연준의 금리 인하에 대한 시장의 예상은 경제적 현실에 근거한 것이라기보다는 인공지능이 미래를 뒤흔들 것이라는 집단적인 예상에 기반한 것일 수 있다.

최근 도이치뱅크의 연구에 따르면 투자자들은 현재 연준의 금리 인하 폭을 현재 경제 펀더멘털이 감당할 수 있는 수준을 넘어서는 수준으로 반영하고 있는 것으로 나타났습니다. 이는 인공지능(AI)이 노동 시장에 미칠 막대한 영향에 대한 시장의 근본적인 우려에서 비롯된 것인데, 비록 이러한 위험이 아직 현실화되지는 않았지만 말입니다. 중동 분쟁으로 에너지 비용이 상승하고 일부 트레이더들이 올해 금리 인하에 대한 기대를 낮추기도 했지만, 시장의 추가 금리 인하 예상 시점은 2027년으로 미뤄졌습니다.

이러한 상황은 채권 시장에 뚜렷한 흔적을 남겼습니다. 경제 지표의 변화와 관계없이 금리 인하에 대한 기대는 여전히 강하게 남아 있으며, 이는 시장 참여자들이 이미 불확실한 "AI 주도형 파괴적 시대"를 가격에 반영하고 있음을 보여줍니다.

페소 문제: 일어나지도 않은 위험에 대한 비용 지불

수요일에 발표된 연구 보고서에서 매튜 라스킨이 이끄는 도이치뱅크 전략가 팀은 이러한 현상을 전형적인 "페소 문제"로 규정했습니다.

소위 "페소 문제"란 투자자들이 발생 확률은 극히 낮지만 발생 시 매우 심각한 영향을 미치는 극단적 위험을 가격에 반영하지 않는 행태를 말합니다.

이 개념은 1970년대에 생겨났습니다. 당시 시장은 멕시코 페소화 가치가 갑자기 급격하게 하락할 것을 우려하여 멕시코 자산을 지속적으로 할인된 가격에 거래했습니다. 하지만 실제 페소화 하락은 일어나지 않았고, 돌이켜보면 이러한 위험 프리미엄은 "비합리적"으로 보이지만, 당시 투자자들은 이러한 잠재적인 블랙 스완 사건의 발생 가능성을 일정 부분 고려해야 했습니다.

도이체뱅크 전략가들은 인공지능이 노동 시장에 미치는 영향에 대한 우려가 연준의 정책에 대한 채권 거래자들의 기대에도 비슷한 영향을 미치고 있다고 분석합니다. 즉, 현재 데이터가 상당한 금리 인하를 뒷받침하지 않더라도 시장은 금리 인하 시점을 더 연장하고 있다는 것입니다.

AI 영향 기대: 가격 결정 논리의 숨겨진 의미

도이치뱅크의 분석에 따르면 구조적인 기대 편향이 존재합니다. 시장 참여자들이 인공지능이 미래 어느 시점에 대규모 해고, 기업 파산, 심지어 경기 침체를 초래할 수 있다고 믿을 때, 이러한 믿음은 단기적인 고용이나 인플레이션 데이터와는 관계없이 금리 기대치를 지속적으로 억제할 것입니다.

이는 연준의 금리 인하 기대치가 거시경제 데이터에 얼마나 민감한지가 인위적으로 과소평가되었을 가능성을 시사합니다. 이러한 맥락에서, 경제가 여전히 견조한 모습을 보이더라도 투자자들은 인공지능으로 인해 발생할 수 있는 미래의 경기 침체에 대비하기 위해 완화적인 통화정책 기조를 유지하는 경향이 있습니다.

단기적으로 중동 분쟁으로 인한 에너지 비용 상승으로 일부 트레이더들은 올해 금리 인하에 대한 기대감을 일시적으로 낮췄습니다. 그러나 이러한 조정은 시장의 전반적인 가격 구조를 근본적으로 바꾸지는 않았으며, 추가 금리 인하에 대한 기대는 2027년으로 미뤄졌습니다.

이러한 현상은 지정학적 요인이 금리 인하 시기에 미미한 영향을 미칠 수 있지만, 인공지능(AI) 기반 시나리오를 통해 구축된 장기적인 금리 인하 기대감이 시장에서 지배적인 가격 결정 요인으로 작용하고 있음을 시사합니다. 투자자들에게 이는 현재 금리 시장의 추세가 현재의 경제 데이터만으로는 단순히 설명될 수 없다는 것을 의미합니다.