참고 I-1.
새로운 금융상황지수 추정 결과
2000년대 들어 금융혁신이 빠르게 진전되는 가운데 금융상황 변화가 실물경제에 미치는 영향이 확대됨에 따라 통화정책을 수립하는 데 있어 금융상황을 종합적으로 파악할 필요성이 높아졌다. 이에 따라 주요국 중앙은행들은 정책판단의 참고지표로서 금융상황지수(FCI: Financial Conditions Index)를 추정하여 금융상황을 판단하는 데 활용하고 있다.
한국은행은 그동안 50개의 금융변수에서 주성분(principal component)을 추출하는 방식으로 금융상황지수를 추정해 왔다. 그러나 지수 개발 이후 금융여건이 크게 변화한 점, 기존 방식이 금융변수와 실물변수 간 연계성을 충분히 고려하지 못하고 있는 점 등을 고려하여 지수를 개편할 필요성이 제기되어 왔다. 이에 한국은행은 금융상황지수 추정에 있어 금융변수의 변동이 실물경제에 미치는 영향을 중시하는 주요 연구결과와 미 연준, ECB, IMF, 경제협력개발기구(OECD) 등 주요 기관의 운용 사례 등을 참고하여 추정방식을 다음과 같이 변경하였다.
우선 금융상황지수 구성변수로 통화정책 파급경로상의 핵심변수인 단기금리, 환율, 주가, 주택가격, 기간스프레드, 리스크프리미엄 등 6개를 선택하였다. 구성변수 중 일부(단기금리, 주가, 주택가격)는 기대인플레이션으로 실질화하였으며, 모든 변수의 장기 추세치 대비 격차를 산출하여 사용하였다. 장기 추세치로는 단기금리는 중립금리를, 실질실효환율, 주가 및 주택가격은 HP필터링에 의한 추세를, 기간스프레드 및 리스크프리미엄은 장기평균값을 활용하였다.
이들 구성변수를 이용하여 금융상황지수를 도출하기 위해서는 각 변수에 가중치를 부여해야 하는데 이를 위해 2개의 실물변수(GDP갭, CPI상승률)와 6개의 금융상황지수 구성변수로 구성된 구조 VAR모형을 추정하였다. 추정된 VAR모형을 이용하여 각 구성변수의 충격 발생시 향후 1〜4분기 동안 GDP갭에 미치는 영향을 추정한 뒤 그 영향의 크기에 비례하여 각 구성변수에 가중치를 부여하였다. 이 가중치를 기준으로 가중합산한 값을 표준화하여 금융상황지수를 산출하게 되는데 이렇게 산출된 금융상황지수는 금융상황이 실물경제를 부양할 수 있는 완화적인 경우 플러스(+)값을, 그 반대인 긴축적인 경우 마이너스(-)값을 갖게 된다.