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금리 인하 언제쯤…황건일 금통위원 "건설 경기·가계대출 관건"
[이코노믹데일리] 황건일 한국은행 금융통화위원회 위원은 "기준금리를 결정하는 데 건설 경기와 가계대출 흐름을 중점적으로 보고 있다"며 "지금 금리를 결정한다면, 개인적으로 금융 안정에 조금 더 초점을 두고 싶다"고 말했다. 23일 서울 중구 한국은행 본부에서 열린 기자간담회에서 "경기 상황을 보면 수출도 예상보다 괜찮고 소비도 회복되고 있는데, 이를 압도적으로 뒤엎은 게 건설 부문이었다"며 "최근엔 공사 중단 등 소식도 있어 이 흐름을 보려 한다"며 이같이 밝혔다. 이어 "금융안정 측면에서는 가계대출이 9월에도 8월만큼은 아니지만 늘어나고 있다"며 "연간 기준으로 목표했던 경제성장률 수준만큼은 관리할 수 있다고 생각하지만, 추석이 중요할 것 같다"고 부연했다. 그는 "올해 시장에서 기대하는 것처럼 한 번 정도는 금리 인하를 해야 한다고 생각하는데, 그게 10월일지 11월일지는 고민이 되는 상황"이라고 말했다. 황 위원은 최근 수요 측면의 6·27 대책과 공급 측면의 9·7 대책 등 부동산 대책 모두 유의미한 효과가 있었다고 평가하면서도, 여러 기대 심리로 인해 최근 일부 지역의 집값 상승이 문제가 되고 있다고 진단했다. 그는 "한은은 집값 그 자체보다, 집값 상승세가 확산해서 본격적인 가계대출 증가세로 이어지는 것을 우려한다"며 "두 대책의 효과를 좀 더 지켜보다가 추가 대책 필요성을 검토할 것으로 생각한다"고 말했다. 황 위원은 미국과의 통화스와프 체결 가능성과 관련해서는 "통화스와프는 경제적 영역이 아닌 고도의 정치적 영역"이라면서 "통화스와프는 외환 안전판 역할을 하므로 많으면 많을 수록 좋다"면서도 "다만 규모뿐 아니라 발동 요건 등 여러 복잡한 문제가 있다"고 말을 아꼈다. 또한 최근 1400원 선에 육박하는 원·달러 환율에 대해선 "수급 측면에서 보면 거주자 해외증권투자가 크게 늘었고, 대미 투자 관련 협의가 끝난 것이 아니기 때문에 관련 우려도 있다"고 진단했다. 이어 "외환 당국은 환율 수준보다는 변동성을 중점적으로 본다"며 "시장에서 외환 당국의 대응능력을 과소평가해서는 안 된다고 이야기하고 싶다"고 덧붙였다. 황 위원은 한미 금리차에 관한 질문에 "개인적으로 내외금리차를 중요하게 본다"면서 "국제금융 업무를 했었기 때문에 다른 위원들보다 민감하게 보고 있고, 점차 줄여나갔으면 좋겠다는 생각"이라고 답했다. 황 위원은 스테이블코인에 관해서는 "가상자산과는 완전히 다른 민간의 화폐 창출 기능"이라면서 "원화 스테이블코인이 나오면 외화관리가 어려워질 것임은 확실하다"고 말했다. 그는 '국제화된 통화를 가지고 있지 않은 국가는 외환위기라는 원죄를 타고난다'는 말을 인용하면서 "원화가 아직 국제화 통화가 아니기 때문에, 외환 유출 등 문제가 생길 수 있고, 그래서 은행을 중심으로, 단계적으로 풀어나가자는 것"이라고 설명했다.
2025-09-23 17:06:24
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"올해 관세 이슈로 원·달러 환율 약 65원 상승"
[이코노믹데일리] 올해 들어 미국의 무역정책 관련해 원·달러 환율이 약 65원 상승했다는 추정이 나왔다. 19일 서울 중구 한국은행 별관에서 한은과 한국통계학회 주최로 열린 '경제통계의 진화: 인공지능(AI) 활용과 통계방법론의 확장' 포럼에서 서범석 숙명여대 통계학과 교수는 '멀티뷰(multi-view) 데이터를 이용한 원·달러 환율의 예측과 분석' 발표를 통해 이같이 밝혔다. 서 교수는 지난 2005년 1월부터 올해 4월까지 환율 언급 기사 87만3000건을 선별해 뉴스텍스트에서의 환율 평가 지표를 추출했다고 설명했다. 환율 변동을 정치, 지정학, 불확실성, 금융위기, 국제금융, 주식시장, 인플레이션, 실물경제, 국제무역, 국제유가, 무역정책, 통화정책 등 12개 분류로 나눠 추정한 결과, 환율과의 상관관계는 인플레이션이 가장 높고 실물경제가 가장 낮은 것으로 나타났다. 또 환율 관련 뉴스 언급을 통해 시기별 환율 변동의 주요인을 분석한 결과에 따르면 올해는 관세 등 무역정책으로 인해 환율이 약 65원 상승한 것으로 추정됐다. 지난해 이후 정치 영향으로는 약 16원, 지난 2022년 인플레이션 영향으로는 약 127원 상승한 것으로 추산됐다. 서 교수는 "뉴스 텍스트를 가공한 정보는 시장이 평가하는 원·달러 환율의 변동 요인 정보를 제공한다"며 "특히 12개월 내 단기 예측에서 텍스트 정보가 일부 유용한 것으로 평가됐다"고 말했다. 이 외에도 이날 포럼에서는 오희석 서울대 통계학과 교수가 데이터 전체 분포 구조를 활용해 잠재적인 패턴을 효과적으로 포착할 수 있는 '데이터 적응요인 모형(DAFM)'에 관해 강연했다. 오 교수는 데이터 적응요인 모형이 주가 수익률이나 실업률 예측에서 특이적 변동성 구조를 더 정밀하게 포착하고 예측 정확도를 높일 수 있을 것으로 분석했다. 한희준 성균관대 경제학과 교수는 머신러닝을 이용해 주식시장 변동성 예측 정확도를 높이는 방법을 발표했으며, 한은 관계자들은 소규모 언어모델(SLM)을 활용해 산출한 뉴스심리지수 등 AI 발전과 통계 수요 변화에 대응해 기존 통계를 개선한 사례를 소개했다.
2025-09-19 16:29:46
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