Ⅳ. 기준지표 선정을 위한 방법론
본 장에서는 경기대응완충자본 제도 기준지표 선정을 위한 방법론을 소개한다. 우선 조기경보지표의 효율성을 검증하기 위해 일반적으로 사용되는 분석방법들을 각 구분별로 설명한 후, 다음으로 본 연구에서 사용할 NTS 비율, 손실함수 및 AUROC 지표의 정의 및 도출방법을 보다 자세히 기술한다. 마지막으로 여러 변수를 조합한 다변량 분석 실시를 위한 로짓(logit) 모형에 대해 설명한다. 
1. 일반적인 조기경보지표 분석방법 구분
가. 분석원칙과 관련한 구분
Detken et al. (2014)에서는 조기경보지표의 금융위기 등에 대한 예측력 평가방법을 크게 다음과 같은 세 가지로 구분한다. 첫 번째 신호분석은 조기경보지표 분석에서 가장 흔하게 사용되는 방법으로 경보 발령의 효율성을 평가한다. 분석의 대상이 되는 정보변수 값이 특정 임계치를 상회할 경우 경보를 발령하고 하회할 경우 경보를 발령하지 않는 방식으로 경보 표시변수(indicator variable: 경보 발령시 변수값 1, 발령하지 않을 경우에 변수값 0을 갖는 변수)를 정의한다. 이렇게 정의한 경보변수의 실제 위기에 대한 예측력은 NTS 비율, 손실함수, AUROC 등의 지표를 이용하여 정량적인(quantitative) 방법으로 평가할 수 있다. 본 연구에서는 이 세 가지 평가지표를 모두 사용하며 구체적인 정의 및 계산방법에 대해서는 다음 절에서 보다 자세하게 설명한다. 두 번째 이산선택(discrete choice) 모형은 다양한 설명변수를 통해 위기의 가능성을 계산한다. 위기가 발생할 경우 1, 발생하지 않을 경우 0의 값을 가지는 이산선택변수를 종속변수로 정의하고 로짓이나 프로빗(probit) 등의 모형을 통해 위기의 발생 확률을 추정한다. 이 방법론은 특히 특정 설명변수의 위기 발생에 대한 기여도를 평가할 수 있는 장점이 있다. 또한 이렇게 추정한 위기 발생확률을 지표변수로 하여 발생확률이 특정 임계치를 넘게 되면 경보를 발령하는 방식으로 신호분석을 실시할 수도 있다. 세 번째 의사결정나무(decision tree) 방식은 각 변수의 실현값에 따라 위기가 일어날 확률을 순차적으로 계산하는 방식이다. 〈그림 2〉는 다양한 변수를 이용한 의사결정나무의 사례를 제시한다. 그림에서 P는 pre-crisis의 약자로서 실제 위기가 발생한 경우를 의미한다. T는 tranquil period의 약자로서 위기와 관계가 없는 시기를 의미한다. 은행신용/GDP 비율의 임계치는 93%로서 은행신용/GDP 비율이 이 수치를 넘을 경우 다음 판단기준으로 은행신용/GDP 갭의 값을 이용한다. 만약 이 값이 0.8%p를 넘지 않으면 위기가 발생할 확률은 1%로 상당히 낮은 것으로 판단할 수 있다. 만약 이 값이 0.8%p보다 높다면 다음 판단기준인 부채상환비율(DSR) 및 가계신용으로 넘어가며, 부채상환비율 14% 이상, 가계신용/GDP 비율 56% 이상인 경우 위기발생 확률은 87%로 상당히 높은 수준에 도달한다. 이처럼 의사결정나무는 각각의 설명변수 값에 따라 가지를 치는 형태로 여러 변수를 종합하여 위기의 발생확률을 추정한다.