우리나라의 수요 공급 충격과 통화정책 · 성장과 인플레에 반응하는...

우리나라의 수요․공급 충격과 통화정책 1

金融硏究 ||||||| Journal of Money & Finance | Vol. 26 | No. 2 | 2012. 6 1)

우리나라의 수요․공급 충격과

통화정책*

박원암**

― 국문초록―

본 고에서는 수요충격의 산출량에 대한 장기중립성에 의하여 수요와 공급충격을 식별하고,

외생적 수요․공급 충격과 내생적 통화정책에 대해 분석하였다. 구조적 벡터자기회귀(SVAR)

모형을 사용하여 수요와 공급충격을 식별하면, 2010년에는 공급충격이 수요충격보다 컸으나 2011년

상반기에는 수요충격이 공급충격보다 커진 것으로 나타났다. 수요․공급 충격과 통화정책과의

관계는 SVAR 모형의 충격 반응과 복원된 테일러 준칙을 통하여 살펴보았다. 우리나라는

수요충격에 대해서는 단기에 금리를 올리고, 공급충격에 대해서는 공급충격이 성장과 인플레에

미치는 상반된 효과를 감안하여 점진적으로 금리를 내리는 것으로 나타났다. 그러나 이를 금리가

성장과 인플레에 반응하는 테일러 준칙 형태로 나타내면 통화당국이 물가안정을 위해 적극적으로

대응하고 있다고 보기 어렵다.

핵심단어 : 구조적 벡터자기회귀모형, 수요충격, 공급충격, 충격반응, 테일러 준칙

JEL 분류기호 : E30, E58

Ⅰ. 서론

2008년 글로벌 경제위기 극복과정에서 경기가 회복되면서 농축수산물과 석유류

투고일 2012년 02월 02일; 수정일 2012년 03월 02일; 게재확정일 2012년 05월 14일

* 본 논문의 수정에 도움을 준 익명의 심사자들에게 감사를 드린다. 이 논문은 2010학년도 홍익대학교

학술연구진흥비의 지원을 받아 작성되었다.

** 홍익대학교 경제학부 교수(Tel : 02-320-1713, E-mail : [email protected])

2 金融硏究 제26권 제2호 2012

가격이 급등하고 소비자물가상승률도 높아지고 있다. 통화정책을 수요와 공급충격에

직면하여 통화정책수단을 통해 경제를 안정시키는 것이라고 정의할 때 수요와 공급충격이

통화정책에 큰 영향을 미치게 된다. 특히 우리나라는 1998년부터 물가안정목표제를

채택하고 있으므로 수요와 공급충격은 정책금리 결정에 막대한 영향을 미칠 것이다.

2008년 위기 이후 물가상승의 원인이 공급측 요인에 있는지, 아니면 수요측 요인에

있는지 많은 평가가 이루어지고 있다. 예를 들면, 한국은행의 통화신용정책보고서

(2011년 3월)에 따르면 “소비자물가는 2010년 하반기 들어 기상악화로 농산물 가격이

급등한 데다 원유 등 국제원자재 가격이 상승하여 비용측 요인에 의해 오름세가 주도

되었다. 동시에 경기상승에 따라 수요압력이 증대되면서 오름세가 더욱 확대되었다”

(23쪽)고 평가하였다. 한편, 국제통화기금(IMF)은 2011년 8월 한국경제보고서에서 2011년

상반기의 물가상승이 주로 공급측 요인에 기인한다는 정책당국의 견해를 소개하고,

농산물과 석유류 가격에 더하여 수요 확대에 의하여 물가가 상승하고 있다고 진단

하였다.1)

농산물가격 급등과 원유 등 국제원자재 가격 상승은 우리나라 기업의 입장에서

보면 비용측 요인이며, 공급측 요인이지만 만약 이들 가격 상승이 수요 확대에 의하여

초래 되었다면 순수하게 비용측 요인이라고 말하기 어렵다. 국제통화기금(IMF)은 World

Economic Outlook(2011년 4월)에서 원자재 가격의 급등을 설명하면서 “원자재에 대한

기대보다 강한 글로벌 수요 확대가 원자재 재고를 줄이고 강하고, 지속적이며, 광범위한

가격 상승을 야기했다”(5쪽)고 기술하면서 원자재 가격상승의 수요측 요인을 강조했다.

글로벌 수요 확대는 원자재 가격을 높여서 우리나라의 생산비용을 높이게 되지만

동시에 수출의존도가 높은 우리나라의 수출을 늘려서 수요측 요인으로 작용한다. 예를

들면, 중국의 수요확대로 중국의 물가가 상승하면 우리나라 수입 물가가 상승하여

공급측 요인으로 작용하지만 동시에 우리나라 수출을 늘려서 국내 수요를 확대한다.

이렇게 공급측 요인과 수요측 요인이 상관되어 있을 때에는 이를 구조적으로 상관관계를

가지지 않는 새로운 공급측 요인과 수요측 요인으로 식별하고 통화당국이 각 충격에

어떻게 대응하였는지를 살펴 볼 필요가 있다.

본 고에서는 물가에 영향을 미치는 수요측 요인과 공급측 요인이 상관관계를

가지지 않는 동시에 수요측 요인이 장기적으로 공급에 영향을 미치지 않는다는 구조적

1) 각각 IMF(2011b)의 12쪽과 5쪽 참조.


식별 방법을 이용하여 수요충격과 공급충격을 식별하고, 통화정책이 수요충격과 공급

충격에 어떻게 반응하였는지를 보이고자 한다. 수요충격과 공급충격에 대한 통화정책의

반응을 살펴보기 위하여 정책금리를 포함하는 3변수 구조적 벡터자기회귀모형(SVAR)을

추정하고, 정책금리가 수요충격과 공급충격에 어떻게 반응하는지 조사한다. 아울러 통화정책

준칙은 흔히 정책금리가 성장률과 인플레에 반응하는 테일러 준칙형으로 나타내므로

3변수 구조적 벡터자기회귀모형을 테일러 준칙형으로 변형하고 일반적인 단일방정식

테일러 준칙 추정결과와 비교하고자 한다.

지금까지 Blanchard and Quah(1989)의 방법을 따라 수요와 공급충격을 식별한

연구는 많았으나 본 고에서는 최근의 원자재 가격 상승과 관련하여 수요와 공급충격의

역할을 분석하고 통화정책이 수요와 공급충격에 어떻게 반응하였는지 살펴본다는

점에서 기존의 연구들과 차별화된다. 또한 통화당국의 테일러 준칙형 금리반응식을

정책금리를 포함하는 구조적 벡터자기회귀모형으로부터 복원하고 정책당국의 행태를

살펴본다는 데 본 고의 기여가 있다.

본 고의 제 Ⅱ장에서는 수요충격과 공급충격을 구조적으로 식별하기 위하여

경제성장과 인플레의 2변수 구조적 벡터자기회귀모형을 추정하고, 글로벌 금융위기

이후 경제회복 과정에서 물가상승이 수요충격에 의한 것인지 아니면 공급충격에 의한

것인지 논의한다. 제 Ⅲ장에서는 경제성장, 인플레, 콜금리의 3변수 구조적 벡터자기회귀모형

추정하여 정책금리가 구조적 수요충격과 공급충격에 어떻게 반응했는지 조사한다. 제

Ⅳ장에서는 3변수 구조적 벡터자기회귀모형으로부터 테일러 준칙형의 금리반응식을

복원하고, 일반적인 축약형 단일방정식 형태의 테일러 준칙과 비교한다. 마지막으로

제 Ⅴ장은 결론을 담고 있다.

Ⅱ. 수요와 공급충격의 구조적 식별

수요충격과 공급충격을 구조적으로 식별하기 위하여 가장 널리 쓰이고 있는

방법은 Blanchard and Quah(1989)의 구조적 벡터자기회귀(SVAR) 모형 방식이다. 이

모형에서는 수요충격과 공급충격이 상관관계를 가지지 않는다.2) 또한 한 변수에 대한

2) 수요충격과 공급충격이 반드시 상관관계를 가지지 않아야 하는 것은 아니다. Cooley and Dwyer(1998)과

Giordani(2004)는 수요충격과 공급충격이 상관관계를 가지지 않아야 한다는 가정이 표기오차와 충격

반응의 편의를 초래함을 보였다. Cover et al.(2006)은 수요충격과 공급공격이 상관관계를 가지게 하는


수요와 공급충격에 선험적 제약을 가하여 수요와 공급충격을 식별하지 않고 수요와

공급충격이 다른 변수에 영향을 미치는 정보로부터 충격을 식별한다. 즉 이론에 따라

수요충격은 장기적으로 공급에 영향을 미치지 않는다고 가정하고, 이로부터 수요와

공급충격을 식별한다.

1. SVAR 모형

GDP와 소비자물가의 로그치가 단위근을 가진다고 할 때 각각의 차분을 ,

라고 하고 두 변수에 대한 구조적 이동평균식을 다음과 같이 정의한다.

∞

. (1)

단, ′ , ′ , .

위 식에서 과 는 서로 직교하는 교란항이며, 분산은 1이라고 가정한다. 또한

을 중장기적으로 산출량에 영향을 미치지 못하는 수요충격으로 가정하면 를

j번째 교란항이 k기간 후에 i번째 변수에 미치는 영향이라고 할 때,

∞

이 된다.

식 (1)의 관계를 자료로부터 얻기 위하여 벡터자기회귀(VAR) 모형을 추정하며,

이를 다음과 같이 Wold 이동평균식으로 전환한다.

∞

. (2)

단, .

식 (1)과 식 (2)를 비교하면 다음의 관계를 얻는다.

대신 구조방정식에 계수제약을 부과함으로써 모형을 식별하였다. 구조적 벡터자기회귀모형을 제안한

Blanchard and Quah(1989)는 수요충격과 공급충격이 모든 시차에 걸쳐서 상관관계를 가지지 않는다고

하더라도 수요충격과 공급충격이 어떤 변수에 모두 영향을 미치므로 비상관관계 가정이 충격에 따른

효과를 살펴보는 데 있어서 크게 중요하지 않다고 보았다.


. (3)

. (4)

식 (3)에서 구조적 교란항 는 Wold 교란항 e의 선형결합으로 나타나며, 식별

조건을 주었을 때 유일하게 구조적 교란항을 복원할 수 있다. 2행 2열인 을 식별하기

위한 네 가지 조건 중 세 조건은 ′ 에서 얻어지며, 나머지 한 조건은 수요충격이 장기적으로 공급에 영향을 미치지 않는다는 장기중립성 가정에서

얻어진다.3)

2. 추정

표본기간은 외환위기 기간을 제외한 1999년 1분기부터 2011년 2분기까지이며, (계절

조정) 실질 GDP와 소비자물가의 로그치를 차분하여 연율 경제성장률과 연율 소비자물가

상승률을 구하였다. 벡터자기회귀모형의 시차는 Akaike와 Schwarz 정보기준을 사용하여

3기로 하고, 상수를 포함하였다. 또한 단위근 검정을 해 보면 실질GDP(의 로그치)와 소비자

물가(의 로그치)는 단위근을 하나만 갖는 것으로 나타났으므로 경제성장률과 소비자

물가상승률에 대한 벡터자기회귀모형을 구성한다.4)

이렇게 하여 식별된 수요충격과 공급충격은 과 같으며, 다음과 같은

사실을 알 수 있다. 우선, 2008년 4분기의 위기 발생은 수요충격과 공급충격이 동시에

작용한 것이나 공급충격보다 수요충격이 더 크게 작용한 것으로 나타난다. 2009년에는

각국의 경기부양과 빠른 경제회복으로 3분기까지 수요충격과 공급공격이 모두 순방향으로

작용하였다. 그러나 2009년 4분기에는 다시 수요와 공급충격을 받아 성장이 크게 둔화

되었으며, 2010년 1분기에는 다시 반전되어 성장이 크게 높아졌다. 둘째, 2010년 1분기

이후 수요가 둔화되고 공급충격이 작용하면서 4분기까지 경제성장률이 점차 둔화되었는데,

2010년 1년 동안 수요충격과 공급충격을 합산해 보면 공급충격의 역할이 더 크게

3) Wold 교란항 e의 분산/공분산인 Ω를 Cholesky 분해했을 때 하방삼각행렬을 S라고 하면 DD’ = SS’이므로

세 식별조건을 얻고, 나머지 한 조건은 통화중립성 가정으로부터 얻는다.

4) 단위근 검정결과는 다음 장에서 제시한다. 계절조정된 시계열이 발표되지 않는 소비자물가는 원계열을

사용하였으며, 전기대비 물가상승률이나 전년동기대비 물가상승률이 5% 유의수준에서 단위근을 가지지

않았다.


Structural Demand Shock and Supply Shock

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

9 9 0 0 0 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 1 0

%

D e m a nd S ho c k

S up p ly S ho c k

Oil Price Change and Demand/Supply Shock

-4 0 0

-3 0 0

-2 0 0

-1 0 0

0

1 0 0

2 0 0

-4

-3

-2

-1

0

1

2

2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0

O i l P r i c e C h a n g e (D U B A I)D e m a n d S h o c k

% %

-4 0 0

-3 0 0

-2 0 0

-1 0 0

0

1 0 0

2 0 0

3 0 0

-1 .5

-1 .0

-0 .5

0 .0

0 .5

1 .0

1 .5

2 .0

2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0

O i l P r i c e C h a n g e (D u b a i ) IS u p p ly S h o c k

% %


나타난다. 이는 2010년 물가는 경기상승에 따라 수요압력이 증대되면서 비용측 요인에

의해 오름세가 주도되었다는 2011년 3월 한국은행 통화신용정책보고서의 진단과 일치

한다. 셋째, 2011년 들어서는 다시 수요가 늘어나는 가운데 2분기에는 공급충격도 순방향으로

작용하였다. 2011년 상반기 전체로는 공급충격보다 수요충격이 물가상승에 훨씬 더 중요한

역할을 하였다는 IMF의 한국보고서 진단과 일치한다.

한편, 는 유가변화와 수요충격 및 공급충격의 관계를 보이고 있다. 흔히

유가 변화는 공급충격으로 설정되지만 흥미롭게도 (전기대비) 유가 변화가 공급충격

보다 수요충격과 더 밀접한 관계를 가지는 것으로 나타난다. 이는 글로벌 수요 확대가

원자재 재고를 줄이면서 강하고, 지속적이며, 광범위한 원자재 가격 상승을 야기했다는

2011년 4월 IMF의 World Economic Outlook의 진단과 일치한다. 이러한 원자재 시장의

사정을 감안할 때 우리나라의 경우에도 유가 상승을 단순히 공급충격으로 간주할 수

없게 된다. 유가 상승은 비용상승 요인이지만 글로벌 수요 확대에 의하여 야기되었을

때에는 수요측 요인이기도 하다. 는 최근 유가변화가 공급충격보다 수요충격과

더 밀접한 관계를 가지고 있음을 보여준다.

3. 충격 반응과 분산 분해

이제 성장률과 물가상승률의 수요와 공급충격에 대한 반응을 살펴보면 과 같다. 수요충격은 단기적으로 성장률과 물가상승률을 모두 높이며, 공급충격은

단기적으로 성장률을 낮추고 물가상승률을 높여서 기대하는 방향과 일치한다. 그러나

수요충격의 단기적 경기부양 및 인플레 효과는 매우 단기적인 데 비해 공급충격이

성장률과 인플레에 미치는 단기적 효과는 2~3분기 지속되는 것으로 나타났다.

는 분산분해 결과를 보이고 있다. 성장률과 물가상승률의 분산에 대한

수요충격과 공급충격 기여분의 신뢰구간은 일반적으로 작지 않지만 수요충격과

공급충격은 대체로 비슷하게 성장률과 물가상승률의 분산을 설명하고 있다고 하겠다.

Ⅲ. 수요․공급 충격과 통화정책

본 장에서는 경제성장률과 물가상승률로 수요충격과 공급충격을 식별하는 앞의


Response to Demand and Supply Shock

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

2 4 6 8 10 12 14 16

Response of DLGDP to Shock1

-4

-3

-2

-1

0

1

2

2 4 6 8 10 12 14 16


-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

2 4 6 8 10 12 14 16

Response of DLCPI to Shock1

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

2 4 6 8 10 12 14 16


Note) DLGDP and DLCPI are annualized GDP growth and CPI inflation rate. Shock 1 and Shock2

imply demand and supply one S.D. innovation, respectively. The confidence interval of 95% is

shown as dotted lines.

Variance Decomposition

Note) Model2v, dlcpi, dlgdp implies the response of dlgdp to the dlcpi impulse (supply shock) in

two-variable model. The 95% confidence intervals are shown.


모형에 금리 반응식을 추가하여 통화정책변수로서의 정책금리가 구조적 수요충격과

공급충격에 어떻게 반응하는지 조사하고자 한다.

벡터자기회귀 모형을 이용하여 통화정책의 효과를 살펴보려는 많은 연구가 있었다.5)

외생적 충격에 대한 경제의 반응은 통화정책이 어떻게 외생적 충격에 반응하는가에

따라 달라지는데, 통화정책은 정책 준칙이라고 하는 체계적 부분과 통화정책 충격이라고

하는 비체계적 부분으로 나누어진다. 통화정책 충격은 예상하지 않은 충격이어야 하며,

여건이 변하면 정책도 변한다는 루카스의 비판을 고려하여 통화정책의 효과를 추정해야

한다. 그러나 추정작업이 쉽지 않고, 표본기간에 따라 결과가 달리 나온다는 문제가

있었다.6) 또 통화정책의 충격을 식별하려면 통화정책수립에 있어서 정보변수와 미래

전망의 역할에 따른 내생성의 문제를 해결해야 한다.7)

통화정책충격이 경제에 미치는 영향을 이와 같은 많은 문제들을 해결해야 하나

우리나라의 경우 통화정책의 정보변수와 통화당국의 미래 전망에 대한 자료 제약 등으로

통화정책충격을 식별하기가 매우 어렵다. 따라서 본 장에서는 통화정책충격을 식별하고

그 효과를 살펴보려 하기 보다는 정책금리가 경제의 2대 충격인 수요와 공급충격에

어떻게 반응하는지 살펴보려고 한다.

1. 금리의 단위근

3변수 모형을 추정하기에 앞서 금리의 단위근 여부에 대하여 논의할 필요가 있다.

금리가 단위근을 가지는 경우 SVAR 모형은 금리의 차분에 대하여 추정해야 하며, 그렇지

않은 경우 금리수준 변수에 대하여 추정해야 한다.

은 표본기간에 따른 (무담보)콜금리 분기자료의 단위근 검정결과이다.

우리나라 무담보 콜금리 자료는 1991년부터 얻을 수 있으므로 가장 최근까지 전 기간에

걸쳐 Phillips-Perron과 Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin 검정을 하여 보면 단위근을

가지는 것으로 나타났다. 그러나 제 Ⅱ장의 표본기간인 1999년 이후 기간의 경우 5% 유의

수준에서 간신히 단위근을 가지는 것으로 나타났으며 1999년 이전 기간에서는 단위근

5) Christiano et al.(1996), Bernanke, Gertler, and Watson(1997), Bernanke and Mihov(1998), Sims and

Zha(2006) 참조.

6) Hamilton and Herrera(2004), Barakchian and Crowe(2010) 참조.

7) Romer and Romer(2004), Barakchian and Crowe(2010) 참조.

10 金融硏究 제26권 제2호 2012

Unit Root Test for Call Rates

Test Null Hypo. 1991. I~2011. II 1991. I~1998. IV 1999. I~2011. II

Phillips-PerronP value

Unit Root 0.55 0.66 0.052

KPSS No Unit Root Reject1) Accept Reject2)

Note : 1) at 1% significance level.

2) at 5% significance level(LM statistic 0.49, 5% significance level 0.46).

검정 결과가 분명하지 않다. 한편, 금리의 단위근 문제가 있음에도 불구하고 통화당국의

기준금리 반응식은 통상적으로 금리수준 변수에 대하여 추정하고 있다(Clarida et al.,

1998, 2000). 따라서 본 장에서는 의 3변수 SVAR 모형과 의

3변수 SVAR 모형을 모두 추정하여 비교하기로 한다.

2. 의 3변수 SVAR 모형

3변수 SVAR 모형을 다음과 같이 나타낼 수 있다.

∞

. (5)

단, ′ , ′ , .

위 식에서 는 정책충격이며, 수요충격 및 공급충격 와 서로 직교한다. 분산은

1이라고 가정한다. 는 (무담보)콜금리이다.

수요충격, 공급충격 및 정책충격을 구조적으로 식별하려면 3행 3열인 을

식별해야 하는데, 이를 위한 아홉 가지 조건 중 여섯 가지 조건은 ′ 에서 얻어지며, 나머지 세 조건은 장기중립성 가정에서 얻고자 한다.

세 가지 장기중립성 가정은 다음과 같다. 우선, 수요충격은 식 (1)에서와 마찬가지로

장기적으로 GDP에 영향을 미치지 않는다. 정책충격은 수요 및 공급충격과 독립적이나

금리에 대한 충격이므로 장기적으로 산출량에 영향을 미치지 않는다. 또한 물가안정

목표제 하에서는 정책당국이 금리 변화를 통하여 물가를 안정시키려 할 것이므로 정책


충격이 장기적으로 물가에도 영향을 미치지 않는다고 가정한다.8)

는 새롭게 식별된 수요, 공급 및 정책충격의 추이를 보인다. 정책충격은

새로운 외생적 충격요인으로 작용하고 있는데, 예를 들면, 2008년 4분기의 글로벌

금융위기는 수요와 공급충격뿐만 아니라 이와 독립적인 정책충격으로 설명되고 있다.

물론 2008년 4분기 중 수요충격과 정책충격의 크기가 비슷하다고 해서 경제에 같은

크기로 영향을 미치는 것은 아니다. 이에 관해서는 이후 충격반응분석으로 설명한다.

Demand, Supply, and Policy Shock

-3

-2

-1

0

1

2

3

99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10

D e m a n d S h o c k S u p p ly S h o c k P o lic y S h o c k

%

에서는 2변수 SVAR 모형에서 식별된 의 수요․공급 충격과

3변수 SVAR 모형에서 식별된 의 충격을 비교하였는데, 실제로 서로 비슷한

것으로 나타났다. 에서 보는 것처럼 수요충격과 공급충격이 실질성장률과

소비자물가상승률에 미치는 충격 반응도 과 비교하여 크게 변하지 않았다.

이렇게 양 모형의 수요와 공급충격이 서로 비슷하게 나타난 것은 신축적 물가안정목표제

하에서 정책충격이 물가와 생산에 미치는 장기적 영향을 배제할 수 있다는 가정과 밀접한

8) 정책충격은 중앙은행 총재의 교체 등으로 금리가 일시적으로 변하는 충격을 의미한다. 다른 장기적

중립성 가정에 대하여 논의하면 다음과 같다. 수요충격의 장기적인 금리중립성을 가정하면 정책충격이

물가에 대하여 거의 중립적인 것으로 나타난다. 그러나 금리가 단위근을 가지지 않을 경우 자동적으로

장기적인 금리중립성이 성립하므로 제외하였다. 한편, 정책충격이 장기적으로 산출량과 금리에 영향을

미치지 않는다고 가정할 수 있는데, 이 경우 정책충격의 효과가 이러한 제약을 가하기 이전 수요충격의

효과와 비슷해지는 것으로 나타나므로 비현실적인 가정이라고 하겠다.

12 金融硏究 제26권 제2호 2012

Comparison of Demand and Supply Shock in 2-variable SVAR and 3-variable

SVAR

-4

-3

-2

-1

0

1

2

99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10

S V A R (2 v a r ia b le s ) S V A R (3 v a r ia b le s )

D e m a n d S h o c k

-2

-1

0

1

2

3

99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10

S V A R (2 v a r ia b le s ) S V A R (3 v a r ia b le s )

S u p p ly S h o c k

관계가 있다.

에서 2변수 SVAR 모형에서 식별된 수요․공급 충격과 3변수 SVAR

모형에서 식별된 수요․공급 충격을 서로 비교하는 것은 수요․공급 충격의 식별 문제와

관련되어 있다. 흔히 수요와 공급충격은 제 Ⅱ장에서 보인 바와 같이 2변수 SVAR 모형에서

식별된다. 그런데 금리변수를 추가한 3변수 모형에서 식별된 수요 및 공급충격이 2변수

모형에서 식별된 수요 및 공급충격과 크게 달라진다면 어느 것을 수요 및 공급충격으로

보아야 할 것인가의 문제가 발생한다. 양자가 비슷하다면 신축적 물가안정목표제 하에서


우리나라의 정책금리가 기본적으로 2변수 SVAR 모형에서 식별된 수요 및 공급충격에

반응하고 있다고 할 수 있다.

Response to Shocks(Interest Difference)

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Respose of DLGDP to Shock3

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


-1.2

-0.8

-0.4

0.0

0.4

0.8

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


-.2

-.1

.0

.1

.2

.3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DCALL to Shock1

-.25

-.20

-.15

-.10

-.05

.00

.05

.10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


-.10

-.05

.00

.05

.10

.15

.20

.25

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


Note) DLGDP, DLCPI, and DCALL are annualized GDP growth, CPI inflation, and first difference of

call rate. Shock 1, 2, 3 imply demand, supply, and interest policy one S.D. innovation, respectively.

The confidence interval of 95% is shown as dotted lines.

금리 변수에 대한 충격반응을 살펴보면, 통화당국은 수요충격에 대해서는 2분기

후까지 소폭으로 금리를 올리고, 공급충격에 대해서는 당기에는 거의 금리를 내리지

않고 서서히 5분기 후까지 금리를 내리는 것으로 나타났다. 수요충격에 대하여 바로

금리를 올리는 반면, 공급충격에 대해서는 서서히 금리를 내리는 것은 공급충격이

단기에 성장률을 내리고 인플레를 올리는 상반된 효과가 있기 때문이다. 이러한 상반된

신호로 공급충격에 대해서는 단기에 바로 금리조정을 하기가 어려우므로 시간이 가면서

인플레 효과가 둔화되는 것에 맞추어 금리를 인하 조정하는 것으로 해석된다.

14 金融硏究 제26권 제2호 2012

한편, 정책충격은 단기에 금리를 올리며, 인플레를 낮추는 반면, 성장률을 높인다.

여기에서 단기에 금리를 올리는 정책충격이 성장률을 높이는 방향으로 작용하는 점은

이례적이라고 하겠는데 이는 앞서 언급한 바와 같이 정책충격의 식별 시 내생성 문제를

충분히 해결하지 못했기 때문일 수 있다. 또한 Giordani(2004)가 지적한 바와 같이 충격이

독립적이라는 가정이 표기오차와 충격반응 편의를 초래하면서 나타난 현상일 수도 있다.9)

Variance Decomposition (Interest Difference)


three-variable model. The dlgdp and dcall impulse imply the demand and policy shock, respectively.

The 95% confidence intervals are shown.

은 분산분해 결과이다. 정책충격은 실질성장률이나 인플레의 분산을

거의 설명하지 못한다. 금리변화의 경우 단기적으로는 분산의 80%, 장기적으로 분산의

9) 표기오차에 대해서는 각주 2) 참조. 정책충격의 식별 시 내생성 문제 등을 고려한 통화정책 충격에 대한

연구에서도 이례적인 현상이 관찰되었다. Barakchian and Crowe(2010)는 1960년대에서 1990년대까지의

미국 자료를 이용한 VAR 분석이나 일반적인 분석에서는 통화긴축적 충격이 負의 산출량 효과를

보였으나 1980년대 이후의 자료를 사용하면 정책수립 여건의 변화로 통화긴축적 충격이 正의 산출량

효과를 가짐을 보이고, 負의 산출량 효과를 복원하려면 정보변수와 미래 전망의 역할 등 정책수립 여건의

변화를 고려해야 한다고 하였다. 또한 통화긴축적 충격이 正의 물가효과를 가지는 ‘물가 수수께끼’가

나타나는 여러 선행연구 사례를 제시하고 있다.


약 35%가 정책충격에 의해 설명되므로 정책당국은 통화정책여건의 일시적 변화 시

금리를 신축적으로 변화시켜서 성장률과 인플레에 미치는 영향을 최소화하였다고 하겠다.

와 비교하여 달라진 점은 2변수 SVAR에서는 수요충격과 공급충격이

인플레 분산에 미치는 영향이 비슷했으나 3변수 SVAR에서는 인플레 분산의 약 70%가

수요충격으로 설명된다. 즉 정책충격은 성장률과 인플레 변동에 큰 영향을 주지 못했으나

금리변동을 통해 인플레에 대한 수요충격과 공급충격의 상대적 반응에는 영향을 미쳤다고

하겠다.

3. 의 3변수 SVAR 모형

이제 금리에 대하여 차분하지 않고 의 3변수에 대하여 SVAR 모형을

추정하기로 한다. 금리차분 대신 금리수준 변수를 사용하더라도 식별된 수요와

공급충격은 금리차분 변수를 사용하는 경우와 마찬가지로 큰 차이가 없다.10)

는 충격반응을 보여주고 있는데, 세 가지 충격이 와 에 미치는 영향에는

과 비교하여 큰 변화가 없다. 다만 금리의 경우 차분변수 대신 수준변수에 대해

추정했으므로 반응계수가 달라진다. 수요충격에 대해서는 3분기 후까지 금리를 올리고,

공급충격에 대해서는 서서히 금리를 내리며, 정책충격에 대해서는 금리를 올리고 있어서

과 같은 모습이지만, 주목할 점은 금리수준변수를 사용하였을 때 반응계수의

신뢰구간이 일반적으로 커진다는 것이다.

금리차분변수에 대한 누적충격반응은 금리수준에 대한 충격반응이 될 것이므로.

은 모형의 금리차분변수에 대한 누적된 충격반응과

모형의 금리수준에 대한 충격반응을 비교한다. 수요충격의 경우 금리차분변수에 대한

누적반응과 금리수준변수에 대한 반응에 큰 차이가 없다. 그러나 공급충격과 정책충격의

경우에는 큰 차이가 있어서, 금리차분변수에 대한 누적반응이 절대값 면에서 금리수준

변수에 대한 반응보다 크다. 그러나 SVAR 모형의 장기제약조건은 장기에 걸친 누적반응에

대한 제약이므로 장기에 걸친 반응을 비교하려면 금리차분변수에 대한 누적반응과

금리수준변수에 대한 누적반응을 비교해야 할 것이다. 이에 대해서는 다음 장에서

논의하기로 한다.

10) 지면 관계상 따로 보고하지 않는다. 이 점은 에서 성장률과 인플레의 분산에 대한 금리의

기여분이 여전히 매우 작다는 사실로 유추할 수 있다.

16 金融硏究 제26권 제2호 2012

Response to Shocks(Interest Level)

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


-3

-2

-1

0

1

2

3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


-2

-1

0

1

2

3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


-2.5

-2.0

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


-.4

-.3

-.2

-.1

.0

.1

.2

.3

.4

.5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of CALL to Shock1

-.6

-.4

-.2

.0

.2

.4

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


-.1

.0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


Note) Shock 1, 2, 3 imply one S.D. demand, supply, and policy shock, respectively. The 95% confidence

intervals are shown.

Response of Interest Level to Shocks in and Models

-.10

-.05

.00

.05

.10

.15

.20

.25

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

Response to Demand Shock

-.5

-.4

-.3

-.2

-.1

.0

.1

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

ResponsetoSupplyShock

.0

.1

.2

.3

.4

.5

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

ResponsetoPolicy Shock

Note) Solid line denotes the accumulated response of interest difference in model and

dotted line denotes the response of interest level in model.


Variance Decomposition(Interest Level)


three-variable model. The dlgdp and call impulse imply the demand and policy shock, respectively.

The 95% confidence intervals are shown.

은 금리수준변수를 사용할 때 분산분해 결과이다. 성장률과 인플레

분산에 있어서 금리가 설명하는 비중은 여전히 작다. 그러나 금리 분산의 경우 과

비교하여 크게 다르다. 금리수준 분산은 60~80%가 정책충격에 의하여 설명되고 있으며,

수요와 공급충격에 의하여 설명되는 비중이 크지 않다. 또한 수요충격과 공급충격이

금리분산에 미치는 영향을 비교하면 단기에는 대부분 수요충격, 장기에는 대부분

공급충격으로 설명되고 있다. 이렇게 금리수준변수를 사용하면 금리차분변수를 사용할

때보다 정책충격이 금리의 분산에 미치는 영향이 커지고, 수요와 공급충격의 영향이

작아지므로 충격의 효과를 비교하려면 에서와 같이 금리수준에 대하여

비교하거나 또는 금리차분화하여 비교해야 할 것이다.

성장률과 인플레의 2변수 모형에 금리반응식을 추가하여 수요, 공급 및 정책

충격을 식별하였을 때 얻은 결론은 다음과 같다. 금리반응식을 추가하여 식별한 외생적

정책충격은 표본기간(1999. I~2011. II) 중 성장률과 인플레에 큰 영향을 주지 못하고,

성장률과 인플레는 대부분 수요와 공급충격으로 설명된다. 수요충격에 대해서는 단기에

금리를 올려서 대응하며, 공급충격에 대해서는 서서히 금리를 내려서 대응한다. 한편,

18 金融硏究 제26권 제2호 2012

금리는 수요와 공급충격보다 정책충격에 크게 반응하고 있는데, 금리수준변수를

사용하면 차분변수를 사용할 때보다 정책충격에 대한 금리반응이 커지는 것으로

나타났다.

Ⅳ. 수요․공급 충격과 테일러 준칙

우리나라는 1998년 4월 새로운 한국은행법이 시행되면서 종래의 통화량 목표제에서

물가안정목표제로 이행하였다. 물가안정목표제 하에서는 정책당국이 기준금리를 변화

시켜서 정책목표를 달성하려 한다. 앞에서는 성장률과 인플레의 2변수 SVAR 모형에

기준금리 반응식을 추가하고, 물가안정목표제 하에서 정책충격의 산출량과 물가에 대한

장기적인 영향력을 배제하고 수요와 공급충격을 새롭게 식별하였다. 그 결과 3변수

SVAR 모형에서의 수요와 공급충격이 2변수 SVAR 모형의 전형적인 수요와 공급충격과

크게 달라지지 않음을 보였다. 또한 충격반응을 통하여 금리가 전형적인 수요와

공급충격에 어떻게 반응하는지도 보였다.

본 장에서는 정책금리의 수요와 공급충격에 대한 반응을 테일러 식 형태로 추정

하고자 한다. 일반적으로 금리반응식은 GDP 갭과 인플레의 함수로 추정되고 있으며,

이를 테일러 준칙이라고 부르고 있다(Taylor, 1993). 본 장에서는 먼저 일반적으로 많이

추정되고 있는 테일러 준칙에 대하여 논의하고, 이어서 SVAR 모형에서 복원된 수요와

공급충격에 대한 테일러 준칙을 소개한다. 일반적인 테일러 준칙은 내생변수인 금리가

다른 내생변수인 GDP 갭과 인플레 등에 어떻게 반응하는지를 추정하여 도출된다.

그러나 SVAR 모형에서 복원된 테일러 준칙은 외생적 수요와 공급충격에 대한 금리,

성장률, 인플레의 반응을 테일러 준칙형태로 나타내고 있다는 점에서 큰 차이가 있다.

1. 통화정책준칙과 추정

물가안정목표제 하에서 통화정책준칙은 임금과 물가가 단기적으로 경직적이고

중앙은행이 인플레와 산출량의 변동성을 최소화하는 ‘유연한 물가안정목표제’를 채택

하고 있다고 할 때 다음과 같은 형태로 나타낼 수 있다(Clarida et al., 1998).11)

정책당국이 기대인플레와 인플레 목표치와의 괴리, 산출량 갭, 환율 등 여타


변수를 감안하여 단기 명목금리 목표를 설정한다고 가정하면 정책금리 목표는 다음과

같다.

∣ ∣ ∣ . (6)

단, ; 콜금리 목표, ; 장기균형금리, ; t와 t+n 기 사이의 물가상승률, ;

산출량, ; 잠재산출량, ; 인플레 목표, ; 환율 등 변수, ; t기의 정보를 나타냄.

식 (6)에서 이면 기대인플레와 인플레 목표치와의 차이보다 더 큰 폭으로

금리를 조정하게 되며, 이면 물가상승률과 목표치와의 차이보다 작은 폭으로

금리를 조정하게 된다. 즉 전자의 경우 물가상승의 기대가 형성될 때 이보다 더 큰 폭으로

금리를 올려서 명목금리와 실질금리를 모두 올리게 되며, 후자의 경우에는 물가상승이

기대될 때 금리를 올리지만 실질금리는 하락하게 된다. 따라서 물가상승의 기대를

수용하는 후자의 경우에는 인플레와 산출량 증가가 지속될 수 있다.

중앙은행이 식 (6)과 같이 콜금리 목표를 설정한다고 하더라도 실제로는 경제에

충격을 주지 않도록 다음과 같이 점진적으로 금리를 변경하게 된다.

. (7)

단, 는 평활화 계수(0 < < 1)이고 는 정책충격임.

식 (6)과 식 (7)로부터 다음과 같은 콜금리 반응식을 얻게 된다.

∣ ∣ (8)∣ .

단, ≡ , ≡ 임.

마지막으로 식 (8)에서 관찰되지 않은 기대치를 실제치로 바꾸면 다음과 같은

추정식을 얻는다.

11) 박원암(2008) 참조.

20 金融硏究 제26권 제2호 2012

. (9)

단, 는 외생적 충격 에 인플레, 산출량, 환율 등 여타변수의 예측오차의

선형결합을 더한 것임.

따라서 식 (9)의 는 중앙은행의 정보변수인 와 직교해야 한다.

∣ . (10)

식 (9)의 에 여러 변수를 포함할 수 있는데 Clarida et al.(1998)은 실질환율,

해외금리, 통화 등을 고려하였고, Ball(1999)은 실질환율을, Svensson(2000)은 해외금리,

해외산출량, 외환위험 프레미엄 등을 고려하였다. 우리나라의 경우 김은경․오용협(2005)은

환율과 통화를, 박원암(2008)은 환율을 고려하였다.

식 (9)에서 일반적으로 금리는 미래인플레와 산출량 갭에 정의 반응을 하는데,

미래 인플레와 산출량 갭이 어떤 충격에 의해서 야기된 것인지에 특별히 구분하지

않는다. 수요충격은 단기에 성장률과 인플레를 모두 높이므로 어떻게 대응해야 할

것인지 분명해진다. 그러나 공급충격은 단기에 성장률을 낮추고 인플레를 올리므로

어떻게 금리를 조정해야 하는지 분명하지 않다.

는 식 (9)를 추정한 결과이다. 산출량 갭을 구하기 위하여 계절조정된 실질

GDP의 로그치에 대하여 1991. I~2011. II 기간에 걸쳐서 Hodrick-Prescott 필터를 사용하여

잠재 GDP(의 로그치)를 구하였다. 인플레는 n = 4로 하여 전년 동분기 대비 물가상승률을

계산하였다. 또한 식 (9)의 교란항이 식 (10)과 같은 직교조건을 만족해야 하므로 GMM

방식으로 추정하였으며, 정보변수(또는 수단변수)로는 콜금리, 인플레, 산출량 갭의

3분기 전까지의 값을 사용하였다.12)

에서 글로벌 금융기간 이전까지 금리반응식은 테일러 준칙을 잘 따르고

있었으나 글로벌 금융위기 이후 비상 상태 통화정책을 수행하면서 테일러 준칙이

지켜지지 않았음을 알 수 있다. 글로벌 금융위기 이전까지로 한정하면 미래 인플레에

대한 단기와 장기 반응계수는 각각 0.16과 0.64, 산출량 갭에 대한 단기와 장기 반응

12) 에 어떤 변수를 포함하느냐에 따라서 추정결과가 달라질 수 있으므로 편의상 는 고려하지 않고

수단변수로 내생성 문제를 해결하기로 한다.


Period Method Constant Adjusted

R2Overid

P value

1999. I~2011. II

GMM 0.82(2.69)

-0.12(-1.31)

0.25(8.34)

0.88(51.93)

0.94 0.35

1999. I~2008. II

GMM0.51

(1.86)0.16

(2.32)0.10

(4.14)0.75

(25.72)0.89 0.43

Estimation of Call Rate Reaction Function

Note) t values are in parenthesis.

계수는 각각 0.10과 0.4로 추정되며, Clarida et al.(1998)에서 분석된 다른 나라들에 비해서

반응계수가 전반적으로 작다.13) 특히 미래 인플레에 대한 장기 반응계수가 선진국과

달리 1보다 작은 0.64로 추정되고 있어서, 우리나라는 인플레에 순응하는(accommodate)

방향으로 통화정책을 운용하고 있었던 것으로 분석되고 있다. 위기 이후에는 인플레보다는

성장 둔화에 더욱 적극적으로 대응하면서 전 기간에 걸친 미래 인플레에 대한 추정

계수가 마이너스로 변하고 있다.

2. 수요․공급 충격과 복원된 테일러 준칙식 (9)에서는 수요, 공급 및 통화정책 등 여러 가지 충격에 대한 금리 반응을

구분하기가 어려우나 SVAR 모형을 이용하면 수요와 공급충격이 다른 충격과 독립적으로

어떻게 금리에 영향을 미쳤는지 구분할 수 있다. 그 뿐만 아니라 Choi and Wen(2010)은

수요와 공급충격이 내생변수에 영향을 미치는 과정을 금리와 다른 내생 변수간의 테일러

준칙 형태로 복원할 수 있음을 보였다. 복원된 테일러 준칙은 식 (9)처럼 내생변수를

내생변수의 함수형태로 추정한 것이 아니라 외생적 충격에 대한 금리반응을 내생변수에

대한 반응형태로 변형한 것이다.

식 (2)를 금리에 대한 구조적 충격으로 나타내면 다음과 같다.

13) 이와 같은 결과는 다른 연구에서도 나타나고 있다. 김은경․오용협(2005), 박원암(2008) 참조.

Eichengreen(2004)와 같이 표본기간을 2005년 이전으로 짧게 잡은 일부 연구들과 실제 물가안정목표제

운용방식의 변화에 따라 근원적 소비자물가지수와 소비자물가지수를 기간 별로 사용하고, 인플레

목표치()도 실제 물가안정목표의 변화에 따라 조정한 Kim and Park(2006)의 연구에서는 인플레에

대한 콜금리 반응도( )가 1보다 크게 추정되었다.

22 金融硏究 제26권 제2호 2012

. (11a)

. (11b)

식 (11a)를 수요충격 과 공급충격 의 함수로 표현하지 않고 식 (11b)을

이용하여 와 로 나타내면 식 (12)와 같다.

. (12)

식 (12)의 우변에서 첫 번째 항은 금리가 동태적으로 와 에 어떻게 반응하는

가를 나타내므로 Choi and Yen(2010)은 이 식을 금리의 구조적 수요와 공급충격에 대한

반응으로부터 복원된 테일러 준칙이라고 보았다. 일반적으로 테일러 준칙은 Clarida et

al.(1998, 2000)에서와 같이 금리반응식을 직접 추정하여 도출하는 데 비해, 식 (12)로

복원된 테일러 준칙은 구조적으로 식별된 수요와 공급충격에 반응하는 금리행태식이라는

데 의미가 있다.

통화당국은 일반적으로 충격에 직면하여 동태적으로 반응하므로 식 (12)를

단기와 장기의 테일러 준칙으로 나눌 수 있다. 단기의 테일러 준칙은 당기의 수요 또는

공급충격이 당기의 금리에 미치는 영향을 테일러 준칙 형태로 나타낸 것이며 식 (13)과

같다.

. (13)

장기의 테일러 준칙은 당기의 수요 또는 공급충격이 장기적으로 금리에 미치는

영향을 테일러 준칙 형태로 나타낸 것이므로 금리차분에 대한 영향을 누적하여 식 (14)와

같이 금리수준변수에 대한 식으로 쓸 수 있다.

. (14)


식 (13)과 식 (14)에서

라고 하면 단기와 장기의 테일러 준칙을 각각 수요충격과 공급충격에 상응하는 테일러 준칙으로 분해할

수 있다.

. (13a)

. (14a)

식 (13a)과 식 (14a)의 우변에서 첫 번째 항은 수요충격에 의한 테일러 준칙이며,

두 번째 항은 공급충격에 의한 테일러 준칙이다. 식 (13)과 식 (14)에서 는 에서

충격반응의 계수이므로 이를 이용하여 단기와 장기의 복원된 테일러 준칙을 구할 수

있다.

한편, 금리의 차분변수 대신 수준변수를 사용했을 때 복원된 단기와 장기의

테일러 준칙은 기본적으로 식 (13a), 식 (14a)와 같다. 다만 금리수준변수를 사용한 3변수

SVAR 모형으로부터 테일러 준칙을 복원하였으므로 식 (13a)의 좌변이 아닌 가

되어야 하며, 식 (14a)의 좌변은 충격의 누적에 따른 금리수준의 변화를 의미하게 될

것이다.

이를 으로 설명하면 다음과 같다. 에서 금리차분변수 모형의

누적충격반응은 식 (11a)의 에 해당하므로 이로부터 각 충격에 대한 당기와 장기반응을 알 수 있다. 에서 금리수준변수에 대한 충격반응은 누적반응이

아니고 당기반응이므로 이를 누적하여 장기반응을 구해야 한다. 그 결과는 다음과 같다.

수요충격에 대한 장기반응은 차분변수와 수준변수 간에 큰 차이가 없이 0에 가깝다.

즉 단기에는 수요충격에 금리를 올려서 반응하나 점차 금리를 하향조정하면서 장기적으로는

금리의 변화가 없다. 공급충격에 대해서는 점진적으로 금리를 인하 조정하는데, 차분

변수의 장기반응은 –0.37% 포인트에 그치나 수준변수의 경우 –2.08% 포인트에 이른다.

또한 정책충격에 대한 장기반응은 차분변수의 경우 0.37% 포인트에 그치나 수준변수의

경우 2.90% 포인트에 이른다.

은 수요와 공급충격에 따른 장단기 금리 반응을 성장률과 인플레에 대한

테일러 준칙으로 복원한 것이다. 복원된 테일러 준칙은 식 (9)와 큰 차이가 있으므로

24 金融硏究 제26권 제2호 2012

Model PeriodSum Demand Supply

Current 0.017 0.035 0.014 0.041 0.004 -0.005

Long-term 0.088 -0.022 -0.004 -0.022 0.092 0

Current 0.006 0.046 0.013 0.036 -0.006 0.009

Long-term 0.428 -0.078 -0.017 -0.078 0.444 0

Recovered Taylor Rule(Sample Period : 1999. I ~ 2011. Ⅱ)

직접 비교하기 어렵다. 우선, 식 (9)는 내생변수를 내생변수로 추정하고 있으나 복원된

테일러 준칙은 외생적 충격에 대한 내생변수의 반응을 테일러 준칙 형태로 변형한

것이다. 둘째, 식 (9)에서는 평활화 계수를 도입하여 금리의 지속적이고 점진적인 조정을

가정하고 있으나 SVAR 모형에서는 장기적 제약조건하의 동태적 상호작용을 가정하고

있다. 셋째, 식 (9)에서는 통화당국의 정보변수를 고려하여 GMM 방법으로 추정하고,

기대의 중요성을 감안하여 미래 인플레 변수를 사용하였으며, 비확률적 추세를 도입하여

산출량 갭을 산출하였으나 제 Ⅲ장의 SVAR 모형에서는 이러한 고려를 하지 못하는 대신

외생적 충격에 대한 금리 반응을 추정하였다.

에서 수요충격에 대한 당기의 금리반응을 보면 수요충격이 당기에 성장률과

인플레를 올리고 있으므로 이에 대응하여 금리도 올리고 있어서 테일러 준칙에서 기대하는

방향과 일치한다. 그러나 공급충격에 대해서는 성장률과 인플레에 대한 당기반응이

금리변수형태에 따라 다른데, 이는 공급충격이 당기에 성장률을 내리고 인플레를 올리는

점을 감안할 때 납득할 만하다. 그러나 수요와 공급충격의 효과를 합하면 수요충격의

효과가 더 크므로 일반적인 테일러 준칙에서 기대하는 방향과 일치한다.

충격에 대한 장기반응은 식 (9)와 크게 다르다. 에서 성장률에 대한 장기

반응계수는 당기반응계수보다 커졌으나 인플레에 대한 장기반응계수는 커지지 않고

오히려 마이너스의 부호를 갖는다. 식 (9)에서는 평활화 계수에 의해 장기반응이 단기

반응보다 커져야 하나 복원된 테일러 준칙에서는 이러한 점진적 반응을 기대하기

어려운데, 그 이유는 다음과 같다.

우선, 과 에서 보듯 충격에 대한 금리의 반응이 전혀 점진적이지

않다. 또한 충격을 식별하기 위한 장기적 제약조건도 장기 반응에 영향을 미친다. 충격을

식별하기 위한 장기적 제약조건의 하나로 수요충격의 산출량에 대한 장기중립성을

가정하였으므로 식 (14)에서 이고, 식 (14a)에서는 이 된다. 따라서


공급충격에 의한 인플레의 장기적 금리반응계수는 0이 되어야 한다. 식별조건에 의하여

산출량은 장기적으로 공급충격에 의해서만 영향을 받으므로, 역으로 공급충격을 성장률에

의한 부분과 인플레에 의한 부분으로 나누었을 때 장기적으로 인플레 부분이 사라지게

되고, 따라서 공급충격에 의한 인플레가 금리에 영향을 미치는 부분이 장기적으로 0이

된다. 이렇게 공급충격에 의한 인플레의 장기적 금리반응계수가 수요충격의 산출량에

대한 장기적 중립성 가정으로 0이 될 수밖에 없을 때에는 수요충격에 의한 인플레의

장기적 금리반응계수가 매우 커져야 전체적으로 금리정책이 인플레에 크게 반응하게 된다.

에서 수요충격에 의한 성장률과 인플레 상승에 대해서 당기에는 금리를

인상하였으나 장기에는 금리를 인하한 것으로 나타났는데, 일반적인 방법으로 추정된

의 테일러 준칙에서도 미래 인플레에 대한 반응계수가 마이너스로 나타났다. 또한

에서 성장률과 인플레에 대한 금리의 장단기 반응계수도 크지 않다.

Recovered Taylor Rule(Sample Period　: 1999. I ~ 2008. Ⅱ)


Current 0.002 -0.011 -0.002 -0.009 0.004 -0.002

Long-term 0.022 -0.199 -0.044 -0.199 0.066 0

Current 0.005 0.053 0.013 0.046 -0.008 0.008

Long-term 0.248 0.207 0.033 0.207 0.215 0

그런데 에서 글로벌 금융위기 이전까지를 표본기간으로 하여 추정된 일반적

테일러 준칙은 매우 안정적인 것으로 나타났으므로 표본기간을 동일하게 하여 SVAR

모형을 추정한 후 테일러 준칙을 복원하면 와 같다. 글로벌 금융위기 이전까지

금리수준변수는 매우 안정적으로 운용되었다. 수요충격에 의한 성장률과 인플레 상승에

대하여 단기와 장기에 걸쳐 지속적으로 금리를 인상하였으며, (負의) 공급충격에 의한

성장률 상승에 대해서도 장기적으로 금리를 인상하였다. 그러나 금리 차분변수를

사용하면 그렇지 않으므로 정책당국은 일반적인 테일러 준칙에서 가정하는 대로

정책금리의 차분 아닌 수준을 조정하였다고 하겠다. 콜금리가 단위근을 가지지 않으며

정책당국이 정책금리 수준을 직접 조정한다고 할 때 수요와 공급충격으로 야기된

인플레에 대한 장기반응계수는 0.21에 그친다.

26 金融硏究 제26권 제2호 2012


Current -0.219 0.188 0.104 0.419 -0.323 -0.231

Long-term -0.003 0.164 0.006 0.164 -0.009 0

Current -0.331 0.092 0.102 0.298 -0.432 -0.207

Long-term -0.109 0.826 0.047 0.825 -0.156 0

Recovered Taylor Rule(Sample Period : 1991. I ~ 1998. IV)

3. 물가안정목표제 이전 기간과의 비교

이제 물가안정목표제 이전 기간의 콜금리 운용과 비교하여 물가안정목표제

채택으로 무엇이 달라졌는지 비교해 보기로 하자. 에서는 콜금리 자료를 얻을 수

있는 1991년부터 1998년까지를 표본기간으로 하고, 1998년을 위기기간으로 간주하였다.

위기기간 중 콜금리가 급등하는 등 매우 불안정하였으나 위기기간 포함여부에 따라

추정결과가 크게 달라지지 않았다. 표본기간은 통화량 목표제 기간이었는데, 미래

인플레에 대한 반응계수가 마이너스로 나타나고 있다.

Period Method Constant Adjusted

R2Overid

P value

1991. I~1998. IV

GMM 9.11(3.72)

-0.76(-2.48)

0.15(0.98)

0.61(5.47)

0.11 0.67

1991. I~1997. IV

GMM8.16

(6.95)-0.74

(-5.25)0.24

(3.35)0.66

(6.33)0.26 0.72

Estimation of Call Rate Reaction Function

Note) t values are in parenthesis.

은 표본기간을 1991~1998년으로 하여 추정된 3변수 SVAR 모형으로부터

수요와 공급충격에 대한 테일러 준칙을 복원한 것이다. 수요충격에 의한 성장률과

인플레 변화에 대한 금리 반응은 기대하는 방향과 일치하였으나 공급충격에 의한 성장률과

인플레 변화에 대해서는 기대하는 방향과 반대로 반응하고 있다.

공급충격에 대한 이러한 반응행태는 외환위기 기간 중의 비정상적인 금리운용과

관련이 있을 것이므로 1998년을 제외하고 새롭게 테일러 준칙을 복원하면 과



Current 0.077 -0.465 -0.023 -0.434 0.100 -0.032

Long-term 0.144 -0.268 0.065 -0.268 0.079 0

Current -0.322 -0.016 -0.020 -0.084 -0.302 0.068

Long-term -0.362 0.829 -0.188 0.829 -0.174 0

Recovered Taylor Rule(Sample Period : 1991. I ~ 1997. IV)

같다. 공급충격에 대한 금리반응은 보다 기대하는 방향과 일치하며, 오히려 수요충격에

대한 금리반응이 매우 확장적인 것으로 나타난다. 이러한 경향은 금리수준변수보다

금리차분변수를 사용하였을 때 보다 뚜렷하게 나타난다.

지금까지의 논의를 종합하면 다음과 같다. 정책당국은 수요충격에 대해서는

금리를 올리고, 공급충격에 대해서는 공급충격이 성장과 인플레에 미치는 상반된 영향을

감안하여 점진적으로 금리를 인하하였으나 이를 성장률과 인플레에 대한 테일러 준칙형

금리반응식으로 복원하여보면 인플레에 대한 (장기)반응계수가 1보다 클 정도로 적극

적으로 대응하고 있다고 보기 어렵다. 1998년 외환위기와 최근 글로벌 금융위기 기간

중의 비전통적 통화정책운용으로 더욱 그렇게 되었다. 그러나 물가안정목표제 채택 이후

글로벌 금융위기 이전까지 정책금리는 성장률과 인플레에 보다 안정적으로 반응하였다.

Ⅴ. 맺음말

본 고에서는 수요충격의 산출량에 대한 장기중립성에 의하여 수요와 공급충격을

식별하고, 수요와 공급충격에 따라 어떻게 통화정책을 수행하였는지 조사하였다. 원자재

가격 상승은 기업의 생산비용을 상승시키므로 공급충격이나 원자재 가격 상승이 글로벌

수요증대에 의하여 야기되었다면 수출 수요도 늘어날 것이므로 단순히 공급충격으로

간주하기 어렵다. 즉 원자재 가격 상승은 공급충격인 동시에 수요충격이므로 본 고에서는

구조적 벡터자기회귀(SVAR) 모형을 사용하여 보다 이론적인 방법으로 수요와 공급충격을

식별하고, 아울러 최근 물가상승이 수요와 공급충격 중 어느 것이 더 크게 기인하고

있는지 판단하려 하였다. 분석 결과, 유가 상승은 공급충격보다는 수요충격과 더 밀접한

관계를 가지고 있음을 보였다. 또한 기간 별로 보면, 2010년에는 공급충격이 수요충격보다

28 金融硏究 제26권 제2호 2012

컸으나 2011년 상반기에는 수요충격이 공급충격보다 커졌음도 보였다.

물가안정목표제 하에서 통화당국은 수요와 공급충격에 직면하여 경제를 안정

시키려는 정책목표를 가지고 있으므로 수요와 공급충격과 통화정책과의 관계를 두 가지

방법으로 분석하였다. 먼저 성장률, 인플레, 금리의 3변수로 구성된 SVAR 모형을 추정하여

정책금리가 수요와 공급충격에 어떻게 반응하였는지를 살펴보고, 다음으로는 충격

반응을 금리와 성장률, 인플레 간의 테일러 준칙 형태로 복원하여 살펴보았다.

우리나라의 경우 수요충격은 단기에 성장률과 인플레를 올리며, 공급충격은 단기에

성장률을 내리고 인플레를 올려서 기대하는 방향과 일치하는 것으로 나타났다. 금리반응도

수요충격에 대해서는 단기에 금리를 올리고, 공급충격에 대해서는 공급충격이 성장과

인플레에 미치는 상반된 효과를 감안하여 점진적으로 금리를 내리는 방향으로 나타나서

역시 기대하는 방향과 일치하였다. 그러나 이를 금리의 성장과 인플레에 대한 반응

형태의 테일러 준칙으로 나타내면 통화당국이 적극적으로 물가를 안정시키기 위하여

정책금리를 조정하고 있다고 보기 어렵다. 특히 위기기간 중의 비정상적, 비전통적

통화정책으로 더욱 그렇게 되었다.

이는 향후 새로운 글로벌 위기로 負의 수요 및 공급충격에 직면하지 않고 점진적으로

경기가 회복하게 되면 물가안정이 위협받을 수 있음을 시사하고 있다. 정책금리의 인플레에

대한 장기반응계수가 1보다 작아 전반적으로 인플레에 역행하지 않고 순응하는 방향으로

통화정책을 운용하면서 물가안정목표를 지킬 수 있었던 것은 지금까지 외생적 여건이

양호했음을 의미한다. 우리 경제가 위기국면에서 탈출하여 잠재성장률을 회복하고

있으며, 신흥국도 마찬가지로 잠재성장률을 회복하면서 원자재 가격이 상승하리라는

전망은 향후 회복국면에서 인플레에 대한 정책금리의 장단기 반응계수를 높여야 물가

안정기조를 유지할 수 있음을 의미한다.


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< Abstract >

Monetary Policy with Demand and Supply Shock in Korea

14)

Won-Am Park*

This paper identifies the demand and supply shock using the structural

vector-autoregressive (SVAR) model and recovers the Taylor rule from the

model. The rise of the raw material prices is usually considered as the

supply shock. However, it is not just the supply shock if it reflects the rising

global demand. Furthermore, debate goes on the causes of the Korea’s recent high inflation whether it was mainly due to demand or supply shock.

The two-variable SVAR model of economic growth and inflation was built

to identify the demand and supply shock under the assumption that the

demand shock has no long-run impact on the output. It was found that

the 2008 crisis was characterized as the demand-shock crisis. But the high

inflation in 2010 reflected the supply shock rather than the demand shock,

as people in the policy circle argued. The situation changed in the first

half of 2011 when the demand shock played the greater role than the supply

shock, as the IMF argued. It is interesting the oil price change has strong

correlation with the demand shock during the 2006~2011, confirming the

IMF World Economic Outlook that the rise of the raw material prices reflects

the expansion of the global demand.

Then the three-variable SVAR model including the call rate as the

monetary policy variable under the inflation targeting was built to examine

how the call rate responded to the demand and supply shock. As expected,

the demand shock increased the growth and inflation in the short run, while

the supply shock decreased the growth and increased the inflation. The

call rate responded positively to the demand shock, but negatively to the

supply shock in the short run. The long-run response of the call rate

differed whether the call rate has the unit root, as the test results were not

decisive. The accumulated response of the difference of the non-stationary

call rate to the demand shock was almost the same as the response of the

stationary call rate to the demand shock. After the initial rise of the call

rate upon the demand shock, the call rate rapidly returned to the pre-shock

level. However, the accumulated response of the difference of the non-

* Department of Economics, Hongik University(Tel : +82-2-320-1713, E-mail : [email protected])

32 金融硏究 제26권 제2호 2012

stationary call rate to the supply shock was different from the response

of the stationary call rate to the supply shock. The initial decline of the

non-stationary call rate was maintained to the long run. But the stationary

call rate returned to the pre-shock level after the initial decline. The

long-run difference was about 0.4% point.

Finally, the Taylor rule recovered from the three-variable SVAR and

was compared with the estimation results of the call rate reaction function.

The estimation results of the call rate reaction function during 1999.

I~2011. II showed that the long-run response coefficient of the call rate

to the expected inflation was 0.64, implying that the Korean central bank

accommodated the inflation pressure. The recovered Taylor rule during the

same sample period showed that the call rate was responded negatively to

the growth and inflation when the call rate was stationary. The long-run

response of the call rate to the inflation in the recovered Taylor rule was

only 0.21.

Key words : Structural Vector-Autoregressive Model, Demand Shock,

Supply Shock, Impulse Response, Taylor Rule

JEL Classification : E30, E58

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우리나라의 수요 공급 충격과 통화정책 · 성장과 인플레에 반응하는...

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