II. 실증분석 모형 및 데이터
1. 실증분석 모형: 요인활용 다변수 자기회귀 모형(factor augmented vector autoregressive model)
2. 데이터
본 절에서는 FAVAR의 추정에 사용된 데이터를 설명한다.
우선 데이터는 2000년 1분기부터 2018년 2분기까지의 분기별 데이터를 사용한다.
2000년 이후 데이터를 사용하는 경우 서베이를 통한 민간의 미래 경기변동에 관한 기대 변수를 이용할 수 있다는 장점이 있으며, 통화정책 역시 이전기간의 데이터를 포함하는 것 보다 일관적이다.
또한 정부지출 중 정부투자의 경우 2000년부터 공식적으로 발표가 되기 시작하였다.
따라서 본 연구에서는 2000년 이후 데이터를 사용하기로 하였다.
FAVAR 추정을 위해 총 167개의 변수가 사용되었다.
사용된 167개의 변수 일람은 부록 1에 제시되어 있으며 여기서는 주요한 특징만을 소개하도록 한다.
FAVAR에 포함된 변수는 크게 3개의 그룹으로 분류할 수 있으며 각각 실물경기, 금융시장, 경제주체의 기대부분으로 명명할 수 있다.
실물부분의 경우 GDP, 물가지수, 실업률 등의 주요 변수와 산업별 GDP 등의 세부 항목들이 포함되어 있다.
물가지수 역시 산업별 물가지수가 포함되어 있으며 실업률은 연령별 실업률 등을 포함하여 경기변동의 다양한 측면을 반영하였다.
금융부분의 경우 주가, 금리, 부동산 등의 국내 금융변수와 주요국 대비 환율 등의 해외부분과의 연계를 모두 포함하여 개방경제의 특성이 있는 한국의 특성을 반영하고자 하였다.
또한 이러한 금융관련 변수들의 포함은 금융위기 이후 강조되고 있는 금융과 실물간의 연계를 반영하는 것으로도 해석할 수 있다.
마지막으로 경기전망지수, 소비자 심리 등 경제주체의 미래인식에 관한 정보를 포함하고 있는 변수를 포함시켜 경기주체의 미래기대부분을 반영하고자 하였다.
대부분의 데이터는 한국은행의 경제통계시스템과 통계청 국가통계포털을 이용하여 구축되었으며, 일부 데이터는 OECD와 세인트루이스 연방은행에서 제공하는 데이터를 이용하였다.
167개 변수들 중 정부지출, GDP, 조세수입의 3 변수가 기본모형의 관측요인 Yt에 포함되었다.
3 변수는 모두 1인당 실질금액으로 변환하여 사용하였으며 1인당 변환을 위해 15세 이상 인구를 사용하였고 조세수입의 경우 GDP 디플레이터를 이용하여 실질금액으로 변환하였다.
GDP는 한국은행에서 제시한 실질 GDP를 사용하였다.
이러한 변수구성은 Blanchard and Perotti (2002), Auerbach and Gorodnichenko (2012a) 등에서 널리 사용된 바 있다.
이에 더해 정부지출을 정부소비와 정부투자 2개로 나누어 포함한 3변수 모형 역시 추정하였다.
또한 강건성 검정을 위해서 앞서 언급한 3변수 이외에 콜금리와 원/달러환율을 Yt에 포함한 모형 역시 추정하였다. 