중국 경제 불확실성 측정 지표 구축 연구

국문 초록 (Abstract)

불확실성은 일반적으로 예측 불가능한 시나리오들의 조건부 분산을 뜻한다. 일반적으로 불확실성은 관측불가능하기 때문에 불확실성을 정확히 나타내는 객관적인 자료가 존재하지 않고, 이는 불확실성의 실물 거시경제에 대한 영향을 분석함에 있어 가장 큰 한계점이라 할 수 있다. 따라서 과거 서구의 선행연구에서는 불확실성에 대한 대용치를 통계적 방법을 이용해 추정하거나 불확실성과 밀접하게 관련되어 있을 것으로 생각되는 변수를 임의로 선별하여 분석에 이용해 왔다.
과거의 기존 연구들의 한계를 극복하기 위하여 본 연구에서는 기본적으로 Jurado, Ludvigson, and Ng (2015)에서 미국경제의 불확실성을 측정하기 위해서 사용한 계량경제학적 방법을 사용하였으며, 변수의 사용에 있어서 중국의 상황과 현실에 부합하게 변환 및 조정하여 사용하였다. 본 연구가 가지는 차별성은 먼저 방법론적으로 특정 단일 변수가 아닌 중국에서 경제 불확실성과 관련된 사용가능한 모든 관련 변수들을 사용함으로써 이들의 공통요인(Common Factor)의 추정을 통해 개별 변수만을 이용하는 것 보다 더 정확하다고 할 수 있다. 이러한 공통요인을 추정할 때 주성분 분석(Principal component analysis)를 활용하는데 Ahn and Horestein (2013)의 고유치 비율(Eigenvalue ratio) 및 고유치 증가율(Eigenvalue growth rate)을 통해 공통요인의 개수를 결정할 것이다. 이러한 공통요인을 사용함으로써 대규모 패널 자료를 사용함에 따라 발생하는 차원 크기 문제를 줄일 수 있고, 회귀모형에서 발생하는 과다 모수화 문제를 해결할 수 있다.
두 번째로, 본 연구는 위어서 추정된 공통요인들과 거시경제변수로 이루어진 요인 확장형 벡터자기회귀(Factor-augmented VAR, 혹은 FAVAR) 모형을 구성하여 각 개별 변수의 불확실성 지수를 추정였는데, 이는 중국과 같이 경제 개별 자료의 신뢰도의 문제가 있는 상황에서 (Fernald and Spiegel, 2013; Fernald et al., 2014) 관측 불가능한 변수(Latent variable)를 분석하는데 더욱 효과적이다. (Bernanke and Boivin, 2003; Bernanke et al., 2005) 다시 말해, 앞서 말한 중국 거시 자료의 신뢰성을 극복하는 동시에 보다 객관적인 실증 분석을 할 수 있다.
셋째로, 본 연구가 Jurado et al. (2015) 통계적인 방법론을 그대로 활용하는 것이 아닌, 중국의 특성에 맞게 연구를 개선함으로써 중국 경제 불확실성을 보다 실질적으로 적합하게 추정함에 있다. 구체적으로, 자료 선정에 있어서 중국의 정치, 경제 등 특성을 고려하였고 선정된 자료를 정리함에 있어 중국 자료가 가지는 고유의 문제점을 해결하였다. 또한, 불확실성 지수를 산정할 때 각 개별 지표의 불확실성의 가중치를 중국 현실에 부합하게 배분하여 보다 적합한 불확실성 지수를 산정하고자 한다.
마지막으로, 중국에서 진행된 연구들은 중국경제에 대해서 지나치게 낙관적으로 보는 경향이 있고, 서구의 경우 중국경제에 대해서 비관적으로 보는 경향이 존재한다. 이들은 정치적 이유 등으로 인하여 이러한 태도를 보이며 이는 연구결과에 편향(bias)를 초래할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 선입견, 정치적 이유 등을 배제하고 가치중립적이고 객관적인 연구를 진행함으로써 학계와 기업, 관련기관 등에 신뢰도 있는 연구 성과물을 제시하고자 한다.