Various statistical models to Estimate GDP (measured as a nation's economic situation) have been developed. In this paper an autoregressive distributed lag model, factor model, and a Bayesian VAR model estimate quarterly GDP as a single model; the combined estimates were evaluated to compare a single model. Subsequently, we suggest that some combined models are better than a single model to estimate quarterly GDP.
GDP는 한 나라의 가계, 기업, 정부 등 모든 경제 주체가 일정 기간 동안 창출한 재화와 서비스의 시장 가치의 합을 나타낸다. GDP를 통하여 국가의 경제 규모를 파악할 수 있으며, 정부의 정책 방향에 영향을 미치는 대표적인 경제 지표이므로 이에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 G20 국가들의 주요 거시경제 지표를 활용하여 dynamic factor model 기반의 GDP 성장률 예측 모델을 제시하였다. 추출된 factor를 다양한 회귀분석 방법론과 결합하여 그 결과들을 비교하였으며, 기존의 전통적인 시계열 예측방법인 ARIMA 모델, common component를 이용한 예측 등도 함께 비교하였다. COVID 이후 지표의 변동성이 큰 점을 고려하여 예측 시기를 COVID 전후로 나누었으며, 그 결과 factor에 대해 ridge regression과 lasso regression을 적용하여 예측한 경우 가장 좋은 성능을 나타내었다.
GDP갭(gap)이란 잠재GDP와 실제GDP의 격차로서 산출갭(Output gap)이라고도 한다. 잠재GDP는 노동, 자본 등 생산요소를 완전히 활용하여 달성할 수 있는 최대GDP라고 정의할 수 있다. GDP갭은 수요-공급간 불균형을 의미한다고 할 수 있으며 이러한 특성 때문에 물가 및 고용안정을 추구하는 중앙은행들은 정책수행과정에서 GDP갭을 중요한 정보변수로 활용하고 있다. 본 연구에서는 우리나라의 GDP갭을 그간 선행연구에서 사용하였던 필터링 방법에 의해 분해함으로써 GDP갭 변동을 야기하는 주요 요인이 무엇인지 살펴보았다. Fox 등 (2003)와 Fox와 Zurlinden (2006)에서 사용되었던 Super Smoother 알고리즘을 이용하여 우리나라의 명목GDP갭을 분해해 본 결과 이론적인 설명에 부합하는 것으로 나타났다. 명목GDP갭률 변동의 상당부분은 잔차인 총요소생산성으로 설명됨을 알 수 있었는데, 이는 최근들어 급격한 기술변화 및 환경변화 등 생산성 변화가 GDP변동에 큰 영향을 주고 있음을 의미한다. 다른 나라의 경우와 마찬가지로 국내물가의 영향력도 높은 것으로 나타났지만 대외 의존도가 높은 우리 경제의 특성상 교역조건의 변동 역시 상대적으로 명목GDP 움직임에 큰 영향을 주고 있는 것으로 분석되었다.
비관측요인(unobserved-component)모형을 이용한 GDP의 추세-순환요인 분해에서, 통상적으로 추세는 확률보행 과정을 갖는 것으로 가정된다. 본 연구는 추세를 ARIMA 과정으로 표현하는 경우, GDP 변동에서 갖는 추세요인의 의미가 어떻게 달라지는가를 살펴보고, GDP에 대한 예측력이 개선될 수 있는가의 여부를 미국의 데이터를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 모형은 GDP만의 단일변수모형과 물가를 포함하는 2변수모형의 두 가지를 고려하여 설정하였으며, 모형 추정은 비관측요인모형을 상태-공간모형으로 전환한 후 칼만 필터(Kalman filter)를 이용한 최대우도추정법을 사용하였다. GDP에 대한 예측은 축차적 추정(recursive estimation)을 이용한 동적 표본외예측(dynamic out-of-sample) 방식을 사용하였으며, 예측력 비교결과에 대한 검정은 Diebold-Mariano 검정을 이용하였다. 분석 결과는 첫째, 모형의 추정결과에서 ARIMA 추세의 계수가 통계적으로 유의적인 값을 가지며, 둘째, ARIMA 추세 모형이 확률보행 추세 모형보다 GDP 변동의 분산 및 자기 상관성(autocorrelation)을 보다 잘 설명하며, 셋째, 예측력에서 단일변수보다는 2변수모형의 예측력이 그리고 확률보행 추세보다는 ARIMA 추세를 갖는 모형의 예측력이 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 GDP 추세-순환 요인 분해에서 추세를 ARIMA 과정으로 표현하는 것이 보다 타당하다는 것을 시사하고 있다.
국가의 경제적인 성장 정도를 나타내는 주요 지표 중 하나는 국내총생산(Gross Domestic Product, GDP)이다. GDP에 영향을 미치는 정도가 각 산업의 경쟁력으로 작용한다. 따라서 식의약 산업 관련 통계 데이터를 활용하여 GDP 내의 비중이 어느 정도인지 파악하고, 타 산업과의 비교를 통해 식의약 산업이 국내 경제에 미치는 영향력에 대해 분석하고자 하였다. 식의약 산업은 국내 산업 중 산업의 범위가 넓고 국민의 삶에 밀접하게 연관되어있다. 또한, 갈수록 인간의 수명이 늘어나고 근래에는 COVID-19라는 감염병의 확산으로 인해 식의약 산업에 속하는 바이오 분야가 각광을 받고 있다. 따라서 식의약 산업의 경쟁력이 갈수록 상승할 것으로 기대되기 때문에 산업에 대한 주목이 필요하다. 식약처는 식의약 산업에 대한 통계를 제공하지만, 체계화 된 GDP 비중을 제공하고 있지 않다. 따라서 다른 산업과 비교하여 어느 정도 영향력이 있는 산업인지 파악하기 어렵기 때문에 본 연구에서는 식의약 산업의 GDP 비중을 구하고 타 산업과 비교해보고자 한다. 식의약 산업 부문 GDP를 구하는 과정에서 시점별로 통계자료 내 수치가 통일되지 않는다는 난점이 있었다. 이러한 부분을 극복하기 위하여 기준이 되는 통계자료를 정하고, 총부가가치와 산업별 생산액, 매출액, 부가가치액 등을 사용하여 식의약 산업 부문 GDP를 추정하였다. 다른 12개 분야 산업들과 비교하였을 때, 식의약 산업 부문 GDP는 제조업의 GDP 다음으로 2위를 차지하였고, 결과적으로 식약처 산업이 국내 산업 중에서도 국가 경제력에 많은 영향력을 미친다는 점을 나타냈다.
The Bank of Korea changed its method of GDP estimation from a fixed-weighted to a chain-weighted measure in 2009. The fixed-weighted method had had problems such as substitution bias and the rewriting of economic history. As a result of the change, annual growth rates calculated using the chain-weighted method from 1970 through 2008 turned out to be 0.8%p higher on average than the existing rates. The quarterly average chain-weighted growth rates were 0.19%p higher than the fixed-weighted ones, but they changed in the same directions. In this paper we analyze whether the differences in rates between the two calculation methods would bring about a difference in the cyclical characteristics of GDP. We conclude that although there were differences in growth rates after introduction of the chain-weighted method, there was no difference in the cyclical fluctuation.
본 연구에는 국제무역이론에서 자주 이용되고 있는 중력모형을 이용하여 시계열 분석에서 고려되지 못한 항만입지(주간선항로상의 위치여부), 항만비용(해상운송비용), 지역경제협력(ASEAN, EU, NAFTA) 등을 시계열 자료와 결합하여 부산항의 해상물동량을 추정하였다. 부산항의 수출입물동량에 대한 분석 결과를 살펴보면, 두 나라간의 거리에 (-) 영향을 받고, 우리나라와 교역상대국 GDP의 합에 대해서는 (+) 효과를 나타내는 것으로 분석되었다. 교역상대국이 주 간선항로 위치 여부(LINE)와 해운협정 체결(ARG) 여부는 (+) 부호를 나타내며 통계적으로 유의한 결과를 얻었다. 해상운송비용의 경우는 해상운임이 1% 포인트 상승하면 부산항의 수출입물동량은 0.323에서 0.490% 정도 감소하는 것으로 분석되었다. 부산항의 입출항 환적물동량에 대한 분석 결과, 우리나라와 교역상대국 GDP의 합은 (+)의 호과를 나타내는 것으로 분석되었으며 주간선항로의 위치변수(LINE)는 (+)의 부호를 나타내고 통계적으로도 유의한 것으로 나타났다. 해상운송비용은 1% 포인트 상승하면 부산항의 환적 물동량이 약 0.586에서 0.895 가량 감소하는 것으로 분석되었다. 지역경제협력체인 EU에 대해서는 수출입과 환적물동량 모두에서 (-)의 부호를 나타내었고 ASEAN은 환적물동량에서 (+)의 부호를 나타내며 통계적으로 유의한 결과를 얻었다.
통계청에서는 서비스업 총 조사를 매 5년을 주기로 실시하는데, 가장 최근의 서비스 산업 총 조사는 2001년에 실시되었다. 본 연구에서는 2001년에 조사된 사업체별 통계를 기업의 규모에 따른 기업체별 통계로 전환하여, 서비스 산업에서 중소기업이 차지하는 비중을 추정하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 이를 통해 중소기업의 전반적인 현황을 파악하는데 많은 도움이 되리라 기대한다.
1997년말 발생한 외환위기 이후 불확실성의 증대로 시계열모형을 이용한 경제예측에 한계가 노정되고 있다. 이를 극복하기 위하여 경제주체의 기대(expectation)를 파악할수 있는 기업경기실사지수를 경제예측에 도입할 필요가 있다. 본고에서는 기업경기실사지수를 이용한 모형과 시계열모형을 추정하고 이들을 예측력 측면에서 비교, 분석해보았다. 분석결과 불확실성이 높았던 외환위기이후 기간에는 기업경기실사지수를 이용한 모형이 시계열모형보다 예측력면에서 우수한 것으로 나타났다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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