일반적으로 거시 시계열 변수들의 변동은 추세적 요인과 추세를 제외 한 기타 변동요인으로 설명될 수 있다. 따라서 시계열분석을 수행하기 에 앞서 추세적 요인을 제거하여 거시변수들을 안정적 시계열 과정 (covariance stationary stochastic process)으로 만드는 과정이 필요하다. 경기변동현상을 분석할 때 추세적 요인의 제거는 주로 필터링을 통해 이루어지며 가장 대표적 필터링 방법으로는 HP필터와 BP필터를 들 수 있다.5) 필터링은 추세부문을 제외시킨 시계열자료의 변동요인을 주기 성(frequency) 별로 분해하여 관심 대상의 주기성만을 갖는 시계열 변동 을 추출하는 방법을 말한다. 일반적으로 거시 시계열변수들의 경기 순 환적 변동은 분기별 자료의 경우 6~40분기 사이의 주기성을 가지며 반 복되므로 필터를 통해 해당 주기에 해당하는 순환만을 추출하여 이들 순환을 유발시키는 원인을 분석하게 된다.
<그림 Ⅲ-1>~<그림 Ⅲ-5>는 HP필터를 이용하여 1980년 1/4분기부터 2008년 4/4분기까지 로그를 취한 1인당 주요 거시변수의 분기별 자료에 서 추출해낸 경기 순환적 변동부문6)을 나타내며, <표 Ⅲ-1>은 이들 순환
5) 필터링 외에도 추세를 제거하는 방법은 크게 2가지가 있다. 첫 번째 방법은 시계열 변수가 일정한 성장률로 증가한다는 가정을 하고 추세를 제거하는 detrending 방법 이 있으며, 두 번째 방법은 시계열 변수가 확률적 추세(stochastic trend)를 갖는다는 가정 하에 차분(differencing)을 하는 방법이 있다.
6) HP필터의 평활화 파라미터(smoothing parameter)값은 1,600을 이용하였다.
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변동치의 특성 및 상호관계에 관한 기초 통계량을 나타내고 있다. 먼저,
<그림 Ⅲ-1>은 산출량(실질 GDP)7)과 민간소비의 순환변동치를 나타내 고 있다. 미국의 경우, 산출량의 순환변동치가 민간소비의 순환변동치보 다 더 큰 변동성을 갖는 것으로 알려져 있다. 우리나라의 경우에도 1995 년 이전까지는 산출량의 변동성이 소비의 변동성보다 큰 것으로 나타나 고 있으나, 외환위기를 전후로 소비가 산출량보다 더 큰 스윙(swing)을 가지면서 변동성이 높음을 확인할 수 있다. 이와 같은 점은 <표 Ⅲ-1>에 나타나 있는 상대표준편차를 통해서도 알 수 있다. 여기서, 상대표준편차 (relative standard deviation)란 산출량의 표준편차로 환산한 각 변수들의 표준편차를 의미한다. <표 Ⅲ-1>에 나타난 소비의 상대표준편차는 1.24 로 소비의 변동 폭이 산출량의 변동 폭보다 다소 크게 나타나고 있다.
한편, <그림 Ⅲ-2>는 산출량과 민간투자의 순환변동치를 나타내고 있 다. 미국의 경우, 투자의 변동성이 산출량의 변동성에 비해 약 3배 정도 큰 것으로 알려져 있다. 우리나라의 경우에도 상대표준편차가 2.25로 투자와 산출량간의 변동성 관계가 미국과 유사한 형태를 보이고 있다.
또한 <그림 Ⅲ-3>과 <그림 Ⅲ-4>는 각각 산출량과 에너지소비(원유소 비) 및 제조업 가동률지수의 순환변동치들을 나타내고 있다. 이들 순환 변동치의 변동 폭 역시 산출량의 변동 폭보다 크며, 특히 에너지소비량 의 변동성은 산출량 변동 폭의 1.45배 수준에 달하고 있다. 마지막으로
<그림 Ⅲ-5>는 산출량과 노동시간의 순환변동치를 비교하고 있다. 미국 의 경우는 산출량과 노동시간의 순환변동치가 거의 비슷한 수준의 변동 성을 갖고 있는 것으로 알려져 있으나, 우리나라의 경우는 산출량의 변 동성이 노동시간의 변동성보다 2배가량 높은 것으로 나타나고 있다.8)
7) 1인당 산출량은 정부부문을 포함하지 않고 있다.
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- . 1 6 - . 1 2 - . 0 8 - . 0 4 . 0 0 . 0 4 . 0 8
1 9 8 5 1 9 9 0 1 9 9 5 2 0 0 0 2 0 0 5
O u t p u t C o n s u m p t i o n
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- . 2 0 - . 1 5 - . 1 0 - . 0 5 . 0 0 . 0 5 . 1 0 . 1 5
1 9 8 5 1 9 9 0 1 9 9 5 2 0 0 0 2 0 0 5
O u t p u t In ve s t m e n t
8) 노동시간은 노동부에서 발표하는 전산업 기준 1인당 평균노동시간 자료를 이용하였다.
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- . 1 5 - . 1 0 - . 0 5 . 0 0 . 0 5 . 1 0 . 1 5 . 2 0
1 9 8 5 1 9 9 0 1 9 9 5 2 0 0 0 2 0 0 5
O u t p u t E n e rg y C o n s u m p t io n (B B L )
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- . 1 6 - . 1 2 - . 0 8 - . 0 4 . 0 0 . 0 4 . 0 8
1 9 8 5 1 9 9 0 1 9 9 5 2 0 0 0 2 0 0 5
O u t p u t C a p a c i ty U t iliz a t io n R a t e
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표준편차 상대
표준편차
1차 자기
상관계수 상관계수
산출량 0.025503 1.00 0.729433 1.00
소비 0.03157 1.237894 0.8336 0.850785
투자 0.057378 2.249853 0.807307 0.803525
에너지소비량 0.037176 1.457711 0.13889 0.411297 설비가동률 0.033797 1.325217 0.725428 0.787059
노동시간 0.014652 0.574521 0.331231 0.343979
<표 Ⅲ-1>에서 1차 자기상관계수는 순환변동치들의 AR(1) 파라미터 값을 의미하며, 에너지소비량과 노동시간을 제외한 산출량, 소비, 투자, 설비가동률의 순환변동치들은 비교적 높은 자기상관 계수값을 갖고 있 다. 마지막으로 <표 Ⅲ-1>의 상관계수는 산출량과 개별 거시변수들 간
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의 상관관계를 나타낸다. <표 Ⅲ-1>에 나타난 바와 같이 소비, 투자, 설 비가동률은 산출량과 높은 상관관계를 갖고 있으나, 에너지소비량 및 노동은 산출량과 낮은 상관관계를 보이고 있다. 미국의 경우, 이들 모 든 변수들이 높은 자기상관관계를 가질 뿐 아니라 산출량 변동과도 높 은 수준의 상관관계를 유지하고 있다. 그러나 우리나라의 경우 에너지 소비량과 노동시간이 미국에 비해 비교적 낮은 자기 상관계수를 가질 뿐 아니라 산출량 변동과도 낮은 상관관계를 보이고 있다.