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복잡계 이론은 시스템 동학의 갑작스런 변화를 설명하고 이를 사전에 예측하기 위해 발전해 왔으며 이와 관련된 복잡계 이론의 연구들은 최근의 금융위기를 이해하는 데 새로운 시각을 제시한다. 복잡계 이론은 복잡계를 구성하는 개별 구성요소들보다는 개별 구성요소들 간의 복잡한 상호작용이 야기하는 출현적 현상에 주목한다는 점에서 금융 시스템에서의 출현적 현상인 시스템 리스크를 이해하는데 기여하고 있다. 복잡계 이론은 향후 다음과 같은 분야에서 활용도가 높아질 것으로 예상된다. 복잡 네트워크 이론은 시스템 리스크의 측정 등 거시건전성의 부문 간 차원을 이해하는 데 유용하며, 복잡계의 임계 전환(critical transition)은 거시건전성의 동태적 차원을 분석하는 데 활용될 수 있다. 또한 행위자 기반 모형(ABM)은 현실의 복잡한 측면들을 모형에 도입하고 경제주체의 제한된 합리성과 학습 등을 중시한다는 점에서 경제주체의 높은 합리성을 가정하고 있는 동태적․확률적 일반균형(DSGE) 모형과 상호 보완적 역할을 수행할 것으로 기대된다.
Complex systems theory has been developed to explain sudden changes in system dynamics and to make ex-ante predictions on such changes. Relevant studies on this theory provide new perspectives for understanding the recent financial crisis. Complex systems theory help understand systemic risk which is an emergent phenomenon in a financial system, in that it focuses on the emergent property resulting from complex interactions among individual components rather than on each component comprising the complexity. The use of complex systems theory is expected to increase in areas as follows. First, complex networks theory is useful in understanding the cross-sectional aspect of macro-prudentiality like the evaluation of systemic risk. Second, the studies on the critical transition of complex systems can shed some light on the dynamic aspect of macro-prudentiality. Also, an Agent-Based Model (ABM) is expected to play complementary roles to a Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) model which assumes high rationality of economic agents, in that agent-based modeling includes complex aspects of the real world into the model and places importance on the bounded rationality and learning of economic agents.
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Complex System, Systemic Risk, Complex Network, Critical Transition, Agent-Based Model
