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ticker: "KREXPINF1"
title: "대한민국 1년 기대인플레이션"
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frequency: "월별"
source: "Stock and Watson (2007); Nelson and Siegel (1987)"
release: "월별 업데이트"
category: "기대인플레이션"
country: "KR"
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# 대한민국 1년 기대인플레이션

## 개요

향후 1년간 예상되는 연평균 물가 상승률로, 눈앞의 인플레이션 압력과 단기 정책 부담을 읽는 지표입니다.

## 주요 수치

|  | 값 | 날짜 |
|---|---|---|
| 최신값 | 2.43 | 2026-08-01 |
| 직전 대비 | +0.07 | 2026-07-01 |
| 1년 전 대비 | +0.55 | 2025-08-01 |
| 수록 기간 내 최고 | 7.96 | 1991-03-01 |
| 수록 기간 내 최저 | 0.67 | 2020-05-01 |
| 수록 기간 | 1991-01-01 – 2026-08-01 |  |
| 관측치 수 | 428 |  |

## 최근 관측치

| 날짜 | 값 | 변화 |
|---|---|---|
| 2016-09-01 | 1.55 | +0.28 |
| 2016-10-01 | 1.63 | +0.08 |
| 2016-11-01 | 1.66 | +0.03 |
| 2016-12-01 | 1.65 | -0.01 |
| 2017-01-01 | 2.00 | +0.35 |
| 2017-02-01 | 1.96 | -0.04 |
| 2017-03-01 | 1.96 | 0.00 |
| 2017-04-01 | 1.89 | -0.07 |
| 2017-05-01 | 1.84 | -0.04 |
| 2017-06-01 | 1.85 | +0.01 |
| 2017-07-01 | 1.90 | +0.05 |
| 2017-08-01 | 2.02 | +0.11 |
| 2017-09-01 | 1.90 | -0.11 |
| 2017-10-01 | 1.81 | -0.09 |
| 2017-11-01 | 1.61 | -0.20 |
| 2017-12-01 | 1.63 | +0.02 |
| 2018-01-01 | 1.53 | -0.10 |
| 2018-02-01 | 1.63 | +0.10 |
| 2018-03-01 | 1.64 | +0.01 |
| 2018-04-01 | 1.71 | +0.07 |
| 2018-05-01 | 1.71 | 0.00 |
| 2018-06-01 | 1.70 | -0.01 |
| 2018-07-01 | 1.63 | -0.07 |
| 2018-08-01 | 1.76 | +0.13 |
| 2018-09-01 | 1.83 | +0.08 |
| 2018-10-01 | 1.84 | 0.00 |
| 2018-11-01 | 1.78 | -0.06 |
| 2018-12-01 | 1.58 | -0.20 |
| 2019-01-01 | 1.36 | -0.22 |
| 2019-02-01 | 1.25 | -0.11 |
| 2019-03-01 | 1.21 | -0.04 |
| 2019-04-01 | 1.17 | -0.04 |
| 2019-05-01 | 1.24 | +0.08 |
| 2019-06-01 | 1.20 | -0.04 |
| 2019-07-01 | 1.15 | -0.05 |
| 2019-08-01 | 0.91 | -0.24 |
| 2019-09-01 | 0.71 | -0.20 |
| 2019-10-01 | 0.77 | +0.06 |
| 2019-11-01 | 0.84 | +0.07 |
| 2019-12-01 | 1.01 | +0.18 |
| 2020-01-01 | 1.19 | +0.18 |
| 2020-02-01 | 1.06 | -0.13 |
| 2020-03-01 | 1.02 | -0.04 |
| 2020-04-01 | 0.79 | -0.23 |
| 2020-05-01 | 0.67 | -0.12 |
| 2020-06-01 | 0.78 | +0.11 |
| 2020-07-01 | 0.91 | +0.13 |
| 2020-08-01 | 1.05 | +0.15 |
| 2020-09-01 | 1.14 | +0.08 |
| 2020-10-01 | 0.89 | -0.25 |
| 2020-11-01 | 1.00 | +0.11 |
| 2020-12-01 | 1.02 | +0.02 |
| 2021-01-01 | 1.13 | +0.11 |
| 2021-02-01 | 1.38 | +0.25 |
| 2021-03-01 | 1.59 | +0.22 |
| 2021-04-01 | 1.78 | +0.18 |
| 2021-05-01 | 1.86 | +0.09 |
| 2021-06-01 | 1.85 | -0.02 |
| 2021-07-01 | 1.92 | +0.07 |
| 2021-08-01 | 1.95 | +0.03 |
| 2021-09-01 | 1.94 | -0.01 |
| 2021-10-01 | 2.14 | +0.21 |
| 2021-11-01 | 2.46 | +0.31 |
| 2021-12-01 | 2.41 | -0.05 |
| 2022-01-01 | 2.44 | +0.03 |
| 2022-02-01 | 2.51 | +0.07 |
| 2022-03-01 | 2.75 | +0.24 |
| 2022-04-01 | 3.07 | +0.32 |
| 2022-05-01 | 3.42 | +0.35 |
| 2022-06-01 | 3.97 | +0.55 |
| 2022-07-01 | 4.45 | +0.48 |
| 2022-08-01 | 4.15 | -0.30 |
| 2022-09-01 | 4.05 | -0.10 |
| 2022-10-01 | 4.16 | +0.11 |
| 2022-11-01 | 3.94 | -0.23 |
| 2022-12-01 | 3.83 | -0.11 |
| 2023-01-01 | 3.86 | +0.03 |
| 2023-02-01 | 3.76 | -0.10 |
| 2023-03-01 | 3.50 | -0.26 |
| 2023-04-01 | 3.21 | -0.29 |
| 2023-05-01 | 2.97 | -0.24 |
| 2023-06-01 | 2.67 | -0.30 |
| 2023-07-01 | 2.47 | -0.20 |
| 2023-08-01 | 2.83 | +0.36 |
| 2023-09-01 | 2.98 | +0.15 |
| 2023-10-01 | 3.03 | +0.05 |
| 2023-11-01 | 2.86 | -0.17 |
| 2023-12-01 | 2.71 | -0.15 |
| 2024-01-01 | 2.52 | -0.20 |
| 2024-02-01 | 2.60 | +0.08 |
| 2024-03-01 | 2.66 | +0.07 |
| 2024-04-01 | 2.56 | -0.11 |
| 2024-05-01 | 2.50 | -0.06 |
| 2024-06-01 | 2.33 | -0.17 |
| 2024-07-01 | 2.30 | -0.02 |
| 2024-08-01 | 2.11 | -0.19 |
| 2024-09-01 | 1.91 | -0.20 |
| 2024-10-01 | 1.80 | -0.11 |
| 2024-11-01 | 1.88 | +0.08 |
| 2024-12-01 | 2.06 | +0.18 |
| 2025-01-01 | 2.12 | +0.06 |
| 2025-02-01 | 2.03 | -0.09 |
| 2025-03-01 | 2.03 | 0.00 |
| 2025-04-01 | 2.07 | +0.04 |
| 2025-05-01 | 1.95 | -0.12 |
| 2025-06-01 | 1.94 | -0.01 |
| 2025-07-01 | 1.95 | +0.01 |
| 2025-08-01 | 1.89 | -0.07 |
| 2025-09-01 | 1.97 | +0.08 |
| 2025-10-01 | 2.10 | +0.14 |
| 2025-11-01 | 2.13 | +0.02 |
| 2025-12-01 | 2.08 | -0.04 |
| 2026-01-01 | 1.99 | -0.09 |
| 2026-02-01 | 1.99 | 0.00 |
| 2026-03-01 | 2.09 | +0.10 |
| 2026-04-01 | 2.32 | +0.23 |
| 2026-05-01 | 2.47 | +0.15 |
| 2026-06-01 | 2.48 | +0.02 |
| 2026-07-01 | 2.36 | -0.12 |
| 2026-08-01 | 2.43 | +0.07 |

## 정의

1년 기대인플레이션은 현재 시점부터 향후 1년간 시장 참여자와 경제 주체가 예상하는 연평균 물가 상승률이다.

이는 순간(forward) 기대인플레이션 경로를 1년 구간에 걸쳐 시간 적분한 평균으로, 단기 인플레이션 전망과 장기 앵커로 수렴하리라는 예상을 함께 담아낸다. $n$년 평균 기대인플레이션은 단기 성분 $\pi^{short}_t$가 장기 앵커 $\pi^{long}_t$로 감쇄 수렴하는 적분 평균으로 정의된다:

$$\bar{\pi}^{e,(n)}_t = \pi^{long}_t + (\pi^{short}_t - \pi^{long}_t) \cdot \frac{1 - e^{-\kappa n}}{\kappa n}$$

여기서 $\kappa$는 수렴 속도를 결정하는 감쇠 모수이다.

기대인플레이션은 시장 가격이나 서베이에서 직접 관측되지 않는 잠재변수이므로, UCSV 추세, 가계 인플레이션 서베이, Nelson-Siegel 기간구조를 결합한 모형으로 추정한다(Nelson and Siegel 1987).

1년 기대인플레이션의 상승은 근래의 인플레이션 압력이 향후 1년간 지속될 것이라는 시장과 가계의 전망을, 하락은 디스인플레이션 기대를 나타낸다. 단기 성분과 장기 앵커 $\pi^{long}_t$의 괴리는 현재의 인플레이션 충격을 시장이 일시적으로 보는지 영속적으로 보는지를 요약한다.

## 산출방법

UCSV 추세 추출, 서베이 앵커링 단기 기대, Nelson-Siegel 기간구조 사영의 3단계로 추정한다.

**(1) 추세 인플레이션 추출.** Stock and Watson (2007)의 UCSV 모형으로 헤드라인 CPI 전년동월비(1999년 1월 이후)에서 추세 인플레이션 $\tau_t$를 추출한다. 상태공간 표현은

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

이며, $h_t$와 $g_t$는 각각 관측 오차와 추세 혁신의 로그변동성 과정이다. Chan and Jeliazkov (2009)의 정밀도 기반 Gibbs 샘플러로 다음 5개 블록을 순환한다. 이는 (i) $O(T)$ 삼대각 정밀도 샘플링으로 $\tau_{1:T}$, (ii) KSC 혼합 근사로 $h_{1:T}$, (iii) KSC 혼합 근사로 $g_{1:T}$, (iv) 다항분포로 혼합 지시자, (v) 역감마 켤레로 $\sigma^2_h, \sigma^2_g$를 각각 샘플링하는 단계이다. MCMC 설정은 burn-in 2,000, 사후 표본 5,000, IG 사전분포 $\nu_0 = 10$, $E[\sigma^2] = 0.02$, 확산적 초기 상태 분산 $V_0 = 10.0$이며, 추세는 계절성 평활을 위해 12개월 이동평균으로 초기화한다.

**(2) 서베이 앵커링 단기 기대.** 1년 기대인플레이션 $\pi^{short}_t$는 UCSV 추세와 한국은행 소비자동향조사 기대인플레이션(1년 선행, 월별, 2002년 1월 이후)을 결합하여 추정한다. Expanding-window OLS로 $(\alpha, \beta)$를 추정하며, 회귀식은

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

으로, 시점 $t$에서 12개월 후 실현 인플레이션이 확정된 관측치만 사용하여 선행편의(look-ahead bias)를 방지한다. 결과 예측치는

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

이며, $\beta \in [0,1]$로 제약하고 절편 $\alpha$는 가계 서베이의 체계적 상향 편의를 흡수한다(Ang, Bekaert, and Wei 2007). 최소 학습 표본 84개월(7년)이 필요하며, 이 기준 미달 시 또는 서베이 미가용 시에는 $\pi^{short}_t = \tau_t$이다. 장기 앵커 $\pi^{long}_t$는 명시적 물가안정목표 도입 이후 추세가 목표에 수렴한다는 강한 증거(Garnier, Mertens, and Nelson 2015)와 1년 가계 서베이의 제한적 장기 정보 함량(Chan, Clark, and Koop 2018)을 반영한다. 서베이 가용 시 가중치는 물가안정목표 60%, UCSV 추세 30%, 서베이 10%이며, 미가용 시에는 물가안정목표 70%, UCSV 추세 30%이다. 한국은행 물가안정목표 이력은 2.5%(2000-2003), 3.0%(2004-2015), 2.0%(2016-현재)이다.

**(3) Nelson-Siegel 기간구조.** 순간(forward) 기대인플레이션은

$$\pi^{e,f}_t(s) = \pi^{long}_t + (\pi^{short}_t - \pi^{long}_t) \cdot e^{-\kappa s}$$

를 따르며, $n$년 평균 기대인플레이션은 적분 평균

$$\bar{\pi}^{e,(n)}_t = \pi^{long}_t + (\pi^{short}_t - \pi^{long}_t) \cdot \frac{1 - e^{-\kappa n}}{\kappa n}$$

으로 표현된다. 감쇠 모수 $\kappa = 1.0$은 multi-horizon RMSFE 곡선의 elbow point로 채택하며, 전체 표본 최적값은 $\hat{\kappa} = 2.89$이나 1.0에서 2.89로의 RMSFE 개선폭은 0.011에 불과하다. 1년 만기에서 $\pi^{short}$의 가중치는 63%로, 단기 인플레이션 동학에 대한 민감도를 유지한다.

## 경제학에서의 응용

기대인플레이션은 현대 거시경제학과 금융의 핵심 변수이다. Fisher (1930) 방정식에서 명목금리와 실질금리를 연결하고, 뉴케인지언 필립스곡선에서 현재 인플레이션의 일차적 전망 결정 요인이며(Galí and Gertler 1999), 자산가격 결정에서 명목 자산의 실질 수익과 기간구조에 내재된 손익분기 인플레이션율을 좌우한다.

기대인플레이션은 시장 가격이나 서베이 응답에서 직접 관측되지 않는 잠재변수이므로 측정 방식마다 고유한 편향을 갖는다. 서베이 기반 측정치는 한국은행 소비자동향조사, 미시간대 서베이, SPF처럼 표명된 기대를 담아내지만 경제적 의사결정에 실제 내재된 기대와 다를 수 있고, TIPS 스프레드 등 시장 기반 손익분기 인플레이션율은 순수 기대를 인플레이션 위험 프리미엄 및 유동성 프리미엄과 혼합한다. 본 지표의 모형 기반 접근법은 UCSV 추세, 가계 서베이, Nelson-Siegel 기간구조를 결합하여 각 정보원의 장점을 취하며, 금융시장 데이터·서베이·시계열 모형을 아울러 기대인플레이션 기간구조를 구축하는 클리블랜드 연준의 방법론과 유사하다(Haubrich, Pennacchi, and Ritchken 2012).

기대인플레이션은 통화정책 분석의 핵심축이다. Taylor (1993) 준칙에서 적정 정책금리는 인플레이션갭($\pi - \pi^*$)의 함수이며, 전망적 버전의 준칙은 현재 인플레이션 대신 기대인플레이션으로 갭을 산출한다. 이 구분이 중요한 이유는 통화정책이 길고 가변적인 시차를 두고 작동하므로(Friedman 1961) 현재 인플레이션에만 반응하는 중앙은행은 체계적으로 후행할 수밖에 없기 때문이다.

인플레이션 기대의 앵커링, 즉 단기 인플레이션 충격에도 장기 기대가 안정적으로 유지되는 정도는 중앙은행 신뢰성의 핵심 척도이다. Bernanke (2007)는 잘 앵커링된 기대가 중앙은행이 보유한 가장 중요한 단일 자산이라고 주장한다. 경제 주체가 인플레이션의 목표 복귀를 기대할 때 가격 설정과 임금 결정 행위가 실제로 그러한 결과를 낳도록 돕는 자기안정화 메커니즘으로 작용하는 반면, 기대가 이탈하면 인플레이션 충격이 임금-물가 악순환을 통해 자기강화적이 될 수 있기 때문이다.

기대인플레이션의 기간구조, 즉 1년, 3년, 5년, 10년 시계에서 기대가 어떻게 변하는지는 단일 시계 측정치보다 풍부한 정보를 담고 있다. 가파른 기간구조는 단기 기대가 장기를 크게 상회하는 경우로, 시장이 현재 인플레이션 충격을 일시적으로 보고 장기 앵커로 복귀하리라 기대함을 시사한다. 평탄하거나 역전된 기간구조는 장기 기대가 상승하여 고조된 단기 기대에 수렴하는 경우로, 더 영속적인 인플레이션 체제 전환을 시사하며 2022~2023년 다수 국가에서 관측된 패턴이다.

한국의 맥락에서 모형 기반 기대인플레이션을 한국은행의 물가안정목표(현재 2%)와 비교하면 목표 신뢰성의 정도가 드러난다. 10년 기대인플레이션이 2%에서 지속적으로 괴리되면 경제 주체가 중앙은행의 목표 달성을 완전히 믿지 않음을 시사하며, 이는 통화정책의 효과적 수행에 함의를 갖는다(Gürkaynak, Levin, and Swanson 2010).

개방경제에서 국가 간 기대인플레이션 차이는 상대적 구매력평가(PPP) 경로를 통해 기대 실질 환율 움직임을 좌우한다. 한·미 기대인플레이션 차이는 장기 원/달러 환율 궤적에 관한 기대를 형성하는 정보가 되어 무역 경쟁력 분석과 FX 위험관리에 활용된다.

## 금융시장에서의 응용

채권 시장에서 기대인플레이션은 채권 가치평가의 핵심 투입변수로, 명목 수익률은 실질 수익률, 기대인플레이션, 인플레이션 위험 프리미엄으로 분해된다:

$$y^{nominal} = r^{real} + \pi^e + \text{IRP}$$

기대인플레이션의 변화는 명목 채권 가격에 직접 영향을 미치는데, 예상치 못한 기대인플레이션 상승은 고정 명목 이표의 실질 가치를 줄여 채권 보유자에게 자본손실을 초래한다. Ang, Bekaert, and Wei (2008)는 기대인플레이션 동학과 인플레이션 불확실성 양쪽에서 비롯되는 인플레이션 위험이 채권수익률 횡단면에서 가격이 매겨지는 요인임을 보였다.

물가연동채 시장이 있는 국가(미국 TIPS, 영국 Linkers 등)에서 손익분기 인플레이션율은 동일 만기 명목채와 물가연동채 수익률의 스프레드로서 기대인플레이션의 시장 기반 대리 변수가 된다. 그러나 손익분기율은 순수 기대를 인플레이션 위험 프리미엄 및 유동성 차이와 혼합한다. 물가연동 국채가 존재하지 않는 한국에서 KRED의 모형 기반 기대인플레이션 추정치는 손익분기율에 내재된 왜곡 없이 인플레이션 기대의 깨끗한 척도가 되어 이 공백을 메운다.

주식 투자자에게 기대인플레이션은 두 채널을 통해 가치평가에 영향을 미친다. 할인율 채널에서는 기대인플레이션 상승이 명목 할인율을 올리고, 현금흐름 채널에서는 인플레이션이 매출·비용·이익률에 업종별로 차등적 영향을 미친다. 강한 가격결정력(pricing power)을 가진 기업의 주식은 기대인플레이션 상승기에 상대적으로 우수한 성과를 보이는 반면, 고정가격 계약이나 높은 투입원가 민감도를 가진 기업은 저조한 성과를 보인다(Weber 2015).

포트폴리오 구축에서 기대인플레이션 기간구조는 명목채권, 물가보호증권, 원자재, 실물자산의 최적 배합을 판단하는 정보가 된다. Ilmanen (2011)이 제안한 유형의 멀티에셋 체계는 인플레이션 체제(상승/하락 및 높음/낮음 환경 구분)에 명시적으로 조건부하여 자산배분을 수행하며, 기대인플레이션 기간구조가 체제 식별 변수로 기능한다.

장기 실질 부채, 즉 임금·물가 연동 급여를 가진 연기금과 생명보험사에게 기대인플레이션 기간구조는 부채 가치평가와 헤지 비율에 직접 영향을 미친다. 장기 기대인플레이션의 예상치 못한 상승은 실질 부채의 현재가치를 높이며, 포트폴리오를 인플레이션 헤지 자산으로 재조정하도록 요구한다.

## 통계적 검정

KREXPINF1은 설문 고정 기대인플레이션 기간구조의 1년 지점으로, 장기 고정점이 기저 비관측성분 물가 모형의 양방향 깁스 평활 영구성분인 모수적 넬슨-시겔 보간이다. 1991-01-01부터 2026-05-01까지 425개 월별 관측치에서 측정된 계열상관은 자료생성과정이 아니라 평활기의 이득에 지배되므로, 여기서 규정하는 대상은 자료의 적분 차수가 아니라 평활 경로의 지속성 요약이다.

따라서 적분 차수 판정 검정군은 의도적으로 수행하지 않는다. Said and Dickey (1984)의 시차 보강을 적용한 Dickey and Fuller (1979)의 증강 단위근 회귀, 준모수적 Phillips and Perron (1988) 검정, KPSS 정상성 검정 (Kwiatkowski et al. 1992), Elliott, Rothenberg, and Stock (1996)의 효율적 GLS 추세제거 검정, Ng and Perron (2001)의 수정 검정은 모두 배제하는데, 대칭적 양방향 필터가 적분 검정이 읽어 내는 지속성을 만들어 내고 잠재상태의 임의보행 대 상수 성격이 우도에 의해 점별로 식별되지 않기 때문이다 (Stock and Watson 1998; Orphanides and van Norden 2002). Bai and Perron (1998)의 수준 평균 단절 탐색 또한 수행하지 않는데, 그 점근이론은 정상 대상을 요구하며 필터로 지속화된 경로는 허위로 분할되기 때문이다 (Perron 1989).

행렬이 규정한 대체물은 평활된 계열의 속성으로 명시된 기술적 지속성 요약이다. 시차 1 자기상관은 0.970이며, 함의된 반감기는 22.78개월이다. 이는 평활 경로가 얼마나 느리게 감쇠하는지를 기술할 뿐 적분 차수 주장을 담지 않는다. 곡선이 표본 전체의 UCSV 추세에 재고정되고 상태 이력이 매 실행마다 다시 쓰이므로 임의의 과거 월에서의 적합 기대치는 빈티지에 걸쳐 개정되며, 개정 크기를 정량화할 저장된 빈티지 패널은 존재하지 않는다 (Orphanides and van Norden 2002).

적분 차수는 결론이 나지 않은 검정 때문이 아니라 규정에 따라 부여하지 않는다. 시차 1 계수는 1 부근의 익숙한 하향 소표본 편의를 지니므로 반감기는 하향으로 기우는 기술적 수치이고 그 중위불편 구간은 Andrews (1993)의 격자를 따를 것이며, Ljung and Box (1978)의 포트맨토가 기록할 시차 1 자기상관은 과정에 관한 증거가 아니라 필터 이득의 산물이다. 모형이 함의하는 내용은 설문 고정 자체로서, 발견이 아니라 구성으로서 정직한 것이며, 곧 장기 고정점이 평활된 UCSV 추세 인플레이션 성분인 모수적 기간구조 보간이므로, 여기서 보고한 지속성과 개정은 그 평활 성분에서 물려받은 것이고 Stock and Watson (1998)의 식별 논리가 승계되어 적용된다.

## 자주 묻는 질문

### 기대인플레이션 기간구조는 어떻게 산출됩니까?

만기별 기대인플레이션을 넬슨-시겔 형태의 매끄러운 곡선으로 적합한 값이며, 장기 구간이 설문에서 확인되는 기대와 괴리되지 않도록 앵커를 부과합니다.

### 기대인플레이션을 왜 곡선으로 적합합니까?

시계별 개별 추정은 잡음이 커서 인접 만기 사이에 실현되기 어려운 도약을 만들어 냅니다. 곡선 적합은 기대의 기간구조가 실제로 지니는 매끄러움을 제약으로 부과합니다.

### 기대인플레이션 서베이와는 무엇이 다릅니까?

설문 계열은 하나의 시계에 대해 보고된 단일 값입니다. 이 그룹은 설문을 장기 앵커로 삼되 시장 정보에서 곡선 전체를 복원하므로, 측정 대상과 정보원이 모두 다릅니다.