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논문

경기변동과 전력발전량

Business Cycles and Electricity Generation

김인무|김석종
한국경제학회 (The Korean Economic Association)|2014.06|경제학연구 (The Korean Journal of Economic Studies)|제62권 제2호|pp. 59-98

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경기변동business cycle전력발전량시간변형함수electricity generationtime warping function
주제분류경제학

초록

본 논문에서는 전력발전량으로부터 경기변동에 관한 정보를 실시간으로 측정할수 있는지 시간변형함수 기법을 통하여 분석하여 보았다. 시간변형함수 기법을통한 시차분석이 경기변동의 비선형 패턴을 분석하는데 적합한지 알아보기 위하여 실질 GDP와 경기종합지수와의 시차관계를 우선적으로 분석해 보았다. 동태적시간변형함수 추정법과 이정표 추정법 및 프로크루스테스 추정법을 이용하여 시간변형함수를 각각 추정한 결과 통계청에서 발표하는 경기종합지수의 선행성과동행성에 관한 통계청의 작성의도와 시간변형함수 추정결과가 일관성을 가지는것으로 나타났다. 이어서 실질 GDP의 비선형 경기변동 패턴에 대하여 산업생산지수와 전력발전량이 선행성 혹은 동행성을 가지는지 시간변형함수를 통하여 추정하여 보았다. 산업생산지수의 경우 실질 GDP와 동행성을 가지는 것으로 추정결과가 나타났으나, 작성시점과 발표시점 간의 시차가 존재하여 즉각적인 경기동향을 보이지는 못하였다. 한편 즉각적인 합산이 가능한 전력발전량의 경우 시간변형함수의 추정 결과에 따르면 2000년 이후 실질 GDP와 동행성이 뚜렷한 것으로 나타났다. 실질 GDP와 동행성이 뚜렷한 전력발전량은 경기종합지수 및 산업생산지수와 달리 작성시점과 발표시점의 시차가 존재하지 않기 때문에 경기변동에 대한 즉각적인 정보를 반영하는 지표로 활용가능성이 높다는 점을 시사하고있다.

Abstract

This paper investigates whether electricity generation can be used as anindicator of a business cycle. We apply three estimation methods of timewarping functions - dynamic, landmark, and Procrustes - to obtain precisetime lags between the business cycle and the electricity generation. To find theappropriate method, we apply the three methods to estimate the time warpingfunction of the real GDP and the composite indicators of Korea. Results showthat inference with the landmark and the Procrustes methods is consistent withthe purpose of the composite indicators designed by the Statistics Korea. Weapply the same methods to estimate the time warping functions between thereal GDP, industrial production index and electricity generation. It is foundthat the industrial production index and the electricity generation are bothcoincident with the real GDP. We propose the electricity generation as animmediate coincident indicator for the business cycle of Korea since there areno time lags between making and announcing the indicator in case of theelectricity generation.

참고문헌 (42)

  1. 김신호, "경기종합지수 작성방법의 비교 연구", 통계분석연구, 3(1), pp.21~60 (1998)
  2. 신기일, "경기 분야 국가통계 품질진단 연구용역", 통계청, ~ (2007)
  3. 양준모, "우리나라 경기변동의 양태에 관한 연구", 경제학연구, 47(1), pp.3~23 (1999)
  4. 양준모, "경기선행지수의 동태적 특성과 선행성에 관한 연구", 통계연구, 13(2), pp.182~203 (2008), 통계청
  5. 李相鐵, "電力需要를 利用한 短期經濟展望의 有用性 硏究", 경제학연구, 50(4), pp.5~169 (2002), 한국경제학회
  6. 통계청, "제8차 경기종합지수 개편 결과", 통계청 보도자료, ~ (2012)
  7. Altinay, G., "Electricity Consumption and Economic Growth : Evidence from Turkey", Energy Economics, 27(6), pp.849~856 (2005)
  8. Aqeel, A., "The Relationship between Energy Consumption and Economic Growth in Pakistan", Asia-Pacific Development Journal, 8(2), pp.101~109 (2001)
  9. Baxter, M., "Measuring Business Cycles : Approximate Band-Pass Filters for Economic Time Series", Review of Economics and Statistics, 81(4), pp.575~593 (1999)
  10. Craven, P., "Smoothing Noisy Data with Spline Functions", Numerische Mathematik, 31(4), pp.377~403 (1979)
  11. de Boor, Carl, "A Practical Guide to Splines" (2001), Springer
  12. Fair, R. C., "Comparing Information in Forecasts from Econometric Models", The American Economic Review, 80(3), pp.375~389 (1990)
  13. Ferguson, R, W. W., "Electricity Use and Economic Development", Energy Policy, 28(13), pp.923~934 (2000)
  14. Gasser, T., "Searching for Structure in Curve Sample", Journal of the American Statistical Association, 90(432), pp.1179~1188 (1995)
  15. Gervini, D., "Self-Modelling Warping Functions", Journal of the Royal Statistical Society : Series B(Statistical Methodology), 66(4), pp.959~971 (2004)
  16. Gervini, D., "Nonparametric Maximum Likelihood Estimation of the Structural Mean of a Sample of Curves", Biometrika, 92(4), pp.801~820 (2005)
  17. Ghosh, S., "Electricity Consumption and Economic Growth in India", Energy Policy, 30(2), pp.125~129 (2002)
  18. Green, P. J., "Nonparametric Regression and Generalized Linear Models: A Roughness Penalty Approach" (1994), Chapman and Hall
  19. Hastie, T. J., "Generalized Additive Models", pp.1990, Chapman & Hall
  20. Heckman, N. E., "Penalized Regression with Model Based Penalties", Canadian Journal of Statistics, 28(2), pp.241~258 (2000)
  21. Hodrick, R. J., "Postwar Us Business Cycles : An Empirical Investigation", Journal of Money, Credit, and Banking, 29(1), pp.1~16 (1997)
  22. Jumbe, C. B. L, "Cointegration and Causality between Electricity Consumption and GDP : Empirical Evidence from Malawi", Energy Economics, 26(1), pp.61~68 (2004)
  23. Kneip, A., "Statistical Tools to Analyze Data Representing a Sample of Curves", The Annals of Statistics, 20(3), pp.1266~1305 (1992)
  24. Liu, X., "Functional Convex Averaging and Synchronization for Time-Warped Random Curves", Journal of the American Statistical Association, 99(467), pp.687~699 (2004)
  25. Maddala, G. S., "Unit Roots, Cointegration, and Structural Change" (1998), Cambridge University Press
  26. Meese, R., "A Comparison of Autoregressive Univariate Forecasting Procedures for Macroeconomic Time Series", Journal of Business & Economic Statistics, 2(3), pp.191~200 (1984)
  27. Messer, K., "A Comparison of a Spline Estimate to Its Equivalent Kernel Estimate", The Annals of Statistics, 19(2), pp.817~829 (1991)
  28. Muller, M., "Information Retrieval for Music and Motion" (2010), Springer
  29. Murry, D. A., "A Definition of the Gross Domestic Product-Electrification Interrelationship", The Journal of Energy and Development, 19(2), pp.275~283 (1994)
  30. Narayan, P. K., "Electricity Consumption-Real GDP Causality Nexus : Evidence from a Bootstrapped Causality Test for 30 OECD Countries", Energy Policy, 36(2), pp.910~918 (2008)
  31. Ramsay, J. O., "Curve Registration", Journal of the Royal Statistical Society : Series B(Statistical Methodology), 60, pp.351~363 (1998)
  32. Ramsay, J. O., "Spline Smoothing with Model-Based Penalties", Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 29(1), pp.99~106 (1997)
  33. Rathjens, P., "Forecasting Quarterly Data Using Monthly Information", Journal of Forecasting, 12(34), pp.321~330 (1993)
  34. Rønn, B. B., "Nonparametric Maximum Likelihood Estimation for Shifted Curves", Journal of the Royal Statistical Society : Series B(Statistical Methodology), 63, pp.243~259 (2002)
  35. Sakoe, H., "Dynamic Programming Algorithm Optimization for Spoken Word Recognition", Acoustics, Speech and Signal Processing, Ieee Transactions On, 26(1), pp.43~49 (1978)
  36. Silverman, B. W., "Incorporating Parametric Effects Into Functional Principal Components Analysis", Journal of the Royal Statistical Society : Series B(Methodological), 51, pp.673~689 (1995)
  37. Simonoff, J. S., "Smoothing Methods in Statistics" (1996), Springer Verlag
  38. Tang, R., "Pairwise Curve Synchronization for Functional Data", Biometrika, 95(4), pp.875~889 (2008)
  39. Wang, K., "Alignment of Curves by Dynamic Time Warping", The Annals of Statistics, 25(3), pp.1251~1276 (1997)
  40. Wang, K., "Synchronizing Sample Curves Nonparametrically", The Annals of Statistics, 27(2), pp.439~460 (1999)
  41. Yang, H. Y., "A Note On the Causal Relationship between Energy and GDP in Taiwan", Energy Economics, 22(3), pp.309~317 (2000)
  42. Yoo, S. H., "Electricity Consumption and Economic Growth : Evidence from Korea", Energy Policy, 33(12), pp.1627~1632 (2005)

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