대한민국 실질실효환율

한국의 실질실효환율은 교역가중 통화 바스켓 대비 원화의 BIS 광의 CPI 디플레이트 지수이며, 값이 높을수록 원화의 실질 절상을 뜻한다(Bank for International Settlements 2006; Klau and Fung 2006). 펀더멘털 함의 수준은 이 환율을 동시점 거시 펀더멘털에 연결한 조건부 적합값이고, 괴리는 관측 환율이 그 함의 수준에서 벗어난 정도의 백분율이다.

가용 표본에서 원화 실질환율은 이 펀더멘털과 통계적으로 검증된 장기관계를 공유하지 않는다. 따라서 함의 수준은 선형 연관이 유지된다는 가정 아래 현재 펀더멘털과 일관된 실질환율 곧 조건부 적합값으로 보고하며, 환율이 회귀할 것으로 기대되는 균형 수준이나 오정렬(misalignment) 측정치가 아니다. 이러한 장기관계의 부재는 환율과 거시 펀더멘털 사이의 잘 알려진 단절이다.

괴리의 양의 값은 각 시점에서 원화가 펀더멘털 대비 고평가, 음의 값은 저평가되었음을 서술적으로 나타내며, 그 거리가 좁혀지리라는 예측이 아니라 현재 환율 수준을 해석하기 위한 지표이다.

펀더멘털 함의 수준과 괴리는 동시점 펀더멘털에 대한 축약형 회귀로 산출하며, 변수 구축·장기관계 검정·조건부 추정의 3단계를 따른다.

(1) 변수 구축. 로그 실질실효환율을 종속변수로 두고, 펀더멘털은 발라사-새뮤얼슨 대용치인 로그 상대 소비자-생산자물가 비율(Balassa 1964; Samuelson 1964; Égert 2002), GDP 대비 순대외자산(Lane and Milesi-Ferretti 2007), 로그 교역조건, 10년 사전적 실질금리차로 구성한다. 각 계열의 적분 차수는 ADF·KPSS·필립스-페론 검정으로 분류하며, 어느 것도 2차 적분이 아님을 확인한다.

(2) 장기관계 검정. 장기관계의 존재 여부는 단일 통계량이 아니라 검정군으로 평가한다. 판툴라 원칙으로 선택한 Johansen (1991, 1995) 대각합·최대고유값 검정, MacKinnon (1996)과 Phillips and Ouliaris (1990) 임계값에 비추어 읽는 Engle and Granger (1987)의 잔차 기반 검정, Pesaran, Shin, and Smith (2001)의 자기회귀시차분포 한계검정을 함께 적용한다. 오차수정 계수는 Banerjee, Dolado, and Mestre (1998) 분포에 비추어 판단하며, 표본이 요구하는 경우 소표본 한계값(Narayan 2005)을 함께 쓴다. 원화의 경우 검정군은 검증된 관계를 내놓지 않으며, 이는 Granger and Newbold (1974)의 허구적 회귀 경고와 일치한다.

(3) 조건부 추정. 조건부 계수는 동적 최소자승(Stock and Watson 1993)으로 추정하고 완전수정 최소자승(Phillips and Hansen 1990)으로 교차확인한다. 펀더멘털 함의 수준은 적합값의 역로그이다. 괴리는 관측 로그 환율과 적합 로그 환율의 차이에 100을 곱한 값이다. 기여는 적합값을 펀더멘털별로 분해한다.

펀더멘털 함의 수준에 들어가는 변수는 실질환율의 표준적 장기 결정요인이다. 상대 생산성은 비교역재의 상대가격을 높여 발라사-새뮤얼슨 경로로 실질환율을 절상시키는 경향이 있고(Balassa 1964; Samuelson 1964), 순대외자산은 시점 간 예산제약과 이전문제를 통해 작용하며(Obstfeld and Rogoff 1995; Lane and Milesi-Ferretti 2002; Gourinchas and Rey 2007), 교역조건과 실질금리차는 소득효과와 포트폴리오효과를 담아낸다(Edwards 1989; Chinn and Prasad 2003).

펀더멘털 함의 수준은 실질환율을 동시점 거시 펀더멘털에 연결하는 축약형 전통에 기반한다. 이 전통은 실질환율을 앞서 든 펀더멘털에 회귀하며(Clark and MacDonald 1998), 구매력평가 기준과 그 단서들을 확장한다(Nurkse 1945; Edwards 1989; Hinkle and Montiel 1999). 같은 목적의 거시경제 밸런스·구조적 접근과도 나란히 서고(Williamson 1994; Driver and Westaway 2004; MacDonald 2007; Égert, Halpern, and MacDonald 2006), 그 대규모 국가 간 구현의 하나가 Couharde et al. (2018)의 데이터베이스이다.

한국은 부호가 맞는 적합이 곧 환율이 회귀하는 수준은 아닌 이유를 보여 주는 시사적 사례이다. 표본 기간 순대외자산은 큰 흑자로 상승한 반면 실질환율은 절하되어 교과서적 이전효과와 반대였다. 이는 1997-98년 위기 이후의 예비적 외환보유 축적과 높은 국민저축에 부합하는 양상이다(Aguirre and Calderón 2005; Rodrik 2008; Bénassy-Quéré, Béreau, and Mignon 2010). 펀더멘털 기반 실질환율 모형의 실증적 취약성은 그 자체로 잘 기록되어 있고(Razin and Collins 1997; Cheung, Chinn, and Pascual 2005; Catão and Milesi-Ferretti 2014), 대외부문 평가는 그러한 추정치 주위에 넓은 구간을 보고한다(Phillips et al. 2013).

본 계열의 정직한 용도는 감시이다. 큰 괴리는 실질환율이 현재 펀더멘털이 함의하는 바에서 멀리 떨어져 있음을 알려 평가효과·자본흐름·정책 점검을 촉구하며, 그 거리가 좁혀질 것이라는 주장은 아니다.

시장 참가자에게 핵심 사실은 단절 그 자체이다. 1~2년 이내 시계에서 거시 펀더멘털은 임의보행보다 환율을 잘 설명하지 못한다(Meese and Rogoff 1983; Cheung, Chinn, and Pascual 2005; Rossi 2013). Engel and West (2005)의 현재가치 논리는 지속적인 기대 펀더멘털에 좌우되는 환율이 거의 임의보행처럼 움직이는 이유를 설명한다. 따라서 괴리 계열은 거래 신호가 아니며, 실질환율의 저평가가 이후 통화 수익률을 선행한다는 증거는 약하고 국면 의존적이다(Jordà and Taylor 2012).

통화 가격결정에서 정보를 지니는 것은 단일 평가 지표가 아니라 횡단면이다. 캐리·밸류·모멘텀은 단일 실질환율 지표가 하지 못하는 방식으로 통화 가격을 매긴다(Menkhoff et al. 2012; Della Corte, Sarno, and Sestieri 2012). 통화위기 역시 평가 지표보다 대외·금융 취약성 지표로 더 잘 잡힌다(Kaminsky, Lizondo, and Reinhart 1998; Frankel and Rose 1996; Burnside, Eichenbaum, and Rebelo 2011).

그러한 관점에서 괴리는 단독 거래 신호가 아니라 더 넓은 대외 취약성 점검에 들어가는 서술적 입력이다. 대외 리스크를 점검하는 분석가와 리스크 관리자는 이를 활용해 시나리오를 설계하고 원화 수준을 펀더멘털 맥락에서 해석하며, 본 플랫폼의 통화 간 베이시스·금융여건·대외수지 지표와 함께 읽을 때 가장 유용하다.

KRREER은 관측된 광의 실질실효환율로, 2000-12-31부터 2026-03-31까지 분기별 계절조정되지 않은 로그 수준 102개 관측치로 검정된다. 이견 없는 적분 차수는 부여되지 않는데, Said and Dickey (1984)의 시차 증강으로 수행된 Dickey and Fuller (1979)의 증강 디키-풀러 검정이 통계량 −3.261, p = 0.073을, Newey and West (1987) 장기분산을 쓴 Phillips and Perron (1988) 검정이 −2.137, p = 0.525를 보여 둘 다 단위근을 기각하지 못하는 한편 KPSS (Kwiatkowski et al. 1992) 검정은 통계량 0.082, p > 0.10에서 정상성을 기각하지 못하여 상반된 귀무가설 쌍이 해소되지 않기 때문이다.

차분 로그에서 Ljung and Box (1978) 포트맨토는 두 시차 모두에서 Q 통계량 8.808과 12.467, p = 0.066 및 p = 0.132로 백색잡음을 기각하지 못하며, Bai and Perron (1998, 2003) 절차는 차분 계열의 평균에서 변화점을 찾지 못한다. 이 분기 지수에서 Hylleberg et al. (1990)의 HEGY 검정은 통계량 197.5로 계절 단위근을 기각하고, Ghysels and Osborn (2001)을 따른 계절 더미 F는 통계량 0.353, p = 0.787로 결정론적 계절성을 기각하지 못하며, Canova and Hansen (1995)의 QS 포트맨토는 통계량 15.422, p = 0.051로 잔차 계절성을 기각하지 못하는데, 분기 평균화가 계절성을 약화하되 배제하지는 않는다.