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ticker: "KRCGAP"
title: "대한민국 신용/GDP 갭"
unit: "pp"
frequency: "분기별"
source: "Borio and Lowe (2002); Drehmann, Borio, Gambacorta, Jiménez, and Trucharte (2010); Bank for International Settlements (2016)"
release: "분기별 산출"
category: "신용·금융순환"
country: "KR"
language: "ko"
canonical: "https://kred.dev/ko/series/KRCGAP"
license: "https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"
latest_value: -8.00
latest_date: "2025-12-31"
first_date: "1972-09-30"
observations_total: 214
observations_shown: 120
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# 대한민국 신용/GDP 갭

## 개요

민간 신용이 GDP 대비 장기 추세에서 벗어난 정도를 재는 금융순환 지표로, 과도한 신용 팽창과 금융 불균형을 조기에 경고합니다.

## 주요 수치

|  | 값 | 날짜 |
|---|---|---|
| 최신값 | -8.00 | 2025-12-31 |
| 직전 대비 | -1.54 | 2025-09-30 |
| 1년 전 대비 | -3.12 | 2024-12-31 |
| 수록 기간 내 최고 | 15.63 | 2021-03-31 |
| 수록 기간 내 최저 | -20.99 | 2004-12-31 |
| 수록 기간 | 1972-09-30 – 2025-12-31 |  |
| 관측치 수 | 214 |  |

## 최근 관측치

| 날짜 | 값 | 변화 |
|---|---|---|
| 1996-03-31 | 0.47 | +0.33 |
| 1996-06-30 | 1.91 | +1.44 |
| 1996-09-30 | 4.97 | +3.06 |
| 1996-12-31 | 4.46 | -0.51 |
| 1997-03-31 | 8.12 | +3.67 |
| 1997-06-30 | 7.51 | -0.61 |
| 1997-09-30 | 7.77 | +0.26 |
| 1997-12-31 | 12.73 | +4.96 |
| 1998-03-31 | 9.74 | -2.99 |
| 1998-06-30 | 7.85 | -1.89 |
| 1998-09-30 | 10.02 | +2.17 |
| 1998-12-31 | 5.34 | -4.68 |
| 1999-03-31 | 9.14 | +3.79 |
| 1999-06-30 | 0.33 | -8.81 |
| 1999-09-30 | -4.13 | -4.45 |
| 1999-12-31 | -12.68 | -8.55 |
| 2000-03-31 | -13.18 | -0.50 |
| 2000-06-30 | -16.38 | -3.20 |
| 2000-09-30 | -16.63 | -0.25 |
| 2000-12-31 | -19.21 | -2.58 |
| 2001-03-31 | -18.21 | +1.00 |
| 2001-06-30 | -18.47 | -0.26 |
| 2001-09-30 | -16.42 | +2.05 |
| 2001-12-31 | -17.48 | -1.06 |
| 2002-03-31 | -14.77 | +2.71 |
| 2002-06-30 | -12.75 | +2.02 |
| 2002-09-30 | -11.39 | +1.36 |
| 2002-12-31 | -11.50 | -0.11 |
| 2003-03-31 | -11.59 | -0.09 |
| 2003-06-30 | -12.51 | -0.92 |
| 2003-09-30 | -13.36 | -0.85 |
| 2003-12-31 | -14.43 | -1.07 |
| 2004-03-31 | -15.98 | -1.55 |
| 2004-06-30 | -18.08 | -2.10 |
| 2004-09-30 | -18.81 | -0.73 |
| 2004-12-31 | -20.99 | -2.18 |
| 2005-03-31 | -20.94 | +0.05 |
| 2005-06-30 | -18.77 | +2.16 |
| 2005-09-30 | -18.02 | +0.75 |
| 2005-12-31 | -16.72 | +1.30 |
| 2006-03-31 | -15.27 | +1.45 |
| 2006-06-30 | -11.51 | +3.76 |
| 2006-09-30 | -8.70 | +2.81 |
| 2006-12-31 | -5.46 | +3.24 |
| 2007-03-31 | -3.72 | +1.75 |
| 2007-06-30 | -2.34 | +1.37 |
| 2007-09-30 | -1.70 | +0.64 |
| 2007-12-31 | -0.72 | +0.99 |
| 2008-03-31 | 2.20 | +2.92 |
| 2008-06-30 | 5.14 | +2.94 |
| 2008-09-30 | 7.44 | +2.30 |
| 2008-12-31 | 9.99 | +2.54 |
| 2009-03-31 | 11.15 | +1.16 |
| 2009-06-30 | 12.41 | +1.27 |
| 2009-09-30 | 12.37 | -0.05 |
| 2009-12-31 | 10.69 | -1.67 |
| 2010-03-31 | 7.77 | -2.92 |
| 2010-06-30 | 6.42 | -1.36 |
| 2010-09-30 | 4.94 | -1.48 |
| 2010-12-31 | 2.68 | -2.26 |
| 2011-03-31 | 2.34 | -0.34 |
| 2011-06-30 | 2.77 | +0.43 |
| 2011-09-30 | 4.59 | +1.82 |
| 2011-12-31 | 3.75 | -0.84 |
| 2012-03-31 | 3.42 | -0.33 |
| 2012-06-30 | 3.77 | +0.35 |
| 2012-09-30 | 4.47 | +0.70 |
| 2012-12-31 | 2.86 | -1.61 |
| 2013-03-31 | 3.97 | +1.12 |
| 2013-06-30 | 3.32 | -0.65 |
| 2013-09-30 | 2.23 | -1.09 |
| 2013-12-31 | 0.63 | -1.60 |
| 2014-03-31 | 0.24 | -0.38 |
| 2014-06-30 | -0.21 | -0.46 |
| 2014-09-30 | 1.06 | +1.27 |
| 2014-12-31 | 1.12 | +0.06 |
| 2015-03-31 | 0.42 | -0.70 |
| 2015-06-30 | -0.14 | -0.56 |
| 2015-09-30 | 0.27 | +0.41 |
| 2015-12-31 | -0.19 | -0.46 |
| 2016-03-31 | -1.01 | -0.81 |
| 2016-06-30 | -1.21 | -0.20 |
| 2016-09-30 | -1.77 | -0.57 |
| 2016-12-31 | -1.83 | -0.06 |
| 2017-03-31 | -2.93 | -1.09 |
| 2017-06-30 | -2.07 | +0.86 |
| 2017-09-30 | -2.67 | -0.60 |
| 2017-12-31 | -3.42 | -0.75 |
| 2018-03-31 | -2.99 | +0.43 |
| 2018-06-30 | -2.40 | +0.60 |
| 2018-09-30 | -1.07 | +1.33 |
| 2018-12-31 | -0.57 | +0.50 |
| 2019-03-31 | 0.09 | +0.66 |
| 2019-06-30 | 1.94 | +1.85 |
| 2019-09-30 | 3.41 | +1.47 |
| 2019-12-31 | 4.60 | +1.19 |
| 2020-03-31 | 7.04 | +2.44 |
| 2020-06-30 | 11.23 | +4.19 |
| 2020-09-30 | 14.04 | +2.81 |
| 2020-12-31 | 15.06 | +1.03 |
| 2021-03-31 | 15.63 | +0.57 |
| 2021-06-30 | 15.39 | -0.24 |
| 2021-09-30 | 15.04 | -0.35 |
| 2021-12-31 | 13.93 | -1.11 |
| 2022-03-31 | 11.82 | -2.11 |
| 2022-06-30 | 11.80 | -0.03 |
| 2022-09-30 | 12.32 | +0.52 |
| 2022-12-31 | 11.57 | -0.75 |
| 2023-03-31 | 9.61 | -1.96 |
| 2023-06-30 | 8.12 | -1.49 |
| 2023-09-30 | 7.27 | -0.85 |
| 2023-12-31 | 3.52 | -3.75 |
| 2024-03-31 | 0.17 | -3.36 |
| 2024-06-30 | -1.97 | -2.14 |
| 2024-09-30 | -3.32 | -1.35 |
| 2024-12-31 | -4.88 | -1.56 |
| 2025-03-31 | -4.93 | -0.05 |
| 2025-06-30 | -5.72 | -0.79 |
| 2025-09-30 | -6.46 | -0.74 |
| 2025-12-31 | -8.00 | -1.54 |

## 정의

신용/GDP 갭은 한 나라 민간 비금융부문의 총신용을 GDP로 나눈 비율이 자신의 장기 추세에서 얼마나 벗어나 있는지를 GDP의 퍼센트 포인트로 측정한 값이다. 관심 대상은 비율의 수준이 아니라 추세 대비 편차이며, 시점 $t$의 신용/GDP 비율 $r_t$에서 같은 시점의 장기 추세 $\text{trend}_t$를 뺀 값으로 정의된다:

$$\text{gap}_t = r_t - \text{trend}_t$$

이 갭은 Borio and Lowe (2002)가 제안하고 Basel III가 경기대응완충자본(CCyB)의 기준지표로 채택한 금융순환 지표이다.

입력은 BIS가 공표하는 한국 민간 비금융부문 총신용/GDP 비율(구조변화 보정, GDP의 % 단위)이다. 본 시리즈는 이 공표 비율을 그대로 사용하고 신용 잔액과 GDP에서 따로 재구성하지 않으며, 그 결과 BIS가 별도로 산출·공표하는 한국 신용/GDP 갭과 공통 표본에서 베이시스 포인트 단위까지 일치한다. BIS 공표 갭은 국가별 단일 절차로 산출되므로 각국 감독당국이 정의·운용하는 CCyB 산정용 갭과 다를 수 있고, 본 시리즈는 BIS 정의를 따른다.

갭이 크게 양이면 신용이 추세를 상회하며 팽창하는 국면을, 크게 음이면 신용이 추세를 하회하는 수축·디레버리지 국면을 가리킨다.

## 산출방법

민간 비금융부문 총신용/GDP 비율에 일방(확장 윈도우 재귀) Hodrick–Prescott 필터를 적용하는 4단계로 산출한다.

**(1) 입력.** 민간 비금융부문 총신용/GDP 비율 $r_t$를 변환 없이 그대로 입력으로 사용한다. 이 비율은 GDP의 4분기 합으로 나누어 GDP 계절성을 제거하고 신용을 분기말 잔액으로 측정하므로, 계절조정 등 별도의 전처리를 적용하지 않는다.

**(2) 일방 HP 추세.** 매 분기 $t$마다 표본 $r_1, \ldots, r_t$에 표준 양방 HP 필터($\lambda=400{,}000$)를 적용하고 그 끝 시점의 추세값만을 보존하여 $\text{trend}_t$로 채택한다. $\lambda=400{,}000$은 분기 자료에 대한 Basel 표준이며, Drehmann et al. (2010)과 BIS (2016)의 9월호 통계 개선 노트가 이를 명시한다.

**(3) 갭 산출.** 채택한 추세로부터 갭을 산출한다:

$$\text{gap}_t = r_t - \text{trend}_t,$$

단위는 GDP의 퍼센트 포인트이다. 번인은 40 분기(약 10 년)이며, 그 이전 분기는 갭과 추세를 모두 결측으로 둔다. 입력 신용/GDP 비율이 1962년 4분기부터 시작하므로 갭은 1972년 4분기부터 산출된다.

**(4) 실시간 재추정.** 일방 필터의 핵심 성질은 시점 $t$의 추세값이 $t$까지의 자료만으로 결정되어 사후에 추세 자체에서 비롯한 개정이 발생하지 않는다는 점이다. 시리즈를 매 분기 재추정할 때 과거 시점의 추세와 갭이 변하는 것은 오로지 BIS 입력 비율의 개정에 기인한다. BIS가 신용 잔액 구조변화 보정과 GDP 기준연도 변경에 따라 입력 비율을 주기적으로 개정하므로, 본 모듈은 매 파이프라인 실행마다 전체 표본을 재계산해 DB 테이블 전체를 교체한다.

## 경제학에서의 응용

신용/GDP 갭은 금융순환의 단순하면서도 강력한 요약 통계이다. Borio and Lowe (2002)는 신용 팽창이 자산 가격 상승과 동행하면서 추세에서 크게 벗어났을 때 향후 5년 이내 금융위기 발생 가능성이 통계적으로 유의하게 상승함을 보였고, Drehmann et al. (2010)은 신용/GDP 갭이 다른 어떤 단일 지표보다 위기 예측력에서 우월함을 표본 외 패널 분석으로 확인했다. 본 지표의 가치는 정확한 위기 시점 예측이 아니라, 신용 팽창이 추세를 크게 상회하며 누적되는 국면이 길어질수록 시스템적 위험이 비선형적으로 축적된다는 사실을 한 줄로 요약해 보여준다는 데에 있다.

역사적으로 신용 붐은 금융위기의 신뢰할 만한 선행 신호이자 더 깊고 긴 침체의 전조이다. Schularick and Taylor (2012)는 장기 국가간 자료에서 신용 붐이 금융위기의 가장 신뢰할 만한 단일 선행 지표임을 기록했고, Jordà, Schularick, and Taylor (2013)는 신용 붐이 선행한 침체가 보통의 수축보다 체계적으로 더 깊고 더 길다는 사실을 보였다. Aikman, Haldane, and Nelson (2015)은 이 국가간 증거를 거시건전성 틀로 옮겨, 금리 정책만으로 신용 사이클을 좇기보다 사이클에 대비해 완충을 쌓는 것이 깊은 꼬리에 대한 가장 값싼 보험이라고 주장한다. KRCGAP은 Drehmann et al. (2010)이 형식화한 Basel III 경기대응완충자본 기준 지표의 한국 사례로서 이 문헌에 진입한다.

한국에 적용하면 갭은 주요 위기 국면마다 뚜렷한 양의 영역에 진입했다. 1997년 외환위기 이전 양의 영역으로 빠르게 진입했고, 2008년 글로벌 금융위기를 거치며 다시 큰 양의 값을 기록했으며, 2020년 코로나 국면의 가계·기업 부채 급증기에도 두드러진 양의 영역에 들어섰다. 2022년 10월 강원 레고랜드 PF 부도가 촉발한 단기 신용 시장 스트레스는 한국은행 금융안정보고서가 정성적으로 기록한 사건으로, 본 사이클의 하강 국면에 위치한다. 직전 분기 갭은 다시 음의 영역으로 내려와 있다. 이는 한국 경제가 디레버리지 국면에 있음을 의미하는데, KRCGAP이 사용하는 BIS 민간 비금융부문 총신용/GDP 비율(가계, 비금융 법인, 가계봉사 비영리단체의 BIS 통합 기준)은 BIS Total Credit Statistics 기준으로 여전히 GDP의 200 % 부근에 머물지만 신용 증가율이 추세에 미치지 못하는 상태이다.

신용/GDP 갭을 읽을 때 해석상 유의점은 두 가지이다. 첫째, 본 지표는 수준이 아니라 추세 대비 편차를 측정하므로 한국처럼 신용/GDP 비율 수준이 구조적으로 높은 경제에서도 갭은 음의 값을 가질 수 있다. 둘째, 일방 HP 추세는 표본이 길어질수록 점차 적응한다. 장기간 양의 갭이 지속되면 추세 자체가 끌려 올라가 갭이 작아 보이는 효과가 있으며, 이 적응을 Drehmann et al. (2010)이 명시적으로 다룬다. Hamilton (2018)은 HP 필터 적용 전반에 대해 더 일반적인 비판을 제기하며, 필터의 양단과 추세 정의가 자의적이고 결과 사이클이 필터 자체의 인공물일 수 있다고 지적한다. $\lambda = 400{,}000$과 재귀적 일방 적용이라는 Basel 관습은 주기적 빈도와 룩어헤드 두 우려를 동시에 다루는 정책 선택이지만, HP 필터 비판 자체는 여전히 열린 문제로 남는다.

BIS 표준 갭과 각국 감독당국의 국내 게이지는 신용 정의와 추세 산출 방식에서 다를 수 있다. Drehmann and Tsatsaronis (2014)는 각국 감독당국이 신용 정의의 범위(가계, 비금융 법인, 비영리단체의 어느 부분을 포함할지)와 추세 산출 방식에서 BIS 표준과 다른 국내 CCyB 운용용 게이지를 구성할 수 있고 또 실제로 그렇게 함을 기록하며, Basel III 본문은 BIS 갭 독해가 기계적 트리거가 아니라 감독 판단의 출발점이라는 점을 명시한다. 본 KRCGAP 시리즈는 BIS 정의를 따르고, 한국은행과 금융위원회의 국내 감독용 게이지를 대체하지 않으며 그것과 나란히 읽힌다.

## 금융시장에서의 응용

본 지표는 한국은행과 금융위원회가 CCyB 부과 여부를 검토할 때 참고하는 1차 변수이며, 채권시장과 은행권 자본관리 측면에서도 자연스러운 모니터링 대상이 된다. Basel Committee on Banking Supervision (2010) 체계에서 갭이 2 % 포인트를 넘어 양의 영역에서 누적되는 국면은 금융기관의 위험가중자산 증가와 함께 신용여건이 완화되고 있다는 신호로 읽히고, 10 % 포인트 부근으로 진입하면 Basel III 가이드라인상 CCyB가 최대치(통상 위험가중자산의 2.5 %)에 도달할 정도의 신용 팽창이 진행 중임을 의미한다. 거꾸로 갭이 음으로 큰 폭을 보일 때는 신용 사이클이 수축 국면에 있고 거시건전성 도구가 완화 방향으로 작동할 여지가 있음을 시사한다.

BIS 공표값과 정확히 일치한다는 점은 대외 정책 소통에서 운용상 중요한 함의를 가진다. 국제기구와 해외 투자자가 한국의 금융순환 위치를 평가할 때 사용하는 바로 그 BIS 수치를 동일하게 활용할 수 있으며, BIS (2016) 통계 개선 노트가 그들이 읽는 정의의 표준 출처가 된다. 한국은행이 별도로 정의·공표하는 국내 CCyB 운용용 갭은 입력 신용 정의(가계·기업·비영리 등의 범위)와 추세 산출 방식이 달라 본 시리즈와 수준이 다르게 나타나는 시기가 있다(Drehmann and Tsatsaronis 2014). 본 시리즈가 BIS 정의를 따른다는 점은 운용 시 그대로 인정해야 한다.

채권 및 신용 운용 측면에서 본 게이지는 한국 회사채와 은행 자금 스프레드의 주기적 신용 포지셔닝 위에 얹는 저빈도 오버레이로 읽힌다. 양의 갭이 지속되는 국면은 Schularick and Taylor (2012)의 증거에 비추어 국채 및 금융기관 신용에 대한 깊은 꼬리 위험이 상승하는 국면으로 읽히고, 음의 갭이 크게 나타나는 국면은 역사적으로 경기 민감 신용 배분의 더 나은 진입 시점이었던 신용 사이클 국면을 가리킨다. 2022년 레고랜드 PF 사건은 갭이 안정적으로 보이는 시기에도 단기 자금 시장이 스트레스를 전이할 수 있다는 점을 환기한다. 그러므로 KRCGAP은 더 높은 빈도의 스트레스 채널(KRFCI, KRCP, KRSAHM, KRADS) 위에 얹히는 구조적 신용 사이클 앵커로 대시보드에 자리한다.

파이프라인은 매 분기 BIS 공표 직후 전체 표본을 재추정하므로 과거 시점의 추세와 갭이 BIS 입력 비율의 개정에 따라 갱신된다. 일방 HP 필터 자체에서 비롯한 추세 개정은 없으며, 이 점이 Hamilton (2018)이 비판하는 양방 HP 필터 대비 일방 필터의 운용상 강점이다. 따라서 본 지표는 거시건전성 정책의 실시간 의사결정 시계에 적합한 실시간 지표로 그대로 사용할 수 있다. 거시건전성 완충이 깊은 꼬리에 대한 가장 값싼 보험이라는 Aikman, Haldane, and Nelson (2015)의 구성이 KRCGAP을 더 높은 빈도의 스트레스 채널 옆에 함께 두는 이유이며, 그 채널을 대체하지 않는다.

## 통계적 검정

KRCGAP은 평활 계수를 400000으로 둔 일방 Hodrick and Prescott (1997) 신용/GDP 갭으로, 각 분기까지 이용 가능한 자료만으로 재귀적으로 산출되므로 관측된 수준이 아니라 적분 차수가 자료에서 추정되지 않고 필터로 결정되는 구성상 정상 대상이며, Borio and Lowe (2002)와 Drehmann and Juselius (2012)가 조기경보에 사용한 신용순환 갭과 동일하다. 증강 디키-풀러, Phillips and Perron (1988), KPSS (Kwiatkowski et al. 1992) 단위근 검정군은 Elliott, Rothenberg, and Stock (1996)의 DF-GLS 검정 및 Ng and Perron (2001)의 보정과 함께 의도적으로 수행하지 않았는데, 표류 없는 임의보행의 HP 순환은 다수의 반복에서 Dickey and Fuller (1979) 검정에서 정상으로 판정되므로 기각은 평균 회귀를 발견하는 것이 아니라 필터를 확인하는 데 그치기 때문이다(Hamilton 2018; Hodrick and Prescott 1997).

정상 대상으로서 갭은 지속성과 진폭으로 요약된다. 갭의 1차 자기회귀 계수는 1972-09-30부터 2025-09-30까지 분기별 213개 관측치에서 0.977이며, 이는 약 29.4분기의 반감기를 함의하는데, 이 값은 구성된 갭의 기술적 속성으로 보고될 뿐 적분 차수로 보고되지 않으며 Andrews (1993)의 단위 근방 소표본 하향 편의를 감안해 읽어야 하고, 이는 Ljung and Box (1978)와 같은 수준 포트맨토가 자료생성과정이 아니라 필터 이득을 읽기 때문이다. 갭의 표준편차는 9.01%포인트이며 −20.99%포인트에서 15.63%포인트에 걸친다.

Bai and Perron (1998, 2003)의 다중 구조변화 절차는 갭이 I(1) 수준이 아니라 구성상 정상이기에 바로 타당하며, 평균에서 네 개의 변화점을 1980-06-30, 1988-03-31, 1999-09-30, 2007-06-30에 위치시킨다. 갭은 각 분기의 일방 추세가 그 분기까지 이용 가능한 자료만 사용하므로 구성상 비수정적이며, 세 개의 확정 분기 빈티지에 걸친 실험에서 고정된 과거 분기의 갭이 빈티지 간 동일하여 수정폭이 0.0000%포인트이고, 따라서 판독값은 종점 불확실성 단서를 지니지 않는다(Orphanides and van Norden 2002).

## 자주 묻는 질문

### 신용/GDP 갭이란 무엇입니까?

민간 비금융부문 총신용을 GDP로 나눈 비율이 자체 장기 추세에서 얼마나 벗어났는지를 GDP 대비 퍼센트 포인트로 나타냅니다. 관심 대상은 비율의 수준이 아니라 추세 대비 편차입니다.

### 신용/GDP 갭의 추세는 왜 단측으로 추정합니까?

양측 필터는 미래 관측까지 사용하므로, 사후적으로 보면 과거의 신호가 실시간에 그랬던 것보다 훨씬 뚜렷해 보이게 만듭니다. 단측 추정은 각 시점에서 실제로 알 수 있었던 정보만 쓰므로 그 왜곡을 배제합니다.

### 신용/GDP 갭이 크면 조정이 임박한 것입니까?

아닙니다. 신용이 자체 역사에 견주어 산출보다 빠르게 늘었다는 서술적 불균형 지표이며, 조정 시점이나 발생 여부에 대한 진술을 담고 있지 않습니다.