2025년 세계 경제는 중요한 기로에 서 있다. 국가 경제의 핵심 지표 중 하나는 바로 부채 사이클이다. 미국의 부채 수준, 이자 지급액, 그리고 통화량(M0, M1, M2)을 분석함으로써 경기 침체 리스크를 이해하고, 이에 따라 적절한 경제 전략을 수립할 수 있다.
본 글에서는 미국 부채 사이클을 기반으로 현 시점 경제 상황을 분석하고, 통화량을 고려해 2025년 경기 침체 리스크를 평가한다.
Step 1. 데이터 수집
부채 사이클과 경기 침체 리스크 간의 관계를 이해하기 위해 Federal Reserve Economic Data(FRED) API에서 데이터를 수집한다. 다음과 같은 변수를 포함하도록 한다.
- 이자 지급액(Interest Payments)
- 국내총생산(GDP)
- 연방 부채(Federal Debt)
- 통화기반(M0)
- 통화 공급(M1, M2)
추가로, 다음과 같은 파생 변수를 생성하여 경제 생산량과 부채 수준의 관계를 분석한다.
- GDP 대비 이자 지급액 비율(Interest Payments to GDP): 경제 대비 이자 부담 수준 측정.
- GDP 대비 부채 비율(Debt to GDP): 경제 생산량에 대한 연방 부채의 비율.
Step 2. 데이터 전처리 및 성장률 시각화
먼저 모든 변수의 데이터 기간을 일치시키고 각 변수의 성장률을 계산하여 시간에 따른 변화율을 분석한다.
- 좌측 열: 각 지표(GDP, 부채, 이자 지급 등)의 시계열 데이터를 보여준다. 이 차트로 부채와 GDP 간의 관계나 이자 지급 수준의 변화 등 경제 전반의 트렌드를 확인할 수 있다.
- 우측 열: 각 지표의 성장률 기반으로 저점, 고점을 확인하며 경제 확장기, 불황기를 정성적으로 평가해본다. 예를 들어, 부채 성장률의 급격한 상승은 대표적인 경제 발작 징후다.
부채가 급증할 때 경제 성장률은 점차 둔화되는 경향을 보인다. 부채가 과중해지면 기업과 가계의 상환 부담이 커져 소비와 투자가 위축되고 경제 성장이 어려워진다는 경제 이론을 뒷받침하고 있다.
또, 불황이 시작되기 전에 부채는 빠르게 증가하는 경향이 있다. 부채가 과도하게 증가하면 이자 지급 부담이 커지는데, 금리 상승 시기에 경제 전반에 부담을 주어 불황을 초래할 가능성이 커지는 것이다.
Step 3. 부채 사이클 변화
ChatGPT를 활용하여 각 경제 주기 정보를 획득한다. 생성형 AI를 사용할 때에는 명확한 출처와 근거를 수령하여 정보의 사실 여부를 항상 확인해야 한다.
부채 주기를 분석하기 위해 각 경제 주기를 확장기(1), 중립기(0), 불황기(-1) label로 구분하고, 이렇게 구분한 label을 활용해 성장률 데이터를 시각화한다. 차트를 보면 부채가 급격히 증가하는 시점이 불황기와 대게 겹치는 모습을 확인할 수 있다.
위 차트를 통해 각 사이클별로 아래와 같이 해석해볼 수 있겠다.
- 확장기: 부채는 상대적으로 안정적인 수준에서 증가하고, 경제 성장률도 긍정적인 모습을 보인다. 이 시점에서는 부채가 경제 성장을 촉진하는 역할을 할 수 있다.
- 불황기: 불황이 시작되면 부채 수준이 급격히 증가하는 경향이 있으며, 경제 성장률은 둔화된다. 부채가 경제 성장을 저해하는 요소로 작용하며, 불황의 심화로 이어진다.
- 중립기: 중립기에는 부채와 경제 성장률이 일정한 수준에서 균형을 이루는 경향이 있으며, 경제는 안정적인 상태를 유지한다.
Step 4. 부채 사이클별 성장률 분포 통계 분석
앞에서 부채 사이클을 펼쳐놓고 봤다면, 이번에는 각 부채사이클마다의 성장률 분포를 확인해보고, 각 지표가 사이클 단계(확장기, 불황기, 중립기)마다 어떤 분포적 특징을 가지는지 파악한다.
- cycle: 부채 사이클 단계 (-1, 0, 1 등)
- gdp_growthrate: GDP 성장률
- dept_growthrate: 부채 증가율
- dept_to_gdp_growthrate: GDP 대비 부채 성장률
- interest_payments_growthrate: 이자비용 증가율
- interest_payments_to_gdp_growthrate: GDP 대비 이자비용 성장률
- 박스플롯 시각화:
- 부채 사이클에 따른 주요 변수들의 분포를 시각적으로 확인하기 위해 박스플롯을 생성했다.
- sns.boxplot을 사용하여 각 변수의 중앙값, 사분위 범위, 그리고 이상치(outliers)를 비교할 수 있다.
- 이를 통해 각 변수의 변동성과 분포 형태가 부채 사이클 단계에 따라 어떻게 달라지는지 파악한다.
- 통계 값 요약 및 히트맵 시각화:
- 데이터프레임의 .describe() 메서드를 활용하여, 각 변수에 대해 평균(mean), 표준편차(std), 최소값(min), 최대값(max), 중앙값(50%) 등 주요 통계 값을 계산하였다.
- 계산된 통계 값은 사이클 단계별로 그룹화하여 요약하였으며, 이를 히트맵 형태로 시각화하였다.
- 히트맵은 변수 간 통계 값의 상대적인 크기와 패턴을 한눈에 파악할 수 있도록 도와준다.
불황기(-1)에 분산이 크고, 특히 gdp 성장률이 매우 저조한 것을 볼 수 있다. gdp 대비 부채성장률은 다른 시기에 비해 급격히 높아 이자성장률을 웃도는 현상을 보인다.
부채 사이클 단계에 따라 GDP 성장률과 부채 증가율의 분포가 뚜렷하게 달라짐을 확인할 수 있었다. 예를 들어, 호황기(1)에서는 GDP 성장률이 비교적 안정적인 분포를 가지며 중앙값이 높은 반면, 불황기(-1)에서는 GDP 성장률이 더 큰 변동성을 보였다.
한편, 표준편차(std) 히트맵에서는 불황기에서 모든 변수의 변동성이 증가하는 패턴이 관찰되었으며, 동일한 결과를 아래와 같이 확인해 볼 수도 있다.
Step 5. 과거 데이터 기반 2025년 리세션 리스크 평가
여러 경제 건전성 지표가 있지만, gdp 성장률, dept 성장률이 특히 부채사이클 특성을 뚜렷하게 대변하고 있음을 확인했다. 그렇다면 두 지표에 대한 최근(2023~2024) 움직임을 확인하고, 이러한 움직임이 리세션 초입의 동일 분포 움직임과 유사한가 평가해보도록 하자.
평가를 위해 각 불황기 직전 3개월에 해당하는 일자 정보를 추출한다.
해당 시기의 gdp 성장률, dept 성장률 평균 및 표준편차 데이터를 구하고, 평가 시기(2023~2024)의 동일 지표와 비교한다.
부채사이클 불황기 직전 시기와 분포 통계가 굉장히 유사하다. 비교를 위해 확장기 직전 시기도 동일하게 평가해보도록 한다.
현시점은 확장기 초입보다 불황기 초입과 분포 통계가 확연히 유사함을 알 수 있다.
Step 6. 통화량 고려 부채 평가 및 결론
좌측 차트에서 부채는 지속적으로 증가해왔고, 2008년, 2020년에 급증했던 것을 볼 수 있다. 이에 앞서 확인한 gdp 성장률을 고려할 때 현시점은 부채사이클 중 불황기 초입에 도래했음을 짐작할 수 있다.
물론, 위 해석에는 과거 통계치를 기준으로 현재를 평가하는 것에는 외생 변수가 동일하다는 가정이 내포되어 있다. 기축통화국인 미국에서 특히 고려해 볼 법한 주요 외생 변수는 통화공급량인데, 이 공급량이 늘어나면 화폐가치가 하락하고 기발행된 부채를 희석시키는 효과가 발생하기 때문이다.
우측 차트를 보면 각 통화지표(m0: 본원통화, m1:협의통화, m2:광의통화) 대비 부채 수준을 보여주는데, 통화 발생량 대비 부채 수준은 되려 감소했다. 이렇게 2008년을 기점으로 시중의 통화 공급 상황이 완전히 달라졌으므로 현재의 부채 수준이 정말 상대적으로 과대한가? 불황기 초입으로 볼 수 있는가?라는 질문에 100% 확신을 가지는 것은 위험하다.
그러나 화폐가치는 상대적이다. 타 국가 대비(특히 유럽) 미국의 양적완화 수준은 여전히 낮은 수준이며, 위 차트에서 가시적으로 보이는 것처럼 부채에 내재된 화폐가치가 급격히 떨어졌다고 판단하긴 어렵다. 따라서 불황기로 진입할 가능성이 결코 낮지 않으며 이에 진중하게 대비할 필요가 있겠다.