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DSGE — 시나리오 경로 생성기

한국은행 BOKDPM의 준구조 거시모형을 이식해, 각 시나리오의 가정(인구·대외충격)으로부터 거시·노동 경로를 만든다. 이 경로가 챕터 3의 BVARX에 외생 입력으로 들어간다.

모형 준구조 NK gap (IS·필립스·테일러·UIP·오쿤) 해법 Fair-Taylor 시간반복 (Dynare 대체) 구간 2026Q1–2035Q4

재현 (Reproducibility).

▶ Colab 노트북(주석·셀번호 포함): ch4_dsge.ipynb — 배지=GitHub 게시 시 원클릭, 또는 .ipynb 내려받아 Colab에 업로드
코드: code/ch4_dsge.py (원 dsge_block1.py 이식)
데이터: kosis_생산연령인구.csv (KOSIS 장래인구추계, 중위/고위/저위)
실행: python code/ch4_dsge.py → dsge_exog_paths.csv, dsge_macro_paths.csv, 그림 2종

요약 (먼저 읽기)

역할: 시나리오 충격(잠재성장·세계수요·유가·무역비용·인구) → 거시경로 → BVARX 외생 5종(유가·교역·금리·환율·고용).
핵심 차별자: 노동(인구 가정). 전 시나리오에서 10년 누적 고용이 감소(생산가능인구 절벽), 인구 저위(S2)에서 가장 크게, 고위(S3)에서 가장 작게.
대외 충격: S5(지정학) 유가 급등, S2(공급제약) 세계수요↓·유가↓, S4(기술도약) 산출갭↑.
다음: 이 5개 경로를 챕터 5에서 BVARX에 조건화해 36개 산업 시나리오 전망을 낸다.

STEP 1

DSGE의 역할

DSGE 블록은 시나리오 가정을 거시·노동 경로로 번역한다. 전향적 IS·필립스곡선·테일러준칙·UIP 환율·오쿤 실업식을 Fair-Taylor 시간반복으로 풀어 산출갭·인플레·금리·환율을 내고, 인구추계와 결합해 고용경로를 만든다. 결과는 BVARX 외생 입력 5종이다.

노동과 충격, 어떻게 만드나

시나리오를 가르는 입력은 성격이 다른 두 갈래다. 노동(인구)은 인구추계가 정한 영구적 수준이라 끝까지 이어지고, 대외 충격은 한동안 불다 사라지는 파동이다. 그래서 S1·S3은 충격 없이 인구 가정만 다르다.

노동 — 인구에서 고용까지

노동 경로는 세 단계로 만든다. ① 통계청 장래인구추계의 생산가능인구(저·중·고위)를 증가율로 바꿔 노동력을 얻고, ② 참가율 추세를 더한 뒤, ③ 산출갭이 나쁠수록 실업이 느는 오쿤식(UNRgap = α₁·UNRgap₋₁ − α₂·Y, α₁=0.80·α₂=0.30)으로 경기적 실업을 뺀다.

고용증가율 = 노동력 + 참가율 − Δ실업갭 (개념상 고용 = 노동력 × (1 − 실업률))

시나리오는 이 노동력을 저위(S2)·중위(S1·S4·S5)·고위(S3)로 바꿔 가른다. 오쿤식의 산출갭 Y는 아래 대외 충격이 만든 값이라, 충격과 노동이 바로 여기서 만난다.

대외 충격 — 감쇠함수와 IS곡선

대외 충격 4종(세계수요·유가·무역비용·내수)은 크기를 손으로 정하고, 감쇠함수 dec(k)=clip(1−t/k, 0, 1)로 2026Q1에 최고치에서 시작해 k분기에 걸쳐 0으로 사라지게 한다. 충격은 대부분 IS곡선으로 들어간다 — 세계수요(＋)·유가(−)·내수(직접). 무역비용만 IS가 아니라 교역증가율 계산에 쓰인다.

STEP 2

시나리오 가정과 산출

다섯 시나리오는 인구 가정 × 대외환경으로 갈린다. 아래 표와 그림 2(b)는 같은 고용 수치.

시나리오 가정과 DSGE 산출 (그림 2와 동일 수치)
시나리오	인구(노동)	대외	10년 누적 고용 %	2030 산출갭
S1 기준	중위	안정	−10.9	0.00
S2 공급제약+충격	저위	수요충격	−12.7	0.01
S3 제약완화	고위	안정	−9.2	0.00
S4 기술도약	중위	상방	−10.9	0.46
S5 지정학	중위	유가↑·환율	−10.9	0.00

STEP 3

생성된 경로

시나리오별 외생 경로 5종 — **그림 1.** DSGE가 생성한 시나리오별 외생 경로(BVARX 입력 5종). S5는 유가 급등, S2는 세계수요·유가↓, 고용은 전 시나리오에서 마이너스(인구 절벽).

시나리오별 산출갭과 누적 고용 — **그림 2.** (a) 산출갭 — S4(기술도약)만 뚜렷한 플러스. (b) 누적 고용 — 인구 가정 차이(S3 고위 > 중위 > S2 저위), 모두 하락.

결론 · 다음

DSGE는 시나리오 가정을 일관된 거시·노동 경로로 번역한다. 핵심 갈림은 인구(노동).
이 5개 경로가 다음 챕터 5에서 챕터 3의 BVARX에 조건화돼, 36개 산업 시나리오 전망이 된다.
※ Dynare 미실행 Python 이식이라 캘리브레이션 의존 — 원 논문 한계와 동일.

방법론 메모 · BOKDPM calibration 그대로 · Fair-Taylor 시간반복 · 모든 수치 재현 가능.