Estimating Quarterly GRDP Using Benchmarking Method

이긍희,Lee, Geung-Hee The Korean Statistical Society 2009 응용통계연구 Vol.22 No.1

지역경제를 대표하는 통계인 GRDP는 시의성이 부족하고 연간으로만 발표되어 정책수립 및 통계분석 연구에 충분히 활용되지 못하고 있다. 따라서 분기 GRDP를 작성할 필요가 있다. 본 논문에서는 산업별 GDP와 산업별 GRDP가 공행하고 지역별로 산업구조가 다르다는 점을 감안한 분기 참고 지표를 먼저 만들고 이를 바탕으로 벤치마킹방법인 Chow-Lin 방법과 다변량 Denton 방법을 적용하여 시간적 일치성과 회계적 일치성을 가지는 분기 GRDP를 작성하였다. Gross Regional Domestic Product (GRDP) is regarded as an essential information to understand regional economy. However, GRDP is hardly used for establishment of regional economic plan and related statistical research due to its late and yearly publication. Therefore, it is necessary to estimate quarterly GRDP to grasp the current regional economy faster In this study, considering the comovement between GDP and GRDP for the same industry, reference series are made. Quarterly GRDP is estimated the following two steps; First, preliminary quarterly GRDP is estimated using Chow-Lin's method based on the reference series to eliminate temporal discrepancies. Second, preliminary quarterly GRDP is adjusted using Denton's multivariate method to eliminate contemporaneous discrepancies.

韓國의 物價模型

李兢熙 한국은행 1999 經濟分析 Vol.5 No.1

최근 정책당국은 새로운 통화정책 운용방식으로서 物價安定目標制를 도입하였다. 물가안정목표제를 효율적으로 운용하기 위해서는 물가변동을 정확히 예측하는 한편 通貨․財政政策, 換率變動 등이 물가에 미치는 파급경로와 파급시차를 파악하는 것이 중요하다. 이에 따라 본고에서는 물가부문을 강화한 새로운 중규모 거시계량경제모형을 설계․추정하였으며 이를 이용하여 콜금리, M3, 단위노동비용, 환율, 정부소비 등의 변동에 대한 政策效果分析을 실시하였다. 동 모형의 추정결과를 보면 개별 행태방정식의 설명력이 높을 뿐만 아니라 모형 전체의 안정성도 높은 것으로 나타났다. 정책모의실험의 주요결과를 정리하면 첫째, 단위노동비용, 수입물가, 환율변동 등 供給衝擊은 성장 및 물가 양자에 다같이 단기적으로 영향을 미치는 반면 통화량, 콜금리, 정부소비지출 변동 등 需要衝擊이 성장에 미치는 영향은 단기적인 반면 물가에 대한 영향은 장기간 지속되는 것으로 나타났다. 둘째, 소비자물가지수 대상품목중 농축수산품 및 에너지 품목을 제외하여 산출한 根源 消費者物價는 환율 및 수입물가 등의 변동에는 둔감한 반면 M3, 콜금리, 정부소비 변동 등에 민감하게 반응함에 따라 물가안정목표제의 대상지표로서 유용성이 높은 것으로 분석되었다. 셋째, 중앙은행의 인플레이션 목표치가 期待 인플레이션과 일치되도록 콜금리를 변동시키는 政策反應函數를 모형에 추가할 경우 성장 및 물가변동이 빠르게 안정되는 것으로 나타나 인플레이션에 대한 예측을 바탕으로 하는 금리준칙에 의거 통화정책을 선제적으로 운용하는 방안도 고려할 수 있음을 시사하고 있다.

방송대 프라임칼리지의 지속가능한 발전을 위한 방안 탐색

이긍희 한국방송통신대학교 2015 정책과제 Vol.15 No.-

베이비부머의 은퇴, 인구구조변화, 정보화 진전, 지식 양의 급증과 평생학습사회 도래 등 사회환경의 급격한 변화로 고등교육시장의 트렌드가 크게 변화하고 있다. 이러한 사회환경의 변화에 대응하기 위해 교육부와 방송대는 ‘프라임칼리지’라는 새로운 교육조직을 마련하고 이를 기반으로 ’12년∼’16년에 걸쳐 4050세대 성인학습자의 경력개발과 제3인생 설계를 위한 맞춤형 교육과정을 구축하는 ｢방송대 중심의 블렌디드러닝 환경 구축｣과 고졸 선취업자들을 위한 고등교육의 기회 제공 및 재직자들의 역량 강화하는 ｢국가 스마트후진학체제 구축｣의 교육부 국정사업을 추진해 왔다. 방송대는 이 사업을 통해 국민의 평생교육에 이바지할 수 있도록 좀 더 유연한 체제적 변화를 모색하고 있다. 프라임칼리지는 ｢국가 스마트후진학체제 구축｣ 사업과 관련된 학위과정과 ｢방송대 중심의 블렌디드러닝 환경 구축｣과 관련된 비학위과정을 운영하고 있다. 해당 사업들은 각각 ’16년, ’15년까지 국고사업으로 진행되는 것으로 예정되어 있어서 국정사업 종료 이후에는 프라임칼리지가 독자적인 사업모델을 수립, 추진해나가야 한다. 본 연구는 프라임칼리지를 지속가능하게 하면서 방송대의 전반적 발전과 국가 평생교육 발전에 기여할 수 있는 방안을 마련하기 위해 추진되었으며, 방송대 프라임칼리지 구성원 간담회, 전문가의 면담, 문헌 연구, 프라임칼리지 재학생 설문조사, 학내 토론회 그리고 연구진의 토론회를 바탕으로 수행되었다. 본 연구는 학위과정, 비학위과정, 플랫폼, 재정 등에 초점을 맞추어 현황을 정리하고 향후 방향에 대해 제시하는 것으로 구성되어 있다. 각각의 주제별로 정리해 보면 다음과 같다. 첫째, 프라임칼리지 학위과정은 대학을 둘러싼 사회환경 변화에 대응한 대안적 플랫폼이며, 이곳에서 전임교수 없는 교육, Two-Way 튜터링, 사이버랩 등 새로운 교육방식을 시도했다. 이러한 도전은 입학자격이 선취업 후진학자라는 제약, 현재까지 2개 학년도만 운영했다는 점 등으로 성과가 아직 충분하지 않다고 해도, 고졸 취업자의 일-학습 병행 학습체계를 효과적으로 구축했다는 점에서 의의가 크다. 프라임칼리지 학위과정은 ’16년까지 국고지원이 예정되어 있어서 그 이후 학위과정이 지속적으로 발전하기 위해서는 선취업 후진학자 대상이라는 한계와 적은 수의 전공이라는 제약을 극복하고 규모의 경제를 이룰 수 있도록 규모 확대와 재구조화가 필요하다. 또한 프라임칼리지 학위과정을 방송대와 화학적으로 융합함으로써 프라임칼리지 학위과정을 동력으로 i-KNOU를 기반으로 하는 방송대의 장기적 발전을 도모할 필요가 있다. 프라임칼리지 학위과정은 국고지원 사업에서 정상적 학위과정으로 전환이 요구되고 있으며, 연착륙을 위해서는 그동안 지원해 온 교육부, 방송대의 지원과 지지가 지속될 필요가 있다. 둘째, 프라임칼리지 비학위 과정은 40∼50대의 중장년 학습자의 특성 및 교육 요구에 부합하는 성인학습자 친화형 블렌디드 교육 환경을 구축하고, 다양성, 개방성, 유연성을 갖춘 고등교육 수준의 제2인생설계·준비 프로그램을 제공함으로써, 중장년층의 자립역량 강화, 사회공헌 및 전 생애 삶의 질 향상에 기여하였다. 비학위 과정은 기존의 중장년 학습자 대상 제2인생 설계‧준비 프로그램 운영을 확대하여, 수강대상, 학습주제 및 내용, 운영방식, 학습비, 개방범위 등의 기준에 따라 보다 다양한 스펙트럼의 프로그램 구성할 필요가 있다. 또한 ’12∼’15년 국정사업을 통해 개발되었던 콘텐츠 및 방송대 콘텐츠를 기반으로 학습대상별, 주제별, 분야별, 난이도별로 범주화하고 각 콘텐츠를 모듈식으로 연결하여 새로운 코스로 개발하여 서비스할 필요가 있다. 프라임칼리지의 비학위과정 모델은 필요로 하는 과목을 이수하고 해당 학점을 누적하여 스스로 교육과정을 설계하고 관리할 수 있는 개방형 학습경로로서 성인학사과정(가)의 모델로 현실화할 수 있다. 셋째, 프라임칼리지 플랫폼은 학위과정, 비학위과정, 허브대학, OER, e-포트폴리오를 중심으로 구성되어 있다. 프라임칼리지의 홈페이지 및 LMS 시스템에 관련하여 플랫폼 사용성, UI/UX과 모바일 활용성 등에 대해 보완이 필요하다. 향후 프라임칼리지는 모바일 등의 새로운 스마트 기기와 학습데이터를 기반으로 한 맞춤형 교육 플랫폼을 구축해야 한다. 이를 바탕으로 프라임칼리지는 방송대 교육방식을 혁신하고 i-KNOU로 확장하여 방송대가 첨단대학으로서 위상을 재정립하도록 해야 한다. 콘텐츠 제작도 동영상 기반 제작구조와 1인 제작 시스템을 적극 도입하여 제작 속도와 비용을 개선할 필요가 있다. 넷째, 프라임칼리지는 국고지원과 이에 대응한 방송대의 지원을 바탕으로 운영되어오고 있다. 국고지원을 통해 콘텐츠 및 교과목 제작과 운영을 진행하고, 방송대는 이를 행정적, 이론적 지원할 수 있는 인력을 제공하고 있다. 프라임칼리지의 수입은 국고지원과 등록금과 수강료이며, 지출은 교육시스템 구축과 운영 관련 비용이다. 2012년∼2015년 사이의 대학회계(기성회계) 및

평활 계절성 검정

이긍희 한국통계학회 2011 응용통계연구 Vol.24 No.1

When using X-12-ARIMA for seasonal adjustment, we usually check whether the series has stable seasonality or not via D8 F-tests, Kruskal-Wallis test, and the spectral diagnostics. In this paper, we develop several smooth tests for seasonality based on a Fourier series to improve the spectral diagnostics of X-12-ARIMA. A simulation study is conducted to compare five smooth tests for seasonality and X-12-ARIMA's D8 F-test and Kruskal-Wallis test. The simulation study shows that smooth tests for seasonality performed well compared with D8 F-tests and a Kruskal-Wallis test. 시계열에는 1년 주기의 계절변동이 포함되어 있다. 시계열의 기조적 움직임을 살펴보기 위해서는 시계열에서 계절변동을 제거하는 계절조정이 필요하다. 계절조정 프로그램 X-12-ARIMA에서는 F검정과 Kruskal-Wallis검정으로 시계열에 존재하는 계절변동(계절성)을 식별하고, 스펙트럼 그래프로 계절조정후불규칙변동에 계절변동이 남아있는 지 점검한다. 본 연구에서는 평활 검정을 계절성 검정에 적용한 평활 계절성 검정을제안하고, 그 특성을 모의실험과 실제 시계열에 대한 계절성 검정을 통해 살펴보았다. 모의실험 결과를 보면 평활 계절성 검정이X-12-ARIMA의 스펙트럼 분석을 계량화하고, 계절성 검정인 F검정과 Kruskal-Wallis검정을 보완할 수 있을 것으로 판단된다.

새로운 우리나라 불확실성 지수의 작성

이긍희,조주희,조진경 한국통계학회 2020 응용통계연구 Vol.33 No.5

Baker et al. Quarterly Journal of Economics, 134, 1593-1636, 2016) developed an Economic Policy Uncertainty (EPU) index for South Korea in the same way as the U.S. EPU Index. However, the South Korean EPU index of Baker {\it et al.} (2016) has limitations as it did not fully reflect South Korean situation in terms of keyword selection and the selection of newspapers. We develop monthly South Korean economic policy uncertainty indexes with different keywords and news media. Various analyses have been conducted in order to examine the usefulness of the newly compiled indexes. COVID-19 대유행, 미·중 무역분쟁, 글로벌 금융위기 등 대내외 환경변화에 따른 경제불확실성이 증가하고 있다. 경제불확실성은 경제 전반의 성장을 지연·제약하고 있어 정책 수행과 경제분석에서 경제불확실성을 측정하는 것이 중요하다. Baker 등 (2016) 등은 주요 언론사의 기사의 키워드를 분석하여 우리나라를 포함한 주요국의 경제불확실성(economic policy uncertainty) 지수를 산출하여 공개하고 있다. 그런데 Baker 등의 우리나라 경제불확실성 지수는 키워드 선정, 기사 수집 방법, 대상 언론사의 선정 등에 있어 우리나라 상황을 충분히 반영하지 못하고 있다. 이 논문에서는 우리나라 상황에 맞게 우리나라 경제불확실성 지수를 수정·보완하여 작성하고, 그 유용성을 거시경제통계와의 관련성, 예측력과 경제분석 측면에서 비교·검증하였다.

영업일수 변동이 경제지표에 미치는 영향

이긍희 한국통계학회 2000 응용통계연구 Vol.13 No.2

요일구성, 공휴일 및 윤년에 따른 영업일수 변동은 월별 또는 분기별 경제지표 일시적으로 변동시킴에 따라 지표분석의 교란요인으로 작용하고 있다. 본고에서는 경제지표에서 영업일수 변동의 효과를 RegARIMA모형 등으로 추정한 후 이를 원지표로부터 조정하였다. 그 결과 영업일수를 조정한 지표가 조정하지 않은 지표에 비해 경제지표의 기조적 움직음일 잘 나타내는 것으로 나타났다. Working day variations caused by trading days, holidays and leap year make it difficult to analyze monthly or quarterly economic time series. In this paper, we adjust working day variations from economic time series via RegARIMA model.

우리나라 경제시계열의 벤치마킹

이긍희 한국은행 2006 經濟分析 Vol.12 No.2

하나의 경제현상에 대해 관측 빈도가 서로 다른 경제통계로 분석할 때 관측 빈도가 높은(high-frequency) 경제시계열을관측빈도가낮은(low-frequency)경제시계열에 연결하여 보정해야 한다. 이와 같이 관측 빈도가 높은 경제시계열과 관측 빈도가 낮은 경제시계열을 연결하여 일치시키는 방법을 벤치마킹(benchmarking)이라 한다. 벤치마킹 방법은 크게 수치해석기반 방법과 통계모형기반 접근법으로 나눌 수 있다. 수치해석 기반방법으로는 Denton (1971) 방법과 Boot et. al. (1967) 방법 등이 있으며 통계모형기반 접근법으로는 Chow and Lin (1971), Fernández (1981)과 Litterman (1983)이 제시한 방법 등이 있다. 우리나라에서 발표되고 있는 경제시계열들은 벤치마킹 방법을 적용하고 있는 것으로 보이지만 명시적으로 그 방법이 공개되어 있지 않고 있어 벤치마킹에 대한 논의 및 연구가 미흡하다고 판단된다. 본 연구에서는 벤치마킹의 정의와 필요성을 정리하고 벤치마킹 방법을 소개하였다. 그리고 연간 경제시계열 제조업 GDP, 연간 설비투자(국민계정)를 바탕으로 분기 제조업 생산지수와 분기 설비투자추계지수를 이용하여 벤치마킹된 분기 제조업 GDP와 분기 설비투자를 추정했다. 이 때 적용했던 벤치마킹 방법들을 벤치마킹된 시계열의 적합성 및 일치성 측면에서 비교하였다. 비교 결과 Chow-Lin방법과 Litterman방법이 우수한 것으로 나타났다. 승법형 Denton방법과 Fernández 방법도 Chow-Lin방법 및 Litterman방법과 그 성과 측면에서 차이가 거의 없는 것으로 나타났다. 아울러 활용 사례로 Litterman방법을 적용하여 분기 제조업 GDP 계절변동조정계열의 연간 합을 원계열의 연간 합과 일치시켰으며 분기 제조업 GDP로부터 월별 제조업 GDP를 산출하였다. For a target economic variable, two economic time series with different periodicities may be available. There are discrepancies between low frequency series such as annual series and high frequency series such as quarterly series In this case the high frequency series are adjusted to make them consistent with low frequency series in a process termed benchmarking. Benchmarking procedures one of two approaches : a numerical approach such as Denton (1971)'s method or a statistical modelling approach such as the methods of Chow and Lin (1971), Fernández (1981) and Litterman (1983). Though most monthly and quarterly Korean economic time series have been benchmarked to annual series, the method is frequently not explicitly disclose, making it difficult to engage in a discussion of benchmarking procedures and carry out related studies. In this paper, we set out various definitions of benchmarking and the case for its necessity, before proceeding to introduce several benchmarking methods. Moreover, the quarterly benchmarked series of manufacturing GDP and facilities investment based on several methods are estimated using related series and are compared in terms with RMS%E and correlation. The comparative study shows that Litterman's method and Chow & Lin's method perform well. In addition, we estimate monthly manufacturing GDP and benchmarked seasonally-adjusted manufacturing GDP.

韓國經濟時系列의 季節調整方法 : X-12 ARIMA法을 중심으로

李兢熙 한국은행 1998 經濟分析 Vol.4 No.1

경제통계를 이용하여 경기분석을 하는 경우 原系列의 정보 중 基調的 움직임을 나타내는 정보를 추출하여 이용할 필요가 있다. 특히 경제통계는 기후변화 및 사회관습 등에서 비롯되는 季節要因을 포함하고 있어 원계열을 그대로 이용․분석하는 경우 계절변동으로 시계열의 근원적 움직임을 파악하기 어렵다. 따라서 원계열에서 계절변동을 제거할 필요가 있으며 이를 계절조정이라 한다. 우리 나라에서는 生産 및 勞動 관련지표에 대해서만 캐나다 통계청의 X-11 ARIMA법으로 계절조정계열을 산출․공표하고 있다. 다른 지표에 대해서는 계절성을 제거하기 위하여 前年同期比가 활용되고 있다. 우리 경제시계열에는 서구와 달리 고유의 설, 추석, 선거, 공휴일, 제도변화 등의 변동이 포함되어 있기 때문에 전년동기비와 X-11 ARIMA법으로 우리 고유의 계절성을 적절히 제거하는 데에는 한계가 있다. 또한 OECD에서는 계절조정자료가 공표되지 않는 우리 경제통계에 대하여 X-11법으로 독자적인 계절조정계열을 공표하고 있다. 이에 우리 경제시계열에 적합한 계절조정방법의 개발이 긴요하다. 그러나 독자적인 계절조정방법을 개발하는 데에는 기초적이고 체계적인 연구가 장기간 요구되는 점을 감안할 때 차선책으로 검증된 서구의 계절조정방법을 우리 사정에 맞게 조정하여 이용하는 방법을 마련하여야 한다고 생각된다. 본고에서는 1995년말 미 상무부가 개발한 X-12 ARIMA법을 우리 특성에 맞도록 조정한 방안을 제시하고 이를 X-11 ARIMA법과 52개 우리나라 거시경제시계열에 대하여 비교․검토하였다. 그 결과 우리시계열에 맞도록 조정된 X-12 ARIMA법이 安定性 면에서 X-11 ARIMA법보다 우수한 것으로 나타났다. 따라서 제안된 계절조정방법을 이용함으로써 보다 우수한 계절조정계열을 얻을 수 있는 한편 경기분석, 경제모형설정 등 경제분석을 정교화할 수 있을 것으로 기대된다.

小波動(wavelet)을 이용한 會社債流通收益率의 分解 및 豫測

李兢熙 한국은행 1998 經濟分析 Vol.4 No.3

최근 金利自由化 및 金融國際化의 급진전으로 금리의 변동성이 확대되고 金利重視 通貨政策의 중요성이 대두되면서 精度 높은 금리예측의 필요성이 높아지고 있다. 이에 따라 이 논문에서는 1980년대 후반부터 전자공학, 수학, 지구물리학 등 분야의 시계열자료분석에 이용되어 온 小波動(wavelet)분석기법을 이용하여 金利豫測模型을 추정하고 그 유용성을 검토하였다. 이 논문에서는 1990. 1월~98. 4월중 주별 평균 회사채유통수익률을 분석대상금리로 하여 ARIMA모형, 스펙트럼예측모형, 소파동예측모형 등 3개의 單變量時系列模型과, 콜금리를 이용한 회귀모형, 소파동예측모형 등 2개의 二變量時系列模型을 추정한 후 5개 모형에 대해 標本外(out-of-sample) 豫測力을 비교하였다. 분석결과에 따르면 주기별 변동을 명시적으로 고려한 소파동예측모형이 회사채유통수익률을 하나의 주기로 분석한 시계열모형 또는 회귀모형보다 예측력이 예측기간에 관계없이 우수한 것으로 나타났다. 이번에 개발된 소파동모형에 대해 다음과 같은 사항을 보완․발전시킬 경우 시계열자료의 단기예측의 精度 및 활용도를 크게 높일 수 있을 것으로 판단된다. 첫째, 이 모형에서는 주별 회사채유통수익률을 이용하였는데 이와 집계주기가 다른 생산, 투자, 통화 등 주요 거시경제변수와 함께 결합하여 이용하는 방법을 강구하도록 하고, 둘째, 월별, 분기별, 연간 금리예측모형을 별도로 만들어 주별 예측모형과 결합․이용하는 금리예측시스템을 개발함으로써 예측의 정도를 높이는 것이 바람직하다. 셋째, 보다 정교한 소파동분석을 위해서 小波動選定方法 및 兩端處理方法 등을 개선하는 것도 이 분석체계의 유용성을 높이는 한 방안이 될 것이다.

계절변동조정통계의 전기대비 성장률을 이용한 경제예측

이긍희 高麗大學校 統計硏究所 1999 應用統計 Vol.14 No.-

1999년 11월 GDP통계 공표시부터 한국은행에서 전년동기대비 성장률과 더불어 계절변동조정통계의 전기대비 성장률을 발표하기 시작하였다. 따라서 전년동기대비 성장률과 새롭게 공표된 전기대비 성장률을 비교, 검토하여 효과적인 두 지표의 이용방안을 마련할 필요가 있다. 본고에서는 두 지표의 장단점을 비교하는 한편 두 지표간의 수학적 관계를 바탕으로 새로운 전년동기대비 성장률에 대한 예측방안을 마련하였다. 새로운 방법에 의한 예측이 전년동기대비 성장률만 이용한 ARIMA모형에 의한 예측보다 예측력면에서 우수한 것으로 나타났다. Beginning in November 1999, when tile third quarter GDP figures were released, the Bank of Korea started announcing the seasonally-adjusted quarter-on-quarter GDP growth rate together with the non-seasonally adjusted year-on-year rate. Thus, we need to compare between the seasonally-adjusted quarter-on-quarter GDP growth rate and the non-seasonally adjusted year-on-year GDP growth rate. In this paper, we compare between two indexes and develop a new forecasting method of the seasonally-adjusted quarter-on-quarter GDP growth rate via a mathematical relationship between two indexes.