[논문]새로운 우리나라 불확실성 지수의 작성

이긍희; 조주희; 조진경

doi:10.5351/kjas.2020.33.5.639

새로운 우리나라 불확실성 지수의 작성
New economic policy uncertainty indexes for South Korea 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.33 no.5, 2020년, pp.639 - 653

이긍희 (한국방송통신대학교 정보통계학과) , 조주희 (한국개발연구원 데이터분석팀) , 조진경 (한국개발연구원 데이터분석팀)

초록
AI-Helper

COVID-19 대유행, 미·중 무역분쟁, 글로벌 금융위기 등 대내외 환경변화에 따른 경제불확실성이 증가하고 있다. 경제불확실성은 경제 전반의 성장을 지연·제약하고 있어 정책 수행과 경제분석에서 경제불확실성을 측정하는 것이 중요하다. Baker 등 (2016) 등은 주요 언론사의 기사의 키워드를 분석하여 우리나라를 포함한 주요국의 경제불확실성(economic policy uncertainty) 지수를 산출하여 공개하고 있다. 그런데 Baker 등의 우리나라 경제불확실성 지수는 키워드 선정, 기사 수집 방법, 대상 언론사의 선정 등에 있어 우리나라 상황을 충분히 반영하지 못하고 있다. 이 논문에서는 우리나라 상황에 맞게 우리나라 경제불확실성 지수를 수정·보완하여 작성하고, 그 유용성을 거시경제 통계와의 관련성, 예측력과 경제분석 측면에서 비교·검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Baker et al. (Quarterly Journal of Economics, 134, 1593-1636, 2016) developed an Economic Policy Uncertainty (EPU) index for South Korea in the same way as the U.S. EPU Index. However, the South Korean EPU index of Baker et al. (2016) has limitations as it did not fully reflect South Korean situation in terms of keyword selection and the selection of newspapers. We develop monthly South Korean economic policy uncertainty indexes with different keywords and news media. Various analyses have been conducted in order to examine the usefulness of the newly compiled indexes.

주제어

표/그림 (14)

표 Table 2.1. Term sets for compiling Baker's South Korean EPU index
그림 Figure 2.1. EPU index of South Korea, US, and Japan.
그림 Table 3.1. News data collection period by press
표 Table 3.2. Term sets for South Korean EPU index
그림 Figure 3.1. South Korean EPU indexes.
그림 Figure 3.2. PCA graph of South Korean EPU indexes.
표 Table 3.3. Correlation matrix of South Korean EPU indexes
표 Table 4.1. Cross correlation between EPU index and quarterly economic statistics
표 Table 4.2. Cross correlation between EPU index and monthly economic statistics
표 Table 4.3. Comparison of forecasting performance
표 Table 5.1. Granger causality test
그림 Figure 5.1. Impulse responses to a one-standard-deviation innovation in the Type 2 South Korean EPU index.
그림 Figure 5.2. Impulse responses to a one-standard-deviation innovation in the Type 4 South Korean EPU index.
그림 Figure 5.3. Impulse responses to a one-standard-deviation innovation in the Type 6 South Korean EPU index.

AI 본문요약
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문제 정의

경제불확실성은 직접 관측될 수 없어서 순수 불확실성과 위험을 사전적으로 구분하기 어렵다. 따라서 연구자들은 순수 불확실성과 위험을 혼용하거나 위험만을 대상으로 하여 연구하고 있다. Bloom (2014)은 경제불확실성을 순수 불확실성과 위험을 혼합하여 정의했고, Jurado 등 (2015)은 경제불확실성을 여러 경제변수의 예측할 수 없는 조건부 변동성의 공통부문으로 정의했다.
둘째, IMF의 금융 스트레스 지수와 같이 금융 관련 변수를 모형 또는 주성분 분석 등을 통해 결합하여 측정하는 것이다. 셋째, 경제 전망 불확실성을 전문가 설문조사를 통해 측정하는 것이다. 넷째, 주요 언론사의 경제, 정책과 불확실성 관련 단어군을 포함한 기사 건수를 기반으로 구하는 경제불확실성(Economic Policy Uncertainty; EPU) 지수가 있다.
이 절에서는 EPU 지수를 이용하여 분기 GDP 로그 차분, 분기 민간소비 로그 차분과 총고정자본형성 로그 차분의 예측모형을 만들고, 실제 상황을 감안하여 EPU 지수가 당기 예측의 향상에 도움이 되는지 점검하였다. 아울러 분기 상품수출과 상품수입 로그 차분의 예측모형을 동일하게 만들고, 이의 예측에 EPU 지수가 유용한 지 살펴보았다. GDP 예측모형으로는 식 (4.
이 논문에서는 Baker 등이 개발한 우리나라 경제불확실성 지수의 단어군 키워드에 변화를 주고, 언론사의 범위를 확대하여 새로운 우리나라 경제불확실성 지수를 만든다. 아울러 작성된 우리나라 EPU 지수들을 우리나라 경제통계와 비교하고, 예측력 분석과 VAR 모형을 이용한 정책효과분석 등을 통해 새로 작성된 우리나라 EPU 지수의 유용성을 점검한다.
이 논문에서는 네 번째 방식으로 우리나라 경제불확실성을 우리나라 언론사의 기사를 바탕으로 측정한 지수를 만드는 것을 목적으로 한다. Baker 등 (2016)은 언론사의 기사를 바탕으로 미국의 경제불확실성 지수(이하 EPU 지수)를 월별로 작성하고, 이를 우리나라를 포함한 각국에 적용하여 각국의 EPU 지수를 만들었다.

제안 방법

4)의 분기 경기동행지수 로그 차분과 분기 EPU 지수를 같이 이용한 시차모형을 이용하였다. 3개의 예측모형을 이용하여 당기 분기 GDP 로그 차분, 분기 민간소비 로그 차분과 총고정자본형성 로그 차분에 대한 예측을 실시한 후 당기 예측치를 실적치와 비교하였다.시차 모형은 모형 선택기준인 AIC를 최소화는 모형인 시차 1인 모형을 선택하였다.
EPU 지수 EPU KR 2, EPU KR 4와 EPU KR 6을 월별 산업생산지수, 월별 소비자물가지수, 월별 원/달러 환율 간 Granger의 인과관계 검정을 실시하였다. ADF 단위근 검정과 Phillips-Perron 단위근 검정을 추세 포함 여부를 달리하여 5% 유의수준에서 실시한 결과를 바탕으로 월별 산업생산지수, 월별 소비자물가지수, 월별 원/달러 환율은 로그 차분하였다. 식 (5.
E 후보 단어군과 ‘경제’, ‘불확실성’과 ‘위험’의 기사 빈도수 데이터 간의 상관계수를 구했다.
EPU 지수와 경제통계 간 상관관계를 살펴보기 위해 월별 통계의 경우 1990년 1월∼2020년 4월, 분기 통계의 경우 1990년 1분기∼2020년 1분기를 대상으로 교차상관분석을 실시하였다.
VAR 모형에 포함된 여러 변수 중 하나의 변수에 충격이 나타났을 때, 시간이 경과함에 따라 다른 구성변수에 어떻게 영향을 미치는가를 충격반응분석을 통해 측정할 수 있다. VAR 모형은 EPU 지수, 광업, 전기, 가스, 증기 및 수도사업 포함한 산업생산지수(계절조정)의 로그 차분(DLIPI T), 소비자물가지수(계절조정)의 로그차분(DLCPI), 원/달러 환율의 로그 차분(DLER)을 이용한 4변수 VAR모형을 작성하였다. 시차는 BIC를 최소로 하는 시차로 정했다.
이 논문은 Baker 등 (2016)이 산출하여 발표하고 있는 우리나라 EPU 지수를 우리나라 상황에 맞게 수정·보완하였다. 구체적으로 언론사와 단어군을 달리하여 우리나라 EPU 지수를 작성하였다. 새로이 작성했던 EPU 지수를 구체적으로 살펴보면 P(정책) 군 단어를 보강한 후 U(불확실성) 군에 불확실성에 <위기, 위험, 리스크> 또는 <불안, 우려, 걱정> 단어군을 포함하거나, E(경제) 군에 <금융> 단어를 포함하여 여섯 종류의 우리나라 EPU 지수를 작성하였다.
기본적으로 단어군의 선택은 Table 2.1의 단어군, 주요국의 단어군을 참고하여 후보 단어군을 마련하고, BIGKinds 아카이브로부터 구한 대표 키워드 ‘경제’, ‘불확실성’ 등의 기사 건수 데이터와 후보 단어군 간 상관계수를 기반으로 후보 단어군을 선정하였다.
EPU 지수와 경제통계 간 상관관계를 살펴보기 위해 월별 통계의 경우 1990년 1월∼2020년 4월, 분기 통계의 경우 1990년 1분기∼2020년 1분기를 대상으로 교차상관분석을 실시하였다. 다만 작성시점과 입수시점을 고려하여 ESI, VKOSPI는 2003년, 환율의 내재변동성은 1992년부터 교차상관계수를 구하였다. R 프로그램의 ccf 함수를 이용하여 두 시계열 X, Y 의 교차상관계수 ccf(k)를 식 (4.
첫째, VIX, VKOSPI 등과 같이 옵션가격결정모형 등으로부터 구한 주식시장의 내재 변동성으로 측정하는 것이다. 둘째, IMF의 금융 스트레스 지수와 같이 금융 관련 변수를 모형 또는 주성분 분석 등을 통해 결합하여 측정하는 것이다. 셋째, 경제 전망 불확실성을 전문가 설문조사를 통해 측정하는 것이다.
시차 모형은 모형 선택기준인 AIC를 최소화는 모형인 시차 1인 모형을 선택하였다. 분기 EPU 지수는 3개월간 월별 EPU 지수를 평균하였고, 경기동행지수로그 차분의 선행성을 확보하기 위해서는 추정에서는 경기동행지수 로그 차분을, 예측에서는 2개월 경기동행지수 로그 차분을 이용하였다.
새로이 작성했던 EPU 지수를 구체적으로 살펴보면 P(정책) 군 단어를 보강한 후 U(불확실성) 군에 불확실성에 또는 단어군을 포함하거나, E(경제) 군에 단어를 포함하여 여섯 종류의 우리나라 EPU 지수를 작성하였다.
세 번째 지수 EPU KR 3은 두 번째 지수 EPU KR 2의 U(불확실성) 단어군에 을 추가하였다.
이 논문에서는 Baker 등이 개발한 우리나라 경제불확실성 지수의 단어군 키워드에 변화를 주고, 언론사의 범위를 확대하여 새로운 우리나라 경제불확실성 지수를 만든다. 아울러 작성된 우리나라 EPU 지수들을 우리나라 경제통계와 비교하고, 예측력 분석과 VAR 모형을 이용한 정책효과분석 등을 통해 새로 작성된 우리나라 EPU 지수의 유용성을 점검한다.
이 논문은 Baker 등 (2016)이 산출하여 발표하고 있는 우리나라 EPU 지수를 우리나라 상황에 맞게 수정·보완하였다.
이 절에서는 EPU 지수를 이용하여 분기 GDP 로그 차분, 분기 민간소비 로그 차분과 총고정자본형성 로그 차분의 예측모형을 만들고, 실제 상황을 감안하여 EPU 지수가 당기 예측의 향상에 도움이 되는지 점검하였다. 아울러 분기 상품수출과 상품수입 로그 차분의 예측모형을 동일하게 만들고, 이의 예측에 EPU 지수가 유용한 지 살펴보았다.
이 절에서는 우리나라 EPU 지수 중 EPU KR 2, EPU KR 4과 EPU KR 6의 유용성을 점검하기 위해 1990년 1월∼2020년 4월의 데이터를 이용하여 인과관계 검정과 충격반응분석을 실시하였다.
이 절에서는 우리나라 EPU 지수를 Baker 등의 작성 방법을 기초로 언론사의 선정, E(경제), P(정책), U(불확실성) 단어군의 선택 등을 통해 우리나라 사정에 맞는 EPU 지수를 작성한다.
작성된 6개의 우리나라 EPU 지수를 공표된 월별, 분기별 경제통계와 비교하여 경제불확실성 증가가 소비 위축, 투자지연, 경기불황, 경제심리 악화 등과 어떻게 연결되었는지 검토하였다. 분기 EPU 지수는 월별 EPU 지수를 분기 평균하여 작성하였다.
P(정책) 단어군은 정책기관(기획재정부, 한국은행, 청와대 등)과 국제기구(WTO 등), 정책(법안, 규정, 세금 등)으로 구분되는데 기존 단어군의 특성을 살리되 우리나라 사정을 감안하여 보완하였다. 정책기관 단어군은 해당 기관의 명칭이 역사적으로 변해왔으므로 이를 고려하여 보완하였다. 기획재정부는 명칭의 역사적 변화를 보면, 1994년 재무부와 경제기획원을 통합하여 재정경제원으로 개편하였고, 1999년 기획예산처를 신설하였다.
정책기관을 제외한 P(정책) 단어군과 ‘정책’, ‘불확실성’과의 상관계수를 구해서 후보군 중 와 같이 빈도수가 작고 ‘불확실성’과 상관관계가 낮은 키워드들은 제외하고 ‘불확실성’과 상관관계가 높은 을 추가하였다.
제 2절에서 Baker의 EPU 지수 작성과 문제점을 정리한다. 제 3절에서 한국언론진흥재단의 BigKinds 아카이브(http://https://www.kinds.or.kr)를 바탕으로 언론사의 선택 및 적합한 단어군의 발굴을 통해 6가지 우리나라 EPU 지수를 작성한다. 제 4절에서 작성한 EPU 지수를 우리나라 경제통계와의 비교하여 그 유용성을 검토하고, EPU 지수의 예측력 검토, VAR 모형을 이용한 경제분석을 통해 EPU 지수의 유용성을 파악한다.
kr)를 바탕으로 언론사의 선택 및 적합한 단어군의 발굴을 통해 6가지 우리나라 EPU 지수를 작성한다. 제 4절에서 작성한 EPU 지수를 우리나라 경제통계와의 비교하여 그 유용성을 검토하고, EPU 지수의 예측력 검토, VAR 모형을 이용한 경제분석을 통해 EPU 지수의 유용성을 파악한다. 제 5절에서 연구내용을 정리하고 향후 발전방향을 제안한다.
경제불확실성은 간접적으로 측정되어왔는데 그 방법은 네 가지로 구분된다. 첫째, VIX, VKOSPI 등과 같이 옵션가격결정모형 등으로부터 구한 주식시장의 내재 변동성으로 측정하는 것이다. 둘째, IMF의 금융 스트레스 지수와 같이 금융 관련 변수를 모형 또는 주성분 분석 등을 통해 결합하여 측정하는 것이다.
Baker 등 (2016)은 다음의 다섯 과정을 통해 EPU 지수를 작성하고 있다. 첫째, 미국의 10개 언론사(USA Today, Miami Herald, Chicago Tribune, Washington Post, Los Angeles Times, Boston Globe, San Francisco Chronicle, Dallas Morning News, Houston Chronicle과 Wall Street Journal)의 기사 중 Table 2.1의 영문 E(economy) 군, P(policy) 군과 U(uncertainty) 군의 단어들 중 동시에 적어도 한 개 포함된 i신문의 j번째 시점의 기사 x_i,j들을 추출하고 기사수를 언론사별 월별로 합한다. 단어군 내의 단어들은 OR로 검색되고, 단어군 간은 AND로 검색된다.

대상 데이터

시차는 BIC를 최소로 하는 시차로 정했다. EPU 지수로는 EPU KR 2, EPU KR 4와 EPU KR 6을 차례로 포함시켰다.
그렇기에 언론사를 특별한 선정기준 없이 6개로만 한정한 것은 미국 연구진이 개발한 우리나라 EPU 지수의 제약요인으로 작용한다. 따라서 본 논문에서는 새로운 우리나라 EPU 지수 산출 시 대상 언론사를 10개로 확대하였다.
1은 지수 산출 시 BIGKinds 아카이브로부터 수집한 기사의 언론사와 기간, 수집량이 정리된 표이다. 본 논문에서는 뉴스 데이터의 안정성과 기사의 누락 기간 등을 고려하여 경향신문, 국민일보, 문화일보, 서울신문, 세계일보, 한겨레신문, 한국일보, 매일경제, 서울경제, 한국경제 등 총 10개 언론사의 기사를 바탕으로 우리나라 EPU 지수를 작성하였다. 조선일보, 중앙일보와 동아일보는 발생 부수는 많으나 BIGKinds 아카이브에 2018년부터 축적되어 있어서 이번 EPU 지수 작성에서는 제외하였다.
분기 EPU 지수는 월별 EPU 지수를 분기 평균하여 작성하였다. 비교 대상 월별 경제통계는 경기동행지수 순환변동치, 경기선행지수 순환변동치, 경제심리지수, VKOSPI, VIX, 환율의 내재변동성 등이고, 비교 대상 분기 통계는 국민계정의 GDP, 민간소비, 총고정자본형성과 국제수지통계의 상품수출과 상품수입이다.
1과 같이 찾고, 미국 EPU 지수와 동일한 방식으로 우리나라 EPU 지수를 작성하였다. 이때 이용된 기사는 동아일보, 경향신문, 한겨레신문, 한국일보, 매일경제 및 한국경제 등 6개 언론사의 기사이며, 이 기사 중 Table 2.1 단어군 내의 단어가 동시에 적어도 한 개 포함되는 기사를 추출하였다. 다만 동아일보의 경우 2016년 9월 이전 기사만을 추출하였다.

데이터처리

EPU 지수 EPU KR 2, EPU KR 4와 EPU KR 6을 월별 산업생산지수, 월별 소비자물가지수, 월별 원/달러 환율 간 Granger의 인과관계 검정을 실시하였다. ADF 단위근 검정과 Phillips-Perron 단위근 검정을 추세 포함 여부를 달리하여 5% 유의수준에서 실시한 결과를 바탕으로 월별 산업생산지수, 월별 소비자물가지수, 월별 원/달러 환율은 로그 차분하였다.
1과 같다. 기사가 누락되어 관측되지 않은 언론사의 있는 경우 제외하여 평균을 계산하였다. Table 3.
작성된 6개의 우리나라 EPU 지수를 공표된 월별, 분기별 경제통계와 비교하여 경제불확실성 증가가 소비 위축, 투자지연, 경기불황, 경제심리 악화 등과 어떻게 연결되었는지 검토하였다. 분기 EPU 지수는 월별 EPU 지수를 분기 평균하여 작성하였다. 비교 대상 월별 경제통계는 경기동행지수 순환변동치, 경기선행지수 순환변동치, 경제심리지수, VKOSPI, VIX, 환율의 내재변동성 등이고, 비교 대상 분기 통계는 국민계정의 GDP, 민간소비, 총고정자본형성과 국제수지통계의 상품수출과 상품수입이다.
4)의 설명변수로 분기 OECD 선행지수 순환변동치의 로그 차분을 이용하였다. 예측력 평가는 실제 상황을 감안해서 1990년 1/4분기부터 2007년 4/4분기까지 우선 추정한 후 추정 기간을 1분기씩 늘리면서 매분기별로 당기 예측을 실시하고, 2008년 1/4분기부터 2020년 1/4분기까지 예측모형별로 구한 당기 예측치 #와 실적치 y_t를 비교하여 구한 식 (4.5)의 root mean square error (RMSE)로 예측력을 비교하였다.
이 절에서는 우리나라 EPU 지수 중 EPU KR 2, EPU KR 4과 EPU KR 6의 유용성을 점검하기 위해 1990년 1월∼2020년 4월의 데이터를 이용하여 인과관계 검정과 충격반응분석을 실시하였다. 이 절의 데이터 분석은 EViews 프로그램을 이용하였다.
추정된 4변수 VAR모형을 이용하여 변수 순서에 의존하지 않는 Pesaran과 Shin (1998)의 일반화 충격반응함수 분석을 실시하였는데, 그 결과는 Figures 5.1–5.3과 같다.

이론/모형

EPU 지수는 6개의 지수 군에 Baker 등 (2016)의 방법을 원용하여 작성하였는데 그 결과는 Figure 3.1과 같다. 기사가 누락되어 관측되지 않은 언론사의 있는 경우 제외하여 평균을 계산하였다.
Table 3.2를 기반으로 Baker 등 (2016)의 방법을 이용하여 6개의 EPU 지수 EPU_KR_1 ∼ EPU_KR_6을 작성하였다.
2를 기반으로 Baker 등 (2016)의 방법을 이용하여 6개의 EPU 지수 EPU_KR_1 ∼ EPU_KR_6을 작성하였다. 첫 번째 지수 EPU KR 1는 Baker 등 (2016)의 단어군을 그대로 이용하여 발표되고 있는 Baker 등의 EPU 지수 (EPU KR O)를 재현한 것이다. 두 번째 지수 EPU KR 2는 첫 번째 지수 EPU KR 1에 P(정책) 단어군을 확장하고, E(경제) 단어군에서 ‘상업’을 제외하고, ‘경기’를 추가한 것이다.

성능/효과

새로이 작성된 우리나라 EPU 지수 중 EPU KR 2는 Baker 등의 EPU 지수를 재현하면서 단어군과 언론사의 포괄범위를 넓히는 장점이 있다. EPU KR 4와 EPU KR 6는 기존의 EPU 지수에 비해서 체감성이 높고 경제통계와의 관련성이 높으며 예측에도 도움이 되는 것으로 나타났다. 특히 EPU KR 6은 VIX, VKOSPI, 환율의 내재변동성 등 금융, 외환 관련 변동성 통계와 밀접하게 움직이는 것으로 나타났다.
이를 보면 EPU KR 2, EPU KR 4와 EPU KR 6은 5% 유의수준에서 소비자물가지수, 산업생산지수의 로그 차분계열에 대해 유의한 일방적인 영향을 미치는 Granger 인과관계가 있는 것으로 나타났다. EPU KR 4와 EPU KR 6은 원/달러 환율의 로그 차분 계열과 상호 영향을 주고받는 Granger 인과관계가 있는 것으로 나타났다. 반면 EPU KR 2는 원/달러 환율의 로그 차분 영향을 받는 Granger 인과관계가 있는 것으로 나타났다.
1의 분기 EPU 지수와 GDP 관련 통계와의 교차상관분석 결과를 보면 6개의 EPU 지수가 국민계정의 GDP, 민간소비, 총고정자본형성, 국제수지의 상품수출, 상품수입과 음(−)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. EPU 지수 중 EPU KR 6이 GDP, 민간소비, 총고정자본형성, 상품수출 및 상품수입과 가장 밀접한 것으로 나타났다.
경제불확실성(EPU KR 2)이 커지면 생산 증감률은 3개월까지 마이너스(−) 영향을 미쳤다가 이후 충격의 효과가 서서히 사라지지만 인플레이션율은 2개월까지 하락했다가 그 효과가 서서히 사라지는 것으로 나타났다.
경제불확실성(EPU KR 2)이 커지면 생산 증감률은 3개월까지 마이너스(−) 영향을 미쳤다가 이후 충격의 효과가 서서히 사라지지만 인플레이션율은 2개월까지 하락했다가 그 효과가 서서히 사라지는 것으로 나타났다. 경제불확실성(EPU KR 2)이 커지면 환율은 일시적으로 상승하지만 그 효과는 빠르게 감소하여 물가에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다.
2는 EPU KR 4 기반 충격반응분석 결과인데 이를 보면 경제불확실성(EPU KR 4)이 커지면 생산 증가율은 3개월까지 마이너스(−) 영향을 미쳤다가 이후 그 효과는 사라지지만 인플레이션율은 환율 상승에 따라 3개월까지 상승하다가 그 효과가 사라지는 것으로 나타났다. 경제불확실성(EPU KR 4)이 커지면 환율은 일시적으로 상승하지만 그 효과는 빠르게 사라지는 것으로 나타났다.
3은 EPU KR 6 기반 충격반응분석 결과인데 이를 보면 경제불확실성(EPU KR 6)이 커지면 생산 증가율은 2개월까지 마이너스(−) 영향을 미쳤다가 이후 충격의 효과는 사라지지만 인플레이션율은 환율 상승에 따라 3개월까지 상승하다가 그 효과가 사라지는 것으로 나타났다. 경제불확실성(EPU KR 6)이 커지면 환율은 2개월까지 상승한 후 그 효과는 빠르게 사라지는 것으로 나타났다.
넷째, 통화, 고용, 재정, 부동산, 수출 등 세부영역별 EPU 지수를 작성할 필요가 있다. 다섯째, BIGKinds 아카이브가 안정화된다면 작성된 EPU 지수를 통계로 공표할 수 있다. 통계로 공표할 경우 EPU 지수의 개편 폭, 속보성 등을 지속적으로 검토하여 통계가 안정적으로 유지될 수 있는 방안을 모색할 필요가 있다.
특히 EPU KR 6은 VIX, VKOSPI, 환율의 내재변동성 등 금융, 외환 관련 변동성 통계와 밀접하게 움직이는 것으로 나타났다. 또한 인과관계 검정 및 충격반응분석 결과를 보면 EPU KR 4와 EPU KR 6가 경제분석에 유용하게 활용될 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 EPU KR 2는 현재의 Baker 등의 지수를 대체하는 EPU 지수로 이용될 수 있다.
총고정자본형성의 경우 EPU 지수를 포함한 모형이 시차모형과 경기동행지수를 포함한 모형보다 우수하게 나타났다. 상품수출의 경우 EPU KR 1, 2를 포함한 모형이 시차모형과 OECD 경기선행지수를 포함한 모형보다 예측력이 우수하게 나타났다.
1에서 시차는 1–12개월 내에서 BIC를 최소로 하는 시차로 지정하였다. 이를 보면 EPU KR 2, EPU KR 4와 EPU KR 6은 5% 유의수준에서 소비자물가지수, 산업생산지수의 로그 차분계열에 대해 유의한 일방적인 영향을 미치는 Granger 인과관계가 있는 것으로 나타났다. EPU KR 4와 EPU KR 6은 원/달러 환율의 로그 차분 계열과 상호 영향을 주고받는 Granger 인과관계가 있는 것으로 나타났다.
이를 보면 GDP, 민간소비와 상품수입의 경우 EPU KR 3 ∼ EPU KR 6를 포함한 예측모형이 시차모형과 경기동행지수를 포함한 모형보다 예측력이 우수하게 나타났다.
이를 보면 순수한 경제불확실성을 파악할 경우 에 ‘경기’를 포함하고, 전반적 위험과 불확실성을 동시에 파악하는 경우 에 을 포함하는 것이 유용한 것으로 나타났다.
국제수지 통계는 매월 종료 2개월월 후에 발표되고 있다. 일별로 작성될 수 있는 EPU 지수는 잠정 GDP보다 약 3개월 빠르게, GDP 속보치 및 국제제수지 통계보다 약 1개월 빠르게 작성된다. 따라서 EPU 지수는 GDP 또는 민간소비 등의 당기 예측에 유용하게 이용될 수 있다.
이를 보면 GDP, 민간소비와 상품수입의 경우 EPU KR 3 ∼ EPU KR 6를 포함한 예측모형이 시차모형과 경기동행지수를 포함한 모형보다 예측력이 우수하게 나타났다. 총고정자본형성의 경우 EPU 지수를 포함한 모형이 시차모형과 경기동행지수를 포함한 모형보다 우수하게 나타났다. 상품수출의 경우 EPU KR 1, 2를 포함한 모형이 시차모형과 OECD 경기선행지수를 포함한 모형보다 예측력이 우수하게 나타났다.
특히 EPU KR 3∼EPU KR 6은 VKOSPI, VIX와 환율 내재변동성(implied volatility in currency exchange option) 등 금융 변동성 지표와 밀접하게 움직이는 것으로 나타났다.
EPU KR 4와 EPU KR 6는 기존의 EPU 지수에 비해서 체감성이 높고 경제통계와의 관련성이 높으며 예측에도 도움이 되는 것으로 나타났다. 특히 EPU KR 6은 VIX, VKOSPI, 환율의 내재변동성 등 금융, 외환 관련 변동성 통계와 밀접하게 움직이는 것으로 나타났다. 또한 인과관계 검정 및 충격반응분석 결과를 보면 EPU KR 4와 EPU KR 6가 경제분석에 유용하게 활용될 수 있는 것으로 나타났다.
한편 U 단어군에 외의 가 추가된 EPU KR 3∼EPU KR 6의 경우 외환위기, 글로벌 금융위기 시점에서 큰 값이 커지며 서로 높은 상관관계를 보이는 것으로 나타났다.

후속연구

첫째, 단어군 내 키워드 수가 적으면 기사가 과소 파악되고, 지나치게 많으면 불필요한 기사가 검색되는 제약이 있으므로 단어군에 대한 지속적인 연구와 관련 기사 점검이 필요하다. 둘째, 현재 표준편차 기반의 표준화는 위기 등이 포함되므로 이를 적절히 보완할 수 있는 다른 변동성 지표의 활용 가능성을 검토할 필요가 있다. 셋째, EPU 지수에는 계절변동의 존재하므로 이를 보다 세밀하게 조정하는 방안을 마련할 필요가 있다.
둘째, 현재 표준편차 기반의 표준화는 위기 등이 포함되므로 이를 적절히 보완할 수 있는 다른 변동성 지표의 활용 가능성을 검토할 필요가 있다. 셋째, EPU 지수에는 계절변동의 존재하므로 이를 보다 세밀하게 조정하는 방안을 마련할 필요가 있다. 넷째, 통화, 고용, 재정, 부동산, 수출 등 세부영역별 EPU 지수를 작성할 필요가 있다.

참고문헌 (13)

Arbatli, E. C., Davis, S., Ito, A., Miake, N., and Saito, I. (2017). Policy uncertainty in Japan (IMF Working Papers), 17/128, International Monetary Fund.
Baker, S. R., Bloom, N., and Davis, S. (2016). Measuring economic policy uncertainty, The Quarterly Journal of Economics, 134, 1593-1636.
Bloom, N. (2014). Fluctuations in uncertainty, Journal of Economic Perspectives, 28, 153-175.

상세보기
Cho, S. B. (2017). Economic policy uncertainty and corporate investment in Korea, Journal of Finance & Knowledge Studies, 15, 3-28.
Economic Policy Uncertainty Index. https://www.policyuncertainty.com/
Huang, Y. and Luk, P. (2020). Measuring economic policy uncertainty in China, China Economic Review, 59, 1-18.
Jurado, K., Ludvigson, S. C., and Ng, S. (2015). Measuring uncertainty, American Economic Review, 105, 1177-1216.

상세보기
Kim, N. H. and Lee, K. Y. (2018). The impact of domestic economic policy uncertainty on macro and financial variables?, Journal of Korean Economy Studies, 36, 77-112.
Knight, F. (1921). Risk, Uncertainty and Profit, Signalman Publishing.
Korea EPU Index. http://eiec.kdi.re.kr/issue/epuList.do
Lee, H. C. and Chung, W. S. (2016). Measuring macroeconomic uncertainty, Monthly Bulletin, 2016, 16-34, Bank of Korea.
Luk, P., Cheng, M., Ng, P., and Wong, K. (2018). Economic policy uncertainty spillovers in small open economies: the case of Hong Kong, Pacific Economic Review, 2018, 21-46.
Pesaran, H. H. and Shin, Y. (1998). Generalized impulse response analysis in a linear multivariate models, Economics Letters, 58, 17-29.

저자의 다른 논문 :

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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