호댕's Day Off

💬 내용 요약

 40년만에 최악의 인플레이션에 직면한 미국이 가파른 금리인상을 단행했다. 이와 함께 긴축 통화정책의 양대 수단인 연방준비제도(Fed·연준) 대차대조표 축소(양적 긴축)에까지 나서며 고(高)물가 잡기의 강도를 한층 높였다.  미 연준은 4일(현지시간) 이틀간 연방공개시장위원회(FOMC) 정례회의를 마친 뒤 성명을 발표하고 현재 0.25~0.5%인 기준금리를 0.5%포인트 인상한다고 밝혔다. 이에 따라 미국 기준금리는 0.75~1.0% 수준으로 상승했다.

 0.5% 포인트 인상은 앨런 그린스펀 의장 재임 당시인 지난 2000년 5월 이후 22년만의 최대 인상 폭이다. 연준은 통상 기준금리를 0.25%포인트 올려 왔다. 제롬 파월 연준 의장은 별도 회견에서 "향후 두어 번의 회의에서 50bp(0.5%p, 1bp=0.01%포인트)의 금리인상을 검토해야 한다는 광범위한 인식이 위원회에 퍼져있다"며 향후 '빅스텝' 행보를 이어갈 방침을 예고했다.

 다만 그는 일각에서 제기되는 0.75%포인트의 한층 급격한 금리인상 가능성에 대해서는 "적극적으로 고려하지 않는다"며 선을 그었다. 앞서 연준은 지난 3월 FOMC 정례회의에서 3년 3개월 만에 기준금리를 0.25% 포인트 올리고, 올해 남은 6번의 회의마다 지속적인 금리 인상을 시사했다. 연준은 2015~2018년 기준금리를 점진적으로 높이다, 2019년 7월부터 금리를 낮추기 시작했다. 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 사태 발생 이후인 2020년 3월부터는 사실상 제로(0) 금리를 유지해 왔다.

 이와 함께 연준은 8조9천억달러(약 1경1천272조원)에 달하는 대차대조표 축소를 내달 1일부터 시작한다고 발표했다. 다음달에 만기가 돌아오는 채권 및 주택저당증권(MBS) 가운데 475억달러 규모의 자산을 재투자하지 않고 시장에 흘려보낼 방침이며, 앞으로 석 달후에는 이를 950억달러까지 단계적으로 높일 예정이다. 종류별로는 내달 국채 300억달러, MBS 등 175억달러를 매각하고, 이후 국채와 MBS 각각 600억달러, 350억달러까지로 규모를 늘린다. 연준의 지난 3월 회의록에 따르면 당시 참석자들은 양적 긴축의 월 상한선을 미 국채 600억달러, 주택저당증권(MBS) 350억달러로 하는 게 적절하다는 데 의견을 모았다.

 2017∼2019년 연준 대차대조표 축소 당시 월 상한선이 최대 500억달러였다는 점을 고려하면 이번 양적긴축은 종전보다 2배에 가까운 속도로 진행된다고 볼 수 있다. 연준은 코로나19 사태에 따른 경기 충격을 줄이기 위해 막대한 양의 국채와 MBS를 매입했으나, 이로 인해 시장에 유동성이 넘치면서 물가를 자극하는 상황이 이어졌다. 연준의 이번 조치는 일부 지표가 약화 기미를 보이고 있음에도 일자리 등 전반적인 경제 기저가 튼튼하다는 전제하에 최악의 물가 상승을 막기 위한 고강도 의지를 반영한 것으로 풀이된다.

 연준은 성명에서 지난 1분기 미국의 국내총생산(GDP) 증가율이 연율 -1.4%로 집계된 것을 언급, "전반적인 경제 행위가 1분기 감소했음에도, 가계 지출과 기업 투자는 강건하게 남아있다"며 "소득 수입은 탄탄하고 실업률도 근본적으로 하락세"라고 지적했다. 이어 "인플레이션은 여전히 지속하는 형세이며, 이는 팬데믹을 비롯해 높은 에너지 가격, 전반적인 가격 상승과 연관된 수요와 공급의 불균형을 반영한다"고 밝혔다. 연준은 특히 "인플레이션 위험에 매우 높은 주의를 기울이고 있다"면서 "중국에서 코로나19로 인한 봉쇄가 발생하며 공급망 사태를 악화할 가능성이 크다"고 지적했다. 연준은 또 "러시아의 우크라이나 침공은 심각한 경제적 위기를 초래하고 있으며, 이에 따라 미국 경제에 미치는 영향은 극도로 불확실하다"며 "침공과 그에 따른 사태가 물가 상승을 추가로 압박하고 있다"고 강조했다.

 한편, 파월 의장은 회견에서 연준의 금리인상이 미국의 경기침체를 초래할 것이란 일각의 예상에 대해 "우리가 연착륙할 가능성이 크다고 생각한다"면서 "경기하강에 가까워진 것처럼 보이지 않는다"고 일축했다. 그는 탄탄한 미국의 고용시장을 언급하면서 "경제는 강하고 더 긴축적인 통화정책을 감당할 준비가 잘 돼 있다"고 덧붙였다.

💭 생각 정리

 세계적으로 금융시장에서는 파월이 예상보다 비둘기파적인 면모를 보이자 불안감 해소에 의한 금융자산 가격들이 일제히 상승하였다. 우려하던 0.75 % 포인트 금리를 인상하는 자이언트 스텝은 고려하지 않고 있다고 선을 그은 것이다. 하지만 월가의 금융전문가들은 물가 상승이 쉽사리 억제되지 않을 것이며 연착륙은 파월의 말처럼 그렇게 쉬운 것이 아니다 라는 입장을 내세우며 0.75% 포인트 인상의 가능성을 배제해서는 안된다는 입장을 거두지 않았다. 

  현재 코로나 19 팬데믹으로 인한 양적완화로 연준의 대차대조표는 역대 최대 수준이다. 양적긴축의 월 상한선을 기존 500억달러에서 950달러로 약 2배의 수준으로 진행하고 있지만 장기적인 목표에 비해서는 예상보다 적은 수준이라고 한다. 또한 향후 물가의 방향성에 대해서는 인플레이션이 하락하지는 않더라도 상승하지는 않을 것이라며 경제침체 없이 물가안정의 목표를 달성할 수 있을 것이라고 언급하였다. 하지만 인플레이션률이 연준의 예상과 달리 상승하기라도 한다면 자이언트 스텝과 양적긴축의 상한선 확대는 피할 수 없을 것이다.

 또한 기자들의 러시아와 중국으로 인한 공급망 문제는 어떻게 해결할 것인지에 대해 연준은 공급의 문제는 해결하지 않는다고 선을 그으면서 수요에 대해서만 조절할 수 있다 라고 말했다. 여기서 러시아와 중국으로 인한 공급망 문제가 더 커지게 된다면 물가 또한 자연스럽게 같이 상승할 것이다.. 양적 긴축을 실시하게 되는 6월 이후로의 인플레이션과 경기 상황을 보다 면밀하게 지켜봐야 할 것이다.

📌 용어 정리  

• 연착륙 (Soft Landing)

  경기연착륙. 비행기가 활주로에 착륙할 때처럼 급강하지 않고 자연스럽고 부드럽게 경기하강이 이루어지도록 한다는 뜻이다. 연착륙이란 용어는 호황을 누리던 1980년대 말 조만간 다가올 불황 문제를 다루면서 언론이 사용하기 시작, 경기진정책을 쓸 때 경기후퇴의 정도가 심하지 않게 한다는 뜻으로 자리잡았다. 자본주의사회에서 경제활동은 상승과 하강 과정을 되풀이하며 변동하는 경향이 있다. 그런데 경기가 활황에서 불황 국면으로 접어들 때 기업매출이 줄어들고 투자심리가 위축, 결국 감원과 함께 가계의 실질소득이 감소, 소비가 줄어드는 현상이 발생하는데 연착륙은 이와 같은 부작용을 최소화하자는 것이다. 연착륙을 위해서는 경기하강이 시작되기 전부터 통화, 재정, 환율 등 정책수단을 적절히 조합, 탄력적으로 대응하는 노력이 필요하다. 한편 정부는 연착륙이란 용어가 자칫 어쩔 수 없는 경기급강하를 애써 막는 듯한 느낌을 줄 우려가 있다면서, 가급적 연착륙이라는 용어 대신에 ‘안정성장지속’이라는 용어를 쓰기로 했다.

• 주택저당증권

  은행 등 금융기관에서 주택을 담보로 제공하고 대출을 받는 경우, 금융기관은 대출자의 주택에 저당권을 설정하고 이를 담보로 대출금을 회수할 권리인 주택저당채권(Mortgage Loan)을 갖게 된다

• 양적완화? (QT)

  금리 인하를 통한 경기 부양 효과가 한계에 봉착했을 때, 중앙은행이 국채 매입 등을 통해 유동성을 시중에 직접 공급함으로써 신용경색을 해소하고 경기를 부양시키는 통화 정책을 말한다.

• 개인소비지출(PCE) 가격지수

  가계(家計)와 민간 비영리단체의 재화(財貨)와 서비스에 대한 지출의 합계. 개인소비지출의 동향은 경제성장의 장래에 커다란 영향을 끼친다. 어떤 소비항목지출이 늘어날 가능성이 있는가, 언제부터 늘어날 것인가, 또 개인소비의 신장형태에 변화는 없는가 하는 것 등은 수요예측의 중요 항목이다.

• 근원물가 (Core Inflation)

  근원물가지수(Core Inflation)는 물가 변동을 초래하는 여러 요인 가운데 일시적인 공급 충격의 영향을 제외한 기초적인 물가 상승률을 말한다. 대부분의 경우 전체 소비자물가 상승률에서 농산물 가격, 국제원자재 가격 등의 변동 부분을 제거해 계산한다. 근원물가지수는 물가에 미치는 단기적 충격이나 불규칙 요인이 제외돼 기조적인 물가 상승의 흐름을 포착할 수 있다는 장점을 갖고 있는 반면 일반 국민이 실제 느끼는 체감물가와 괴리될 가능성을 내포하고 있다.

[출처]

https://n.news.naver.com/mnews/article/018/0005208189?sid=101 

https://n.news.naver.com/mnews/article/001/0013158674?sid=101 

https://n.news.naver.com/mnews/article/018/0005208072?sid=101 

https://www.mk.co.kr/dic/

R 기초함수

 1) 수열 생성

   - rep 함수(a, b) : a를 b번 반복하는 숫자벡터 생성

> rep ( 1 ,  3 )

[1]     1     1     1

   - seq 함수(a, b, [ by | length ]) : a부터 시작하여 b까지 1씩 증가하는 숫자벡터 생성

      * by : 숫자 n을 입력하여 n씩 증가하는 수열을 생성한다.

      * length : 숫자 n을 입력하여 전체 수열의 개수가 n개가 되도록 증가값을 자동으로 생성한다.

> seq ( 1 ,  3 )

> 1:3

[1]     1     2     3



> seq ( 1 ,  11 ,  by=2 )

[1]     1     3     5     7     9     11



> seq ( 1 ,  10 ,  length=4 )

[1]     1     4     7     10

   - rep 함수의 인자로 seq 함수를 사용할 수 있다.

> rep ( 2 : 5 ,  3 )

[1]     2     3     4     5     2     3     4     5     2     3     4     5

2) 벡터간 사칙연산

   - 연산하는 벡터의 길이가 같아야 한다.

> a=1:10

> a

[1]     1     2     3     4     5     6     7     8     9     10

> a+a

[1]     2     4     6     8     10     12     14     16     18     20

> a-a

[1]     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0

> a*a

[1]     1     4     9     16     25     36     49     64     81     100

> a/a

[1]     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1

3) 행렬곱과 역행렬

   - 행렬곱

      * 행렬 A(m, l)와 행렬 B(l, n)이 있을 때, 행렬곱 AB는 m x n 이 된다.   (이때, l 의 값이 같아야 한다.)

   - 전치행렬

      * 행과 열을 i, j로 표현할 때, i와 j 값이 같은 행렬 값들을 기준으로 뒤집은 행렬

      * 행과 열의 개수가 뒤바뀐다.

   - 역행렬

      * 행렬 A와 B가 'A x B = 1' 이 되는 관계에 있을 때, 행렬 B는 행렬 A의 역행렬이라 한다.

      * solve 명령어를 통해 역행렬을 계산할 수 있다.

> a=c(2, 7, 3)                # 숫자 벡터 a 생성 (3행 1열의 벡터)

> a

[1]     2     7     3



> t(a)                                # 전치행렬 (1행 3열의 벡터)

             [ , 1 ]     [ , 2 ]     [ , 3 ]

[ 1 ,  ]       2            7            3



> A= a%*%t(a)        # 행렬곱(%*%) (3행 3열의 벡터)

> A

             [ , 1 ]     [ , 2 ]     [ , 3 ]

[ 1 ,  ]       4           14            6

[ 2 ,  ]     14           49          21

[ 3 ,  ]       6           21            9



> A * 2       # 스칼라 곱(*)

             [ , 1 ]     [ , 2 ]     [ , 3 ]

[ 1 ,  ]       8           28          12

[ 2 ,  ]     28           98          42

[ 3 ,  ]     12           42          18



> solve(A)     # A의 역행렬

4) 기초 통계값 계산

   - mean / var / sd 함수 : 주어진 벡터의 평균, 분산, 표준편차를 계산

   - sum / median / log 함수 : 주어진 벡터의 합, 중앙값, 자연로그를 계산

   - summary 함수 : 주어진 벡터의 각 사분위수와 최소값, 최대값, 중앙값, 평균을 계산

        * 숫자 벡터 외의 벡터에 사용 시 해당 대상에 대한 정보를 요약해주는 기능을 한다.

   - cov / cor 함수 : 두 벡터의 공분산과 상관계수 계산

R의 데이터 핸들링

1) 벡터형 변수

   - 벡터 뒤에 대괄호 [ ] 를 붙여 숫자를 지정하여, 원하는 값을 불러온다.

> b = c ("a", "b", "c", "d", "e")

> b [2]                # 2번째 값

[1]     "b"



> b [-2]                # 2번째 값을 제외한 벡터

[1]     "a"     "c"     "d"     "e"



> b [ c( 2 , 3 ) ]                # 2, 3번째 값

[1]     "b"     "c"

2) 행렬/데이터 프레임 변수

   - 행렬형 변수나 데이터 프레임 변수에 대해서도 대괄호를 통해 특정요소의 참조가 가능하다.

   - 원하는 행, 열, 행과열 / 제외하려는 행, 열을 선택할 수 있으나, [ -m , -n ] 의 형태로 하나의 원소만을 제외할 수는 없다.

> mydat [ 3 , 2 ]                    # 3행 2열의 값



> mydat [    , 2 ]                    # 2열의 값



> mydat [ 4 ,    ]                    # 4행의 값

반복구문과 조건문

1) for 문

   - 괄호 안의 조건 하에서 중괄호 { } 안의 구문을 반복실행

(예) 1부터 100까지의 합

> isum = 0

> for (  i   in   1 : 100  )  {

+ isum = isum + i

+ }

> cat ( "1부터 100까지의 합 = ", isum, "\n")

1부터 100까지의 합 = 5050

2) while 문

   - for 문과 마찬가지로 주어진 조건 하에서 중괄호 { } 안의 구문을 반복실행

   - for 문과 달리 몇 회 반복할지 미리 정해지지 않음

(예) 1부터 100까지의 합

> isum = 0

> i = 1

> while (  i < 101 )  {

+ isum = isum + i

+ i = i + 1

+ }

> cat ( "1부터 100까지의 합 = ", isum, "\n")

1부터 100까지의 합 = 5050

3) if~else 문

   - if 조건문은 특정 조건이 만족되는 경우 이후의 구문을 실행, 만족하지 않는 경우 else 이하의 구문을 실행

(예) 80점 이상이면 A 출력, 80점 미만이면 B 출력

> score = 83

> if ( score >= 80 )  cat("A\n")

+ else  cat("B"\n)

A

사용자 정의 함수

   - function 명령어를 이용하여 사용자가 직접 함수를 구성할 수 있다.

> 함수명 = function ( x , y , z ) {

+ ...

+ ...

+ }

기타 유용한 기능들

1) paste

   - 문자열을 하나로 붙여주는 명령어

   - 'sep = ' 옵션을 통해 구분자를 삽입할 수 있다.

> number = 1 : 10

> alphabet = c ( "a", "b", "c" )

> paste ( number, alphabet)

[1]     "1a"    "2b"    "3c"    "4a"    "5b"    "6c"    "7a"    "8b"    "9c"    "10a" 



> paste ( number , alphabet , sep=" to the " )

[1]    "1 to the a"    "2 to the b"    "3 to the c"    "4 to the a"    "5 to the b"

[6]    "6 to the c"    "7 to the a"    "8 to the b"    "9 to the c"    "10 to the a"

2) substr

   - 주어진 문자열에서 특정 문자열을 추출하는 명령어

> substr ( "BigDataAnalysis" , 1, 4 )

[1]    "BigD"



> country = c ("Korea" , "Japan" , "China" , "France " , "Spain" )

> substr ( country , 1 , 3 )

[1]    "Kor"    "Jap"    "Chi"    "Fra"    "Spa"

3) 데이터 구조 변환

   - 강제 형변환에 의해 표시될 수 없을 때는, 결측치인 'NA'가 출력되며 경고문 발생

   - 데이터 프레임을 행렬로 변환할 경우, 원소들은 모두 문자형으로 전환된다.

4) 문자열 -> 날짜 변환

   - as.Date("yyyy-mm-dd") 함수 이용

"yyyy-mm-dd" 형식의 문자열이 아닐경우, format 옵션으로 형식을 지정한다.



> as.Date ( "01/13/2015" , format="%m/%d/%Y" )

[1]    "2015-01-13"

5) 날짜 -> 문자열 변환

   - format 함수와 as.character 함수를 이용해 날짜를 문자열로 변환한다.

> format(Sys.Date())                # Sys.Date() : 현재 날짜를 반환

[1]    "2019-08-11"

> as.character(Sys.Date())

[1]    "2019-08-11"

   - format 함수의 옵션

> format(Sys.Date(), format="%m/%d/%Y")

[1]    "08/11/2019"



> format(Sys.Date(), '%a')     # 요일 출력



> format(Sys.Date(), '%b')     # 월 출력



> format(Sys.Date(), '%m')     # 두자리 숫자의 월 출력



> format(Sys.Date(), '%d')     # 두자리 숫자의 일 출력



> format(Sys.Date(), '%y')     # 두자리 숫자의 연도 출력



> format(Sys.Date(), '%Y')     # 네자리 숫자의 연도 출력

We learn by example and by direct experience
because there are real limits to the adequacy of verbal instruction.

▷ 경제성장률 (Economic Growth Rate)

한 나라의 경제가 일정 기간에 얼마나 성장했는가를 나타내는 지표

 한 나라의 경제가 일정한 기간에 얼마나 성장했는가를 나타낸다. 보통 1년 동안 경제활동을 한 각 영역이 창출한 부가가치가 전년도와 비교해 얼마나 증가했는지 판가름 하는 지표로 그 나라가 이룬 경제성과를 측정하는 중요한 척도가 된다. 경제성장률은 국내총생산(GDP)이 변화한 정도이며 특히 서로 다른 두 시점의 생산 능력 변화를 측정하는 것이므로 물가의 영향을 받지 않도록 실질 GDP의 변화로 측정한다. 

 경제성장률 = (금년도 실질 GDP - 전년도 실질 GDP) / 전년도 실질 GDP  *  100

▷ 인플레이션 (Inflation)

화폐가치가 하락하여 전반적인 물가수준이 지나치게 상승하는 경제 현상

 인플레이션을 설명하는 기본 이론에는 네 가지가 있다. 

 첫째, 물가수준이 화폐랑에 의해 결정된다고 보는 화폐수량설이다. 사람들이 매년 거래액에 대하여 보유하고자 하는 화폐량 비율의 역수는 임금지불관행, 경제구조, 저축, 구매습관 같은 요인들에 의해 이미 정해져 있다고 전제한다. 

 둘째, 케인즈의 소득결정이론이다. 소비자들은 자신이 받는 소득의 증가분에서 고정된 비율을 지출하는 경향이 있다는 전제이다. 

 셋째, 비용인상설이다. 재화의 가격은 그것의 비용에 의해 결정되며, 화폐공급은 화폐수요에 반응한다고 전제한다. 

 마지막은 구조이론이다. 경제 내의 구조적인 조정의 실패에 강조점을 두었으며, 명목임금의 감소는 저항으로 거의 생기지 않는다고 전제한다. 

▷ 스크루플레이션 (Screwflation)

쥐어짤 만큼 일상생활이 어려워지는 상황에서 체감물가가 올라가는 상태

 쥐어짜기를 뜻하는 스크루(Screw)와 물가 상승을 뜻하는 인플레이션을 합친 말이다. 스크루플레이션 현상이 나타나면 증시는 물론 전반적인 사회 경제적 상황이 가장 어려운 상황을 맞게 된다. 중산층의 가처분 소득이 줄어들어 체감 물가가 상승하는 현상, 물가상승, 임금감소, 주택가격 하락 등이 원인이 되며, 소비가 위축되어 경기가 살아나기 어렵다.

▷ 인플레이션갭 (Inflation Gap)

유효수요가 총공급을 초과하는 부분

 정부나 민간의 모든 지출이 완전고용 상태의 지출을 초과하는 금액이다. 생산시설이나 노동력이 거의 완전히 이용되는 완전고용 소득수준에서는 더 이상 유효수요를 증가시켜도 그ㅔ 따라 산출량이 증대되지 않고 물가만 상승하게 된다. 이 완전고용 소득수준을 초과한 유효수요를 인플레이션갭, 반대로 유효수요가 부족할 때에는 부족분을 디플레이션갭 이라고 한다. 

▷ 인플레이션세 (Inflation Tax)

인플레이션이 곧 국민이 부담해야 하는 세금과도 같은 작용을 한다는 뜻

 인플레이션의 영향으로 인한 고정수입, 현금, 고정 이율 채권 따위의 금전적 가치 하락이 세금과 같은 작용을 하거나, 인플레이션에 기인한 양도 소득세를 이르는 말이다. 금전적 가치 하락은 구매력 손실로 나타난다. 인플레이션은 채무자, 일부 부동산 및 주식 소유자에게는 세금 감면과 같은 효과가 있다.

▷ 디스인플레이션 (Disinflation)

인플레이션을 억누르는 경제정책

 통화량의 증가를 억제하고 물가 안정을 도모하여 서서히 인플레이션을 억누르는 경제 조정 정책이다. 인플레이션을 극복하기 위해 통화 증발을 억제하고 재정, 금융긴축을 주축으로 한다.

▷ 하이퍼인플레이션 (Hyper Inflation)

단기간에 일어나는 심한 물가상승

 전쟁이나 큰 재해 이후에 생산이 수요를 따라가지 못할 때에 생긴다. 급격하게 발생한 인플레이션으로 물가 상승 현상이 통제를 벗어난 초인플레이션 상태를 말한다. 정부나 중앙은행이 통화량을 과도하게 증대하거나 생산량이 소비량을 따라가지 못할 경우 하이퍼인플레이션이 나타날 수 있다. 하이퍼인플레이션이 발생하면 물가 상승으로 인해 거래비용을 급격하게 증가시켜 실물경제에 타격을 미친다.

▷ 애그플레이션 (Agflation)

농산물 가격 급등으로 인해 인플레이션이 발생하는 현상

 농업을 의미하는 영어 단어 'agriculture'와 물가 상승을 의미하는 영어단어인 'inflation'이 합해진 말로, 농산물 상품의 가격이 올라 일반 물가도 덩달아 오르는 현상을 이르는 말이다. 지구 온난화 및 이상 기후 현상으로 농작물이 감소하고 급속한 도시화로 인해 농가가 감소하는 등의 영향ㅇ로 곡물값이 급등하면서 애그플레이션이라는 용어가 빈번하게 사용되고 있다. 

▷ 디플레이션 (Deflation)

물가가 떨어지고 경제활동이 침체되는 현상

 통화량이 적어서 물가가 떨어지고 돈의 가치가 올라 경제활동이 침체되는 현상이다. 인플레이션의 반대 개념이다. 기술의 혁신과 노동 생산성이 햐상으로 가격이 하락할 때, 부의 불평등한 분배로 구매력이 감소할 때, 경기 과열의 후속 효과로 통화량이 감소할 때 발생한다.

▷ 스태그플레이션 (Stagflation)

경기 불황 상태에서도 물가가 계속 오르는 현상

 스태그네이션(경기침체)과 인플레이션을 합성한 신조어로, 정도가 심한 것을 슬럼프플레이션(Slumpflation)이라고 한다. 스태그플레이션의 주요 원인으로는, 경기정체기에 군사비나 실업수당 등 주로 소비적인 재정지출이 확대되는 일, 노동조합의 압력으로 명목임금이 급상승을 계속하는 일, 기업의 관리비가 상승하여 임금상승이 가격상승에 비교적 쉽게 전가되는 일 등을 들 수 있다.

▷ 유동성 함정 (Liquidity Trap)

 금리를 낮춰 시장에 돈이 넘쳐도 불안한 미래 때문에 경제 주체들이 현금으로 쌓아놓으려 하면서 투자나 소비가 늘지 않는 현상

 중앙은행이 시중은행에 통화를 주입해도 이자율을 떨어트리거나 통화정책을 강화시킬 수 없을 때의 상황을 뜻한다. 유동성 함정은 사람들이 미래의 디플레이션을 예상하거나 총수요의 부족, 전쟁 시에 발생한다. 일반적인 유동성 함정의 특징은 이자율이 0에 가깝거나 통화공급의 변동이 물가변동으로 이어지지 않는다는 것이다.

▷ 경기변동론

 자본주의 경제가 소비활동의 변화 등 여러가지 요인에 의해 호황, 불황 등의 경기순환을 겪게 된다는 이론

 경기변동은 대개 순환적이며 변동과정은 1. 수축, 2. 회복, 3. 확장, 4. 후퇴 국면이 있다는 이론이다. 이 경기순환은 순환할 때마다 같은 진폭이나 강도를 보이는 것은 아니고 각 국면의 지속기간도 서로 다르다.

1. 수축기 : 경기후퇴가 심화되는 국면으로 기업 이윤 격감, 기업 도산이 증가

2. 회복기 : 낮은 이자율이 투자 및 소비 수요를 유발, 생산활동이 상승, 물가, 임금 등도 상승한다.

3. 확장기 : 경제활동이 활발하게 이루어져 생산, 소비, 고용, 투자가 확대, 재고와 실업감소, 이윤증가, 물가 및 임금 등이 상승

4. 후퇴기 : 경제활동이 활기를 잃고 생산활동도 축소, 기업이윤 감소

▷ 양적완화 (QE, Quantitative Easing)

 정책금리 인하를 통한 통화정책이 한계에 부딪혔을 때, 중앙은행이 통화를 시중에 직접 공급함으로써 경기 위축의 방어 및 신용경색을 해소하고자 하는 비전통적인 통화 정책

 기준금리가 제로에 가까운 상황에서 금리를 낮추기 어려울 때 쓰는 이례적인 정책으로, 금리를 더 내릴 수 없는 상황에서 시중에 돈을 공급하는 것이다. 양적완화는 전통적 통화정책이 효과가 없을 때 중앙은행이 상업은행이나 사금융으로부터 재정 재산을 사들여 통화 기저나 이익을 줄여 나가는 것이다. 금융당국이 ㄷ단기보다는 장기 자산을 사들여 경제 활성화를 기하는 것이고 단기 이자율이 초저금리이거나 제로금리에 가까우면 이자율 조정만으로 경기 진작의 효과가 적을 때 사용하며 이를 통해 재정 자산 가격이 오르고 수익률은 내린다. 

R 입력과 출력

• 테이블로 된 데이터 파일 읽기 (변수 구분자 포함): read.table("파일이름", sep="구분자")
• CSV 데이터 파일 읽기(변수 구분자는 쉼표): read.csv("파일이름", header=T)
• CSV 데이터 파일로 출력(변수 구분자는 쉼표): write.csv(행렬 또는 데이터프레임, "파일이름", row.names=F)

데이터 프레임과 데이터 구조

(1) 벡터(Vector)

• 벡터들은 동질적이다: 한 벡터의 원소는 모두 같은 자료형을 가진다.
• 벡터는 위치로 인덱스된다: V[2]는 V벡터의 2번째 원소이다.
• 벡터는 인덱스를 통해 여러 개의 원소로 구성된 하위 벡터를 반환할 수 있다.: V[c(2, 3)]은 V 벡터의 2번째, 3번째 원소로 구성된 하위벡터
• 벡터 원소들은 이름을 가질 수 있다.

(2)리스트(List)

• 리스트는 이질적이다: 여러 자료형의 원소들이 포함될 수 있다.
• 리스트는 위치로 인덱스된다: L[[2]]는 L 리스트의 2번째 원소이다.
• 리스트에서 하위 리스트를 추출할 수 있다.: L[c(2, 3)]은 L 리스트의 2번째, 3번째 원소로 이루어진 하위 리스트
• 리스트의 원소들은 이름을 가질 수 있다.: L[["Moe"]]와 L$Moe는 둘 다 "Moe"라는 이름의 원소를 지칭한다.

(3)행렬(Matrix)

  R에서는 차원을 가진 벡터로 인식

(4) 단일값(scalars)

• R에서는 원소가 하나인 벡터로 인식/처리

(5) 배열(Arrays)

• 행렬이 3차원 또는 n차원까지 확장된 형태
• 주어진 벡터에 더 많은 차원을 부여하여 생성

(6) 요인(Factors)

• 벡터처럼 생겼지만, R에서는 벡터에 있는 고유값(unique value)의 정보를 얻어 내는데, 이 고유값들을 요인의 수준(level)이라고 한다.

(7) 데이터프레임(Data frame)

• 데이터 프레임 리스트의 원소는 벡터 또는 요인이다. 벡터와 요인은 데이터 프레임의 열이다.
• 벡터와 요인들은 동일한 길이이다.
• 동일한 벡터와 요인들은 데이터프레임을 사각형으로 만든다.
• 열에는 이름이 있어야 한다.
• 각각의 열에 대해 문자형인지 수치형인지 자동적으로 구분되어 편리
• 데이터프레임은 메모리 상에서 구동된다.

(8) 데이터 구조 및 자료형 변환

(9) 데이터 구조 변경

(10) 벡터의 기본 연산

데이터 변형

(1) 데이터 변형

(2) 문자열, 날짜 다루기

Closer

  클로저는 어떤 함수의 내부 함수가 외부 함수의 변수(프리변수)를 참조할 때, 외부 함수가 종료된 후에도 내부 함수가 외부 함수의 변수를 참조할 수 있도록 어딘가에 저장하는 함수를 의미합니다. 클로저 함수는 아래의 조건을 충족해야합니다.  (프리변수(free variable)는 어떤 함수에서 사용되지만 그 함수 내부에서 선언되지 않은 변수를 의미합니다.)

• 어떤 함수의 내부 함수일 것
• 그 내부 함수가 외부 함수의 변수를 참조할 것
• 외부 함수가 내부 함수를 리턴할 것

↘ Closer에 대해 자세히 알아보자

def hello(msg):
    message = "Hi, " + msg

    def say():
        print(message)

    return say

  여기 hello라는 함수가 하나 있습니다. 매개변수로 msg를 받아 message라는 변수에 문자열로 저장하고 내부함수인 say가 message를 print로 출력해줍니다. 그리고 마지막으로 say함수를(함수 실행값이 아닌 함수 자체를)리턴하고 끝납니다. 정말 단순하기 짝이없는 함수지만, 자세히 보시면 say 함수가 클로저의 조건을 모두 만족한다는 사실을 알 수 있습니다.

  1. 어떤 함수의 내부 함수일 것 - say함수는 hello함수의 내부 함수

  2. 그 내부 함수가 외부 함수의 변수를 참조할 것 - say함수는 외부 함수의 message를 참조

  3. 외부 함수가 내부 함수를 리턴할 것 - hello함수는 say함수를 리턴

즉, say함수는 클로저가 될 수 있습니다.

def hello(msg):
    message = "Hi, " + msg

    def say():
        print(message)

    return say

f = hello("Fox") # 클로저 생성
f() # 실행 결과 : "Hi, Fox" 출력

  f( ) 함수를 실행했을 때 "Hi Fox"라는 문자열이 출력되기까지의 과정을 확인해보자면

1. hello함수에 "Fox"를 매개변수값으로 넘겨주며 실행
2. message변수에 매개변수를 이용해 "Hi, Fox"라는 문자열을 저장
3. say함수가 message변수를 참조
4. say함수 리턴
5. f변수가 say함수를 참조
6. f변수 실행(say함수 실행)
7. f변수는 message변수를 출력

 위의 4번에서 hello 함수는 역할을 마치고 종료되어 메모리에서도 삭제되었을 것이다. 그러므로 hello 함수 영역의 message 변수도 삭제되었어야 한다. 하지만 어떻게 f함수가 message변수를 참조해 값을 출력한다는 것일까.... 

  이것을 가능케 한 것이 바로 클로저입니다. 중첩 함수인 say가 외부 함수인 hello의 변수 message를 참조하기에 message변수와 say의 환경을 저장하는 클로저가 동적으로 생성되었고 f가 실행될때는 해당 클로저를 참조하여 message값을 출력할 수 있는 것입니다. 이 클로저는 f변수에 say함수가 할당될 때 생성됩니다.

  이 클로저(Closure)의 영역을 찾아본다면 f.__closure__[0].cell__contents 로 찾을 수 있다. 참고로 저 __closure__ 튜플은 모든 함수 객체가 가지고 있다. 그렇기 때문에 조건을 만족하지 않아 클로저가 생성되지 않았다면, 그 값은 None으로 고정된다.

↘ Closer의 장점

클로저의 가장 큰 장점은 무분별한 전역변수의 남용 방지라고 생각된다. 단순히 생각하면 클로저를 쓰는 대신 전역변수를 선언해 상시 접근 가능하게 만들 수 있지만 이렇게 하면 변수가 섞일수도 있고 변수의 책임 범위를 명확하게 할 수 없는 문제가 생깁니다. 하지만 클로저를 사용하면 각 스코프가 클로저로 생성되므로 변수가 섞일 일도 없고 각 스코프에서 고유한 용도로 이용되므로 책임 범위 또한 명확해지죠.

 위의 예시에서는 내부 함수가 1개밖에 없지만 만약 내부 함수가 여러개라면? 그 여러개의 내부 함수에서 접근할 수 있게 각각 전역변수를 만들어 값을 지정한다면 코드가 지저분해지고 변수명도 점점 알아보기 힘들어지겠죠? 이를 방지해주는게 가장 큰 장점이라고 생각합니다.

That which we persist in doing becomes easier, not that the task itself has become easier,
but that our ability to perform it has improved.

▷ 쿠즈네츠 곡선 (Kuznets Curve)

경제성장이 이루어짐에 따라 소득 불평등도가 어떻게 변화하는지를 보여주는 역U자 곡선

 쿠즈네츠가 횡축에 1인당 국민소득, 종축에 지니(Gini)게수로 표시되는 소득 불평등도를 놓았더니 위아래가 뒤바뀐 U자 형태를 띄고 있다는 사실을 발견했다. 후진국에서 중진국으로 갈 때에는 소득 불평등도는 높아지지만 선진국으로 가면서 소득 불평등도는 완화되는 것을 나타낸다. 최근 피케티(Thomas Piketty)는 쿠즈네츠 곡선은 틀린 주장이며, 불평등 지표는 선진경제에서 확대된다는 주장을 펼친 바 있다.

▷ 립스틱 효과 (Lipstick Effect)

경기가 불황일 때 립스틱 같이 사치를 즐기기에 적당한 저가 제품의 매출이 증가하는 현상

 1930년대 대공황기에 산업별 매출 통계를 근거로 만들어진 경제학 용어로서, 불황기에 돈을 최대한 아끼면서도 품위를 유지하고 심리적 만족을 추구하는 소비자의 소비성향을 설명한다. 

▷ 지니계수 (Gini's Coefficient)

소득불균형 상태를 나타내는 계수

 이탈리아 통계학자인 코라도 지니(C. Gini)에 의하여 제시된 '지니의 법칙'에 나오는 소득 불균형 상태를 나타내는 계수, 저소득층에서 소득이 적은 순서부터 인구의 누적 비율을 가로축, 그 사람들의 소득 누적 점유율을 세로축으로 잡았을 때 그려지는 대각선을 현으로 하는 활 모양의 로렌츠 곡선과 대각선으로 둘러싸인 면적을 대각선 아래쪽으로 직각 삼각형의 면적으로 나눈 비율을 이른다. 지니계수가 0에 가까우면 소득분포가 평등하고 1에 가까울수록 불평등하다고 판단된다. 인구의 누적 비율과 소득의 누적 점유율 사이의 상관관계를 나타내는 로렌츠 곡선은 소득분배가 완전히 평등하다면 기울기가 1인 대각선의 형태가 될 것이다. 이는 바꾸어 말하면 현실의 소득분포가 완전 평등에서 떨어질수록 로렌츠 곡선은 대각선에서 멀어진 곡선의 형태를 가진다는 것을 의미한다. 

▷ 로렌츠 곡선 (Lolenz Curve)

소득분포의 불평등한 정도를 나타내는 곡선

 소득 분포의 불평등한 정도를 나타내는 도수 곡선, 미국의 경제학자 로렌츠가 고안하였다. 가로축에 소득액 순으로 소득인원 수의 누적 백분비를 나타내고, 세로축에 소득 금액의 누적 백분비를 나타냄으로써 얻어지는 곡선이다. 소득의 분포가 완전히 균등하면 곡선은 대각선(45도 직선)과 일치한다. (균등분포선) 곡선과 대각선 사이의 면적의 크기가 불평등도의 지표가 된다.

▷ 신용등급 (Credit Grade)

개인이나 회사, 국가가 채무 이행 능력이 얼마나 있는지를 등급으로 표시한 것

 신용등급은 특정한 종류의 채무, 구체적으로 기업이나 정부 같은 사업체가 발행한 채무를 발행한 자의 신용 가치를 평가한 등급이다. 즉 채무불이행 가능성이 있는 채무 발행자에 대한 신용등급기관의 평가이다. 신용등급은 신용등급기관이 결정한다. 신용등급은 기업이나 정부에 대한 질적, 양적인 정보의 신용등급기관의 평가를 대변한다. 신용등급이 좋지 않다는 것은 채무불이행 가능성이 높다는 뜻이다.

▷ 슈바베지수 (Schwabe Index)

가계의 소비지출에서 자치하는 주거비 비율을 가리키는 지수

 독일의 통계학자 슈바베가 베를린의 가계조사 중 저소득층일수록 주거비 비중이 커져 주택 부담 능력이 떨어지게 된다는 사실을 밝혀 빈곤의 척도를 가늠하는 지표로 사용되고 있다. 슈바베 지수는 저소득층일수록 높고 고소득층일수록 낮다. 슈바베 지수가 25%가 넘으면 빈곤층에 속한다고 본다. 한국의 2013~2016년 슈바베 지수 평균치는 10.67%로 2008년 ~ 2012년 평균치 10.03%보다 상승했다. 다만 한국은 전세제도의 특수성 때문에 임차보증금 기회비용 등의 오차범위를 감안해야 한다. 

▷ 물가안정목표제 (Inflation Targeting)

인플레이션율의 목표를 설정하고 국가의 중앙은행에 그 달성을 의무로 부과하는 금융정책

 일반적으로 인플레이션율의 지나친 상승을 억제할 목적으로 실시한다. 중앙은행이 명시적인 중간목표 없이 일정 기간동안 달성해야 할 물가목표치를 미리 제시하고 이에 맞추어 통화정책을 운영하는 방식이다. 따라서 물가목표제도 하에서 중앙은행은 통화량, 금리, 환율 등 다양한 정보를 활용하여 정래의 인플레이션율을 에측하고 실제 물가상승률이 목표치에 수렴할 수 있도록 통화정책을 운영하며 이후 그 성과를 평가하고 시장의 기대와 반응을 반영하면서 정책방향을 수정해 나간다. 한국은행은 정부와 협의하여 물가안정목표를 정한다. (한국은행법 제 6조)

▷ 10분위 분배율

한 나라의 전체 가구를 소득의 크기에 따라 저소득에서 고소득으로 10등분한 지표

 소득분포와 소득불평등 정도를 나타내는 지표. 상위 20%의 소득점유율과 하위 40%의 소득점유율의 비율을 이른다. 10분위 분배율은 0과 2 사이의 값을 가지며 0에 가까울수록 불균등한 소득 분배를, 2에 가까울수록 균등한 소득 분배를 나타내게 된다. 

 10분위 분배율 = 최하위 40% 소득계층 소득점유율 / 최상위 20% 소득계층 소득점유율

▷ 위대한 개츠비 곡선 (Great Gatsby Curve)

경제적 불평등이 클수록 세대 간 계층 이동성이 낮다는 것을 보여주는 곡선

 경제적 불평등이 클수록 세대 간 계층 이동성이 낮다는 것을 보여주는 곡선이다. 2012년 경제학자 앨런 크루거 박사가 소개하며 화제가 되었다. 이 곡선은 소득 불평등이 심한 국가일수록 부모의 소득과 자녀가 성인이 된 이후 소득이 비슷한 정도, 즉 세대간 소득탄력성도 높게 나타났다는 결과를 보여준다. 1920년대 미국을 배경으로 한 소설 '위대한 개츠비' 에서 가난하게 태어나 큰 부자가 되는 주인공 개츠비의 이름을 따온 것이다. 이 곡선은 소득 불평등 정도가 높은 국가에서 세대 간 소득탄력성, 즉 부모의 소득과 자녀가 성인이 된 후의 소득이 비슷한 정도도 높게 나타났다는 것을 보여준다. 

▷ 엥겔지수 (Engel's Coefficient)

생계비 가운데 음식비가 차지하는 비율

 독일의 통계학자 엥겔이 벨기에 노동자의 가계 조사 자료에서 소득이 증가함에 따라 가계의 총지출에서 식품이 차지하는 비율이 감소하는 현상을 발견하였다. 일반적으로 식료품은 필수품으로서 소득이 높고 낮음에 관계없이 반드시 얼마만큼 소비해야 하며 동시에 어느 수준 이상은 소비할 필요가 없는 재화이다. 그러므로 저소득 가계라도 반드시 일정한 금액으로 식료품비를 지출하여야 하며, 소득이 증가하더라도 식료품비는 그보다 증가하지 않는다. 따라서 식료품비가 가계의 총 지출액에서 차지하는 비율, 즉 엥겔지수는 소득수준이 높아짐에 따라 점차 감소하는 경향이 있다.

 엥겔지수 = 식료품비 / 가계총지출액 * 100

▷ 베블런 효과 (Veblen Effect)

일부 특정 계층의 과시욕으로 인해 가격이 오르는데도 수요는 오히려 증가하는 현상

 미국 학자 베블린이 자신의 저서에서 제시한 데서 유래되었다. 베블린 효과는 상류층 소비자들의 소비 행태를 가리키는 말로 사회적 지위를 과시하기 위해 가격이 오르는데도 수요가 줄어들지 않고, 오히려 증가하는 현상을 말한다. 예를 들어 고급 자동차, 명품 액세서리 등은 경제상황이 악화돼도 수요가 줄어들지 않는 경향이 있다.

▷ 스놉효과 (Snob Effect)

속물효과, 특정 상품을 소비하는 사람이 많아지면 그 상품에 대한 수요가 감소하는 현상

 스놉효과는 어떤 제품이 대중화되면 남들과 다르다는 것을 과시하기 위해 해당 제품을 더 이상 구매하지 않는 소비현상을 일컫는 말이다. 잘난 체하는 속물을 의미하는 스놉(Snob)이라는 단어에서 유래되었다. 밴드왜건 효과를 주장하기도 한 미국의 경제학자 하비 라이벤스타인이 발표한 이론이다. 고급 의류나 가구, 명품, 희소가치가 있는 미술품 등에서 스놉효과가 빈번하게 나타난다. 소비자들의 이런 심리를 간파해 기업들은 리미티드에디션 등을 출시해 마케팅을 벌이기도 한다. 까마귀가 몰리면 백로가 까마귀 떼를 멀리하는 것과 같다고 해서 '백로효과'라고 부르기도 한다.

▷ 생산가능인구

생산가능연령인 15 ~ 64세에 해당하는 인구

 생산가능인구는 경제활동인구와 비경제활동인구로 나뉘는데 경제활동인구는 다시 취업자와 실업자로 나뉘며, 비경제활동인구는 주부나 학생, 구직단념자 등이 해당한다. 단, 생산가능인구에서 현역 군인 및 공익근무요원, 전투경찰, 형이 호가정된 교도소 수감자, 외국인 등은 제외되고 있다. 즉 이들은 비경제활동인구에도 속하지 않는다. 

▷ 경제활동인구

15세 이상의 생산가능인구 중에서 구직활동이 가능한 취업자 및 실업자

 15세 이상 인구 중 조사기간 동안 재화나 용역을 생산하기 위해 노동을 제공할 의사와 능력이 있는 사람을 말한다. 현역 군인, 전투경찰, 기결수는 제외한다. 경제활동인구는 다시 취업자와 실업자로 구분되는데 실업자가 경제활동인구에 포함되는 이유는 조사 시점에서는 일시적인 이유로 직장이 없어 구직활동을 하고 있으나 보통의 상태에서는 취업을 다시 할 것으로 생각되는 인구이기 때문이다. 

 비경제활동인구란 만 15세 이상 총인구 중에서도 취업자도 실업자도 아닌 사람, 즉 일할 능력이 있어도 일할 의사가 없거나 일할 능력이 없는 사람들을 말한다. 이를테면 가사에 종사하는 주부, 학생, 연로자, 종교단체에 참여하고 있는 사람들이 이에 포함된다. 

▷ 소비자물가지수 (CPI : Consumer Price Index)

 일반소비자가 소비생활을 영위하기 위해 구입하는 재화나 서비스의 가격 변동을 종합적으로 측정하기 위해 작성하는 물가지수

 최종소비자 구입 단계에서의 물가 변동을 파악해 일반 가구의 평균적인 생계비나 소비자구매력을 측정하기 위한 특수목적지수라고 할 수 있다. 우리나라의 경우 CPI는 2010년을 100으로 하여 매 월 통계청에서 작성 발표하며 일반소비자 가계 지출 가운데 중요도가 큰 상품과 서비스 등 481개 항목을 조사대상으로 한다.

▷ 완전고용 (Full Employment)

취업의 의지와 능력을 갖추고 있는 자(노동인구)가 모두 고용되는 상태

 취업의 의지와 능력을 갖추고 있는 자 (노동인구)가 모두 고용되는 상태로서 노동의 수요와 공급이 일치하는 상태이다. 자연실업의 경우 산정하는 기준이 어렵기 때문에 완전고용을 산출할 때 이견이 갈리는 편이다. 실업률이 0%인 상태는 실제적으로 어렵기 때문에 실업률이 3~4%정도면 완전고용으로 보는 경향이 있다.

💬 내용 요약

 최근 주택담보대출 금리가 급등락하는 것은 고정금리 산정의 근거가 되는 금융채를 포함한 채권시장 전반의 변동성이 커진 탓이다. 지난해 말부터 기준금리가 인상될 때마다 채권시장과 주담대 금리에 미치는 영향에 촉각을 곤두세우지만, 전문가들은 현재 혼란상은 보다 복합적 요인들이 작용한 결과라고 입을 모은다. 인플레이션 우려를 비롯한 불안 요인들이 당분간 해소될 가능성이 낮기 때문에 주담대 금리가 '복불복'으로 적용되는 현상도 지속될 것으로 보인다.

 실제 수치상으로도 올해 채권시장은 과거 기준금리가 비슷하게 바뀌었던 때보다 변동성이 훨씬 심한 것으로 나타났다. 올 들어 한국은행 금융통화위원회는 두 차례에 걸쳐 기준금리를 0.5%포인트 인상했는데, 마찬가지로 1~4월 중 두 차례 금리 변경이 있었던 2009·2011년에 비해 국고채 금리의 등락이 컸기 때문이다.

 1일 매일경제신문이 한국금융투자협회의 채권시가평가수익률 자료를 분석한 결과, 올해 1~4월 한국 국고채 3년물의 변동성(일별 금리의 표준편차)은 0.352로 나타났다. 이는 금투협이 관련 통계를 작성하기 시작한 2002년 이후 최고 기록이다.

 종전 최대치는 글로벌 금융위기에 대응해 금리가 급락했던 2010년의 0.223이다. 2009년에는 금통위가 기준금리를 한 달 새 1.0%포인트(0.5%포인트씩 두 차례)나 낮췄지만 일별 금리의 표준편차가 0.177에 불과했고, 2011년 수치는 0.137에 그쳤다. 올해 국고채 2년물과 10년물의 변동성도 나란히 2010년 이후 최대치를 기록 중이다.

 공대희 한국은행 채권시장팀장은 "미국의 기준금리 인상 예고와 인플레이션 우려 등으로 불확실성이 확대된 것이 가장 큰 요인"이라며 "미국 기준금리가 0.25%포인트씩 바뀌는 '베이비스텝'이 아닌 한 번에 0.5~0.75%씩 뛰는 '빅스텝' '자이언트스텝'이 거론되며 불안감이 커지는 중"이라고 설명했다.

 김지나 IBK투자증권 선임연구원은 "러시아의 우크라이나 침공 탓에 2월께부터 인플레이션이 고점에 도달했고, 이후로는 안정세에 돌입할 것이란 기대감이 있었다. 그런데 돌연 중국의 코로나19 봉쇄 조치로 공급망 문제가 터지며 인플레 고점이 장기화될 수 있다는 우려가 채권 금리에도 반영됐다"고 분석했다.

 지난 3월 대통령선거를 앞두고 정치권에서 수십조 원의 추가경정예산 편성 공약을 남발했던 것도 채권시장에 큰 충격을 줬다. 윤석열 대통령 당선인은 대선후보 시절 50조원 규모의 추경 편성을 약속했으며, 현재 인수위는 이미 편성된 2022년도 1차 추경 약 17조원을 제외한 33조원 규모의 2차 추경을 검토 중이다.

 이 같은 천문학적 규모의 추경 재원을 조달하려면 적자국채 발행 이외에 마땅한 방법이 없고, 국채 공급이 늘어나면 결국 금리가 상승하게 된다. 오는 6월 전국동시지방선거를 앞두고 정치권이 재차 돈 풀기 경쟁에 돌입하면 추경 규모가 늘어나고 시장 불안은 더욱 커질 수밖에 없다.

 채권시장 불안은 주담대 금리에 즉시 반영된다. 5대 시중은행의 주담대 고정금리 산정방식을 살펴보면 신한·우리은행은 직전 3영업일의 금융채 5년물 금리의 평균을 기준금리로 삼고, NH농협은행은 이보다 하루 앞선 영업일 2~4일 전 3일간 평균치를 활용한다. 하나은행은 직전 영업일 하루의 금융채 금리를 활용한다. 4개 은행은 이 같은 방식으로 금융채 시장 상황을 반영해 매일 주담대 고정금리를 경신한다.

 반면 KB국민은행은 일주일마다 금리가 변경된다. 목요일의 금융채 금리를 바탕으로 금요일에 주담대 고정금리를 산출해 다음주 월요일부터 금요일까지 적용하는 방식이다. KB국민은행 관계자는 "금리를 매일 변경하면 주담대 자금을 조달하는 비용과 대출이자 수익을 연동시킬 수 있다는 장점이 있다. 반면 일주일 단위로 변경할 경우 고객의 불확실성을 줄여준다는 것을 어필해 판매량을 늘릴 수 있는 것이 장점"이라고 설명했다.

 이처럼 주담대 금리가 급격히 변동하면 시장에서는 표면적인 금리 변동 수치 이상의 충격을 받을 것으로 보인다. 신용상 한국금융연구원 선임연구위원은 "아직까지 금리가 높은 편은 아니라는 설명도 일리가 있지만 경제주체들이 수년째 지속된 저금리 기조에 적응돼 있는 상태라는 것을 감안해야 한다"며 "금리가 똑같은 폭으로 오르더라도 지금처럼 저금리 상황에 경제체질이 맞춰져 있다면 더 큰 충격을 받을 수밖에 없다"고 설명했다.

 지난 몇 년 새 주택가격이 급등한 것도 변동폭을 키우는 원인이다. 금리 변동폭이 같더라도 전체 대출액수가 커지면 이자 부담도 늘기 때문이다. KB부동산 리브온의 월간 주택가격동향에 따르면 4월 서울 아파트의 평균 매매가격은 12억7722만원으로 2017년 5월 6억708만원에 비해 두 배 넘게 폭등했다.

 일부 전문가들은 채권시장의 불안이 상반기는 물론 하반기까지 이어질 것으로 보고 있다. 이 경우 주담대 금리의 혼란상도 계속돼 주택 매수자들의 부담이 가중될 것으로 보인다. 신얼 SK증권 연구원은 "여름까지는 미국 통화정책의 영향이 크고, 그 이후에는 물가에 따라 통화정책도 좌우될 것으로 보인다"며 "만약 상반기 통화정책의 효과가 미미해 물가 상승세가 계속된다면 추가적인 통화정책을 예상해 시장금리가 선제적으로 움직일 수 있다"고 예측했다.

💭 생각 정리

 미국 FOMC에서 5월 중 빅스텝(0.5 % 금리 인상)이 기정사실화 되어 있으며, 금리를 0.75% 인상하는 자이언트 스텝의 가능성도 없다고 할 수 없는 상황이다. 그에 따라 한국은행도 기준금리를 인상하고 있다. 또한 우크라이나와 러시아의 전쟁으로 인한 공급망 문제로 인한 물가상승이 발생하고 있다. 또한 중국의 제로코로나 정책으로 상하이를 포함한 여러 도시의 봉쇄가 이어지는 가운데 추가적인 공급망 문제가 발생할 것이라는 우려로 인해 시장이 불안정한 상황이다. 이러한 복합적인 요소들에 의해 금리 변동성은 최고치를 경신하고 있는 상황이다. 

 시중은행마다 주택담보대출 금리를 산정하는 기준과 방법에 차이가 있기 때문에 은행별로 날짜별로 주담대 금리는 다르다. 예를 들자면 신한은행은 직전 3영업일의 금융채 5년물 금리의 평균을 기준금리로 삼고, 국민은행은 목요일의 금융채 금리를 바탕으로 금요일에 주담대 고정금리를 산출해 다음 주 1주일간 적용한다. 같은 대출을 받더라도 여러 은행에서 비교해보고 따져보고 대출을 받아야 하는 이유이다. 

 또한 한국은행의 기준금리는 5월 2일 기준 1.50 % 이다. 하지만 주담대 대출 금리는 4%를 넘는 상황이다. 이유는 주담대 금리는 COFIX 금리에 가산금리를 합한 수치이기 때문이다. COFIX란 쉽게 말해 시중은행들이 한국은행에서 돈을 빌려오는 금리를 의미한다고 생각하면 될 것이다. 주담대 금리를 결정하기 위한 가산금리 또한 은행별로 책정 기준이 다르기 때문에 말이 많은 것이 사실이다. 하지만 은행 또한 기업이기 때문에 국가에서도 가산금리 자체를 낮은지 높은지를 두고 문제삼긴 어렵다고 한다. 하지만 금리 인하 시기에 가산금리를 인상하였는데 금리 인상 시기에는 그에 따라 낮아져야 된다고 생각된다. 즉 국가에서 개입하여 상한폭을 정해 은행별로 큰 차이가 나지 않도록 설정함이 바람직하다고 생각된다.

📌 용어 정리  

• 코픽스 (COFIX : Cost Of Fund Index)

 은행 대출금리의 기준이 되는 자금조달비용지수, 국민·신한·우리·하나·농협·기업·제일·씨티 등 8개 은행이 시장에서 조달하는 정기 예·적금, 상호부금, 주택부금, 금융채, 양도성예금증서(CD) 등 8개 수신상품 자금의 평균 비용을 가중 평균해 산출한다.

• 주택담보대출 비율

 은행에서 주택을 담보로 하여 돈을 빌려줄 때 대출 가능 한도를 나타내는 비율. 대체로 기준 시가가 아닌 시가의 일정 비율로 정한다.

[출처]

https://n.news.naver.com/article/009/0004957789?cds=news_media_pc 

https://www.mk.co.kr/dic/

Time is a cruel thief to rob us of our former selves.
We lose as much to life as we do to death.

▷ 자발적 실업 (Voluntary unemployment)

일할 의사와 능력은 있으나 임금 수준이 너무 낮다고 생각하여 일하지 않는 상태

 일할 의사와 능력은 있으나 임금 수준이 너무 낮다고 생각하여 일하지 않는 상태, 직업을 바꾸는 과정에서 일시적으로 실업 상태에 있거나 보다 나은 일자리를 찾으면서 당분간 실업의 상태에 있는 것이 자발적 실업이다.

▷ 마찰적 실업 (Frictional Unemployment)

노동력의 수요와 공급이 일시적으로 불균형을 이루어 발생하는 실업

 노동력의 수요와 공급이 일시적으로 불균형을 이루어 발생하는 실업. 취업자가 좀 더 자신에게 잘 맞는 직정을 찾기 위해 스스로 직업을 포기함으로서 발생하는 실업을 말한다. 탐색적 실업이라고도 하며, 다른 종류의 실업과 달리 자발적으로 실업 상태를 선택했다는 점에서 차이가 있다. 경기 호황이나 완전고용상태에서도 발생하는 실업으로. 구직자와 구인 중인 기업 간의 매칭을 원활하게 도움으로써 마찰적 실업 인구를 감소시킬 수 있다.

▷ 경기적 실업 (Cyclical unemployment)

경기침체로 인한 구조조정의 결과로 발생한 실업

 경기변동에 따라 생기는 실업 형태로 대부분 경기 후퇴 기간에 발생한다. 실업은 그 원인에 따라 마찰적 실업, 경기적 실업, 구조적 실업, 계절적 실업 등으로 나눌 수 있다. 그 중에서 경기적 실업은 경기침체 현상에서 생기는 실업이다. 경제 상황이 안좋아지면서 발생하는 실업이므로, 장기화되는 경우가 많다. 경기 변동이 다시 순환하며 호황이 되면 노동에 대한 수요가 증가하므로 경기적 실업이 해결될 수 있다. 경기적 실업은 비자발적인 실업이다. 비자발적 실업은 개인적, 사회적 충격이 자발적 실업인 마찰적 실업보다 크기 때문에 정부의 실업 관련 대책은 비자발적 실업을 해소하기 위해 시행되는 경우가 많다. 

▷ 계절적 실업 (Seasonal Unemployment)

특정 계절에 일자리가 없어지는 현상

 소비자 습관의 계절적 특성이나 기후변화와 관련한 생산변수에 기인하여 노동수요가 감소함으로써 초래되는 실업을 말한다. 계절적 실업의 대표적인 경우는 농업에서 찾아볼 수 있다. 농업에서는 일이 많은 봄에서부터 가을까지 일시적인 노동에 대한 초과수요가 존재했다가 일이 없는 겨울철에는 대량 실업이 발생하게 된다.

▷ 구조적 실업 (Structural Unemployment)

산업 구조의 변화에 따라 사양 산업에서 발생한 실업

 산어버 구조가 변하고 기술 혁신이 이루어짐에 따라 발생하는 만성적이고 장기적인 실업으로 경기 파동으로 인해 발생하는 일시적인 실업이 아니라, 자본주의 경제구조의 특수성 및 모순에 의해 필연적으로 나타나는 실업이다. 실업자의 규모가 방대하고 반영구적이므로 대량적 실업, 만성적 실업이다. 케인즈적 실업이라고도 한다.

▷ 잠재적 실업 (Latent Unemployment)

겉으로는 직업을 갖고 있으나 실질적으로는 실업 상태에 있는 것

 정상적인 직업을 갖지 못하고 소득이 낮은 임시적인 직업에 있는 상태를 말한다. 표면적으로는 취업중이지만 생계유지를 위해 잠시 만족스럽지 않은 직업에 종사하며 계속 구직에 힘쓰는 상태이다. 형식적으로는 취업 중이기 때문에 실업 통계에 실업으로 기록되지 않아 위장실업이라고도 한다. 더 나은 곳으로의 이직을 생각하지만 당장의 생계유지 때문에 저소득 저생산의 직업에 종사하는 상태를 말한다.

▷ 이자율 평가설 (IRPT : Interest Rate Parity Theory)

금리평가설, 두 국가 간의 환율은 두 국가 간의 이자율 차이에 의해서 결정된다.

 금융시장에서의 일물일가법칙, 즉 완전한 금융시장을 가정할 때 동일한 가격(금리)을 가지게 된다는 것을 주장하는 이론이다. 만일 동일한 금융상품에 대해 국가 간의 가격이 서로 다르다면 재정거래(매매차익을 얻는 거래)가 일어날 것이며, 그 결과 금융상품의 가격과 환율이 변동되어 궁극적으로 재정이익이 발생하지 않는 균형상태를 이루게 될 것이다.

▷ 경상수지

 국가 간 상품 및 서비스의 수출입, 자본 노동 등 생산요소의 이동에 따른 대가의 수입과 지급을 종합적으로 나타낸 것

 국제수지(BOP : Balance Of Payment) 의 주요 구성요소 중 하나로서, 외국과 물건(재화)이나 서비스(용역)를 팔고 산 결과를 종합한 것을 말한다. 경상수지는 다시 상품수지(무역수지), 서비스수지, 소득수지, 경상이전수지 등으로 구분된다.

▷ 이전지출 (Transfer Payments)

정부의 이전지출은 생산활동과 무관한 사람에게 반대급부 없이 지급하는 것

 생산활동과 무관하게 아무런 대가 없이 지급하는 소득의 이전, 실업수당, 재해보상금, 기부금 등이 이에 해당한다. 정부의 이전지출은 실업수당이나 재해보상금, 사회보장기부금과 같이 정부가 당기의 생산활동과 무관한 사람에게 반대급부 없이 지급하는 것이다. 이는 지출국민소득을 계산할 때 정부소비지출에 포함되지 않는다.

▷ M커브 (M Curve)

여성들의 경제활동참여율 곡선

 우리나라 여성들은 가장 활발히 일해야 할 20~30대에 육아부담 때문에 계속적인 사회활동을 포기하고 가정에 머무르는 경우가 많다. 여성 인력 선진국인 캐나다나 스웨덴은 나이대별 경제참여율이 U자를 뒤집어 놓은 형태를 보이고 있는 반면 우리나라 여성들은 20~30대 유난히 경제활동 참가율이 현저히 떨어지는 M자 모양을 나타내고 있어 이 시기에 심각한 노동시장의 단절을 겪고 있다. 자녀 양육 시기 이후 다시 노동시장에 참여하려는 현상이 M자 형태를 나타내고 있어 M커브라고 부른다. 

▷ 임금의 하방경직성

한번 오른 임금은 경제여건이 변하여도 떨어지지 않고 그 수준을 유지하려는 현상

 한 번 오른 임금은 경제여건이 변하더라도 떨어지지 않고 그 수준을 유지하려고 하는데 이는 노동의 생산성을 저하시키고 기업의 채산성 악화를 가져옴으로써 신규채용을 막아 실업자를 양산하게 된다. 임금의 하방경직성이 나타나는 원인으로는 ①물가가 떨어졌을 때에도 명목임금의 하락에 저항하는 노동자들의 화폐환상, ② 노동자와 사용자 간의 장기근로계약, ③강력한 노동조합의 존재, ④최저임금제의 실시, ⑤대기업의 효율성 임금 정책에 따른 고임금 지급 등을 들 수 있다.