혼합분포 추정을 통한 중심(core) 인플레이션율 측정

Abstract

석유파동, 외환위기로 인한 환율급등, 원자재 국제시세의 등락, 作況不振 등에 의해 유발된 인플레이션은 통화당국이 어찌해 볼 도리가 없는, 領域 밖의 일들이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 통화당국이 책임질 수 있고 책임져야 하는 인플레이션을 통화량증가와 인플레이션 期待에 의해 유발된 부분, 즉 重心(core) 인플레이션율로 한정한 뒤 실제 인플레이션율에서 이를 분리하여 추정하는 문제에 대해 논의하고 있다. 이 개념에 의하면 통화당국이 실제로 할 수 있는 일이란 인플레이션 자체가 아닌, 重心 인플레이션을 鎭靜시키는 것일 뿐이다. <br><br> 重心 인플레이션율 측정에는 여러 가지 방법이 있으나 본 연구에서는 인플레이션율의 확률분포를 정규-정규 혼합형태로 상정하고 1995년 기준 509가지 개별 소비자물가지수의 월별 상승률 데이터를 사용하여 最尤推定法에 의해 이 분포를 추정한 뒤 이로부터 얻어지는 혼합분포의 모수 추정치를 이용하여 重心 인플레이션율 및 공급 인플레이션율, 개별기업이 공급충격에 의해 가격을 변화시킬 확률등을 측정하는 과정을 제시하고 있다. 본 연구에서는 重心 인플레이션율의 측정문제가 北海産 넙치의 크기를 분석하는 문제와 매우 유사하다고 보고 있다. 넙치는 암수에 따라 크기가 확연하게 다르지만 어획된 넙치가 암수인지를 육안으로 구별하기는 매우 어렵다. 마찬가지로 중심 인플레이션율은 低頻度(low frequency)의 특성을, 供給 인플레이션율은 高頻度(high frequency)의 특성을 가지고 있어 양자의 통계적 성질이 확연하게 다르지만 이들을 데이터를 통해 따로 따로 관측하기는 불가능하다. 이러한 사실에 着眼하여 본 연구에서는 넙치의 크기를 분석하는 경우와 마찬가지로 인플레이션율의 확률분포를 분산이 서로 다른 두 개의 정규분포의 혼합분포로 상정하였다. <br><br> 기존의 重心 인플레이션율 측정방법은 그 이론적 기반이 박약하다는 비판을 받아왔었다. 그러나 본 연구에서는 Blanchard&middot;Kiyotaki(1987)의 가격결정 모형에 기초하여 가격 설정자인 獨占的 競爭企業이 자신이 속하는 산업의 특성에 따라 서로 다른 外部生産要素를 사용하며, 이 外部生産要素의 가격은 공급측면의 價格衝擊에 露出되어 있다는 가정을 추가한 확장모형을 제시한 뒤 정규-정규 혼합분포 모형이 이 확장모형으로부터 자연스럽게 도출됨을 보이고 있다. <br><br> 이 확장모형은 명목가격 상승률의 결정식이 통화량(또는 명목 총수요), 인플레이션 期待, 外部生産要素의 가격충격(곧 공급충격), 그리고 이들이 서로 相乘作用을 일으키는 부분의 네가지 요인으로 分解(decompose)됨을 보여 주고 있다. 여기서 공급측면의 가격충격이 전혀 발생하지 않을 때에는 이들 네가지 요인 가운데 통화량(또는 명목 총수요), 기대 인플레이션율, 그리고 통화량과 인플레이션 期待가 相乘作用을 일으키는 부분의 세가지만 남게 되는데 이것이 바로 본 연구에서 측정하고 있는 重心 인플레이션율이다.<br><br> 정규-정규 혼합분포는 정규분포보다 일반적인 확률분포로서 실제 인플레이션율의 頻度 히스토그램이 나타내고 있는 非正規的 特徵들(0%에 확률척도가 집중되어 있는 현상, 즉 명목가격의 경직성, 오른 쪽으로 치우친 비대칭성, 두터운 꼬리 등)을 포착할 수 있다. 또한 이러한 과정으로 측정되는 重心 인플레이션율(Core)은 소비자물가 상승률 (CPI)은 물론, 기존의 방법으로 측정된 CPI_fe(즉 소비자 물가지수에서 식음료품 및 에너지 관련지수를 제외시켜 얻은 重心 인플레이션율), Med(중간값), 절지 샘플 평균(trimmed sample mean:Trim)등의 餘他의 重心 인플레이션율 지표보다 몇가지 면에서 우수한 통계적 성질을 가지고 있다. <br><br>우선 중심 인플레이션율은 소비자물가지수 자신을 포함하여 여타의 인플레이션율 지표보다 미래의 소비자물가 상승률을 잘 예측하고 있다. 또한 중심 인플레이션율은 소비자물 가 상승률은 물론 여타의 인플레이션율 지표에 비해 현재 우리나라의 중심 통화지표인 본원통화 및 총유동성에 의해 가장 잘 예측되는 동시에 미래의 통화량의 변화를 예측하지 않는다.<br><br> 한편 본 연구에서 제안하고 있는 정규-정규 혼합분포 추정을 통해 얻은 공급 인플레이션율만이 短期 필립스 커브의 관계식, 즉 失業率과 인플레이션율 사이의 陰의 相關關係를 유의하게 만들 수있었으며 여타의 重心 인플레이션율 측정방법으로써는 단기 필립스 커브의 실업율항을 유의하게 만들지 못하는 것으로 분석되었다. 이는 거꾸로 말하여 餘他의 重心 인플레이션율 측정방법이 과연 需要要因에 起因하는 인플레이션율을 제대로 분리하여 측정하는가에 대해 의문을 제기하는 근거가 될 수 있다. <br><br>이러한 결과들은 통화당국이 통화기조를 설정함에 있어 과거 및 현재의 인플레이션율 자체에 주목하기 보다는 重心 인플레이션율에 주목할 것을 권고하고 있다. 이러한 제안을 따른다면 통화기조의 설정이 과거 및 현재의 인플레이션 자체에 주목하였을 경우와 상당히 달라질 것으로 예상된다. <br><br> 예를 들어 본 연구의 분석결과 1998년 5월을 계기로 우리나라의 重心 인플레이션율은 史上 類例없이 연속적으로 음의 값을 나타내기 시작하였다. 이는 곧 1998년 5월부터 총수요(또는 통화량) 측면에 있어서나 인플레이션 期待에 있어서나 수요측면의 인플레이션 요인은 전혀 없었으며 오히려 수요측면에서는 前例없는 디플레이션이 진행되기 시작하였음을 의미한다. 그러므로 당시의 상황에서 통화당국이 수요요인에 따른 인플레이션만을 조절하고자 하였다면, 대략 1998년 5월경부터 통화기조를 신축적으로 가져갈 수 있는 여건이 형성되었었음을 의미한다.<br><br> 그러나 당시 금융경색과 실물경제의 붕괴에 대한 위기감이 팽배하고 있음에도 불구하고 통화당국은 1998년 연말까지 긴축기조를 堅持하였고 이러한 통화당국의 의지와 긴축기조에 대한 집착은 환율과 물가안정에 기여하였을지언정 그 代價로 엄청난 실물생산의 손실과 대규모 실업의 발생을 초래하였음을 감안할 때, 통화당국이 통화기조 설정을 위하여 현재 및 과거의 실제 인플레이션율이 아닌 重心 인플레이션율에 注目하였었더라면 하는 아쉬움이 남는다.