경기 선행 지수 LEI

경기 선행 지수 LEI는 일반적으로 실물 경제, 금융 시장, 기업 및 소비자 심리 등 다양한 부문에서 선행성을 띠는 8~10개의 핵심 지표를 조합하여 구성된다. 각 나라의 통계 기관이나 연구소마다 채택하는 지표의 종류와 수는 다소 차이가 있지만, 공통적으로 경기 변동을 미리 예고하는 신호로 간주되는 항목들을 선정한다.

대표적인 구성 지표로는 주가지수, 건설 허가, 제조업 평균 근로시간, 실업 수당 청구 건수, 소비재 신규 주문, 원자재 가격, 기업 및 소비자 기대지수 등이 포함된다. 예를 들어, 주가지수는 기업의 미래 수익에 대한 시장의 기대를 반영하고, 건설 허가는 향후 건설 활동의 규모를 예측하게 한다. 또한 제조업 근로시간의 증감은 생산 활동의 확장 또는 축소를 앞서 나타내는 경향이 있다.

이들 지표는 각각의 특성에 따라 LEI 산출 시 서로 다른 가중치를 부여받는다. 가중치는 각 지표가 과거 경기 변동을 얼마나 잘 예측했는지에 대한 통계적 분석(예: 회귀 분석)을 바탕으로 결정된다. 따라서 모든 지표가 동등한 영향력을 미치는 것은 아니며, 경기 선행성의 강도와 신뢰도가 높은 지표일수록 더 큰 비중을 차지하게 된다.

일부 LEI 산출 체계에서는 지표의 절대 수준보다는 전월 대비 변동률이나 추세를 더 중요하게 고려하기도 한다. 이는 계절적 요인이나 일시적 변동을 제거하여 경기의 근본적인 흐름을 포착하기 위함이다. 최종적으로 각 지표의 변동률에 가중치를 적용하여 합산하거나 특정 공식에 대입함으로써 하나의 복합 지수인 LEI를 도출해낸다.

경기 선행 지수는 여러 구성 지표를 단일 수치로 통합하기 위해 각 지표에 가중치를 부여하고 합산하는 방식을 사용한다. 일반적으로 각 지표의 변동성이 경기 변동을 예측하는 데 기여하는 정도나, 과거 데이터를 분석한 통계적 중요도에 따라 가중치가 결정된다. 모든 지표를 동등하게 취급하지 않고, 경기 순환과의 역사적 상관관계가 높거나 변동성이 적은 지표에 상대적으로 높은 가중치를 부여하는 경우가 많다.

통합 방법은 주로 표준화(Standardization)와 계절 조정을 거친 지표들을 가중평균하는 방식으로 이루어진다. 먼저 각 지표의 계절적 요인과 불규칙 변동을 제거한 후, 기준 시점(보통 100)을 중심으로 지표 값을 지수화한다. 이후 할당된 가중치를 곱하여 합산함으로써 최종 LEI 값을 도출한다. 이 과정에서 특정 지표의 극단적인 변동이 전체 지수에 과도한 영향을 미치지 않도록 조정하기도 한다.

아래 표는 가상의 LEI 구성 예시를 보여준다. 실제 가중치는 기관과 국가별로 상이할 수 있다.

이러한 가중치와 통합 방법은 경제 구조의 변화를 반영하기 위해 주기적으로 재검토되고 조정된다. 따라서 동일한 국가라도 다른 기관이 산출하는 LEI의 수치와 추이가 다를 수 있으며, 이는 각 기관이 채택한 지표 선정 기준과 가중치 부여 방식의 차이에서 비롯된다.

경기 선행 지수는 일반적으로 경기 변동의 고점과 저점, 즉 경기 후퇴의 시작이나 경기 회복의 시작을 약 6개월에서 12개월 앞서 예측하는 데 활용된다. 지수의 상승 추세는 향후 경기 확장을, 하락 추세는 경기 침체 가능성을 시사한다. 특히 지수가 전월 대비 3개월 이상 지속적으로 하락할 때는 경기 후퇴 위험 신호로 해석하는 것이 일반적이다.

경기 전환점을 예측할 때는 단순한 수치보다 추세와 변곡점이 더 중요하다. 분석가들은 지수의 3개월 이동평균이나 6개월 변화율을 계산하여 기본 추세를 파악한다. 예를 들어, 지수의 6개월 변화율이 0 아래로 떨어져 음(-)의 값을 기록하면 경기 둔화 신호로 간주한다. 또한, 지수 자체가 전월 대비로 하락하기 시작한 시점을 경기 정점의 선행 신호로 주시한다.

이러한 예측은 확률적이며, 절대적인 지표가 아니다. 역사적으로 경기 선행 지수가 하락했으나 경기 후퇴로 이어지지 않은 '허위 신호(false signal)' 사례도 존재한다[1]. 따라서 통화 정책, 재정 정책, 글로벌 경제 환경 등 다른 요인들과 종합적으로 판단해야 한다.

경기 선행 지수는 경제 정책을 수립하는 데 중요한 참고자료로 활용된다. 정책 당국은 LEI의 추세와 전환 신호를 분석하여 경기 침체를 완화하거나 과열을 조절하기 위한 시기적절한 정책 개입을 모색한다. 예를 들어, LEI가 장기간 하락세를 보이면 경기 둔화 가능성이 높아지므로, 재정 정책이나 통화 정책을 통해 경기를 부양하는 방안을 검토하게 된다. 반대로 LEI가 급격히 상승하면 과열 징후로 해석해 긴축 정책을 고려할 수 있다.

LEI는 단기적인 경기 변동을 예측하는 데 주로 사용되지만, 중장기 경제 정책의 기본 방향 설정에도 기여한다. 정부의 경제운용계획이나 중앙은행의 기준금리 인상 사이클 결정 시, LEI를 포함한 다양한 선행 지표군의 동향을 참고하여 정책의 적절한 시점과 강도를 판단한다. 이는 정책 효과의 시차를 고려한 선제적 대응을 가능하게 한다.

다만, LEI는 하나의 참고 지표일 뿐이며, 최종 정책 결정은 동행지수, 후행지수, 실물경제 지표, 국제 여건 등을 종합적으로 고려하여 이루어진다. 정책 수립자는 LEI가 제공하는 신호의 강도와 지속성을 평가하고, 다른 데이터와의 일관성을 확인한 후 판단을 내리게 된다.

한국은행은 매월 경기종합지수의 일환으로 경기 선행 지수 LEI를 산출하여 발표한다. 이는 국내 경기의 향후 동향을 예측하기 위한 핵심 지표로 활용된다. 한국은행이 산출하는 LEI는 총 8개의 개별 지표로 구성되며, 이 지표들은 국내외 경제활동, 기업 및 가계의 심리, 금융시장 상황 등을 포괄적으로 반영하도록 선정되었다.

산출에 사용되는 8개 구성 지표는 다음과 같다.

각 지표는 계절조정 등 전처리 과정을 거친 후, 전월 대비 증감률을 계산한다. 이후 각 지표의 증감률에 동일 가중치(12.5%)를 적용하여 합산함으로써 최종 LEI의 전월 대비 변화율을 도출한다. 이 변화율을 누적하여 지수화한 것이 한국은행이 발표하는 경기 선행 지수 수준치이다. 결과는 한국은행 경제통계시스템(ECOS) 및 보도자료를 통해 공개된다.

한국의 경기 선행 지수는 OECD나 주요 선진국들이 발표하는 국제 지표와 비교하여 그 신호의 강도와 시기를 평가받는다. 일반적으로 한국의 LEI는 미국이나 EU의 LEI와 높은 상관관계를 보이며, 세계 경기의 흐름에 민감하게 반응하는 특징이 있다. 특히 수출 의존도가 높은 한국 경제의 특성상 글로벌 교역과 투자 흐름을 반영하는 국제 지표들의 변동은 한국 LEI에 선행하여 영향을 미치는 경우가 많다.

국제 비교 시 주목할 점은 구성 요소의 차이이다. 예를 들어, OECD의 합성 선행 지수(CLI)는 주로 산업 생산과 관련된 지표에 중점을 두는 반면, 한국은행의 LEI는 주식 시장과 같은 금융 지표의 비중이 상대적으로 높다. 이는 각 경제의 구조적 특성이 반영된 결과이다. 또한, 경기 변동의 진폭과 주기도 국가별로 상이하여, 지수의 상승 또는 하락 추세를 해석할 때는 해당 국가의 평균 경기 주기 길이를 고려해야 한다.

이러한 비교를 통해 한국 경제가 세계 경기 흐름에서 어느 위치에 있는지, 그리고 국내 요인과 해외 요인 중 어떤 영향이 더 강하게 작용하고 있는지를 파악할 수 있다. 예를 들어, 한국의 LEI가 국제 지표보다 먼저 하락할 경우, 이는 국내 특유의 경기 위험 요인이 선행하고 있음을 시사하는 신호로 해석될 수 있다. 따라서 정책 당국이나 시장 관계자는 국내 LEI를 단독으로 보기보다 주요 교역 상대국의 지표와 함께 종합적으로 분석하는 것이 일반적이다.

경기 선행 지수는 미래를 예측하는 지표로서 본질적으로 불확실성을 내포합니다. 구성 지표 자체가 변동성이 큰 경우가 많아, LEI의 단기적인 등락이 반드시 경기 전환을 의미하지는 않습니다. 예를 들어, 주식 시장 지수나 소비자 기대심리 같은 요소는 시장 정서나 일시적인 뉴스에 의해 쉽게 요동칠 수 있습니다. 따라서 한두 달치의 지수 하락만으로 경기 침체를 단정 짓기보다는, 최소 3개월에서 6개월에 걸친 지속적인 하락 추세를 확인하는 것이 중요합니다.

또한, LEI는 역사적 데이터와 통계적 관계에 기반해 만들어지기 때문에 구조 변화가 발생할 경우 예측력이 약화될 수 있습니다. 과거에는 특정 지표가 경기에 6개월 앞서 움직였지만, 디지털 전환 가속이나 글로벌 공급망 재편 같은 경제 구조의 급격한 변화로 인해 그 선행 기간이 달라질 수 있습니다. 이는 LEI 모델이 과거의 패턴을 그대로 반영함으로써 미래를 정확히 포착하지 못하는 오차 가능성으로 이어집니다.

계절 조정이나 통계 수정 과정에서도 오차가 발생할 수 있습니다. 많은 구성 지표는 계절적 영향을 제거하기 위해 조정을 거치는데, 이 과정에서 실제 신호가 왜곡되거나 증폭될 여지가 있습니다. 초기 발표된 LEI는 이후 원자료의 수정 또는 개편에 따라 재산출되며 값이 변경되기도 합니다. 따라서 실시간으로 발표되는 '잠정치'보다는 시간이 지나 수정된 '확정치' 시리즈를 장기 추세 분석에 사용하는 것이 더 안정적입니다.

경기 선행 지수는 단일 지표로서의 한계를 지니므로, 경기 동행 지수나 경기 후행 지수 등 다른 지표와 함께 종합적으로 분석해야 한다. LEI의 신호가 다른 지표들의 흐름과 일치하는지 확인함으로써 보다 신뢰성 있는 판단을 내릴 수 있다.

예를 들어, LEI가 하락세를 보일 때, 실제 경제 활동을 반영하는 동행지수는 여전히 상승 중일 수 있다. 이 경우 경기 침체 가능성은 상대적으로 낮거나 시점이 더 늦어질 수 있다. 반대로 LEI의 하락이 지속되고 동행지수의 상승세도 주춤해지기 시작하면, 경기 전환에 대한 신호는 더욱 강력해진다. 또한, 경기 후행 지수는 이미 발생한 경기 변동을 확인하는 데 사용되어, LEI가 예측한 전환점이 실제로 발생했는지를 사후적으로 검증하는 역할을 한다.

따라서, 정책 입안자나 투자자는 LEI의 움직임만을 단독으로 해석하기보다는, 소비자 심리 지수, 제조업 구매관리자지수(PMI), 고용 지표 등 다양한 거시경제 지표와 함께 고려해야 한다. 이러한 종합적 접근은 LEI가 발생시킬 수 있는 오류 신호(false signal)의 위험을 줄이고, 경제의 실제 흐름에 대한 더욱 정교한 이해를 가능하게 한다.

동행지수는 경기 변동의 현재 상황을 측정하는 종합 경제 지표이다. 이 지표는 국내총생산(GDP)과 같은 주요 거시경제 변수의 추세와 높은 상관관계를 보이며, 경제가 현재 확장국면에 있는지 침체국면에 있는지를 실시간에 가깝게 판단하는 데 활용된다. 한국은행과 통계청이 공동으로 작성하는 한국의 동행지수는 산업생산지수, 서비스업생산지수, 건설기성액, 소매판매액지수 등 실제 경제활동을 반영하는 지표들로 구성된다[4].

동행지수의 가장 중요한 역할은 경기 국면을 공식적으로 판정하는 기준으로 사용되는 것이다. 예를 들어, 동행지수가 3개월 이상 지속적으로 하락할 경우 경기 침체 가능성을 시사하는 중요한 신호로 해석된다. 이는 경기 선행 지수(LEI)가 미래를 예측하는 데 주력하는 반면, 동행지수는 '현재 어떤 일이 일어나고 있는가'에 초점을 맞춘다는 점에서 차이가 있다. 따라서 정책 당국은 동행지수의 움직임을 면밀히 관찰하여 경제 정책의 적절한 시점과 강도를 결정하는 참고자료로 삼는다.

동행지수와 경기 선행 지수, 경기 후행 지수는 종종 함께 분석되어 경기 순환의 전체적인 그림을 제공한다. 아래 표는 세 지수의 주요 특징을 비교한 것이다.

이처럼 동행지수는 경제의 현재 체온을 재는 '경기 체온계'로서의 기능을 하며, 다른 지표들과 연계해 분석할 때 그 유용성이 더욱 커진다.

후행지수(Lagging Index)는 경기 변동이 이미 발생한 후에 방향을 확인하거나 그 변동의 규모와 지속성을 확인하는 데 사용되는 지표다. 경기 선행 지수(LEI)나 동행지수(CI)와 달리, 경기의 정점(peak)이나 저점(trough)을 통과한 후에야 변동이 나타난다. 따라서 경기의 현재 상태를 진단하거나 과거의 경기 사이클을 사후적으로 분석하는 데 유용하다.

후행지수의 구성 요소는 일반적으로 경제 활동의 결과로 나타나는 지표들로 이루어진다. 대표적인 항목으로는 실업률, 평균 실업 기간, 제조업 단위 노동비용, 은행 대출 금리, 소비자 물가지수(CPI) 대비 서비스 물가지수, 기업의 재고자산 대 매출액 비율 등이 있다[5]. 이러한 지표들은 경기가 이미 호황기에 접어들었을 때 고용이 개선되고 물가가 상승하는 등 결과가 뒤따라 나타나는 특성을 반영한다.

후행지수의 주요 활용 목적은 경기 전환점을 사후적으로 확인하고, 경제 회복이나 후퇴의 강도를 평가하며, 경기 사이클의 각 국면을 공식적으로 날짜 부여(cycle dating)하는 데 참고 자료로 삼는 것이다. 예를 들어, 경기가 침체에서 회복국면으로 들어섰는지는 후행지수의 상승 추세가 확고해진 후에야 더 명확히 판단할 수 있다. 또한, 정책 당국은 후행지수를 통해 이전에 시행한 경제 정책의 효과를 사후 평가하는 데 활용하기도 한다.

따라서 후행지수는 단독으로 미래를 예측하는 도구로 사용되기보다는, 선행지수와 동행지수와 함께 종합적으로 분석될 때 그 진가를 발휘한다. 세 가지 지표의 흐름을 비교함으로써 경기 사이클이 어떤 단계에 있는지, 그리고 그 변화가 얼마나 확실한지를 보다 입체적으로 이해할 수 있다.