Skin in the game

GDPNow의 작동 원리

GDPNow는 GDP를 구성하는 13개의 하위 구성 요소(예: 개인 소비 지출, 민간 투자, 정부 지출, 순수출 등)를 통계 모델로 분석해 전체 GDP 성장률을 추정합니다. 이 과정에서 미국 상무부, 노동통계국 등에서 발표되는 월간 경제 지표(소매 판매, 주택 착공, 무역 수지 등)를 활용하며, BEA가 사용하는 방식과 유사한 "브릿지 방정식(bridge equation)" 접근법을 적용합니다. 새로운 데이터가 발표될 때마다 모델이 업데이트되어 예측치가 조정됩니다.

특징

1. 실시간성: 공식 GDP 수치는 발표까지 몇 달이 걸리지만, GDPNow는 분기 시작 약 90일 전부터 예측을 제공하며, 주요 경제 지표 발표 후 주기적으로(보통 한 달에 6~7회) 갱신됩니다.
2. 객관성: 주관적 판단이나 정성적 요소는 배제되고, 순전히 수학적 모델과 발표된 데이터에 기반합니다. 예를 들어, 코로나19와 같은 외부 요인은 데이터에 반영되지 않는 한 예측에 포함되지 않습니다.
3. 공식 예측 아님: GDPNow는 애틀랜타 연은이나 연방준비제도의 공식 전망이 아니라, 참고용 추정치로 제공됩니다.

GDPNow와 Bluechip Consensus의 관계

• GDPNow: 실시간 경제 데이터를 기반으로 현재 분기(예: 2025년 1분기)의 GDP 성장률을 추정합니다. 3월 26일 기준 -1.8%, 금 조정 후 0.2%로 나왔죠.
• Bluechip Consensus: 약 50~60명의 주요 경제학자(월스트리트 은행, 연구소 등)가 제출한 GDP 성장률 전망을 평균 낸 값입니다. 이건 월간 보고서로 발행되며, GDPNow처럼 실시간은 아니지만 전문가들의 분석과 시장 기대를 반영합니다.
• 제시 방식: 애틀랜타 연은의 GDPNow 웹페이지나 보고서에서 "Blue Chip Consensus Forecast"로 명시되며, GDPNow 추정치 옆에 비교용으로 나옵니다.

네, "hard data + hard data의 예측치"라는 표현은 GDPNow의 작동 방식을 어느 정도 잘 설명한다고 볼 수 있습니다. 다만, 약간 더 명확히 정리하자면, GDPNow는 이미 발표된 hard data와 그 hard data를 기반으로 한 예측치의 조합으로 구성된다고 이해하면 됩니다.

구체적으로:

1. 이미 발표된 Hard Data: GDPNow는 현재까지 공식적으로 발표된 경제 지표(예: 소매 판매, 고용 데이터, 수출입 수치 등)를 사용합니다. 이는 실제로 측정된 객관적 데이터로, GDP 계산의 핵심 기반입니다.
2. Hard Data 기반 예측치: 아직 발표되지 않은 일부 데이터(예: 분기 중 남은 월의 경제 지표)는 과거의 hard data 패턴과 통계 모델(예: 베이지안 VAR)을 활용해 추정됩니다. 이 예측치는 주관적인 판단이 아니라, 기존 hard data의 흐름을 분석해 도출된 값입니다.

예를 들어, 한 분기의 GDP를 추정할 때, 첫 두 달의 소매 판매 데이터(hard data)가 이미 나왔다면, 이를 사용하고, 마지막 달의 데이터가 아직 없으면 이전 데이터의 트렌드를 바탕으로 예측치를 계산합니다. 이후 새로운 hard data가 발표되면 모델이 업데이트되어 예측치가 조정됩니다.

따라서 "hard data + hard data의 예측치"라는 표현은 적절하지만, 후자의 "예측치"가 독립적인 자료라기보다는 기존 hard data에서 파생된다는 점을 감안하면, **"hard data와 그로부터 연장된 추정치"**로 보는 것이 더 정확할 수 있습니다. 이 접근법 덕분에 GDPNow는 실시간으로 GDP를 추적하면서도 객관성을 유지할 수 있는 겁니다.