[제973회] 원달러환율 변동과 분해
(2024. 10. 04(금), 경북대학교 경제통상학부 이영재 교수)

(이영재 교수)

안녕하세요. 저는 경북대학교 이영재라고 하고요. 이렇게 만나 뵈어서 정말 반갑습니다. 오늘 발표하고 설명드릴 주제는 원달러 환율에 대해서 발표드릴 텐데요. 사실은 이게 제가 저도 한국은행 직원이었어요. 그래서 원래는 경제모형실에서 그런 연구를 하다가, 그리고 이제 원달러 환율에만 집중을 한다기보다는 아무래도 경제모형실이 전반적인 거시 경제 모형을 만들고, 또 다양한 우리나라가 대외 수출이나 수입 이런 쪽으로 영향을 굉장히 많이 받는 국가이기 때문에, 그쪽 관련한 움직임을 되게 세밀하게 모델링하고 empirical한 어떤 evidence를 찾으려고 시작한 이런 작업이었는데. 제가 이제 경북대학교로 옮기게 되면서 이렇게 일단 이 주제로 설명을 드리게 되었고요. 사실 제 전공은 원달러 환율이라기보다는 거시 경제 전반에서 labor market이나 family economics 그쪽이기는 한데. 아무래도 이쪽 관련해서 우리나라의 원달러 환율에 대한 움직임에 대해서 간략하게 설명을 드리고, 또 이런저런 이야기해 볼 수 있는 좋은 기회가 되었으면 좋을 것 같습니다. 그래서 이제 아마 여기 대부분 들으시는 분들이 대학생이라고 들었어요. 그리고 비전공자분들도 많다고 들어서, 이거를 약간 비전공자 대학생 수준으로 맞춰 달라고 하셔서, 이런저런 기초 개념부터 같이 설명을 드릴 테니까. 이걸 아마 잘 아시는 전공자 분들이나 이런 관련 기관에 계신 분들은 그냥 그러려니 하고 들어 주시면 좋을 것 같습니다. 그래서 일단 제목은 원달러 환율 변동과 분해라고 그래서 저희가 이제 환율에 대한 이야기를 할 예정이고요. 그리고 이것 중에 현재가치자산시장 접근법이라고 써 놨는데. 이건 뭐냐면 저희가 일종의 원달러 환율을 자산 시장의 어떤 자산으로 보고 환율을 자산 가격으로 생각해 봤을 때 어떤 어떤 분석이 가능합니다, 하는 연구를 했어요. 그래서 이렇게 타이틀을 해봤고요. 그래서 이제 시작하도록 하겠습니다.

[0. Background]

먼저 이거는 0번이죠. 백그라운드라고 해 놨는데. 환율이란 무엇인가부터 말씀을 드리려고 해요. 그래서 환율이라는 건 뭐냐면, 이제 많은 분들이 알고 계시겠지만 이미. 신문을 보거나 뉴스를 보거나 매번 이렇게 말을 하고 있죠. 원달러 환율이 1,300원을 넘었습니다라든가, 1,400원에 근접했습니다라든가. 최근에는 또 환율이 굉장히 갑자기 빠르게 낮아지고 있습니다. 이런 말들을 많이 하죠. 근데 이 환율이라는 거는 말 그대로 다른 국가 화폐로 나타낸 한 국가 화폐 가격을 의미를 합니다. 아주 간단한 컨셉이죠. 그래서 우리가 이제 주로 쓰는게 원달러 환율 같은 경우인데. 이거는 1달러를 우리나라 돈 몇 원으로 바꿀 수 있냐라는 거를 의미하는 그런 개념이라고 보시면 될 거 같고. 근데 이러한 환율은 변동환율제를 채택하는 나라도 있고, 아니면 고정환율제를 채택하는 나라도 있습니다. 그래서 예전에 한 40년 전, 1970년대나 이런 경우에는, 우리가 뭐 이제 경제 전공이신 분들은 브레튼우즈 체제다 이런 식으로 많이 들어보셨을 텐데. 그때는 고정환율제를 많이 채택을 했어요. 그래서 1달러와 우리나라 돈 1,000원을 고정시켜 놓고 나라에서 이렇게 바꿔 주겠다라고 하는 게 고정환율제도인데. 이제 그런 고정환율제도의 다양한 이런 문제점이 발생하고, 또 브레튼우즈 체제가 무너지고 이렇게 되면서 특히 우리나라 같은 경우는 1997년 IMF 외환 위기를 겪으면서, 이렇게 환율이 막 움직이면서 이런저런 충격을 좀 흡수해 줘야 된다라는 IMF 권고를 받아서 이렇게 변동환율제를 채택을 했습니다. 물론 이제 그 과도기 단계에서 변동환율제가 변동폭을 어느 정도 이렇게 묶어 놓는 그런 중간 정도의 제도도 채택을 한 적이 있는데, 지금 이제 우리나라 같은 경우는 환율이 막 이렇게 움직일 수 있는 변동환율제를 채택하고 있다라는 거를 먼저 말씀을 드릴게요. 그래서 이게 아주 기초적인 내용이기는 하지만, 잘 모르는 분들을 위해서 좀 천천히 설명을 할 텐데. 환율의 변동은 그럼 무엇이냐. 그러면 환율의 변동은 크게 두 가지가 있다라는 걸 먼저 말씀을 드릴 수가 있습니다. 하나는 절상, appreciation이라는 게 있고. 또 다른 하나는 절하라는 게 있는데요. 이 절상은 말 그대로 한 화폐의 가치가 상승하는 거를 의미를 합니다. 그리고 반대로 절하는 한 화폐의 가치가 하락하는 거를 의미를 하겠죠. 이건 아주 기초적인 내용이라서 맨큐의 경제학이라든가 처음에 경제학원론 같은 걸 배우면, 좀 전에 보니까 32장인가 이런 데 나와 있더라고요. 그래서 절상 같은 경우는 우리나라 원화의 가치가 상승을 해서, 예를 들어 지금 원 달러 환율이 1,300원인데 그게 막 1,000원으로 떨어지는 경우. 그런 걸 절상했다라고 보고. 절하는 1,000원에서 1,300원으로. 1달러를 주는데 1달러를 바꾸는데 우리나라 돈을 더 많이 줘야 되는 그런 상황을 절하라고 하는데요. 이런 걸 왜 하냐면 환율이란 거는 사실 여러분들 배우신 분도 많이 있겠지만, 그걸 어떻게 define 하냐에 따라서 이게 원달러로 설정을 할 수도 있고 반대로 달러원 이렇게 해서 반대로 설정을 할 수도 있어요. 그렇기 때문에 책마다 이게 분자 분모가 서로 다르게 설정되어 있고 이런 헷갈리는 경우가 많아서. 우리가 보통 정확하게 말을 하려고 환율이 절상되었다 그러면 한 화폐의 가치가 높아졌다, 그다음에 절하되었다라고 하면 한 화폐의 가치가 낮아졌다. 이런 식으로 보통 표현을 많이 하고 있습니다. 그래서 지금까지 말씀드린 게 환율에 대한 아주 아주 기초적인, 환율에 대해서 이제 정의. 그다음에 환율이 어떤 식으로 움직이는지에 대해서 말씀을 드린 거고요.

[South Korean Won to U.S. Dollar Spot Exchange Rate]

그래서 이제 이 그림 같은 경우가 원달러 환율입니다. 그래서 원화가 분자에 있고, 밑이 이제 달러로 그려진. 우리가 흔히 신문에서 볼 수 있는 환율이 1,300원을 넘었습니다 할 때 그 환율인데요. 이거는 한 5일 전쯤에 9월 30일 날, 미국 세인트루이스 Fed 패드에 있는 데이터베이스에서 이제 그대로 갖고 와서 그린 그림인데. 한 2005년 그쯤부터 그린 거 같아요. 2005년부터 2024년 9월 30일까지 자료를 업데이트한 그림인데. 보시면 알겠지만 원래 2008년 이전까지는 우리나라 환율이 거의 1,000원 아래에서 거의 900원 대에서 왔다 갔다 하는 모습을 볼 수가 있습니다. 그래서 이때만 하더라도 되게 환율이 낮았었죠. 지금이랑 비교도 안 되게. 그래서 저때만 해도 제가 대학 때였던 거 같은데. 그때 막 저희가 직구를 해야 된다든가, 미국에서 아마존에서 물건을 사면 훨씬 싸다든가 그런 이야기들을 많이 해서, 정말 미국에서 직구를 많이 하고 이 정도 환율이라면 거저네, 해서 저희가 많이 막 외국에서 직접 구매를 하고 그랬던 시기였던 거 같아요. 그리고 해외여행도 많이 갔죠. 이 돈이면 내가 국내 어디 가서 돈을 쓰느니, 환율도 낮으니까 해외여행 가면 더 좋겠네라는 그런 이야기도 많이 했던 거 같고요. 근데 그러던 것이 글로벌 금융위기를 겪으면서, 그때 리만브라더스와 서브프라임 모기지 사태를 겪으면서, 이런저런 리스크가 굉장히 높아지면서 세계적으로 이런 금융위기 사태가 막 퍼지고 급변하게 됩니다. 그래서 보시면 2008년대 우리나라 원달러 환율이 정말 치솟아서 1,400원 1,500원대까지 정말 급격하게 높아지게 되었죠. 이거는 monthly everage이기 때문에 이런 식으로 나오는데, 아마 daily frequency로 보면 훨씬 높았을 거예요. 그래서 이렇게 확 높아졌다가 이제 그 이후로 점차 점차 이렇게 안정화가 돼서, 결국에는 한 1,100원. 평균적으로 한 1,100원 수준에서 왔다 갔다 했었고. 이제 한 1,050원에서 1,200원 사이 밴드로 이렇게 왔다 갔다 왔다 갔다 하면서 되게 안정적인 모습을 그려왔었습니다. 근데 그러던 것이 이제 저기 2020년 보시면, 2020년에 살짝 이렇게 회색 음영이 되어 있잖아요. 그게 이제 저희 코로나 시기를 나타내는 구간인데. 이렇게 코로나 시기를 겪으면서 환율이 살짝 낮아졌다가 갑자기 2022년부터 갑자기 금융위기에 버금갈 정도로 계속 꾸준히 높아지는 그런 모습을 나타내게 됩니다. 그래서 여기서부터 이 환율이 도대체 무슨 일이 벌어진 거지라는 생각을 많이 하게 됐고. 왜냐면 우리가 코로나 같은 경우는 한 2019년 말부터 발발을 해서 22년, 23년, 24년에는 어느 정도 이제 안정화가 되었겠구나 생각을 하던 그런 기간이었는데 이렇게 환율이 높아져 버렸어요. 그래서 이 환율이 도대체 무엇 때문에 이렇게 높아졌는지에 대해서 사람들이 많은 관심을 가졌고, 지금 또 마찬가지로 저 끝이 되면 이렇게 낮아지고 있는 모습이 보이는데, 이게 반대로 또 굉장히 낮아질 수도 있겠죠. 앞으로. 그렇다면 환율이 또 왜 이렇게 낮아지는지 그걸 분석하는 게 굉장히 중요한 이슈가 되었었습니다.

[왜 중요한가?]

그렇다면 이 환율이란 게 굉장히 복잡하고 경제에 미치는 영향이 아주 다양하고 중요한데요. 이 그림 같은 경우는 이제 제가 직접 그린 건 아니고, 이승호 박사님의 환율의 이해와 예측이라는 책에서 그대로 가지고 온 건데. 만약에 환율이 상승하게 되면 이렇게 세 가지 경로를 통해서 우리 경제에 이런저런 영향을 미치게 됩니다. 특히 환율이 높아지는 경우를 예를 들어 설명을 하면, 환율이 높아지면 당연히, 환율이 높아지니까 해외에서 수입해 오는 물건들의 가격이 높아지겠죠. 그래서 이제 수입 물가가 높아지게 되고, 그렇게 되면 이제 원가가 높아지고 또 물가가 상승하고. 그래서 실질 구매력이 감소하고, 그래서 소비가 둔화되는. 이런 채널이 있을 수가 있고요. 근데 반면에 또 수입 물가가 높아지면 비싸서 많이 못 사겠네라고 이제 사람들이 생각을 하고, 수입이 감소하고, 그러면은 경상수지가 개선되면서. 이제 국내총생산은 사실 저희 맨날 하는 거 있잖아요. Y=C+I+G+NX. 이런 식으로 subcomponent로 이루어져 있는데. 경상수지가 개선되면서 국내 총생산이 증가하는 효과도 있습니다. 그러니까 환율이 상승하게 되면 이런저런 플러스 효과도 있고 마이너스 효과도 있는데 이런 식으로 구성이 되게 되고요. 그리고 가운데 수출 단가 하락이라고 되어 있는 것은, 또 이제 수출 단가가 하락되면 수출 가격의 경쟁력이 향상되고, 그러다 보면 수출이 잘되고, 그러다 보면 또 경상수지가 개선되고. 이런 상황이 있을 수도 있고요. 반대죠. 그리고 마지막에는 외채 상환 부담이 증가하는 그런 경로도 있습니다. 예를 들어 우리가 1억 달러 빚을 지고 있는데, 예전에는 그게 우리 1,000원이라 그러면 우리나라 돈으로 1천 억을 갚으면 됐었는데, 환율이 높아져서 이제 원 달러 환율이 2,000원이 됐다 그러면 2천억을 갚아야 되겠죠. 그래서 외채 상환 부담이 증가할 수도 있습니다. 물론 환율이 상승한 경우만 말씀을 드렸는데, 환율이 하락하는 경우에도 이게 전부 다 반대로 그런 채널이 작동을 하게 되겠죠. 그래서 실제로 이렇게 환율은 우리나라 GDP, 경제성장, 물가, 굉장히 이제 거시 경제를 다루면서 제일 중요한 걸 두 개 뽑아 보라 그러면 경제 성장과 물가일 텐데. 우리 경제 성장과 물가에 직접적으로 영향을 미치는 되게 중요한, 그리고 다루기가 아주 까다로운 그런 변수들입니다. 왜냐면 이렇게 채널이 복잡하고, 또 이런저런 효과들이 플러스 효과와 마이너스 효과가 서로 중첩돼서 cancel out 되고, 어떤 건 더 세고. 이런 것들을 되게 잘 찾아봐야 되기 때문입니다.

[그림 1-2 환율의 장단기 변동요인]

그래서 그렇다면 이렇게 환율이 중요하고 우리 경제에 이런저런 영향을 미치는데, 그러면 환율에 대한 연구를 되게 많이 해야 되겠구나라는 생각이 드실 거잖아요. 왜냐면 이제 환율이란 것만 제대로 이해를 해도 앞으로 우리나라 경제가 어떻게 변할지도 대략 약간 부분적으로도 알 수가 있고. 그다음에 또 무슨 환율이란 게 일종의 자산으로 생각해 보면 어떤 자산 가격 같은 거니까, 우리가 환차익을 이용해서 돈도 많이 벌 수 있겠구나 이런 생각을 많이 할 텐데. 그래서 이제 환율에 어떤 것들이 영향을 미치는지에 대한 연구가 굉장히 많이 되어 있습니다. 그래서 먼저 오른쪽 보시면 장기 요인이라고 되어 있죠. 이 장기 요인은 사실 만약에 이제 학생들이 처음에 경제학과 들어가면, 예를 들어 여기 총재님 교과서도 있지만 맨큐의 경제학 이런 걸 보면, 환율에 영향을 미치는 거는 구매력 평가. 우리 빅맥 지수나 이런 거 있잖아요. 그래서 어느 한 나라의 물가와 다른 나라의 물가의 차이 때문에 그만큼을 이제 환율이 매워 준다라고 한 구매력 평가라든가. 아니면 교역 조건이라고 쓰여 있는데, 여기서 이제 무역의 구조 아니면 관세 이런 걸 의미하는 거 같아요. 그래서 이런 무역 구조, 그다음에 어떤 한 나라가 더 효과적으로 물건을 생산할 수 있는지 이런 생산성. 이런 경제 전반적인 구조의 차이가 장기적으로 환율을 결정한다는 아주 기초적인. 저희 한 40년 50년 정도 전에 만들어진 그런 환율 이론들. 가장 fundamental 한 이론이죠. 그래서 그런 것들이 장기적으로 우리 균형 환율을 결정한다는 이론이 있었는데. 많은 분들이 이미 알고 있으시겠지만, 이런 장기 균형 값은 아주 중요하지만 우리가 매일매일 이렇게 왔다 갔다 변동하고 아까 보여드린 그래프만 해도 1년 2년 시계에서 환율이 높아졌다 내려갔다 하는 그런 것들을 보는 게 굉장히 중요하기 때문에, 좀 더 단기적인 요인을 확인하고 또 연구하는 게 되게 중요해졌어요. 그래서 이 중에서 봤던 게 또 단기 요인, 중기 요인 이렇게 쓰여 있는데. 특히 중기 요인에서 경상수지와 국제 자본 이동 이렇게 쓰여 있죠. 그래서 아까 우리가 지금은 경상 수지나 혹은 무역 수지가 되게 좋은 흑자를 나타내고 있는데, 이게 불과 1년 얼마 전만 하더라도 우리가 무역 수지 적자가 굉장히 심한 적이 있었거든요. 그래서 이러한 무역 수지가 플러스냐 마이너스에 따라서 이게 돈이 들어오고 나가고 이런 것들이 결정이 되기 때문에. 이게 분명히 환율에 영향을 미칠 것이라고 하는 이런 요인들이 있고요. 이외에도 결국에 환율이라는 것은 돈이 얼마만큼 들어오냐 나가느냐 이런 게 중요하기 때문에, 우리나라 금리가 미국 금리에 비해서 얼마만큼 높냐 낮냐 이런 것도 영향을 미칠 수가 있습니다. 그래서 이제 통화 정책이나 이런 걸로 인한 국제 자본 이동. 이런 것들도 당연히 환율에 영향을 미치겠죠. 그래서 만약 비전공자 분들을 위해서 조금 더 부연 설명을 하자면, 만약에 은행이 두 개가 있어요. A 은행이 있고 B 은행이 있는데, A 은행에서는 이자율을 10%씩 줘요. 근데 B 은행에서는 5%씩 밖에 안 줘요. 그러면 당연히 돈을 더 금리를 많이 주는. 이자를 많이 주는 은행에 돈이 몰릴 거잖아요. 근데 환율도 거의 비슷합니다. 그래서 미국에 만약에 이자율이 10%다, 근데 우리나라의 이자가 5%다. 그렇게 치면 전부 다 돈이 미국으로 이렇게 흘러가게 되겠죠. 그러면서 이제 이런 것들이 우리나라 원달러 환율을 이렇게 높이고, 원화를 약세에 있게 만드는 그런 요인으로 기능을 하게 됩니다. 이외에도 단기 요인이라고 쓰여 있는데, 이런 것들은 여러 가지 리스크 요인이라든가, 기대, 기술적인 그런 반동, 외환시장 개입 이런 요인들이 있고요. 그래서 장기 요인, 중기 요인, 단기 요인들이 모두 다 버무려져서 환율이 막 출렁출렁 출렁출렁 대기 때문에. 이렇게 다양한 요인들이 환율에 영향을 준다라고 많은 연구가 되어 있기는 하지만, 도대체 뭐가 얼마만큼 제대로 도대체 몇 원을 올리는지 이런 거를 효과적으로 좀 quantative 하게 분석하기는 굉장히 어렵다는 거를 이 그림으로 볼 수가 있습니다. 그래서 환율이 되게 복잡하고 중요한데 어려워요. 그래서 만약에 여기 경제 전공하시는 분들이 계시면, 이쪽을 되게 잘 파시면 되게 전도유망한 분야 중 하나가 아닐까 싶고. 지금도 그 어디더라, UCLA였나, 이치오키 교수님이나 이런 교수님들 보시면 하시는 이런 환율 쪽 연구가 굉장히 각광을 받고, 다양한 환율에 대한 퍼즐이 있는데 그런 퍼즐들을 하나씩 하나씩 해결하면 그 퍼즐 하나 해결할 때마다 굉장히 큰 주목을 받고. 아주 사람들이 좋아하는 그런 분야가 아닌가 싶습니다. 그래서 지금 아까 말씀드린 것처럼 결국은 이렇게 환율이 중요하고, 이런저런 요인들이 막 발생을 하고 있고.

[South Korean Won to U.S. Dollar Spot Exchange Rate]

우리나라 환율은 이제 코로나 이후로 급격하게 높아지면서 변동성이 높아지는 그런 상태예요. 그래서 그렇다면 이렇게 지금 환율이 높아지고 변동성이 심해졌는데, 그럼 우리나라의 이런 환율이 높아진 원인 이런 몇 가지 중요 요인을 모두 다 고려한 모델을 만들어서, 과연 어떤 부분이 얼마만큼 우리 환율에 영향을 줬는지. 좀 이렇게 quantitative 하게 살펴보는 게 중요하겠죠. 그래서 앞으로 지금 설명드릴 거는 이제 그 부분에 대해서 말씀드리도록 하겠습니다.

[Figure 2: US-Korea Interest Rate Differential]

첫 번째로 아까 그 은행에 대해서, A 은행은 10% B 은행은 5% 이거에 대해서 말씀을 드렸잖아요. 이게 이제 그거와 관련된 그림인데요. 이거는 지금 미국의 금리랑 우리나라 기준 금리를 이제 서로 빼서 얼마만큼 차이가 나는지를 그려 놓은 difference 그림입니다. 그래서 이게 마이너스로 가게 되면 우리나라 금리가 미국 금리보다 더 높다라는 뜻이고요. 반면에 저게 플러스로 가게 되면 우리나라 금리가 미국 금리보다 낮다라는 의미가 되는 거죠. 그래서 이제 08년부터 그린 그림인데. 대다수는 이제 우리나라 금리가 미국보다 더 높았었죠. 그래서 이제 전반적으로 미국에 비해서 우리나라 금리가 더 높은 그런 수준을 많이 유지를 하고 있었는데. 그때 딱 22년도부터 상황이 조금 달라지더니, 우리나라 금리가 미국보다 훨씬 더 낮아져서 이런 한미 금리차가 굉장히 높아지게 되는 그런 상황이 발생을 하게 됩니다. 물론 저 중간에 18년 19년에도 그런 경우가 있었지만 금세 다시 이렇게 마이너스 쪽으로 돌아왔었는데, 이제는 계속 높은 수준으로 유지가 되고 있는 거를 볼 수가 있죠. 물론 이제 미국도 금리를 계속 유지를 하다가 앞으로 낮추게 되면 이 금리 차이가 줄어들고 그렇게 되긴 할 텐데, 이제 이 그림에서는 금리차가 쭉 유지되는 그런 상황을 보실 수가 있고. 또 마침 공교롭게도 22년 23년부터 이렇게 한미 금리차가 역전돼서 높은 수준을 유지를 하고 있었는데, 딱 보시면 22년부터 환율이 급등을 하기 시작하는 이런 모습을 보이고 있죠. 그래서 아까 그 A 은행 B 은행 얘기한 것처럼, 이제 우리나라 돈이 저쪽으로 다 흘러가서 이런 한미 금리차 때문에 이렇게 환율이 올라간 건가? 하는 사람들의 의심 그런 것들이 이제 되게 강해지게 됩니다. 그래서 저희 한참 환율 올라갈 때만 해도 신문 기사나 뉴스 같은 걸 보게 되면, 이렇게 한국은행이 금리를 빨리빨리 높이지 않고 금리차가 벌어지게 돼서 환율이 이렇게 치솟은 거 아니냐 이런 말들이 되게 많았었죠. 그래서 그렇다면 이제 이 모형에 의하면 이런 한미 금리차 때문에 과연 원달러 환율이 얼마 정도 상승한 건지 한번 계산을 해 보자라는 문제의식을 가질 수가 있고요.

[EPU Index]

그다음에 또 하나는 이 두 번째 그림인데, EPU Index라는 게 있어요. 이거는 별 것은 아니고, 전 세계의 어떤 불확실성이 얼마나 되는지. 어떤 경제의 불안함 이런 것들이 얼마나 되는지를 인덱스화시킨 그런 그림인데요. 빨간색이 글로벌 그림이고, 이제 까만색이 미국 그림이에요. 딱 보시면 알겠지만, 2020년에 코로나가 막 발생했을 때 전 세계와 미국 모두 다 이 불안함이 굉장히 높아졌었는데. 미국 같은 경우는 코로나 이후로는 다시 이전 수준으로 회복되는 모습을 확인하실 수가 있죠. 그리고 반면에 글로벌은 아직 그렇게까지 수렴하지 않고 여전히 꽤나 높은 수준으로 왔다 갔다 하는 모습을 확인해 볼 수가 있습니다. 이거는 아무래도 여러 전쟁도 났었고, 그다음에 지금도 이스라엘이랑 이런 전쟁들이 계속되고 있는데 그런 것들이 이제 반영된 결과가 아닐까 싶고요. 그래서 이제 미국이랑 글로벌이랑 보면 이런 불안함, 어떤 uncertainty에 대한 정도가 좀 다르게 움직이고 있다. 그러면 당연히 미국이라는 나라의 화폐는 굉장한 안전자산이라고 생각을 할 수도 있는데, 그러면 당연히 미국 쪽으로 더 돈이 많이 몰리겠죠. 그래서 이런 것들을 봐도 이런 불안함의 차이, uncertainty의 차이가 또 환율을 이끌어가는 그런 중요 요인이 아닐까라는 사람들 의심 아니면 그런 생각이 계속되었습니다.

[Figure 3: CIP Deviation between Korea and the US]

그리고 이 세 번째 그림은 조금 생소할 수 있는 그런 그림인데요. 이거는 CIP Deviation이라 그래서, Covered Interest rate Parity에 얼마만큼 위배되는가를 나타내는 그림입니다. 근데 이거는 별 것은 아니고, 그냥 해석을 좀 더 하자 그러면 이런저런 연구가 있어서 되게 다양하게 해석을 할 수 있는 그런 지표이기 한데. CIP Deviation 같은 경우는 일종의 미국 달러에 대한 supply가 있고 demand가 있을 텐데, 이게 상대적으로 공급이 더 부족하게 되면 아래쪽으로 확 꺼지는 마이너스 쪽으로 커지는 그런 성질을 가지고 있다고 생각을 하시면 될 거 같아요. 예를 들어서 2008년 금융위기 때 이럴 때 보시면은, 갑자기 그때 이런저런 금융에 대한 제약이 많이 생겼었거든요. 왜냐면 그때 금융 위기였기 때문에 앞으로는 금융에 대한 건전함 이런 걸 추구하고자 이런저런 제약이 많이 생겼어요. 그래서 어떤 미국 통화를 공급하는 데 있어서 일종의 비용 같은 게 생긴 거죠. 그래서 그 백그라운드를 갖고 생각을 해 보시면, 02년 정도에는 CIP Deviation이 거의 없는 0 수준에서 왔다 갔다 왔다 갔다 하면서 달러의 공급과 demand가 서로 잘 맞아떨어져서 이런 편차, CIP 편차가 없었는데. 이제 금융위기 때 한번 왕창 커지고 나서 이런저런 달러 공급에 대한 여러 코스트가 생기고 나니까, 계속 마이너스 방향으로 살아남고 있다는 걸 확인해 보실 수가 있죠. 이 말은 뭐냐면 결국 달러에 대한 supply 역시 어떤 환율에 영향을 미칠 수 있다는 학계의 되게 다양한 고민이나 아니면 그런 의심 같은 게 발생을 하게 됐습니다. 그래서 이것도 지금 되게 중요한 환율 결정에 대한 중요한 factor 중 하나로 이제 학계에서 주목을 하고 있습니다. 그래서 이거는 이제 원달러 환율에 대한 CIP Deviation을 그린 건데 여전히 이렇게 마이너스 쪽으로 계속 살아남고 있죠.

[Figure 4: Trade Balance Measure]

그리고 이건 마지막 네 번째 요인을 그린 건데요. 이거는 무역 수지라고 보시면 돼요. 정확히 보면 trade volume. 그 export랑 import를 모두 합친 거를 분모로 놓고, 그다음에 export를 분자로 놔서 0.5를 빼서 일종의 인덱스화시킨 건데. 이거는 이제 0보다 크게 되면 무역 수지가 흑자인 거고, 이제 0보다 아래에 있으면 무역 수지가 적자인 상태를 나타내는 거다라고 보시면 될 거 같습니다. 그래서 보시면 알겠지만 우리나라 무역 수지 같은 경우는 대부분의 기간에서 플러스 방향이었다. 플러스 방향. 그래서 우리나라가 수출도 많이 하고 그래서 거기서부터 벌어오는 돈 같은 것도 많이 있었고 그랬었는데. 이제 22년 마침 딱 환율이 치솟기 시작한 그 시점부터 무역수지 적자가 되게 심각했던 적이 있었어요. 물론 지금은 적자 상태는 아니고 쭉 다시 올라와서 흑자로 전환되어 있는 상태인데. 그래서 이 연구를 시작할 때만 하더라도 이렇게 무역수지 적자로 인해서 환율이 이렇게 쭉 올라간 것이 아니냐라는 그런 질문이라든가 의심들이 많이 있었습니다.

[Ⅰ. Questions and Goals]

그래서 지금까지 소개시켜 드린 총 네 가지 요인들이 있었잖아요. 그 백그라운드에 대해서 이 네 가지를 모두 다 포괄하는 모델을 한번 만들어 보고, 과연 그런 어떤 원달러 환율이 이렇게 막 치솟고 변동이 심한데 그게 얼마만큼 기여했는지 보는 게 이 지금 발표의 목적이거든요. 그래서 첫 번째로는 지금 사상 최대 한미 금리차. 지금 좀 달라질 수 있을, 앞으로 달라질 텐데. 이렇게 한미 금리차가 되게 컸고 그래서 연준의 통화정책 기조 플러스 한국은행의 통화정책 기조에 따라서 이렇게 금리차가 달라질 텐데. 이런 금리차가 원달러 환율에 미친 영향을 한번 모형에 넣어 보고. 두 번째로 아까도 보셨지만 계속 끝나지 않고 국제 분쟁이 계속되고 있죠. 우크라이나랑 러시아 전쟁부터 시작을 해서, 그다음에 또 지금 이스라엘 이런 게 계속되면서 저희가 oil price라든가 굉장히 막 왔다 갔다 왔다 갔다 환율에 영향을 줄 수 있는 그런 되게 다양한 불확실성이 높아진 상태예요. 그래서 이런 불확실성도 고려하는 모델을 한번 만들어 보자라는 게 두 번째 목적이었고. 세 번째로 아까 이제 달러 공급과 어떤 supply와 demand에서 달러 공급의 영향을 되게 강조하는 게 요새 연구 트렌드라고 말씀을 드렸었는데. 이거는 이제 학계의 의견을 받아들여서 이런 달러 공급의 영향도 고려를 해 보고. 네 번째로 이제 무역 수지 적자는 과연 얼마만큼 우리 환율에 영향을 미쳤는가. 그래서 총 우리가 중요하다고 생각했던 1번, 2번, 3번, 4번을 모두 포괄한 일종의 모델을 만들어 보고, 과연 환율 변동이 이 요인들에 의해서 얼마만큼 설명되고 얼마만큼 이제 영향을 줬는지 생각을 해 보자라는 게 이 연구의 목적이었습니다. 그러면 당연히 이 환율이란 게 통화 정책에 의해서도 영향을 받고, 또 통화 정책을 앞으로 어떻게 해야 되는지도 중요하게 만드는 그런 요인이고. 또 이제 한국은행에서도 여러 외환 정책 같은 걸 할 텐데. 이제 이런 것들을 하는 데 있어서 좀 도움이 되는 일종의 모니터링 디바이스로 활용될 활용될 수 있겠다, 그런 생각을 했었었죠.

[Ⅱ. Meese-Rogoff 퍼즐과 선행연구]

그런데 이제 환율이 아까 말씀드린 것처럼 거시 경제에 굉장히 많은 다양한 경로로 영향을 미치고 또 이제 중요하게 작동을 하는데 반해서 이 연구가 굉장히 어렵다라고 말씀을 드렸었잖아요. 그래서 물론 저도 환율만 한 전공자는 아니지만, 환율 전공하신 분들도 굉장히 이걸 어려워하는데. 예전 지금으로부터 40년 전에 Meese-Rogoff라는 되게 훌륭하신 분들이 거시 펀더멘탈과 환율이 단절되어 있는 것 같은 현상이 있다, 이런 거를 발견을 했습니다. 이건 뭐냐. 거시 펀더멘탈은 뭐냐면 이런저런 거시 경제 이론이라든가 아니면 그런 데서, 반드시 우리나라 환율에 영향을 줄 법한 다양한 거시 변수들이 있을 거잖아요. 거시 이론에 따르면. 근데 그런 거시 펀더멘탈, 그런 중요한 거시 변수들이 마치 환율에 아무런 영향을 주지 않는 것 같다라는 거를 실증 분석을 해 보니까, 그런 결과를 보이게 된 거죠. 이거는 뭐냐면 결국 주요 거시 이론의 거시 펀더멘탈의 현재 및 과거 정보가 이걸 가지고 환율을 예측을 한번 해봤더니 그냥 일반적으로 환율은 랜덤워크 한다라고 놓은 것보다도 오히려 예측을 못하고 그냥 설명을 전혀 못하는 이상한 현상이 발생됩니다. 그래서 그냥 이런저런 어려운 짓을 하지 않고 그냥 환율은 랜덤워크 해, 하고 놨을 때보다도 오히려 설명을 못 하는 거죠. 이런저런 변수를 아무리 넣어 봐도요.

[Ⅱ. Meese-Rogoff 퍼즐과 선행연구]

그래서 이거는 제가 한 건 아니고, kim et al. 2021년에서 이런저런 모형을 이용해서 지금 말씀드렸던 한번 환율의 다양한 펀더멘탈 정보를 이용해서 앞으로의 환율을 예측하고 그 설명력을 한번 테스트해 본 결과인데요. 보시면 뭐 h=1 같은 경우는 한 달 후, h=12는 1년 후 뭐 이런 걸 예측을 해 본 건데. 전부 다 5번 같은 경우 빼고는 전부 다 그냥 랜덤워크 모형보다 환율이 자기 맘대로 그냥 랜덤워크 하게 막 움직인다라고 설정한 것보다도 오히려 예측력이 더 떨어진다라는 그 결과가 나왔어요. 그래서 우리나라 경우에도 이런 Meese-Rogoff 퍼즐이 좀 발생하는 거 같다라는 걸 확인해 볼 수가 있고. 그래서 이게 되게 어렵습니다. 환율을 잘 예측하면 큰돈도 벌 수 있을 것 같고 통화 정책도 잘할 수 있을 것 같고, 우리나라 거시 경제도 안정시킬 수 있을 것 같은데. 이게 환율에 대한 연구가 되게 어려운 측면이 여기서 발생을 하게 됩니다.

[Ⅱ. Meese-Rogoff 퍼즐과 선행연구]

근데 이제 Meese-Rogoff가 1983년에 논문을 발표하고 나서, 그거에 대해서 굉장히 꾸준한 연구들을 계속 이제 해 왔죠. 그 퍼즐을 깨뜨리려고. 근데 그럼에도 불구하고 이제 크게 성공적이지 않고 있다가, 이제 되게 유명한 페이퍼 중 하나가 Engel and West 2005년 페이퍼가 이렇게 소개가 되는데. 이거도 이제 경제 펀더멘탈 기대와 환율 이렇게 되어 있어요. 이거는 이 내용은 뭐였냐면, 일견 딱 봤을 때 거시 펀더멘탈의 현재 정보와 이제 과거 정보 가지고 환율을 예측하려고 들면 이게 마치 그냥 뚝 단절된 것처럼 보이는데, 하지만 여전히 거시 펀더멘털은 환율에 영향을 주고 있다라는 식으로 주장을 하세요. 이건 결국 뭐였냐면 과거나 지금 현재 정보도 중요하지만 아까 말씀드린 것처럼 환율이라는 게 일종의 자산 가격 같은 역할을 하고 있기 때문에, 과거 정보보다는 앞으로 미래에 이 자산이 어떻게 될 것인가에 대한 뉴스 혹은 앞으로의 기대가 굉장히 중요한 역할을 하고 있다더라 하는 게 이 사람들의 논문이었다, 이 사람들의 주장이었던 거죠. 그래서 여전히 거시 펀더멘탈과 환율은 단절된 게 아니고 연결되어 있다. 하지만 과거 정보보다는 앞으로의 기대가 굉장히 중요하다라는 식으로 주장을 하고 이런저런 실증 분석을 하게 됩니다. 근데 딱 보기에도 지금 말씀드린 것도 환율의 어떤 자산 가격적인 측면이 굉장히 중요하겠다라는 생각이 많이 들잖아요. 그래서 이런 미래에 대한 기대, 뉴스, 아마 경영학과에서 파이낸스 수업이나 이런 걸 들어 보시면 자산 가격 결정 이론 이런 것들도 많이 있을 텐데. 물론 저도 파이낸스 전공은 아니어서 자세히는 모르지만. 그런 식으로 미래에 대한 기대가 굉장히 중요한 역할을 하게 되는데 여기서도 마찬가지입니다. 그래서 결국에 이러한 컨셉을 받아들여서 밑에 보시면 환율의 자산가격 접근법이라는 이제 새로운 연구들이 많이 시도가 되는 거죠. 그래서 Froot and Ramadorai, Brunnermeier 이런 유명하신 분들이 이런 연구를 하게 되고. 결국 환율과 펀더멘탈 기대와의 관계, 이게 자산 가격 이론과 굉장히 유사하다라는 거를 딱 캐치하시고. 환율을 자산 가격 측면에서 접근하려는 시도들이 이제 많이 발생을 하게 됩니다. 그래서 만약에 저희가 맨날 캐리트레이드, 캐리트레이드 이런 게 신문에 많이 나오는데. 여기서도 예를 들어 이자율이 싼 나라에서 돈을 빌려다가 이렇게 하면 수익이 날 수 있다라는 게 이제 캐리트레이드 이런 건데. 여기서 초과 수익이 발생하게 되면 기존의 우리 이론으로는 이런 초과 수익이 발생하면 안 되는데, 여기서는 초과 수익이 발생하면 이거를 일종의 자산 가격 이론에서 위험 프리미엄만큼 돈을 더 주는 거다라는 식으로 접근을 하게 되거든요. 그래서 환율도 이런 컨셉에서 이제 접근을 하게 되고.

[Ⅱ. Meese-Rogoff 퍼즐과 선행연구]

그래서 기본 요인으로는 우리 아까 말씀드렸던 이자율 차이. 이자율 차이와 캐리트레이드에서 발생한 할 수 있었던 그 리스크 프리미엄. 이 두 가지 요인을 가지고서 원달러 환율뿐만 아니라 다양한 환율의 변동을 분해하는 그런 연구들이 시작이 됐어요. 근데 이제 비교적 최근에 이제 2017년부터 이런 연구들이 계속되다가, 그럼 환율 변동을 이렇게 내외 금리차나 리스크 프리미엄 두 가지 요인으로만 쪼개는 것도 굉장히 훌륭하고, 단기 환율을 설명하는 데 있어서 앞으로의 기대를 다 집어넣기 때문에 꽤나 유용한 방법이 이긴 하지만, 이렇게 두 개로만 쪼개면 조금 그렇다. 그래서 이런 일종의 저희 계량경제학 배우면 omitted variable bias가 발생하듯이 이렇게 조금 더 다양한 component들로 쪼개 보는 게 좋지 않겠냐라는 식의 문헌들이 나타나게 됩니다. 그래서 비교적 최근에는 뭐였냐면, 아까 Engel 2016년, Jiang 2021년, Engel and Wu 2023년 이런 페이퍼나.

[Ⅱ. Meese-Rogoff 퍼즐과 선행연구]

그다음에 여기 Gabaix and Maggiori 이런 페이퍼들을 보면은 CIP 편차가 굉장히 중요한 역할을 한다라는 주장들을 많이 하세요. 그래서 아까도 보셨듯이 달러의 어떤 공급 요인을 CIP 편차가 대변할 수 있는데. 그런 것들을 모형에 집어넣게 되면 환율 변동의 18%나 한 20% 정도까지 설명을 할 수 있다. 그래서 굉장히 중요한 요인이다라는 연구가 계속되었고. 이외에도 Gourinchas나 Hélène Rey 이런 페이퍼 보면 무역 수지도 이렇게 환율에 미치는 영향들이 있다라는 연구들이 지속되었습니다.

[Ⅱ. Meese-Rogoff 퍼즐과 선행연구]

근데 이제 우리나라 원달러 환율에 이제 집중한 그런 페이퍼를 보면 이제 이화여대 윤재호 교수님이 작년에 작성하신 페이퍼가 있어요. 근데 이 페이퍼 같은 경우도 이제 원달러 환율에 우리나라의 어떤 자산 가격 접근법, 특히 현재 가치 자산 가격 접근법을 이용해서 이런저런 연구를 하신 건데. 여기도 이제 위험 프리미엄이랑 한미 금리차 이렇게 두 가지를 가지고서 연구를 하셨죠. 그래서 이제 지금 이 연구 같은 경우는 이런 것들을 좀 더 확장하고 좀 더 포괄해서 기본 변수인 아까 한미 금리 차랑 리스크 프리미엄, 이 두 가지뿐만이 아니라 지금 여기저기서 중요하다라고 말을 하고 있는 CIP 편차. 그러니까 달러의 공급 요인. 그거 플러스 무역 수지. 총 네 가지 요인들을 한데 섞어서 이 요인들이 과연 원달러 환율에 얼마만큼, 그리고 어느 정도 영향을 줬는지 살펴보는 게 이 연구의 목적이었습니다.

[Ⅲ. 환율변동요인 및 현재가치 자산시장 모형]

그럼 이거는 이제 되게 아주 단순하게, 그러면 아까 여러 가지 요인들을 말씀을 드렸는데. 그 요인들이 정말로 환율에 영향을 미치고 있는지 그걸 좀 한번 확인해 볼 필요가 있죠. 우리나라 데이터를 봤을 때 이런 요인들이 중요하다고는 했는데 실상 아무런 효과도 미치지 않는다 그러면, 이거를 이제 모형화시킬 필요도 없는 거니까요. 그래서 첫 번째 그림 같은 경우는 이제 한미 금리차가 확대되었을 때 우리나라 환율이 어떻게 변하는지를 본 그 반응입니다. 보시면 한미 금리차가 확대되었을 때, 이제 원화가 여기서 원 달러 환율인데. 이제 원화가 이제 올라갔죠. 그래서 평가가 절하되는 모습을 보이고 있고. 그래서 이제 앞서서 말씀드렸던 그런 방향이랑 일치를 하고. 두 번째로 이제 CIP 확대돼서 달러 공급이 줄어들게 되면 이제 원화가 평가 절하돼서 환율이 높아지는, 가운데 그림 모습도 확인할 수가 있고. 그리고 마지막 그림 같은 경우는 무역 수지가 낮아져서, 예를 들어 무역 수지가 적자가 되면 원화가 평가 절하돼서 환율이 높아지는. 그래서 우리가 이제 생각했던 대로, 우리나라 데이터에서도 어느 정도 캡처가 되는구나라는 모습을 확인할 수가 있어요. 그래서 이제 이러한 모습과 리스폰스들을 가지고 아주 좀 단순한 계량 모형을 만들 텐데.

[Ⅲ. 환율변동요인 및 현재가치 자산시장 모형(참고)]

이거 같은 경우는 이제 그렇게 크게 설명을 드리지 않고 넘어갈 텐데. 앞서서 소개시켜 드렸던 Engel and West, Froot and Ramadorai 이런 선행 연구들에서 나온 이런저런 방법론들을 따라서 잘 이렇게 아주 단순한 초과 수익을 정의를 하고, 그다음에 초과 수익에다가 지금 저희가 말한 CIP 편차 아니면 또 다른 요인 이런 것들을 분해하는 그 방법론을 도입을 하고.

[Ⅲ. 환율변동요인 및 현재가치 자산시장 모형(참고)]

이렇게 앞으로 forward iteration 하고 이렇게 정리를 하게 되면, 결국 중요한 거는 A6이라고 써져 있는 식인데요. 이 식은 그냥 이렇게 저렇게 수식으로 써 있지만 아무것도 아니고 결국 첫 번째 턴은 한미 금리차에 대한 앞으로의 기대가 환율 변동에 영향을 미칠 것이다라고 해석이 되는 거고요. 두 번째는 달러 공급 요인에 대한 앞으로의 뉴스나 기대가 달러 변동에 영향을 미칠 것이다. 그리고 세 번째는 이제 무역 수지로 해석을 하게 되면 무역 수지에 대한 기대. 마지막 거는 리스크 프리미엄에 대한 기대가 지금 환율의 환율 변동에 영향을 미칠 것이다라는 식으로 수식이 정리가 되는 거죠. 그래서 총 저희가 네 가지 요인으로 이제 분해해서 환율 변동을 보겠다라고 말씀을 드렸었는데. 이제 이렇게 네 가지로 잘 정리가 돼서,

[Ⅲ. 환율변동요인 및 현재가치 자산시장 모형]

이것들을 이제 저희가 흔히 보는 벡터 폼으로 정리를 하게 되면 아주 간단하게, 아까 그 말씀드렸던 뉴스에 대한 어떤 식을 손쉽게 계산을 해낼 수 있는 상태가 됩니다. 그래서 이게 사실은 아까 Engel and West 이런 것 소개드리면서 결국 환율 변동을 설명하는 데 있어서 지금이나 과거 정보도 중요하지만 앞으로에 대한 기대가 굉장히 중요하다라고 말씀을 드렸는데요. 여기서 기대는 사실 아까 처음에 이런 리스폰스를 사람들이 알고 있고 그리고 경제에 어떤 충격이 발생하면 이 리스폰스대로 경제가 대강 움직일 것이다라는 거를 사람이 기대한다는 뜻에서 일종의 bar expectation이라는 용어를 써요. 그래서 물론 앞으로 기대가 어떻게 변할지, 그런 것 되게 많이 배우시거나 들어보셨을 거예요. rational expectation 이런 얘기도 들어보셨을 거고. 아니면 앞으로 어떻게 변화할지에 대한 굉장히 다양한 그런 expectation을 집어넣을 수 있을 텐데. 이 문헌에서는 아직 선행 연구가 많지도 않고, 처음 시도하고 그런 거기 때문에 이렇게 이런 리스폰스 대로 변수가 움직일 거다라는 거를 기대하는 그런 사람들을 상정했다라고 보시면 될 거 같습니다. 근데 이게 아주 이상한 정의는 아니고, 예를 들어 미국에서 굉장히 오랫동안 아주 지금도 적극적으로 사용되고 있는 경제 전망 모형 중에 FRB/US 이런 아주 대규모 거시 경제 전망 모형이 있는데. 그런 모형에서도 이런 식의 bar expectation을 도입을 하기도 하고 그런 거기 때문에 여기서도 이렇게 바에 대한 리스폰스를 expectation으로 해석을 하고 있다라고 말씀드리겠습니다.

[Ⅳ. 분석결과: 글로벌금융위기 (QoQ변화율)]

그래서 이런 식으로 해서 추정을 해서 나온 결과가 결국은 이 그림이에요. 이런저런 설명을 드렸지만 결국에 이 그림을 하나 얻고자 이런저런 설명을 드린 건데. 이건 먼저 글로벌 금융 위기에 대해서 해석한 그림입니다. 그래서 QoQ변화율이고요. 이건 뭐냐면 먼저 왼쪽 그림 보시면 갈색 실선이 있잖아요. 갈색 실선은 환율의 수준, 그러니까 우리가 흔히 1,000원이다 1,300원이다 이렇게 해서 오른쪽에 표시를 해 놓은 환율 수준 그림이고요. 그다음에 검은색 점선이 있는데, 이거는 환율의 전 분기 대비 변화율을 그려 놓은 겁니다. 그래서 결국 그리고 이제 여러 가지 색깔의 막대기가 있는데, 이 막대기는 전 분기 대비 환율의 변화율을 얼마만큼 각 요소들이 설명하고 있는지 그걸 분해해 놓은 그림이고요. 그래서 보시다시피 결국에 저 까만색 점선이 삐쭉 솟은 데가 금융위기가 발생하고 우리나라의 어떤 환율이 갑자기 높아진 그런 지점인데요. 보시는 것처럼 그 위험 프리미엄이 확실히 높아지면서 이제 우리나라의 원화가 상대적으로 위험 자산이기 때문에 달러 쪽으로 수요가 쏠려서 환율이 높아졌다라는 것을 확인해 보실 수가 있고. 또 하나는 이제 환율이 갈색 선이 높아진 이후로 상당 시간 동안 계속 높은 상태로 유지가 되고 있는데, 이때를 보시면 사실 금융위기가 발생했을 때 이후 위험 프리미엄이 반짝 높아졌다가 그 이후로는 계속 이렇게 낮추는 쪽으로 해석이 되고 있는데. 반면에 아까 CIP 편차가 굉장히 중요한 역할을 할 수 있다, 어떤 달러 공급 요인도 중요한 역할을 할 수 있다라고 말씀드렸는데. 이렇게 검은색 회색 막대기가 전반적으로 계속 위쪽으로 환율을 끌어당기는 그런 역할을 하고 있다. 그래서 우리나라의 원달러 환율 관계에서도 이렇게 달러 공급 요인이 이 글로벌 금융위기 때는 꽤나 중요하게 역할을 하고 있었구나. 반면에 이제 한미 금리차 같은 경우는 왔다 갔다 왔다 갔다 하죠. 근데 이 그림 같은 경우는 사실 환율을 전 분기 대비 변화율로 나타냈기 때문에 여러분들이 그냥 딱 보고서 해석하기 굉장히 어려운 측면이 있습니다.

[Ⅳ. 분석결과: 글로벌금융위기('08.3q 대비)]

그래서 이거를 좀 해석을 편하게 하려고 저희 예를 들어 CPI도 기준연도 이런 거를 삼고 그러잖아요. 2015년 대비, 2015년이 100이면 2020년에 어떻게 변했고, 이런 기준년을 삼는데. 이제 그거랑 같은 컨셉으로, 금융위기가 발생하기 직전인 2008년 3쿼터 그때를 기준으로 삼고 환율이 검은색 점선만큼 레벨로 바뀌는데. 그래서 결국에는 환율이 저기가 한 300 얼마가 올라갔다가, 쭉쭉 쭉쭉 해서 다시 0원까지 수렴해 가는. 환율이 이렇게 레벨로 바뀌는데, 각각의 막대기들을 각 컴포넌트들이 이런 레벨 변화를 얼마만큼 설명하는지 이거를 나타낸 그림이에요. 그래서 결국은 보시면은 2008년 3쿼터 대비 환율이 이렇게 쭉 올라갔는데, 기간 1 같은 경우는 밑에 이제 1 2 3 이렇게 라벨링을 해 놨는데. 기간 1 같은 경우는 환율이 기준년 대비 290원 정도가 올라갔어요. 평균적으로. 그래서 그 밑에 1이라고 써놓은 것은 비율을 의미하고요. 그럼 그중에서 한미 금리차는 약 4% 정도. 금액으로 치면 11원 정도가 이제 contribution이 있는 거고. 대신에 위험 프리미엄이 거의 400원 정도를 설명하죠. 그래서 이거는 100%를 넘어서 135%를 설명하고. 그리고 CIP 편차는 이때만 하더라도 그렇게 큰 영향력이 없었어요. 그래서 오히려 -0.32%, -94원 정도 설명을 했고. 무역 수지도 이제 -20원 정도 설명을 했었다라는 게 나타났는데. 근데 기간 2와 3을 보시면 그림에서도 보실 수 있듯이 검은색 부분이 되게 커졌죠. 이거는 뭐냐면 금융위기 이후로 계속 이런저런 금융 규제가 되게 강화되면서 달러 공급이 예전보다 조금 더 비싸졌다. 그래서 저기 선행 연구들 같은 경우는 이제 달러 공급에 대한 shadow price가 높아졌다, shadow cost가 높아졌다 이런 식으로 많이 분석을 하는데. 여기서도 되게 확연하게 드러나는 모습이 나타나고 있습니다. 특히 2번 3번 같은 경우거든요. 그래서 이때 환율 변화를 보면, 비록 1번 기간에는 환율이 탁 치솟았지만 그 이후로는 저희 위험 프리미엄이 쭉 낮게 깔리면서 환율을 낮추는 역할을 했었고. 반면에 이제 한미 금리차나 CIP 편차 같은 게 환율을 위로 끌어올리는 역할을 했지만, 이러한 요인들이 전부 다 밸런스를 되게 잘 이뤄서 결국에 3번 정도 기간에 가게 되면 환율이 다시 2008년 3쿼터 수준으로 다시 수렴을 하는. 돌아오는 그런 모습을 보이고 있다. 그래서 이거는 이제 글로벌 금융 위기에 대해서 한번 해 본 거고요.

[Ⅳ. 분석결과: 코로나19 (QoQ변화율)]

그리고 이거 마찬가지로 이번 코로나 기간, 그리고 코로나 이후에 우리가 환율이 되게 치솟았던 그 기간에 대해서도 똑같은 엑서사이즈를 할 수가 있죠. 그래서 분석 결과 보시면 이것 마찬가지로 QoQ 변화율이에요. 갈색 선 같은 경우는 이제 환율 수준, 오른쪽을 나타내고 있고요. 그다음에 까만색 점선이 환율의 전 분기 대비 변화율을 의미를 하고 있는데. 이제 이 코로나 때를 살펴보게 되면, 전반적으로 처음에는 이제 환율이 이렇게 왔다 갔다 왔다 갔다 하면서 그렇게 치솟지는 않았었죠. 근데 한 2022년부터 이게 쭉 올라가게 되었는데. 이때 한 22년부터 보시면 확실히 그 주황색 색깔의 영역이 꽤나 커요. 그래서 내외 금리차가 꽤나 컸기 때문에, 이 영향이 그렇게까지 아주 무시할 정도로 작지는 않았다라는 걸 해석을 할 수가 있었고. 그다음에 저 연두색 부분도 무역 수지인데, 우리가 이때 무역 수지가 적자가 계속됐기 때문에 확실히 무역 수지에 대한 영향도 어느 정도는 있었다. 그다음 그럼에도 불구하고 이제 달러 공급 요인은 저번에 이제 우리 금융위기 때랑은 다르게 오히려 달러를 이렇게 높이는, 환율을 높이기보다는 낮추는 쪽으로 작용을 하고 있었고. 리스크 프리미엄 같은 경우도 22년 1쿼터, 2쿼터까지는 계속 높였지만 그 이후로는 환율의 변화율을 낮추는 방향으로 작용을 했다라고 해석이 됩니다. 그래서 여기 빨간 색깔로 이런저런 에피소드를 적어 놨는데. 이거는 저희가 코로나를 겪으면서 나타났던 여러 이벤트예요. 그래서 맨 밑에 왼쪽부터 보시면 중국 제로 코로나 정책을 시행한 적이 있었어요. 그래서 코로나가 쭉 이렇게 잘 진행되어 오다가 중국이 그때 코로나가 굉장히 많이 확산돼서, 우리는 막 이렇게 락다운 같은 경우도 막 되게 세게 하고 그랬었던 적이 있었는데. 그래서 2021년 화살표 있는 데 보시면, 원래 리스크 프리미엄 위험 기피 요인이 상당히 사그라들었다가, 갑자기 중국 제로 코로나랑 그리고 저 때 우크라이나 러시아 전쟁이 딱 터졌어요. 그 시점입니다. 그럼 보시면 파란색이 갑자기 탁 높아지는 모습이 보이죠. 그래서 이렇게 리스크 요인이 이 정도로 환율에 영향을 줬구나라는 걸 알 수 있었고. 근데 그 오른쪽 네모를 보시면 중국 리오프닝이라고 써 있어요. 그럼 중국이 이제 어느 정도 코로나가 잡혀 있고 이제 다시 락다운을 풀고 리오프닝을 한다라고 정책 기조를 전환했던 시점인데. 그때 보시면 이제 위험 기피 요인이 해소되면서 오히려 환율을 확 낮춰 주는, QoQ 환율 변화율을 확 낮춰 주는 그런 영향을 보이고 있죠. 근데 그러던 것이 저희가 벌써 이제 1년 전 그런 얘기기 때문에 오래전 일인 것 같은데. 실리콘 밸리 뱅크. 그때 그런 사태도 있었고. 크레딧스위스 이런 사태들이 있었어요. 그때 다시 리스크 요인이 확 높아지는 모습을 보이고. 그리고 이거는 이제 23년 4쿼터 아니면 24년 1쿼터 이 정도일 텐데. 이스라엘 하마스 전쟁이 퍼지면서 다시 이렇게 높아지는 그런 모습을 보이고 있죠. 그래서 이것도 앞서 말씀드린 것처럼 QoQ 변화율이기 때문에 해석하기가 굉장히 까다롭습니다. 그래서 이거를 좀 더 quantitative 하게,

[Ⅳ. 분석결과: 코로나19 ('19.4q 대비변화)]

환율이 몇 원 올랐는데, 뭐가 몇 원만큼 기여를 했다. 이런 식으로 해석을 할 수 있게 다시 정리를 한 건데요. 이번에는 기준년이 19년 4쿼터예요. 19년 4쿼터. 그래서 19년 4쿼터 대비 검은색 점선이 환율이 이만큼 올랐다, 내렸다, 변했다 이런 걸 의미를 하고요. 마찬가지로 색깔 막대기가 그것이 각각 얼마만큼 기여를 했는지를 나타낸 그림입니다. 그래서 사실 1번 기간 같은 경우는 이제 코로나가 한참 창궐했던 그런 시기죠. 그래서 이런 시기 동안은 오히려 환율 변화가 크지가 않았어요. 그래서 오른쪽 표에도 보시다시피 1번 기간에는 환율 변화가 평균적으로 0.9원밖에 되질 않습니다. 0.9원밖에 되질 않아요. 근데 이때를 디컴포즈 해 보면, 오히려 그때는 한미 금리차가 크지 않고 오히려 우리나라 금리가 더 높았던 그런 시절이죠. 그렇기 때문에 이러한 주황색 부분이 환율을 쭉 낮춰주는 그런 역할을 하고 있었던 거고. 대신 코로나가 창궐을 하고 있으니까 위험 프리미엄이 엄청나게 높아져서 이제 환율을 끌어올리는 그런 역할을 하고 있었던 거죠. 근데 이 두 개가 공교롭게도 잘 캔슬 아웃 돼서 환율 변화는 한 0.9원 정도밖에 안 되는 그런 안정적인 모습을 보이다가. 이제 2번이랑 3번 기간은 조금 얘기가 달라지는 게, 이때부터 미국이 인플레이션과의 싸움을 막 시작하면서 금리를 굉장히 급격하게 올리고 그랬던 시기고, 그렇기 때문에 이제 한미 금리차가 높아지고. 그랬던 시기거든요. 그래서 2번 같은 경우는 이때만 해도 환율이 평균적으로 174원이 높아집니다. 그런데 이게 한미 금리차가 한 11원 정도 기여를 했고, 이 당시만 해도 한미 금리차가 그렇게 크지 않았기 때문에. 대신 위험 프리미엄이 확 높아지면서 이제 244원 정도. 대신 CIP 편차는 금융위기랑 다르게 오히려 달러에 대한 supply는 그렇게까지 막 조여들지 않고 그런 상태이기 때문에 오히려 환율을 낮추는. 물론 여기서 환율을 낮췄다는 건 2019년 4쿼터 대비를 의미를 하고 있어요. 그래서 이것 대비해서 환율을 낮추는 그런 역할을 하고 있었고. 무역 수지는 한 15원 정도 높이는 역할을 했다. 그래서 우리가 무역 수지가 되게 그때 적자가 심각해서 이게 환율에 굉장히 큰 영향을 준 거 아니냐라는 이야기들이 많았었는데, 여기서는 상대적으로 한 15원 정도의 역할밖에는 하지 않았다. 그래서 이게 무역 수지가 그때 마이너스로 좀 많이 가긴 했었지만 바로 이제 또 회복되고, 그런 모멘텀들이 있었기 때문에 그렇게까지 심각한 건 아니었던 거 같다라는 걸 여기서 알 수가 있죠. 그리고 3번 같은 경우는 이제 3번 기간 시작될 때쯤에 갑자기 파란색이 확 줄어들고 이런 것들을 볼 수가 있죠. 그래서 이것도 마찬가지로 이때 환율 변화는 135원 정도가 높아진 그런 상태였는데. 이때 한미 금리차는 82원 정도. 이때는 왜냐면 저희 한미 금리차가 더 크게 벌어졌을 때니까요. 이 정도 기여를 했고. 위험 프리미엄은 대신 많이 낮아졌어요. 140원 정도. 그다음에 CIP 편차는 여전히 마이너스고, 무역 수지도 이제 해소가 돼서 7원 정도 이렇게 나타나고 있는데. 이러한 지금 그림이랑 표를 통해서 말씀을 드렸는데, 위에 빨간 색깔 이벤트에 또 똑같이 대입을 해 보면, 이게 꽤나 설득력이 있다라고 느끼실 수 있을 것 같아요. 특히 이제 아까도 말씀드린 것처럼 중국의 제로 코로나 정책이 딱 2번 시작하기 직전에 발생을 했고, 또 이때 우크라이나 러시아 전쟁이 발발을 했는데 파란 색깔 막대기가 갑자기 확 높아지죠. 확실히 이제 리스크 프리미엄의 역할 때문에 환율이 높아진 측면이 있었고, 동시에 밑에 원래 저 주황 색깔 막대기가 환율을 많이 내리고 있었던. 그래서 한미 금리차가 이렇게 환율을 방어하고 있었던 상태인데, 이때도 이제 미국의 금리가 급격히 높아짐에 따라서 이런 효과들이 많이 줄어든 거죠. 그래서 이 두 가지 효과가 복합적으로 작용을 해서 이제 확실히 환율이 높아지는 그런 모습이 나타난다는 것을 알 수가 있었고. 그다음에 두 번째 네모는 이제 중국 리오프닝 때 환율이 계속 높은 상태에서 갑자기 확 줄어들었죠. 이거는 확실히 이제 중국 쪽의 리스크가 해소가 되면서 파란 색깔 막대기가 딱 줄어들었다라는 것을 알 수가 있어요. 대신에 한미 금리차 요인은 더 높아졌기 때문에 주황 색깔의 셰어는 더 높아졌죠. 근데 여기서 이제 맨날 원래 우리가 하던 말이, 이렇게 환율이 높아졌는데 도대체 금리를 왜 이렇게 빨리빨리 안 올리냐, 이런저런 이야기들이 많이 있었잖아요. 근데 물론 제가 정책 결정권자는 당연히 아니기 때문에 그렇지만, 여기서도 보시면 항상 이런 모니터링할 때 이게 리스크 요인이 이만큼 줄어들었고 한미 금리차율이 저 정도 돼서 여전히 금리를 높이는 요인인데, 저 파란 색깔 대외적으로 발생하는 이런 리스크 요인이 어느 정도 잡히게 되면 우리가 금리 차이를 이 정도 유지하더라도 어느 정도는 꽤나 버틸 수 있겠네라는 그런 생각을 할 수도 있었겠죠. 그래서 만약에 이제 금리를 올리게 되면, 우리나라 가계 부채나 이런 거랑 매수 부분과도 굉장히 많은 연결 고리가 있기 때문에, 금리정책 통화정책 하기 굉장히 쉽지 않은데 특히 이렇게 환율 부분에서도 이게 어느 정도는 방어가 되겠구나라는 거를 이 그림을 통해서도 좀 확인할 수 있겠다라는 걸 알 수 있었습니다. 특히 이제 그 이후로도 크레딧스위스나 SVB 사태 같은 거 벌어지면서 다시 파란색이 팍 뛰었죠. 공교롭게도. 그리고 나서 이스라엘 하마스 전쟁도 이렇게 팍 튀고요. 그래서 지금까지 이제 환율이 계속 꾸물 꾸물 꾸물 하면서 조금조금씩 올라가고 있는 상태입니다. 그런데 이제 미국이 빅컷 같은 거 하게 되면, 그 기대가 더 반영이 돼서 주황색 부분이 확 줄어들겠죠. 그것 플러스 지금도 아직 파란색 부분이 그렇게 해소되어 있을 것 같지는 않은데, 이게 제가 아직 업데이트한 부분을 여기다가 표시하지는 않았는데, 이게 그렇게까지 이제 파란색 부분이 해소되지 않았을 것 같고. 이제 주황색 부분이 점점 줄어들고, 또 이제 금융위기 때와는 다르게 달러 supply도 그렇게 옥죄어 있는 그런 상태는 아니기 때문에, 점점 점점 어느 일정 수준으로 컴포즈를 하지 않을까 그런 생각을 하고 있습니다.

[Ⅳ. 분석결과: 23.q4 -> 24.q1 Update]

그래서 이거는 이제 딱 한 포인트만 업데이트를 해 본 거예요. 그래서 원래는 이 전 보고서 같은 경우는 여러 가지 데이터 업데이트를 23년 4쿼터까지만 했었었는데, 이것도 이제 24년 1쿼터니까 아주 최근 자료는 아니죠. 지금 한 3쿼터 정도까지 해 봤으면 좋았을 텐데, 제가 이걸 준비하다가 업데이트를 미처 다 마치지 못하고 이제 24년 1쿼터까지 업데이트된 자료인데, 그렇게까지 큰 차이는 안 나죠. 그래서 여전히 파란색 부분이 1쿼터까지 살아 있고, 한미 금리차 부분은 더 커져 있고 그렇게 되는데. 앞으로도 이제 이 프레임을 이용하면 대강 지금 환율이 얼마만큼 높아졌고 얼마 정도 이렇게 변했는데, 각 컴포넌트들이 정도 되겠다. 그래서 결국은 무역 쪽은 그렇게 중요해 보이지는 않는다라는 게 제 결론 이었고요. 왜냐면은 이게 아까도 환율이 우리나라 경제에 굉장히 많은 영향을 미친다고 설명을 드렸었는데. 그 방향이 사실은 환율이 변하면 무역이 변한다는 설명이 있을 수가 있고, 무역이 왜인지 모르지만 변하면 이제 거기 자금이 왔다 갔다 하면서 환율에 다시 영향을 미친다라는 관계가 설정이 될 수 있는데. 여기서는 분석을 해 보니까 오히려 이제 환율이 무역에 영향을 미치는 영향은 좀 더 클 수 있는 거 같은데, 무역이 갑자기 변해서 환율에 영향을 미치는 그런 영향은 조금 작은 거 같다라고 해석이 되는 거 같아요. 그래서 이제 무역 영향보다도 네 개 컴포넌트 중에 중요한 건 결국 지금 한미 금리차. 그다음 위험 프리미엄, 그다음 달러의 공급 요인. 이 세 가지가 대다수의 포션을 지키고 있고, 그중에서도 이제 아무래도 코로나 위기 때를 겪었기 때문에 위험 프리미엄이 계속 위로 끌어당기는 그런 역할을 하고 있는 거 같다라는 결론을 얻었습니다. 그래서 이거 금융위기 때랑 코로나19 때를 비교를 해 본 결과인데요. 그래서 이 그림 같은 경우는 조금 확연하죠. 그래서 금융위기 같은 경우는 환율이 이제 2008년 3쿼터 수준으로 다시 쭉 높아졌다가 다시 쭉 내려오는 그런 모습을 보이고 있는데, 이것 같은 경우는 특히 위험 프리미엄이 금융위기 때, 그러니까 1번 기간에만 반짝 높아졌다가 다시 쫙 환율을 끌어내리는 그런 역할을 하고 있어요. 대신에 이제 한미 금리차가 조금 높았었고, CIP 편차가 위로 쭉 끌어올리는 그런 양상을 보이고 있었었는데. 이제 코로나 같은 경우는 초반에는 코로나 초반에는 오히려 이렇게 환율 수준이 왔다 갔다 하면서 그냥 0 근방에서 놀다가, 한 22년 되면 쭉 올라가서 다시 이렇게 계속 높은 수준을 유지하는 모습을 보이고 있잖아요. 근데 이제 가장 큰 차이점은 뭐냐면 결국 위험 프리미엄이 죽지 않고 있다는 게 이제 가장 큰 차이점인 거 같아요. 그래서 특히 한번 환율이 탁 꺼졌을 때, 한 23년 1쿼터 정도 보시면 꺼졌을 때 그때 위험 프리미엄이 딱 사그라든 것 빼고는 국제 분쟁이 계속되고 있고, 또 이제 러시아 우크라이나 전쟁이 어느 정도 소강상태가 됐나 싶었는데 또 다른 사태가 벌어지고 또 다른 사태가 벌어지고. 또 이제 괜찮아졌나 싶었는데 미사일을 또 날리고. 이런 게 계속 반복되고 있기 때문에 확실히 이제 그 부분이 굉장히 크게 벌어지고 있는 거 같고. 그리고 한미 금리차도 어느 정도는 꽤나 크게, 한 80원 정도는 역할을 하고 있는 거 같다. 대신에 이제 이렇게 파란색 부분이 큰 상황에서, 이 파란색은 우리가 사실 어떻게 컨트롤할 수 있는 부분은 아니기 때문에 저거를 이제 잘 눈여겨보면서 빨간색 부분을 이제 통화 정책으로 잘 조정하는 게 중요한 거 같은데. 이 부분에 대해서 사실 이제 여기 한국은행이라든가 이런 데에서 이제 국내 내수 부분, 아니면 다양한 부분, 가계 부채 부분 그런 것들 보고 정책을 하신 거 같다라는 생각을 하고 있습니다.

[Ⅴ. 결론]

그래서 결론인데요. 이제 결론 별 건 아니고, 지금 원달러 환율에 대해서 앞에 이제 환율이란 무엇인가 정의부터 시작해서 환율은 우리나라 이제 변동환율제를 채택하고 있기 때문에 이게 왔다 갔다 왔다 갔다 움직이는 모습을 보이고 있는데. 이거를 기존 논의와 최근 논의를 모두 합쳐서 한미 금리차, 그리고 리스크 프리미엄뿐만 아니라 중요하게 생각하는 달러 공급 요인과, 그다음에 무역 수지. 총 네 가지 요인을 넣고 확장한 환율 변동 분해 모형을 좀 구축을 해 봤다. 근데 이건 이제 다분히 시계열적인 그런 특성을 많이 이용한 모형이죠. 그래서 이제 만약에 여러분들이 논문 같은 걸 봤을 때 보는 그런 structural 모형이나 DSGE 모형, 그런 거랑은 조금 결이 다르기는 한데. 어쨌든 이거는 최대한 시계열 정보를 이용해서 만든 그런 원달러 변동 분해 모형을 구축해 봤다. 근데 이제 금융위기 때는 아까 잠깐 정리해서 말씀드린 대로 위험 프리미엄이 한번 높아졌다 쭉 낮아지고, 그리고 달러 공급에 대한 요인이 환율을 높여서 이 두 개가 서로 이제 캔슬 아웃 되면서 환율이 경제 위기 이전 수준으로 복귀되는 모습을 보였었죠. 반면 이제 코로나 19 때는 초반에는 환율 변동이 이렇게 서로 캔슬 아웃되면서 잠잠하다가 결국 위험 프리미엄이 끝까지 죽지가 않고 계속 살아남으면서, 거기에 한미 금리차 요인까지 딱 얹어지면서 높은 수준의 환율이 유지됐다. 그래서 이전 수준을 아직은 복귀되지 않았는데 앞으로 이제 빅 컷이나 이런 것 때문에 어느 정도는 수렴할 거 같다라는 예상이 있고요. 그래서 이제 이 페이퍼의 한 가지 contribution은 뭐냐면, 물론 이 페이퍼가 아직 어느 뭐 저널에 나온 것도 아니고 피어 리뷰를 거친 것도 아니고 그러기 때문에 이런저런 고쳐야 될 점이나 뭐 그런 것도 많이 많이 있겠지만, 일단은 이렇게 각 컴포넌트들이 환율에 몇 원만큼 영향을 미쳤다라고 해서 어떤 quantify 할 수 있는 그런 contribution이 있거든요. 그래서 이제 그거에 따른다면, 물론 이거는 모형을 바꾼다든가 추정을 새로 한다던가 해서 바뀔 수도 있겠지만 한 80원 정도 효과는 있는 거 같다. 통화 정책의 효과가 80원 정도 있는 거 같다라는 걸 알 수 있었고. 그래서 이제 밑에도 말씀드린 것처럼 이거 외에도 당연히 이런저런 더 중요한 변수들도 많이 있을 수 있을 테니까 요걸 변수를 고려할 필요도 있고. 지금은 모형이 quarterly로 되어 있거든요, 근데 이제 quarterly 말고도 만약에 monthly라든가 좀 더 high frequency로 가게 되면 물론 노이즈도 같이 많이 껴서 이제 분석이 조금 어려워질 수도 있겠지만, 좀 더 고빈도 모양으로 변환하면 우리 모니터링하는 데 조금 더 활용할 수 있겠다라는 생각을 해봤습니다. 그래서 제가 준비한 내용은 여기까지고요.