초록 close

월별로 집행되는 통화정책과 달리 실물경제의 반응을 측정하는 대표변수인 GDP 는 분기별로 공표되고 있어 VAR 모형분석을 이용한 표준적 동태분석에 어려움이있다. 본고에서는 이러한 분기 GDP 및 월별 금융변수로 이루어진 혼합주기 자료를 가지고, 통화정책(통화량 변동을 대리변수로 사용)의 GDP에 대한 파급효과를월별 VAR 모형을 김윤영․박준용(2007) 등이 제시한 방법으로 추정 분석하였다. 붓스트랩을 이용한 충격반응분석 결과, 중위값(median) 기준으로 통화량 증가 충격은 2개월 이후의 GDP 증가에 큰 영향을 미치다가 그 효과가 점차 사라지지만분기 내에서 월별로 진동성(cyclicity) 을 갖는 것으로 나타났다. 반면 GDP 증가충격은 단시간에 물가와 환율을 상승시키나 시간의 흐름에 따라 점차 그 효과가작아지는 것으로 나타났다. 마지막으로 환율 상승 충격은 9개월 이후 GDP를 증가시켜 충격․반응 간 시차가 상대적으로 긴 것으로 나타났다. 그러나 분기모형의 경우 통화량 증가 충격이 GDP에 미치는 영향의 방향이 혼합주기 모형과 같으나 좀 더 평활화(smoothing) 된 형태로 나타났다. 이런 접근은 통화정책의 對GDP 동태효과를 월단위로 파악할 수 있어 금융시장이 단기간에 급변하는 위기시의 정책결정에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.


Central banks conduct monetary policy on a monthly basis and have interests in the dynamic analysis of monthly frequency data. However, GDP is observed quarterly and thus an impulse response analysis using quarterly model is conventional. A realistic approach is to estimate a monthly VAR using a mixed frequency data. In this paper, following Kim and Park(2007), we conduct a dynamic analysis of the effect of Korean monetary policy on GDP under VAR model with a mixed frequency data. According to the impulse response analysis based on GMM estimation, we find the increase of money supply affects GDP growth and the effect disappears gradually. However, the inflation and Won/Dollar exchange rate are not much affected by the money supply shocks. This approach may be useful especially during financial crisis because the monetary policy effect is analyzed by monthly period.