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명절효과 사전조정을 위한 파급유형에 관한 연구
A Study for Shapes of Filter on the Prior Adjustment of the Holiday Effect 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.23 no.2, 2010년, pp.275 - 284  

김기환 (고려대학교 정보통계학과) ,  신현규 (하나 I&S)

초록
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본 연구에서는 계절조정을 위한 사전조정 단계 중 명절효과 조정방법에 이용되는 파급유형을 소개하고, 기존의 파급유형보다 다양하고 유연한 형태를 갖는 새로운 파급유형을 제안하였다. 그리고 명절 전후의 시계열 파급형태가 같지 않다는 현실적인 가정 하에 기존의 파급유형과 새로 제안한 파급유형을 비교하였다. 비교연구에서는 기존의 것과 새로 제안된 것으로 가능한 모든 파급유형을 구성한 후 RegARIMA로 효과를 추정하였으며 추정과정에는 우리나라의 산업별 생산지수와 출하지수 자료를 사용하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this study, we introduce filters that used for the prior adjustment of the holiday effect in seasonal adjustment. And we propose new filters having more various and flexible patterns than conventional ones. Under the practical assumption that patterns of effects before and after the holiday are d...

주제어

#계절조정   #사전조정   #명절효과  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 그리고 명절 전후 영향에 대하여 대칭적 변동형태와 파급길이를 고려한 전백근 (2001) 방법, 전백근의 방법을 확장하여 파급길이를 비대칭 형태로 고려한 윤석우 (2003) 방법 등이 있다. 본 논문에서는 사전조정에 사용되는 파급유형의 새로운 형태를 제안하였다. 기존의 파급유형들은 파급효과의 선형적인 증감, 명절 전후 변화의 대칭성 등을 전제로 하였으나, 본 연구에서는 비선형적인 증감, 명절 전후 파급효과 변화형태의 비대칭성까지도 고려하여 다양한 파급유형의 형태를 제안하였다.

가설 설정

  • 전백근의 연구에서 제시한 파급유형은, 인접한 t — l월과 *월 사이에서 명절이 이동하기 때문에 명절파급 효과 기간의 전체길이를 #, 명절효과가 #월(또는 t월)에 미치는 영향일수를 *:라 하고, 명절 전후 파급효과의 길이는 같다고 가정한다면, 효과의 전체 면적을 1이라 할 수 있고 전후 면적이 명절일 자를 중심으로 대칭이 되므로 명절 전후의 효과를 각각 0.5 비율로 가정하여 Bell과 Hillmer 방법, Dagum 방법을 수정한 것이다. 두 가지 파급유형은 명절이 오는 시기에 명절 전과 후의 효과를 언제 고정시 키느냐에 따라 구분된다.
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참고문헌 (10)

  1. 문권순 (2005). RegARIMA모형을 이용한 명절효과의 검정에 관한 연구, , 2, 119-145. 

  2. 윤석우 (2003). 경제시계열의 계절조정을 위한 명절효과 사전조정에 관한 연구, . 

  3. 전백근 (2001). 산업생산통계의 계절변동 조정방법에 관한 연구, . 

  4. 통계청 (2006). , 통계청. 

  5. Bell, W. R. and Hillmer, S. C. (1983). Modeling time series with calendar variation, Journal of the American Statistical Association, 78, 525-534. 

  6. Dagum, E. B. (1988). The X-11-ARIMA/88 Seasonal Adjustment Method-Foundations and Useris Manual, Statistics Canada. 

  7. Findley, D. F. and Soukup, R. J. (2000). Modelling and model selection for moving holidays, Proceedings of the Business and Economic Statistics Section of the American Statistical Association, Alexandria: American Statistical Association Alexandria, 102-107. 

  8. Findley, D., Wills, K. and Monsell, B. C. (2005). Issues in estimating Easter regressors using RegARIMA models with X-12-ARIMA, Proceedings of the American Statistical Association. 

  9. Lin, L. and Liu, S. (2002). Modeling lunar calendar effects in Taiwan, Taiwan Economic Forcast and Policy, 33 1-37. 

  10. U. S. Census Bureau (2007). X-12-ARIMA Reference Manual, Version 0.3, Washington, DC. 

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