KCI등재
예측조합 및 밀도함수에 의한 소비자물가 상승률 전망 = Forecasting CPI Inflation Using Combination of Point Forecast and Density Forecast
저자
김현학 (한국은행)
발행기관
학술지명
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발행연도
2015
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
103-136(34쪽)
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0
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Forecast combinations and density forecast have frequently been found in empirical research to produce better prediction performance on average than methods based on the best single model. Density forecast an estimate of the probability distribution of the possible future values of that variable has received attention in the forecast literature.
This paper combines point forecast and density forecast to predict Korean CPI inflation and compares the performance of each forecast with various models including factor models, shrinkage models, and bayesian model averaging. We find that the more models included in point forecast combinations leads to the better performance of the combinations than the benchmark autoregressive model, regardless of the independent performance of a single model. We also find that combinations of more models provide a result robust to sample periods. Density forecasts and their combinations present the direction of future inflation and predictive densities.
We expect that forecast combination and density forecast can provide better performance with more disciplines, for example, combining more various models and mixing different frequency data models.
최근 들어 경제전망의 예측 오차를 줄이기 위한 방안으로 예측조합에 의한 전망(forecast combination)과 밀도함수에 의한 전망(density forecast)이 주목받고 있다. 예측조합에 의한 전망은 하나의 모형에 의한 전망이 아니라 다양한 특성을 가진 여러 예측모형들을 조합하여 전망치를 산출함으로써 예측 오차를 줄이는 방법이다. 밀도함수에 의한전망은 점 예측(point forecast)과 달리 전망치에 대한 확률밀도함수(probability density function)를 제시하는 방법이다.
본고에서는 우리나라의 소비자물가 상승률을 대상으로 예측조합 및 밀도함수를 이용하여 전망을 수행하고 그 성과를 분석하였다. 예측조합에 의한 전망의 경우 다양한 모형의조합에 따른 위험분산효과 등으로 기준모형인 자기회귀모형보다 우월한 예측력을 보였으며, 아울러 더 많은 수의 모형들이 조합될수록 보다 안정적인 예측력을 보였다. 한편 밀도함수에 의한 전망의 경우 소비자물가 상승률 전망의 방향성을 제시해주는 장점이 있었다. 또한 밀도함수 역시 조합을 통해 보다 정확한 물가 상승률 전망을 기대해 볼 수 있다.
본고의 연구 결과에 비추어 볼 때 향후 모형들의 조합방법과 모형별 가중치 부여방법에 대한 연구, 혼합주기모형 개발 등이 진전될 경우 예측조합이나 밀도함수에 의한 소비자물가 상승률 전망의 예측력을 더욱 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2022 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2018-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (계속평가) | KCI후보 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-05-12 | 학술지등록 | 한글명 : 경제분석외국어명 : Economic Analysis | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2000-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.45 | 0.45 | 0.43 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.49 | 0.5 | 0.934 | 0.07 |
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