[논문]건설업 BSI와 산업생산지수 간의 선후행성

유한수

doi:10.5804/lhij.2020.11.3.33

[국내논문] 건설업 BSI와 산업생산지수 간의 선후행성
The Lead-Lag Relationship between BSI and Industrial Production Index in Construction Industry 원문보기

LHI journal of land, housing, and urban affairs, v.11 no.3, 2020년, pp.33 - 37

유한수 (극동대학교 교양대학)

Abstract ▼ AI-Helper

The aim of this paper is to scrutinize the relation between Business Survey Index and Industrial Production Index in construction industry, stated in another way, the relation between CEO's expectations of future business status and real business activity in construction industry. Previous papers on this research area have been examined the relation between released BSI and released IPI. However, this paper focuses 'the relation between released BSI and the long-run component of IPI' and 'the relation between released BSI and the short-run component of IPI'. The first step is to decompose released IPI by unobserved component model. The long-run component of IPI is set up as a random walk process. And short-run component is set up as a stationary AR(1) process. The findings are as follows. First, released BSI Granger causes unidirectionally released IPI. Second, there exists one-way Granger causality from released BSI to long-run component of IPI. Third, Granger causality does not exist between released BSI and 'short-run component of IPI'. BSI increases IPI in the second or third month. These findings of this paper mean that CEO's expectations may influence industrial production in construction industry.

주제어

표/그림 (11)

표 Table 1. Summary Statistics (Released BSI and Released IPI)
표 Table 2. Summary Statistics ('Long-run Component of IPI' and 'Short-run Component of IPI')
표 Table 3. ADF Unit Root Test Results
표 Table 4. Cointegration Test Results (Released BSI and released IPI)
그림 Fig. 1. Response of Released IPI to Released BSI Innovation
그림 Fig. 2. Response of the Long-run Component of IPI to Released BSI Innovation
표 Table 5. Granger Causality Test Results (Released BSI and Released IPI)
표 Table 6. Cointegration Test Results (Released BSI and the Long-run Component of IPI)
표 Table 7. Granger Causality Test Results (Released BSI and the Long-run Component of IPI)
그림 Fig. 3. Response of the Short-run Component of IPI to Released BSI Innovation
표 Table 8. Granger causality Test Results (Released BSI and the Short-run Component of IPI)

AI 본문요약
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문제 정의

건설업 경기에 대한 건설업 경영자들의 전망을 나타내는 ‘건설업 BSI’와 건설업 실물경기를 나타내는 ‘건설업 IPI’ 간의 관계를 연구하는 것이 본 실증연구의 목적이다.
본 연구는 ‘건설업 경영자들의 전망’과 ‘건설업 경기’ 간의 관계를 연구하기 위하여, ‘건설업 BSI’와 ‘건설업 IPI’ 간의 관계에 대해 분석하였다.
이에 본 연구에서는 건설업을 대상으로 건설업 경영자들의 ‘건설업 경기 상태 전망’과 ‘건설업 산업생산’ 간의 관계를 연구하려고 한다.

제안 방법

‘IPI 장기요소’는 무작위(random walk) 과정으로 설정하였고, ‘IPI 단기요소’는 감쇠되는 속성이 있으므로 안정적 AR(1) 시계열과정(stationary AR(1) process)으로 설정하였다.
그 다음 단계로서, 안정성 검정을 위해 ADF 검정을 시행하였다. ADF 검정식의 최적 시차는 AIC값이 최소로 나타난 시차를 선정하였다.
그 다음, 충격반응함수 분석을 통하여 ‘공표된 건설업 BSI’ 충격에 대해 ‘공표된 건설업 IPI’가 어떤 반응을 보이는지를 분석하였다.
본 실증연구 단계를 요약하면, 첫 번째 단계는 IPI의 장기요소, 단기요소를 추정하는 것이다. 두 번째 단계로, 공표된 BSI, 공표된 IPI, IPI 장기요소, IPI 단기요소의 단위근 존재 여부를 검정한다. 세 번째 단계로, ① ‘공표된 BSI’와 ‘공표된 IPI’ 간의 선행-후행 관계, ② ‘공표된 BSI’와 ‘IPI 장기요소’ 간의 선행-후행 관계, ③ ‘공표된 BSI’와 ‘IPI 단기요소’ 간의 선행-후행 관계 검정을 위해 Granger 인과관계 검정을 적용한다.
본 논문 실증통계분석의 첫 번째 단계는 ‘공표된 IPI’를 ‘장기요소’와 ‘단기요소’로 분해하는 것이다.
선행논문들은 ‘공표된 BSI’와 ‘공표된 IPI’간의 관계만을 분석하였는데, 본 논문에서는 ‘공표된 IPI’를 비관측요소 모형을 활용하여 ‘IPI 장기요소’와 ‘IPI 단기요소’로 분해하여 보다 심도 있는 분석을 하였다는 측면에서 선행연구들과 차별을 두었다.
선행연구들에서는 시장에서 공표되는 IPI(이하에서는 ‘공표된 IPI’로 표기함) 자료를 대상으로 연구가 수행되었는데, 본 논문에서는 선행 연구들과 차별적 측면으로서, ‘공표된 IPI’를 ‘추세(trend)에 해당되는 장기요소’와 일시적으로 과잉 발생되었다가 감쇠(減衰)되는 단기요소’로 분해하여 연구하였다.
세 번째 단계로, ① ‘공표된 BSI’와 ‘공표된 IPI’ 간의 선행-후행 관계, ② ‘공표된 BSI’와 ‘IPI 장기요소’ 간의 선행-후행 관계, ③ ‘공표된 BSI’와 ‘IPI 단기요소’ 간의 선행-후행 관계 검정을 위해 Granger 인과관계 검정을 적용한다.
을 보면, ‘공표된 BSI’와 ‘IPI 장기요소’ 간에 공적분 관계가 존재하므로, VECM 기반 Granger 인과관계 검정을 적용해야 하며, AIC값이 최소로 나타난 VECM(3)을 적용하였다.
즉 ‘공표된 IPI’에 대해 비관측요소(unobserved component) 모형 적용을 통해 ‘IPI 장기요소’와 ‘IPI 단기요소’로 분해하여, ‘공표된 BSI’와 ‘IPI 장기요소’ 간의 관계, ‘공표된 BSI’와 ‘IPI 단기 요소’ 간의 관계에 대해 연구한다는 측면이 본 연구의 차별적 특징이다.

대상 데이터

건설업 경기에 대한 건설업 경영자들의 전망을 나타내는 ‘건설업 BSI’와 건설업 실물경기를 나타내는 ‘건설업 IPI’ 간의 관계를 연구하는 것이 본 실증연구의 목적이다. BSI 자료와 IPI 자료는 한국은행 경제통계시스템(ecos.bok.or.kr) 자료를 사용하였다. 대상 기간은 최근 상태를 연구 대상으로 하기 위하여 2010년 1월부터 2020년 7월까지의 월별자료를 대상으로 하였다.
kr) 자료를 사용하였다. 대상 기간은 최근 상태를 연구 대상으로 하기 위하여 2010년 1월부터 2020년 7월까지의 월별자료를 대상으로 하였다. 본 연구에서 BSI, IPI 자료는 자연로그를 취하여 실증분석에 사용하였다.
대상 기간은 최근 상태를 연구 대상으로 하기 위하여 2010년 1월부터 2020년 7월까지의 월별자료를 대상으로 하였다. 본 연구에서 BSI, IPI 자료는 자연로그를 취하여 실증분석에 사용하였다.

데이터처리

그러나 단위근이 존재하는 시계열이 있는 경우에는 공적분(cointegration) 검정을 통해, 공적분 관계가 존재할 경우에는 VECM 기반 Granger 인과관계 검정을 적용한다.
단위근이 존재하지 않으면 원시계열자료를 활용하여 VARM 기반 Granger 인과관계 검정을 적용하면 된다.
에서 ‘공적분 관계가 없다’는 가설이 10% 유의수준에서 기각되었으므로 VECM을 통한 Granger 인과관계 검정을 적용하였으며, AIC값이 최소로 나타난 VECM(2)를 적용하였다.

이론/모형

네 번째 단계는 ‘공표된 BSI’ 충격에 대한 IPI 반응을 검정하기 위해 충격반응 함수 검정 방법을 적용한다.
본 실증연구에서는 Fama and French(1988) 논문을 이용하여 다음과 같이 설정하였다.
본 실증연구의 첫 번째 단계는 ‘공표된 IPI’를 ‘장기요소’와 ‘단기요소’로 분해하는 단계이며, 이를 위해 비관측요소(unobserved component) 모형을 사용하였다.
본 연구에서는 건설업 경영자들의 전망을 나타내는 대리 변수로 한국은행에서 발표하는 ‘건설업 BSI’를 이용하였으며, 건설업 경기의 대리변수로는 ‘건설업 산업생산지수(Industrial Production Index, 이하에서는 IPI로 표기함)’를 이용하였다.
에서 ‘공표된 IPI’, ‘IPI 단기요소’가 단위근이 없음을 보였으므로 VARM 기반 Granger 인과관계 검정 방법을 적용해야 하며, 최소 AIC값을 보인 VARM(3)을 적용하였다.

성능/효과

ADF 단위근 검정 결과, ‘공표된 BSI’, ‘IPI 단기요소’는 단위근이 존재하는 않는 시계열로 나타났으며, ‘공표된 IPI’, ‘IPI 장기요소’는 단위근이 존재하는 시계열로 나타났다.
충격반응함수 검정에서는 ‘공표된 BSI’ 충격에 대해 IPI가 2개월 또는 3개월 후에 가장 큰 반응을 보이는 것으로 나타났다.

후속연구

그 다음 공표된 BSI, 공표된 IPI, IPI 장기요소, IPI 단기요소에 대해 ADF 단위근 검정을 수행해야 한다.
‘공표된 BSI’가 ’공표된 IPI’, ‘IPI 장기요소’, ‘IPI 단기요소’를 선행한다’는 것은 ‘건설업 경영자들의 심리적 측면이 건설업 경기에 유의적인 영향을 준다’는 것을 의미한다. 이와 같은 분석결과는 건설업 경기 상태 전망, 건설업 경기 정책 수립 등에 활용될 수 있을 것이다.
이에 본 연구에서는 건설업을 대상으로 건설업 경영자들의 ‘건설업 경기 상태 전망’과 ‘건설업 산업생산’ 간의 관계를 연구하려고 한다. 이와 같은 연구는 국가 전체 경제에 파급 영향이 큰 건설업 경기의 안정적 관리를 위해 유용한 정책적 함의를 제공하게 될 것이다. 본 연구에서는 건설업 경영자들의 전망을 나타내는 대리 변수로 한국은행에서 발표하는 ‘건설업 BSI’를 이용하였으며, 건설업 경기의 대리변수로는 ‘건설업 산업생산지수(Industrial Production Index, 이하에서는 IPI로 표기함)’를 이용하였다.
이와 같이 ‘공표된 건설업 BSI’가 ‘공표된 건설업 IPI’를 선행한다는 검정결과는 건설업 경기 전망, 경기 정책 수립 등에 활용 가능할 것이다.
향후의 연구에서는 비관측요소 모형 외에 다른 기법을 적용하여 IPI의 장기요소, 단기요소를 추정하여 분석하는 연구가 필요하며, 두 번째 과제로는 외국에서도 건설업 IPI를 장기요소와 단기요소로 분해하여 BSI와의 관계를 연구한 논문은 없으므로 외국 건설업 BSI, IPI 자료를 사용하여 분석하는 연구가 필요할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기업경기실사지수는 어떻게 구하는가?	경제 상태를 나타내는 정량적 경제지표로 GDP, 금리 등 여러 거시경제지표가 있지만, 각 기업의 경영자들을 대상으로 경기전망을 설문조사를 통해 집계되는 기업경기실사지수(Business Survey Index: 이하에서는 BSI로 표기함)가 있다. 개별 경제지표에서는 포착되지 않는 시장참가자들의 경기에 대한 종합적 견해가 반영된 의미 있는 지표라 할 수 있다.
	기업경기실사지수는 어떤 특징을 지니는가?	경제 상태를 나타내는 정량적 경제지표로 GDP, 금리 등 여러 거시경제지표가 있지만, 각 기업의 경영자들을 대상으로 경기전망을 설문조사를 통해 집계되는 기업경기실사지수(Business Survey Index: 이하에서는 BSI로 표기함)가 있다. 개별 경제지표에서는 포착되지 않는 시장참가자들의 경기에 대한 종합적 견해가 반영된 의미 있는 지표라 할 수 있다. 기업의 생산계획은 경영자들의 경영계획에 의해 수립되며, 기업의 경영계획은 경제 상태에 대한 경영자들의 전망에 의해 수립될 것이다.
	경제 상태를 나타내는 정량적 경제지표는 어떤 것들이 있는가?	경제 상태를 나타내는 정량적 경제지표로 GDP, 금리 등 여러 거시경제지표가 있지만, 각 기업의 경영자들을 대상으로 경기전망을 설문조사를 통해 집계되는 기업경기실사지수(Business Survey Index: 이하에서는 BSI로 표기함)가 있다. 개별 경제지표에서는 포착되지 않는 시장참가자들의 경기에 대한 종합적 견해가 반영된 의미 있는 지표라 할 수 있다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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