준구조 모형에 기반한 COVID-19 이후 한국의 자연이자율 추정 = Measuring of the Natural Rate of Interest in Korea after COVID-19 Based on a Semi-structural Model

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 HLW(2023)의 제안을 바탕으로 COVID-19 이후 2023년 3분기말 현재 시점의 한국의 자연이자율을 추정하였다. HLW(2023)은 뉴케인지안 관점의 거시경제 방정식을 기본으로 하여 칼만 필터(Kalman Filter) 기법을 통해 자연이자율을 추정하되, COVID-19 팬데믹 기간에 대해서는 시변하는 변동성과 COVID-19 Stringency Index를 반영하였다. 추정 결과 한국의 실질 자연이자율은 0.56% 수준으로 관찰되며, 잠재성장률 변수와 더불어 지속적으로 감소 추세에 있다. 한편 금융순환(Financial Cycle) 변수가 실물경제에 미치는 영향을 감안하여 자연이자율을 추정했을 경우, 본 연구에서는 추정치의 통계적 유의성을 발견하지는 못하였으나 금융순환을 반영한 모형에서 추정된 자연이자율의 변동성이 기존에 비해 크게 확대된 점을 관찰할 수 있었다. 이와 같은 결과는 금융순환이 실물경기의 변동성을 확대시킨다는 기존의 선행 연구 결과와 합치된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Based on the proposal of HLW (2023), we aimed to estimate the natural rate of interest in South Korea after the COVID-19 pandemic at the end of the third quarter of 2023. HLW (2023)’s work has been based on their prior studies that estimated the natural interest rate through the Kalman Filter technique which adopted macroeconomic equations from a New Keynesian perspective. They had applied the time-varying volatility and the COVID-19 Stringency Index in the model for the pandemic period. Accordingly, the natural rate of interest in South Korea was calculated at the level of 0.56%, and it reflects the decremental trend that is synchronized to the decrease of trend growth rate variable. Meanwhile, when the impact of financial cycle variables on the real economy is considered in calculation of the natural rate of interest however, we hardly found a statistical significance in the estimates. Conversely, the volatility of the estimated natural rate of interest increased, contrasting with the results not applying the financial variables. Our results again imply that fact that financial cycle enhances volatility of the business cycle.

목차 (Table of Contents)

• 목 차
• 표 목차
• 그림 목차
• 국문 요약
• 제 1장 서론
• 1.1. 연구 배경
• 1.2. 선행 연구
• 1.3. 연구의 의의
• 제 2장 이론적 논의
• 2.1. 장단기 국면에서의 자연이자율
• 2.2. HLW(2017)의 제안
• 2.2.1. 뉴케인지안(New Keynesian) 준구조 모형
• 2.2.1.1. 모형의 설정
• 2.2.2. 칼만 필터 알고리즘(Kalman Filter Algorithm)
• 2.2.2.1. 칼만 필터링 상세
• 2.3. HLW(2023)의 제안
• 2.3.1. COVID-19과 모형의 구조적 문제
• 2.3.2. COVID-19 조정 모형
• 2.3.2.1. COVID-19 기간 중 시변 변동성의 도입
• 2.3.2.2. COVID-19 공급 충격
• 2.4. Lee et al. (2020)에 근거한 금융순환(Financial Cycle)에 대한 고려
• 2.4.1. 대내 요인: 가계신용갭
• 2.4.2. 대외 요인: 금융시장 변동성
• 제 3장 실증적 논의
• 3.1. 자료
• 3.2. 추정 방법
• 3.3. 추정 결과 및 해석
• 3.4. HLW(2023) 추정 결과의 경제적 함의
• 제 4장 결론
• 참고 문헌
• 부록
• 영문 요약