경제시계열모형 추정에 있어서 t-분포의 역할 : 경기변동계량모형에 대한 재평가 = The role of t-distribution in the estimation of economic time series models

국문 초록 (Abstract)

일반적인 거시정책변수나 금융시계열자료를 사용하여 경제시계열모형을 추정하는 경우 대부분의 추정방법들이 확률적 이론에 기초를 두고있기 때문에 추정상 필수적으로 분포에 대한 가정을 하게 된다. 지금까지는 이러한 가정이 추정방법상의 편의를 위해 대부분 정규분포에 국한되었다. 하지만 현실경제의 실제 자료들은 의외의 사건들(경기의 급격한 하강국면이나 주가의 폭락과 같이 외부충격에 의한 거시변수의 예상치 못한 변화)이 많이 포함되어 있으며 자료에 대한 기초적인 통계분석을 수행해보면 정규분포를 가정하는 것이 너무 제약적인 경우가 많다는 것을 보여 주고 있다. 이렇듯 자료의 특성들을 무시하고 모형추정을 했을 경우 우리가 데이터에서 얻을 수 있는 정보를 잃어 상대적으로 느슨한 추정결과와 예측치를 얻을 수도 있기 때문에 이러한 제약하에 경제시계열모형을 이용하여 경제정책을 세울 경우 예기치 못한 사건이나 정규성을 탈피한 현상에 대해서 올바른 대처를 할 수 없게 된다는 것을 의미한다. 그러므로 경제시계열모형의 추정과 예측에 있어 비정규분포(nonnormal)의 도입이 필요하리라 생각된다.

본 연구에서는 경제시계열모형중 특히 경기변동계량모형을 중심으로 실증분석을 시행하였는데 정규분포에 대한 가정을 완화하여 두터운 꼬리를 가지는 표준화된 t-분포를 추정과정에 도입할 경우 기존의 경기변동계량모형과 얼마나 향상된 추정치를 얻을 수 있는지에 대해 보여주고자 한다. 실증분석결과 경기변동의 현상들을 분석하기 위한 경기변동계량모형을 추정함에 있어 비정규분포의 도입이 기존의 정규분포를 가정한 경우와 비교해 모형의 정교성과 추정치의 적합성(fit)을 상당부분 높일 수 있다는 결론을 얻게 되었다. 본 연구의 첫 번째 모형은 ‘공통추세공통순환모형’을 이용하였다. 이 모형은 경기를 설명하는 변수들간의 공통적인 추세와 순환을 추출하는 모형으로써 불안정적인 시계열들의 선형결합이 안정적일 경우의 시계열적 특성을 이용하여 추세부분은 확률보행모형으로 순환부분은 안정적인 계열의 형태로 모형화 할 수 있다. 첫 번째 모형에서는 미국의 실질GDP와 실업률데이타를 가지고 실증분석을 한 결과 두 변수가 1개의 공통추세와 1개의 공통순환으로 설명되어짐을 보였고 여기서 추출된 공통순환은 미국의 통계청에서 발표하는 공식불황기간을 정확히 설명하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 t-분포를 가정한 추정이 정규분포의 경우보다 좀더 좋은 적합성(fit)을 나타내고 있는 것으로 실증분석 결과가 도출되었다. 본 연구의 두 번째 모형에서는 실질GDP성장률 데이터를 가지고 경기의 불황과 호황이라는 비대칭적 국면을 모형화 하기 위해 상태변수를 도입한 국면전환모형으로 경기변동의 움직임을 관측해 보았는데 연구결과 혼합축약된 근사정규분포의 경우보다 근사 t-분포를 가정한 경우가 비교적 정확한 경기변동 형상을 나타내고 있음을 보여주었다. 특히 정규분포의 경우에는 불황지표의 표시에 있어서 92년도 1분기에 시작된 불황에피소드가 분석데이터의 마지막시점까지 지속되고 있는 것으로 나타난 반면 t-분포의 경우에는 94년 2분기에 불황에피소드가 끝나고 95년 2분기에 새로운 불황이 시작되는 것으로 나타나 불황기간에 대한 지표로서 좀더 정교한 불황지표 역할을 하고 있는 것으로 나타났다.