대한민국 경제심리지수

경제심리지수는 매월 기록되는 종합 경제심리지수의 원계열을 어떠한 변환도 가하지 않고 그대로 수록한 계열이다. 기업과 가계의 설문 응답을 하나로 묶어 장기 기준값 100에 맞추어 표준화한 단일 수치이며, 100을 넘으면 민간 부문 심리가 과거 평균을 웃돎을, 밑돌면 밑돎을 나타낸다.

이 지표는 기업과 소비자의 태도와 기대 자체가 관측 가능하며 경제적으로 유의미하다는 행태적 전제에 기반한다(Katona 1951).

원자료는 응답자가 형편과 전망이 좋아졌는지 비슷한지 나빠졌는지만 답하는 정성적 기업경기·소비자 조사이다. 이 up-same-down 설계는 Anderson (1952)가 정식화하였다. 이러한 삼분 응답은 균형·확률 논리를 통해 연속적 수치로 응축된다(Theil 1952; Carlson and Parkin 1975).

기업과 소비자의 균형을 하나의 대표지수로 합산하는 것은 Moore (1961)의 종합·확산지수 전통을 따른다. 이 작업은 Mitchell and Burns (1938)와 Burns and Mitchell (1946)가 시작한 경기지표 측정 프로그램 안에 놓이며, 뒤에 공행하는 월별 계열의 잠재 공통요인으로 재정식화되었다(Stock and Watson 1991).

따라서 이 계열은 태도형 종합 지표군에 속하며, 그 구성과 의미는 여러 문헌에서 검토되었다(Zarnowitz 1992; Nardo 2003; Ludvigson 2004).

KRED는 경제심리지수에 재척도화, 디플레이션, 계절조정, 평활, 연율화 등 어떠한 변환도 적용하지 않고 공표된 월별 수치를 받은 그대로 저장한다. 따라서 기술할 방법론은 그러한 종합지수가 생성되는 조사·지수의 측정 기반에 한정된다.

출발점은 Anderson (1952) 유형의 경기동향조사 한 쌍이며, 기업과 가계는 크기를 보고하는 대신 정성적인 up-same-down 방식으로 답한다. 응답의 균형과 기저 여건을 잇는 이론적 연결은 Anderson (1952)이 처음 제시하였다.

이 정성적 비율을 정량적 수치로 변환하는 데에는 Theil (1952)와 Carlson and Parkin (1975)의 균형·확률 방법이 쓰인다. 이러한 정량화 절차군은 Nardo (2003)가 검토·비교하였다.

이후 구성 계열은 Moore (1961)가 체계화하고 Shiskin (1961)이 월별 실시간 신호용으로 운용화한 확산·종합지수 구성을 통해 하나의 종합지수로 병합된다. 이는 Mitchell and Burns (1938)의 지표선별 프로그램에 속하는 작업이다. 그 현대적 통계 형태는 대표지수를 공행 집계량의 단일 잠재요인으로 본다(Stock and Watson 1989, 1991).

그 종합지수를 경기와 견주어 해석하는 데에는 Bry and Boschan (1971)의 전환점·기준순환 장치와 Zarnowitz (1992)의 종합이 동원된다. 그러한 무이론적 측정이 구조모형이 아니라는 상존하는 유의점은 Koopmans (1947)가 밝힌 바이다.

경제 지표로서 경제심리지수는 민간 부문이 체감하는 경제 상태를 시의성 있게 요약한 것으로 읽힌다. Katona (1951)는 측정된 태도와 기대가 현재 소득과 무관하게 지출을 견인한다고 논하며 이 역할을 상정하였다.

활동을 동행 내지 선행적으로 읽어내는 판단으로서의 위상은 Mitchell and Burns (1938), Burns and Mitchell (1946), Moore (1961), Shiskin (1961)의 경기지표 틀과 Stock and Watson (1989)의 경제 상태의 동적요인 재해석에서 비롯된다.

실증적으로 설문 심리는 펀더멘털이 설명하는 바를 넘어 지출과 산출에 대한 독자적 예측력을 지닌다(Carroll, Fuhrer, and Wilcox 1994; Ludvigson 2004). 이 성질이 이 종합지수를 경제적으로 유의미한 지표로 만든다.

심리는 노동시장 인식과 공행하므로, 노동력 집계량과 함께 읽히는 경우가 많다. 그 집계량은 노동력의 운영적 정의(Hussmanns, Mehran, and Verma 1990)와 실업의 흐름적 관점(Clark and Summers 1979)에 기반한다. 이 계열은 지표 접근 전반에 대한 폭넓은 평가에도 비추어 해석된다(Zarnowitz 1992).

이 계열은 구조적 예측이 아니라 체감 여건을 기술한다. 이 해석상의 한계는 Koopmans (1947)가 강조하였다.

금융 활용 측면에서 경제심리지수는 시장이 수요의 조기 신호를 얻고자 주시하는 고빈도 민간 심리 판단으로 기능한다. 지출에 대한 예측력은 Carroll, Fuhrer, and Wilcox (1994)가 확립하고 Ludvigson (2004)이 검토하였다.

실무자에게 이 계열이 매력적인 이유는 Katona (1951)가 식별한 것과 동일한데, 곧 조사로 측정된 기대가 실현 지출에 앞서 움직여 경기 민감 수익과 신용의 단기 경로에 관한 정보를 담는다.

이 계열을 Moore (1961), Shiskin (1961), Zarnowitz (1992)의 전통에 선 경기지표로 읽으면, 경제의 위치를 기준순환 전환점에 견주어 가늠할 수 있다. 그 전환점은 Burns and Mitchell (1946)와 Bry and Boschan (1971)의 장치로 식별되며, 이러한 위치 파악은 순환 국면별 포지셔닝에 유의미하다.

대표지수가 정성적 응답을 정량화한 균형이므로, 그 움직임은 측정상 유의사항과 함께 읽혀야 한다(Theil 1952; Carlson and Parkin 1975; Nardo 2003). 나아가 이 움직임은 공행하는 활동의 단일요인 표현 안에서 해석되어야 한다(Stock and Watson 1991).

이 계열은 거래 가능한 예측이 아니라 기술적 심리 지표이며, 그 바탕은 Anderson (1952)가 정식화한 up-same-down 설문 설계이다.

경제심리지수는 계절조정되지 않은 월별 종합심리지수이며, 2003-01부터 2026-06까지 282개 관측치에 대해 상수·추세 설정에서 검정한다. 표준화된 심리 종합지수는 원리상 유계 대상이지만 표본 전 구간에서 지수가 구속적 경계로부터 멀리 떨어져 있으므로, 표준 단위근 귀무가설이 유계 귀무가설과 거의 일치하여 유계 보정이 필요하지 않다(Cavaliere and Xu 2014).

Said and Dickey (1984)의 시차 보강을 적용한 Dickey and Fuller (1979) 증강 검정은 p = 0.0013으로 단위근을 기각하고, 비모수적 Phillips and Perron (1988) 검정은 p = 0.0136으로 기각하며, KPSS 검정은 p > 0.10에서 정상성을 기각하지 못하여(Kwiatkowski et al. 1992) 세 절차가 이견 없이 깔끔한 I(0) 분류에 합치한다. Elliott, Rothenberg, and Stock (1996)의 DF-GLS 상위 검정은 모호한 판정에 대비한 유보 수단으로, 여기서는 필요하지 않다.

세 절차가 깔끔한 I(0) 판정에 합치하므로 수준이 정상 대상이며 그 평균 변화점은 인용 가능하다. Bai and Perron (1998) 절차를 Bai and Perron (2003)의 알고리즘으로 계산하면 2012-07에 단일 평균 이동이 식별되며, 이는 확률적 추세의 단절이 아니라 정상 계열의 수준 이동으로 읽힌다(Perron 1989).

이 지수는 계절조정되지 않았으며, 여기서 계절 검정군이 본래 의도된 진단이다. HEGY 계절단위근 검정은 p = 0.000에서 계절 단위근을 기각하고(Hylleberg et al. 1990) 계절 더미 F 검정은 p = 0.000에서 기각하므로, 존재하는 계절성은 확률적이 아니라 결정적이며, 이는 Canova and Hansen (1995)의 정상 계절성 귀무 틀 및 Ghysels and Osborn (2001)의 계절 시계열 분석과 부합한다. 차분 계열에 대한 QS 통계량은 p = 0.0675에서 기각하지 못하므로 결정적 패턴을 넘어서는 잔차 계절 자기상관은 남지 않는다. 정상 수준에 대해 Ljung and Box (1978) 포트맨토는 시차 12와 시차 24의 월별 단에서 모두 p = 0.000으로 무자기상관 귀무가설을 기각하여, 지속성이 강한 심리 수준에서 예상되는 강한 시계열 의존을 가리킨다.