비관측인자 오차수정모형을 이용한 월별 GDP 추정(금융경제연구 제267호)

저자: 김기호 과장(한국은행 금융경제연구원 거시경제연구실)

단일 변수로서 경기를 가장 잘 나타내는 변수로 GDP를 들 수 있다. 그런데 GDP는 분기 1회 발표되기 때문에 실업률, 물가 등과 같은 월간으로 발표되는 여타 주요 거시변수에 비하여 자료생성주기가 상대적으로 길다. 이로 인해 경기를 신속하게 판단하는 데 있어 GDP의 활용도가 높지 못한 것이 현실이다. 한편 자료 활용이라는 관점에서도 GDP는 활용도가 떨어질 수밖에 없다. 이는 GDP를 사용하는 경우 다른 월별 자료를 분기자료로 전환하여야 하므로 관측치 수가 1/3로 감소하기 때문이다. 한편 우리나라의 통화정책레짐으로 물가안정목표제도가 도입되어 한국은행이 콜금리 변경 등과 같은 통화정책의 시행을 월단위로 결정하고 있다는 점을 감안할 때 GDP의 월별 움직임을 파악할 필요가 있다. 이와 같은 요구는 월별 GDP를 추정·산출함으로써 해소될 수 있다.
본 연구에서는 GDP와 연관성이 높은 산업생산지수와 도소매업판매액지수 등의 월별 정보자료를 이용하여 월별 GDP를 산출하였다. 이를 위해 관측주기가 상이한 자료를 별도의 자료변환 과정없이 직접 추정에 활용할 수 있는 상태공간 오차수정모형을 개발‧이용하였다. 동 모형은 변수간의 공적분 관계 즉, 장기 정보를 활용할 수 있다는 장점을 지니고 있고, 월별로 GDP를 산출할 수 있게 해준다.
월별 GDP가 적절하게 추정되었는지를 판정하기 위해 추정된 개별 월별 GDP로부터 분기 GDP를 복원한 후 이를 실제 분기 GDP와 비교해 보았다. 추정된 분기 GDP는 표본 내에서 모두 RMSPE 기준으로 1% 내외의 차이를 나타냈다. 또한 추정된 개별 월별 GDP가 보유한 정보를 결합하여 종합적인 월별 GDP를 산출하여 실제 분기값과 비교해 본 결과 표본 내의 RMSPE 값이 거의 0에 가깝게 나타났다. 한편 추정된 월별 GDP와 경기동행지수의 순환변동치간의 상관계수와 시차상관계수를 분석한 결과 높은 상관관계 및 1～3개월 정도 유의한 선행관계가 나타났다. 이러한 결과는 추정된 월별 GDP가 경기의 움직임에 대해 상당한 정보를 지니고 있음을 나타내는 것으로 보인다.