• 응용통계연구
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• 제27권1호
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• pp.133-146
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• 2014

2012년중 미국 상무부 센서스국에서 X-12-ARIMA와 TRAMO-SEATS를 동시에 이용할 수 있는 계절조정 프로그램인 X-13ARIMA-SEATS을 공개하였다. 미국을 포함한 각국통계작성기관은 X-12-ARIMA에서 X-13ARIMA-SEATS로 계절조정방법을 전환하여 계절조정통계를 작성해가고 있다. 따라서 우리나라에서도 X-12-ARIMA로부터 X-13ARIMA-SEATS로 계절조정방법을 전환하는 방안을 마련할 필요가 있다. 이 논문에서는 국민소득, 국제수지, 통화통계에 대해 X-13ARIMA-SEATS 프로그램을 통해 계절조정통계를 필터를 달리하여 작성한 후 이를 X-12-ARIMA에 의한 계절조정통계와 비교하였다. 비교 결과 X11필터를 적용한 X-13ARIMA-SEATS에 의한 계절조정은 X-12-ARIMA에 의한 계절조정과 차이가 작게 나타나 X-12-ARIMA로부터 X-13ARIMA-SEATS로의 빠른 전환이 가능할 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.225-236
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• 2000

계절변동조정에 대한 전문적인 지식이 없는 통계작성(이용)자가 계절변동조정통계를 정교히 작성하기 위해서는 계절변동조정작업을 전산화하여 체계화할 필요가 있다. 본고에서는 X-12-ARIMA에 바탕은 둔 BOK-X-12-ARIMA프로그램의 개발 내역을 설명하고 향후 개선방향을 정리하였다.

• 응용통계연구
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• 제11권2호
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• pp.335-350
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• 1998

X11ARIMA는 1965년 미국 센서스국에서 개발된 X11분석 방법에 기초한 시계열 분석방법으로 Dagum(1975)에 의해 개발되었다. 이 기법은 Dagum(1988)에 의하여 북미지역의 174개의 경제지수를 바탕으로 일부 기본모형이 수정·보완되어 오늘날에 이르고 있다. 최근에는 회귀 모형과 ARIMA모형을 동시에 고려하여 특이치와 추세 변환효과(outlier arid Trend-change effects), 계절변동(seasonal effect), 그리고 달력효과(calendal effect) 등을 추정한 William 등(1995)과 Chen과 Findley(1995)의 X12ARIMA분석 방법이 소개되었다. 그러나 위의 모든 기법들은 주로 북미지역의 경제지수를 기초로 하고 있다. 본 논문에서는 우리나라의 산업중분류에서 산출되는 102개(생산(27), 출하(27), 재고(27), 가동률(21))의 지수에 대한 우리나라의 표준 ARIMA모형을 제시하고, 우리나라에 적합한 이동평균항수를 제공하고자 한다. 그리고 우리나라의 설, 추석 등의 명절효과를 태양력으로 전환함과 동시에, 최근에 논의되고 있는 X12ARIMA에서 사용되는 회귀모형과 ARIMA모형을 동시에 고려하는 명절효과를 도출하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권1호
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• pp.141-147
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• 2006

BOK-X12-ARIMA has been developed by the Bank of Korea in order to accomodate special features such as lunar effect, labor day and election effect which are intrinsic in Korean seasonal time series. Irregular component resulting from BOK-X12-ARIMA is usually treated as white noise time series. If this shows dependency structure, it may be advisable to incorporate dependency in irregular component into prediction. This article illustrates how to refine point forecast using dependency structure in irregular component.

• 응용통계연구
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• 제24권1호
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• pp.45-59
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• 2011

시계열에는 1년 주기의 계절변동이 포함되어 있다. 시계열의 기조적 움직임을 살펴보기 위해서는 시계열에서 계절 변동을 제거하는 계절조정이 필요하다. 계절조정 프로그램 X-12-ARIMA에서는 F검정과 Kruskal-Wallis검정으로 시계열에 존재하는 계절변동(계절성)을 식별하고, 스펙트럼 그래프로 계절조정후 불규칙변동에 계절변동이 남아 있는 지 점검한다. 본 연구에서는 평활 검정을 계절성 검정에 적용한 평활 계절성 검정을 제안하고, 그 특성을 모의실험과 실제 시계열에 대한 계절성 검정을 통해 살펴보았다. 모의실험 결과를 보면 평활 계절성 검정이 X-12-ARIMA의 스펙트럼 분석을 계량화하고, 계절성 검정인 F검정과 Kruskal-Wallis검정을 보완할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.139-144
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• 2002

계절변동조정방법인 X-12-ARIMA방법을 이용할 때에는 우리 실정에 적합한 옵션을 선택하고, 우리만에 특수한 명절과 조업일수영향을 사전에 조정해야한다. 본고에서는 명절과 조업일수영향을 측정하는 모형을 설정하고, 이것으로 추정된 사전조정요인을 원계열에서 제거했을 때 계절변동 및 계절변동조정계열의 안정성이 향상되었는가를 진단하고, 분류별로 적합한 X-12-ARIMA방법의 옵션을 제안하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.73-77
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• 2005

본 논문은 시계열에 내재된 설${\cdot}$추석 등 음력 명절효과의 존재를 검정하기 위해 RegARIMA 모형의 잔차에 대한 t-검정 통계량을 제시하였으며 Box-plot에 의한 그래프적 진단을 시도하였다. 제시된 t-검정 결과를 X-12-ARIMA의 AICC-사전검정 및 RegARIMA 모형에 의해 추정된 명절효과 회귀계수의 t-값과 비교하였다. 사용된 명절효과 변수는 Bell과 Hillmer(1983)의 명절효과 변수이다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.205-220
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• 2016

경제통계에서 기조적 변동인 추세변동과 순환변동을 살펴보려면 경제통계에서 달력변동을 포함한 계절변동을 적절히 제거하는 계절조정이 필요하다. 계절조정방법으로는 전년동기대비 증감률과 같이 간편한 방식이 있지만 통계작성기관에서는 이동평균 또는 시계열모형을 기반으로 한 X-12-ARIMA 또는 TRAMO-SEATS를 이용하여 계절조정계열을 작성한다. 통계청과 한국은행은 X-12-ARIMA 또는 X-13ARIMA-SEATS에 우리나라 고유의 명절, 공휴일 등을 추가로 보정한 계절조정방법을 만들고 이를 이용하여 우리나라 주요 경제통계의 계절조정계열을 작성, 공표하고 있다. 본 논문에서는 그 동안의 연구를 바탕으로 계절조정의 기본 원리와 우리나라의 계절조정 현황을 정리하고, 월별 산업생산지수(제조업)와 취업자의 계절조정을 통해 계절조정의 주요 쟁점을 정리하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제6권6호
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• pp.98-106
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• 2005

아파트 건설원가 추정지수와 그 예측모델은 아파트 분양가격 변동의 적정성을 평가하고 건설기 업이 적정이윤을 계상하도록 유도할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 철골 철골조주택 공사비지수를 개선하고, 개선된 지수를 대상으로 X-12 ARIMA 방법에 의한 예측방법을 개발하였다 연구결과 최근 5년간 노무비를 제외하고 약 33.7%의 아파트 건설 원가상승요인이 발생하였으며, 향후 3년간 16.8%가량 추가 상승할 것으로 예측되었다. 이러한 정량적인 연구결과는 최근의 높은 아파트 분양가격의 적정성을 간접적으로 평가하는 지표로 활용될 수 있고, 아파트 건설원가의 변동패턴을 이해하는데 도움을 줄 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제23권6호
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• pp.997-1021
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• 2010

본 연구에서는 최근에 새롭게 개발된 X-13A-S 프로그램을 이용하여 우리나라 경제시계열에 적합한 계절조정방법을 모색하였다. 특히 한국의 주요 거시경제지표에 대하여 X-12 필터와 SEATS 방법을 각각 적용하여 계절조정계열을 산출하고, 안정성 멱등성 등 계절조정의 적합성 평가기준을 토대로 두 방법의 유용성에 대한 이론적 실증적 비교분석을 시도하였다. 본 연구의 분석에 의하면 두 방법 모두 안정성이 우수한 것으로 나타나 계절조정의 신뢰성은 높은 것으로 평가되었다. 두 방법 사이의 상대적 비교에서는 대상 자료에 따라 약간 다른 결과를 보이고 있기는 하지만 전체적으로 모형에 기초하여 계절조정을 시행하는 SEATS 방법이 우월한 것으로 나타났다. 특히 구조변화를 고려하여 구간을 나누어 계절변동조정을 시행하면, 전체 기간에 대한 분석에 비해 SEATS 방법에 상대적으로 더 유리한 결과가 도출되었다. 이는 모형 분석에 기초를 둔 TRAMO-SEATS 방법이 계절조정의 이론적 정합성 및 일관성 측면에서 더 우수하다는 최근의 학문적인 연구 결과와 일치한다. 이러한 결과는 그 동안 현재 국내에서 사용되고 있는 X-12-ARIMA 방법 이외에 TRAMO-SEATS 방법을 한국 경제시계열 자료에 적용할 필요성이 있다는 것을 암시하는 것이라 할 수 있다. 따라서 향후 X-13A-S 프로그램과 같이 두 방법을 같이 병행하면서 이를 우리 자료에 맞게 조정하는 방안에 관한 지속적인 연구가 필요하다. 이를 통해 계량모형에 기초한 TRAMO-SEATS 방법의 이론적 정합성과 X-12-ARIMA 방법의 실증적 적합성을 결합시킬 수 있는 새로운 차원의 계절조정방법을 계속 모색해야 한다.