본문으로 바로가기

전문가 회의 결과 (19.07 이전)

연구원소식

Estimating the time-varying effects of monetary policy shocks in Korea

  • 작성일2019/04/15
  • 분류국제거시연구회
  • 조회수13,064

I. 개 요

 

 1. 제목: Estimating the time-varying effects of monetary policy shocks in Korea
 2. 일시 : 2019. 4. 6. (16:00~18:00) 
 3. 장소 : 한국고등교육재단 18층 회의실
 4. 발표자 :
  - 허준영 (한국외국어대학교, 교수) 

 

 5. 참석자

 - 원외 참석자

성 명

소 속

직 책

참석사유 및 역할

[위 촉]

1

곽노선

서강대학교

교수

토론

2

김동헌

고려대학교

교수

토론

3

김배근

중앙대학교

교수

토론

4

김성은

세종대학교

교수

토론

5

김소영

서울대학교

교수

토론

6

김영세

성균관대학교

교수

토론

7

김진일

고려대학교

교수

토론

8

박철범

고려대학교

교수

토론

9

송재은

단국대학교

교수

토론

10

신관호

고려대학교

교수

토론

11

안재빈

서울대학교

교수

토론

12

이우헌

경희대학교

교수

토론

13

이윤수

서강대학교

교수

토론

14

이철인

서울대학교

교수

토론

15

정용승

경희대학교

교수

토론

16

최상엽

연세대학교

교수

토론

[비위촉]

1

엄상민

KDI

박사

토론

2

박종호

KDI

박사

토론

3

김선빈

연세대학교

교수

토론

4

윤영진

한국은행

박사

토론

5

최우진

KDI

박사

토론

6

한종석

한국조세재정연구원

박사

토론

7

정국모

한양대학교

교수

토론

8

조성훈

연세대학교

교수

토론

9

이수련

KDI

박사

토론

 

- 원내 참석자

성 명

소 속

직 책

참석사유 및 역할

1

김효상

국제거시금융실

부연구위원

회의 주관 및 토론

 

 

II. 주요 논의 사항

 

1) 발제내용

 

 □ 2008년 글로벌 금융위기(GFC: global financial crisis) 이후, 한국 경제는 경제성장률과 인플레이션 수준(level)이 상대적으로 낮아졌으며, 경제성장률과 인플레이션의 변동성(volatility)도 낮아짐

 

 - 한국은행은 확장적 통화정책을 통해 낮아진 경제성장률과 인플레이션에 대응할 수 있으나, 통화정책의 효과에 대한 연구가 필요 

 

 - 경제성장률과 인플레이션의 변동성의 낮아진 부분은 미국의 ‘Great Moderation’과 유사한 측면이 있으며, ‘Great Moderation’의 원인에 대한 다양한 기존 연구가 존재 

 

 - 이와 관련한 한국 경제에 대한 연구는 부족한 실정임

 

 □ 2000년 이후 한국은행의 통화정책이 한국의 총생산 및 물가상승률에 미치는 영향을 시변계수 벡터자기회귀(TVC-VAR: time-varying coefficient vector autoregressive) 모형을 가지고 동태적으로 살펴봄 

 

 - 2000년대는 통화정책이 총생산에 미치는 영향은 지속적으로 감소하는 것으로 추정됨. 

 

 - 2010년대는 통화정책의 영향이 안정적으로 추정되는 것으로 나타남. 

 

 - 총생산 대신 소비와 투자를 사용한 모형에서도 유사한 결과를 보임 

 

 - 반사실적 분석(counter-factual analysis)을 통해 경제성장률과 인플레이션의 변동성이 낮아진 원인을 분석한 결과, 경제충격의 크기가 작아진 것이 주요 원인이며, 통화정책의 기여는 제한적인 것으로 나타남. 

 

2) 토론 내용

 

 □ Great Moderation의 원인에 대한 논의 

 

 - 기존연구는 Great Moderation의 원인을 크게 Sims and Zha (2006)의 ‘good luck’과 Clarida et al. (2000); Lubik and Schorfheide (2004)의 ‘good policy’로 해석하고 있음 

 

 - 이후 두 가설 중 어느 가설이 보다 설명력이 있는지 데이터와 모형을 통해 검증하는 다양한 연구가 존재하며, 발표에서 사용한 시변계수 벡터자기회귀모형도 검증에 많이 사용 

 

 - 시변계수 벡타자기회귀모형은 계수를 random walk로 가정하고 추정하는데, 생각보다 추정계수의 동태적 변화가 작기 때문에, 대체로 VAR 모형을 사용한 연구에서 ‘good policy’보다는 ‘good luck’을 지지하는 결과가 도출되며, 반대로 DSGE 모형을 사용한 논문에서는 ‘good policy’를 지지하는 결과가 도출됨. 

 

 - 발표논문에서도 VAR 모형을 사용하였고, ‘good luck’을 지지하는  결과가 도출

 

 □ 거시모형을 사용한 가설검정에 대한 논의 

 

 -  동태적 확률 일반 균형(DSGE: dynamic stochastic general equilibrium) 모형을 데이터 생성 프로세스(DGP: data generating process)로 가정하고, 벡터자기회귀(VAR) 모형으로 가설검증을 하는 것이 일반적임 

 

 - 그와 반대로 백터자기회귀(VAR) 모형을 데이터 생성 프로세스(DGP: data generating process)로 가정하고, 동태적 확률 일반 균형(DSGE: dynamic stochastic general equilibrium) 모형으로 가설검증 하는 기존 연구가 있었는지? 또는 가능한지?

 

 □ VAR 모형 관련 논의

 

- 동태적 영향을 보기 위하여 반복적으로(recursive)하게 추정하는데, 상수항()과 오차항()가 식별(identification)이 가능한지 여부 

 

 - VAR 모형은 기본적으로 확장적/긴축적 통화정책의 효과가 대칭적이라고 가정하는데, 현실적으로는 그렇지 않을 수 있음 

 

 - 잠재성장률에 구조적 변화(structural break)가 있다면, Markov-switching 모형을 사용할 수도 있을 것 같음

 

 □ 사용 변수에 대한 논의 

 

 - 외생변수()로 유가상승률, 미국 정책금리, 실실환율, 미국의 총생산을 사용하였고, 이에 대한 계수()는 동태적 변화가 없는 것으로 가정 

 

 - 2000년 이후로 미국의 한국경제에 대한 영향이 지속적으로 감소하였는데, 이러한 부분을 반영하기 위해서는 동태적 변화가 필요할 수 있음 

 

 - 현실적으로 미국 정책금리가 한국의 정책금리에 영향을 미치는데, 이에 대한 고려가 필요하지 않은지? 

 

 - 민간 소비는 가계부채, 투자는 사내유보금 등에 영향을 받고, 이는 이자율에 민감할 수 있음

 

 □ 가격 퍼즐(Price puzzle)에 대한 논의

 

 

 - 한국의 경우, 확장적 통화정책 충격(이자율 감소)에 단기적으로 물가가 하락하는 것으로 추정되며 이는 기존의 거시경제이론과 상충되는 부분이 있음 

 

 - 이는 글로벌 금융위기 기간에 확장적 통화정책과 물가하락이 동시에 나타나는데, 추정결과가 이러한 시기를 과해석한 결과일 수 있음 

 

 - 동태적 추정에서 글로벌 금융위기 전 기간도 동일한 방향으로 추정되며, 가격 퍼즐이 상당히 강건하게 나타남.

 

 □ 이자율 결과 해석에 대한 논의 

 

 - 발표에서는 이자율의 수준(level)을 사용하고, 1%p 통화충격에 대한 충격반응함수를 살펴봄 

 

 - 글로벌 금융위기 이후, 이자율이 매우 낮은 수준으로 유지되고 있으므로 같은 0.25%p 통화충격이라도 이자율 수준이 높았던 2000년대 초반과 2010년대에는 충격의 파급력이 다를 수 있음. 

 

 - 이자율의 퍼센트 포인트 충격이 아닌 이자율 퍼센트 충격을 사용한다면, 2010년대 이후의 통화 충격이 커질 것이므로 통화충격의 실물효과가 매우 작아질 수 있음

 

 □ 반사실적 분석(counter-factual analysis)에 대한 논의 

 

 -  반사실적 분석은 조건 반사실적(conditional counter-factual) 분석과 무조건 반사실적(unconditional counter-factual)으로 구분할 수 있음 

 

 - 조건 반사실적 분석은 추정계수를 고정시키고 시간에 따른 오차항의 변화가 모형에서 실물변수의 변동성을 살펴보는 것으로 ‘good luck’으로 해석할 수 있음 

 

 - 무조건 반사실적 분석은 이와 반대로 오차항의 변동성은 고정시키고 동태적으로 추정된 계수에 따른 모형에서 실물변수의 변동성을 살펴보는 것으로 ‘good policy’로 해석할 수 있음 

 

 - 동태적 추정결과가 시간에 따른 변화가 크지 않으므로 무조건 반사실적 분석 결과는 변동성에 큰 변화가 없을 것으로 예상되며, 이와 같은 결과가 도출됨. 

 

 - 반사실적 분석이 reduced-form VAR을 기반으로 수행되는데, structural VAR에서도 가능한지에 대한 논의
 

첨부파일

목록

콘텐츠 만족도 조사

이 페이지에서 제공하는 정보에 대하여 만족하십니까?

콘텐츠 만족도 조사

0/100

전체 QR코드 https://www.kiep.go.kr/menu.es?mid=a10509043800