[투자] 인플레이션 위험과 데이터를 활용한 시뮬레이션 모델링

6월 23, 2025

📈 인플레이션 위험과 데이터를 활용한 시뮬레이션 모델링

최근 몇 년간 인플레이션은 많은 사람들의 투자 전략과 자산 계획에 큰 영향을 주는 이슈가 되었습니다. 특히 은퇴자나 장기 투자자에게 **인플레이션 위험(inflation risk)**은 절대 간과할 수 없는 요소입니다. 이번 글에서는 인플레이션 위험을 어떻게 데이터로 측정하고, 시뮬레이션 모델에 반영할 수 있는지를 알아봅니다.

🔥 인플레이션이 왜 중요한가?

은퇴 계획이나 장기 자산 운용에서는 "내 돈이 얼마나 오래 지속될 수 있을까?"가 핵심입니다. 그런데 인플레이션이 지속되면 실질 구매력은 시간이 지날수록 줄어들게 됩니다.

자산이 많더라도 물가가 빠르게 오르면, 예상보다 일찍 자금이 소진될 수 있음
반대로, 인플레이션이 낮게 유지되면, 장기 자산 지속 가능성이 높아짐

이런 불확실성을 고려하기 위해 우리는 **시뮬레이션(Monte Carlo)**에 인플레이션을 반영해야 합니다.

💡 인플레이션을 어떻게 모델링할까?

많은 사람들이 주식 수익률처럼 **무작위(white noise)**로 인플레이션을 모델링하지만, 사실 인플레이션은 그렇게 간단하지 않습니다.

인플레이션의 특성:

**랜덤 워크(random walk)**에 가까움: 높은 인플레이션 뒤에는 또 높은 인플레이션이 이어질 가능성이 있음
평균 회귀(mean-reversion) 특성도 있음: 장기적으로는 일정 수준으로 되돌아가려는 경향

📌 이처럼 "랜덤 워크 + 평균회귀" 성격을 갖는 데이터는
Ornstein–Uhlenbeck 과정, 또는 AR(1) 모델(자기회귀 모델)로 표현할 수 있습니다.

📊 실제 인플레이션 데이터 받아오기

미국 연준(Federal Reserve)의 **FRED(Federal Reserve Economic Data)**는 인플레이션을 포함한 다양한 경제 지표를 제공합니다.
대표적으로 CPI-U는 도시 소비자 전체를 대상으로 한 가장 널리 쓰이는 물가지수입니다.

▶️ Python 코드로 연간 인플레이션율 계산하기

import pandas_datareader.data as web

start = '01-01-1947'
end = '12-30-2023'

# FRED에서 CPI 데이터 다운로드
data_origin = web.DataReader(name='CPIAUCNS', data_source='fred', start=start, end=end)

# 월별 데이터를 연말 기준으로 리샘플링
data = data_origin.resample('YE').last()

# 전년도 대비 퍼센트 변화율 계산
data['yoy'] = data['CPIAUCNS'].pct_change()

# 결과 확인
print(data.tail())

출력 예시:

날짜	CPI 지수	연간 인플레이션율
2019-12-31	256.974	2.13%
2020-12-31	260.474	1.36%
2021-12-31	278.802	7.04%
2022-12-31	296.797	6.45%
2023-12-31	305.512	2.93%

🧠 이 데이터를 어디에 활용할까?

이렇게 얻은 연간 인플레이션율 데이터는 다음과 같은 분석에 활용할 수 있습니다:

AR(1) 모형 추정 → 인플레이션 시계열의 미래 패턴 예측
은퇴 자산 시뮬레이션에서 인플레이션을 변수로 포함
리스크 관리 시나리오 작성: 고인플레이션/저인플레이션 시기별 시뮬레이션

📝 마무리

인플레이션은 단순히 하나의 숫자가 아니라, 장기 자산 계획 전체를 뒤흔들 수 있는 중요한 변수입니다.
그렇기 때문에 우리는 단순 고정값이 아닌, 변동성을 반영한 현실적인 인플레이션 모델을 만들어야 합니다.

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