RegARIMA모형을 이용한 명절효과의 검정에 관한 연구
A Study of Test for Lunar Holiday effects Using RegARIMA Model
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초록
계절조정은 비경제적 요인인 계절요인과 불규칙요인을 원계열에서 분리하는 과정으로 계절조정단계와 사전조정단계로 나눌 수 있다. 사전조정단계는 윤년 및 요일, 명절효과 등의 캘린더 효과와 특이치를 조정해 주는 단계이다. 설과 추석, 부활절 등과 같이 이동명절월(Moving Holiday)에는 생산, 소비 등의 활동이 명절월과 비명절월이 달리 나타난다. 이를 명절효과(Holiday effects)라고 하며, X-12-ARIMA는 AICC-통계량을 이용하여 이를 사전검정한다.본 연구에서는 명절효과 검정을 위하여 t-검정 통계량과 함께 Box-plot에 의한 진단을 시도하였다. t-검정 결과를 X-12-ARIMA의 AICC 사전검정 및 추정된 명절효과 회귀계수의 t-값과 비교하였다. 사용된 명절효과 변수는 Bell과 Hillmer(1983)의 명절효과 변수를 기본으로 이용하였다.분석된 우리나라 41종 시계열 중 2종은 AICC-사전검정 및 회귀계수의 t-값과 동일하게 명절효과가 없는 것으로 나타났다. 3종은 AICC-사전검정과 다른 결과를 보였으나 회귀계수의 t-값과 일치하였다. 한편 4종의 시계열은 t-검정과 회귀계수 t-값 결과와 상이한 결과를 얻었다. 이와 함께 전년동월비에 미치는 이동명절월의 효과를 보기 위하여 기여도를 추정하여 보았다.
Abstract
Seasonal Adjustment has two stages: seasonal adjustment procedure and pre-adjustment procedure. In the pre-adjustment stage, it is able to estimate for calendar effects such as leap year, trading day, holiday, and etc using RegARIMA model(Bell and Hillmer, 1983). The earliest and latest dates on which Sul, lunar new year, can fall vary between January 22 and February 20 and Chusuck, mid-autumn, vary between September 8 and October 8. These holidays are called the moving holidays and these effects are called the holiday effects. Most of economic time series are strongly affected by these holidays. That is, production accelerates before the holidays and gradually rises to an average level after the holidays. X-12-ARIMA uses AICC-statistics to pretest for the holiday effects but the AICC pretest is not a significant test. Therefore, we propose a t-test statistics to test for the holiday effects as the significant test statistics.And, we propose Box-plot as a graphical method exploring the holiday effects. We apply the holiday variables based on Bell and Hillmer's method to analyze 41 series in Korea. And, we compare the results of the proposed t-test, the AICC pretest and the t-values of holiday coefficients.
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