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미국의 재정정책 지원
이러한 역동성을 이해하는 데는 재정수지를 분석하는 것이 유용할 수 있음. 위의 그림은 미국 경제를 구성하는 민간, 정부, 해외 부문에 대한 수지를 나타냄. 각 부문의 재정수지는 수입에서 총지출을 차감하여 결정됨. 재정수지가 흑자이면 해당 부문이 금융자산을 축적하고 있음을 의미, 적자면 활동 자금을 조달하기 위해 자산을 고갈시키고(또는 차입을 늘리고) 있음을 의미함. 이 세 부문은 국내외를 막론하고 미국의 모든 경제활동을 포괄하기 때문에 이들의 금융수지 합계는 0이어야 함.
미국과 관련하여 주목해야 할 중요한 점은 초기에 민간 부문의 긴축으로 촉발된 팬데믹 이후 국면에서의 정부 재정 수지의 극적인 악화임. 그러나 이후 민간 부문이 대규모 인프라 투자 프로그램과 함께 큰 저축수지를 축적할 수 있도록 한 코로나 구호 패키지는 여전히 정부 부문에 역사적으로 큰 적자(2023년 3분기 GDP의 9.3%에 해당)를 남김. 이러한 배경으로 막대한 재정 정책 지원 덕분에 민간 부문은 전반적으로 재정 흑자를 축적함. 이는 경제가 강력한 모멘텀을 유지할 수 있도록 허용한 포스트 코로나 회복 국면에서 고갈되었지만 2023년 3분기 GDP의 약 4%로 여전히 높은 수준임. 그러나 이러한 민간 부문 흑자가 지난 18개월 동안 증가했다는 점도 마찬가지로 주목할 만함. 이는 통화 정책이 제한적이라는 신호일 수 있으며, 이는 해외 부문의 재정 적자 감소를 동반했기 때문이기도 함
Source: Haver Analytics
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Monetary policy transmission
특히 최근 몇 년간 통화정책이 어려운 이유는 세계 경제에 미치는 공급 측면의 충격과 수요 측면의 영향에 대한 불확실성이 크기 때문일 것임. 인플레이션 압력이 다시 증가하고 있다는 최근의 징후를 감안할 때, 세계 주요국의 통화정책 설정이 이제 충분히 제한적인지 여부가 활발하게 논의되고 있음. 인플레이션을 악화시키거나 완화시키는 통화정책의 효과에 대해서 논쟁이 발생함. 이 효과는 전통적으로 실업과 인플레이션을 연결하는 필립스 곡선의 명백한 붕괴를 통해 선진국 경제 전반에 걸쳐 간접적으로 관찰될 수 있음. 위의 그림에서 보는 바와 같이 이러한 관계는 이론에 따라 지난 20년간 대체로 음(-)의 상관관계를 보임. 그러나 팬데믹 이후에는 이와 상당한 차이가 발생했으며, 지난 2년간 노동시장이 매우 긴축적으로 유지되었음에도 불구하고 상당한 규모의 인플레이션이 발생함
Source: Haver Analytics
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반도체 무역
구리는 반도체 생산, 특히 집적회로 제조에 사용되는 부품. 그리고 그것이 바로 최근 한국 반도체 수출의 상대적인 호조가 위의 두 차트와도 일치하는 중요한 이유임. 4월 20일까지 한국의 반도체 수출은 계절 조정 및 조업일 조정 기준으로 전년 동기 대비 약 43% 증가함. 이는 3월의 약 47%보다 약간 감소한 것이지만, 그럼에도 불구하고 장기적인 추세와 비교하면 여전히 놀라운 증가율임에 분명함
Source: Haver Analytics
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Dr.Copper
구리는 산업 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며 재생 에너지와 전기 자동차 생산에서 그 중요성이 점점 더 커지고 있기 때문에 핵심 상품으로 면밀히 관찰되고 있음. 따라서 지난 몇 달 동안 구리 가격이 강하게 올랐다는 것은 세계 경제의 근본적인 건전성에 대한 긍정적인 신호로 간주될 가능성이 높음. 공급 차질도 최근 몇 주 동안 가격 상승에 기여했지만 다른 주요 성장 바로미터(예: PMI 조사)가 동시에 세계 경제 환경의 개선을 예고하고 있다는 것은 결코 우연이 아님
Source: Haver Analytics
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글로벌 성장 모멘텀
최근의 플래시 PMI에 따르면, 지난 3개월 동안 세계 경제 활동은 약간의 개선 조짐을 보임. 4월 종합 PMI와 1월을 비교해 보면 대부분의 주요 경제국들이 플러스 성장(즉, 50을 상회하는 PMI)과 3개월 전에 비해 증가 속도가 빨라지는(즉, 1월에 비해 높은, 4월의 PMI) 두 가지를 모두 기록하고 있음을 확인할 수 있음. 여기에 대한 주목할 만한 예외는 미국인데, 미국은 이 조사에서 확장 속도가 느려짐. 인도는 주요 선진국들과 비교할 때 빠른 경제 성장 속도를 기록하고 있다는 점 역시 눈에 띔
Source: Haver Analytics
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(본문) 우리나라 금융·외환위기 또는 시장불안을 조기경보하는 신뢰할 수 있는 모형을 개발하고자함. 먼저, 은행, 채권·주식, 외환 등 부문별 시장불안을 반영할 수 있는 복합금융압력지수(CFPI, Composite Financial Pressure Index)를 정의하고
1997년 7월 이후 발생한 위기 및 시장불안 이벤트를 식별함. 또한, 위기 발생 메커니즘을 포착할 수 있는 AI/ML 알고리즘을 활용하고, 조기경보모형에 적합한 모형 검증 기법을 적용하여 모형의
표본외 예측력을 엄밀히 평가함.
대표적 ML 알고리즘인 ET (Extremely randomized Trees)를 적용한 조기경보모형이 가장 높은 예측력(0.95, ROCAUC 기준)을 나타냄. 이는 1990년대 이후 조기경보모형으로 널리 활용되어온 신호추출법의 예측력(0.84)에 비해 개선된 것으로 평가됨. 그리고, 과거 위기 및 시장불안 이벤트를 대상으로 조기경보
모형의 유효성을 점검한 결과, 이벤트 발생 3~6개월 전까지는 위기 발생 가능성을 경보하는 지수(경보 지수)가 0.1 이하로 낮은 수준을 보이다가 점차 높아져 이벤트 발생 직전 0.4~0.6을 상회하는 모습을 보임. 아울러, 동 조기경보모형을 통해, 취약성·트리거 변수와 위기 발생 가능성 간 비선형, 상호의존적 관계도 확인할 수 있음.
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한은에서 금융시장에 대한 조기경보모형을 업그레이드함. 과거 예측모형에 비해 확률이 큰 폭 개선됨.
