Construction Cycle Trend Survey, which survey total value of orders and realized amounts monthly, is a valuable statistics that used to quick grasp or forecast the trend of domestic construction business. In recent periodical survey quality diagnoses, few professional users named a problem that Construction Cycle Trend Survey could not get together with the current state of the construction industry. This study examined weather Construction Cycle Trend Survey reflects the economic sentiment of construction business or not. Paired t test was performed between Construction Cycle Trend Survey and Construction Business Survey Index (CBSI), and significant differences were verified.
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.
본 연구는 1970년 이후 우리나라 거시경제변수들의 경기변동과 관련된 특징들을 포괄적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 우리나라의 각종 거시경제 변수들이 어떠한 특성을 보여 왔는지에 대해 실증분석하였다. 실증분석에서는 크게 국내 경제의 순환적 변동을 어떻게 식별할 것인지, 주요 경제변수들이 전체 경기순환과정에서 어떠한 패턴으로 변동하고 있는지, 그리고 경기변동과정의 안정성에 대한 변화 여부 등의 이슈를 다루었다. 분석 결과, 1970년 이후 우리나라 거시경제의 안정성은 외환위기 기간을 제외하고는 개선되었으며, 특히 2000년 이후부터는 경제내의 부문 간에 상호보완적인 관계가 나타나면서 전체적인 경기변동성이 감소하였던 것으로 나타나고 있다.
본 논문에서는 시간-진동수 영역에서 시계열을 여러 구성 성분으로 분해하는 방법인 경험적모드분해법(Empirical Mode Decomposition)을 소개하고, 이를 이용하여 한국의 주요 거시 경제 지표를 대상으로 순환변동과 추세 성분을 추출하고 예측에 활용한다. 그 효율성을 살펴보기 위하여, 추출된 구성 성분들의 변동성, 동행성, 지속성, 인과성, 비정상성 및 예측력을 계산하고, 가장 보편적으로 널리 사용되고 있는 Hodrick-Prescott 필터에 의한 결과와 비교한다.
This study presents a mode analysis of 3D turbulent velocity data around a square-section building model to identify the dynamic system for Kármán-type vortex shedding. Proper orthogonal decomposition (POD) was first performed to extract the significant 3D modes. Magnitude-squared coherence was then applied to detect the phase consistency between the modes, which were roughly divided into three groups. Group 1 (modes 1-4) depicted the main vortex shedding on the wake of the building, with mode 2 being controlled by the inflow fluctuation. Group 2 exhibited complex wake vortexes and single-sided vortex phenomena, while Group 3 exhibited more complicated phenomena, including flow separation. Subsequently, a third-order polynomial regression model was used to fit the dynamics system of modes 1, 3, and 4, which revealed average trend of the state trajectory. The two limit cycles of the regression model depicted the two rotation directions of Kármán-type vortex. Furthermore, two characteristic periods were identified from the trajectory generated by the regression model, which indicates fast and slow motions of the wake vortex. This study provides valuable insights into 3D mode morphology and dynamics of Kármán-type vortex shedding that helps to improve design and efficiency of structures in turbulent flow.
건설경기 국면에 대한 정확한 판단은 경제활동에 참여하는 주체들의 의사결정에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 건설경기의 대표적인 변수인 건설수주와 건설투자에 대해 HP 필터와 함께 그간 연구에서 다루지 않은 밴드패스 필터 및 베버리지-넬슨 분해의 방법론을 이용하여 순환변동 분석을 실시하였다. 아울러 GDP 변동과의 관계 비교를 하였다. 의미 있는 분석결과는 다음과 같다. 1976년 1분기부터 2017년 1분기까지 건설수주는 약 7회의 순환변동이 발생한 것으로 분석되었다. 순환변동 상 건설수주는 2015년 2분기에 정점을 기록한 후 하향추세로 전환한 것으로 나타났다. 반면에 건설투자는 같은 기간 약 6회의 순환변동이 발생하였으며, 현재 2012년 3분기 저점 이후 지속적으로 상승하고 있는 것으로 나타났다. 이를 통해 건설수주가 건설투자를 선행한다는 일반적인 속성이 적용되고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 건설수주, 건설투자, GDP의 진폭을 비교한 결과, GDP의 진폭이 가장 작고 안정적인 것으로 나타났으며, 건설수주는 그 진폭의 변동성이 가장 큰 것으로 나타났다. 따라서 건설수주는 상대적으로 변동성에 따른 리스크가 큰 변수로 경기 국면에 맞게 정부정책 등으로 조절되어야 할 필요성이 큰 것으로 판단된다.
본 논문은 간단한 동태적 확률 일반균형(DSGE) 모형과 탄력적 추세를 고려한 비관측인자모형을 결합하여, DSGE 모형의 추정과 추세/순환변동분의 분해를 동시에 시도하였다. 이를 통해 추정된 GDP 순환변동분은 공식 경기순환 국면과 상당 정도 부합하는 등 전반적으로 경기순환을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 하지만 변동성과 지속성의 측면에서 통상적 필터링 방법을 이용한 경우와는 적지 않은 차이가 있었으며, 특히 GDP의 추세분은 상당한 변동성을 보이며 경기순응적 모습을 보였다. 추정된 순환변동분의 성격을 변수별로 살펴보면, GDP와 이자율의 경우는 HP 필터의 결과와 유사한 반면, 인플레이션의 경우는 (불규칙 변동분을 추가로 제외한 경우) BK 필터를 이용한 결과와 상대적으로 더 유사한 것으로 나타났다. 이는 분석대상 변수들에 임의의 단일한 필터링 방법을 적용할 경우, 경기순환분의 성격이 잠재적으로 왜곡되어 추출될 우려가 있음을 보여준다. 습관 및 가격연동을 포함한 확장모형을 고려한 경우, 습관은 경기변동의 지속성을 설명함에 있어 중요한 요소인 것으로 평가된 반면, 가격연동은 그 중요성이 제한적인 것으로 나타났다. 이러한 모형의 개별 요소들에 대한 평가 결과는, 사전 필터링된 자료를 이용하여 추정한 경우와 적지 않은 차이를 보여, 자료의 필터링과 모형의 추정을 분리하여 고려하는 일반적인 DSGE 모형의 추정 및 분석은 잠재적으로 오류의 가능성이 있음을 시사한다. 마지막으로 결과에 대한 다양한 민감도 분석 결과, (i) 순환변동 충격과 추세 충격이 상관관계를 가지는 경우, 추세 충격의 성격에 따라 추정된 GDP갭의 성격이 상당 부분 달라지기도 했으며, (ii) 불규칙 변동분의 포함 여부가 추정된 인플레이션갭의 성격 및 필립스 곡선의 기울기 등에 중요한 함의를 지니는 것으로 나타났다. 또한 (iii) 경기변동분을 VAR로 모형화한 경우, DSGE 모형을 이용한 경우에 나타나는 경기변동의 비대칭성을 제대로 나타내지 못하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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