FEDS 워킹페이퍼: '2025년 4월 관세 충격, 무역 노출도 큰 미국 은행 주가 더 크게 빠졌다' — 취약성 지수가 횡단면 변동의 18% 설명

연방준비제도(Fed) 이사회 소속 Michele Modugno, Dino Palazzo, Carlos A. Ramírez, Thiago R.T. Ferreira가 2026년 2월(개정 2026-02-27) 발간한 FEDS(Finance and Economics Discussion Series) 워킹페이퍼 2026-013 — *Disruptions to Foreign Trade and U.S. Banks' Returns* — 는 미국 은행 시스템과 글로벌 무역 분절(fragmentation) 사이의 연결고리를 정량화한다. 트럼프 2기 행정부가 2025년 4월 2일 발표한 '해방의 날(Liberation Day)' 광범위 관세를 자연실험(natural experiment)으로 활용했다.

왜 '무역 분절 → 은행'이 문제인가

무역 분절은 통상 '수출기업 매출 감소' 같은 실물 경로로 이해된다. 그러나 저자들은 금융중개(financial intermediation) 채널을 본다. 미국 대형은행은 무역금융(letters of credit), 외환 헤지(FX hedging), 글로벌 공급망 운영자금 대출 등으로 다국적 거래에 깊게 엮여 있다. 게다가 은행이 직접 무역에 노출돼 있지 않더라도, 차주가 무역에 노출돼 있다면 관세 충격이 차주 부도율 → 은행 신용손실로 전이된다.

이 페이퍼의 기여는 '직접 노출'과 '차주 경유 노출'을 동시에 잡는 시장기반(market-based) 지수를 만들었다는 점이다. 회계 데이터(FR Y-9C 보고서 등 감독자료)는 시점이 분기말이라 충격 시점에 즉각 활용하기 어렵지만, 시장가격은 매일 갱신된다.

방법론 — 두 단계로 노출도를 만든다

페이퍼의 측정은 두 단계다.

첫째, 기업·산업 차원의 무역 분절 노출도를 시장가격으로 추정한다. 무역정책 충격이 발생한 좁은 시간 윈도에서 개별 기업·산업 주가가 얼마나 반응하는지 회귀(regression)해 '해당 기업이 무역 분절에 얼마나 베타(β)를 갖는가'를 구한다. 이는 거시 충격에 대한 자산가격 반응을 노출도 추정에 쓰는 표준 'mimicking portfolio' 접근법이다.

둘째, 은행별 취약성 지수를 만든다. 감독자료(supervisory data)에서 각 대형은행의 차주(loan portfolio) 산업 구성을 가져와, 1단계에서 추정한 산업별 무역 노출도와 결합한다. 즉 '제조업·도소매업·교통업처럼 무역에 민감한 산업에 대출이 많이 나간 은행'일수록 취약성 지수가 높게 나온다.

저자들은 abstract에서 이렇게 정리한다.

We develop a market-based measure of firms' and industries' exposure to foreign trade disruptions. Combining this approach with detailed supervisory data, we quantify large U.S. banks' exposure to such disruptions and propose a novel bank-level vulnerability index.

'기업·산업의 무역 분절 노출도를 시장기반으로 측정하는 방법을 개발하고, 감독 자료와 결합해 미국 대형은행의 노출도를 정량화한 뒤 새로운 은행 차원 취약성 지수를 제안한다'는 뜻이다.

핵심 결과 — '관세 발표 직후 18% 설명력'

페이퍼의 가장 강한 실증 결과는 2025년 4월 관세 발표 시점의 자연실험에서 나온다.

We show that banks with greater exposure experienced significantly larger stock price declines following the April 2025 tariff announcements. Our vulnerability index explains 18% of the cross-sectional variation in bank returns during this episode.

'취약성 지수가 큰 은행이 2025년 4월 관세 발표 직후 더 큰 주가 하락을 겪었으며, 이 지수가 해당 시기 은행간 횡단면 수익률 변동의 18%를 설명한다'는 뜻이다. 횡단면 R²(R-squared) 18%는 '개별 은행이 평균에서 얼마나 벗어나는지'를 설명하는 단일 변수 설명력으로는 매우 큰 수치다. 비교하자면 자본비율·자산규모·NPL 같은 전통적 은행 위험 지표 하나로 이 정도 횡단면 설명력을 내기 쉽지 않다.

즉 '관세 충격이 났을 때 어느 은행이 얼마나 빠질지'는 자본 적정성보다도 '차주 산업의 무역 노출도'가 더 잘 예측한다는 시사점이 나온다.

정책 함의 — 무역정책이 금융안정 변수가 된다

이 결과는 두 가지 정책적 시사점을 갖는다.

첫째, 무역정책 결정이 곧 금융안정(financial stability) 변수라는 점이다. 그동안 미국 통화·감독 당국은 무역정책을 '실물경제 변수'로만 다뤘다. 그러나 본 페이퍼는 광범위 관세 같은 무역정책 충격이 즉각적으로 은행 주가를 차별화시키며, 그 차별화가 차주 산업의 무역 노출 구조를 그대로 따라간다는 것을 보여준다. Fed의 거시건전성 감독에 무역정책 충격을 '스트레스 시나리오'로 포함할 근거가 생긴 셈이다.

둘째, 취약성의 측정이 시장기반이어야 한다는 점이다. FR Y-9C 같은 분기 보고서는 충격 발생 시점에 6주~12주 시차가 있다. 시장가격으로 노출도를 '매일' 추적할 수 있다면, 감독당국은 충격 진행 중에 어느 은행을 우선 모니터링할지 의사결정할 수 있다. 페이퍼가 제안하는 'mimicking portfolio + 감독자료 결합' 접근은 이 시간차 문제를 일부 해결한다.

한국 시사점

한국 투자자에게 이 페이퍼는 세 가지 함의를 준다.

첫째, 한국 은행의 무역 노출도도 같은 방식으로 측정 가능하다. 한국은 GDP 대비 무역의존도가 미국보다 훨씬 높고, 4대 시중은행의 대출 포트폴리오에 수출기업이 큰 비중을 차지한다. 미국 관세 충격이 한국 은행주에 차별적으로 반응하는지 — 그리고 어느 은행이 더 취약한지 — 가 본 페이퍼 방법론을 그대로 한국에 적용해 측정할 수 있다.

둘째, '관세 발표일 = 은행주 차별화 이벤트'라는 트레이딩 패턴이 검증됐다. 한국에서도 트럼프 행정부의 추가 관세 발표나 협상 결렬 같은 이벤트가 KB·신한·하나·우리 등 4대 시중은행 주가를 차별화시킬 수 있다. 무역 익스포저가 큰 차주(수출 제조업·해운·물류) 비중이 높은 은행이 충격에 더 취약하다.

셋째, 거시건전성 감독 측면에서의 응용. 금융감독원(FSS)·한국은행이 외화유동성 스트레스 테스트에 '관세 충격'을 포함시키려 할 때 본 페이퍼의 측정법이 표준이 될 수 있다. 단순 외화 부채/자산 비율보다 '차주 산업 무역 노출도 가중'이 더 예측력 높은 지표라는 게 결과의 함의다.

학술적 위상

무역 충격과 은행 시스템 연결을 직접 다룬 실증 페이퍼는 그동안 ① 글로벌 금융위기(GFC) 시기 무역신용(trade credit) 붕괴 연구, ② 2018~2019년 1차 미·중 관세 전쟁 연구가 주류였다. 본 페이퍼는 2025년 4월 '해방의 날' 관세라는 더 큰 충격을 자연실험으로 활용했다는 점, 그리고 시장기반·차주경유 노출도라는 새 측정법을 제안했다는 점에서 향후 무역-금융 연결 연구의 표준 참고문헌이 될 가능성이 높다.