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Michael Debabrata Patra: 통계는 통화 정책의 설정을 형성합니다.
2023년 6월 30일 뭄바이에서 열린 제17회 통계의 날 회의에서 인도 준비 은행 부총재 Michael Debabrata Patra 박사의 연설 .
중앙 은행 연설 |
2023년 7월 5일
마이클 데바 브라타 파트라
(24kb)
| 8페이지
OP Mall, Sanjib Bordoloi, Tushar Baran Das, Shweta Kumari, Renjith Mohan, Savita Pareek의 소중한 의견과 Samir Ranjan Behera의 편집 지원에 감사드립니다.
Namaskar와 좋은 오후!
저명한 초대 손님 SRS Varadhan 교수, Frank Jay Gould 뉴욕 대학교 과학 교수 및 Padma Vibhushan 수상자, Rajeeva L. Karandikar 교수, 국가 통계 위원회 위원장 – 우리는 그의 기조 연설을 간절히 기다리고 있습니다. G. Sivakumar 교수, CIMS가 아이디어에서 현실로 나아가는 여정을 조명해 온 봄베이 인도 공과대학(Indian Institute of Technology) 컴퓨터 과학 교수, 현명한 조언을 제공한 저명한 Technical Advisory Group 회원들이 중앙은행의 손님을 영예롭게 했습니다. 인도(RBI), 통계정보관리부(DSIM) 동료들, RBI 여러 부서 동료들, 신사숙녀 여러분,
15년 전 인도에서는 Mahalonobis 교수의 생일이 통계의 날로 선택되었습니다. 저명한 전임자이자 저를 지도하고 항상 존경하는 전 부주지사 Dr. Rakesh Mohan은 2007년 첫 번째 통계의 날 행사에서 다음과 같이 말했습니다. (故) 프라샨타 찬드라 마할로노비스(Prashanta Chandra Mahalonobis) 교수의 탄생일인 6월 29일이 인도 정부에 의해 통계의 날로 선언된 것을 자랑스럽게 생각합니다." 특히 인도는 2010년 유엔 총회에서 5년마다 10월 20일을 세계 통계의 날로 지정하기 전부터 통계의 날을 기념하기 시작했다. DSIM과 Mahalonobis 교수가 설립한 인도 통계 연구소(ISI)와의 깊은 유대 관계로, 그리고 몇몇 ISI 동창들이 통계를 부서의 전문 경력으로 채택함에 따라 RBI는 어제 경과된 RBI의 탄생 기념일 17번째 기념식까지 그의 유산을 기념하는 최초의 기관 중 하나였습니다. 우리에게는 마할라노비스 교수가 비춰준 빛을 되돌아보고 그의 비전을 되살리기를 기대하는 시간이다. 지금까지 걸어온 길을 돌아보고 통계적 탐구의 새로운 지평을 개척해야 할 때이기도 합니다. 우리가 방금 받은 간절한 기념 강연, 우리가 기대하는 매우 시사적이고 관련성 있는 기조 연설, 인도의 G20 의장국을 주제로 한 주제별 문서를 시작으로 오늘 우리의 숙고는 모두 이 여정의 본질을 흡수합니다. .
여기에 참석한 우리 중 일부는 더 운이 좋았던 다른 사람들만큼 엄격하게 통계적 기질에서 양육되지는 않았지만 통계는 근본적인 방식으로 우리 삶의 모든 측면을 건드리고 형성합니다. 따라서 통계학자에게 통계에 대해 말하려는 무모한 대담함 대신에 저는 이 기회를 이용하여 통계가 인도에서 통화 정책의 수행 및 구현에 정보를 제공하고 권한을 부여하는 방법에 대한 사용자의 인식을 공유할 것이라고 생각했습니다. 우리 업무의 이 영역에서 우리는 맹목적으로 비행하지 않는 것보다 더 자주 강요당하지만 정책 오류는 비용이 많이 들고 우리 사회의 복지가 감소할 수 있다는 사실을 항상 염두에 둡니다. 이 어두운 불확실성의 산에서 통계는 인과 관계 또는 인과 관계의 부재를 시각화하고 그럴듯한 시나리오를 시뮬레이션하여 발판을 제공합니다. 예측을 통해 미래의 수정 구슬을 들여다보고, 가계와 기업의 맥박을 느끼고, 우리의 평가를 전 세계에 전달하여 공통의 기대치를 구축하고, 모든 것이 정확하고 자신감 있게 조각되었습니다. 이것이 오늘 제 연설의 주제입니다. 즉, 통화 정책을 작동시키는 데 있어 통계의 핵심 역할입니다.
문맥
통화정책 결정에 이르기까지 다양한 과정이 모두 완료된 후 정책 조치의 선택은 궁극적으로 바람직한 것과 실현 가능한 것 사이의 절충점입니다 .. 그것은 항상 불확실성이 높은 조건에서 공식화되며 결국 정보, 경험, 그리고 경제 상태가 미래에 어떻게 발전할 것인지에 대한 '느낌' 또는 '스니핑'에 기반한 판단 요청에 의존합니다. 예를 들어, 정책 결정 시점의 통화 정책 목표 변수인 성장 및 인플레이션에 대한 정보는 지연되고 예비적입니다. 특정 시점에서 경제 성장에 대해 사용할 수 있는 수치는 최소 3개월이 지난 반면 인플레이션에 대한 데이터는 적어도 한 달이 지난 데이터이며 수정될 수 있지만 정책 결정은 그렇지 않습니다! 또한 이러한 변수는 시간에 따라 움직이며 경로를 알 수 없습니다. 이러한 목표를 달성하려면 항상 경제가 공급 충격의 형태로 운석에 의해 지속적으로 폭격을 받고 있음에도 불구하고 가능한 과정을 최대한 추측하는 것이 포함됩니다. 또한 잘 알려진 바와 같이 통화 정책 자체는 길고 가변적인 시차를 통해 경제에 작용합니다. 오늘의 정책 금리 인상이 내일의 디스인플레이션을 가져오지는 않습니다. 불확실성은 또한 통화 정책이 목표를 달성하기 위해 사용해야 하는 심층 매개 변수를 가리고 있습니다. 예를 들어 새로운 케인스주의 세계에서 중요한 매개변수는 실질 금리에 대한 총수요의 민감도입니다. 그것에 대한 지식의 정확성은 통화 정책 조치의 규모와 시기를 조정하는 데 매우 중요합니다. 너무 적으면 무의미할 수 있습니다. 과잉이 아닐 수 있습니다. 이 결정 시점을 앞두고도 통화 정책 입안자는 정책 조치가 시장 연속체의 가장 짧은 끝에서 전달되는 동안 정책 충동이 다른 시장 부문과 금리 구조를 통해 장기 금리로 전달될 것이라는 확신을 가지고 수행된다는 것을 알고 있습니다. 총수요에 영향을 미치고 결과적으로 생산량과 인플레이션에 영향을 미치는 비율. 현실은 전송 자체에서 많은 부분이 손실된다는 것입니다. 참고용으로 추천하는 또 다른 연설의 주제입니다.2 .
또 다른 핵심 매개변수는 가격 또는 비용에 대한 총 공급의 반응성(유명한 필립스 곡선의 기울기)입니다. 생산의 수레바퀴에 윤활유를 바르는 낮은 수준의 인플레이션이 있는가? 반대로 생산량에 해를 끼치는 높은 수준의 인플레이션이 있는가? 이에 대한 좋은 해결책은 성장-인플레이션 트레이드 오프, 즉 모든 디스인플레이션 단위에 대해 산출물을 희생해야 하거나 허용 한계 이상으로 인플레이션을 일으키지 않고 확보할 수 있는 산출량 증가를 결정하는 데 필수적입니다.
일반적으로 반응 함수 형태의 피드백으로 공식화되는 정책 규칙에는 검색 문제도 포함됩니다. 정책금리는 인플레이션 변화에 비례하여 더 많이 변한다는 테일러 원칙이 만족됩니까? 인플레이션을 목표치에 맞추는 것 또는 그 추세에 맞춰 생산을 안정화하는 것 중 어디에 더 큰 가중치를 부여해야 합니까? 언제입니까? 불쾌한 금전적 놀라움을 피하기 위해 중앙 은행은 얼마나 많은 금리 평활화 또는 아기 단계에 참여해야 합니까? 아니면 행동이 신뢰할 수 있고 목표 지향적임을 보장하기 위해 크고 갑작스러운 정책 움직임의 '콜드 칠면조 접근법'을 채택해야 할까요?
이런 의미에서 통화 정책의 공식화는 레이더 화면이나 멀리 떨어진 조기 경보(DEW) 라인을 응시하고 사용 가능한 정보에서 아군 또는 적군의 진형을 샅샅이 뒤지는 것에 비유되었습니다. 형성이 감지되면 금융당국은 목표변수의 궤적을 판단하면서 선제적으로 쏠 준비를 해야 한다.
RBI의 전체 정보 접근 방식
이러한 배경에서 통화 정책 프로세스의 첫 번째 단계는 경제의 건전성과 기능 및 경제가 운영되는 외부 환경에 대해 사용할 수 있는 모든 정보를 동화하고 분석하는 것입니다. 이와 관련하여 DSIM은 기업 재정 및 외부 부문 통계라는 두 가지 중요한 영역을 전문으로 합니다. 사실, 우리 통계학자들은 두 분야 모두에서 길고 신성한 역사를 가지고 있으며, 데이터베이스와 분석은 1940년대로 거슬러 올라갑니다. 그들은 또한 이러한 분야에서 국가 통계 시스템에 직접 기여하는 동시에 세계 모범 사례와 일치합니다. 인도는 국제통화기금(IMF)의 SDDS(특별 데이터 배포 표준)를 준수하여 회원들이 적시에 포괄적인 경제 및 금융 통계를 제공하도록 안내합니다. 공공의. 차례로,
1948년으로 거슬러 올라가는 외부 부문 통계의 경우, 인도는 세계에서 가장 정교한 데이터베이스로 발전했습니다. 그러나 인도의 운영 현실은 국제수지 통계가 본질적으로 외환 통제의 부산물이라는 것입니다. 이를 수집하는 대담한 통계학자는 정확한 데이터 보급 기준을 충족하기 위해 외환 관리 수행, 외환 시장의 기능 및 공식 외환 보유고 관리에 대한 도메인 지식을 습득해야 합니다. 통화 정책의 관점에서 볼 때 이러한 통계는 GDP에 대한 순 수출의 기여도, 인플레이션의 수입 요소, 원하는 투자율을 충족하기 위한 국내 저축의 보충 자본 흐름, 경제의 순 국제 투자 위치. 통화 정책은 배타적인 국내 방향을 가지고 있지만, 파급 효과와 파급 효과로 가득 찬 역동적인 국제 환경에 맞춰져 있습니다. 이러한 맥락에서 외부 부문 통계는 등불 역할을 하며 통화 정책 입안자들이 가공할 세계적 흐름을 헤쳐나가는 길을 보여줍니다.
기업 재정 분야에서 RBI의 데이터는 중요한 정보 격차를 메웁니다. 오랫동안 RBI는 기업의 저축 및 투자에 대한 독립적인 평가의 출처였으며, 이는 통계청(NSO)의 추정치에 대한 유용한 교차 확인 역할을 합니다. 이 데이터베이스는 국내 수요 평가와 같은 통화 정책 수립에 중요한 정보를 제공하도록 특별히 설계되었습니다. 투입 비용 압박; 가격결정력; 경제에서 총 부가가치에 대한 기업 수익성의 기여도. 기업 부문에서 자금의 출처와 사용을 매핑하면 통화 정책 입안자가 자본 지출 주기에서 경제의 위치를 평가하는 데 도움이 됩니다. 레버리지 및 부채 서비스 능력과 같은 기업 취약성 영역도 위험 최소화 통화 정책 설정을 안내하므로 추적됩니다.
외부 및 기업 재정을 이해하고 분석하는 것은 경제 작동에 대한 핵심 정보를 전달하기 때문에 통화 정책 프로세스에서 중요한 투입 요소입니다. 그러나 그들은 가장 최근 과거까지의 발전을 우리에게 말해준다는 점에서 역행적이다. 미래지향적 통화정책 설정 요건을 충족하려면 미래지향적 정보가 필요합니다.
설문 조사는 미래 지향적인 통화 정책을 강화합니다.
불확실한 시기에 통화 정책의 입장에 대한 일반적인 표현은 데이터 의존적이거나 들어오는 데이터에 의존하는 것입니다 3 . 그러나 앞서 설명한 바와 같이 통화정책은 그 운영의 시차와 목표 변수가 시간과 공간에 따라 좌우된다는 사실 때문에 앞을 향해야 한다. 들어오는 데이터를 기반으로 한 예측도 과거에 대한 정보에서 도출하기 때문에 정의상 역방향 예측입니다. RBI는 가계와 기업에 대한 미래 지향적인 조사를 통해 이러한 격차를 해소합니다. 그 메시지는 정책 반응 기능을 형성합니다.
설문조사 기반 정보를 통합하는 것은 통화 정책 형성에 있어 기대의 역할에 대한 통념과 일치합니다. 소비자와 기업과 같은 경제 주체는 미래를 내다보고 예산 제약 내에서 의사 결정을 내릴 때 사용 가능한 모든 정보를 사용한다는 점에서 합리적이라고 여겨집니다. 이러한 경향은 수익률 곡선에 내재된 선도 이자율이 미래 현물 이자율에 대한 시장의 기대치에 대한 편향되지 않은 추정치를 제공하는 방식으로 금융 자산의 가격을 책정하는 효율적인 시장에서 완전히 활용됩니다.
설문조사는 가계와 기업의 흐름을 파악함으로써 통화 정책의 효과를 높이고 통화 정책의 포용성을 가져옵니다. 모든 통계학자가 알고 있듯이 가장 높은 견고성 기준을 충족하는 설문 조사를 수행하는 것은 만만치 않은 작업입니다. RBI는 이와 관련하여 최고의 기질과 명성을 가진 통계학자로 구성된 조사 기술 자문 위원회의 안내를 받게 된 것을 행운으로 생각합니다. 중앙 은행에서 일하는 전문 통계학자에게 어려운 부분은 설문 조사 결과를 일반 대중에게 전달하고 통화 정책 목적을 위해 수집한 통찰력을 활용하는 데 있습니다. 예를 들어, RBI의 기대 인플레이션 설문조사는 현재 인플레이션 상황에 대한 가계 인식의 정량화 가능한 추정치를 제공합니다. 이러한 인식은 공식 통계로 측정된 결과보다 훨씬 높습니다. 2023년 5월 조사에서 가계는 인플레이션이 8.8%로 지배적이라고 느꼈고 NSO가 6월 12일에 발표한 해당 월의 CPI는 소매 인플레이션이 4.3%로 감소한 것으로 나타났습니다. 내러티브에서 놓치고 있는 것은 가계가 인플레이션 상태를 평가할 때 본질적으로 후진적이라는 것입니다. 그들은 지난 주간 또는 월간 구매 중에 만난 소비 바구니의 두드러진 품목 가격을 기반으로 기대치를 형성합니다. 2023년 5월 CPI는 곡물 인플레이션이 12.7%, 향신료 인플레이션이 17.9%, 우유 인플레이션이 8.9%, 투르달 인플레이션이 16.8%, 액화석유가스(LPG) 인플레이션이 11로 나타났습니다. 1% 및 공개 시장 등유 인플레이션은 37.2%입니다. 실제로 5월에는 CPI를 구성하는 299개 항목 중 40개가 두 자릿수 인플레이션을 기록했다. 그러나 분석가들은 조사 결과와 발표된 CPI 사이의 명백한 불일치에 대해 의문을 제기합니다.
우리의 견해는 설문조사의 유용성은 수준보다는 미래 방향에 대한 감각을 제공하는 데 있다는 것입니다. 설문 조사는 또한 앵커링 또는 디앵커링을 나타내는 인플레이션 기대치의 분산에 대해 조명합니다. 또한 결과를 읽는 동안 제어해야 하는 편향에 대해 경고합니다.
또 다른 사례는 소비자 신뢰 조사와 관련이 있습니다. 그 결과는 소비자들이 현재 상황에 대해서는 항상 비관적이지만 미래에 대해서는 낙관적이라는 의미로 해석되었습니다. 근본적인 거시 경제 상황과 전망에 대한 객관적인 평가가 아니라 불굴의 희망의 힘입니다. 초점을 맞추지 않는 것은 현재의 인식과 기대 사이의 간극입니다. 인도는 이 격차를 조사 역사상 가장 넓은 수준으로 늘린 100년에 한 번 유행하는 대유행에서 벗어나고 있지만, 지금은 대유행이 시작되기 전인 2019년에 마지막으로 나타난 현상인 급속도로 좁혀지고 있습니다. 팬데믹의 상처는 깊지만 치유되고 있으며 GDP의 약 60%를 차지하는 소비자들이 다시 활기를 되찾고 있습니다. 이러한 관점에서 보면,
당사의 기업 설문조사는 주요 제조 산업의 생산 능력 활용도(CU) 수준 및 CU의 미래 기대치에 대한 정서와 같은 통화 정책 수립을 위한 귀중한 미래 지향적 정보를 제공합니다. 수요 전망; 가격 기대치(투입물과 산출물 모두) 및 고용 진화에 대한 관점. 이러한 결과는 우리의 성장 및 인플레이션 예측을 풍부하게 합니다.
대중의 인식에서 또 다른 불편한 점은 이러한 설문 조사의 결과가 순 응답으로 표현된다는 것입니다. 즉, 낙관을 표현하는 응답자 비율에서 비관을 표현하는 비율을 뺀 값입니다. 예를 들어, 2023년 3월 산업 전망 조사에서 2022~23년 4분기 원자재 비용에 대한 심리는 (-) 59.1로 마이너스(-)로 나타나 투입 비용에 대해 극단적인 비관론을 시사했다. 그러나 나머지 연도를 포함하는 이전 세 라운드의 결과와 비교하면 (-) 84.4(Q1), (-) 72.5(Q2) 및 ( -) 64.9(3분기). 따라서 1년 동안 투입 비용이 높다고 느끼는 응답자의 비율이 꾸준하고 실질적으로 감소했다면,
예측: 미래지향적인 통화정책의 중간 목표
통화 정책의 수행은 역사의 과정에서 목표, 운영 절차 및 명목 기준의 변화를 초래하는 여러 체제 변화를 겪었습니다. 간단히 말해, 브레튼 우즈 체제는 환율이 변동하기 시작한 1970년대 초에 폐기될 때까지 고정 환율을 통화 정책의 명목상 닻으로 사용했습니다. 그 다음에는 신용 목표가 명목상의 앵커 역할을 수행하는 신용 할당 및 배분 제도가 뒤따랐습니다. 1980년대 동안 화폐 총량을 표적으로 삼은 짧은 기간; 체크리스트 또는 다중 지표 접근법으로 표시된 황혼 지대; 그리고 결국 1990년대 초에 시작되어 날이 갈수록 인기를 얻고 있는 인플레이션 타겟팅(IT)이 있습니다. IT 프레임워크에서 인플레이션은 통화 정책의 명목상 닻입니다. 인플레이션 예측은 관찰할 수 없는 목표 변수에 대한 근접 보기를 제공하는 중간 목표로 기능합니다. 따라서 예측은 매우 중요한 의미를 지니며 모든 이용 가능한 정보를 결정화한다는 측면에서 포괄적이고 미래의 인플레이션 궤적을 보는 정확성이 필요합니다.
RBI에서 예측은 3단계 절차를 따릅니다. 첫 번째 단계에서는 정서 지표를 포함한 동시 변수를 GDP 및 인플레이션의 주요 구성 요소와의 관련성 관점에서 선택합니다. 내재된 시차로 인해 공식 데이터를 사용할 수 없는 가장 최근의 과거와 현재를 예측하는 'nowcast'로 집계됩니다. 이 기반에서 다음 단계는 외부 조건으로 부과된 주요 가정과 함께 향후 12개월 동안 유효한 전체 정보 단기 예측을 포함합니다. 과거 예측 성능을 기반으로 여러 작은 시계열 및 구조 모델의 결과를 평균화합니다. 이러한 단기 전망은 금융통화위원회 의결의 일부로 제시된다. 세 번째 단계에서는 이러한 단기 예측은 일부 매개변수가 보정되고 다른 매개변수가 추정되는 거시 경제 모델에 입력됩니다. 이러한 모델은 반기 통화 정책 보고서를 통해 대중에게 배포되는 장기 예측을 생성합니다.
유연한 인플레이션 목표 설정 프레임워크에서 예측은 커뮤니케이션 도구의 역할도 수행하여 대중에게 통화 정책의 미래 방향에 대한 감각을 제공하고 앞에서 설명한 중간 목표가 됩니다. 결과적으로 대중의 관심은 이러한 예측에 집중되는 경향이 있으며 실제 결과와의 단기 편차는 생생한 논쟁의 대상이 됩니다. 여기에는 몇 가지 주의 사항이 있습니다. 첫째, 대유행과 우크라이나 전쟁의 충격이 겹치면서 데이터 가용성의 격차를 포함하여 엄청난 구조적 혼란이 발생하여 크고 지속적이지만 피할 수 없는 오류가 발생했습니다. 둘째, 편차의 상당 부분은 초기 조건으로 설정한 외생적 가정에서 비롯됩니다. 이러한 가정은 원유 가격, 루피 환율, 몬순, 글로벌 성장, 재정 기조와 구조적 정책의 변화는 모두 당사의 예측 프레임워크 외부에서 결정되며 틀림없이 국내 통화 정책 영역 외부에서 결정됩니다. 셋째, 예측 오류는 우리의 학습 경험으로 사용되어 수정 단계 및 추가 정보 수집으로 이어집니다. 부수적으로 RBI는 법률 및/또는 지원 규정에 따라 이러한 편차를 정기적으로 게시하고 근본적인 이유를 설명합니다. 실제로 이로 인해 단기 예측이 시간이 지남에 따라 점점 더 정확해졌습니다. 넷째, 우리의 예측 오류 분석은 체계적 편향이 없으며 충분히 오랜 시간에 걸쳐 평가할 때 상쇄된다는 것을 나타냅니다. 국내 통화정책의 영역 밖에 있다. 셋째, 예측 오류는 우리의 학습 경험으로 사용되어 수정 단계 및 추가 정보 수집으로 이어집니다. 부수적으로 RBI는 법률 및/또는 지원 규정에 따라 이러한 편차를 정기적으로 게시하고 근본적인 이유를 설명합니다. 실제로 이로 인해 단기 예측이 시간이 지남에 따라 점점 더 정확해졌습니다. 넷째, 우리의 예측 오류 분석은 체계적 편향이 없으며 충분히 오랜 시간에 걸쳐 평가할 때 상쇄된다는 것을 나타냅니다. 국내 통화정책의 영역 밖에 있다. 셋째, 예측 오류는 우리의 학습 경험으로 사용되어 수정 단계 및 추가 정보 수집으로 이어집니다. 부수적으로 RBI는 법률 및/또는 지원 규정에 따라 이러한 편차를 정기적으로 게시하고 근본적인 이유를 설명합니다. 실제로 이로 인해 단기 예측이 시간이 지남에 따라 점점 더 정확해졌습니다. 넷째, 우리의 예측 오류 분석은 체계적 편향이 없으며 충분히 오랜 시간에 걸쳐 평가할 때 상쇄된다는 것을 나타냅니다. 법률 및/또는 지원 규정에 따라야 합니다. 실제로 이로 인해 단기 예측이 시간이 지남에 따라 점점 더 정확해졌습니다. 넷째, 우리의 예측 오류 분석은 체계적 편향이 없으며 충분히 오랜 시간에 걸쳐 평가할 때 상쇄된다는 것을 나타냅니다. 법률 및/또는 지원 규정에 따라야 합니다. 실제로 이로 인해 단기 예측이 시간이 지남에 따라 점점 더 정확해졌습니다. 넷째, 우리의 예측 오류 분석은 체계적 편향이 없으며 충분히 오랜 시간에 걸쳐 평가할 때 상쇄된다는 것을 나타냅니다.
예보의 또 다른 측면은 대중에게 전달되는 방식입니다. RBI는 신뢰 구간 내에서 이를 둘러싼 위험 또는 불확실성의 균형을 나타내는 팬 차트 형태로 예측을 표현합니다. 틀림없이 의사소통 도구의 선택은 점도표와 같은 점 예측일 수 있지만 팬 차트는 인도와 같은 개발도상국을 특징짓는 높은 불확실성과 일치합니다. CPI의 절반 이상이 외생적 충격에 취약한 식품과 연료로 구성됩니다. . 또한, 개인주의적 도트 플롯과 달리 팬 차트는 MPC 구성원 간의 합의를 표시합니다.
새로운 개척지 탐험
우리는 4차 산업혁명의 중심에 있습니다. 증기/수력, 전기 및 컴퓨팅에 의해 구동되었던 이전의 파도와 달리 이 파도는 인공 지능(AI)과 빅 데이터에 의해 구동되어 '지능형' 기계에 인간처럼 생각하고 행동할 수 있는 능력을 부여합니다. 다른 모든 것과 마찬가지로 AI도 통화 정책과 그 행동을 변화시키고 있습니다.
2018년부터 우리의 초기 시도는 통화 정책 프로세스에 딱 맞는 공식적인 작업 흐름으로 강화되었습니다. DSIM에서는 온라인 식품 및 주택 가격을 수집하고 분석합니다. 위성 이미지와 기후 요인은 농작물 생산과 식품 가격의 변동 가능성을 조기에 평가하는 데 사용됩니다. 정책금리 등 주요 거시경제 변수에 대한 신문 기반 심리 분석을 실시합니다. 주지사의 연설을 포함하여 중앙 은행 커뮤니케이션의 영향에 대한 분석이 정기적으로 수행됩니다. 목표는 거의 실시간으로 사용 가능한 정보에서 선행 및 일치 지표를 생성하여 기존 데이터가 직면한 제약을 극복하는 것입니다. 이러한 입력은 비전통적 소스의 고차원 고주파 데이터에서 가져오기 때문에 텍스트 마이닝, 자연어 처리(NLP), 딥 러닝 및 기타 기계 학습 도구와 같은 새로운 기술을 보증합니다. 이러한 노력은 전통적인 예측을 보완하고 검증하는 데 도움이 되며 통화 정책의 효율성을 크게 향상시킵니다.
AI는 또한 새로운 질문에 대한 대응을 포함하여 통화 정책 커뮤니케이션에 대한 중요한 자체 평가를 가능하게 했습니다. 예를 들어, '입 벌리기'와 같은 특정 용어가 대중의 정신에 어떤 영향을 미칩니 까? 주지사의 통화 정책 성명서에서 우리는 '민첩함' 및 '주의'와 같은 단어의 사용이 대중의 신뢰를 불러일으킨다는 사실을 발견했습니다. 전반적인 평가는 다양한 통화 정책 성명의 가독성은 유지되었지만 전염병과 우크라이나 전쟁으로 인한 불확실성의 기간으로 인해 당시 다루기 힘든 상황처럼 보였던 상황을 대중에게 더 자세히 설명하려는 노력이 반영되어 더 길어졌다는 것입니다. 최근 NLP를 MPC 회의록에 적용한 결과 회원들이 표현한 정서가 우크라이나 전쟁의 영향을 많이 받았지만 그룹으로서의 시너지와 결속력은 특정 측면에서 개인주의적 관점을 초월한 것으로 보인다. 또 다른 흥미로운 측면은 통화 정책 커뮤니케이션이 미디어에서 어떻게 인식되는지입니다. 경제에 대한 자신감과 재정적 안정을 제공하는 진술은 인용문과 헤드라인 측면에서 가장 선호됩니다. 콘텐츠 범위는 RBI가 내놓은 메시지 전송에 대한 미디어의 선택을 나타내는 또 다른 지표입니다. 경제에 대한 자신감과 재정적 안정을 제공하는 진술은 인용문과 헤드라인 측면에서 가장 선호됩니다. 콘텐츠 범위는 RBI가 내놓은 메시지 전송에 대한 미디어의 선택을 나타내는 또 다른 지표입니다. 경제에 대한 자신감과 재정적 안정을 제공하는 진술은 인용문과 헤드라인 측면에서 가장 선호됩니다. 콘텐츠 범위는 RBI가 내놓은 메시지 전송에 대한 미디어의 선택을 나타내는 또 다른 지표입니다.
결론
경제학은 불확실성을 연구하지만 통계학은 불확실성을 측정한다고 한다. 불확실성을 정량화할 수 있는 값으로 줄임으로써 통계는 통화 정책이 트레이드 오프를 관리하고 알려지거나 알려지지 않은 미지수를 통해 경로를 차트화할 수 있도록 합니다. 이것은 책임과 신뢰성을 향상시킵니다. 그것이 통계의 힘이다.
DSIM의 동료들에게 이러한 권한 부여에는 데이터 수집, 검증, 처리, 분석 및 연구의 계층을 통해 매일 끝없는 롤러코스터를 타는 것이 포함됩니다. 이것은 그들에게 주어진 중요한 통화 정책 요구 사항뿐만 아니라 RBI의 거의 모든 다른 기능에도 해당됩니다. 소명에 대한 흔들리지 않는 헌신 외에도 그들은 새로운 도전, 기술 및 데이터 소스를 수용하는 놀라운 적응력을 보여주었습니다. 차이를 만드는 것은 바로 그들입니다. 영향력있는 관점에서 숫자는 스스로 말할 방법이 없습니다. 그들 을 대변 하고 그들 에게 의미 를 부여 하는 것은 우리 의 통계 학자 입니다 . 그러므로 내 DSIM 동료들에게 David Spiegelhalter의 출판할 수 없는 책인 The Art of Statistics 5를 인용하여 모든 권한과 몇 마디의 조언을 전합니다., 그리고 제가 인용한 내용은 다음과 같습니다. "-데이터에 기반한 주장은 접근 가능해야 합니다.
감사합니다.
1 Patra, MD, "1 Year in the Life of India's Monetary Policy Committee", 2017년 10월 27일 인도 준비 은행 자이푸르 지역 사무소에서 연설 .
2 Patra MD, "Lost in Transmission? Financial Markets and Monetary Policy", 2022년 11월 12일 Lonavala에서 중앙은행이 주최한 재무부 수장 세미나에서 연설 .
3 통화 정책 보고서. 2023년 6월 16일, 연방준비제도 이사회.
4 Silver, Nate, The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail – But Some Don't, Penguin Press, New York, 2012.
5 Spiegelhalter, D., Art of Statistics: How to Learn from Data, Hachette Book Group, New Work, 2019.
저자 소개
마이클 데바브라타 파트라
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