 최근 실적을 계산해 게시 직전 며칠의 정보가 새지 않게 했다. 표적 ΔWON 과 ΔCEIL 은 같은 유형, 같은 만기의 직전 값과의 차라서 트랜치마다 다른 수준이 빠진다. 회귀에는 절편, ST 더미, 만기 고정효과를 넣었고, 같은 달 회차는 같은 서프라이즈 값을 가지므로 계획 월 단위 블록 부트스트랩 5,000회에서 계수가 0 이하인 비율을 한쪽 p 로 썼다. 사전등록 격자로 α 다섯 값, 지평 2분기, 이동 36개월 창, 보금자리론 가용 규칙, ECOS 공표 1개월 지연, 충격 분기 제외, 연도별 비, 특징 순열 귀무 200회를 함께 냈다. 이 실험은 선물 매매 규칙이 아니라 응찰 입력 후보이므로 틱 비용과 진입 지연은 해당이 없고, 같은 뜻의 점검으로 공표 시차를 늦춰 보았다.

모델

확증 모형은 표준화 뒤 릿지 하나다. 아래 구조도는 마지막 평가 폴드(결정일 2026-06 말)의 학습 행으로 같은 모형을 다시 적합해 커밋된 2026Q3 예측을 재현한 뒤 그린 것이다. 계수는 표준화 공간에 있어 서로 크기를 비교할 수 있다.

결과

분기 발행 예측

31분기 전체에서 릿지의 MAE 는 23,973억원, 전분기 반복은 21,775억원이었다. 비는 1.10 으로 문턱 0.80 은 물론 1.0 도 넘었고, 블록 부트스트랩 한쪽 p 는 0.650, Holm 조정 뒤 1.0 이다. 구간을 나누면 발견 구간 20분기의 비가 1.19, 확인 구간 11분기가 0.79 였다. 확인 구간만 보면 문턱에 닿지만, 이 구간은 발행이 1.7 ~ 6.6조원으로 비교적 잔잔했고 2025 년 4분기 한 해만 비가 1.28 로 나빠지는 등 해마다 흔들려 11분기로 우연과 구별할 수 없다. 사전에 정한 대로 전체 표본으로 판정하면 H642 는 지지되지 않는다.

모형을 바꿔도 결론은 같다. OLS 는 1.06, 부스팅 1.20, 정책 더미를 뺀 릿지 1.18 이었다. 가장 나은 것은 평균 회귀 특징 하나만 쓴 N4 로 0.99 였는데, 이것은 «최근 분기가 지난 1년 평균보다 크면 조금 줄인다» 는 규칙이라 주택 자료가 아니다. 1년 전 같은 분기(1.29)와 지난 4분기 평균(1.04)도 전분기 반복을 이기지 못했다. 즉 MBS 발행에는 계절성이 약하고, 직전 분기 수준이 가장 좋은 단순 예측이다.

강건성과 귀무

사전등록 격자의 어느 칸도 0.80 아래로 내려가지 않았다. α 를 0.3 에서 30 까지 바꾸면 비는 1.06 ~ 1.12 로 거의 그대로다. 두 분기 앞을 맞히게 하면 1.85 로 크게 나빠지고, 이동 36개월 창은 1.20 이다. 보금자리론 금리를 게시일 관측만으로 쓰면 1.18, ECOS 공표를 한 달 더 늦추면 1.20 으로, 정보가 늦어질수록 나빠지는 방향은 예상대로지만 기본 설정부터 이미 1 을 넘는다. 안심전환과 특례보금자리론 분기를 빼면 1.03 으로 기준선과 비슷해진다. 정책 국면이 오차를 키운 것은 맞지만, 국면을 빼도 주택 특징이 이득을 내지는 못한다는 뜻이다.

특징 순열 귀무는 이 해석을 더 분명하게 한다. 특징 행렬을 결정일 사이에서 무작위로 섞고 표적과 전분기 반복은 그대로 둔 채 걷기 전진을 200번 다시 돌리면 비의 평균은 1.046, 하위 5% 는 0.929 였다. 관측 1.101 은 귀무 분포의 77번째 백분위로, 섞은 특징보다도 나쁜 쪽에 있다. 주택 특징은 표본 밖에서 정보를 더하지 못했고, 오히려 학습 구간의 관계가 다음 구간에 뒤집혀 오차를 키웠다.

공급 서프라이즈와 낙찰

서프라이즈 표본은 51개월, 695트랜치다. ΔWON 을 서프라이즈에 회귀한 계수는 1 SD 당 −3.72bp(90% 구간 −7.95 ~ −0.23)로, 예측한 +2bp 와 부호가 반대였고 한쪽 p 는 0.962 다. ΔCEIL 은 −4.82bp(−8.84 ~ −1.01), p 0.980 이다. 계획이 예측보다 큰 달에 낙찰과 실링이 오히려 좁아졌다는 뜻이다. 발견 구간(17개월)은 낙찰 −5.23, 실링 −6.42bp 로 음이 더 컸고, 확인 구간(34개월)은 낙찰 +0.55(p 0.425), 실링 −0.79bp 로 0 근처였다. 서프라이즈 정의를 직전 달 실적 대비로 바꾸면 낙찰 +0.87bp(p 0.33)로 부호가 바뀌고, 3개월 평균 대비는 −2.27bp 다. 일반 회차만, 회차 군집으로 바꿔도 음의 부호는 남는다.

음의 계수가 어디서 오는지는 월 단위 산점도에서 보인다. 2022 하반기 다섯 달은 서프라이즈가 크게 음(계획이 예측보다 훨씬 작음)이면서 낙찰과 실링은 크게 넓어졌다. 채권시장 경색으로 공사가 발행을 줄인 시기다. 이 다섯 달을 빼면 계수는 낙찰 −0.21bp(p 0.52), 실링 −1.99bp 로 0 에 가까워진다. 미매각 확률은 서프라이즈가 양인 트랜치 14.0%, 음인 트랜치 14.2% 로 차가 −0.13%p(p 0.516)였다. 공급 서프라이즈는 낙찰도, 실링도, 미매각도 예측대로 움직이지 않았다.

탐색: 왜 안 되었나

여기부터는 결과를 본 뒤의 진단이며 판정에 쓰지 않았다. 첫째, 오차는 몇 분기에 몰려 있다. 릿지가 전분기 반복보다 더 틀린 양의 169% 가 상위 세 분기에서 나왔다. 가장 큰 것은 2022Q4 로, 우대형 안심전환 발표로 정책 더미가 켜지고 대환 유인이 커서 8.3조원을 예측했지만 실적은 0.6조원이었다. 그해 가을 금리 급등과 채권시장 경색으로 경쟁입찰이 사실상 멈췄다. 2021Q1 과 2020Q4 는 반대로 평균 회귀 특징이 발행을 너무 줄였다. 정책 발표가 경쟁입찰 공급으로 이어지는 경로는 2019 은 은행 비경쟁 매입, 2022 는 발행 축소, 2023 은 특례보금자리론 확대로 매번 달랐다.

둘째, 정책대출 잔액은 유동화 공급의 대리가 되지 못했다. 정책대출 잔액의 월 증가와 0 ~ 6개월 뒤 월 발행액의 상관은 0.01 ~ 0.08 이다. 은행 장부의 정책 모기지 잔액은 공사가 사들여 유동화하는 보금자리론 흐름과 다르다. 셋째, 특징과 표적의 상관이 시기마다 바뀐다. 분기 말 표본 38개에서 평균 회귀 특징만 두 시기 모두 음(−0.42, −0.31)이고, 대환 유인은 0.13 에서 0.40 으로, KB 가격 변화는 −0.09 에서 −0.38 로 바뀐다. 넷째, 걷기 전진 안에서 학습 행 상관 상위 1 ~ 3개를 고르는 변형도 비 1.15 ~ 1.22 였고, 같은 선택 절차를 순열 귀무에 다시 돌리면 관측이 귀무의 99 ~ 100번째 백분위였다. 다섯째, 분기 첫 달 계획의 세 배를 분기 예측으로 쓰면 16분기에서 MAE 14,024억원으로 전분기 반복 15,802억원보다 11% 나았다. 공급을 맞히는 데는 주택 자료보다 공사의 계획이 낫다.

서프라이즈의 음의 부호도 같은 이야기다. 서프라이즈는 계획 게시 직전 한 달의 낙찰 변화와 −0.29, 직전 한 달 미매각 비율과 −0.31 의 상관을 가진다. 수요가 약해 낙찰이 넓어지고 미매각이 생긴 달 뒤에 공사가 계획을 줄이고, 넓어지던 흐름이 그 달에도 이어지면 «작은 계획 뒤 낙찰 확대» 가 음의 계수로 잡힌다. 직전 변화를 통제하면 계수는 −2.01bp(p 0.79)로 줄지만 양이 되지는 않는다. 낙찰 − 실링의 변화로 보면 +1.10bp/SD(p 0.127)로 계획이 클 때 낙찰이 실링 쪽에 붙는 경향은 약하게 보이지만, 실링 자체가 더 크게 내려가 국고 대비 낙찰은 좁아진다.

탐색: 가드 사보타주와 잔차 서프라이즈

이 소절도 결과를 본 뒤 더한 탐색이다. 먼저 이 실험이 지킨 두 가드, 즉 공표 시차와 «표적 창이 결정일 전에 끝난 행만 학습» 이 실제로 정보를 막고 있었는지 일부러 깨 보았다. 공표 시차를 지워 모든 값이 기준월 말에 알려졌다고 보면 비는 1.10 에서 1.14 로 오히려 나빠졌다. 늦게 알아서 진 것이 아니라 제때 알았어도 주택 특징에 정보가 없다는 뜻이다. 반대로 학습에 미래로 겹치는 표적 창을 넣으면 비가 0.95 로 좋아진다. 표적 창 가드가 없었다면 «기준선보다 낫다» 는 거짓 결과를 보고했을 것이다. 확인 구간 비 0.79 도 따로 검정했다. 11분기 중 릿지가 이긴 분기는 7개였고 2분기 블록 부트스트랩 한쪽 p 는 0.082 로 0.05 에 못 미친다.

다음으로 앞의 진단에서 본 역인과를 걷어 냈다. 서프라이즈를 계획 게시 직전 한 달의 낙찰 변화와 미매각 비율에 회귀하되 그 앞 달들만으로 적합하고(최소 12개월), 남은 잔차를 표준화해 다시 썼다. 잔차가 생기는 2023-09 ~ 2026-10 의 37개월, 492트랜치에서 ΔWON 은 1 SD 당 +2.48bp(월 블록 p 0.024, 계획 월 순열 p 0.012), ΔCEIL 은 +2.99bp(p 0.043, 순열 p 0.008)로, 처음 가설의 부호와 크기가 나왔다. 같은 37개월에서 원래 서프라이즈는 +1.09, +0.16bp 이므로 2022 하반기가 빠진 표본 효과만으로는 설명되지 않는다. 그러나 낙찰 − 실링의 변화는 −0.51bp(p 0.66)로, 공급 충격은 실링과 낙찰을 함께 올릴 뿐 실링 대비 응찰 위치는 바꾸지 않는다. 수요 반응을 걷은 공급 충격은 다음 달 스프레드 수준을 약 2 ~ 3bp 움직이는 후보지만, 결과를 본 뒤 고른 변형이라 표본 밖 검증 전에는 쓰지 않는다.

탐색: 잔차 서프라이즈의 독립성

잔차 서프라이즈의 양의 계수가 이미 아는 요인의 그림자인지 확인했다. 같은 만기 국고 금리가 직전 회차에서 이번 회차까지 움직인 폭, 공사채 AAA 와 국고의 스프레드 변화(곡선 결함이 있는 2026-01-02 ~ 02-25 는 결측), 월보의 콜 행사 예정액을 하나씩 통제했다. ΔWON 계수는 통제가 없을 때 2.48bp 에서 국고 통제 2.37, 스프레드 통제 2.76, 콜 통제 2.30, 셋 다 넣으면 2.04bp(p 0.051) 였다. ΔCEIL 은 셋 다 넣어도 3.43bp(p 0.002)다. 공사채 스프레드가 1bp 움직이면 MBS 낙찰이 약 0.81bp 따라가 크레딧 흐름이 낙찰의 큰 몫을 설명하지만, 서프라이즈와 스프레드 변화의 월 상관은 0.34 에 그쳐 서로를 대신하지 못한다. 이 두 통제는 입찰일에야 아는 값이라 예측 입력이 아니라 분해용이다.

한 해씩 빼고 다시 추정해도 ΔWON 은 1.51 ~ 2.94bp, ΔCEIL 은 2.31 ~ 3.24bp 로 모두 양이었고, 2026 을 뺄 때 가장 작았다. 잔차화에 쓰는 변수를 직전 낙찰 변화만, 또는 미매각만으로 바꿔도 부호는 같았다(ΔWON 2.08, 2.21bp). 이 신호는 선물 손익을 내지 않는 응찰 입력이므로 미국 야간 되돌림이나 금통위 전날 전략과의 손익 상관은 해당이 없다. 탐색 효과는 통제와 표본 바꾸기에 버티지만, 37개월 하나의 사후 선택 변형이라 판정은 폐기 그대로 두고 표본 밖 검증 후보로 넘긴다.

깊이 점검

해석

MBS 공급은 주택시장보다 정책과 채권시장이 정한다. 주택시장 자료는 공표가 두 달 늦고, 그 사이 공급을 크게 바꾼 사건은 정부의 정책 상품 출시와 채권시장 경색이었다. 정책 더미는 발표의 존재만 알 뿐 그 정책이 경쟁입찰을 늘릴지, 은행 비경쟁 매입으로 갈지, 발행을 미룰지를 모른다. 그래서 정책 국면을 넣은 모형이 2022Q4 처럼 가장 크게 틀렸다. 남은 단순한 정보는 «직전 분기 수준» 과 «그것이 지난 1년 평균보다 얼마나 큰가» 둘뿐이고, 그것만 써도 전분기 반복과 비슷한 수준이다.

서프라이즈의 반대 부호는 공급 계획이 수요에 반응한다는 증거다. 공사는 시장 사정을 보고 다음 달 물량을 정하므로, 계획은 외생적인 공급 충격이 아니라 이미 관찰된 수요의 함수다. 그렇다면 «계획이 크면 스프레드가 넓어진다» 를 보려면 계획에서 수요 반응 몫을 먼저 걷어 내야 한다. 이번 실험은 그 몫을 걷지 않은 채 예측 대비 차를 썼고, 그 차에는 수요 반응이 그대로 남았다. 앞선 달력 실험이 본 «정보가 실링에 먼저 반영된다» 와도 맞는다. 공사와 주관사단이 실링을 정할 때 이미 공급과 수요를 함께 본다.

한계

표본이 작다. 분기 평가는 31개, 확인 구간은 11개다. 확인 구간 비 0.79 는 문턱과 거의 같아 보이지만 해마다 0.57 에서 1.28 까지 흔들려 우연과 구별할 수 없고, 판정은 전체 표본으로 하도록 미리 정했다. 아이디어의 핵심 입력 둘이 없다. 보금자리론 취급액과 주택 거래량을 정책대출 잔액 증가와 매매수급 지수로 대신했고, 앞의 것은 발행과 상관이 0.08 을 넘지 않았다. 이 폐기는 «이 대리 변수로는 안 된다» 이며 «주택시장 자료로는 안 된다» 가 아니다.

정책 국면이 결과를 지배한다. 세 번의 정책 상품이 모두 다른 경로로 공급을 바꿨는데 더미 하나로 담았다. 충격 분기를 빼도 비 1.03 이지만, 남은 24분기도 정책 여파 안에 있을 수 있다. 월 계획과 경쟁입찰 실적의 유형 범위가 다를 수 있다. 2023-03 처럼 계획이 실적의 두 배가 넘는 달은 계획에 패스스루나 은행 몫이 들어간 것으로 보이며, 그만큼 서프라이즈에 유형 배분 차이가 섞인다. ECOS 공표일은 실제 보도일이 아닌 규칙이고, 보금자리론 금리를 적용 월 첫날에 알려졌다고 본 것은 공사의 고시 관행에 기댄 가정이다. 둘 다 늦춰 보면 결론은 같거나 더 나쁘다.

결과를 본 뒤 바꾼 것은 없고 확증 판정도 그대로다. 잔차 서프라이즈의 +2.48bp 는 역인과를 본 뒤 고른 변형 하나이고 잔차화 변수 둘도 그때 골랐으므로 선택 편향이 있으며, 37개월은 짧다. 탐색 절의 진단은 모두 결과를 본 뒤 더한 것이고 판정에 쓰지 않았다. 첫 평가 시점 학습 표본이 계획서의 21개가 아니라 19개였는데, 특징이 모두 있는 행 수 차이이며 설정을 바꾸지 않았다. 비용 가정은 해당하지 않는다. 선물 매매 규칙이 아니라 응찰 입력 후보이고, 효과가 없어 매매 빈도는 연 0회다.

다음에 해 볼 것

첫째, 보금자리론 월 취급액과 특례보금자리론 승인액을 받아 «대출 실행에서 MBS 발행까지» 의 유동화 시차부터 잰다. 1 ~ 3개월 시차 상관이 0.5 를 넘을 때만 같은 걷기 전진 구조를 다시 사전등록해 돌린다. 둘째, 탐색에서 나온 잔차 서프라이즈 규칙을 그대로 잠가 표본 밖에서 검증한다. 2026-11 계획부터 매달 게시 직후 잔차 서프라이즈와 예측(ΔWON, ΔCEIL 각 +2bp/SD)을 먼저 커밋하고, 12개월이 쌓이면 판정한다. 같은 잔차가 종목 단위 MBS 유통 평가금리의 다음 달 변화도 움직이는지 함께 본다. 회차가 연 약 22회라 매매 전략이 아니라 응찰과 보유 판단의 입력이다.

산출물

모든 수치는 아래 정본 런에서 왔고, 그림은 정본 런 파일만 읽어 다시 그렸다(그리기 전에 MAE 비를 다시 계산해 저장된 값과 맞는지 확인한다). 구조도는 마지막 폴드 모델이 커밋된 예측을 재현할 때만 주입된다.

• 계획protocol.md (결과 전 커밋)
• 분석과 판정analysis.md
• 자료 점검code/s0_check.py, 공통 적재 code/common.py
• 확증 런code/s1.py → results/20261105T202138_main/ (metrics.json, quarter_forecasts.csv, grid_h642.csv, perm_null.csv, monthly_surprise.csv, auction_rows.csv, surprise_grid.csv)
• 탐색code/s2_explore.py, code/s3_depth.py, code/s4_depth2.py, code/s5_independence.py → 같은 폴더 explore.json, depth.json, depth2.json, depth3.json
• 그림, 구조도code/render_figures.py, code/render_model.py → paper/assets/, 이 문서
• 재현uv run python experiments/0211_khfc_mbs_issuance_forecast/code/s1.py 다음 s2_explore.py, s3_depth.py, s4_depth2.py, s5_independence.py 에 런 폴더를 주고 render_figures.py, render_model.py

Appendix

A. 데이터셋 실물

입력 1: 분기 표(quarter_table.csv)의 실제 행. 결정일마다 다음 분기 실적 Q, 기준선, 그리고 그날까지 공표된 값으로 만든 특징 일곱 개가 있다(금액 억원, x1 과 x4 는 로그 변화).

입력 2: 서프라이즈 회귀 표(auction_rows.csv)의 회차 2025-14(입찰 2025-10-24). 10월 계획 8,500억원은 2025-09-29 에 게시됐고, 직전 값은 그 전 같은 만기 마지막 회차다. 10년 트랜치는 미매각이었다.

B. 모델 입출력 실물

확증 릿지가 마지막 평가 시점에 실제로 받은 입력과 낸 출력이다(quarter_forecasts.csv, 결정일 2026-06-30). 같은 달의 월 서프라이즈 계산 한 줄도 함께 싣는다(monthly_surprise.csv, 2025-11 계획).

C. 실험 설정

• 표본입찰 결과 핵심 행, 날짜 확인, 일반과 ST, 낙찰 있음, 비경쟁과 스왑 제외. 2016-01-06 ~ 2026-10-23
• 분기 표적결정일 뒤 세 달 경쟁입찰 발행액 합(발행 월 기준), 평가 표적 2019Q1 ~ 2026Q3 31분기
• 모형g = log(Q + 1,000) − log(N1 + 1,000) 의 릿지 α = 3, 표준화, 확장 창, 학습 시작 결정일 2017-01
• H642 검정짝 오차 차 4분기 이동 블록 부트스트랩 5,000회, seed 211, 지지는 비 ≤ 0.80, Holm p < 0.05, 확인 구간 비 < 1
• 서프라이즈log(계획 + 300) − log(월 예측 + 300), 표본 안 표준화, 결정일 계획 게시 전날
• H643, H644 검정ΔWON, ΔCEIL ~ S + ST + 만기 FE, 계획 월 블록 부트스트랩 5,000회, Holm 셋
• 분할발견 ~ 2023, 확인 2024 ~
• 귀무특징 행렬 결정일 사이 순열 200회(탐색의 안쪽 선택은 100회)
• 충격 구간표적 분기 2019Q4 ~ 2020Q2, 2023 (강건성에서 제외)