한국 경제변수에 대한 자기회귀 및 벡터자기회귀 모형의 예측성과 비교
Forecasting Korean Macroeconomic Variables with Autoregressions and Vector Autoregressions
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본고는 한국의 이자율, 경제성장률 및 인플레이션율을 자기회귀 및 벡터자기회귀 모형을 이용하여 예측하고 그 예측성과를 비교하였다. 총 94개의 모형이 고려되었으며, 이들은 변수의 처리(수준/차분), 추정표본의 설정(구간이동/확장), 시차항의 차수를 결정하는 시점(예측원년/매 예측시점) 및 기준(AIC/BIC), 추정방법(최소자승/베이지언), 예측치의 구성방법(축차예측/직접예측) 등을 상이하게 설정하는 80개의 자기회귀 및 벡터자기회귀 모형과 동 80개 모형을 결합하여 얻어지는 14개 결합모형으로 이루어져 있다. 분석결과, 이자율의 예측은 수준변수에 베이지언 벡터자기회귀를 적용하는 모형들과 결합예측 모형들이 우수한 예측성과를 보였다. 경제성장률의 예측은 결합예측모형들이 우수한 예측성과를 보였으며 개별 모형 중에서는 벡터자기회귀 모형보다는 자기회귀 모형의 예측치가 우수하였다. 인플레이션율은 구간확장법을 이용하는 경우의 예측치가 우수하였다.
Abstract
We compare out-of-sample forecasting performance across 94 forecasting models for Korean interest rate, growth rate, and inflation rate. They are 80 standard autoregressive and vector autoregressive models and 14 average forecast models based on the 80 standard models. The standard models differ in five aspects: (i) in the form of included variables (level/difference), (ii) in the way to set up estimation samples (recursive/rolling), (iii) in the timing and rule of lag order selection (once at the beginning/every period, AIC/BIC), (iv) in the estimation method (OLS/Bayesian) and (v) in the construction of multi-step ahead forecasts (iterative/direct projection). For the forecast of interest rate, Bayesian vector autoregressions using the variables in level and average forecast models are superior. For the forecast of growth rate, average forecast models are superior overall while autoregressive models tend to be better than vector autoregressive models. For the forecast of inflation rate, models with a recursive window show better performance.
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