요소모형을 사용한 인플레이션 예측
Inflation Forecasts Using Factor Model
- 주제(키워드) 요소 모형 , 요소 추출 방법 , 인플레이션 예측 , Factor Model , Principal Component , Inflation Forecast
- 발행기관 서강대학교 경제대학원
- 지도교수 최 인
- 발행년도 2011
- 학위수여년월 2011. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 경제대학원 국제경제
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000046663
- 저작권 서강대학교의 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록/요약
본 논문은 요소 모형(Factor Model)을 사용하여 한국의 인플레이션을 예측하고자 하였다. 요소는 요소 성분 추출 방법(Principal Component Analysis)에 의해 추출되는 비관측 시계열이다. 요소를 추출할 패널 데이터는 수많은 거시 경제 변수들과 변수들의 장기 시계열로 이루어진다. 요소 모형을 사용한 인플레이션 예측은 인플레이션 AR(1) 모델에 의한 예측보다 우수한 것으로 보여진다. 또한, 인플레이션과의 회귀 분석시 유의적인 관계가 있는 거시 경제 변수들로 구성된 패널 데이터로부터 추출한 요소가 인플레이션과의 관계에 제약되지 않는 변수들로 구성된 패널 데이터로부터 추출한 요소보다 우수한 예측력을 지닌 것으로 보인다. 마지막으로, 인플레이션과 유의적인 관계에 있는 해외 거시 경제 변수를 포함한 패널 데이터로부터 추출한 요소가 국내 거시 경제 변수들로만 구성된 패널 데이터로부터 추출한 요소보다 더 탁월한 예측력을 지닌 것으로 판단되어진다. 키워드 : 요소 모형, 요소 추출 방법, 인플레이션 예측
more초록/요약
This paper estimates inflation forecasts of the Republic of Korea using factor model. The factors were estimated by the method of principal component analysis. And the panel data has contained large number of cross-sectional macroeconomic variables and their time series. Forecasts using the estimated factors are shown to be more efficient than forecasts of inflation AR(1). Furthermore, forecasts using the factors of the data, being consist of the variables significantly related with inflation in regression analysis, are shown to be more efficient than forecasts using the factors of non-conditional data. Finally, forecasts using the factors of the data, containing foreign significant variables, are considered to be more efficient than forecasts using the factors of the data, being consist of domestic variables only. Key words : Factor Model, Principal Component Analysis, Inflation Forecast
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