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한국 경제 시계열 자료의 계절조정 분석 : A Comparsion of Seasonality Adjustment Methods

  • 발행기관 서강대학교 대학원
  • 지도교수 이한식
  • 발행년도 2007
  • 학위수여년월 200702
  • 학위명 석사
  • 학과 및 전공 경제
  • 식별자(기타) 000000103535
  • 본문언어 한국어

초록/요약

계절요인은 자연적인 현상에 기인하는 것으로 1년을 주기로 하는 인간의 생활이 경제활동 및 여러 가지 사회적인 관행에도 영향을 미치며, 경우에 따라서는 변동의 폭이 너무 커서 경제의 전체적인 흐름을 파악하는 데 어려움을 주기도 한다. 따라서 주요 OECD회원국에서는 계절요인을 제거한 계절조정계열을 산출하여 공표하고 있으며, 계절조정계열을 공표하지 않는 나라의 시계열 자료에 대해서는 OECD 자체적으로 산출된 계절조정계열을 발표하고 있다. 우리나라에서는 현재 X-12-ARIMA 방법을 우리나라 경제 시계열 자료의 특징에 맞도록 조정한 방법을 이용하여 계절조정계열을 산출 , 공표하고 있다. 이 방법은 최근 Eurostat를 중심으로 진행된 계정조정방법에 대한 비교, 분석에서도 TRAMO-SEATS와 함께 가장 우수한 계절조정방법으로 평가받았다. 그러나 학문적인 연구결과를 보면 경험적인 방법인 X-12-ARIMA 보다 신호추출법에 의거한 TRAMO-SEATS 가 이론적으로 우수하다는 견해가 지배적이다. 특히 Eurostat에 의해 TRAMO-SEATS 방법이 채택됨에 따라 유럽 각국에서도 이 방법이 확산될 전망으로, 그동안 미국, 캐나다를 중심으로 세계 각국의 통계기관에서 중심적인 기능을 수행해오던 X-12-ARIMA 방법의 역할도 변화할 가능성이 높다. 현재 우리나라에서는 TRAMO-SEATS를 적용하여 산출된 계절조정계열은 극히 드물다. 이론적 우수성이 뛰어남에도 불구하고 관습적으로 TRAMO-SEATS보다는 X-12-ARIMA 방법을 사용하고 있는 실정이다. 우리의 경제 시계열 자료의 계절조정은 우리의 실정의 가장 잘 반영하는 것이 중요하므로, 그동안 체계적인 비교 , 분석없이 국내에서 사용되어 왔던 X-12-ARIMA만을 토대로 계절조정방법을 적용하는 것보다 학문적으로 우수성을 인정받고 있는 TRAMO-SEATS 방법의 적용 방안에 대한 연구도 지속되어야 할 것이다. 이러한 측면을 고려하여 본 연구에서는 한국 경제 시계열에 보다 적합한 계절조정방법을 도출하고자 하였다. 즉, GDP, M2, 수출액, 수입액, CPI 이러한 5가지 한국 경제 시계열 자료를 대상으로 X-12-ARIMA 방법과 TRAMO-SEATS 방법을 각각 적용하여 안정성과 멱등성을 기준으로 각 계절조정방법을 비교, 분석하였다. 특히 본고에서는 일정한 모형을 적용하는 TRAMO-SEATS 방법의 이론적 특성을 고려하여 경제 시계열 자료의 전체구간과 이를 세분화한 세부구간을 대상으로 각각 두 가지 방법을 적용하여 그 결과를 비교하였다. 구간을 세분화하여 분석한 것은 우리 경제 시계열 자료에 나타날 수 있는 구조변화(Structual Break)를 고려하여 계절조정방법에 반영하기 위해서이다. 안정성의 기준으로 AIC / BIC 비교분석, Revision History 분석, Sliding Span 분석을 사용하였고 또한 멱등성의 측면에서도 두 계절조정방법의 적합성을 측정하였다. 이와 같은 연구 결과 매우 흥미있는 사실이 발견되었다. 전체구간을 대상으로 한 결과와 세부구간을 대상으로 한 결과가 서로 상반되게 나왔다. 이를 구체적으로 살펴보면, AIC / BIC 기준에서는 전체구간을 대상으로 하던지 세부구간을 대상으로 하던지 모두 TRAMO-SEATS 방법이 우수한 것으로 나타났다. 그러나, Revision History 분석에서는 전체구간을 대상으로 분석한 결과 X-12-ARIMA방법이 전반적으로 더 우수한 것으로 나타났으나, 세부구간을 대상으로 적용한 결과는 반대로 TRAMO-SEATS가 더 우수한 것으로 나타났다. Sliding Span 분석 결과 역시 전체구간에 대해서는 X-12-ARIMA가, 세부구간에 대해서는 TRAMO-SEATS가 더 우수한 것으로 제시되었다. 멱등성 측면에서의 비교, 분석 결과는 전체구간에 대해서는 두 방법이 거의 차이가 없는 것으로 나타난 반면, 세부구간을 대상으로 분석한 결과는 TRAMO-SEATS방법이 더 우수한 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 TRAMO-SEATS 방법을 경제 시계열 자료에 나타날 수 있는 구조변화를 고려하지 않은 채 적용하게 되면 그 결과가 왜곡될 수 있다는 것을 보여주고 있다. 이는 TRAMO-SEATS방법의 이론적인 특징에 기인한다. 즉, TRAMO-SEATS방법은 일정한 모형에 근거한 신호추출법을 토대로 계절조정을 하게 되므로 시계열 자료에 구조변화가 있으면 이것이 계절조정에 영향을 끼쳐서 왜곡된 계절조정계열을 초래할 수 있는 것 이다. 반면 X-12-ARIMA 는 경험적인 방법에 의거한 이동평균법을 토대로 하는 방법으로서 자체적으로 구조변화를 반영, 조정되고 있으므로 전체구간을 대상으로 하나, 세부구간을 대상으로 하나 분석결과가 비슷하게 나타났다. 또 다른 측면에서 분석해보면, 경제 시계열 자료에 구조변화가 내포되어 있을 가능성이 높을 경우 TRAMO-SEATS 방법보다 X-12-ARIMA 방법을 사용하는 것이 계절조정에 있어서 더욱 적합할 수 있다고 해석할 수도 있을 것이다. 앞으로 보완해야 할 부문은 다음과 같다. 먼저, 보다 많은 우리나라 경제 시계열 자료를 대상으로, 보다 다양한 기준들을 가지고 계절조정방법을 분석해 볼 필요가 있다. 두 번째로, 명절효과에 대한 연구가 보다 정교하게 진행되어야 한다. 아직까지는 우리나라 고유의 명절과 공휴일을 지정함에 있어 한계가 있는 것이 사실이다. 세 번째로 계절 단위근 검정 또는 계절 공적분 모형에 대한 연구를 토대로 보다 정교한 계절조정방법을 지속적으로 모색할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 우리나라 경제 시계열 자료에 나타날 수 있는 구조변화를 고려하여 분석한 결과 TRAMO-SEATS방법이 X-12-ARIMA 방법보다 조금 더 우수한 것으로 결론지었다. 하지만 이 두 가지 방법 모두 우리 사회 고유의 특성을 100% 반영한 계절조정방법이라고 말할 수 없다. 또한 두 가지 방법 모두 장단점을 가지고 있는 바, 어느 하나를 선택적으로 사용하기 보다는 이를 DEMERTA와 같이 하나의 통계 패키지로 묶어 사용하는 것이 보다 바람직하다고 하겠다. 이와 더불어 여러 가지 통계학적 ․ 경제학적인 연구결과를 적극적으로 활용하여 우리 나라에 적합한 소프트웨어 개발 및 보다 정교한 계절조정 방법을 모색해 나가야 할 것이다.

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초록/요약

Among seasonality adjustment methods, TRAMO-SEATS and X-12-ARIMA are evaluated as the most high-qualified ones theoretically and practically. According to the existing research which used the European Times Series Datas, TRAMO-SEATS was better than X-12-ARIMA in terms of two criteria-stability and idempotency. In contrast to this result, Lee(2002) concluded that X-12-ARIMA was superior to TRAMO-SEATS in Korean Times Series Datas by and large. It is accepted that TRAMO-SEATS surpasses X-12-ARIMA in theory. I think that one main reason that TRAMO-SEATS is not better than X-12-ARIMA in Korean Times Series Datas although the theoretical compatibility is the structual break. Therefore, I divided the entire periods into two parts in order to consider the structual break that might occur in Koean Time Series Datas. I did analysis from four aspects through AIC / BIC analysis, Revision History analysis, Sliding Span analysis and Idempotency analysis. As a result, X-12-ARIMA was superior to TRAMO-SEATS in case of applying the whole periods. However, in the event of the fractionized period, TRAMO-SEATS exceeded X-12-ARIMA on the whole. That is, TRAMO-SEATS is better than X-12-ARIMA in the event of taking into account the structual break. On the other hand, this result might be understanded that in case of the structual break existing, X-12-ARIMA would be more suitable than TRAMO-SEATS. Both TRAMO-SEATS and X-12-ARIMA have the specific advantages and disadvantages respectively. Therefore, It is recommended that both TRAMO-SEATS and X-12-ARIMA should be used because of the mutual subsidiarity.

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