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Philip N Jefferson: 연구 및 통계 100주년 기념 - 과거, 현재, 미래
연준 이사회 부의장 필립 N 제퍼슨(Philip N Jefferson)이 이사회 연구통계부 창립 100주년 기념 컨퍼런스인 "과거, 현재, 미래를 살펴보다"에서 연설 연방준비제도, 워싱턴 DC, 2023년 11월 8일.
중앙은행 연설 |
2023년 11월 21일
필립 N 제퍼슨
(12kb)
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감사합니다, Stacey님, 그리고 생각을 자극하는 컨퍼런스를 주최해주신 주최측에도 감사드립니다. 1 자극적인 생각과 토론은 연구통계부(R&S) 창립 100주년을 기념하는 데 매우 적합한 방법입니다.
컨퍼런스 주제에 맞게 R&S의 과거, 현재, 미래를 중심으로 발언을 정리했습니다. 과거에 대한 나의 성찰은 독특하기는 하지만 역사적으로 분단을 특징짓는 관통선을 가리킨다고 믿습니다. 저에게 있어서 그 과거는 1983년에 시작되었습니다. 당시 저는 새로 대학을 졸업하고 지금은 재정 분석으로 알려진 정부 재정 부서의 연구 보조원(RA)으로 이사회에 왔습니다. 우리의 주요 업무 중 하나는 세금 영수증의 불안정하고 다소 예측 불가능한 변동을 추적하는 것이었습니다. 일일 숫자는 컴퓨터가 아닌 전화로 전송되었습니다. 다른 데이터 검색을 위해서는 RA가 DC 택시의 고급 운송 수단을 타고 재무부로 직접 가야했으며 이사회에서 상환을 받았습니다. 공교롭게도 제 뜻대로 되지 않았던 작은 특권이었습니다. 하지만 우리 부서에서는 전화통화를 하는 데 많은 시간이 걸렸고, 나와 함께 일했던 두 경제학자 Al Teplin과 Wolf Ramm이 전화번호를 적어서 나에게 전달하곤 했습니다.
분명히 지난 40년 동안 R&S에는 많은 변화가 있었습니다. 그러나 크게 변하지 않은 한 가지는 데이터를 분석하고 부서에서 수행하는 기타 중요한 기능에 참여하는 RA의 역할입니다. 그 당시에는 그 세금 영수증 번호로 무장하여 예측을 할 것으로 예상되었습니다. 물론 내 상사들은 나름의 계획을 갖고 있었고 내 작업을 매우 주의 깊게 검토했습니다. 하지만 그 당시에는 RA가 연구와 정책 업무에 의미 있게 기여하고 학습하기 위해 존재한다는 견해가 널리 퍼져 있었고, 나에게 주어진 중요한 업무에 최선을 다해야 한다는 상당한 책임감을 느꼈기 때문에 그 임무를 맡게 되었습니다. . R&S에서는 많은 변화가 있었지만 그 가치는 여전히 남아 있습니다. 젊은 대학 졸업생으로서 저는 R&S의 사람들이 자신의 역할이 무엇이든 자신의 책임을 얼마나 진지하게 받아들이는지에 깊은 인상을 받았습니다. R&S에서 젊은 시절 경험을 쌓은 사람은 저 뿐만이 아닙니다. 내 경우에는 이전 R&S RA가 부의장으로 복귀한 것이 놀랍게 보일 수 있지만, 수십 년 동안 이전 RA가 돌아와 이사회와 시스템 전체에서 리더십 역할을 수행해 왔습니다.
과거에서 현재로 넘어오면서, 우리가 경제에 대해 잘 알고 있다고 생각했던 것들이 오늘날만큼 많은 논쟁의 대상이 된 지 꽤 오래되었습니다. 동시에, 사용 가능한 데이터의 폭발적인 증가(대부분이 고주파이고 비전통적이거나 대체 소스에서 나온 것임)로 인해 R&S는 경제를 분석할 수 있는 더 많은 잠재적인 방법을 갖게 되었고 그에 따라 더 많은 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 경제적 결과를 예측하는 데 사용할 수 있는 대체 데이터 소스 목록은 소셜 미디어 게시물, 웹 트래픽, 신용 카드 구매, 위치 정보, 위성 이미지 등 거의 끝이 없어 보입니다. 이러한 대체 데이터는 경제학자들이 미래 결과를 예측하고 통화 정책의 효율성을 측정하는 방식을 변화시켰습니다. 예를 들어, 경제학자는 소셜 미디어 사이트에 게시된 게시물을 사용하여 투자자, 언론인 및 가계의 중앙은행 커뮤니케이션에 대한 실시간 해석을 분석할 수 있습니다. 2 그러나 풍부한 데이터가 반드시 더 나은 예측과 더 나은 통찰력으로 이어지는 것은 아닙니다. 최근 학술 연구에 따르면 대체 데이터는 주로 단기 결과를 예측하는 데 도움이 되며 장기적인 결과는 그리 많지 않은 것으로 나타났습니다. 3 이것이 바로 R&S가 계속해서 연구의 최전선에 서서 새로운 도구와 새로운 데이터 소스를 사용하여 올바른 추론을 내리는 것이 중요한 이유입니다.
미래와 관련하여 저는 오늘날의 과제가 지속될 것으로 기대합니다. 나는 이미 올바른 "대체" 데이터를 획득하고, 올바른 추론을 하고, 기계 학습을 포함한 인공 지능과 같은 도구를 적절하게 사용하여 풍부한 데이터를 분석하는지 확인하는 한 가지 과제를 언급했습니다. 이러한 도구는 상관 관계를 추정하는 데 매우 유용할 수 있지만 상관 관계가 인과 관계를 의미하지는 않는다는 것을 알고 있습니다. 따라서 그 유용성이 제한될 수 있습니다. 인과 관계를 식별하지 않고 데이터의 상관 관계를 식별하면 정책 입안자가 잘못된 결론을 내릴 수 있으며 결과적으로 부적절한 정책을 시행하게 될 수 있습니다. 또한 이러한 도구는 데이터 마이닝에 매우 뛰어나므로 표본 내 적합성이 우수하면 표본 외 예측 모델이 우수하다는 잘못된 인식을 제공하면 위험할 수 있습니다. R&S 및 기타 부서의 경제학자들과 학계는 이 분야에서 진전을 이루었지만 더 개선할 여지가 있습니다. R&S는 Fed에서 이러한 도구와 데이터를 가장 잘 사용하는 방법에 대한 과제 외에도 이러한 신기술이 노동 생산성과 경제에 어떤 의미를 갖는지 이해해야 하는 과제에 직면해 있습니다.
제가 강조하고 싶은 또 다른 과제는 불확실성 하에서 결정을 내리는 것입니다. 물론 이것은 새로운 도전은 아니다. John Maynard Keynes와 Frank Knight는 100년 전에 이 주제를 책 한 권 분량으로 다루었습니다(Keynes, 1921; Knight, 1921). 또한, 2003년에 Alan Greenspan은 "불확실성은 통화 정책 환경의 중요한 특징일 뿐만 아니라 해당 환경을 정의하는 특성"이라고 말했습니다(Greenspan, 2003). 불확실성이 오랫동안 도전이었다는 사실은 앞으로도 계속 도전이 될 것이라고 생각하게 하며, 팬데믹의 여파로 이는 매우 두드러집니다.
1967년에 William Brainard는 통화정책의 힘에 대한 불확실성은 정책이 이러한 불확실성이 존재하지 않는 경우보다 충격에 더 조심스럽게 대응해야 한다는 것을 의미한다고 주장했습니다(Brainard, 1967). 브레이너드의 감쇠 원리는 불확실성에 대한 베이지안 접근 방식의 전형적인 예이며 통화 정책 조정에 있어서 점진주의의 기초로 자주 인용됩니다. 즉, 모호성 혐오 이론에 기반한 방법은 감쇠 방지 로 이어졌습니다 . 즉, 불확실성으로부터 보호하기 위해서는 신속하고 강력한 통화정책 대응이 적절한 대응이 될 수 있습니다. 물론, 불확실성에 대한 올바른 대응은 아마도 상황에 따라 다르며 따라서 시간이 지남에 따라 달라집니다.
Powell 의장이 2018년 연설에서 언급했듯이, 불확실성이 높을 때 너무 적게 수행하면 너무 많이 수행하는 것보다 더 높은 비용이 발생하는 두 가지 특히 중요한 사례가 있습니다(Powell, 2018). 첫 번째 경우는 금융 위기와 같은 심각한 불리한 사건을 피하려고 시도하는 경우입니다. 이런 상황에서는 “신중한 조치를 취하겠다”보다는 “무슨 일이든 하겠다”는 말이 더 효과적일 가능성이 크다. 두 번째 경우는 인플레이션 기대가 고정되지 않을 위험이 있는 경우입니다. 기대가 표류하기 시작하면 약한 통화 정책 대응에 대한 현실이나 기대가 문제를 악화시킬 것입니다. 4
불확실성에 어떻게 대응할 것인가는 연방공개시장위원회(Federal Open Market Committee)가 R&S의 도움을 받아 오랫동안 씨름해온 문제입니다. 제가 틀렸을 수도 있지만, 현재로서는 일부 강력한 인공 지능이 너무 적거나 너무 많은 일을 할 때 발생하는 위험 사이에서 완벽하게 균형을 맞출 수 있을 것이라고는 예상하지 않습니다. 따라서 저는 앞으로도 R&S 직원들의 지식과 올바른 판단에 의존하여 위험을 평가하고 통화 정책 입안자들이 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 옵션을 제공하는 데 도움을 줄 것으로 기대합니다.
마지막으로 연준과 미국 국민을 위한 100년 간의 봉사를 축하합니다. 저는 연구통계학부의 향후 100년이 지금까지 그랬던 것처럼 미국 국민의 번영과 복지에 필수적인 역할을 하게 될 것이라는 기대를 갖고 있습니다.
감사합니다!
참고자료
브레이너드, 윌리엄 C. (1967). "정책의 불확실성과 유효성", American Economic Review , vol. 57(5월), 411~425페이지.
데생, 올리비에, 티에리 푸코, 로랑 프레사드(2023). "대체 데이터가 재무 예측을 개선합니까? 지평선 효과", Journal of Finance , 곧 출간될 예정입니다.
그린스펀, 앨런 (2003). " 불확실한 통화 정책 ", 와이오밍주 잭슨홀에서 캔자스시티 연방준비은행이 후원하는 심포지엄에서 연설(8월 29일).
케인즈, 존 메이너드(1921). 확률에 관한 논문. 런던: 맥밀런.
나이트, 프랭크 H. (1921). 위험, 불확실성 및 이익 . 보스턴: 휴턴 미플린.
파월, 제롬 H. (2018). " 변화하는 경제에서의 통화 정책", 캔자스시티 연방준비은행이 후원하는 심포지엄인 "시장 구조 변화와 통화정책에 대한 시사점"(8월 24일 와이오밍주 잭슨홀)에서 연설.
Schmanski, Bennett, Chiara Scotti, Clara Vega 및 Hedi Benamar(2023). " Fed Communication, News, Twitter 및 Echo Chambers ", 금융 및 경제 토론 시리즈 2023-036. 워싱턴: 연방준비제도 이사회, 5월.
Söderstrom, 울프 (2002). "불확실한 변수를 가진 통화 정책," 스칸디나비아 경제 저널 , vol. 104(3월), 125~45페이지.
1 여기에 표현된 견해는 본인의 견해이며 반드시 이사회나 연방공개시장위원회 동료의 견해는 아닙니다.
2 FOMC 기간 중 트위터 게시물을 조사한 최근 연구의 예는 Schmanski 외(2023)를 참조하세요.
3 Dessaint, Foucault 및 Fresard(2023)는 대체 데이터가 주로 단기 결과를 예측하는 데 도움이 된다는 사실을 발견했습니다.
4 예를 들어, Soderstrom(2002)은 인플레이션 지속 여부에 대한 불확실성이 있는 경우 점진적인 통화 정책보다 공격적인 통화 정책을 시행하는 것이 더 낫다는 것을 보여줍니다.
저자 소개
필립 N 제퍼슨
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