RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      경제성장률 전망치 비교·분석 : 2000년~2018년 연간 전망치를 중심으로

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=T15553295

      • 저자
      • 발행사항

        서울 : 서울대학교 대학원, 2020

      • 학위논문사항

        학위논문(석사) -- 서울대학교 대학원 , 경제학부 경제학전공 , 2020. 2

      • 발행연도

        2020

      • 작성언어

        한국어

      • 주제어
      • DDC

        330 판사항(22)

      • 발행국(도시)

        서울

      • 기타서명

        Predictive power comparison of real economic growth rate based on the annual forecast data for 2000~2018

      • 형태사항

        53장 : 삽화, 표 ; 26 cm

      • 일반주기명

        참고문헌 수록

      • UCI식별코드

        I804:11032-000000158957

      • 소장기관
        • 서울대학교 중앙도서관 소장기관정보
      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      국문 초록 (Abstract)

      국내외 연구기관들은 연말이 다가옴에 따라 각각의 경제성장률 전망치를 발표하며, 언론은 이를 보도하면서 경제 구성원들의 미래 경제 상황에 대한 낙관적·비관적 기대를 형성시킨다. 본 ...

      국내외 연구기관들은 연말이 다가옴에 따라 각각의 경제성장률 전망치를 발표하며, 언론은 이를 보도하면서 경제 구성원들의 미래 경제 상황에 대한 낙관적·비관적 기대를 형성시킨다. 본 논문은 경제 구성원들의 합리적인 경제성장률 전망치 활용을 위해 국내외 연구기관들의 2000년 이후 경제성장률 전망치를 이용하여 예측력을 비교·분석하였다. 예측력 비교 지표로는 평균제곱근오차(RMSE)와 평균절댓값오차(MAE), 평균예측오차(MFE)를 사용하였다. 전망치의 예측력의 개선 여부 판단을 위해서는 경제성장률의 변동성을 표준화하기 위해 RMSE와 MAE를 각 기간의 실제 경제성장률 표준오차로 나눈 값을 지표로 하였으며, 국가 간 예측력 비교를 위해 RMSE와 MAE를 정규화한 NRMSE(Normalized RMSE)와 NMAE(Normalized MAE)를 이용하였다. 국내외 모든 연구기관의 경제성장률 전망치는 실제 경제성장률에 대해 편의를 가지지 않는 것으로 나타났으며, 국회예산정책처(NABO)와 한국은행, 한국개발연구원(KDI) 등 국책 연구기관의 예측력이 민간 연구기관과 국제기구에 비해 높았다. 모든 연구기관에서 호황일 때의 예측력이 불황일 때보다 높았고, 민간 연구기관은 국책 연구기관과 국제기구에 비해 평균적으로 보수적인 경제성장률 전망을 하는 것으로 나타났다. 또한, 호황일 때는 실제 경제성장률보다 낮게, 불황일 때는 더 높게 전망치를 발표하면서 자연스럽게 전망치의 변동성이 줄어드는 경향도 나타났다. 경제성장률 예측력은 국내외 모든 연구기관에서 개선되고 있는 모습을 보였으며, 국제기구의 경우 한국을 비롯한 주요 선진국에서도 경제성장률에 대한 예측력이 낮은 모습을 보였다. POOS 방법을 이용한 기존 전망치의 선형결합으로 생성한 새로운 전망치는 기존 연구기관의 전망치 보다 더 나은 예측력을 보이지 못해 예측결합퍼즐(forecast combination puzzle)이 나타났다.

      더보기

      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Every time at the end of years, domestic and foreign economic research institutions are announcing their predictions on the economic growth rate. The media pumps articles out every minute which creates optimistic or pessimistic expectations about futu...

      Every time at the end of years, domestic and foreign economic research institutions are announcing their predictions on the economic growth rate. The media pumps articles out every minute which creates optimistic or pessimistic expectations about future economic conditions. In this paper, in order to validate the accuracy of economic growth rate forecasting, we compared and analyzed domestic and foreign research institutions’ studies by using the economic growth rate forecasting data after the year 2000. We used Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and Mean Forecast Error (MFE) to demonstrate predictive power. In addition, we verified the predictive power’s improvement by the RMSE and MAE divided by the standard error of the real economic growth rate to standardize fluctuations in the economic growth rate. To compare predictive power between nations, we used NRMSE (Normalized RMSE) and NMAE (Normalized MAE), which were obtained by dividing RMSE and MAE with the average of real economic growth rates. As a result of this paper, the economic growth rate forecasts of all domestic and foreign research institutions do not have a bias in real economic growth rates. The national research institutions including the NABO, the Bank of Korea, and the KDI have more accuracy than private or foreign research institutions. All of the research institutions have better predictive power during a boom than during a recession, and private research institutes have more conservative perspectives on economic growth than national and foreign research institutions. In addition, forecasts of economic growth rates are lower than the real economic growth rate during a boom whereas higher than that during a recession. This fact shows that forecasting volatility tends to decrease naturally. When it comes to the predictive power improvements, all of the research institutions developed their predictive power as the time goes by, however, international organizations have low predictive power in economic growth rates not only in the Republic of Korea but also in other major developed countries. The new forecast generated by the linear combination of the existing forecasts using the POOS method does not have higher predictive power than the forecasts of the existing research institutions, and the ‘forecast combination puzzle’ appears.

      더보기

      목차 (Table of Contents)

      • 제 1 장 서론 1
      • 제 2 장 국내외 연구기관 전망치 분석 : 이분산성, 자기상관성, 불편성 5
      • 제 1 절 국내외 주요기관 전망치와 분석 방법 5
      • 1. 국내외 주요기관 전망치 5
      • 제 1 장 서론 1
      • 제 2 장 국내외 연구기관 전망치 분석 : 이분산성, 자기상관성, 불편성 5
      • 제 1 절 국내외 주요기관 전망치와 분석 방법 5
      • 1. 국내외 주요기관 전망치 5
      • 2. 분석 방법 7
      • 제 2 절 국내외 주요기관 전망치 분석 결과 9
      • 1. 자기상관 검정(D-W Test)과 이분산 검정(White Test) 9
      • 2. 불편성 검정 10
      • 3. 각 기관의 과대예측 여부 분석 : t-검정 12
      • 제 3 절 요약 13
      • 제 3 장 한국 경제성장률 전망치의 예측력 비교·분석 14
      • 제 1 절 국내 주요기관과 국제기구의 예측력 비교 14
      • 1. 예측력 비교 지표 14
      • 2. 예측력 비교·분석 15
      • 3. 예측력의 개선 여부 분석 16
      • 4. MFE를 이용한 전망치 분석 20
      • 5. 호황과 불황에 따른 예측력 비교 21
      • 제 2 절 요약 및 결론 25
      • 제 4 장 외국 경제성장률 전망치의 예측력 비교·분석 27
      • 제 1 절 한국 대비 외국에 대한 국제기구의 예측력 비교 27
      • 1. 자기상관 검정(D-W Test)과 이분산 검정(White Test) 27
      • 2. 불편성 검정 28
      • 3. 예측력 비교·분석 31
      • 4. 예측력 개선 여부 분석 34
      • 제 2 절 요약 35
      • 제 5 장 POOS 방법에 따른 선형결합 예측 36
      • 제 1 절 연구 방법 36
      • 1. 연구 방법 및 선형결합식 36
      • 2. POOS 예측 전망치 검정 38
      • 제 2 절 기존 연구기관 전망치와의 예측력 비교 39
      • 제 6 장 결론 41
      • 참고문헌 44
      • 부록 46
      • Abstract 52
      더보기

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼