I. 개 요

 1. 일시 : 2018. 03. 03 (토) 16:00∼18:00

 2. 장소 : 한국고등교육재단 세미나실

 
 3. 발표자 : 유동훈 박사(한국노동연구원)

 4. 참석자
 김효상 박사(KIEP) 
 안성배 팀장(KIEP 간사) 
 곽노선 교수(서강대학교) 
 김동헌 교수(고려대학교)
 김배근 교수(중앙대학교) 
 김성현 교수(성균관대학교)
 김소영 교수(서울대학교) 
 김영세 교수(성균관대학교)
 김영식 교수(서울대학교) 
 김용진 교수(아주대학교)

 김진일 교수(고려대학교) 
 박철범 교수(고려대학교)
 신관호 교수(고려대학교) 
 이우헌 교수(경희대학교)
 이윤수 교수(서강대학교) 
 이철인 교수(서울대학교)
 정용승 교수(경희대학교) 
 최상엽 교수(연세대학교)
 강기윤 교수(연세대학교) 
 김지섭 교수(연세대학교)
 송준혁 교수(한국외국어대학교) 
 조덕상 박사(KDI)

 5. 제  목

  - "Ambiguous Information, Permanent Income, and Consumption Fluctuations"

II. 주요 발표내용 (상세 내용 별첨 참조)

 □ 연구는 ambiguous information 메커니즘을 통해 소비의 skewness moment를 설명하고자 함.

   -  논문의 기여는 Blanchard et al.(2013)의 거시모형에 Epstein and Schneider(2008)의 ambiguous aversion을 차용하여 거시충격(생산)에 대한 거시변수(소비)의 비대칭적인 반응을 도출함.

 □ 경제에 permanent와 transitory한 경제 충격(productivity shock)이 존재하지만, 경제 주체들은 충격의 성격을 구분할 수 없고, aggregate된 경제 충격 및 경제 충격의 permanent component에 대한 noise한 신호를 받는 것을 가정함.

 □ 경제 충격의 permanent component에 대한 noise한 신호에 대하여 경제 주체들은 noise의 분산에 대하여 ambiguous information을 가짐.

   -  Ambiguous information은 noise의 분산이 어느 구간에 있음을 알고, 구간 내의 분포에 대한 정보는 없음.

 □ Epstein and Schneider(2008)에서 ambiguous averse한 경제주체를 차용

   -  Ambiguous averse한 경제주체는 나쁜 상황(bad state)에 손실을 최소화

   -  따라서, ambiguous averse한 경제주체는 긍정적인 신호에 대해 경제상황에 대한 예측 업데이트를 적게 하는 반면, 부정적인 신호에 대해서는 경제상황에 대한 업데이트를 크게 반영함.

   -  모형을 풀기 위하여 bounded rationality를 가정하고, 이러한 ambiguity 모형에서는 conventional한 set-up임.

 □ 이러한 메커니즘은 소비의 skewness를 발생시킴 
   -  경제상황이 좋다는 신호에 대해서는 신호를 크게 신뢰하지 않으므로 소비를 늘리지 않는 반면, 경제상황이 나쁘다는 신호에 대해서는 신호를 신뢰함으로써 소비를 상대적으로 크게 줄임.

  □ 이러한 ambiguous information이 존재하는 모형이 기존 모형에 비하여 소비 데이터의 행태를 보다 잘 설명

III. 주요 논의사항
 

  □ 제목에 permanent income이 들어가는데, ambiguous information이나 consumption fluctuation에 비하여 덜 중요하므로 제목을 조정하는 것을 제안

   -  모형에서 항상소득가설(permanent income hypothesis)을 만족하는 소비자를 가정

   -  결과를 도출하는데, 중요한 가정이 아닐 수 있음.

  □ 연구에서는 skewness에 초점을 두고 있지만, 표준편차(standard deviation)에 대한 영향을 분석할 필요가 있음

   -  기존 연구들이 1st, 2nd moment에 관심을 두고 있고, 소비의 표준편차가 모형에 비하여 데이터에 크게 나오는 것도 퍼즐

  □ Uncertainty와 ambiguity의 차이

   -  Uncertainty와 ambiguity는 충격의 분산이 가변적이라는 공통점이 있지만, uncertainty는 사전적으로(ex ante) 분산의 분포를 아는 반면, ambiguity는 분포 자체가 없음.

   -  따라서, ambiguity는 state를 tracking 할 수 없음.
   -  Uncertainty와 robust control이 존재하는 모형과의 차이점에 대한 논의
 
  □ 사전적으로 permanent income을 가정한다고 하더라도, 결론적으로는 permanent income가 안 나올 수도 있음(Sargent, Hansen의 최근 논문 참조).

  □ Kalman gain을 2개 값으로 구분하여 결과를 도출하는 것은 앞서 모형에서 보여준 것과는 다른 결과일 수 있음.

   - State가 바뀐 것이 수렴하는데 어느 정도 시간이 필요하여, Kalman gain을 어쩔 수 없이 수렴값으로 고정함.

  □ Bounded rationality의 역할은?

   -  여기서 bounded rationality는 경제주체가 오늘 받은 정보를 업데이트하는데, 전체 기간에 대한 정보를 모두 사용하는 것이 아니라 이전 기의 정보 위에 새로운 정보를 추가

   -  bounded rationality가 중요한 이유는 전체 기간을 사용(smoothed probability와 유사)하면, noise의 분산의 극값이 아닌 값을 경제주체가 선택하는 경우가 생김(precision of ambiguity 이슈)

   -  이러한 경우, noise의 분산의 모든 값에 대하여 분석해야 하며, 문제가 매우 복잡해짐.

  □ 신호를 관찰하는 순서는 크게 중요하지는 않음.

   -  모형에서 매기에 (permanent와 transitory shock이 구분되지 않은) 총생산과 permanent파트의 noise 신호를 받는데 순서가 중요한지

   -  동시에 신호를 받는 것과 총생산과 신호를 순차적으로 받는 것은 모형에서 동일함.

  □ 근본적으로 aggregate 수준에서 ambiguity의 의미는 무엇인가?

   -  개별 경제주체가 ambiguous signal을 받는 것은 이해가 가능하지만, 대표적 경제주차가 ambiguous signal을 받는 것에 대한 설명이 필요

  □ Ambiguity 모형은 state가 존재하지 않기 때문에 기존 Markov 모형 등에 적용이 어려움

   -  Markov 모형의 transition matrix가 의미가 없음.

   -  Threshold를 이용한 state 구분은 가능한지