Ⅴ. 네이버 검색 경기지수의 유용성 점검
네이버 검색 경기지수의 유용성을 파악하기 위하여 교차상관분석, 전환점 분석을 실시하고 경제성장률과 민간소비증감률의 예측 가능성을 점검하였다. 교차 상관분석에서는 교차상관계수의 최댓값을 바탕으로 시차구조를 점검하였고, 전환점 분석은 경기 관련 계열의 정점과 저점을 구한 후 이를 비교하여 시차구조를 살펴보았다. 예측력 분석은 경제성장률과 민간소비증감률에 대해 네이버 검색 경기지수를 포함한 예측모형과 임의보행모형, AR(1) 모형에 의한 예측 결과를 비교하였다.
1. 교차상관분석
네이버 검색 경기지수의 유용성을 점검하기 위해서 경제심리지수(ESI), 경기 실사지수(BSI, 업황), 소비자동향지수(CSI, 경기판단), 경기동행지수 순환변동치 (CCI Cycle), 경기선행지수 순환변동치(LCI Cycle), 실업률 간 교차 상관계수를 구했는데, 그 결과는 〈Figure 13〉과 같다. 〈Table 7〉은 〈Figure 13〉에서 교차상 관계수 최댓값(절댓값) 기준으로 정리한 결과이다. 이를 보면 계절조정 네이버 검색 경기지수는 경제심리지수와 동행하면서 상관계수도 0.96으로 매우 높아 동 지표를 대체할 수 있을 것으로 보인다. 한편 계절조정 네이버 검색 경기지수는 경기동행지수 순환변동치와도 밀접하면서도 교차상관계수 최댓값 기준으로 2개 월 선행하는 것으로 나타났다. 반면 계절조정 네이버 검색 경기지수는 경기선행 지수 순환변동치에 3개월 후행하는 것으로 나타났다. 계절조정 네이버 검색 경 기지수는 실업률에 13개월 선행하나 상관관계는 높지 않게 나타났다.
〈Table 7〉 Cross-correlation between Monthly Naver Search Business Index and Business Indicators
〈Figure 14〉은 네이버 검색 경기지수를 경기선행지수 순환변동치 및 동행 지수 순환변동치와 비교한 그래프인데, 이를 보면 계절조정 네이버 검색 경 기지수가 유용한 경기지수가 될 가능성이 큼을 알 수 있다.