[논문 리뷰] Changes in the Distribution of Income Volatility

Shane T. Jensen, Stephen H. Shore|ArXiv.org|2008. 08. 07.

Financial Risk and Volatility Modeling참고 문헌 21인용 수 17

한 줄 요약

이 논문은 미국의 시간에 따라 변화하는 소득 변동성에 대해 마르코프 연속 딜레트 히어르카르 딜레트 프로세스를 사용하여 분석하며, 1970년대 이후 평균 소득 변동성의 증가가 거의 전적으로 사전에 고변동성 유형으로 식별된 개인들—주로 자영업자와 위험 감수성을 높게 평가하는 개인들—의 변동성 급증에 의해 이끌린다는 것을 드러낸다. 나머지 대부분의 개인들은 변동성에 유의미한 변화를 경험하지 못한다.

ABSTRACT

Recent research has documented a significant rise in the volatility (e.g., expected squared change) of individual incomes in the U.S. since the 1970s. Existing measures of this trend abstract from individual heterogeneity, effectively estimating an increase in average volatility. We decompose this increase in average volatility and find that it is far from representative of the experience of most people: there has been no systematic rise in volatility for the vast majority of individuals. The rise in average volatility has been driven almost entirely by a sharp rise in the income volatility of those expected to have the most volatile incomes, identified ex-ante by large income changes in the past. We document that the self-employed and those who self-identify as risk-tolerant are much more likely to have such volatile incomes; these groups have experienced much larger increases in income volatility than the population at large. These results color the policy implications one might draw from the rise in average volatility. While the basic results are apparent from PSID summary statistics, providing a complete characterization of the dynamics of the volatility distribution is a methodological challenge. We resolve these difficulties with a Markovian hierarchical Dirichlet process that builds on work from the non-parametric Bayesian statistics literature.

연구 동기 및 목표

• 1970년대 이후 관찰된 평균 소득 변동성의 증가가 개인 전반에 걸쳐 균일하게 증가한 것인지, 아니면 일부 집단에 의해 주로 이끌린 것인지 조사하는 것.
• 군집화된 종단적 데이터를 기반으로 시간에 따라 변화하는 이질적인 소득 변동성을 모델링하는 데 있어 발생하는 방법론적 과제를 해결하는 것.
• 과거 소득 변화 기반으로 사전에 고변동성 유형으로 식별된 개인들이 시간이 지남에 따라 변동성이 더 크게 증가했는지 검토하는 것.
• 자영업과 위험 감수성이 소득 변동성 추세의 분포에 미치는 영향을 평가하는 것.
• 위험을 더 잘 감당할 능력이 있는 개인들에 의해 영향을 받는 주요 집단을 특정함으로써 변동성 증가의 복지 영향을 평가하는 것.

제안 방법

• 비모수 베이지안 프레임워크 내에서 시간에 따라 변화하는 이질적인 소득 변동성 파라미터를 모델링하기 위해 마르코프 연속 딜레트 프로세스(MHDP) 사전을 사용한다.
• 소득 동역학을 영구적이고 일시적인 충격의 조합으로 모델링하며, 변동성(분산)이 개인 간 및 시간에 따라 변화할 수 있도록 허용한다.
• 변동성 파라미터를 L개의 고유한 값으로 데이터 기반의 이산적 할당을 하며, L은 데이터로부터 추론된다. 이는 변동성 분포의 비모수적 추정을 가능하게 한다.
• 개인 내에서 한 해에서 다음 해로의 파라미터 변화 확률을 모델링하는 마르코프 연속성 구조를 통해 시간 의존성을 통합한다.
• 패널 데이터의 개인 수준 집합 및 시계열 의존성에 대응하기 위해 계층적 사전을 도입한다.
• 베이지안 추론을 통해 변동성 파라미터의 사후 분포를 추정하며, 결과는 사후 평균 추정치에 대한 가중 최소 제곱 회귀 분석을 통해 검증된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 1970년대 이후 평균 소득 변동성의 증가는 전체 인구에 대표되는가, 아니면 특정 하위집단에 집중되어 있는가?
• RQ2 과거에 높은 소득 변동성을 보였던 개인들(사전 고변동성 유형)이 시간이 지남에 따라 변동성이 더 크게 증가했는가?
• RQ3 자영업자와 위험 감수성을 높게 평가하는 개인들이 관찰된 소득 변동성 증가의 주요 원인인가?
• RQ4 소득 수준, 교육 수준, 연령, 위험 감수성에 따라 정의된 하위집단 간 영구적 변동성과 일시적 변동성의 추세는 어떻게 다를까?
• RQ5 위험을 더 잘 감당할 능력이 있는 개인들에 의해 영향을 받는 변동성 증가가 복지에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 평균 소득 변동성 증가는 거의 전적으로 과거 소득 변화 기반으로 사전에 고변동성 유형으로 식별된 개인들—특히 자영업자와 위험 감수성을 높게 평가하는 개인들—의 변동성 급증에 의해 이끌린다.
• 자영업자들은 전체 소득 변동성 증가의 상당 부분을 차지하며, 다른 집단보다 변동성이 더 크게 증가했다.
• 자기 자신을 위험 감수성에 민감한 것으로 평가하는 개인들(상대적 위험 회피 계수 1/0.3 이하)은 위험 감수성에 민감하지 않은 사람들보다 영구적 소득 변동성의 증가 폭이 훨씬 크다.
• 일시적 변동성은 위험 감수성에 민감한 개인과 민감하지 않은 개인 간에 큰 추세 차이를 보이지 않아, 증가가 주로 영구적 소득 위험에 기인함을 시사한다.
• 중위수 이상 소득을 올리는 개인의 경우 영구적 변동성 증가 폭이 중위수 이하 소득을 올리는 개인보다 더 크지만, 저소득 개인들은 가장 변동성이 큰 집단에 과도하게 포함되어 있다.
• 소득 분포의 우측 尾부에서 변동성 증가는 연령대 및 교육 수준 전반에 걸쳐 존재하며, 이는 특정 디모그래픽 하위집단에 국한되어 있지 않음을 시사한다.