적정 통화정책 조작목표의 모색

2002. 2

남 광희*

초  록

본 연구는 통화정책의 조작목표로서 금리 또는 통화량 가운데 어떤 수단이 유용한가를 검증하고자 하였다. 이를 위하여 명목소득 수준 타게팅, 명목소득 증가율 타케팅, 물가 수준 타게팅, 및 물가상승률 타게팅의 네 가지 타게팅 통화정책하에서 금리 준칙과 통화량 준칙을 비교하였다. 1988년 1사분기부터 2001년 1사분기까지의 우리나라 자료를 이용한 구조 벡터자기회귀모형(SVAR)에 바탕한 모의실험 결과에 따르면, 금리 준칙보다는 통화량 준칙이 최종목표를 달성하는데 우월한 것으로 나타났다.

핵심용어: 통화정책, 조작목표, 금리준칙, 통화량준칙

* 국민대 경제학부

(우) 136-702, 서울시 성북구 정릉동 861-1

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I. 서 론

1997년말 한국은행법 개정을 계기로 물가안정을 목표로 하는 인플레이션 타게팅 정책이 시행되고 있다. 이것은 90년대 이후 선진국을 비롯한 여러 나라에서 인플레이션 안정을 통화정책의 최종목표로 삼는 추세를 반영하고 있다. 그리고 금융환경의 다양화 및 국제자본이동의 확대 등으로 통화지표의 유효성이 저하되면서 금리 중심의 통화정책이 많이 시행되고 있다. 우리나라도 외환위기 이후부터 통화총량보다는 금리를 조작목표로 삼는 통화정책을 운용하고 있다. 현재 시행되고 있는 통화정책의 최종목표는 인플레이션을 안정시키는데 있으며, 이를 위하여 단기콜금리를 조작수단으로 활용하고 있다.

한편 이러한 통화당국의 정책방향과 정책운용이 적절한지에 대한 논의와 연구가 계속되고 있다. 특히 통화량 위주의 통화정책에서 금리 중심의 통화정책으로 전환하여야 한다는 주장은 계속되고 있으나 이에 대한 체계적이고 실증적인 검증작업은 미진하다고 생각한다.

본 연구에서는 금리중시 통화정책과 통화량 중시 통화정책 가운데 어느 쪽이 동일 최종목표를 달성하는데 효과적인지를 검증하고자 한다. 여기서 금리 중시 통화정책은 단기콜금리를 조작목표로 운용하는 통화방식을 의미하며, 통화량 중시 통화정책은 본원통화를 조작목표로 운용하는 통화방식을 의미한다.

) 최근까지 금리중시 통화정책을 지지하는 주장들이 많았으나, 그 내용은 제각기 다양하다. 그 내용을 대별하자면 금리를 조작목표로 채택하자는 정책과 중간목표로 채택하자는 정책으로 나누어 볼 수 있다. 먼저 금리를 조작목표로 하는 정책은 그때 그때의 경제상황에 맞게 단기금리를 미조정하는 정책이다. 동 정책은 금리경로 중심의 통화정책 파급 메카니즘에 근거하고 있으며 여러 선진국에서 채택하고 있는 방식이다.

이에 반해 금리를 중간목표로 채택하자는 정책은 통화량 대신 중장기금리를 중간목표로 채택하고 이를 안정적으로 유지하는 정책을 의미한다. 그러나 이러한 정책은 중앙은행이 현실적으로 중장기금리를 통제할 수 있는 능력이 없다는 점에서 정책의 실현가능성을 낮게 한다.

따라서 본 연구에서는 금리중시 통화정책이란 금리를 중간목표가 아닌 조작목표로 삼고 운용하는 통화정책으로 해석하고자 한다.

금리중시 통화정책과 통화량 중시 통화정책을 상호비교하는 기존연구로는 곽승영(1994), 김홍범(1992), 박원암·박재하·이충렬·최공필(1996) 등이 있다. 곽승영은 통화정책의 중심지표로서 통화량, 금리, 명목소득가운데 어느 것이 우월한가에 대하여 분석하였다. 이를 위하여 상품수요, 화폐수요, 상품공급, 해외자본시장으로 구성된 IS-LM류의 모형을 설정하였다. 상품수요, 화폐수요, 상품공급, 해외자본시장에 충격이 가해졌을 때 어떠한 중심지표를 사용하는 것이 실질소득, 물가 및 환율의 안정성에 효과적인가를 분석하였다. 분석의 방법은 위에서 설정한 이론적 모형을 통한 정성적 분석(qualitative analysis)을 활용하였다.

상품수요와 공급, 그리고 화폐수요 및 국제자본시장으로부터 교란요인에 대하여, 실질소득과 물가의 변동성을 완화시켜주는 정도를 기준으로 판단할 때는 명목소득 중시 통화정책이, 통화량 또는 금리 중시 통화정책보다 우위에 있음을 밝혔다. 그러나 환율의 변동이 경제에 주는 불확실성이 크다고 보고, 이를 완화시켜주는 정도를 기준으로 판단할 때는 금리 중시 통화정책이 가장 유효하다고 주장하였다.

곽승영은 해외에서 발생한 충격이 국내에 그대로 이어진다고 가정함으로써 소규모 개방경제모형을 활용하였다. 이를 통하여 우리 경제상황과 유사한 모형경제에 대하여 중심지표 선정기준을 이론적인 모형을 통하여 정성적으로 분석하였다. 그러나 이론적인 모형설정에 기초함으로써 실제로 우리 경제에 얼마나 정량적으로(quantitative) 효력이 있는지는 밝혀주지 못하고 있다. 또한 중심지표로 설정한 명목소득, 통화량, 금리 중심정책이란 각각의 변수를 고정시키는 정책이라고 보았다. 즉, 명목소득 고정정책, 통화량 고정정책, 금리 고정정책을 상호비교한데 머물렀다. 따라서 금리준칙 또는 통화량준칙이 의미하는 외부교란요인에 대응하여 금리 또는 통화량을 조정하는 방식과는 완전히 다른 접근방법이라고 볼 수 있다.

김홍범은 통화량 중시 통화정책과 금리 중시 통화정책의 우월성을 비교하기 위해 Poole(1970)의 IS-LM 모형과 합리적 기대의 거시경제모형하에서 손실함수(loss function)를 도출하였다. 동 함수가 중심지표에 따라 얼마나 감소되는가를 기준으로 정책의 우월성을 비교하였다. 그에 따르면 순수 통화량 중시, 또는 순수 금리 중시 통화정책보다 통화량과 금리를 배합하는 금리 연동형 통화정책이 우월하다고 주장하였다. 김홍범의 접근방법은 곽승영과 유사하여 위에서 언급한 내용 그대로 적용될 것이다. 이론적인 분석이기 때문에 우리의 통화정책에 그 결과를 현실에 얼마나 적용할 수 있느냐의 의문이 남는다. 그리고 통화정책 준칙간의 비교가 아닌 중간목표 고정 정책에 대한 비교에 그치고 있다는 지적을 할 수 있다.

박원암외는 개방경제하의 통화정책의 유용성에 대한 연구를 통하여 이전의 통화량위주로 운용되었던 통화신용정책의 유용성 저하를 지적하고 있다. 이는 금융자율화가 이루어지면서 비통화금융기관의 금융자산이 급증하고 금융자산간 대체성 및 이동성이 높아짐에 따라 통화지표 사이의 괴리현상이 심화되었기 때문이라고 보았다. 한편, 자본자유화가 진전됨에 따라 해외자본의 유출입규모가 확대되어 금리 및 환율의 변동성은 증대되어, 통화지표 유통속도의 안정성이 저하되고 중간목표로서 통화지표의 유용성이 저하되었다고 지적하였다. 이러한 문제의식에 바탕하여 자본수지계정을 고려한 거시분기모형을 이용하여 통화신용정책의 효과를 시뮬레이션 분석하였다. 중간목표로서 통화량 대신 초단기금리인 콜금리를 조작목표로 채택하는 것이 소득 및 물가를 안정시키는 효과가 크다는 사실을 시뮬레이션을 통하여 규명하고 있다. 중심지표로서 통화량과 금리간의 우월성을 비교하기 위한 모의실험을 위해서 1981년부터 1995년 말까지의 분기자료를 이용하여 약 30여 개의 방정식과 항등식을 추정하는 모의실험과정을 거쳤다.

그런데 통화정책의 준칙에 대한 정의가 금리준칙과 통화량준칙간에 상이하게 정의되었다. 금리준칙은 Taylor방식에 따라 GDP성장률과 물가상승률에 대한 충격이 발생하면 단기금리가 이에 신축적으로 반응하는 준칙을 사용하였다. 반면 비교대상인 통화량준칙은 외부충격이 있더라고 통화량을 경직적으로 고정시키는 준칙을 이용하였다. 이러한 방식은 사실상 통화량준칙이 아니라 통화량고정 방식이다. 통화량준칙이란 GDP성장률과 물가상승률에 외부충격이 발생하는 경우 이에 반응하여 통화량을 신축적으로 조절하는 방식이기 때문이다. 따라서 금리준칙과 통화량준칙을 상호비교하기 위해서는 두 준칙 모두 외부충격에 대하여 금리 또는 통화량을 각각 조정하는 방식이어야 한다. 이런 측면에서 박원암외는 통화준칙으로서 금리준칙과 통화량준칙간을 정확히 상호 비교하였다고 보기 힘들다.

) 박원암외에서 의미하는 금리 중시 통화정책은 조작목표로서 금리를 외부충격에 대응하여 적극적으로 조절하는 정책으로, 통화량 중시 통화정책은 중간목표로서 통화량을 목표치에 고정시키는 정책으로 해석할 수 있다. 따라서 사실상 조작목표로서 금리와 중간목표로서 통화량을 비교한 연구가 된다. 그러므로 서로 상이한 차원의 목표를 비교상대로 삼은 결과가 되었다.

이상에서 살펴본 기존의 연구들은 금리 또는 통화량중시 정책을 거시경제모형내에서 체계적이며 유기적으로 판단하고자 하고자 하였지만, 통화지표를 고정시키는 방식을 채택하였다. 그래서 외부충격에 대응하여 조작목표를 신축적으로 조절하는 통화준칙을 비교하는 연구는 제대로 이루어지지 않았다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구는 우리 경제를 대변할 수 있는 거시경제모형을 설정하고, 동 모형에 대해 외부충격이 가해졌을 때 조작목표를 신축적으로 대응하는 금리준칙과 통화량 통화준칙의 유효성을 검증하고자 한다.

본 연구는 다음과 같은 순서에 따라서 진행되었다. 다음의 제 2장에서 우리 경제를 대변할 수 있는 계량모형을 설정하고 이를 우리나라 자료를 이용하여 추정하였다. 제 3장에서는 금리준칙과 통화량준칙을 설정하며, 이러한 준칙하에서 경험하게 될 가상적인 모형경제를 모의실험하고, 목표달성여부에 따라 준칙의 우월성을 판가름하였다. 이 때 명목GDP 수준, 명목GDP 성장률, 물가수준 및 물가상승률의 네 가지 최종목표하에서 통화준칙을 비교하였다. 그리고 제 4장에서는 본 연구의 결론을 맺었다.

II. 모형의 설정 및 추정

우리나라 경제에 대한 모형을 설정하기 위해 벡터자기회귀모형(vector autoregressive model, VAR)을 이용하였다. VAR모형은 대상변수 모두를 내생변수로 취급하기 때문에 간단한 모형구조를 이용하여 변수들간의 동태적 상호관계를 쉽게 파악할 수 있다는 장점이 있다. 그런데 축약형(reduced form)으로부터 구조 모형(structural model)을 복원하는 방법에 따라 모형에 대한 해석이 달라진다. 즉 구조 모형을 식별(identification)하는 방법에 따라 추정결과에 대한 해석이 달라지는데, 식별방법 - 축약형에서 추정한 계수로부터 구조 모형의 계수를 구하는 방법 - 가운데 가장 널리 이용되는 방법은 촐레스키분해(Cholesky decomposition)기법이다. 동 기법에 따르면 모형을 축차적(recursive) 풀어나가기 때문에 변수들의 배열(ordering)에 따라 모형구조가 달라지게 된다. 이러한 특성 때문에 자의적이며 무이론적(atheoretical)이라는 비판을 받아 왔다.(Cooley & LeRoy(1985))

) 또한 내생변수의 지체된 값(lagged values)들 만이 연립방정식의 독립변수로 이용되기 때문에 동시성(simultaneity)도 문제되지 않는 장점이 있다. 따라서, 단순최소자승법(OLS)에 따라 구한 추정치는 일치성(consistency)과 효율성(efficiency)을 가진다.

)  이 기법은 삼각행렬(triangular matrix)을 이용하여 축약형 모형의 오차항들을 직교화함으로써 모형을 식별한다.

이에 대응하여 식별을 위한 제약을 경제이론에 바탕을 둔 방법들이 제시되었다. Bernanke(1986), Sims(1986)는 경제이론에 바탕하여 구조계수행렬에 제약을 가하는 이른바 구조적 벡터자기회귀모형(structural vector autoregressive model, SVAR)을 제시하였다. 본 연구에서도 이러한 연구방법을 이어받아 구조 벡터자기회귀모형에 기반한 모형을 설정하고자 한다. 먼저 다음과 같은 구조방정식이 우리 경제의 움직임과 구조를 잘 나타낸다고 가정하자.

) Bernanke(1986), Sims(1986)는 현재기의 구조계수행렬에 제약을 가하기 때문에 이른바 단기구조 벡터자기회귀 모형(contemporaneous structural vector autoregressive model, CSVAR)이라고 불린다. 이외에도 Blanchard and Quah(1989), King, Plosser, Stock, and Watson(1991) 등은 변수들의 장기적인 움직임을 제약하는 이른바 장기구조 벡터자기회귀모형(long-run structural vector autoregressive model, LSVAR)을 제안하기도 하였다.

[eqn: bold B bold z_t = bold A_0 + sum sub { i = 1 } sup p bold A_i bold z_{t-i} + bold u_t]                      (1)

여기서 [eqn: bold z_t]는 n개의 내생변수로 이루어진 벡터이다. 단, [eqn: rm E( it bold u_t ) = bold 0], [eqn: rm E it (bold u_t bold u_t ') = bold Sigma = rm diag left { sigma_u1 sup 2 , ... , sigma_un sup 2 right }]. 그런데 식 (1)은 다음과 같은 축약형으로 전환할 수 있다.

[eqn: bold z_t & = bold B sup {-1} bold A_0 + sum sub { i = 1 } sup p bold B sup {-1 } bold A_i bold z_{t-i} + bold B sup {-1 } bold u_t # & = bold beta_0 + sum sub { i = 1 } sup p bold beta_i bold z_{t-i} + bold e_t]             (2)

단, [eqn: rm E( it bold e_t ) = bold 0], [eqn: rm E it (bold e_t bold e_t ') = bold Omega]이며 축약형 모형의 오차항벡터(observed forecast errors)와 구조 모형의 오차항벡터(unobserved structural innovations)사이에는 다음과 같은 관계가 성립한다.

[eqn: bold B bold e_t = bold u_t]                            (3)

따라서 축약형 모형을 추정한 결과를 이용하여 구조 모형의 계수와 오차항벡터를 계산해낼 수 있다. 그런데 축약형 모형의 공분산행렬([eqn: bold hat Omega])을 추정하면 n(n+1)/2개의 추정치를 얻게 된다. 반면, 구조 모형의 공분산행렬([eqn: bold Sigma])은 n개의 미지수를 가지며,[eqn: bold B]는[eqn: rm n sup 2]의 미지수를 가지므로 총[eqn: rm n sup 2 + n]개의 미지수가 존재한다. 따라서 추정치에 비해 미지수가 n(n+1)/2개 많으므로 그 만큼의 추가적인 제약조건이 필요하게 된다. 그런데[eqn: bold B] 행렬의 대각요소를 1로 표준화(normalize)하면 n개의 추가 제약조건을 얻게 되므로, 최종적으로는 n(n-1)/2개의 제약조건이 추가적으로 필요하다. 따라서 경제이론으로부터 n(n-1)/2개 이상의 제약조건을 부과하면 구조 벡터자기회귀 모형을 식별할 수 있게 된다.

본 연구에서는 우리 경제를 대변하고 통화정책을 평가할 수 있는 모형경제를 설정하기 위해 다음과 같은 변수를 고려하였다. 실질 GDP([eqn: y]), 물가([eqn: p]), 본원통화([eqn: b]), 콜금리([eqn: R])의 4변수이다. 조작목표(instruments)의 선정에 따라 통화정책의 목표달성이 어떻게 변화하는지를 분석하는데 연구의 목적이 있기 때문에 조작목표로서 본원통화와 콜금리가 포함되었으며, 최종목표로서 실질 GDP와 물가가 포함되었다. 이용된 관측자료는 1988년 1사분기부터 2001년 2사분기까지의 구간을 가지며, 구체적으로는 다음과 같다. 실질 GDP는 한국은행의 국민계정에서 계절조정된 실질 GDP자료를 이용하였다. 물가는 통계청의 소비자물가지수을 이용하였으며, 본원통화는 한국은행의 금융통계자료을 이용하였고, 콜금리는 한국은행자료로서 익일물자료를 이용하였다. 실질 GDP를 제외한 모든 자료는 X-12 ARIMA 방식에 의해 계절조정되었으며, 연율로 계산된 콜금리를 제외하고 모든 자료는 로그-차분되었다. 그리고 Akaike 정보기준과 Schwarz 기준에 따라 VAR모형의 최대시차, p는 2로 정하였다.

) 통화정책의 파급경로를 고려하기 위해서는 통화량과 장기금리와 같은 중간목표(intermediate targets)를 포함하거나 대외경제변수를 대표하여 환율을 추가적으로 포함한다면 모형의 현실성이 풍부해질 것이다. 그러나 통화량, 장기금리, 환율 등을 추가하는 경우 모형의 식별이 쉽지 않다. 특히, 본원통화나 콜금리 충격에 대한 통화량의 반응이 이론적인 기대에 부응하는 결과를 얻기는 어려웠다. 향후 연구에서 조작목표, 중간목표, 최종목표간의 연결고리를 제대로 설명할 수 있는 모형을 구축할 수 있다면, 그 자체로도 상당한 연구성과가 되리라고 믿는다.

) 미국자료를 이용한 연구에서는 본원통화 자료의 경우 지준율을 감안한 조정된 본원통화 자료를 이용하는 경우가 많다. 특히, MMDA와 같은 새로운 금융상품의 도입으로 조정된 본원통화 자료를 이용할 필요성이 높았다.(예, McCallum(1999)) 오수남(1995)은 한국자료를 이용한 연구에서 지준율을 감안한 조정된 본원통화 자료를 이용하였다. 물론 이처럼 조정된 본원통화 자료가 보다 정확한 자료일 수 있으나, 우리나라의 경우 1997년 이전까지는 지준율의 변화가 크게 없었으며, 지준부과 대상 금융상품의 급격한 변동이 없었다고 사료되기 때문에 본원통화 원 시계열을 그대로 이용하였다.

) 각 변수에 대하여 Augmented Dicky-Fuller 테스트와 Phillips-Perron 테스트 등의 단위근 검증을 한 결과, GDP성장률, 물가상승률, 본원통화증가율 등은 대체로 시계열 안정적인(stationary) 성격을 띠었으나, 금리는 시계열 불안정성(non-stationarity)이 뚜렷하였다. 변수들의 불안정성을 제거하기 위해 로그-차분자료를 사용하는 경우 오히려 수준변수에 내재된 특성을 제거하는 부작용도 우려되었지만, 다음 장의 모의실험에서의 편의를 위하여 로그-차분자료를 이용하였다.

모형의 식별을 위해 현재기 구조계수행렬,[eqn: bold B]에 대해 다음과 같은 제약을 부과하였다.

[eqn: BMATRIX { { 1 }& { 0 }& { 0 } & { 0 } # { b_21 }& { 1 }& { b_23 } & { b_24 } # { 0 }& { 0 }& { 1 } & { b_34 } # { 0 } & { b_42 } & {b_43 } & {1 } } BMATRIX { {triangle y` } # { triangle p` } # { triangle b` } # { R` } } = BMATRIX { {u_1` } # {u_2` } # {u_3` } # {u_4` } }]                (4)

본 모형은 4개의 내생변수를 포함하므로 6개 이상의 제약조건이 필요한데, [eqn: bold B]행렬에 대해 6개에 달하는 제로조건을 부과하였기 때문에 정확히 식별되었다.(exactly identified)

먼저 첫 번째 제약조건은 실질 GDP의 결정조건에 관한 것이다. 실질 GDP는 다른 변수의 영향을 받지 않는다고 가정하였다. 따라서 본원통화, 콜금리, 물가와 관련된 수요측 요인에 영향을 받지 않는다. 따라서, 첫 번째 구조오차항은 공급충격으로 해석할 수 있다.

두 번째 제약조건은 물가와 관련된 조건이다. 물가는 실질 GDP, 본원통화, 콜금리 등 다른 모든 변수의 영향을 받는다고 가정하였다. 즉, 물가는 실질 GDP라는 공급측 요인과 본원통화 및 콜금리라는 통화공급을 통한 수요측 요인 모두의 영향을 받는다고 보았다.

세 번째 제약조건은 통화공급과 관련된 조건인데, 통화당국이 단기금리 동향에 따라 본원통화의 공급을 결정한다고 가정한다. 본원통화의 공급을 결정할 때 통화당국은 실질 GDP나 물가와 같은 다른 경제변수들의 자료는 공포가 느리기 때문에 현재기에 바로 반영하지 못한다고 본다.

) 이러한 식별제약은 Sims(1986)의 통화공급 결정식에 대한 식별방법과 비슷하다.

네 번째 제약조건도 세 번째 제약조건과 마찬가지로 통화공급과 관련된 조건이다. 이처럼 통화공급과 관련되어 두 가지의 제약조건을 가지는 이유는 조작목표를 본원통화로 하는 통화공급방식과 이자율을 조작목표로 하는 통화공급방식을 비교하기 위해서이다. 그런데 통화당국이 콜금리를 결정할 때에는 본원통화량과 물가가 반영된다고 가정한다. 이러한 가정을 적용한 이유는 콜금리의 결정에는 통화당국뿐만 아니라 민간은행들의 영향력도 무시할 수 없으며, 금리에 미치는 물가의 영향이 매우 크다는 사실을 반영하고자 함이다.

) 통화공급 결정식과 통화수요 결정식을 제약하는 것이 일반적이다. 그러나 본 모형에서는 본원통화를 통한 통화공급 결정식과 콜금리를 통한 통화공급 결정식으로 양분하였다. 이와 같이 두 가지 종류의 통화공급과 관련된 충격을 포함시키는 것이 타당한지에 대해서는 아래에서 충격반응함수를 통하여 확인해 볼 것이다.

이상에서 열거한 식 (4)의 구조계수 행렬에 대한 식별조건을 제약하여 추정한 결과가 표 1에 제시되어 있다. 이제 추정결과를 이용하여 충격반응함수를 확인해봄으로써 우리가 부여한 식별구조가 타당한지 확인해 보자.

<표 1> 현재기 구조계수 행렬의 추정결과

	추정치	표준오차
[eqn: b_21]	0.380	0.238
[eqn: b_23]	-0.113	0.153
[eqn: b_24]	0.521	0.585
[eqn: b_34]	0.053	1.263
[eqn: b_42]	-1.496	0.872
[eqn: b_43]	0.123	0.184

그림 1은 통화공급충격에 대한 반응함수가 제시되어 있다. 먼저 본원통화를 통한 통화공급충격에 대한 반응함수가 첫 번째 열에 제시되어 있다. 먼저 본원통화를 통한 통화공급충격은 세 번째 줄에 나타나듯이 본원통화 자신의 공급확대로 나타난다. 이러한 팽창적 통화정책 충격에 반응하여 실질 GDP가 증가하는 동시에 물가가 상승하는 움직임을 보인다. 앞에서 우리는 통화공급 충격을 두 가지나 식별하였기 때문에 본원통화와 관련된 충격을 통화공급측 충격인지를 보다 정확히 확인할 필요가 있겠다. 만약 통화수요측 충격이었다면 금리가 상승하고 민간수요의 감소로 실질 GDP가 감소하는 반응을 보여야 할 것이다. 그러나 그림에서 나타난 반응함수에서는 실질 GDP가 상승하는 반응을 보이고 있다. 따라서 본원통화와 관련된 충격은 통화공급 충격으로 해석할 수 있겠다.

) Sims(1986)의 경우 금리와 관련된 충격을 통화공급충격으로 식별하고, 통화량과 관련된 충격은 통화수요 충격으로 식별하는 구조적 VAR모형을 추정하였다. 금리가 상승하는 긴축적 통화공급 충격에 대하여 GDP가 감소하고 물가가 하락하는 반응을 보였다. 반면, 통화량이 증가하는 통화수요 충격에 대해서는 금리가 상승하면서 GDP는 감소하고 물가가 상승하는 반응을 보였다. 이러한 결과는 본 연구에서 본원통화와 관련된 충격에 대한 GDP의 반응과 상반된다.

) 이 때 금리가 당해기에 약간 상승하고 5분기 이후 다시 상승하는 모습을 보이고 있으나, 상승정도가 상당히 미약하며 또한 2-4사분기에 걸쳐 금리가 하락하는 모습을 보인다는 점에서 별다른 문제는 없다고 사료된다.

그림의 두 번째 열에는 콜금리를 통한 통화공급충격에 대한 반응함수가 제시되어 있다. 먼저 네 번 째 줄에서 확인할 수 있듯이 콜금리 자체가 상승하는 긴축적 통화정책 충격임을 알 수 있다. 이에 반응하여 실질 GDP가 감소하는 동시에 물가도 하락함을 첫 번째와 두 번째 줄에서 알 수 있다.

이상에서 살펴본 바와 같이 모형식별에서 정의한 두 종류의 통화정책 충격이 하나는 본원통화공급을 통한 통화정책 충격으로, 다른 하나는 콜금리조절을 통한 통화정책 충격으로 정의하는데 무리가 없다고 본다. 특히, VAR모형에서 종종 발견되는 물가퍼즐(price puzzle)의 문제가 발생되지 않았다는 점에서 통화공급충격을 제대로 식별하였다고 볼 수 있다. 물가퍼즐이란 긴축적 통화정책 충격시 물가가 하락하는 이론적인 기대와는 달리 물가가 상승하는 현상을 말한다. 이러한 퍼즐을 해결하기 위해 미국자료를 이용한 연구들은 통화정책과 관련한 자료를 달리 정의한다든지 모형의 식별구조를 달리 하는 방법으로 이러한 퍼즐을 해결하고자 하는 많은 시도들이 있어 왔다.(예, Sims(1986), Leeper, Sims and Zha(1996), Christiano, Eichenbaum, and Evans(1996)) 따라서 모형을 제대로 식별하는 경우에 한해서 물가퍼즐이 발생되지 않는다는 사실을 감안한다면, 본 연구의 식별구조에 따른 통화정책 충격이 명확한 의미를 가지는 구조 충격이라고 해석할 수 있겠다.

) 물가퍼즐을 해소하려는 이러한 시도와는 달리 물가퍼즐이 퍼즐이라기 보다는 오히려 경제적 이유에 근거한 현상이라고 해석하는 시도도 있다. 예를 들어, 기업의 금융부채가 높은 경우에는 금리상승으로 자금조달비용이 상승하므로 물가가 상승할 수 있다. 이러한 경제구조하에서는 금리를 인상시키는 긴축통화정책이 물가상승을 야기시킬 수 있다. 또한 Sims(1992)가 그 가능성을 제시하였듯이, 인플레가 진행되고 있는 상황에서 긴축적 통화정책을 펼칠 경우 비록 인플레를 둔화시킬 수는 있지만 진행되는 물가수준의 상승을 막지는 못할 것이다. 이 경우에도 금리가 상승하면서 물가가 동시에 상승하는 물가퍼즐현상이 발생하게 된다.

<그림 > SVAR모형의 충격반응함수

주) 점선은 ±2단위 표준편차 범위를 나타낸다.

III. 모의실험

이제 금리와 본원통화 증가율이 과거의 실제자료가 아닌 통화준칙에 의해 결정된다면 과연 얼마나 통화정책의 정책목표를 달성할 수 있는가를 모의실험을 통해 살펴보고자 한다. 즉, 중앙은행이 특정 타게팅 통화정책하에서 금리 준칙 또는 본원통화증가율 준칙을 시행할 때 어떠한 준칙이 타게팅 달성에 성공적인가를 모의실험하고자 한다.

) 이러한 모의실험은 Lucas의 비판을 받을 수 있다. 상이한 정책이 시행되었을 때 얻게되는 가상적인 모의실험 결과는 이미 관찰되어진 자료에 기반한다. 그런데 관찰자료는 이미 특정정책하에서 실현된 값들이다. 따라서 역사적으로 다른 정책이 시행되었다면 민간의 행위가 영향을 받았다면 우리가 관찰한 자료 자체가 바뀔 가능성이 크다.

즉, GDP성장률과 물가상승률은 앞에서 추정한 SVAR모형에 의해 결정되는 반면, 금리 또는 본원통화증가율은 통화당국의 타게팅 정책에 의해 결정되게끔 시뮬레이션한다. 그런데 대표적인 통화준칙으로는 Taylor 준칙과 McCallum준칙이 제시되고 있다. Taylor준칙이란 중앙은행이 인플레이션율과 GDP가 적정치에서 벗어나는 경우 단기정책금리를 조정하는 준칙을 이야기한다. 이를 수식으로 나타내면 다음과 같다.

) 통화준칙을 앞 장에서 구한 SVAR모형의 해당 방정식에 치환하는 방법이다. 예를 들어, 금리준칙을 시뮬레이션하는 경우에는 SVAR모형의 콜금리와 관련된 네 번째 방정식 대신 금리준칙을 이용한다. 통화량준칙을 시뮬레이션하는 경우에는 SVAR모형의 본원통화와 관련된 세 번째 방정식 대신 통화량준칙을 이용한다. McCallum(1999)도 이러한 방법을 이용하여 시뮬레이션한 바가 있다.

[eqn: R_t = bar R + triangle p_t sup a + 0.5(triangle p_t sup a - pi sup * ) + 0.5 tilde y_t]               (5)

여기서 [eqn: bar R]은 과거 금리 평균치를, [eqn: triangle p_t sup a]는 물가상승률 평균치를, [eqn: pi sup *]는 목표 물가상승률을, [eqn: tilde y_t]는 실질GDP gap을 나타낸다.

그리고 McCallum 준칙이란 조작목표를 금리대신 본원통화를 이용하는 준칙이다. McCallum준칙을 수식으로 나타내면 다음과 같다.

[eqn: triangle b_t = triangle x sup * - triangle v_t sup a + 0.5 (triangle x sup * - triangle x sub {t-1 } )]              (6)

여기서 [eqn: triangle x sup *]는 명목GDP성장률 목표치를, [eqn: triangle v_t sup a]는 화폐유통속도 평균치를, [eqn: triangle x_t]는 명목GDP성장률을 각각 나타낸다. 동 준칙에 의하면 중앙은행은 명목GDP성장률이 적정치를 벗어날 때 본원통화를 조정하게 된다.

) 두 번째 항에 화폐유통속도가 준칙에 포함되는 이유는 금융거래기술의 발달과 규제완화의 영향으로 인해 본원통화에 대한 장기적인 수요변화를 감안하기 위함이다.

본 연구는 조작목표의 선정을 검증하는데 목적이 있으므로 최종목표가 동일한 타게팅 정책하에서 조작목표가 다른 경우를 상호 비교하여야 한다. 그런데 Taylor준칙과 McCallum준칙은 서로 상이한 최종목표를 설정하고 있으므로 여기서 고려하고자 하는 통화준칙은 원래의 Taylor 준칙과 McCallum 준칙을 약간 변형한 형태를 도입하고자 한다.

우선 동일한 최종목표 타게팅 정책하에서 상이한 조작목표에 따른 준칙을 비교하는데 연구의 목적이 있으므로, 각 준칙에서 최종목표는 동일한 변수를 적용하였다. 최종목표로 이용된 변수는 명목GDP와 물가수준 변수이다. 그리고 각 변수의 수준과 증가율 변수를 구분하여 최종목표로 삼았다. 결국 최종목표는 명목GDP 수준 및 성장률, 물가수준 및 물가상승률의 네 가지 경우를 고려하였다.

따라서 명목GDP를 최종목표로 하는 금리준칙은 다음과 같은 모습을 가진다.

[eqn: R sub t = R sub {t-1 } - 4 lambda (x sub {t- 1 } sup * - x sub {t-1 } )]                      (7)

즉, 이자율은 전기이자율 수준에 더하여 전기의 목표GDP와 실제GDP간의 차이를 조정해주게 된다. 여기서 [eqn: lambda]는 목표치와 실제치간의 차이를 이자율 조정에 반영하는 정도를 나타내는 파라메터이다.

) 조정계수, [eqn: lambda]앞에 4가 붙은 이유는 이자율은 연율인 반면, 명목GDP성장률은 분기증가율이기 때문이다. 그리고 [eqn: lambda]는 목표치와 실제치간의 조정이 전혀 이루어지지 않는 경우에는 0의 값을, 100% 조정되는 경우에는 1의 값을 가지게 된다.

한편 명목GDP를 최종목표로 하는 통화량준칙은 다음과 같은 모습을 가진다.

[eqn: triangle b sub t = triangle x sup * + lambda ( x sub {t -1 } sup * - x sub {t-1 } )]                    (8)

) 위의 식과 McCallum준칙과의 차이는 고려하고 있는 화폐유통속도의 변화추이를 감안해주는 항이 누락되었다는 점이다. 이는 화폐유통속도항을 고려하는 경우 4년간 평균치를 계산하기 위해 16개의 자료를 상실하는 기술적인 문제에 기인한다. 우리가 조사대상으로 하는 기간은 54개 분기에 불과하기 때문에 이와 같은 자료의 상실은 심각한 문제를 야기한다. 또한 조사대상기간인 1988년 1사분기부터 2001년 2사분기까지의 화폐유통속도의 변화추이를 살펴보면 실제로 뚜렷한 추세가 발견되지 않는다. 따라서 McCallum 준칙에서처럼 화폐유통속도항을 누락하더라도 큰 문제는 발생되지 않는다고 판단된다.

또한 명목GDP를 타게팅할 때 수준(level) 변수를 타게팅하는 경우와 증가율(growth rate) 변수를 타게팅하는 두 가지 경우를 추가로 고려하였다. GDP수준을 타게팅하는 경우는 [eqn: x sup {* 1 }]으로 표시하였다. 수준을 타게팅하지만 그 수준 자체는 증가한다. 즉, 명목GDP목표치는 조사대상기간인 1988년 1사분기부터 2001년 2사분기까지 평균 분기중 증가율인 2.824%(연율로는 9.130%)에 따라 성장한다. 즉,

[eqn: x_t sup {* 1 } = x_{t-1} sup {* 1 } + 0.02824]                        (9)

그리고 증가율변수인 [eqn: x sup {* 2}]는 다음과 같은 식이 성립한다.

[eqn: x_t sup {* 2 } = x_{t-1} + 0.02824]                       (10)

따라서 다음이 성립한다.

[eqn: x_{t-1} sup {* 2 } - x_{t-1 } = (x_{t-2}+ 0.02824 ) - x_{t-1} = 0.02824- triangle x_{t-1}]        (11)

그리고 물가를 최종목표로 하는 금리준칙은 다음과 같다.

[eqn: R sub t = R sub {t-1 } - 4lambda (p sub {t- 1 } sup * - p sub {t-1 } )]                   (12)

그리고 물가를 최종목표로 하는 통화량준칙은 다음과 같다.

[eqn: triangle b sub t = triangle x sup * + lambda ( p sub {t -1 } sup * - p sub {t-1 } )]                   (13)

한편, 물가변수는 수준변수를 타게팅하는 경우에는

[eqn: p_t sup {* 1 } = p_{t-1} sup {* 1 } + 0.01304]                      (14)

가 성립한다. 위 식은 물가상승률 평균이 분기당 1.304%이라는 사실이 반영되어 있다. 그리고 물가의 증가율 변수를 타게팅하는 경우에는

[eqn: p_t sup {* 2 } = p_{t-1} + 0.01304]                      (15)

이 성립하며, 결국 다음 식이 성립한다.

[eqn: p_{t-1} sup {* 2 } - p_{t-1 } = (p_{t-2}+ 0.01304 ) - p_{t-1} = 0.01304- triangle p_{t-1}]       (16)

따라서 금리는 명목GDP를 최종목표로 하는 경우에는 식 (7)에 의해서, 물가를 최종목표로 하는 경우에는 식 (12)에 의해 결정된다. 그리고 본원통화증가율은 명목GDP를 최종목표로 하는 경우에는 식 (8)에 의해서, 물가를 최종목표로 하는 경우에는 식 (13)에 의해 결정된다.

시뮬레이션을 할 때, 구조적 오차항으로 정의되어진 충격들은 단순교란과정(white noise process)을 따르는 숫자임의 제조기(random number generator)에서 발생되어진 충격이 이용된다. 이렇게 매분기 발생된 충격은 구조 모형의 오차항으로 투입되며, 식 (3)에 의해 축약형 모형의 오차항을 계산할 수 있다. 반면, 통화준칙에 사용되는 금리 또는 본원통화증가율의 오차항은 은 각각의 준칙에 의해 결정된다.

) 금리준칙을 시뮬레이션하는 경우에는, 실질 GDP, 물가, 본원통화와 관련된 방정식의 구조적 충격은 임의숫자제조기에 의해 발생되는 반면, 금리는 금리준칙에 의해 결정된다. 한편 통화량준칙을 시뮬레이션하는 경우에는, 실질 GDP, 물가, 금리와 관련된 방정식의 구조적 충격은 임의숫자제조기에 의해 발생되는 반면, 통화량은 통화량준칙에 의해 결정된다.

위의 시스템에 대해 100번에 걸친 시뮬레이션을 실행하였다. 100번에 걸친 시뮬레이션에 의해 발생된 자료의 평균치를 최종 데이터로 이용하였다. 이렇게 계산된 최종 데이터에 대해 목표치에서 벗어나는 RMSE(root mean square errors)를 계산하였다. 예를 들어 [eqn: x sup {* 1 }]이라는 명목GDP 수준의 목표치로부터 명목GDP 수준의 실제치, [eqn: x sup { 1 }]간의 RMSE가 표 2의 두 번째 열에 제시되어 있다.

<표 2> 명목GDP 최종목표제하의 금리준칙*시 RMSE

□	RMSE
	[eqn: x sup {* 1 }]타케팅	[eqn: x sup {* 2 }]타게팅
0	0.0052	0.0947
0.1	0.0044	0.1124
0.2	0.0048	0.1095
0.3	0.0051	0.1064
0.4	expl. oscn	0.1041
0.5	expl. oscn	0.1026
0.6	expl. oscn	0.1018
0.7	expl. oscn	0.1017
0.8	expl. oscn	0.1023
0.9	expl. oscn	0.1037
1.0	expl. oscn	0.1058

*[eqn: R sub t = R sub {t-1 } - 4 lambda (x sub {t- 1 } sup * - x sub {t-1 } )]

expl. oscn: 진동발산(explosive oscillation)

<표 3> 명목GDP 최종목표제하의 통화량준칙*시 RMSE

□	RMSE
	[eqn: x sup {* 1 }]타케팅	[eqn: x sup {* 2 }]타게팅
0	0.0056	0.1126
0.1	0.0046	0.1116
0.2	0.0028	0.1106
0.3	0.0020	0.1097
0.4	0.0017	0.1088
0.5	0.0015	0.1080
0.6	0.0014	0.1072
0.7	0.0014	0.1065
0.8	0.0014	0.1059
0.9	0.0014	0.1052
1.0	0.0014	0.1046

* [eqn: triangle b sub t = triangle x sup * + lambda ( x sub {t -1 } sup * - x sub {t-1 } )]

<표 4> 물가 최종목표제하의 금리준칙*시 RMSE

□	RMSE
	[eqn: p sup {* 1 }]타케팅	[eqn: p sup {* 2 }]타게팅
0	1.5993	0.3049
0.1	div.	div
0.2	div.	div
0.3	div.	div
0.4	div.	div
0.5	div.	div
0.6	div.	div
0.7	div.	div
0.8	div.	div
0.9	div.	div
1.0	div.	div

* [eqn: R sub t = R sub {t-1 } - 4 lambda (p sub {t- 1 } sup * - p sub {t-1 } )]

div: 단조 발산(divergence)

<표 5> 물가 최종목표제하의 통화량준칙*시 RMSE

□	RMSE
	[eqn: p sup {* 1 }]타케팅	[eqn: p sup {* 2 }]타게팅
0	2.0903	0.2390
0.1	8.8787	0.2385
0.2	2.4276	0.2380
0.3	1.9246	0.2375
0.4	4.9571	0.2371
0.5	1.2236	0.2366
0.6	0.7542	0.2362
0.7	0.5560	0.2357
0.8	0.4361	0.2353
0.9	0.3496	0.2349
1.0	0.2811	0.2345

* [eqn: triangle b sub t = triangle x sup * + lambda ( p sub {t -1 } sup * - p sub {t-1 } )]

RMSE란 통화당국이 타게팅한 결과로 나타난 실제치와 목표치가 얼마나 근접하게 되었는가를 측정하여 준다. 따라서 RMSE가 낮다는 것은 그만큼 통화당국의 목표달성이 제대로 이루어졌음을 의미한다.

) McCallum(1999)의 경우도 RMSE를 준칙간에 비교함으로써 준칙의 유용성을 판단하는 기준으로 삼았다.

먼저 표 2과 표 3에는 명목 GDP 최종목표제하에서 금리준칙을 적용한 경우와 통화량준칙을 적용한 경우에 얻게되는 RMSE가 제시되어 있다. 명목 GDP 최종목표제가운데 수준변수에 대하여 타게팅한 경우는 [eqn: x sup {* 1 }]타게팅으로 표시된 열에 수준변수에 대한 RMSE값이 실려있고, 증가율변수에 대하여 타게팅한 경우는 [eqn: x sup {* 2 }]타케팅으로 표시된 열에 증가율 변수에 대한 RMSE값이 실려있다.

먼저, [eqn: x sup {* 1 }]타게팅의 경우에는 명목GDP 수준변수에 대한 RMSE가 제시되어 있는데, [eqn: lambda]가 0.1인 경우를 제외하고는 통화량준칙시의 RMSE가 낮게 나왔다. 이는 통화량준칙을 적용하는 경우가 명목GDP 최종목표치에 근접하는 실제치를 얻게 된다는 것을 의미한다. 특히. 금리준칙의 경우 □값이 0.3을 넘어서면 진동발산(explosive oscillation)하기 때문에 안정적인 값을 얻을 수가 없다. 따라서 명목 GDP 수준변수를 최종목표로 삼는 통화정책의 경우 통화량준칙이 우위에 있는 것으로 나타났다.

) □= 0 인 경우는 비교대상에서 제외하였다. 정확한 비교를 위해서는 □=0인 경우에 얻게 되는 양 준칙의 RMSE값을 일치시키는 표준화(normalization) 작업이 필요하다. 그러나 본 연구에서는 [eqn: x sup {* 1 }]타케팅과 동시에 [eqn: x sup {* 2 }]타게팅도 고려하기 때문에 두 경우를 모두 표준화시켜줄 수가 없었다. 따라서 □=0일 때 준칙간의 RMSE를 표준화시키는 작업은 하지 않았다. 그러나 유심히 살펴보면 알 수 있듯이, 동일한 [eqn: x sup {* 1 }] 또는 [eqn: x sup {* 2 }]타게팅하에서 얻게 되는 □=0 일 때의 RMSE값이 근사하다. 따라서 표준화작업없이도 양 준칙간 RMSE를 비교하는 분석이 가능하다.

한편, [eqn: x sup {* 2 }]타게팅의 경우에는 명목 GDP 증가율변수에 대한 RMSE가 제시되어 있다. 표 2과 표 3의 세 번째 열에서, 금리준칙의 경우와 통화량준칙간의 RMSE값에서 우열을 구분하기 힘들 정도로 유사한 값을 얻었다. 대개의 경우 금리준칙일 때의 RMSE값이 통화량준칙일 때보다 약간 낮게 나왔다. 그런데, 타게팅하지 않는 경우인 □=0일 때 얻게 되는 RMSE의 값이 금리준칙일 때 0.0947로서 통화량준칙일 때의 0.1126보다 낮다. 따라서 □=0일 때 양 준칙간의 RMSE값을 표준화시켜준다면, 통화량준칙에서 얻은 RMSE값이 오히려 더 낮다고 볼 수 있다. 따라서 [eqn: x sup {* 2 }]타게팅의 경우에는 금리준칙과 통화량준칙간의 우열을 가리기 어렵다.

이제 표 4와 표 5에는 물가 최종목표제하에서 금리준칙을 적용한 경우와 통화량준칙을 적용한 경우에 얻게되는 RMSE가 제시되어 있다. 먼저 [eqn: p sup { * 1 }]타게팅인 경우, 즉 물가수준을 최종목표로 하는 경우를 비교하자. 금리준칙의 경우에는 모형이 단조발산하여(divergent) 안정정인 RMSE값을 얻을 수가 없었다. 반면, 통화량준칙을 적용하는 경우에는 비선형적인 형태를 띠지만 조정계수, □의 값이 상승할수록 RMSE값이 낮게 나오는 결과를 얻을 수 있었다. 따라서, 물가수준을 최종목표로 삼는 통화정책의 경우에는 통화량준칙이 우월한 것으로 나왔다.

이제 표 4와 표 5의 세 번째 열에 제시되어 있는 물가상승률 최종목표제를 비교하자. 이 경우에도 금리준칙을 적용하면 모형이 안정적이지 못하여 RMSE값이 단조발산하는 결과를 얻었다. 반면, 통화량준칙을 적용하는 경우에는 표 5의 세 번째 열에서 알 수 있듯이, □값이 증가할수록 RMSE값이 감소하는 경향을 보인다. 따라서 물가상승률 최종목표제하에서는 금리준칙보다 통화량준칙이 우위에 있는 것으로 나타났다.

이상에서 살펴본 네 가지 최종목표제가운데 세 가지 경우에서 통화량준칙이 우월하게 나왔으며, 하나의 경우에서만 금리준칙과 통화량준칙간의 우월을 가리기 어려웠다. 즉, 명목GDP 증가율 최종목표제하에서만 금리준칙과 통화량준칙간의 우월이 명확히 드러나지 않았지만, 명목GDP 수준, 물가상승률, 물가수준을 타게팅하는 경우에는 통화량준칙이 우월한 것으로 나타났다.

그런데 금리준칙을 적용할 때 대개의 경우 모형이 진동발산하거나 단조발산하여 불안정한 결과를 얻게되었다는 사실에 주목하여 금리준칙의 설정을 변경하여 보았다. 식 (7)와 식(12)의 금리준칙식에서 알 수 있듯이, 금기 금리는 전기금리를 기준으로 조정된다. 그러나 금리는 전기수준보다는 경제주체들이 받아들이는 기준수준(reference level)을 기초로 하여 결정된다는 주장들이 있다.(Taylor(1993)) 미국의 통화정책을 연구한 McCallum(1999)도 이러한 주장을 받아들여 전기 금리수준 대신 기준수준을 바탕으로 한 금리준칙을 모의실험에 적용하였다. 본 연구에서도 기준수준을 기초로 한 금리준칙을 다음과 같이 새로이 설정하여 보았다.

[eqn: R sub t = 0.1214+(p_{t-1 } + p_{t-5 } ) - 4 lambda (x sub {t- 1 } sup * - x sub {t-1 } )]            (17)

[eqn: R sub t = 0.1214 + (p_{t-1 } - p_{t-5 } ) - 4lambda (p sub {t- 1 } sup * - p sub {t-1 } )]            (18)

식 (17)은 명목 GDP 최종목표제의 경우, 식 (18)은 물가 최종목표제의 경우에 각각 적용되는 새로운 금리준칙이다. 이제 금리는 전기 금리수준을 기준으로 조정되지 않고 기준금리수준을 기초로 조정된다. 연구대상기간인 1988년 1사분기부터 2001년 2사분기까지의 콜금리 평균치인 12.14%를 평균금리수준으로 잡았고 여기에 전기에 관찰된 (연율로 계산된)물가상승률을 더한 금리수준을 기준수준으로 삼았다. 이러한 새로운 금리준칙하에서 RMSE값들이 어떻게 변화하는지는 표 6과 7에서 확인할 수 있다. 새로운 기준수준 금리준칙하에서는 물가수준 타게팅을 하는 경우를 제외하고 나머지 세 가지 실험에서 모형이 안정적으로 수렴하는 결과를 얻는다. 즉, 기준수준을 기초로 하는 금리준칙을 적용하면 안정적인 모형해를 얻게 되어 전기 금리수준을 기초로 하는 금리준칙보다는 나은 결과를 얻었다.

이제 명목 GDP 최종목표제하에서, 새로운 기준수준 금리준칙과 통화량준칙간의 우월을 판명하기 위해 표 6과 표 3을 비교하자. 먼저 [eqn: x sup { * 1 }]타게팅의 경우 기준수준 금리준칙의 RMSE값이 안정적이고 □값이 증가함에 따라 낮아지는 형태를 보이고 있지만, 여전히 통화량준칙하에서 얻은 RMSE값보다는 높게 나왔다. 또한 [eqn: x sup { * 2 }]타게팅의 경우에도 앞의 경우와 마찬가지로 □값이 증가함에 따라 낮아지는 형태를 보이고 있지만, 여전히 통화량준칙하에서 얻은 RMSE값보다는 높게 나왔다. 따라서 명목 GDP를 최종목표로 하는 통화정책에서는 수준타게팅 또는 증가율타게팅에 관계없이 통화량준칙이 우월한 것으로 판단된다.

이제 물가를 최종목표로 삼는 통화정책하에서 기준수준 금리준칙과 통화량준칙의 성과를 비교하자. 이는 표 7과 표 5의 비교로 가능하다. 물가수준을 타게팅하는 [eqn: p sup {* 1 }]타게팅의 경우에 기준수준 금리준칙하에서 RMSE는 단조발산한다. 따라서 안정적으로 수렴하는 통화량준칙이 우월하다. 그리고 물가상승률을 타게팅하는 [eqn: p sup {* 2 }]타게팅의 경우에도 기준수준 금리준칙하에서 얻은 RMSE값이 통화량준칙보다는 크게 나타났다. 더구나 □값이 증가할 때 RMSE값이 기대와는 정반대로 오히려 상승하는 모습을 보인다. 따라서 물가를 최종목표로 하는 통화정책에서는 수준타게팅과 증가율타게팅에서 모두 통화량준칙이 우월한 것으로 나타났다.

<표 6> 명목GDP 최종목표제하의 기준수준 금리준칙*시 RMSE

□	RMSE
	[eqn: x sup {* 1 }]타케팅	[eqn: x sup {* 2 }]타게팅
0	0.0121	0.2026
0.1	0.0057	0.1993
0.2	0.0039	0.1964
0.3	0.0032	0.1937
0.4	0.0028	0.1914
0.5	0.0026	0.1893
0.6	0.0024	0.1875
0.7	0.0023	0.1861
0.8	0.0022	0.1849
0.9	0.0021	0.1843
1.0	0.0020	0.1843

*[eqn: R sub t = 0.1214+(p_{t-1 } -p_{t-5 } ) - 4 lambda (x sub {t- 1 } sup * - x sub {t-1 } )]

expl. oscn: 진동발산(explosive oscillation)

<표 7> 물가 최종목표제하의 기준수준 금리준칙*시 RMSE

□	RMSE
	[eqn: p sup {* 1 }]타케팅	[eqn: p sup {* 2 }]타게팅
0	1.7479	0.2406
0.1	div.	0.2426
0.2	div.	0.2447
0.3	div.	0.2470
0.4	div.	0.2496
0.5	div.	0.2524
0.6	div.	0.2554
0.7	div.	0.2588
0.8	div.	0.2626
0.9	div.	0.2668
1.0	div.	0.2717

* [eqn: R sub t = 0.1214+(p_{t-1 } - p_{t-5 } ) - 4 lambda (p sub {t- 1 } sup * - p sub {t-1 } )]

div: 단조 발산(divergence)

IV. 결 론

본 연구는 통화정책의 조작목표로서 금리 또는 통화량 가운데 어떤 수단이 유용한가를 검증하고자 하였다. 외부충격으로 통화정책의 최종목표 변수가 목표치로부터 벗어날 때, 금리를 조절하는 금리준칙이 알맞은지, 아니면 통화량을 조절하는 통화량준칙이 알맞은지를 모의실험을 통하여 조사하였다. 통화정책의 최종목표는 명목소득을 타게팅하는 경우와 물가를 타게팅하는 경우를 고려하였으며, 또한 수준변수와 증가율변수를 각각의 경우에 고려하였다. 따라서, 명목소득 수준 타게팅, 명목소득 증가율 타케팅, 물가 수준 타게팅, 및 물가상승률 타게팅의 네 가지 타게팅 통화정책하에서 금리 준칙과 통화량 준칙을 비교하였다. 이를 위하여 GDP성장률, 물가상승률, 금리 또는 본원통화증가율의 네 변수 구조 벡터자기회귀모형(SVAR)을 추정하였다. 이렇게 추정된 SVAR모형하에서 금리준칙 또는 통화량준칙이 적용되었을 때, 어떤 준칙하에서 최종목표치의 달성가능성이 높은지를 조사하였다. 1988년 1사분기부터 2001년 2사분기까지의 우리나라 자료를 이용하여 검증한 결과에 따르면, 금리준칙보다는 통화량준칙이 최종목표를 달성하는데는 우위에 있는 것으로 밝혀졌다. 이러한 결과에 따라 향후 통화정책의 조작목표를 통화량으로 운용해야 한다고 주장하는데는 아직 규명하여야 할 작업이 남아있다. 왜냐하면, 이러한 결과가 어쩌면 과거 우리나라의 통화정책이 통화량준칙의 일종인 EC방식에 따라 운용되어왔기 때문일 수도 있기 때문이다. 특히, 통화정책이 외생적으로 이루어졌다고 보지 않고, 오히려 GDP성장률과 물가상승률 변화에 따라 통화정책이 종속적으로 이루어져서, 통화정책 자체가 내생적인 성격을 띤다고 보면 이러한 주장의 설득력은 높아진다. 따라서 향후 연구에서는 금리중심의 통화정책이 운용되어온 최근의 자료를 더 포함시키고, 거시경제모형도 GDP성장률, 물가상승률 이외에 환율, 수출입 등의 대외부분 및 총수요, 총공급부문을 확장하는 모형을 설정할 필요가 있다.

) 특히 금리준칙은 전기의 금리수준을 기준으로 조정하는 방식과 기준수준(reference level)을 기초로 조정하는 방식의 두 가지 경우를 고려하였다.

) 본 연구와 유사한 방법을 사용하여 1954:1-1991:4 동안의 미국경제에 대해 연구한 McCallum(1999)의 경우에도 통화량준칙이 우월한 것으로 밝혀졌다. 그런데 연구대상기간의 후반기에는 금리준칙을 주로 활용하였는바, 역사적으로 어떤 통화준칙을 사용하였는가가 시뮬레이션 결과를 결정짓는 것은 아닌 것으로 보인다.

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