산업생산통계의 계절조정을 위한명절효과 사전조정에 관한 연구
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초록
음력에 기초하는 설과 추석은 각각 1, 2월과 9, 10월에 걸쳐서 나타나 월 또는 분기로 정리되는 시계열의 경우 자료 분석 시 왜곡이 발생한다. 일반적으로 설 또는 추석과 같은 명절은 통화량과 소비를 증가시키는 반면 생산 및 수출 감소에 영향을 미치는 등 경제시계열에 교란요인으로 작용한다. 따라서 시계열의 보다 근원적인 움직임을 파악하기 위해서는 원계열에서 명절효과를 제거할 필요가 있다. 현재 통계청과 한국은행에서는 명절효과의 제거를 위해 X-12-ARIMA의 RegARIMA모형을 사용하고 있으나 산업생산 통계와 같은 월별자료에서 세분화된 명절효과는 파악해 내기란 쉬운 일이 아니므로 자료에 따른 명절효과의 파악이 이루어지지 못한 채 통계량에 의존하여 사용하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 세분화된 여러 종류의 효과 파급형태를 적용하여 명절효과를 조정하는 것이 타당하리라는 판단아래 연구를 진행하였다. 연구결과 지금까지의 방법론과는 달리 명절전후의 효과를 대칭형으로 가정하고 파급효과의 길이만을 달리하여 조정하는 것 보다 명절 전, 후 효과의 길이를 각각 다르게 하여 적용하는 것이 더 적절한 것으로 분석되었다.
Abstract
We are faced with distortion of the truth when we analyze time series data organized monthly or quarterly since The New Year's Day and the Harvest Festival by the lunar calendar are situated in the periods from January to February and from September to October, respectively. In general, the moving holiday periods of the New Year's Day and Harvest Festival promote increasing the amount of currency in circulation and consumption rate, but decreasing the production and export activities, etc. As such, its periods act as a disturbance factor in economic time series. Therefore, it is necessary to remove holiday effect from the raw data in order to understand fundamental movements of time series. In this study we have considered that it would be appropriate to adjust the moving holiday effects by applying a variety of sub-divided effects in models. Unlike the methodology so far, we could see that application of the different length of effects for before and after of the moving holiday periods is more appropriate than adjusting differently only the length of ripple effects on the basis of hypothesis that both effects for before and after of its periods are symmetrical.
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