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자기회귀 프로빗 모형과 확률예측결합을 이용한 지역경제 수축기 예측 : 충남 사례를 중심으로

Forecasting Regional Recessions in Real Time Using Autoregressive Probit Models and Probability Forecast Combination

황선웅
한국경제통상학회 (The Korean Economic and Business Association)|2018.02|경제연구 (Journal of Economics Studies)|제36권 제1호|pp. 77-99|DOI http://dx.doi.org/10.30776/JES.36.1.4

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경기변동지역경제수축기확률예측결합프로빗 모형regional economiesbusiness cyclesrecessionsprobability forecast combinationsprobit modelsout-of-sample forecasts
주제분류경제학

초록

본 연구는 충남 경제에 대한 사례 분석을 통해 자기회귀 프로빗 모형에 기초한 확률예측결합이 지역경제 수축기 예측력을 높이는 데 큰 도움이 된다는 점을 보인다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구의 방법은 실시간 예측 상황에서 현 시점 경기국면을 최대 93.6%, 3개월 후 경기국면을 최대 78.4%의 비율로 정확히 예측한다. 둘째, 프로빗 모형 중에서는 경기국면의 지속성을 고려하는 자기회귀 모형이 그러한 특성을 고려하지 않는 정태적 모형보다 예측력이 높다. 셋째, 확률예측결합은 예측의 정확성 뿐 아니라 안정성을 제고하는 데도 도움이 된다. 예측결합 방법 중에서는 각 개별 모형의 과거 예측력에 근거해 가중치를 달리하는 방법이 단순 평균 방법보다 우수한 성과를 산출한다.

Abstract

This study examines the performance of autoregressive probit models and forecast combination methods for predicting economic downturns in Chungnam, a rural province of South Korea. Its results of out-of-sample forecasting exercise for the period 2007:M1-2017:M5 are summarized as follows. First, the methods considered in this paper can greatly enhance the real-time forecasting ability for the occurrence of regional recessions. In particular, they can accurately predict the current and three month ahead business-cycle phases at a rate of up to 93.6% and 78.4%, respectively. Second, among the probit models, the autoregressive model that takes into account the persistence of business-cycle phases provides more accurate forecasts than the static model that does not consider such empirical features. Third, the forecast combination methods improve significantly not only the forecast accuracy but also the stability of predictive ability. Among those combination methods, the different weighting schemes based on the past forecasting performance of each predictor variable yields better results than the simple averaging method.

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