최근 경기순환의 특성변화를 반영한 경기분석모형 개선 한 국 은 행 조 사 국 거시모형반장 박양수.

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1 최근 경기순환의 특성변화를 반영한 경기분석모형 개선 한 국 은 행 조 사 국 거시모형반장 박양수

2 차 례 경제전망의 의의 경제전망의 2대 요소 및 정확성 결정요인 경제전망 프로세스 및 경기분석모형의 역할
차 례 경제전망의 의의 경제전망의 2대 요소 및 정확성 결정요인 경제전망 프로세스 및 경기분석모형의 역할 경기순환의 특성변화와 경기분석모형에의 영향 최근의 경기상황 평가

3 경제전망의 의의 거시정책을 통한 경제안정화 선제적 통화정책(정책시차) 기업과 가계의 경제전망치 공표 요구

4 정책시차와 정책실패 시점A 시점B ① ②

5 경제전망의 2대 요소 모형(Model)과 직관(intuition) - 서로 다른 기관이 같은 모형을 사용하면
같은 전망치를 발표하게 될 것인가? - 직관에만 의존하면 한 기관의 전망이 정확도가 높다는 명성을 오랫동안 유지할 수 있을까?

6 구조모형의 방정식 체계(예: BOK04) - 수입 + 재고증감 + 통계상불일치
GDP = 민간소비 + 설비투자 + 건설투자 + 수출 - 수입 + 재고증감 + 통계상불일치 민간소비 = f (소득, 이자율, 고용, 자산가격, 심리 ) 설비투자 = f (GDP, 이자율, 심리 ) 건설투자 = f (GDP, 이자율, SOC예산 ) 상품수출 = f (세계경제성장, 환율, 수출단가 . . .) 상품수입 = f (소득, 수입단가, 환율 ) 소비자물가 = f (GDP갭률, 원자재가격, 환율 )

7 경제예측 과정에서 거시계량모형의 역할 전망과정에서 기본 path 도출
다수의 여건(외생변수) 변화가 경제에 미치는 영향의 신속한 계량화 경제 메커니즘에 대한 공통의 인식 틀  전망담당자와 정책결정자들의 논리적인 토론의 틀(framework for discussion) 제공

8 동향분석에 활용되는 경제지표들 민간소비: 소비재판매액지수, 서비스업활동지수 등 설비투자: 설비투자추계지수, 국내기계수주 등
건설투자: 건설기성액, 건축허가면적 등 상품수출: 통관기준 수출 등 생산: 제조업생산지수, 서비스업활동지수 등 경기지표: 동행지수 순환변동치, 선행지수 전년동월대비 증감률 등

9 경제시계열의 구성요소 시계열 = 추세요인 + 순환요인 + 계절요인 + 불규칙요인 - 경기흐름 파악은 추세와 순환요인을 중심으로
- 계절요인 제거: BOK-X12 ARIMA - 불규칙요인 제거: 이동평균법, HP-필터링 등

10 경제시계열의 구성요소(계속)

11 경제시계열의 구성요소(계속)

12 경제시계열의 구성요소(계속)

13 주관적 판단에 의한 전망 (judgmental forecast)의 장단점(1)
장점 - 대규모 거시계량모형에서 다루기 힘든 월간 또는 주간 데이터나 모니터링에 의한 정보의 활용 - 파업이나 천재지변 등과 같은 충격의 영향을 발생시점별로 구분하여 고려 가능 - 다양한 보조모형에서 나온 정보의 종합적인 고려 가능

14 주관적 판단에 의한 전망의 장단점(2) 단점 - 최신 관찰자료에 크게 의존
- 규율(discipline)과 정합성(rigor)을 상실할 위험과 시간적 비일관성 문제

15 경제전망의 정확성 결정요인 모형 (현실정합성이 높은 모형 구축) 동향 분석 및 전망 전제 (국내외 정보수집 및 분석 능력)
경제구조에 관한 연구 (산업구조, 경제제도 및 경제주체의 행태변화 등에 관한 연구결과 축적 정도) 전문가 (경험을 바탕으로 직관 형성)

16 한국은행 경제전망시스템 현 경제 상황 평가 종합 판단 거시계량모형 정책효과 분석 단기 및 중장기 전망 양적 정보 (경제데이터)
질적 정보 초단기모형 (Indicator Model) 현 경제 상황 평가 정책 및 여타 경제적 이슈들 거시계량모형 전제치 종합 판단 정책효과 분석 단기 및 중장기 전망 부문모형 (Satellite Model)

17 경제전망 프로세스 Kick-off meeting 전제치 확정회의 (주요 이슈 등 토론) 담당별 전망 시안 제출
(모형전망, Sector별 전망, 경기분석, 시계열분석 등) 기본 path 제시 피 드 백 (consistency 체크) 전망치 확정회의 최종보고서 작성

18 전망관련 조사국 팀별 업무분장 조사총괄팀 동향분석팀 물가분석팀 국제무역팀 Fine Tuning G D P 소 비 설비투자
소 비 설비투자 건설투자 소 비 설비투자 건설투자 고 용 실물 모니터링 물 가 임 금 수입단가 부동산가격 물가 모니터링 경상수지 수 출 입 원/달러환율 수출단가 수출 모니터링 거시모형반 산업지역팀 통화재정팀 해외조사실 Fine Tuning Model 전망 경기분석 잠재GDP추정 산업별 전망 재정지출 주 가 회사채수익률 가계신용 세계경제성장률 국제유가 기타원자재가격 엔/달러환율

19 한국은행의 경제예측모형시스템

20 왜 다모형접근인가? 경제예측모형 vs 정책효과모형 경제예측의 시계에 따른 모형 구분 구조모형과 비구조모형
- 예측력과 이론부합성의 상충 경제예측의 시계에 따른 모형 구분 - 분기모형은 월별 데이터가 가지는 신속성을 활용하는데 제약 구조모형과 비구조모형 - 한 변수를 예측하는 데는 동 변수만을 이용하는 것이 예측력이 높을 수 있으나 동 전망치에 대한 경제요인별 설명이 어려움

21 왜 다모형접근인가? (계속) 경기분석 동태적 최적화모형 (Dynamic Optimization Model)
- 경기순환의 주기, 경제지표의 공통움직임, 재고순환 등의 정보를 이용하는 것이 경기전환점 파악에 유효 동태적 최적화모형 (Dynamic Optimization Model) - 미시경제학적 기반(Microfoundation) 부족, 미래지향적 기대(forward-looking expectation) 미반영 등 거시계량모형의 한계 극복

22 모형과 전망의 시계 초단기모형 연간 거시계량투입산출모형 BOK04 월별 지표 당분기 및 1분기 후 전망 연간 자료 중장기 전망
2분기 3분기 4분기 2년 3년 분기 자료 1 - 2년 전망 BOK04

23 경기분석모형의 역할 거시계량모형은 주요 여건변화와 경제변수의 자귀회귀적(autoregressive) 특성을 활용하여 전환점을 파악 경기순환의 특성(주기, 진폭 등), 개별 경제지표 특징, 경제지표들의 공통 움직임 등을 통해 경기전환점 파악  직관을 통계적 기법을 활용하여 계량화

24 네프치확률모형 경기선행지수 증감률의 국면별 평균과 분산, 경기국면 지속기간 등을 정보로 활용 = 경기저점 발생확률(πt) =
단, πt-1 : t-1기 이전에 경기저점이 발생하였을 확률 fut : 경기확장국면에서의 이론적 확률분포 Γdt : t기에 경기국면이 전환된 확률 fdt : 경기수축국면에서의 이론적 확률분포 t기 이전에 경기저점이 발생했을 확률 모든 경우의 확률 πt-1· fut + (1- πt-1) · Γdt · fut πt-1 · fut + (1- πt-1) · Γdt · fut + (1- πt-1) ·(1- Γdt) · fdt

25 네프치확률모형(계속)

26 연속신호추출법 선행종합지수 증감률과 동행종합지수 증감률 움직임의 시차를 활용

27 연속신호추출법(계속)

28 주성분분해 경기지수 여러 경기지표 안에 혼재하고 있으면서 동시에 많은 변수들에 영향을 미치는 비관측 動因을 통계적으로 추출
생산지표 (7개) 소비지표(5개) 투자지표(8개) 고용지표 (4개) 대외거래지표(5개) 금융지표 (1개) 산업생산 (전산업) (제조업) 가동률지수 생산능력지수 재고지수 재고순환선 도소매판매액 지수 소비재내수 출하 출하지수 서비스업활동 설비투자추계 기계설비내수 국내기계수주 자본재수입 건축허가면적 국내건설수주 설비투자조정 압력 건설기성액 취업자수 총근로시간 초과근로시간 통관수출 (FOB) (물량) OECD 선행지수 세계반도체 물량 세계DRAM 종합주가

29 주성분분해 경기지수(계속)

30 경기순환의 특성변화 순환주기의 단축 순환변동폭 축소 불규칙 요인의 변동확대

31 순환주기의 단축 (개월) 주 : 1) 2001.7월(저점), 2002.12월(정점)은 통계청 잠정순환일 기준. 제8순환기 저점
(2003.7월) 및 제9순환기의 정·저점(2004.2월 및 월)은 경기동행지수 순환변동치 상의 최고점 및 최저점 기준

32 순환변동폭 축소 경기순환국면별 GDP성장률 비교 (%, %p)

33 순환변동폭 축소(계속) 경기동행종합지수 순환변동치 추이

34 불규칙요인 비중 확대 불규칙요인에 의한 경기신호 왜곡1) 2) (%)
주 : 1) 주성분분해 경기지수 작성에 사용되는 변수중 24개 변수의 평균 2) Type Ⅰ : 불규칙요인 증감률의 절대값이 추세순환요인보다 큰 경우 Type Ⅱ : 두 증감률 간의 부호가 반대인 경우 Type Ⅲ : 부호가 반대이면서 불규칙요인 증감률의 절대값이 더 큰 경우 (경기신호가 정반대로 왜곡)

35 경기분석모형에의 영향 경기전환점 발생에 대한 신호 불명확 추세순환의 흐름 파악 제약

36 네프치확률모형

37 연속신호추출법

38 주성분분해 경기지수

39 산업생산 전월비 증감률 추이

40 경기분석모형 개선 네프치모형의 경기순환 지속기간 조정 연속신호추출법의 임계치 조정
경제지표에서 불규칙요인을 제거한 추세순환계열의 증감률을 이용하거나 추세순환요인만을 이용하여 주성분분해지수나 스펙트럼 경기지수를 작성

41 개선 결과 경기전환점과의 일치성 제고 모형들의 경기신호 포착능력 향상 불규칙요인의 영향 크게 감소

42 최근의 경기상황 평가 동행종합지수 순환변동치는 금년 들어 횡보하는 모습
여타 경기판단지수들은 전반적으로 개선추세가 뚜렷해지고 있음

43 ① 경기동행지수 순환변동치 : 금년 들어 횡보세, 경기선행지수 전년동월비 : 완만한 상승세 지속
① 경기동행지수 순환변동치 : 금년 들어 횡보세, 경기선행지수 전년동월비 : 완만한 상승세 지속

44 ② 네프치확률모형 : 지난해 11월부터 저점발생확률임계치를 상회

45 ③ 연속신호추출법 : 지난해 10월 이후 T2 신호 지속

46 ④ 스펙트럼 경기지수 : 금년 4월부터 상승세 지속

47 ⑤ 주성분분해 경기지수 : 금년 1월 이후 상승세 지속

48 ⑥ 재고순환선(추세순환기준) : 금년 1월 이후 상승세 지속
주 : 1) 재고순환선 = 출하증가율 - 재고증가율

49 ⑦ 마코프전환모형 : 경기불황확률 50% 하회

50 ⑧ 산업생산(추세순환) 전월비 증감률 : 금년 들어 상승세 지속, 6월 다소 주춤