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초록

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한 국가의 광범위한 부가가치를 다루는 GDP는 해당 경제 전체상황 파악하는데 중요한 지표로써 사용되지만, 필연적으로 방대한 자료를 다루기에 현시점의 정확한 GDP 값을 확인하기 위해서 많은 시간이 소요된다. 이 문제를 완화하고자 분기별로 발표되는 GDP보다 더 짧은 주기로 공표되는 자료를 이용해 실시간에 가깝게 추정하는 Nowcasting 방법론에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존에 사용되는 짧은 주기의 경제변수에도 공표 시점 불일치 문제가 존재하며, 최근 해당 문제의 완화를 위해 실시간 빅데이터를 활용한 다방면의 시도가 이루어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 그 중 수출입 의존도가 높은 국내 경제 특성을 반영하여 실시간 항만 물동량 정보의 Nowcasting 성능에 대한 검증을 실시한다. 이를 근거로 Nowcasting 모형 중 세계 중앙은행 들에서 널리 사용하고 있는 DFM모형을 기반으로 기존 거시경제 지표와 항만 물동량 데이터를 추가한 모형의 예측성능을 확인하였다. 그 결과 항만 물동량 정보는 GDP지표에 선행하며 기존 DFM모형의 예측오차를 줄이는데 기여할 수 있음을 확인하였다.

목차

Introduction
이론적 배경
GDP (Gross Domestic Product)
기존 Nowcasting 방법론
기존 Nowcasting 데이터
대안 실시간 항만 물동량 데이터
데이터 및 연구 방법
사용 데이터
예측에 사용할 방법론
연구결과
항만 데이터 추가 시 예측치
References

저자

• 강경태 [ 동아대학교 경영정보학과 ]
• 조용복 [ 동아대학교 경영정보학과 ]

참고문헌