경기종합지수 단기 예측모형 구축 연구

초록

‘엔데믹(Endemic)’ 선언 이후 국민경제의 총체적인 수준에서 경기변동의 국면 및 전환점의 파악이 필요하다. 이러한 경기의 진폭과 속도를 신속하고 정확하게 파악하기 위해 경기종합지수의 2003년 1월부터 2023년 4월까지의 데이터를 이용하여 단기 예측 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 표준화된 예측 프로세스를 제시하기 위해 두 단계로 나누어 분석을 실시하였다. 먼저 경기종합지수의 단기 예측을 위해 내생변수만을 고려한 시계열 분석과 외생변수를 추가한 시계열 분석의 결과를 비교한다. 그다음으로 최근 활발히 논의되고 있는 기계학습(machine learning) 방법을 시도해보고, 전통적인 시계열분석방법과 예측성능(prediction performance)을 비교 분석하였다. 분석 결과를 보면 내생변수만을 사용한 분석 결과보다는 외생변수를 추가한 시계열 분석의 예측정확도가 높았다. 그리고 기계학습모형의 예측성능이 전통적인 시계열모형에 비해 더 우수한 것으로 나타났다. 가장 뛰어난 예측성능을 보이는 Time-GAN모형으로 분석한 결과를 보면 엔데믹으로 인한 민간소비 등의 성장으로 인해 1∼2개월은 상승하겠지만 3개월째 다시 하강하는 것으로 나타났다.

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