왜 전문가들은 금융위기를 몰랐나 - 신호와 소음

<신호와 소음>책의 리뷰를 시리즈로 연재합니다.

그 첫번 째 글로 금융위기로 알 수 있는 신호와 소음에 대한 이야기를 즐겁고 재미있게 읽었으면 합니다.

2008년 10월 미국 주식시장은 폭락중이었다. 5주 동안 30퍼센트 가까이 떨어졌다. 리먼브라더스처럼 잘 나가던 기업들이 파산했다. 신용시장은 기능을 멈춘 것이나 마찬가지다. 라스베이거스 주택 가격은 40퍼센트가 떨어졌다. 실업률은 유일하게 오르기만 했다. AIG를 비롯한 금융사에 공적자금이 수천억 달러가 들어갔다. 주요 신용평가사인 S&P, 무디스등은 주택저당담보부증권(MBS)에 들어간 수조 달러가 회수 불능에 빠진 책임을 져야했다. 

이 금융위기로 인해 '블랙스완'이라는 단어가 빛을 발했다. 그런데 정말로 블랙스완을 예측하지 못했던 것일까. 산업재해로 중상자가 1명 발생하면 그 전에 경상자가 29명, 부상을 당할 뻔한 잠재적 부상자가 300명이 있었다는 사실을 밝힌 '하인리히 법칙'처럼 미리 예후를 알 수는 없었던 것일까. 수많은 신호와 소음이 있었을 텐데 수 많은 경제학자를 비롯한 전문가들이 분명히 미리 눈치챘을텐데 이런 끔찍한 금융위기가 발생할 때 까지 직무유기를 다들 한 것일까.

금융위기 사건의 단초가 된 주택저당담보부증권을 제대로 아는 사람은 없었다고 한다. 그 증권을 다루고 판매하는 사람마저도 말이다. 부채담보부증권(CDO-회사채나 금융회사의 대출채권 등을 한데 묶어 유동화시킨 신용파생상품)를 S&P가 AAA등급을 매기면 이 증권은 5년 안에 지급불능이 될 가능성은 0.12퍼센트이다. 850건 가운데 겨우 1건 밖에 없다는 뜻이다. 이처럼 안전한 AAA등급을 받은 주택저당담보부증권(MBS)이니 사람들은 어떤 종류와 위험을 갖고 있는지 전혀 따지지 않았다.

하지만 S&P 내부 자료에 의하면 AAA등급 CDO 가운데 약 28퍼센트가 지급불능이 되었다. 한 마디로 실제 알려진 지급 불능 가능성 0.12퍼센트에 비해 무려 200배 이상 더 높았다는 뜻이다. 이런 CDO에 대한 과거 기록을 전혀 갖고 있지 않았음에도 AAA등급을 매겼다. 금융위기가 나기 전에 2004년 뉴스에 주맥 거품은 단지 8번 등장했지만 2005년에는 무려 3,447번이나 언급된 것을 구글 검색으로 알 수 있다. 블랙스완이 나타난 것이 아니라 방 안으로 들어온 거대한 코끼리는 아니였을까.

이런 사태가 난 것은 그들이 탐욕을 갖고 있었거나 무지했다는 증거일까. 신용평가사들은 2007년 주택시장 문제가 명확해지고 주택차압률이 두 배로 오르자 비로소 MBS 등급을 하향했다. 그들은 음악이 멈추지 않기를 바랬을 뿐이다. 이런 CDO등급 평가 97퍼센트를 S&P와 무디스사가 했는데 이들은 국가의 허가를 받아야 하는 과점 기업이라 싼 연봉으로 직원을 쓸 수 있었다. 그들은 CDO를 평가받는 회사에게 돈을 받았다. 많으면 많을수록 두 회사의 이익은 늘어났다.

단순하게 이야기해서 위험이 서로 다른 모기지 채권을 모아 채권으로 조합한 것이 CDO다. 위험과 수익을이 서로 다른 모기지로 구성된 CDO는 지급불능이 될 확률이 5퍼센트로 보고 있다. 모기지 5개를 모은 후 이 모기지 모두 수익지급하는 걸 알파 풀(Alpha pool)이 가장 안전하고 5개 모기지 중에 하나라도 지급불능이 되면 한 푼도 받지 못하는 것이 가장 위험한 엡실론 풀(Epsilon pool)이라 한다. 투자자들은 가장 위험하지만 매입가격이 낮아 수익이 큰 엡실론 풀을 선호한다. 반면에 위험을 싫어하는 투자자나 기관들은 알파 풀을 선호한다. 그들은 AAA등급을 판정받았다. 더할 나위 없는 금융상품이다.

단순화한 CDO구조

종류	규칙	투자금을 잃을 확률		위험 배수
		각각의 지급불능이 완벽하게 독립적일 때	각각의 지급불능이 완벽하게 연관될 때
알파 풀	5개 모기지가 모두 지급불능이 아닌 한 이긴다	0.00003%	5.0%	160,000X
베타 풀	5개 모기지 가운데 4개가 지급불능이 아닌 한 이긴다	0.003%	5.0%	1,648X
감마 풀	5개 모기지 가운데 3개가 지급불능이 아닌 한 이긴다	0.1%	5.0%	44X
델타 풀	5개 모기지 가운데 2개가 지급불능이 아닌 한 이긴다	2.1%	5.0%	2.3X
엘실론 풀	5개 모기지 가운데 하나라도 지급불능이 아닌 한 이긴다	20.4%	5.0%	0.2X

이 모기지는 일용직 근로자 주택담보대출와 개업의사 주택담보대출이 함께 포함되어 있어 서로 영향을 주지 않는다. 이만큼 안전하게 묶여 있어 CDO가 지급불능 사태가 될 가능성이 거의 적어 AAA등급을 매겼다. 5개 모기지가 모두 지급불능이 될 연관성이 없다는 알파 풀에 근거해서 기관들은 안정적으로 수익을 무한대로 낼 수 있다고 믿어 의심치 않았다. 주택가격의 변화로 인해 5개 모기지 전부 연관성이 대두될 가능성같은 것은 완전히 배제되었다.

신용평가사들은 위험(risk)와 불확실성(uncertainty)를 전혀 구분하지 않았다. 

위험은 가격을 정할 수 있다. 포커 게임에서 상대방이 갖고 있는 패가 스트레이트에서 숫자 하나가 부족하다면 11분의 1 확률로 스트레이트를 완성할 수 있다. 이런 것이 위험으로 내가 감당할 수 있는 가격을 산정할 수 있다. 내가 갖고 있는 패와 상대방이 갖고 있는 패를 비교해서 승산을 계산할 수 있다. 그에 따라 베팅할 수 있는 금액이 정해진다. 내가 갖고 있는 패가 스트레이트를 이길 가능성이 없는데 베팅할 수는 없다.

불확실성은 측정할 수 없는 위험이다. 귀신의 존재를 느낀다. 귀신이 자신을 공격할 수도 있고 도대체 어느 정도나 내 주위에 있는지 전혀 알 수 없다. 그저 귀신이 막연히 느껴진다는 느낌뿐이다. 내 예측은 정확하게 맞아 떨어질 수도 있고 10배 또는 100배 심지어 1,000배까지 틀릴 수 있다. 불확실성은 이런 이유로 가격을 산정할 수 없다.

하지만 신용평가사들은 불확실성을 위험이라고 인지하고 가격을 산정했다. 심지어 스트레이트가 될 확률이 11분의 1이라고 위험을 계산하지 않고 무조건 스트레이트가 될 것이라고 평가하건 스트레이트가 되지 않을것이라고 평가했다. 이러자 모든 불확실성은 위험으로 산정되어 예측 가능한 가격으로 등급이 매겨지고 거래되었다. 보고 싶은 것만 봤다.

미국에서 주택은 안전한 투자처였지만 물가상승률을 감안했을 때 의미있지 않았다. 90년 후반부터 가격이 오르기 시작했다. 인구가 증가하며 주택 수요층이 늘어났다. 가계소득 증가로는 주택구입이 힘들었지만 대출을 쉽게 받을 수 있었다. 교통 정체가 일어났는데 어떤 차선을 가면 갑자기 수월하게 뚤렸다. 지금 주택을 구입하지 않으면 계속 교통체증을 겪을 듯 하다. 빠르게 갈 수 있는 차선으로 다들 가고 싶어했다. 2007년부터 떨어지기 시작한 주택 가격은 주택 허가 건수도 절반으로 떨어지며 대출 조건을 까다롭게 제한했지만 이미 불확실성은 확실로 변했다.

2007년 미국 중산층의 전체 자산 가운데 65퍼센트가 주택에 묶여 있었지만 그나마 그렇기에 덜 가난했다. 주택가격이 떨어지며 자산효과(자산이 상승하면 자신이 더 부유하다는 착각에 빠져 소비를 늘린다. 주식보다 부동산에서 더 효과가 크다.)로 인해 소비가 위축되었다. 전체 금융 거래 금액에 비하면 주택 거래 금액은 미미했다. 신기하게도 주택을 기초로 한 MBS는 대출 받은 사람의 1달러로 금융거래가 50달러나 되었다. 이 돈은 전부 레버레지였다. 리먼 브라더스는 1달러를 갖고 33달러를 투자한 댓가를 치뤄야했다.

주택 가격은 이웃의 영향을 받는다. 30평 아파트 신규 분양이 5억이라면 근처에 있는 30년 된 30평 아파트가 3억은 너무 싸게 느껴진다. 30년 된 아파트가 4억으로 올라도 이상하게 느껴지지 않는다. 탐욕과 공포 사이의 적절한 균형 아닌 거품과 공황이 문제다. 공포를 전혀 느끼지 못할만큼 탐욕을 부리는 것도, 공포에 사로잡혀 탐욕을 전혀 부리지 않는 것도 전부 인간에게는 유익하지 않다. 당신의 생각과 달리.

금융 위기로 인한 경기 후퇴를 잡기 위해 미정부는 어느정도의 부양책을 쓸 것인가 정치권은 열심히 싸운 결과 실제보다 적은 예산을 쓰게 되었다. 이는 거시경제 예측은 불확실성이 필연적이다. 불확실성은 대비하기 힘들다. 그만큼 더욱 많은 예산이 필요하다는 뜻이었다. 예측이 잘 못 될 수 있다는 대비를 해야 한다는 뜻이었다. 그럴 만한 정부가 없다는 걸 누구나 알고 있다.

30년 동안 매일 출퇴근하며 운전을 했다. 지금까지 딱 2번 접촉사고를 냈다. 어느 날 저녁 음주를 했다. 이럴 때 무조건 차를 몰지 않으면 된다. 그러나 지금까지 30년 동안 접촉사고가 없다는 통계와 확률을 갖고 운전을 한다. 통계와 확률상 타당하다. 이면에 숨은 의미는 단 한 번도 음주운전을 해 본적이 없다는 뜻이다. 수 많은 운전은 아무런 의미를 지니지 못한다. CDO와 MBS는 바로 이것과 똑같았다. 심지어 1990년부터 주택가격은 오르기만 했다. 그 이후 2007년 전후로 떨어졌다. 2007년 이전 신용 등급을 매기던 표본이 2007년도부터 표본 외 상황이 벌어졌다.

예측은 과거를 근거로 한다. 신용평가사들은 지급불능의 위험을 200배나 낮게 예측했을 뿐만 아니라 심지어 소수점 둘째 자리까지 계산했다. (놀라워라!!) 빅 데이터 시대에 지식과 정보의 양은 넘쳐난다. 우리가 실제 아는 것과 우리가 안다고 생각하는 것 사이의 차이는 점점 커지는데 이를 제대로 파악하는 사람을 극히 드물다. (불행히도 자신은 정확하게 데이터를 가공하고 분석한다고 확신하다.) 당신이 쏜 총알이 탄착군을 형성한다. 놀라운 실력이다. 이런 데이터를 근거로 자신있게 예측한다. 이런! 자신의 탄착군은 정밀했지만 중앙 지점이 아닌 다른 지점이었다. 정밀했다고 자신한 자의 말로는 금융위기때에 발견된다. 바닷물이 넘실거리며 출렁일 때와 달리 바닷물이 사라지면 수영하는 모든 사람중에 누가 팬티도 입지 않았는지 정확하고 정밀하게 파악된다.

위험과 불확실성을 구분하고 수없이 들어오는 정보중에 어떤 것이 신호이고 어떤 것이 소음인지 파악해야 한다. 실제로 아는 것과 안다고 생각하는 것의 차이를 정확히 인지하지 못하면 신호가 아닌 소음에 움직인 댓가를 반드시 치루게 되어있다.