우리나라의 수출상황확률지수
The Export Coincident Probability Indicator of Korea
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본고에서는 주요 수출대상국의 경기선행지수에 기반하여 우리나라의 수출 경기를 예측할 수 있는 수출상황확률지수를 추정하고, 동 지수가 우리나라의 수출 상황을 어느 정도 잘 예측하는지 평가해 보았다. 이를 위해 먼저 우리나라의 수출 경기를 확장기 및 수축기로 구분하고 각 시기에 해당되는 주요 교역상대국 경기선행지수들의 결합분포확률을 Vine Copula를 이용하여 추정한 후, 이에 기반하여 우리나라 수출의 확장기 및 수축기 확률을 예측해주는 수출상황확률지수를 시산하였다. 추정 결과에 따르면 수출상황확률지수는 우리나라 수출의 확장기와 수축기를 잘 설명해주고 있고, 개별 경기선행지수의 확률분포를 이용하거나 가중 평균한 경우에 비해 수출 경기에 대한 예측력이 상대적으로 우수한 것으로 평가되었다. 본 연구는 우리나라의 수출경기를 예측할 수 있는 객관적인 선행지표를 제시함으로써 수출뿐만 아니라 경기 전반의 예측력을 제고하는 데 유익한 참고지표로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
This study aims to estimate an indicator that is designed to forecast the export expansions and contractions of Korea and evaluate its predicting performance. The Export Coincident Probability Indicator (ECPI) is defined and estimated based on the composite leading indicators (CLI) of main export destination countries. First, we separated the periods of Korea’s export expansion and contraction. Then, we measured the joint probability distribution of major trading partners’ CLI corresponding to each period using the Vine copula method. Based on this joint probability distribution, we calculate the ECPI that predicts the probability of expansions and contractions of Korea’s export. We then evaluated how well the indicator did at actually predicting the export cycles. The analysis showed that the ECPI well demonstrated both expansion and contraction periods, and moreover, its predictability was relatively higher than the case of using the probability distributions of individual CLI or the weighted average. Thus, the ECPI in our study is anticipated to be used as one of the useful indicators to predict the business cycles of not only exports but also the overall economy.
참고문헌 (18)
- IT 수출에 영향을 미치는 주요 결정 요인 분석, "신관호", 산자부, ~ (2007)
- 이긍희, "X-13ARIMA-SEATS를 이용한 한국 경제통계의 계절조정 방안 연구", 국민계정리뷰, (2013-4), pp.18~56 (2013)
- 이긍희, "IT 수출 결정요인 분석을 통한 IT 수출 선행지수 작성", 한국경제의 분석, 16(1), pp.155~220 (2010), 한국경제의 분석패널
- G-SIB CDS 프리미엄을 이용한 글로벌 시스템 리스크 측정, "이긍희", KIF, ~, pp.KIF 연구보고서 2019-1 (2019)
- 이동원, "수출의 기조적 흐름 판단을 위한 수출상황지수(ET-COIN)개발", 조사통계월보 (2019), 한국은행
- 이재우, "수출선행지수 개발 및 적합성 분석", 수은해외경제 (2006)
- Aas, K., "Pair-Copula Constructions for Financial Applications: A Review", Econometrics, 4(43) (2016)
- Cyclical Analysis of Time Series : Selected Procedures and Computer Programs, "Bry, G.", NBER, ~, pp.NBER Technical Paper No. 20 (1971)
- Czado, C., "Selection of Vine Copulas", Copulae in Mathematical and Quantitative Finance, Proceedings of the Workshop Held in Cracow (2012)
- Dißman , J., "Selecting and Estimating Regular Vine Copulae and Application to Financial Returns", Computational Statistics and Data Analysis, 59, pp.52~69 (2013)
- A Leading Index for India’s Exports, "Dua, P.", Center for Development Economics, Delhi School of Economics, ~, pp.Occasional Papers 1 (2001)
- Geenens, G., "Probit transformation for kernel density estimation on the unit interval", Journal of the American Statistical Association, 109(505), pp.346~358 (2014)
- Joe, H., "Distributions with Fixed Marginals and Related Topics", pp.120~141 (1996), Institute of Mathematical Statistics
- Lahiri, Kajal, "Construction of Leading Economic Index for Recession Prediction Using Vine Copula", Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics (2020)
- Martínez, W., "Choosing a Dynamic Common Factor as a Coincident Index", Statistics & Probability Letters, 109, pp.89~98 (2016)
- OECD, "Composite Leading Indicator (CLI)", ~ (2021)
- Sheather, S. J., "A Reliable Data-based Bandwidth Selection Method for Kernel Density Estimation", Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 53, pp.683~690 (1991)
- Sklar, A., "Fonctions de Répartition à n Dimensions et Leurs Marges", Publications de l'Institut de Statistique de L''Université de Paris, 8, pp.229~231 (1959)