비관측요인(unobserved-component)모형을 이용한 GDP의 추세-순환요인 분해에서, 통상적으로 추세는 확률보행 과정을 갖는 것으로 가정된다. 본 연구는 추세를 ARIMA 과정으로 표현하는 경우, GDP 변동에서 갖는 추세요인의 의미가 어떻게 달라지는가를 살펴보고, GDP에 대한 예측력이 개선될 수 있는가의 여부를 미국의 데이터를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 모형은 GDP만의 단일변수모형과 물가를 포함하는 2변수모형의 두 가지를 고려하여 설정하였으며, 모형 추정은 비관측요인모형을 상태-공간모형으로 전환한 후 칼만 필터(Kalman filter)를 이용한 최대우도추정법을 사용하였다. GDP에 대한 예측은 축차적 추정(recursive estimation)을 이용한 동적 표본외예측(dynamic out-of-sample) 방식을 사용하였으며, 예측력 비교결과에 대한 검정은 Diebold-Mariano 검정을 이용하였다. 분석 결과는 첫째, 모형의 추정결과에서 ARIMA 추세의 계수가 통계적으로 유의적인 값을 가지며, 둘째, ARIMA 추세 모형이 확률보행 추세 모형보다 GDP 변동의 분산 및 자기 상관성(autocorrelation)을 보다 잘 설명하며, 셋째, 예측력에서 단일변수보다는 2변수모형의 예측력이 그리고 확률보행 추세보다는 ARIMA 추세를 갖는 모형의 예측력이 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 GDP 추세-순환 요인 분해에서 추세를 ARIMA 과정으로 표현하는 것이 보다 타당하다는 것을 시사하고 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권5호
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pp.829-837
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2011
본 논문에서는 비관측요인모형을 이용하여 한국의 국내총생산 시계열 자료를 분석한다. 이 모형이 확률적 및 결정적 요인들을 모두 포괄할 수 있다는 점을 이용하여, 보다 다양한 형태로 시계열 자료의 모형화를 시도하였으며, 지수평활법 및 박스-젠킨스의 ARIMA모형과 예측력을 비교하였다. 국내 총생산 자료에 대한 2년간의 미래 예측에서 비관측요인모형이 보다 우수함을 보인다.
본고는 생애에 걸친 한국여성의 경제활동참가유형은 어떠한 것이며, 첫 노동시장 이동을 결정하는 요인은 무엇인지를 규명하고자 하였다. 분석모형으로 첫 비취업으로의 이행확률 결정요인을 추정하기 위해 가변변수를 통합하고, 또한 지속기간 의존성과 비관측 이질성을 통합할 수 있도록 Lancaster(1979)의 방식을 따라 기본해자드 모형을 확장시켰다. 분석자료는 한국여성개발원이 2001년에 실시한 $\ulcorner$제4차 여성취업실태조사$\lrcorner$ 결과이며, 최종분석대상은 표본가구에 거주하는 15세 이상 65세미만의 여성 중 재학생을 제외한 4,109 명이다. 여성의 이학 후 관측시점까지의 햇수는 평균 21.3년인데, 이 기간 중 실제로 취업한 햇수는 8.2년으로 총 기간의 38.5%에 해당한다. 또한 이 취업기간의 비중은 정규분포를 나타내지 않고 산포되어 있어, 여성은 노동공급의 연속성 측면에서 매우 이질적임을 보여준다. 여성의 첫 노동시장 퇴출을 결정하는 요인으로 직업과 생애주기가 유의하게 나타났다. 즉 전문직에 종사할수록 노동시장의 퇴출을 늦추는 한편, 결혼이나 출산에 비해‘6세 미만 자녀유무’가 중요 퇴출요인으로 나타났다. 이것은 출산이후에도 취업을 계속하던 여성들이 양육역할의 가중 및 둘째 자녀의 출산 등으로 취업을 중단하는 것을 시사한다. 그러나 여성의 학력은 생애주기에 관계없이 일관되게 취업지속기간을 짧게 하는 것으로 나타나 인적자본이론의 기대와 배치된다. 첫 퇴출로의 이행률은 부의 기간지속성을 나타내며, 비관측 이질성을 통제한 이후에도 부의 기간의존성이 여전하여 진정한(true) 음의 기간의존성이 존재하는 것으로 추정된다. 비관측 이질성을 통제할 때, 그 동안 부분적으로 존재하던 세대효과가 완전히 사라진다 따라서 최근 세대일수록 취업연속성이 증가하는 추이가 나타난다고 할 수 없으며, 그간 여성의 경제활동참여 증가가 취업연속성의 향상에 의해 기인한 것이 아니라 취업경력이 짧은 신규 진입자의 증가에 의한 것임을 암시한다.
고령화가 급속도로 진행됨에 따라 고령자의 취업 행동에 대한 객관적 분석은 효과적인 고령자 고용정책의 설계와 안정적인 노후소득보장 체제 개편을 위해 반드시 필요한 선결과제가 되었다. 고령자의 취업 결정요인을 분석하고자 한 선행연구들은 교육수준이나 비근로소득이 취업확률에 미치는 영향을 추정함에 있어 고령자 개인의 비관측 이질성과 독립변수 내생성 문제를 고려하지 못했으며, 따라서 그렇게 추정된 이들 두 변수의 회귀계수는 일치추정량으로 간주될 수 없다. 이 연구는 한국고용정보원의 고령화연구패널조사 1~4차웨이브 자료를 이용하여 패널로짓 모형을 추정함으로써 교육수준과 비근로소득의 효과에 대한 일치 추정량을 구하고자 했다. 그 결과, 비관측 이질성이나 내생성 문제를 고려한 후에도 교육수준과 비근로소득은 고령자 취업에 유의미한 음의 영향을 미친다는 것이 재확인되었다. 이러한 연구 결과는 향후 과거 어느 세대보다 학력이 높고 연금 등 비근로 소득이 높은 세대집단인 베이비부머들이 노동시장을 떠날 시점이 되면, 다른 조건이 동일할 경우 이들의 취업 유인은 그 이전세대의 그것보다 훨씬 더 약할 것이며 따라서 전례 없는 노동시장 인력부족과 연금재정 고갈이 초래될 수 있음을 시사한다. 마지막으로 이에 대비하기 위한 정책 방향으로 저학력 저소득 고령자와 고학력 고소득 고령자 각각을 대상으로 하는 취업지원 정책의 개편 방안을 제안한다.
본 논문은 이노베이션 상태공간모형을 근간으로 기존의 지수평활법을 포괄할 수 있는 다중 계절형 모형을 소개한다. 특히 이 모형은, 기존 모형의 한계를 극복하고 동일한 계절 내의 다양성을 표현할 수 있도록 계절 성분을 행렬로 표현하는 정교한 구조를 가지고 있다. 이런 구조를 이용하면 비슷한 패턴을 가지는 계절 성분의 모수를 그룹별로 분류할 수 있다. 따라서, 다중 계절형 모형은 모수절약 원칙을 달성할 수 있으며 모형의 해석이 용이한 장점을 가지고 있을 뿐만 아니라, 잠재적으로 임의의 개수의 계절성도 수용 가능하다. 본 연구에서는 다중 계절형 모형을 이용하여 시간 단위로 관측된 한국 전력 수요량을 분석하고 예측한다. 특히, 시간별 전력 수요량의 계절성은 1일 및 1주일의 두 가지로 고려되었고 이를 토대로 유사한 요일들은 공통 계절로 그룹화하였다. 모형의 예측 성능을 평가하기 위하여 기존 지수평활법의 예측 결과와 비교하였다. 그 결과, 다중 계절형 모형이 기존 지수평활법보다 예측력이 우수함을 확인하였다.
본 논문은 종합지표를 작성하는 세계은행(World Bank)의 방법론을 소개하고 그 방법론의 적용 사례를 살펴본 후 시사점을 도출하였다. 세계은행의 방법론인 비관측요인모형(UCM)에 따라 스위스 국제경영대학원(IMD)의 국가 경쟁력지수를 재산출한 후 IMD의 기존 국가경쟁력지수에 따른 순위와 비교해 보며 그 상관관계를 분석하고 시사점을 도출하였고, 경기도 31개 시군의 운영성과를 세계은행의 방법론으로 측정하여 비교해 보고 시사점을 도출하였다. 본 연구의 의의는 다음과 같이 요약될 수 있다. 세계은행의 방법론은 구성지표의 적합성 검증에 대한 통계적 방법론을 적용하지 않은데 반해 본 연구는 적합성 검증을 위한 통계적인 방법론으로 주성분분석(PCA)을 사용하였다. 본 연구에서 제안하는 PCA 방법론 및 UCM은 후보지표 선정, 가중치 도출, 그리고 종합지표의 수준 및 신뢰구간 작성에 매우 유용한 것으로 나타났다. 따라서 지역발전지수, 지방재정분석, 지방자치경쟁력지수, 공기업평가 등에 광범위하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
통행자의 통행수단선택행태는 개인의 사회경제적 속성과 수단의 속성뿐만 아니라 통행자 개인의 잠재된 통행행태 즉, 통행행태적 선호도 역시 큰 영향을 미친다. 통행수단선택행태에 특정한 영향을 미치는 잠재통행행태를 수단선택모형에 반영한다면 비관측요인에서 기인하는 오차를 크게 줄일 수 있고, 통행행태에 대한 다양하고 보다 합리적인 해석이 가능하다. 본 연구에서는 한강 수상대중교통 도입에 따른 수단선택행태조사 자료를 활용하여 잠재변수를 정의하고 새로운 수단에 대한 분석이 가능한 RP/SP 결합모형을 구축하였다. 잠재변수는 행태설문조사자료를 기반으로 요인분석을 통해 계량화하였다. 모형구축결과 통행자들의 잠재된 통행행태는 수단선택행태에 유의한 영향을 미치고, 잠재변수를 반영한 경우 모형의 적합도가 향상되었다. 또한 잠재행태 관점에서도 RP/SP 결합모형이 SP모형에 비해 합리적인 것으로 분석되었다.
본 연구는 1981년부터 2019년까지 한국의 생산가능인구 1인당 실질 GDP 추세성장률을 추정하기 위해 추세성장률이 임의보행을 따르는 비관측요인모형을 사용한다. 추정 결과, 추세성장률은 외환위기를 극복하던 시기인 2000년 전후를 제외하고 1980년대 후반부터 2010년대 초반까지 지속해서 하락하였다. 추세성장회계를 통해 추세성장률 하락요인을 분석한 결과, 지속적인 추세성장률 하락은 노동생산성 둔화와 관련이 깊은 것으로 나타났다. 구체적으로 살펴보면, 1988년부터 1998년까지의 추세성장률 1차 하락기는 외환위기 이전부터 둔화되기 시작한 노동증강 총요소생산성에 가장 큰 영향을 받았다. 이러한 결과는 외환위기로 추세성장률이 하락했다는 가설과는 배치되는 것이다. 한편 부진한 투자는 2002년부터 2012년까지의 2차 하락기의 중요한 배경인 것으로 나타났다.
한국의 자연실업률에 대한 기존 연구들은 대부분 한 가지의 추정방법에 의존하고 있어 연구 간에 상이하게 나타나는 추정결과를 평가할 근거가 없는 상황이다. 따라서 본고에서는 이를 감안하여 순수 시계열방법, 축약형 모형을 이용한 방법, 구조모형을 이용한 방법 등 다양한 추정방법을 검토하여 추정방법 간 상대적인 장단점을 비교하고 이를 기반으로 한국의 자연실업률을 추정하고자 하였다. 또한 본 논문에서는 추정결과의 신뢰구간을 몬테카를로 적분(Monte Carlo integration)방법을 이용하여 추정함으로써 추정결과의 정확성에 대한 평가 근거를 제시하였다. 축약형 모형의 하나인 다변수 비관측인자모형이 여타 추정방법에 비해 상대적으로 장점을 지니고 있는 것으로 평가되었으나 추정결과가 모형설정오류에 민감하다는 점을 고려하여 모형설정에 세심한 주의를 기울일 필요가 제기되었으며, 순수 시계열방법이나 구조 벡터자기회귀모형도 나름대로의 장점이 있으므로 특정방법을 이용한 결과에 의존하기보다는 여러 추정방법에 의한 추정결과에서 공통적으로 발견되는 부분에 기반을 두어 자연실업률을 추론하는 것이 바람직하다고 사료된다. 추정방법에 따라 다소 차이가 있지만, 한국의 자연실업률은 1979~87년 동안 평균 3.7~4.0% 수준에서 1988~97년 기간 동안 평균 2.6~3.2% 수준으로 하락하였으나, 외환위기를 거치며 4.0~5.3% 수준까지 상승하였다가 이후 하락하는 추세를 지속하고 있는 것으로 나타났다. 또한 대부분의 추정결과에서 최근에 실제실업률이 자연실업률에 근접해 있으나 실업률 갭이 상승하고 있는 것으로 나타나 최근 비교적 높은 수준에 머무르고 있는 실업률이 외환위기 이후 자연실업률의 상승이라는 구조적 변화와 경기침체라는 경기순환적 요인에 함께 영향 받고 있을 가능성을 시사하였다.
최근 일자리 창출이 노동시장의 가장 중요한 이슈가 되고 있는데 노동시장에서 발생하고 있는 미스매치를 해소하기 위해서는 일자리 수도 중요하지만 일자리의 질도 매우 중요하다. 김영민(2014)은 지역 노동시장을 객관적으로 평가하기 위하여 고용기회 등 7개 부문 20개 지표로 '2012년 일자리 질 지수'를 작성하였다. 이 방법은 종합지표의 개념인 '일자리 질 지수'를 제시하고 있으며, 동 지수를 작성하기 쉬운 장점이 있다. 그러나 구성지표의 적합성을 통계적으로 검증하고, 이에 근거하여 통계적 기법을 통해 하나의 종합지표로 만드는데 현실적으로 어려움이 있다. 이에 본 연구는 강기춘 김명직(2014)이 제시한 주성분분석(Principal Component Analysis : PCA) 방법론 및 비관측요인모형(Unobserved Component Model : UCM)을 이용하여 대안적 '2012년 좋은 일자리 지수' 및 신뢰구간을 작성하고 2017년 상반기 지역별고용조사를 이용하여 '2017년 좋은 일자리 지수'를 작성하여 지역별로 지수의 변화를 비교해 보았다. 실증분석 결과 김영민 연구에서 사용한 단순가중치 부여 표준화 방법과 본 연구에서 제안하고 사용한 PCA 방법 및 UCM에 의한 방법 등 종합지표 작성 방법에 따른 순위상관계수가 2012년 및 2017년 모두 5% 유의수준 하에서 통계적으로 유의한 것으로 나타나 모든 방법에 유용성이 있는 것으로 판단되었다. 그러나 단순가중치를 자의적으로 부여하는 방법보다는 데이터에 근거하여 과학적이고 객관적인 가중치를 결정하는 PCA 방법론 및 UCM이 더욱 선호되고, 종합지표의 수준뿐만 아니라 신뢰구간까지 계산해 주어 통계적 유의성을 고려한 순위비교가 가능하게 해 주는 UCM이 더 유용한 정보를 제공해 주기 때문에 향후 많은 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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