〈참고 1〉 베이지안 벡터자기회귀(VAR) 모형 추정방법
□ 2005년 이후 시계열 자료만을 가지고 일반적인 VAR모형을 추정하기에는 표본수가 충분하지 않기 때문에 베이지안 방법론을 사용하여 모형을 추정
○ 베이지안 접근법을 사용할 경우 사전분포(prior distribution)를 이용할 수 있기 때문에 표본수 부족으로 인한 문제점을 개선할 수 있음
□ 분석대상 기간 이전의 전국 데이터를 활용하여 사전분포를 생성하고 이를 전국, 강원, 제주지역 베이지안 VAR모형에 동일하게 적용
○ 금리자유화 시기, 이용 가능한 가계부채 자료 등을 고려하여 ‘92.1분기~‘03.4분기중의 GDP, 회사채 금리, 가계부채(자금순환통계 기준), 주택매매가격지수, 건설투자 시계열로 사전분포를 생성
□ 사전분포와 ‘05.1분기~ ‘18.1분기까지 시계열을 이용하여 5변수 베이지안 VAR의 사후(posterior)분포를 추정하여 충격반응함수 분포를 도출
* 10,000번 사후분포 추출 후 마지막 1,000번의 샘플을 이용하여 충격반응함수 분포를 도출
○ 다만, 강원지역 건설투자의 경우 주거용이 아닌 전체 건축물 착공 실적자료를 활용하였으며, 지역별 자료가 ‘11년 이후부터 제공됨에 따라 이전 시계열은 전국자료를 통해 추계
* ‘11년 이후 전국 건축물 착공 규모중 수도권과 강원지역이 차지하는 비중을 계산한 후 ‘11년 이전 전국 건축물 착공 수치에 적용
〈참고 2〉 지역 가계대출 데이터 연장 방법
□ ‘08.1분기부터 ‘18.1분기까지 자료를 이용하여 가계대출 방정식을 추정하고, 이를 기초로 ‘05.1분기 ~ 07.4분기까지 가계부채 규모를 시산
○ OLS로 위의 가계부채 방정식을 추정한 후 ‘05.2/4분기 ~ ‘07.4분기까지 설명변수의 실제 값을 대입하여 가계대출 증가율(∆ ln (HD))을 시산한 뒤 가계대출 규모를 추계