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혼합자료 샘플링 모형을 통한 GDP 예측 = Forecasting GDP with a Mixed Data Sampling Model
저자
형남원 ( Nam Won Hyung ) ; 최경욱 ( Kyong Wook Choi ) ; 최병재 ( Byung Jae Choi ) 연구자관계분석
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학술지명
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2016
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Korean
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학술저널
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83-117(35쪽)
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2
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경제전망을 위해 다양한 예측 방법을 활용한 GDP의 예측이 논의되어 왔다. 본 연구에서는 혼합주기 샘플링(MIDAS) 모형과 AR-MIDAS 모형을 이용한 GDP의 단기전망을 실시하였다. 예측을 개선하는 방법으로 제시되는 MIDAS 모형은 월별 거시경제변수를 활용하여 당분기, 1분기 혹은 2분기 후의 GDP 예측에 월별 자료의 정보가 유용함을 실증적으로 보여준다. 이는 MIDAS 모형이 다른 경쟁 모형에 비해 월별 자료가 갖는 풍부한 정보를 좀 더 효과적으로 예측에 이용하기 때문인 것으로 보인다. 개별 거시경제변수를 이용한 MIDAS의 예측은 선택된 변수에 따라 상대적 우열이 다르게 나타나지만, 단순평균, 가중평균 혹은 중위값 등의 방법에 의한 결합예측의 경우 예측력이 뚜렷하게 개선되는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 GDP 예측에서 월별 자료를 이용한 MIDAS 모형의 예측방법 및 이들 예측치의 정보를 종합하는 결합예측 방법의 사용은 GDP의 단기예측의 예측력을 크게 개선시키는 것으로 나타났다.
더보기Many methods have been developed to forecast GDP. In this study, we use the MIDAS and AR-MIDAS models to forecast GDP at short forecast horizon. We find that the MIDAS model uses monthly macroeconomic variables more efficiently compared to other models for nowcasting and forecasting quarterly GDP growth. The MIDAS model contends for superiority in forecasting GDP when using monthly macroeconomic variables. However, when we utilize combined forecast by the simple average, weighted average or median methods, we find that most of the combinations perform well relative to the benchmark. In conclusion, we find that the pooling of MIDAS or AR-MIDAS perform better in terms of nowcasting and forecasting quarterly GDP growth.
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2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.42 | 0.42 | 0.49 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.52 | 0.45 | 0.872 | 0.13 |
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