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ticker: "KREARPR"
title: "대한민국 사전적 실질 기준금리"
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frequency: "주별"
source: "Fisher (1930); Stock and Watson (2007)"
release: "주별 산출"
category: "실질·정책금리"
country: "KR"
language: "ko"
canonical: "https://kred.dev/ko/series/KREARPR"
license: "https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"
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# 대한민국 사전적 실질 기준금리

## 개요

기준금리에서 기대인플레이션을 뺀 값으로, 금리 결정 시점에 예상되는 실질 정책 강도를 나타냅니다.

## 주요 수치

|  | 값 | 날짜 |
|---|---|---|
| 최신값 | 0.27 | 2026-08-31 |
| 직전 대비 | -0.11 | 2026-07-31 |
| 1년 전 대비 | -0.66 | 2025-08-31 |
| 수록 기간 내 최고 | 2.49 | 2007-09-30 |
| 수록 기간 내 최저 | -1.95 | 2009-02-28 |
| 수록 기간 | 2001-08-31 – 2026-08-31 |  |
| 관측치 수 | 301 |  |

## 최근 관측치

| 날짜 | 값 | 변화 |
|---|---|---|
| 2016-09-30 | -0.53 | -0.05 |
| 2016-10-31 | -0.45 | +0.08 |
| 2016-11-30 | -0.35 | +0.10 |
| 2016-12-31 | -0.30 | +0.05 |
| 2017-01-31 | -0.39 | -0.09 |
| 2017-02-28 | -0.38 | +0.01 |
| 2017-03-31 | -0.31 | +0.07 |
| 2017-04-30 | -0.25 | +0.06 |
| 2017-05-31 | -0.19 | +0.06 |
| 2017-06-30 | -0.16 | +0.02 |
| 2017-07-31 | -0.14 | +0.02 |
| 2017-08-31 | -0.14 | +0.01 |
| 2017-09-30 | -0.11 | +0.03 |
| 2017-10-31 | -0.15 | -0.04 |
| 2017-11-30 | 0.21 | +0.36 |
| 2017-12-31 | 0.26 | +0.05 |
| 2018-01-31 | 0.38 | +0.12 |
| 2018-02-28 | 0.34 | -0.04 |
| 2018-03-31 | 0.26 | -0.09 |
| 2018-04-30 | 0.21 | -0.05 |
| 2018-05-31 | 0.23 | +0.03 |
| 2018-06-30 | 0.32 | +0.08 |
| 2018-07-31 | 0.43 | +0.12 |
| 2018-08-31 | 0.44 | 0.00 |
| 2018-09-30 | 0.45 | +0.02 |
| 2018-10-31 | 0.47 | +0.02 |
| 2018-11-30 | 0.68 | +0.21 |
| 2018-12-31 | 0.74 | +0.06 |
| 2019-01-31 | 0.78 | +0.04 |
| 2019-02-28 | 0.81 | +0.03 |
| 2019-03-31 | 0.98 | +0.17 |
| 2019-04-30 | 1.09 | +0.11 |
| 2019-05-31 | 1.14 | +0.05 |
| 2019-06-30 | 1.11 | -0.03 |
| 2019-07-31 | 0.78 | -0.33 |
| 2019-08-31 | 0.84 | +0.05 |
| 2019-09-30 | 1.02 | +0.18 |
| 2019-10-31 | 0.77 | -0.25 |
| 2019-11-30 | 0.81 | +0.04 |
| 2019-12-31 | 0.79 | -0.03 |
| 2020-01-31 | 0.80 | +0.02 |
| 2020-02-29 | 0.96 | +0.16 |
| 2020-03-31 | 0.59 | -0.37 |
| 2020-04-30 | 0.66 | +0.07 |
| 2020-05-31 | 0.37 | -0.30 |
| 2020-06-30 | 0.28 | -0.09 |
| 2020-07-31 | 0.27 | -0.02 |
| 2020-08-31 | 0.21 | -0.05 |
| 2020-09-30 | 0.13 | -0.08 |
| 2020-10-31 | 0.53 | +0.40 |
| 2020-11-30 | 0.10 | -0.43 |
| 2020-12-31 | 0.01 | -0.09 |
| 2021-01-31 | -0.06 | -0.07 |
| 2021-02-28 | -0.09 | -0.04 |
| 2021-03-31 | -0.38 | -0.29 |
| 2021-04-30 | -0.52 | -0.13 |
| 2021-05-31 | -0.54 | -0.02 |
| 2021-06-30 | -0.54 | 0.00 |
| 2021-07-31 | -0.64 | -0.10 |
| 2021-08-31 | -0.48 | +0.16 |
| 2021-09-30 | -0.62 | -0.14 |
| 2021-10-31 | -1.14 | -0.52 |
| 2021-11-30 | -0.81 | +0.33 |
| 2021-12-31 | -1.01 | -0.20 |
| 2022-01-31 | -1.02 | -0.01 |
| 2022-02-28 | -1.23 | -0.21 |
| 2022-03-31 | -1.31 | -0.09 |
| 2022-04-30 | -1.27 | +0.05 |
| 2022-05-31 | -1.36 | -0.09 |
| 2022-06-30 | -1.83 | -0.47 |
| 2022-07-31 | -1.64 | +0.19 |
| 2022-08-31 | -1.36 | +0.28 |
| 2022-09-30 | -1.37 | -0.01 |
| 2022-10-31 | -1.00 | +0.37 |
| 2022-11-30 | -0.75 | +0.25 |
| 2022-12-31 | -0.63 | +0.13 |
| 2023-01-31 | -0.38 | +0.25 |
| 2023-02-28 | -0.34 | +0.03 |
| 2023-03-31 | -0.40 | -0.05 |
| 2023-04-30 | -0.34 | +0.06 |
| 2023-05-31 | -0.18 | +0.16 |
| 2023-06-30 | 0.13 | +0.31 |
| 2023-07-31 | 0.30 | +0.17 |
| 2023-08-31 | 0.38 | +0.09 |
| 2023-09-30 | 0.42 | +0.04 |
| 2023-10-31 | 0.49 | +0.06 |
| 2023-11-30 | 0.66 | +0.17 |
| 2023-12-31 | 0.82 | +0.16 |
| 2024-01-31 | 1.01 | +0.19 |
| 2024-02-29 | 1.07 | +0.06 |
| 2024-03-31 | 1.12 | +0.05 |
| 2024-04-30 | 1.22 | +0.10 |
| 2024-05-31 | 1.28 | +0.06 |
| 2024-06-30 | 1.39 | +0.10 |
| 2024-07-31 | 1.44 | +0.05 |
| 2024-08-31 | 1.51 | +0.07 |
| 2024-09-30 | 1.60 | +0.09 |
| 2024-10-31 | 1.42 | -0.18 |
| 2024-11-30 | 1.18 | -0.24 |
| 2024-12-31 | 1.17 | -0.02 |
| 2025-01-31 | 1.17 | 0.00 |
| 2025-02-28 | 0.99 | -0.18 |
| 2025-03-31 | 0.94 | -0.05 |
| 2025-04-30 | 0.86 | -0.09 |
| 2025-05-31 | 0.68 | -0.17 |
| 2025-06-30 | 0.75 | +0.07 |
| 2025-07-31 | 0.77 | +0.02 |
| 2025-08-31 | 0.93 | +0.16 |
| 2025-09-30 | 0.76 | -0.17 |
| 2025-10-31 | 0.63 | -0.13 |
| 2025-11-30 | 0.66 | +0.03 |
| 2025-12-31 | 0.64 | -0.02 |
| 2026-01-31 | 0.61 | -0.04 |
| 2026-02-28 | 0.51 | -0.10 |
| 2026-03-31 | 0.48 | -0.03 |
| 2026-04-30 | 0.39 | -0.09 |
| 2026-05-31 | 0.28 | -0.11 |
| 2026-06-30 | 0.24 | -0.04 |
| 2026-07-31 | 0.38 | +0.13 |
| 2026-08-31 | 0.27 | -0.11 |

## 정의

사전적(ex-ante) 실질 기준금리는 한국은행 기준금리(7일물 RP 금리)에서 1년 기대인플레이션을 차감한 값으로, 금리 결정 시점에서 정책금리의 기대 실질 구매력을 나타낸다. 전망적(forward-looking) 지표로서 경제 주체가 소비·투자·저축 의사결정을 내릴 때 인식하는 실질 통화정책 기조를 담아낸다.

개념적 기초는 Fisher (1930) 방정식에 있다:

$$r^{real} = i - \pi^e$$

여기서 $i$는 명목 정책금리, $\pi^e$는 기대인플레이션율이다. 기준금리는 초단기 금리로 유의미한 기간 프리미엄이 존재하지 않으므로, 장기 실질금리처럼 위험 프리미엄 분리를 위한 아핀 기간구조 분해 없이 Fisher 방정식을 직접 적용할 수 있다.

디플레이터로 1년 기대인플레이션을 선택한 데에는 경제학적 근거가 있는데, 한국은행 금통위가 전망적 정책 체계에서 향후 1~2년 물가 전망을 명시적으로 목표로 삼기 때문이다. 이에 따라 사전적 실질 기준금리는 현행 정책 설정이 중앙은행의 인플레이션 및 산출 목표와 부합하는지를 평가하는 데 가장 직접적으로 관련된 변수이다.

두 가지 근원 CPI 디플레이터를 산출한다. 기본(표시) 계열은 식료품 및 에너지를 제외한 DB 지수를 사용하며, 이는 클리블랜드 연방준비은행·ECB·OECD가 채택한 국제 표준에 부합한다. 보조(숨김) 계열은 농산물 및 석유류를 제외한 QB 지수를 사용하며, 이는 한국의 전통적 근원물가 지표이다. 두 계열은 정책금리는 동일하되 기대인플레이션 구성요소에서만 갈린다.

사전적 실질 기준금리가 높을수록 통화정책 기조는 긴축적이고, 낮거나 음의 값일수록 완화적임을 뜻한다.

## 산출방법

Fisher (1930) 방정식으로 산출한다:

$$r^{real,\text{ex-ante}}_t = i^{base}_t - \pi^{short}_t$$

여기서 $i^{base}_t$는 한국은행 기준금리(7일물 RP 금리), $\pi^{short}_t$는 1년 기대인플레이션율이다. 기준금리는 초단기 금리로 기간 프리미엄이 존재하지 않으므로, ACM 분해 없이 Fisher 방정식을 직접 적용한다.

$\pi^{short}_t$(1년 기대인플레이션)는 각 근원 CPI마다 별도로 추정하며, 절차는 2단계로 이루어진다.

**(1) 추세 인플레이션 추출.** 헤드라인 CPI 전년동월비에서 Stock and Watson (2007)의 UCSV 모형으로 추세 인플레이션을 추출한다.

$$\begin{aligned} \pi_t &= \tau_t + \exp(h_t / 2)\,\varepsilon_t \\ \tau_t &= \tau_{t-1} + \exp(g_t / 2)\,\eta_t \end{aligned}$$

관측 및 추세 혁신 모두에 확률적 변동성을 부여하며, Chan and Jeliazkov (2009)의 정밀도 기반 Gibbs 샘플러로 2,000 burn-in, 5,000 사후 표본을 추출한다. 5개 블록(추세 상태, 관측 SV, 추세 SV, 혼합 지시자, 혁신 분산)을 $O(T)$ 삼대각 Cholesky로 순환 샘플링한다.

**(2) 단기 기대 추정.** UCSV 추세와 한국은행 소비자동향조사를 expanding-window OLS로 결합하여 단기 기대를 추정한다.

$$\pi^{realized}_{t+12} - \tau_t = \alpha + \beta(\pi^{survey}_t - \tau_t) + \varepsilon_t$$

$$\pi^{short}_t = \alpha + \beta \cdot \pi^{survey}_t + (1 - \beta) \cdot \tau_t$$

금통위가 향후 1~2년 물가 전망을 기반으로 금리를 결정하므로, 1년 기대인플레이션이 경제학적으로 적합한 디플레이터이다. DB 기반 결과가 기본값이며, QB 기반 결과가 숨김 대안 지표이다.

## 경제학에서의 응용

사전적 실질 기준금리는 통화정책의 의도된 기조를 평가하는 가장 중요한 단일 지표이다. Taylor (1993) 준칙 체계에서 적정 정책금리는 인플레이션갭($\pi - \pi^*$)과 산출갭($y - y^*$)에 반응하며, 함의된 사전적 실질금리와 자연이자율($r^*$) 추정치의 비교가 정책이 긴축적·중립적·완화적인지를 판단하는 핵심이다.

Woodford (2003)는 뉴케인지언 체계에서 이론적 기초를 확립하는데, 후생과 관련된 통화정책 기조는 명목금리 자체가 아니라 실질금리가 자연이자율에서 벗어난 정도로 결정된다. $r^{ex\text{-}ante} > r^*$이면 시점 간 대체효과가 현재 수요를 잠재 수준 대비 줄여 인플레이션에 하방 압력을 가하고, $r^{ex\text{-}ante} < r^*$이면 정책은 경기부양적이다.

사전적 실질금리와 사후적 실질금리(KREPRPR)의 구분은 실질적으로 중요하다. 사전적 금리는 의사결정 시점에 주체가 형성한 기대를 담으므로 뉴케인지언 모형과 Taylor형 정책 준칙에서 이론적으로 적절한 변수이고, 사후적 금리는 실현 인플레이션으로 사후에 경험한 실질 수익을 측정하므로 인플레이션 서프라이즈 기간(예컨대 2022~2023년 에너지 가격 충격)에 사전적 금리와 크게 괴리될 수 있다.

실증적으로 $r^*$의 추정은 이 값이 관측 불가능하고 시변적이라는 점에서 까다롭다. 미국의 경우 Laubach and Williams (2003)가 소규모 구조 모형에 내장된 칼만 필터로 $r^*$를 추정하였다. 한국의 경우 인구 고령화와 잠재 GDP 성장 둔화, 높은 가계부채 부담 등 한국 특유의 요인을 고려한 유사한 연구는 자연이자율의 하락 추세를 시사하며, 이는 주어진 명목 정책금리가 10년 전보다 오늘 더 긴축적임을 의미한다.

사전적 실질 기준금리는 통화정책 전달 메커니즘 평가에도 유용하다. 인플레이션 기대가 잘 앵커링된 경제에서 명목 정책금리의 변화는 실질금리에 거의 1:1로 전달되어 중앙은행이 실질 경제 여건을 효과적으로 통제할 수 있게 한다. 스태그플레이션 상황 등에서 기대가 이탈하면 명목금리와 실질금리의 연결이 약화되어 통화정책 실행이 복잡해진다(Blanchard 2023).

사전적 실질 기준금리의 국가 간 비교는 상대적 통화정책 기조를 가늠하게 한다. 예컨대 한국의 사전적 실질금리를 미국, 일본, 기타 아시아 경제와 비교하면 한국의 통화정책이 글로벌 기준 대비 상대적으로 긴축적인지 완화적인지를 평가할 수 있으며, 이는 자본흐름, 환율, 경쟁력에 대한 함의를 갖는다.

## 금융시장에서의 응용

사전적 실질 기준금리는 실질 수익률곡선의 단기 구간을 앵커링하며, 머니마켓 상품, 단기 채권, 변동금리 상품에 직접적 함의를 갖는다.

채권 투자자에게 사전적 실질 기준금리는 단기 상품의 실질 캐리(carry)를 결정한다. 실질금리가 양(+)이면 현금 및 MMF가 양(+)의 실질 수익을 창출하여 저듀레이션 포지션을 유지하는 데 드는 기회비용을 줄인다. 실질금리가 음(-)이면 단기 자산을 보유하는 데 사실상 페널티가 붙어, 양(+)의 실질 수익을 좇아 듀레이션을 늘리거나 신용위험을 떠안을 유인이 생기며, Rajan (2005)은 이것이 과도한 위험감수로 이어질 수 있다고 경고한 바 있다.

사전적·사후적 실질 기준금리(KREARPR 대 KREPRPR) 간 스프레드는 인플레이션 기대의 앵커링 정도를 직접 실시간으로 측정하는 지표이다. 지속적으로 좁은 스프레드는 기대가 잘 앵커링되어 있음을, 스프레드 확대는 잠재적 이탈(dis-anchoring)을 시사하는데, 이는 인플레이션 헤지 전략을 조정해야 할 수 있는 채권 포트폴리오 운용자에게 보내는 조기 경보이다.

신용 시장에서 실질 기준금리는 기업 차입 비용, 나아가 신용 펀더멘털에 영향을 미친다. 실질금리가 높으면 레버리지 기업의 부채 상환 비용이 실질 기준으로 늘어 부도 위험이 높아진다. 따라서 사전적 실질금리 궤적을 모니터링하는 것은 한국 기업부채 부담의 지속가능성을 평가하는 신용 분석가에게 유의미하며, 특히 부동산·건설 등 금리 민감 업종에서 그러하다.

## 통계적 검정

이는 설문 기반 기대인플레이션을 이용한 사전적 피셔 분해의 산출물인 모형 유도 계열로, 단위근 판독은 직접 관측된 가격이 아니라 적합된 금리를 기술하며, 계열상관과 변화점 진단은 1차 차분에 대해 수행한다. 본 계열은 2001-08-31부터 2026-05-31까지 자체 구간에서 검정한다.

사전적 실질 정책금리는 수준에서 모호한 판독을 보이는데, Dickey and Fuller (1979)와 Phillips and Perron (1988) 검정이 p = 0.1334와 p = 0.1467에서 단위근을 기각하는 한편 Kwiatkowski et al. (1992) 검정도 정상성을 기각하므로 명확한 차수를 부여하지 않는다. 1차 차분에 대해 Ljung and Box (1978) 포트맨토는 시차 13과 26에서 백색잡음을 기각하며 Q = 45.71과 Q = 59.82, p = 0.000과 p = 0.000이다. Bai and Perron (1998, 2003) 절차는 평균에서 변화점을 찾지 못하며, 이는 차분된 대상에 대한 Andrews (1993)의 모수 불안정성 추론과 부합한다 (Perron 1989).

이는 낮은 정수 계절 성분이 상정되지 않는 월별 모형 산출물이므로 Hylleberg et al. (1990)과 Canova and Hansen (1995)의 계절 장치는 유의미한 대상을 갖지 않아 수행하지 않는다 (Beaulieu and Miron 1992; Ghysels and Osborn 2001).

## 자주 묻는 질문

### 사전적 실질금리와 사후적 실질금리는 무엇이 다릅니까?

사전적 금리는 정책금리에서 향후 1년 기대인플레이션을 차감하고, 사후적 금리는 실현된 물가상승률을 차감합니다. 전자는 결정 시점에 인식된 실질 정책 강도이고 후자는 사후에 확인된 결과입니다.

### 정책 기조 판단에는 어느 실질금리를 씁니까?

사전적 금리입니다. 소비와 투자, 저축 결정은 실현될 물가가 아니라 결정 시점에 인식된 기대를 기준으로 이루어지기 때문입니다.

### 사전적 실질금리와 사후적 금리는 언제 벌어집니까?

물가가 기대를 벗어난 시기이며, 바로 그때 구분의 실익이 가장 큽니다. 예상 밖의 물가상승 국면에서는 사후적 금리가 차입자가 인식했던 사전적 금리보다 훨씬 낮게 기록됩니다.