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조회수 6,794 좋아요 4 2018-01-22

신용카드 소비패턴이 경기선행지수를 나타낸다?

 

 

 

재고순환지표, 코스피지수 등 경기를 예측할 수 있는 사인들을 ‘경기선행지수’라고 하는데요. 이런 사인들을 모아서 정책적으로 대응하는 등 다양하게 활용합니다. 최근 카드 소비 빅데이터를 활용해 경기선행지수와 유사한 패턴을 발굴했는데요. 카드 소비로 경기 흐름을 어떻게 예측할 수 있는지 자세히 알아보겠습니다.

 

경기선행지수란?

경기선행지수(CLI·Composite Leading Indicator)는 3~6개월 후의 경기 흐름을 가늠하는 지표입니다. 기상청의 일기예보처럼 미래의 일을 미리 알 수 있게 돕는 지표인데요. 총 8개의 지표를 이용하며, 경기선행지수가 오르고 있으면 경기가 좋아진다는 뜻이고 반대로 내려간다면 앞으로 경기가 침체된다는 뜻입니다.

 


 

경기선행지수 각 지표는 어떻게 경기를 예측할 수 있게 해줄까요. 만약 경기가 좋아질 기미가 늘어나면 수요를 맞추기 위해 고용을 늘릴 것이고요. (구인·구직비율) 소비자의 경기회복에 대한 기대감도 높아질 것입니다. (소비자기대지수)

 

덩달아 경기회복 기대감에 건설경기가 살아나 건설 수주도 늘어날 것입니다. (건설수주액) 기업 실적에 대한 기대감이 높아지면 주가는 올라갑니다. (코스피지수) 경기가 좋아지면 자연히 기계 주문이 많아지고 제품생산이 많아집니다. (기계류내수출하지수) 미래 경기에 대한 기대된 장기금리는 단기금리보다 높아질 것이고요. (장단기금리차) 또, 물건이 많이 팔려 창고에 재고가 쌓이지 않습니다. (재고순환지표)

 

끝으로 무역을 살펴보면 경기 회복 기대감에 달러화 대비 원화 가치가 올라 우리나라에서 다른 나라로 수출하고 받은 돈으로 그 나라 물건을 더 많이 살 수 있습니다. (수출입물가비율)

 

이처럼, 다양한 지표를 이용해 경기 예측에 활용하고 있는데요. 카드 소비로 어떻게 경기를 예측할 수 있는지 알아볼까요?

 

신용카드 빅데이터 분석

 

 

국내 한 카드사가 가입자 중에서 약 1,200만명이 10년간 사용한 카드 내역을 빅데이터 분석했습니다. 월평균 6조원 정도의 소비 내역이 있었으며, 이를 통해 나이, 성별, 소득에 따라서 경기가 변하기 전에 돈을 주로 쓰는 곳이 달라지는 걸 확인했습니다.

 

가족을 부양하고 일을 많이 하는 40대의 운동관련 지출이 늘어나면 3개월 뒤에는 경기가 좋아지는 경향이 있었습니다. 반대로 약국, 건강제품의 지출이 늘어나면 3개월 뒤에는 경기가 하락했습니다.

 

경기가 좋아질 때는 40대가 적극적으로 시간을 갖고 안 하던 운동도 할 여유가 생기는데 힘들어질 때는 그냥 비타민 정도 사는 거로 건강 챙기고, 아프면 그때 약국을 가게 된다는 추측도 하게 되는 지표입니다.

 

연령대별로 어떻게 나타나는지 표를 통해 알아볼까요?

 

 

 

아직 초기 단계로 검증이 필요하지만, 카드 소비 빅데이터로 나타나는 지표는 국민 생활과 밀접한 관련이 있는 만큼 활용도가 높을 것으로 기대됩니다. 

 

* 본 정보는 기획재정부 블로그에서 제공합니다.

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