2)ECB의 조기경보지수
□ ECB 내에서 50여개의 조기경보시스템 모형이 작성되고 있는데 다른 유형의 위기마다 다른 모형이 필요하다고 보고 있으며 하나의 위기에 대해서도 여러 가지 모형을 추정하고 있음.
○ 위기의 도래를 정확히 예측한다는 것 보다는 위험요인을 식별하여 정책당국의 주의를 환기함으로써 사전에 정책대응이 가능하도록 하는 기능을 수행(policy discussion을 유발)
□ ECB모형 중 Alessi＆Detken(2009)는 KLR(1998)의 신호접근법을 이용하여 자산시장의 고위험 버블(high costboom)을 예측하는 모형을 개발
○ 자산시장의 고위험 버블은 버블 붕괴 후 3년간 경제성장률이 잠재성장률을 3%p이상 하회하는 경우로 정의
○ 위기신호지표를 가중평균한 종합지수를 산정하지 않고 위기신호지표의 예측성과를 측정하여 위기신호지표간 순위만 제시
○ 예측시계는 6분기로 설정
○ 위기신호지표로는 실물변수 5개(GDP, 소비, 투자, 주택투자, 소비자물가), 금융변수 13개(실질주가, 주택, 총자산가격, 실질 및 명목 채권금리, 기간스프레드, 실질실효환율, 실질 및 명목 3개월금리, M1, M3, 민간신용, 국내신용)를 이용하되 최대 6가지 다른 형태로 전환하여 전체 89개 변수를 이용
○ 실시간 위기 예측성과를 측정하기 위하여 예측시점까지 공표된 자료만을 이용하여 예측을 하도록 모형을 설계
○ 추세제거가 필요할 경우 차분보다는 HP-필터링을 이용하되 람다값은 추세로의 복귀가 서서히 이루어지는 것으로 가정하여 100, 000으로 크게 설정
○ 예측력을 평가하는 방식은 기존의 잡음-신호비율 대신 제1종오류와 제2종오류간의 가중치를 정책당국자의 선호를 명시적으로 반영하여 정하도록 하였음.
○ 추정결과 글로벌 M1갭 및 글로벌 민간신용갭의 예측력이 높은 것으로 나타남.
○ 예측력을 평가하는 데 잡음-신호비율 뿐 아니라 제1종오류와 제2종오류간의 선호를 명시적으로 반영한 손실함수(lossfunction)을 이용
○ 글로벌 민간신용갭의 경우 향후 6분기 이내에 발생할 고위험 버블의 82%를 예측하였고 고위험 버블 신호 중 32%는 잘못된 신호였음.