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거시경제 위기경보모형 구축: 금융시장을 중심으로

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  • 저자 강동수(姜東秀) , 김장렬, 이항용(李恒鏞)
  • 발행일 2005/12/31
  • 시리즈 번호 2005-03
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요약 외환위기 이후 금융부문의 안정성에 대한 관심이 고조됨에 따라 금융 불안정에 대한 효과적이고 선제적인 정책대응의 필요성이 더욱 강조되고 있다. 본 연구에서는 금융 불안정의 정도를 계량화하고 이를 사전적으로 인지할 수 있는 객관적 자료로서 금융시장의 조기경보시스템(Early Warning System)을 개발하였다. 금융안정은 대체로 금융시스템을 구성하고 있는 금융기관과 금융시장의 안정으로 구분할 수 있는데, 본 연구에서는 주식시장, 채권시장 및 자금시장 등 금융시장의 안정에 초점을 맞추었다.

금융시장의 위기경보모형을 구축하기 위해서는 통상 불안정성지수(Financial Instability Index: FII)를 작성하고 이에 의거하여 금융시장의 불안정성이 상대적으로 높게 나타나는 기간을 위기구간으로 식별한다. 본 연구에서는 종합주가지수(KOSPI), 회사채수익률, 어음부도율을 중심으로 금융시장의 불안정성지수를 작성하였다. 이들 세 변수 외에도 주식 및 채권시장의 거래량, 주가 및 회사채수익률의 표준편차, 기간 및 신용 스프레드 등의 변수를 추가적으로 고려하는 것이 위기구간의 식별에 도움이 되는지를 검토하였다. 통계적 분석뿐만 아니라 1990년대 중반 이후 우리나라 금융시장의 전반적 동향을 살펴봄으로써 위기사례 및 기간을 식별하였다. 불안정성지수로 파악한 위기구간은 대체로 외환위기, 대우그룹 부도사태, 현대유동성 위기 등의 사건이 발생하였던 시기와 일치한다.

이와 같이 식별된 금융시장의 불안정성에 대한 예측력 검정을 통하여 위기를 사전에 인지할 수 있는 위기경보지수를 개발하였다. 주식 및 채권시장 관련 변수, 자금 및 통화 관련 변수, 거시경제 실물변수, 그리고 해외변수 등에 걸친 광범한 변수의 풀(pool)을 구성하여 개별 지표들의 위기예측력을 분석하였다. 불안정성지수를 구성할 때 사용되었던 변수들의 시차변수도 미래위기에 대한 예측력을 지닐 수 있다는 기대하에 변수의 풀에 포함시켰다. 신호추출법에 따라 잡음/신호비율(Noise-Signal Ratio)이 낮게 나타나는 변수들을 일차적으로 선별한 후 변수들이 가지고 있는 정보의 중복성을 고려하여 변수들을 선정하는 방식으로 위기경보지수 Ⅰ을 작성하였다. 또한 금융시장 위기의 사전적 예측이라는 면에서 볼 때, 위기구간 직전 수개월 동안 이상 징후를 두드러지게 보이는 변수들을 고려하는 것도 유용한 선정기준이 될 수 있으며, 이에 따라 각 위기구간 직전 3개월간 개별 변수들의 상위 백분위수를 기준으로 위기경보지수 Ⅱ를 작성하였다.

이와 같이 구성된 두 가지 위기경보지수는 서로 장단점이 존재한다. 따라서 두 지수에 포함된 변수들을 조합함으로써 위기예측의 성과를 개선하도록 위기경보지수 Ⅲ을 작성하였다. 즉, 위기경보지수 Ⅰ에만 포함되는 변수들 중 올바른 신호발생의 빈도가 높은 변수들을 부문별로 선정·추가하여 위기경보지수 Ⅱ의 약점인 지나치게 보수적인 신호발생 경향을 보완하였다. 회귀분석 결과에 의하더라도 위기경보지수 Ⅲ의 예측력이 다른 두 지수에 비해 개선된 것으로 나타나고 있다.

본 연구를 통하여 금융시장의 위기발생과 상관관계가 높은 객관적 지표를 작성하였음에도 불구하고, 위기별로 위기의 원인이나 유형이 다르게 나타날 수 있으므로 본 연구의 결과가 반드시 미래의 위기발생에 대한 사전적(ex ante) 예측을 완전히 담보하는 것은 아니다. 즉, 통계적 모형이 금융시장의 불안정성을 야기하는 모든 원인을 포괄할 수는 없으며 따라서 위기발생의 가능성을 줄이기 위해서는 모형에서 고려하고 있지 못한 세부적인 금융시장의 동향을 면밀히 모니터링할 필요가 있다. 그럼에도 불구하고 객관적인 지표에 의한 위기경보모형은 사용방법에 따라 정책당국자에게 금융시장의 상황을 종합적으로 판단하고 위기발생 가능성에 대한 선제적 정책대응을 도모하는 데 유용한 참고자료로 활용될 수 있다.
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