DSGE(Dynamic Stochastic General Equilibrium)모형은 미시경제적 최적화조건들과 합리적 기대(rational expectations)를 바탕으로 개발된 거시경제모형이다. 정부정책의 변동에 대한 민간경제주체의 대응을 고려하고 있다는 점에서 Lucas비판으로부터 자유롭다. 또 경기 ...

DSGE(Dynamic Stochastic General Equilibrium)모형은 미시경제적 최적화조건들과 합리적 기대(rational expectations)를 바탕으로 개발된 거시경제모형이다. 정부정책의 변동에 대한 민간경제주체의 대응을 고려하고 있다는 점에서 Lucas비판으로부터 자유롭다. 또 경기변동 및 정책효과에 대한 일관적이고 조직적인 분석을 가능하게 해 준다.(Tovar, 2008) 지난 15년 동안 꾸준히 발전해온 DSGE모형은 거시경제학의 중요한 도구가 되었고 최근 많은 중앙은행들이 자체모형을 개발하여 경제예측 및 정책분석에 이용하고 있다. 예를 들면, 미국의 SIGMA, 칠레의 MAS, 스웨덴의 RAMSES, 그리고 한국의 BOKDSGE 등이 있다. Smets and Wouters(2007)의 연구는 DSGE모형의 실질적인 유용성을 보여준 대표적 연구이다.

그런데 이러한 DSGE모형의 단점 중 하나는 모수들이 시간에 따라 변하지 않고 고정되어있다는 가정이었고 이러한 가정은 상당히 비현실적인 것으로 여겨지기 시작했다. 특히 Clarida, Gali, and Gertler(2000)는 미국의 통화정책이 1979년 또는 1980년대 중반에 변화를 겪었고 그로 인해 그 이후 미국 경제가 안정적인 모습을 보였다고 주장하였다. 이 주장은 Lubik and Schorfheide(2004)과 Boivin and Giannoni(2006)의 DSGE모형을 이용한 분석으로 더욱 설득력을 얻게 되었다. 그러나 이들의 분석은 Clarida, Gali, and Gertler(2000)와 같이 분석기간을 둘로 나누어 분석한 결과 실제로 언제 미국의 통화정책이 변했는지 통화정책의 변화가 민간경제주체의 행태에 어떤 영향을 주었는지를 분석할 수 없었다.

이러한 점을 극복하기 위해 Davig and Leeper(2007)는 통화정책이 국면전환(Markov switching)하는 것으로 모형화하고 이러한 통화정책의 변화가능성을 민간경제주체가 기대하는 DSGE모형을 제시하여 경제가 안정될 수 있는 보다 일반적인 조건을 도출하였다. 그러나 Davig and Leeper(2007)의 방법은 지난기 내생변수(lagged endogeneous variable)가 존재할 경우에는 적용할 수 없는 한계가 있었다. 이후에 Farmer, Waggoner, and Zha(2006)는 이러한 한계를 극복할 수 있는 새로운 방법론을 제시하는 등 Markov switching DSGE모형은 이론적으로 상당한 발전이 이루어졌다.

이러한 이론적 발전에 비해 Markov switching DSGE모형을 추정하는 방법은 아직 널리 알려지지 않은 상태이다. 본 연구의 목적은 바로 Markov switching DSGE모형을 추정하는 방법을 개발하고 이를 실제로 응용하는 것이다. 이런 방법을 이용하면 통화정책 뿐만 아니라 재정정책, 민간경제주체의 행태를 결정하는 모수도 변하는 DSGE모형을 추정할 수 있다.

본 연구결과는 Markov switching DSGE모형을 실증적으로 분석하는데 결정적인 기여를 할 것으로 기대된다. 미국의 통화정책의 변화는 물론 한국의 통화정책의 변화를 실증적으로 분석할 수 있다. 이 뿐 아니라 민간경제주체의 행태변화 즉 위험에 대한 태도 또는 가격설정 ...

본 연구결과는 Markov switching DSGE모형을 실증적으로 분석하는데 결정적인 기여를 할 것으로 기대된다. 미국의 통화정책의 변화는 물론 한국의 통화정책의 변화를 실증적으로 분석할 수 있다. 이 뿐 아니라 민간경제주체의 행태변화 즉 위험에 대한 태도 또는 가격설정방식 등의 변화가 거시경제 전체에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 연구할 계획이다. 이에 따른 정책적 제안도 정부의 재정정책 및 통화정책 수립에 기여할 것이다.

최근 세계경제와 한국경제는 큰 위기와 변화를 겪고 있다. 이런 위기가 왜 발생했는지 그리고 어떻게 대처해야 하는지에 대한 연구가 꼭 필요한 실정이다. Markov switching DSGE모형은 이러한 큰 변화를 설명하고 분석하는데 매우 유요한 모형 중 하나가 될 것으로 기대한다. 앞으로 본 모형을 이용하여 한국경제뿐만 아니라 세계경제의 변화를 여러 각도로 분석할 계획이다.

먼저 현실을 잘 설명할 수 있는 Markov switching DSGE모형을 세우고 동모형을 풀 수 있는 방법을 연구한다. 지금으로서는 Farmer, Waggoner, and Zha(2006)의 방법론을 그대로 사용하여도 문제는 없을 것으로 판단된다. Farmer, Waggoner, and Zha(2006)의 방법론은 인덱 ...

먼저 현실을 잘 설명할 수 있는 Markov switching DSGE모형을 세우고 동모형을 풀 수 있는 방법을 연구한다. 지금으로서는 Farmer, Waggoner, and Zha(2006)의 방법론을 그대로 사용하여도 문제는 없을 것으로 판단된다. Farmer, Waggoner, and Zha(2006)의 방법론은 인덱스함수(index function)을 사용하여 한 국면당 모형을 따로 설정한 다음 이를 한 시스템으로 변환하는 것이다. 일단 모든 국면을 표현할 수 있는 하나의 선형모형이 설정되면 Sims(2002)의 방법을 이용하여 선형합리적기대모형을 풀 수 있다.

모형을 푼 이후에는 추정이 가능한지, 추정상 문제가 없는지 확인한다. 여기서 예상되는 문제는 관측되지 않는 내생변수들의 움직임이 관찰할 수 없는 상태변수에 의존한다는 사실이다. 이런 경우 우도함수가 이번 기 이전의 모든 상태변수의 함수가 되기 때문에 표준적인 Hamilton필터를 사용할 수 없게 된다. 하나의 해결책은 우도함수를 최근 국면의 함수로 근사하여 Hamilton필터를 이용하는 것이다. 그러나 우도함수를 근사하는 과정에서 추정의 정확성이 하락할 가능성이 있다. 따라서 본 연구에서는 우도함수를 근사하지 않고도 추정할 수 있는 베이지안(Bayesian)방법을 이용하여 Markov switching DSGE모형을 추정할 계획이다. 우도함수를 근사하지 않아도 추정이 가능한 근본적인 이유는 Bayesian방법이 모수와 상태변수를 동일하게 취급하여 동시에 추정할 수 있게 하기 때문이다.

일단 베이지안방법으로 추정되면 Bayes Factor를 구하여 모형들 간의 적합성을 비교할 수 있다. 즉 여러 Markov switching DSGE모형들 중에서 어느 모형이 가장 실제자료를 잘 설명하는지를 Bayes Factor를 통해 판단할 수 있다. Markov switching DSGE모형의 Bayes Factor는 Chib and Jeliazkov(2001)의 방법을 일반화하면 구할 수 있다. 다만, 이미 언급된 추정상 문제로 인해 컴퓨터 프로그램을 만들고 실행시키는데 추가적인 노력과 시간이 필요할 것으로 예상된다.