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경제 모형

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목차

1. 개요

경제 모형은 경제 현상을 단순화하고 추상화하여 분석하는 도구로, 예측, 정책 제안, 자원 할당, 금융 시장 분석 등 다양한 목적으로 활용된다. 경제 모형은 확률적, 비확률적, 정량적, 질적, 일반 균형, 부분 균형 등 다양한 유형으로 분류되며, 콥-더글러스 모형, 솔로우-스완 모형, IS-LM 모형 등이 대표적인 활용 사례이다. 그러나 경제 모형은 현실의 복잡성을 단순화하고, 가정을 기반으로 하기 때문에 예측의 부정확성, 과도한 단순화, 결정론적 카오스 등의 한계를 지닌다. 경제 모형은 중농주의, 고전학파, 한계효용학파, 케인즈학파, 새고전학파 등을 거치며 발전해 왔으며, 한국 경제는 수출 주도 성장, 재벌 중심 경제 구조, 노동 시장의 이중 구조, 급속한 고령화와 저출산 등의 특수성을 지닌다.

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경제 모형
개요
유형이론적 구조
목적특정 현상의 측면을 설명하고 예측
관련 분야경제학
특징
단순화현실의 복잡성을 단순화
가정명확한 가정에 기반
추상화핵심 요소에 집중
목표
설명경제 현상 설명
예측미래 경제 상황 예측
정책 제안경제 정책 제안
요소
변수경제 변수
관계변수 간의 관계
가정경제 주체의 행동 가정
유형
거시 경제 모형국가 경제 전체 분석
미시 경제 모형개별 경제 주체 분석
계량 경제 모형통계적 방법 사용
게임 이론 모형전략적 상호 작용 분석
응용
경제 예측경제 성장률, 물가 상승률 예측
정책 분석경제 정책 효과 분석
투자 결정투자 전략 결정
기업 전략기업 경영 전략 수립
평가
장점단순화된 분석, 예측 가능
단점현실과의 괴리, 가정의 한계
예시
수요-공급 모형시장에서의 가격 결정 설명
성장 모형경제 성장 과정 설명
경기 변동 모형경기 변동 원인 분석
참고 문헌
밀턴 프리드먼실증 경제학 방법론

2. 경제 모형의 기능 및 목적

경제 모형은 현실 경제의 복잡성을 단순화하여 경제 현상을 설명하고 예측하는 데 유용하게 사용된다.[3] 경제 모형은 관찰된 데이터를 단순화하고 추상화하며, 특정 패러다임에 기반하여 데이터를 선택하는 기능을 수행한다.

경제는 개인의 의사 결정, 자원 제약, 환경적 요인, 제도적 요구 사항, 무작위 변동 등 다양한 요인에 의해 복잡하게 얽혀 있다. 이러한 복잡성 때문에 경제학자들은 관련 변수와 그 관계를 신중하게 선택하고, 정보를 분석하고 제시하는 효율적인 방법을 찾아야 한다.

경제 모형은 학문적인 영역 외에도 다음과 같은 다양한 목적으로 활용된다.


  • 경제 활동 예측: 가설과 논리적으로 연결된 결론을 도출하여 미래 경제 활동을 예측한다.
  • 경제 정책 제안: 미래 경제 활동을 바람직한 방향으로 이끌기 위한 정책 제안의 근거를 제공한다.
  • 합리적 주장 제시: 국가, 기업, 가계 등 다양한 경제 주체들이 의사 결정을 내릴 때 합리적인 근거를 제시하고 설득력을 높인다.


경제 모형은 논리와 수학을 적용하여 주장을 전개하고 검증할 수 있는 틀을 제공하며, 이를 통해 정책 결정의 타당성을 확보할 수 있다.

하지만 경제 모형이 '모든 경제 현상을 완벽하게 설명하는 이론'은 아니다. 현실 경제는 계산 불가능할 정도로 복잡하고, 모든 경제 행동을 포괄하는 이론은 존재하지 않기 때문이다. 따라서 경제 모형에서 도출된 결론은 현실을 근사적으로 반영할 뿐이다. 그럼에도 불구하고, 잘 만들어진 모형은 불필요한 정보를 제거하고 핵심적인 관계를 파악하여 경제 현상에 대한 이해를 높이는 데 도움을 준다.

경제 모형을 만드는 과정은 일반적으로 모형 생성과 정확성 확인(진단)의 두 단계로 이루어진다. 특히 진단 단계는 모형의 유용성을 결정하는 중요한 단계이며, 모형은 반복적인 수정 및 개선 과정을 거쳐 더욱 정교해진다.

2. 1. 단순화 및 추상화

경제 모형은 일반적으로 두 가지 기능을 수행한다. 첫째는 관찰된 데이터의 단순화 및 추상화이며, 둘째는 패러다임에 기반한 데이터 선택 수단이다.[3]

''단순화''는 경제 과정의 엄청난 복잡성을 고려할 때 경제학에서 특히 중요하다.[3] 경제학자들은 어떤 변수와 이들 변수 간의 관계가 관련성이 있는지, 그리고 이 정보를 분석하고 제시하는 어떤 방식이 유용한지 이성적으로 선택해야 한다.

적절하게 구축된 모형은 불필요한 정보를 제거하고 주요 관계의 유용한 근사를 분리할 수 있다. 이런 방식으로 전체 경제 과정을 이해하려고 시도하는 것보다 문제의 관계에 대해 더 많은 것을 이해할 수 있다.

2. 2. 데이터 선택 및 분석

경제 모형은 일반적으로 두 가지 기능을 수행한다. 첫째는 관찰된 데이터의 단순화 및 추상화이며, 둘째는 패러다임에 기반한 데이터 선택 수단이다.[3]

''단순화''는 경제 과정의 복잡성 때문에 경제학에서 특히 중요하다. 경제학자들은 어떤 변수와 이들 변수 간의 관계가 관련성이 있는지, 그리고 이 정보를 분석하고 제시하는 어떤 방식이 유용한지 합리적으로 선택해야 한다.

''선택''은 경제 모형이 어떤 사실을 살펴보고 어떻게 취합할지를 결정하는 데 중요하기 때문이다. 예를 들어, 인플레이션은 일반적인 경제 개념이지만, 인플레이션을 측정하려면 행동 모형이 필요하므로, 경제학자는 상대 가격의 변화와 인플레이션에 기인해야 하는 가격의 변화를 구별할 수 있다.

2. 3. 예측 및 정책 제안

경제 모형은 일반적으로 다음과 같은 기능을 수행한다.[3]

  • 관찰된 데이터의 단순화 및 추상화
  • 패러다임에 기반한 데이터 선택 수단


경제 과정은 매우 복잡하기 때문에 경제학에서는 단순화가 특히 중요하다.[3] 경제학자들은 어떤 변수와 이들 변수 간의 관계가 관련성이 있는지, 그리고 이 정보를 분석하고 제시하는 어떤 방식이 유용한지 신중하게 선택해야 한다. 예를 들어, 인플레이션을 측정하려면 행동 모형이 필요하며, 이를 통해 경제학자는 상대 가격의 변화와 인플레이션에 기인해야 하는 가격의 변화를 구별할 수 있다.

경제 모형은 전문적인 학문적 관심사 외에도 다음과 같은 목적으로 사용된다.

  • 경제 활동 예측: 결론이 가설과 논리적으로 관련되는 방식으로 예측한다.
  • 경제 정책 제안: 미래의 경제 활동을 수정하기 위한 정책을 제안한다.
  • 합리적인 주장 제시: 국가 수준에서 경제 정책을 정치적으로 정당화하고, 기업 수준에서 기업 전략을 설명하고 영향을 미치며, 가구 수준에서 가계 경제적 의사 결정에 대한 현명한 조언을 제공한다.
  • 계획 및 자원 할당: 중앙 계획 경제의 경우와 물류 및 경영의 더 작은 규모에서 사용된다.
  • 금융에서 예측 모형 활용: 1980년대부터 거래 (투자 및 투기)에 사용되었다. 예를 들어, 신흥 시장 채권은 종종 이를 발행하는 개발 도상국의 성장을 예측하는 경제 모형을 기반으로 거래되었다. 1990년대 이후 많은 장기 위험 관리 모형은 (종종 몬테카를로 방법을 통해) 고위험 미래 시나리오를 감지하기 위해 시뮬레이션된 변수 간의 경제적 관계를 통합했다.


경제 모형은 논리와 수학을 적용하기 위한 ''논증적 틀''을 설정하며, 이는 독립적으로 논의하고 테스트할 수 있으며 다양한 경우에 적용할 수 있다. 경제 모형에 의존하는 정책과 주장은 모형을 뒷받침하는 타당성이라는 명확한 기반을 갖는다.

경제 모형은 '모든 경제의 이론'이라고 주장하지 않는다. 그러한 주장은 계산 불가능성과 다양한 유형의 경제 행동에 대한 이론의 불완전성 또는 부재로 인해 즉시 좌절될 것이다. 따라서 모형에서 도출된 결론은 경제적 사실의 근사적 표현이 된다. 그러나 적절하게 구축된 모형은 불필요한 정보를 제거하고 주요 관계의 유용한 근사를 분리할 수 있다.

모형 구성의 세부 사항은 모형의 유형과 적용 분야에 따라 다르지만, 일반적인 프로세스는 다음과 같다.

# 모형 생성

# 모형의 정확성을 확인 (진단)

진단 단계는 모형이 설명하려는 관계를 정확하게 반영하는 정도까지만 유용하기 때문에 중요하다. 모형을 만들고 진단하는 것은 모형이 진단 및 재지정의 각 반복에서 수정(및 개선)되는 반복적인 프로세스인 경우가 많다. 만족스러운 모형을 찾으면 다른 데이터 세트에 적용하여 이중으로 확인해야 한다.

2. 4. 계획 및 자원 할당

경제 모형은 계획 및 자원 할당에 사용된다. 중앙 계획 경제와 물류, 경영과 같은 분야에서 활용된다.[3] 1980년대부터 금융 예측 모형은 투자 및 투기와 같은 거래에 사용되었다. 예를 들어, 신흥 시장 채권은 종종 개발 도상국의 성장을 예측하는 경제 모형을 기반으로 거래되었다. 1990년대 이후 많은 장기 위험 관리 모형은 몬테카를로 방법을 통해 고위험 미래 시나리오를 감지하기 위해 시뮬레이션된 변수 간의 경제적 관계를 통합했다.[3]

3. 경제 모형의 유형

경제 모형은 다양한 기준에 따라 분류될 수 있다. 모형 변수의 결정론적 여부에 따라 확률적 모형과 비확률적 모형, 변수의 정량적 여부에 따라 이산 선택 모형과 연속 선택 모형으로 나뉜다. 또한, 모형의 목적과 기능에 따라 정량적 또는 질적 모형, 범위에 따라 일반 균형 모형, 부분 균형 모형, 비균형 모형, 경제 주체의 특성에 따라 합리적 주체 모형, 대표적 주체 모형 등으로 분류할 수 있다.

정량적 모델링은 경제학의 여러 분야에 적용되며, 여러 방법론이 서로 거의 독립적으로 발전해 왔다. 대표적인 정량적 모형은 다음과 같다.


  • 회계 모형은 모든 신용에 차변이 있다는 전제에 기반을 두며, 관례에 의해 참으로 간주된다.
  • 최적화 및 제약된 최적화 모형은 이윤 또는 효용 극대화와 같은 원리에 기반한다.
  • 총량 모형은 거시 경제학에서 산출량, 물가 수준, 이자율 등과 같은 총량을 다룬다. 레온티예프의 투입-산출 모형이 이에 해당한다.

3. 1. 확률적 모형과 비확률적 모형

경제 모형은 모든 모형 변수가 결정론적인지 여부에 따라 확률적 모형 또는 비확률적 모형으로 분류된다.

  • '''확률적 모형'''은 확률 과정을 사용하여 공식화된다. 이러한 모형은 시간에 따라 경제적으로 관찰 가능한 값을 모델링한다. 대부분의 계량 경제학은 이러한 과정에 대한 가설을 공식화하고 테스트하거나 이에 대한 매개변수를 추정하기 위해 통계를 기반으로 한다. 틴베르겐과 월드가 대중화한 널리 사용되는 간단한 계량 경제학 모형은 현재 값과 과거 값 사이의 관계를 충족하는 확률 과정인 자기 회귀 모형이다. 자기 회귀 이동 평균 모형과 이분산성 모델링을 위한 자기 회귀 조건부 이분산성 (ARCH) 및 GARCH 모형은 이러한 예시에 해당한다.
  • '''비확률적 모형'''은 순수하게 질적(예: 사회 선택 이론)이거나 정량적(예: 쌍곡선 좌표를 사용하여 금융 변수를 합리화하거나 변수 간의 특정 형태의 함수 관계)일 수 있다. 어떤 경우에는 모형의 우연의 일치에 대한 경제적 예측은 경제 변수의 이동 방향만 주장하므로 함수 관계는 질적 의미에서만 사용된다. 예를 들어, 항목의 가격이 상승하면 해당 항목에 대한 수요가 감소한다. 이러한 모형의 경우, 경제학자들은 종종 함수 대신 2차원 그래프를 사용한다.

3. 2. 이산 선택 모형과 연속 선택 모형

경제 모형은 모든 변수가 정량적인지 여부에 따라 이산 선택 모형 또는 연속 선택 모형으로 분류할 수 있다.

  • '''이산 선택 모형''': 경제 주체의 선택이 이산적인 경우를 다룬다.
  • '''연속 선택 모형''': 경제 주체의 선택이 연속적인 경우를 다룬다.

3. 3. 정량적 모형과 질적 모형

경제 모형은 그 목적과 기능에 따라 정량적 모형과 질적 모형으로 분류할 수 있다. 질적 모형은 경제 현상을 분석할 때 정성적인 방법을 사용한다.

거의 모든 경제 모형은 어떤 형태로든 수학적 또는 정량적 분석을 포함하지만, 질적 모형도 가끔 사용된다. 예를 들어, 가능한 미래 사건을 예측하는 질적 시나리오 계획이나 비수치적 의사 결정 트리 분석이 이에 해당한다. 이러한 질적 모형은 정밀도가 부족하다는 단점이 있을 수 있다.

3. 4. 일반 균형 모형, 부분 균형 모형, 비균형 모형

일반 균형 모형은 경제 전체의 상호작용을 분석한다. 부분 균형 모형은 특정 시장 또는 부문의 균형을 분석한다. 비균형 모형은 시장 불균형 상태를 분석한다.

3. 5. 합리적 주체 모형과 대표적 주체 모형

경제 모형은 경제 주체의 특성에 따라 합리적 주체 모형, 대표적 주체 모형 등으로 분류할 수 있다.

  • '''합리적 주체 모형:''' 경제 주체가 합리적으로 행동한다고 가정한다.
  • '''대표적 주체 모형:''' 경제 전체를 대표하는 하나의 대표적 주체를 가정한다.

4. 경제 모형의 구성 요소

경제 모형은 일반적으로 다음과 같은 구성 요소를 포함한다.

5. 경제 모형의 활용 사례

브루킹스 연구소는 1980년대 후반, 당시에 사용 가능했던 12개의 주요 거시경제 모형들을 비교했다.[4] 이들은 특정 경제 충격에 대해 경제가 어떻게 반응할지를 예측하는 모형들을 비교했는데, 모형 간 비교 테스트를 위해 실제 세계의 모든 변동성을 통제했다. 모형이 세상을 단순화하고 안정적이며 알려진 공통 매개변수에서 시작했음에도 불구하고, 다양한 모형들은 상당히 다른 답을 제시했다.[4] 예를 들어, 통화 완화 정책이 생산량에 미치는 영향을 계산할 때, 일부 모형은 1년 후 GDP가 3% 변화할 것이라고 예측했고, 다른 모형은 거의 변화가 없을 것이라고 예측했으며, 나머지 모형들은 그 중간 정도의 변화를 예측했다.[4]

이러한 실험 결과 때문에 현대 중앙은행가들은 1960년대와 1970년대 초반만큼 경제를 '미세 조정'하는 것이 가능하다고 더 이상 확신하지 않는다. 현대 정책 입안자들은 모형이 실제로 경제의 향방이나 어떤 충격이 경제에 미치는 영향을 예측할 것이라는 확신이 없기 때문에 덜 적극적인 접근 방식을 사용하는 경향이 있다. 새롭고 더 겸손한 접근 방식은 현재의 거시 경제 모형의 몇 가지 실제적이고 이론적인 한계로 인해 모형 예측에 기반한 극적인 정책 변화에 위험을 느낀다.[4]

5. 1. 거시 경제 모형

브루킹스 연구소는 1980년대 후반, 당시에 사용 가능했던 12개의 주요 거시경제 모형들을 비교했다.[4] 이들은 특정 경제 충격에 대해 경제가 어떻게 반응할지를 예측하는 모형들을 비교했다. 모형들이 실제 세계의 모든 변동성을 통제할 수 있도록 하여 모형 간 비교 테스트를 진행했고, 실제 결과에 대한 테스트는 아니었다. 모형이 세상을 단순화하고 안정적이며 알려진 공통 매개변수에서 시작했음에도 불구하고, 다양한 모형들은 상당히 다른 답을 제시했다.[4] 예를 들어, 통화 완화 정책이 생산량에 미치는 영향을 계산할 때, 일부 모형은 1년 후 GDP가 3% 변화할 것이라고 예측했고, 다른 모형은 거의 변화가 없을 것이라고 예측했으며, 나머지 모형들은 그 중간 정도의 변화를 예측했다.[4]

이러한 실험 결과, 현대 중앙은행가들은 1960년대와 1970년대 초반만큼 경제를 '미세 조정'하는 것이 가능하다고 더 이상 확신하지 않는다. 현대 정책 입안자들은 덜 적극적인 접근 방식을 사용하는 경향이 있는데, 이는 모형이 실제로 경제의 향방이나 어떤 충격이 경제에 미치는 영향을 예측할 것이라는 확신이 없기 때문이다. 새롭고 더 겸손한 접근 방식은 현재의 거시 경제 모형의 몇 가지 실제적이고 이론적인 한계로 인해 모형 예측에 기반한 극적인 정책 변화에 위험을 느낀다.[4] 이론적 함정 외에도 집합 모형화와 관련된 몇 가지 구체적인 문제는 다음과 같다.

  • 실제 경제의 기본 메커니즘을 이해하는 데 어려움이 있어 모형 구성에 제한이 있다. (따라서 별도의 모형이 많이 존재한다.)
  • 아직 모형에 포함되지 않은 실제 경제 요소에 대한 의도하지 않은 결과의 법칙.
  • 데이터를 수신하는 것과 경제 변수가 정책 입안자들이 (주로 통화 정책을 통해) 그들을 움직이도록 시도하는 것에 반응하는 데 걸리는 시간 지연. 밀턴 프리드먼은 이러한 지연이 너무 길고 예측 불가능하게 변동적이어서 거시 경제의 효과적인 관리가 불가능하다고 강력하게 주장했다.
  • 구조적 모형과 데이터가 완벽하더라도 모든 매개변수를 정확하게 지정하는 데 어려움이 있다 (계량 경제학 측정을 통해).
  • 모든 모형의 관계와 계수가 확률적이어서 오차 항이 빠르게 커지고, 입력 매개변수의 사용 가능한 스냅샷이 이미 오래되었다는 사실.
  • 현대 경제 모형은 정책 입안자의 행동에 대한 대중과 시장의 반응을 (게임 이론을 통해) 통합하고, 이러한 피드백은 현대 모형에 포함되어 있다 (합리적 기대 혁명과 로버트 루카스 주니어의 비미시적 기초 모형에 대한 루카스 비판을 따른다). 의사 결정자의 행동 (및 그들의 신뢰성)에 대한 반응을 모형에 포함해야 한다면, 시뮬레이션된 일부 변수에 영향을 미치는 것이 훨씬 더 어려워진다.

6. 경제 모형의 한계 및 비판

대부분의 경제 모형은 현실과 동떨어진 가정을 기반으로 만들어진다. 예를 들어, 모든 행위자가 완벽한 정보를 갖고 있다거나, 시장이 마찰 없이 청산된다는 가정을 하는 경우가 많다. 또한, 외부효과와 같이 중요한 문제를 모형에서 생략하기도 한다. 이러한 가정의 부정확성 때문에 경제 모형의 결과는 어느 정도 신뢰성을 잃을 수 있으며, 경제 모형의 문제점에 대한 논의나 경제 모형의 결과가 신뢰할 수 없다는 주장을 담은 문헌도 많이 존재한다.[5]

6. 1. 가정의 비현실성

대부분의 경제 모형은 완전히 현실적이지 않은 여러 가정을 기반으로 한다. 예를 들어, 행위자는 종종 완벽한 정보를 가지고 있다고 가정하고, 시장은 종종 마찰 없이 청산된다고 가정한다.[5] 또는 모형은 외부성과 같이 고려 중인 문제에 중요한 문제를 생략할 수 있다.[5] 따라서 경제 모형의 결과에 대한 모든 분석은 이러한 가정의 부정확성으로 인해 이러한 결과가 어느 정도 손상될 수 있는지 고려해야 하며, 경제 모형의 문제점에 대해 논의하거나 적어도 그 결과가 신뢰할 수 없다고 주장하는 방대한 문헌이 생겨났다.[5]

복잡계 전문가이자 수학자인 데이비드 오렐은 그의 저서 아폴로의 화살에서 이 문제에 대해 글을 썼으며, 날씨, 인간의 건강, 경제학이 유사한 예측 방법(수학적 모델)을 사용한다고 설명했다.[5] 대기, 인체, 경제와 같은 시스템도 유사한 수준의 복잡성을 가지고 있다.[5] 그는 예측이 실패하는 이유가 모델이 두 가지 문제점을 가지고 있기 때문이라고 밝혔다.[5] (i) 기본적인 시스템의 모든 세부 사항을 포착할 수 없어 근사 방정식을 사용해야 한다.[5] (ii) 이러한 방정식의 정확한 형태의 작은 변화에 민감하다.[5] 이는 경제나 기후와 같은 복잡한 시스템이 상반된 힘의 섬세한 균형으로 구성되어 있기 때문에, 그 표현의 약간의 불균형이 큰 영향을 미치기 때문이다.[5] 따라서 경제 침체와 같은 것의 예측은 빠른 컴퓨터에서 실행되는 방대한 모델을 사용함에도 불구하고 여전히 매우 부정확하다.[5]

6. 2. 예측의 부정확성

대부분의 경제 모형은 완전히 현실적이지 않은 여러 가정을 기반으로 한다. 예를 들어, 행위자는 종종 완벽한 정보를 가지고 있다고 가정하고 시장은 종종 마찰 없이 청산된다고 가정한다. 또는 모형은 외부성과 같이 고려 중인 문제에 중요한 문제를 생략할 수 있다. 따라서 경제 모형의 결과에 대한 모든 분석은 이러한 가정의 부정확성으로 인해 이러한 결과가 어느 정도 손상될 수 있는지 고려해야 하며, 경제 모형의 문제점에 대해 논의하거나 적어도 그 결과가 신뢰할 수 없다고 주장하는 방대한 문헌이 생겨났다.[5]

복잡계 전문가이자 수학자인 데이비드 오렐은 그의 저서 아폴로의 화살에서 이 문제에 대해 글을 썼으며, 날씨, 인간의 건강, 경제학이 유사한 예측 방법(수학적 모델)을 사용한다고 설명했다. 대기, 인체, 경제와 같은 시스템도 유사한 수준의 복잡성을 가지고 있다. 그는 예측이 실패하는 이유가 모델이 두 가지 문제점을 가지고 있기 때문이라고 밝혔다. (i) 기본적인 시스템의 모든 세부 사항을 포착할 수 없어 근사 방정식을 사용해야 한다. (ii) 이러한 방정식의 정확한 형태의 작은 변화에 민감하다. 이는 경제나 기후와 같은 복잡한 시스템이 상반된 힘의 섬세한 균형으로 구성되어 있기 때문에, 그 표현의 약간의 불균형이 큰 영향을 미치기 때문이다. 따라서, 경제 침체와 같은 것의 예측은 빠른 컴퓨터에서 실행되는 방대한 모델을 사용함에도 불구하고 여전히 매우 부정확하다.[5]

6. 3. 결정론적 카오스

대부분의 경제 모형은 현실과 동떨어진 가정을 기반으로 만들어진다. 예를 들어, 모든 행위자가 완벽한 정보를 갖고 있다거나, 시장이 마찰 없이 청산된다는 가정을 하는 경우가 많다. 또한, 외부효과와 같이 중요한 문제를 모형에서 생략하기도 한다. 이러한 가정의 부정확성 때문에 경제 모형의 결과는 어느 정도 신뢰성을 잃을 수 있으며, 경제 모형의 문제점에 대한 논의나 경제 모형의 결과가 신뢰할 수 없다는 주장을 담은 문헌도 많이 존재한다.[5]

복잡계 전문가이자 수학자인 데이비드 오렐은 저서 아폴로의 화살에서 경제 예측의 어려움을 설명했다. 그는 날씨, 인간의 건강, 경제학이 유사한 예측 방법(수학적 모델)을 사용하며, 이 시스템들은 모두 비슷한 수준의 복잡성을 가지고 있다고 지적했다. 그는 예측 실패의 원인을 두 가지 문제점으로 분석했다. (i) 모델이 시스템의 모든 세부 사항을 포착하지 못하고 근사 방정식을 사용해야 한다는 점, (ii) 방정식의 작은 변화에 민감하게 반응한다는 점이다. 복잡한 시스템은 상반된 힘의 섬세한 균형으로 구성되어 있어, 표현의 작은 불균형이 큰 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 따라서, 경제 침체와 같은 현상의 예측은 여전히 매우 부정확하다.[5]

경제 및 기상 시뮬레이션은 카오스라는 공통적인 한계를 가진다. 카오스 시스템에 대한 연구는 1970년대에 시작되었지만, 카오스의 위험성은 1958년 ''Econometrica''에서 이미 다음과 같이 정의되었다.[6]

:"좋은 이론은 가정 회피로 이루어진다. ... [작은 변화가] 결론에 심각한 영향을 미칠 수 있다."[7]

초기 조건에 민감하게 반응하는 나비 효과를 보이는 경제 모델을 설계하는 것은 어렵지 않다.[6][7]

그러나 어떤 변수가 카오스적인지 밝히려는 계량 경제학 연구는 거시 경제 변수가 카오스적으로 행동하지 않는다는 결론을 내렸다. 이는 모델을 개선하면 장기 예측을 할 수 있다는 의미로 해석될 수 있다. 그러나 이러한 결론에 대해 두 가지 문제점이 제기되었다.

  • 2004년 필립 미로스키는 경제학에서의 카오스가 신고전 경제학에 의해 그들의 수학적 모델을 보존하기 위한 편향된 "십자군"에 시달리고 있다고 주장했다.
  • 금융 변수는 카오스의 영향을 받을 수 있다. 2004년 캔터베리 대학교의 연구인 ''카오스의 경계에 있는 경제학''은 S&P 500 수익률에서 잡음을 제거한 후, 결정론적 카오스의 증거를 발견했다고 결론 내렸다.


최근에는 카오스(또는 나비 효과)가 예측 오류를 설명하는 데 이전보다 덜 중요하다고 여겨진다. 경제학과 기상학의 예측 능력은 모델 자체와 기본 시스템의 본질에 의해 주로 제한된다.

6. 4. 과도한 단순화

경제 모형은 행위자들이 완벽한 정보를 가지고 있고 시장은 마찰 없이 청산된다고 가정하는 등 현실적이지 않은 여러 가정을 기반으로 한다. 또한, 외부효과와 같이 고려 중인 문제에 중요한 문제를 생략할 수 있다. 따라서 경제 모형의 결과에 대한 모든 분석은 이러한 가정의 부정확성으로 인해 결과가 어느 정도 손상될 수 있는지 고려해야 하며, 경제 모형의 문제점에 대해 논의하거나 적어도 그 결과가 신뢰할 수 없다고 주장하는 방대한 문헌이 생겨났다.

7. 경제 모형의 발전 과정

경제 모형은 시대에 따라 변화와 발전을 거듭해왔다.

7. 1. 고전학파와 중농주의

18세기 프랑스 중농주의 학파는 경제 성장에 대한 접근법을 제시하려는 초기 시도 중 하나였다. 이들 중 프랑수아 케네는 '경제표'(Tableau économique)라는 표를 개발하고 사용한 것으로 유명하다. 이 표는 현대적으로 레온티예프 모형으로 해석되기도 한다.

18세기에는 단순한 확률 모형이 보험 경제를 이해하는 데 사용되었다. 이는 도박 이론의 연장선이었으며, 확률론과 보험 계리 과학 발전에 중요한 역할을 했다. 드 무아브르는 ''확률론의 원리''(The Doctrine of Chances)에서 이러한 문제들을 다루었고, 니콜라스 베르누이는 Ars Conjectandi에서 저축과 이자 관련 문제를 연구했다. 다니엘 베르누이는 Mensura Sortis에서 "도덕적 확률"을 도입하여 도박 및 보험 문제에 적용하고, 상트페테르부르크 문제의 해결책을 제시했다. 라플라스는 확률의 해석적 이론에서 이러한 발전들을 요약했다. 데이비드 리카도는 이러한 잘 확립된 수학적 기반을 활용할 수 있었다.

8. 한국 경제 모형의 특수성

한국 경제는 다른 나라와 구별되는 특수성을 가지고 있으며, 이를 고려한 경제 모형이 필요하다.

참조

[1] 웹사이트 Structural Parameters http://economics.abo[...] 2008-06-19
[2] 간행물 models The New Palgrave Dictionary of Economics 2008
[3] 서적 Essays in Positive Economics https://archive.org/[...] University of Chicago Press
[4] 논문 The Sources of Disagreement Among International Macro Models and Implications for Policy Coordination 1986-05
[5] 웹사이트 FAQ for Apollo's Arrow Future of Everything http://www.postpytha[...]
[6] 간행물 Frequently Asked Questions in Quantitative Finance https://books.google[...] John Wiley and Sons
[7] 간행물 Nonlinearity and Chaos in Macroeconomics and Financial Markets http://www.sp.uconn.[...] University of Connecticut
[8] 간행물 The Use of Knowledge in Society 1945-09
[9] 간행물 models The New Palgrave Dictionary of Economics 2008
[10] 서적 Essays in Positive Economics https://archive.org/[...] University of Chicago Press


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