❍ 총 미구축되어 있던 품목의 수급 모형과 거시 관련 변수 및 총량 지표 전망치 도출에 사용되는 행태방정식을 SAS 프로그램에 구현함으로써 확률적 모형을 이용한 전망의 기반을 마련하였다.
- 전년도 연구에서 주요 농축산물 중 한육우와 젖소(낙농품)는 작년 연구 진 행 시 KREI-KASMO 내 수급 구조를 결정하지 못해 확률적 모형으로 구현 하지 못하였다. 올해 연구를 진행하며 구축한 35개의 품목의 확률적 모형 을 수정·보완하고, 작년 연구에서 구축하지 못한 한육우, 낙농, 당근의 수 급 모형을 SAS 프로그램에 구현하였다.
- 또한 경상비, 수입 곡물 가격, 거시변수와 관련된 행태방정식을 SAS 프로 그램에 구현하여 거시적 충격이 농가경제에 미치는 영향을 파악할 수 있도 록 하였다.
❍ 올해 확률적 모형을 통해 거시변수와 단수를 확률변수로 지정하여 실제 시뮬 레이션을 진행하였다. 작년 구축한 품목 중 일부 문제가 발생하는 품목을 제
외한 24개 품목의 시뮬레이션을 진행하였으며, 확률적 모형 개발 연구를 통 해 확률적 모형을 이용한 전망의 기초적인 토대를 구축하였다. 확률적 모형을 이용해 시뮬레이션을 진행한 결과 확률적 모형은 농업 분야에서 다양하게 활 용 가능할 것으로 판단되었다. 그러나 확률적 모형을 본격적으로 운용하기 위 해서는 일부 미구축 품목을 SAS 프로그램으로 구현하고 미적용된 품목들을 포함시켜 시뮬레이션을 진행하는 등 양적 확대를 하는 동시에 시뮬레이션 횟 수를 늘리고, 단수와 거시변수를 동시에 고려할 수 있도록 하는 질적 확대도 필요하다. 뿐만 아니라, 현재 일부 품목에 적용되고 있는 미래값(t+1)을 고려 하기 위해서 모형 전체의 시점을 한 기씩 앞당길 필요가 있으며, 모형의 고도 화를 위해 확률변수 추출 관련 방법론도 논의할 필요가 있다.
- 확률적 모형을 이용한 시뮬레이션은 거시와 단수 확률변수로 나누어 진행하 였으며, 연구진 간 논의를 통해 정규 코퓰러를 이용하여 확률변수를 추출하 였다. 거시 충격은 2023년에 충격이 발생한 것으로 가정하여 한 개 연도만 확률변수를 적용하였으며, 단수의 경우 10년에 확률변수를 적용하였다.
- 거시의 충격은 경영비 충격이 가격에 영향을 미쳐 품목 전반에 영향을 미치 는 것으로 파악되었으며, 단수 충격은 단수 변화에 따른 생산비 변화가 가 격에 영향을 미쳐 품목 전반에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 대외적인 거시 충격은 비용에 영향을 주지만 다른 변수에 미치는 영향은 상 대적으로 미미한 것으로 나타났으며, 그 충격의 크기는 품목군별로 다르게 나타났다. 상대적으로 비용에 큰 영향을 받는 채소 특히, 과채가 대외적인 충격에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다.
- 단수 확률변수는 모형치 그대로 반영한 시뮬레이션, 교역(수입, 수출)을 확정 적 모형 전망치로 고정한 시뮬레이션 두 가지로 나누어 시뮬레이션을 진행하 였다. 이때 교역을 모형치로 고정한 경우 확률 밴드의 크기가 더 크게 나왔 으며, 이는 교역이 단수 변화에 따른 영향을 흡수하지 못하고 국내 시장에 서 모든 충격을 흡수한 것으로 여러 분석에 활용 가능할 것으로 보인다.
- 확률적 모형은 다양한 거시변수를 확률변수로 만들었기 때문에 확정적 모 형의 시나리오와 달리 여러 가지 상황을 고려할 수 있으며, 이는 확률적 모 형이 대외 거시 여건 변화에 따른 국내 농업 분야의 영향에 대한 정보전달 에 유연성을 부과할 수 있는 것을 의미한다.
- KREI-KASMO 내에 존재하는 거의 모든 주요 품목의 행태방정식은 대부 분 SAS 프로그램으로 구현되었지만, 확률적 모형의 완성도 및 활용도의 증 진을 위해서는 주요 품목 이외에 KREI-KASMO를 구성하는 74개 모든 품 목을 모두 구현하는 것이 필요하다.
- 거시 확률변수는 모형의 맨 앞단에서 작용해 모형 전체에 영향을 미치기 때 문에 변수 간 연결이 매끄럽지 못하면, 거시 확률변수의 충격이 모형에 제 대로 반영될 수 없을 뿐 아니라 모형의 구동이 어려워진다. 따라서 확률적 모형의 운용을 위해서는 KREI-KASMO에 존재하는 변수 간 연결 관계를 면밀하게 파악하고 확률적 모형에 적용할 필요가 있다.
❍ 앞서 설명한 것처럼 확률적 모형은 확정적 모형에서 분석할 수 있는 모든 분 석이 가능하고 발전된 결과와 다양한 상황을 고려할 수 있지만, 확정적 모형 의 베이스라인이 필수적으로 선행되어야 하며, 확정적 모형 역시 엑셀이라는 프로그램의 특성상 데이터 편집 및 모형의 관리가 편리하다는 장점이 있기 때 문에 확률적 모형과 확정적 모형은 반드시 공존해야 한다.
❍ 확률적 모형을 개발·운용 중인 해외기관과 네트워크를 구축해 유기적인 협업 관계를 지속함으로써 확률적 모형과 관련된 자문을 얻어야 한다.
- 확률적 모형을 개발하려는 시도는 FAPRI-MU에서 처음 시작하였으며, USDA-ERS와 OECD-FAO는 공동연구를 통해 확정적 모형에서 확률적 모형으로 전환하였다. 이들은 베이스라인 설정 시, 기관 간 협의를 통해 최 종 전망치의 적합성을 판단하며 전망 결과를 수시로 공유하고 있다.16)
- 현재 확률적 모형을 운용하는 기관들은 공동연구 수행, 정기적인 모형 세 미나 개최 등으로 모형전문가로 구성된 네트워크를 구축하여 확률적 모형 의 방법론을 개선을 위해 협업하고 있다.
- World outlook conference나 FAPRI baseline review 등 확률적 모형 운용기관에서 진행하는 워크숍에 참석하여 확률적 모형의 고도화를 위한 네트워크를 구축해 확률적 모형의 질적 향상을 통한 신뢰도 확보를 추진해 야 한다.