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경기예측은 경제 주체가 의사결정을 내리는데 있어 중요한 역할을 한다. 경기 예측은 가계 및 기업 등이 의사결정을 내리는데 있어서 중요한 정보이며, 정부의 정책 결정에 있어서도 핵심적인 정보가 된다. 이처럼 향후 경기 전망을 근거로 의사결정을 하는 경제주체의 효용 및 이윤을 증대시키기 위해서는 정확도가 높은 예측을 할 수 있는 모형을 구축하는 것은 의미가 있다. 따라서 본 연구는 금융 및 거시경제변수를 활용하여 경기 국면 예측의 최적 모형을 선정하고자 한다. 2000년부터 2013년까지 월별자료를 대상으로 불황지속 및 호황지속 확률을 계산하기 위하여 자료생성 과정을 ...

경기예측은 경제 주체가 의사결정을 내리는데 있어 중요한 역할을 한다. 경기 예측은 가계 및 기업 등이 의사결정을 내리는데 있어서 중요한 정보이며, 정부의 정책 결정에 있어서도 핵심적인 정보가 된다. 이처럼 향후 경기 전망을 근거로 의사결정을 하는 경제주체의 효용 및 이윤을 증대시키기 위해서는 정확도가 높은 예측을 할 수 있는 모형을 구축하는 것은 의미가 있다. 따라서 본 연구는 금융 및 거시경제변수를 활용하여 경기 국면 예측의 최적 모형을 선정하고자 한다. 2000년부터 2013년까지 월별자료를 대상으로 불황지속 및 호황지속 확률을 계산하기 위하여 자료생성 과정을 binary AR(1) model으로 설정하고 logistic STAR model을 보조모형으로 설정한 후 binary AR(1) model의 모수를 EMM기법으로 추정하였다. 불황시 1, 호황시 0의 값을 갖는 더미변수를 종속변수로 하고 설명변수로는 통계청에서 매월 발표하는 선행종합지수의 변화율, 장단기 금리차, 소비자기대지수 변화율을 사용하였다. 또한 설명변수 각각에 대해 시차를 달리하여 분석한다. 본 연구는 선행종합지수의 변화율에 관해 세 개의 서로 다른 시차를 이용하여 분석하였으며, 장단기 금리차 및 소비자 기대지수 변화율에 관해서는 각각 두 개의 서로 다른 시차를 이용하여 분석하였다. 또한 총 7개 모형의 추정치에 근거하여 경기 국면 예측 성공 경우 수를 계산하였다. 그 결과 소비자기대지수 변화율의 1개월 후 경기 국면 예측의 성공 경우 수가 전체 표본 168개월에서 138회로 가장 많았다. 즉. 소비자 기대지수 변화율을 선행변수로 하여 1개월 후의 불황지속 및 호황지속을 예측하는 모형이 최적으로 나타났다.

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