세르비아 외환보유액 적정성 및 축적 요인 분석

1. 서론 및 연구 배경

세계화 시대에 국가들은 외부 충격에 대한 취약성이 높아지고 있습니다. 본 논문은 2002년 1분기부터 2020년 3분기까지 세르비아 공화국의 외환보유액 적정성과 그 축적을 주도한 주요 거시경제 요인을 조사합니다. 이 연구는 자본 흐름 변동성과 금융 위기에 대한 방패로 상당한 외환보유액 완충재를 구축하는 신흥시장경제국(EME)들의 관찰된 추세에 동기를 부여받았으며, 이 전략은 2008-2009년 글로벌 금융 위기 동안 그 유효성이 입증되었습니다.

2. 방법론 및 데이터

본 연구는 세르비아의 외환보유액과 선정된 거시경제 변수들 간의 장기 관계를 분석하기 위해 계량경제학적 시계열 접근법을 사용합니다.

2.1 계량경제 모형 설정

핵심 분석은 비정상적(non-stationary) 경제 시계열 간의 안정적인 장기 관계를 식별하는 데 적합한 공적분(cointegration) 프레임워크에 기반합니다. 이 모형은 외환보유액(FER)이 경제 규모, 환율 압력, 금융 심화의 함수라고 가정합니다.

2.2 데이터 출처 및 변수

분석에는 분기별 데이터가 사용됩니다. 주요 변수는 다음과 같습니다:

외환보유액(FER): 종속변수로, 세르비아 중앙은행(NBS)이 보고한 자료입니다.
국내총생산(GDP): 경제 규모 및 수입 능력을 대표하는 변수입니다.
실질실효환율(REER): 디나르의 경쟁력을 측정하는 지수입니다. 상승(절상)은 외환보유액에 대한 압력을 나타낼 수 있습니다.
통화 총량(M2/GDP): 금융 심화 및 잠재적 단기 외부 부채를 나타내는 비율입니다.

데이터 기간

2002년 1분기 - 2020년 3분기

주요 변수

4대 핵심 거시 지표

방법론

공적분 및 오차수정모형

3. 실증 결과 및 분석

3.1 단위근 및 공적분 검정

단위근 검정(예: Augmented Dickey-Fuller)은 모든 시계열이 수준(level)에서는 비정상적이지만 1차 차분(first difference)에서는 정상적(stationary)임을 확인했습니다. 즉, 1차 적분 I(1)입니다. 이후의 공적분 검정(예: Johansen 절차)은 하나의 공적분 방정식이 존재함을 보여주었으며, 이는 변수들 간에 안정적인 장기 관계가 있음을 나타냅니다.

3.2 장기 균형 관계

추정된 공적분 방정식은 세르비아의 외환보유액 축적에 다음과 같은 유의미한 영향을 보여줍니다:

GDP (경제 활동): 가장 중요한 긍정적 동인입니다. 더 큰 경제는 거래 및 예방적 동기로 인해 더 높은 외환보유액을 필요로 하고 가능하게 합니다.
REER (환율 압력): 디나르 절상(REER 상승)은 외환보유액 축적과 관련이 있으며, 이는 과도한 명목 절상을 억제하기 위한 중앙은행의 개입을 반영하는 것으로 보입니다.
M2/GDP (금융 심화): GDP 대비 광의통화의 성장은 외환보유액에 긍정적인 영향을 미치며, 이는 외환보유액이 단기 외채를 충당해야 한다는 Guidotti-Greenspan 규칙과 일치합니다.

핵심 발견: 세르비아의 외환보유액은 전통적인 최적성 기준(예: 3개월치 수입액)이 제시하는 수준을 지속적으로 초과합니다. 본 연구는 이를 외국 투자자에게 지급되는 배당금 및 특정 포트폴리오 투자 부문과 같은 표준 평가에서 종종 누락되는 특정 요인들로 귀인합니다.

4. 주요 연구 결과 및 정책적 함의

세르비아는 관례적인 적정성 지표를 초과하는 외환보유액 완충재를 유지하여 외부 충격에 대한 강력한 방어막을 제공하고 있습니다.
외환보유액 축적은 GDP 성장, 환율 관리 정책, 국내 금융 심화와 체계적으로 연관되어 있습니다.
정책 평가는 외환보유액 적정성의 실제 그림을 얻기 위해 투자자 배당금과 같은 "보이지 않는" 유출을 반드시 포함해야 합니다.
세르비아 중앙은행(NBS)의 적극적인 외환보유액 관리는 신흥 개방경제의 취약성에 대한 합리적인 대응으로 보입니다.

5. 핵심 통찰 및 분석가 관점

핵심 통찰: 세르비아는 단순히 달러를 쌓아두는 것이 아니라, 정교하고 데이터 기반의 보험 정책을 운영하고 있습니다. 본 논문은 세르비아 중앙은행(NBS)의 외환보유액 전략이 교과서적 경험 법칙을 넘어 국가의 독특한 글로벌 자본 흐름 통합을 반영한 모델로, 금융 취약성에 대한 선제적 대응임을 보여줍니다. 이는 수동적 축적이 아닌 능동적 위험 관리입니다.

논리적 흐름: 주장은 설득력이 있습니다. 글로벌 맥락(EME 취약성)으로 시작하여 세르비아의 실증적 현실(보유액 > 표준 지표)을 확립한 다음, 강력한 계량경제학(공적분)을 사용하여 동인을 정확히 지적합니다: 경제 규모(GDP), 환율 안정의 비용(REER), 잠재적 자본 도주의 그림자(M2/GDP). 이 논리는 표준 지표가 투자자 배당금과 같은 부채를 무시하기 때문에 실패한다는 종종 간과되는 중요한 지점으로 귀결됩니다. 이는 위험과 위기 발생 시 산출 비용에 따라 최적 외환보유액이 결정된다고 주장하는 Jeanne and Rancière (2011)의 예방적 동기에 관한 연구와 같은 국제 금융 문헌의 더 넓은 비판과 공명합니다.

강점 및 한계: 강점은 적용적이고 정책 관련성 있는 초점과 건실한 방법론에 있습니다. 이 연구는 외환보유액 적정성에서 "숨겨진" 요인들을 올바르게 식별합니다. 그러나 모형은 상대적으로 간결합니다. NBS의 반응 함수를 명시적으로 모델링하거나 글로벌 위험 선호도(예: VIX 지수)와 같은 선행 변수를 포함하지 않는데, 이는 Bruno and Shin (2015)의 글로벌 은행 자금 흐름 연구에서 보여주듯이 EME로의 자본 흐름의 주요 동인입니다. 이는 향후 축적 경로에 대한 예측력을 제한합니다.

실행 가능한 통찰: 유사 경제의 정책 입안자들을 위해: 1) 동적 벤치마킹: 정적인 3개월 수입 규칙을 버리십시오. 금융 취약성 지표를 포함하는 국가별 대시보드를 개발하십시오. 2) 숨겨진 유출에 대한 스트레스 테스트: 이익 환급 및 포트폴리오 부채 데이터를 외환보유액 적정성 평가에 통합하십시오. 3) 전략 소통: "초과" 외환보유액 보유의 근거를 대중에게 명확히 설명하여 기대를 관리하고 기회 비용을 정당화하십시오. 분석된 바와 같이 NBS의 접근법은 개방적 자본 계정, 관리 환율, 통화 자율성이라는 삼중 딜레마를 해결하는 다른 EME 중앙은행들에게 실행 가능한 템플릿을 제공합니다.

6. 기술적 분석틀 및 수리 모형

핵심 계량경제 모형은 다음과 같은 장기 공적분 관계로 나타낼 수 있습니다:

$\ln(FER_t) = \beta_0 + \beta_1 \ln(GDP_t) + \beta_2 REER_t + \beta_3 (M2/GDP)_t + \epsilon_t$

여기서:
- $FER_t$는 시점 $t$에서의 외환보유액 수준입니다.
- $GDP_t$는 국내총생산입니다.
- $REER_t$는 실질실효환율 지수입니다.
- $(M2/GDP)_t$는 광의통화 대 GDP 비율입니다.
- $\epsilon_t$는 정상적 오차항으로, 장기 균형으로부터의 편차를 나타냅니다.

실증 검정 절차는 다음을 포함했습니다:
1. 단위근 검정: $\Delta y_t = \alpha + \rho y_{t-1} + \sum_{i=1}^{p} \gamma_i \Delta y_{t-i} + u_t$ ($H_0: \rho=0$ 검정).
2. 공적분 검정 (Johansen): $\Delta Y_t = \Pi Y_{t-1} + \sum_{i=1}^{k-1} \Gamma_i \Delta Y_{t-i} + \varepsilon_t$, 여기서 $\Pi$는 장기 관계에 대한 정보를 포함합니다.
3. $\hat{\beta_1} > 0$, $\hat{\beta_2} > 0$, $\hat{\beta_3} > 0$임을 확인하는 $\beta$ 계수의 추정.

7. 분석 프레임워크: 실무 적용 사례

시나리오: 지역 개발은행의 분석가가 세르비아와 유사한 EME인 "X국"의 외환보유액 적정성을 평가하려고 합니다.

프레임워크 적용 (비코드 예시):

데이터 수집: X국(2010-2023)의 분기별 시계열 수집: 외환보유액, 달러 기준 GDP, REER 지수, M2, 단기 외채.
표준 지표 계산: 전통적 비율 계산: 수입액 대비 개월 수, 단기 외채 대비 비율(Guidotti 비율), M2 대비 비율(Greenspan 규칙).
격차 분석: X국의 비율을 임계값(예: Guidotti 비율 100%) 및 동료 그룹(예: 발칸 지역 EME)과 비교.
계량경제 모델링 (본 논문에서 영감):
- 장기 모형 설정: $Reserves = f(GDP, REER, Financial Depth, External Debt)$.
- 단위근 및 공적분 검정 수행.
- 균형 관계 추정. 금융 심화($M2/GDP$)가 취약성 헤징을 시사하는 강한 긍정적 연관성을 보입니까?
"숨겨진 요인" 통합: 다음 데이터를 추가하여 분석 조정:
- 외국인 직접 투자자에 의한 연간 배당금 및 이익 환급.
- 비거주자의 국내 정부 채권 보유.
종합: 외환보유액이 "적정한지" 여부뿐만 아니라 *왜* 현재 수준에 있는지(성장 주도, 정책 주도, 취약성 주도) 그리고 어떤 특정 잠재적 위험을 다루거나 다루지 않는지 결론 내립니다.

8. 향후 적용 및 연구 방향

머신러닝 통합: 향후 모형은 비선형성을 포착하여 다양한 충격 시나리오 하에서 외환보유 수요를 더 잘 예측하기 위해 기존 계량경제학에 머신러닝 기술(금융 시계열 예측에 사용되는 LSTM 네트워크와 같은)을 통합할 수 있습니다.
고빈도 데이터: 주간 또는 월간 자본 흐름 데이터를 통합하면 갑작스러운 정지 또는 급증에 대한 모형의 반응성을 개선할 수 있습니다.
네트워크 분석: 연구는 국경 간 은행 노출에 대한 연구와 유사하게 글로벌 금융 네트워크에서 세르비아의 위치를 분석하여 감염 위험을 이해할 수 있습니다.
기후 위험 통합: 기후 금융이 성장함에 따라, 향후 외환보유액 적정성 모형은 기후 관련 재해 또는 전환 위험으로 인한 잠재적 부채를 고려해야 할 수 있으며, 이는 중앙은행의 새로운 영역입니다.
CBDC 영향: 중앙은행 디지털 화폐(CBDC)의 잠재적 도입은 국경 간 결제 및 외환보유액 관리를 변화시킬 수 있습니다. CBDC가 외환보유액의 수요와 구성을 어떻게 영향을 미칠지에 대한 연구가 필요합니다.

9. 참고문헌

Frenkel, J. A., & Jovanovic, B. (1981). Optimal International Reserves: A Stochastic Framework. The Economic Journal, 91(362), 507–514.
Jeanne, O., & Rancière, R. (2011). The Optimal Level of International Reserves for Emerging Market Countries: A New Formula and Some Applications. The Economic Journal, 121(555), 905–930.
Bruno, V., & Shin, H. S. (2015). Cross-border banking and global liquidity. The Review of Economic Studies, 82(2), 535–564.
International Monetary Fund (IMF). (2015). Assessing Reserve Adequacy – Specific Proposals. IMF Policy Paper.
Bošnjak, M., Bilas, V., & Kordić, G. (2020). Determinants of Foreign Exchange Reserves: The Case of Emerging European Countries. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 33(1), 1-17.
National Bank of Serbia (NBS). (2020). Annual Financial Stability Report.
Davis, J. S., Cowley, J., & Morris, A. (2018). The Impact of Foreign Exchange Reserves on Emerging Market Spreads. Journal of International Money and Finance, 88, 213-228.