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A Development of Construction Industry Production Index(CIPI) with Temperature Effects

기온효과를 고려한 건설업생산지수 예측모델 개발

  • Received : 2013.03.26
  • Accepted : 2013.06.26
  • Published : 2013.09.30

Abstract

After 1990s, the influence of construction industry has been decreased on national economy and construction business condition has been changed on economic recession and boom repeatedly. Larger fluctuation of business condition makes a forecast of it to be more difficult. Uncertainty in business prediction results in damages on construction companies and stakeholders. Therefore, study on forecasting a construction business is very important. This study suggests the Construction Industry Production Index(CIPI) to predict a construction business in consider of temperature effects. The results show that construction business is much influenced by temperature effects certainly and GDP. With the CBFM, this study examines CIPI for 2013 with two scenarios: 1)with GDP growth rate of 3.5% 2)with GDP growth rate of 2.4%. Thus, CIPI would be used as the economic state index to display the construction business conditions. Also, CIPI will be utilized as basic methodology in the impact of climate change in the construction industry.

1990년대 이후 국가경제에서 미치는 영향이 감소 추세에 들어선 건설업은 호황과 불황을 넘나들고 있다. 건설업의 경기변동이 심할수록 경기예측은 어려워지며, 불확실한 예측의 피해는 기업과 건설 종사자들이 직접적으로 받게 되므로 건설경기를 예측하는 것은 매우 어려우면서 중요한 일이다. 본 연구에서는 건설경기를 나타내는 지표 중 하나인 건설업생산지수를 GDP와 기온효과를 이용하여 실질소득과 야외활동이 많은 건설업의 특성에 따라 기온효과를 반영한 공급측면에서의 단기 건설 경기예측 모형을 제시하였다. 분석결과, 건설경기는 뚜렷한 기온효과가 있으며 GDP에도 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 이와 같은 과정을 통해 입증된 건설경기 예측모델을 기반으로 GDP예상증가율 3.5%와 2.4%일 때, 두 가지 시나리오로 2013년도 건설업생산지수를 예측하였다. 본 연구결과는 건설업의 경기를 판단하는 지표 중 하나로 활용 가능할 것이며, 향후 기후변화가 건설업에 미치는 영향에 대한 연구의 초석이 될 것이다.

Keywords

References

  1. 김경환.이한식.권주안.김윤중.황관석 (2007). 주택경기 예측모형 연구 IV, 주산연 연구보고서 2007-6, 주택산업연구원, pp. 62-85
  2. 김경환.이한식.권주안.최성호 (2008). 주택경기 예측모형 연구 V, 주산연 연구보고서 2008-6, 주택산업연구원, pp. 52-61
  3. 김승욱 (2005). "로지스틱 방정식을 이용한 부동산경기변동과 부동산정책의 분석", 부동산학보, 제24집, pp. 33-59
  4. 김신태.김예상.진상윤 (2004). "기후요소와 생산성간의 상관관계분석에 관한 연구", 한국건설관리학회 논문집, 제5권 제6호, 한국건설관리학회, pp. 80-89
  5. 김인무.김창식.박성근 (2011). "에너지 상대가격 변화에 따른 에너지 수요 예측", 경제학연구, 제59집 제4호, pp. 199-228
  6. 김재영.김민철 (2000). 경제구조변화를 고려한 건설경기 예측모형 개발 연구, 연구보고서, 국토연구원, pp. 52-90
  7. 김재영.김민철 (2002). 건설경기 종합지수 개발 연구, 연구보고서, 국토연구원, pp. 43-71
  8. 김현우.진경호.이교선 (2012). "주택 전세가격과 거시경제 변수간의 관계 연구", 한국건설관리학회 논문집, 제13권 제2호, 한국건설관리학회, pp. 128-136
  9. 김현우.진경호.이교선.김미리 (2012). "건설엔지니어링 기업경기실사지수 개발에 관한 연구", 한국건설관리학회 논문집, 제13권 제6호, 한국건설관리학회, pp. 54-62 https://doi.org/10.6106/KJCEM.2012.13.6.054
  10. 김호언 (2010). "산출.산출모형을 통한 새로운 대안적 경제분석 방법에 관한 연구", 한국경제학보, 제17권 제2호, pp. 99-118
  11. 김호언 (2010). "건설부문의 경기변동이 전 부문에 미치는 경제적 파급효과 분석", 한국지역개발학회지, 제22권 제2호, pp. 241-274
  12. 남상호 (1996). CERIK 건설경제 예측모형 개발, 연구보고서, 한국건설산업연구원, pp. 1-52
  13. 정의철.조성진 (2005). "인구구조 변화에 따른 장기주택수요 전망에 관한 연구", 대한국토 도시계획학회지, 제40권 제3호, pp. 37-46
  14. 정희수.김재영.여영종.한동근 (1985). 건설경기동향에 관한 연구: 구조, 시장분석 및 예측, 국토연구원, 서울, pp. 80-88
  15. 최천운.유정석 (2012). "대형국책사업을 통한 건설투자의 경기부양효과 분석", 서울도시연구, 제13권 제2호, pp. 45-60
  16. Andrews, D. W. K. and Monahan, C. (1992). "An improved Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent Covariance Matrix Estimator", Econometrica, 60, pp. 953-966. https://doi.org/10.2307/2951574
  17. Berger-Thompson, L. and L. Ellis (2004) "Housing Construction Cycles and Interest Rates", RDP 2004-08.
  18. Chan, N. H. and Wei, C. Z. (1988). "Limiting Distribution of Least Squares Estimates of Unstable Autoregressive Processes", Annals of Statistics, 16, pp. 367-401 https://doi.org/10.1214/aos/1176350711
  19. Dickey, D. A. and Fuller W. A. (1979). "Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root", Journal of the American Statistical Association, 74, pp. 427-431
  20. Kodrzycki, Y. K. and Gerew, N. (2006). "Using State and Metropolitan Area House Price Cycles to Interpret the U. S. Housing Market", FRB of Boston Public Policy Brief, No. 6, pp. 1-34
  21. Maddala, G. S. and Wu, S. (1999). "A comparative study of unit root tests with panel data and a new simple test", Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 61(S1), pp. 631-652 https://doi.org/10.1111/1468-0084.61.s1.13
  22. Park, J. Y. and Hahn S. B. (1999). "Cointegrating Regressions with Time Varying Coefficients", Econometric Theory, 15, pp. 664-703
  23. Phillips, P. C. B. and Solo, V. (1989). "Asymptotics for Linear Processes", Annals of Statistics, 20, pp. 971-1001
  24. Skribans V. (2003) "Construction demand: a model of research and forecast for Latvia from 2002 to 2025", LU raksti, Vol. 660, pp. 90-105
  25. Skribans V. (2010) "Construction industry forecasting system dynamic model", Working Paper, pp. 1-12
  26. Spiegel, M. (2001) "Housing returns and construction cycles", Real Estate Economics, 29, pp. 521-551 https://doi.org/10.1111/1080-8620.00021