한편 위기 전후 심리 지표의 충격을 해당 표준편차로 표준화하여 본 충격 반응함수의 결과도 앞서 심리 지표의 충격을 표준화하지 않은 결과와 비슷하게 나타나 위기 이후 심리 지표의 실물지표에 대한 영향력 확대가 상당 부분 심리 지표와 실물지표와의 관계 변화에 기인한 것으로 판단할 수 있다.
이처럼 위기 이후 설비투자가 심리 충격에 대해 위기 이전보다 더 즉각적이고 큰 반응을 보이는 것은 기업의 자금 사정 등이 양호함에도 불구하고 투자심리의 위축이 설비투자에 부정적으로 작용한다는 일반의 컨센서스와 일치하는 것으로 판단된다.
이는 앞으로 기업경기실사지수(BSI) 등 기업의 업황 및 설비투자에 대한 심리가 개선되면 과거에 비해 단기적으로 빠른 회복세가 실현될 수 있음을 시사하는 것으로 해석된다.
아울러, 위기 이후 기업심리와 산업 생산 간 관계 변화에 따라 업황전망 BSI의 실물지표에 대한 설명력이 제고된 것으로 분석된다.
먼저 〈표 4〉에서 보듯이 산업 생산 모형 추정 결과, 산업생산지수만으로 이루어진 시 차 분포 모형에 비해 업황전망 BSI를 추가하여 분석하는 경우 모형의 적합도 가 더 높은 수준으로 나타났다.
adj. R2가 상승하여 모형의 전반적인 설명력이 향상되었으며 RMSE(RootMeanSquaredErrors)가 하락하여 예측 오차는 축소되었다.
동 모형에 따르면 업황전망 BSI가 1p 상승할 때 산업 생산 순환변동치는 0.2p 정도 상승하는 것으로 나타났다.
순환변동치는 실측치의 추세에 대한 퍼센트로 작성되었으므로 산업 생산 추세치의 증가율이 0이라고 가정할 수 있는 단기에 한해 순환변동치의 1p 상승은 산업 생산의 1% 증가로 해석할 수 있다.
따라서 동 회귀 모형의 결과를 산업 생산에 대한 VAR 모형 분석 결과와 비교하면 VAR 모형에서 산업 생산의 충격 시점 및 최고 반응인 0.1%~0.7%와 비슷한 결과로 볼 수 있다.