경제시계열 분석

경제시계열 분석은 다양한 경제 요인들 간의 상호작용 및 변화를 파악하여, 미래 경제의 추세를 예측하고 대응하는 데에 사용됩니다. 경제는 항상 변화하는 산업이며, 변동성이 높은 특성을 가집니다. 이러한 경제 현상을 이해하고 예측하기 위해서는 경제시계열 분석이 필수적입니다.

경제시계열 분석

1. 경제시계열 분석의 개념과 역할

경제시계열 분석(Economic Time Series Analysis)은 지난 시간부터 관측된 경제 현상 데이터(시계열 데이터)를 분석하여 미래의 주가, 주식 수익률, 금리, 환율, GDP 등의 경제 지표의 예측에 적용되는 분석 기법의 한 분야입니다. 경제시계열 분석은 데이터의 특성을 파악하여 그에 따른 모델을 구축하고, 모델의 적용을 통하여 미래의 경제 현상을 예측합니다. 이를 통해 회사와 기업의 경영 전략 수립, 정부에서의 정책 결정, 투자가의 효율적인 투자, 개인적인 투자 방침 등의 경제 예측 기반으로 사용됩니다. 경제시계열 데이터를 분석함에 있어서, 각 변수의 종속적인 사이에서의 관계를 파악하여 예측 모델을 제시할 수 있습니다. 이 해석과 모델링 단계를 거쳐서 나온 다양한 예측 결과는 회사의 경영 혹은 투자 활동의 방향성을 제시하며, 정부의 정책 방향성을 제시하는 데에도 큰 도움이 됩니다.

2. 경제시계열 분석의 종류

경제시계열 분석은 다양한 분석 방법들이 있으며, 변수의 종류나 목적에 따라 선택하는 방법이 달라집니다. 가장 일반적으로 사용되는 경제시계열 분석 종류는 다음과 같습니다.

 

1. 추세(trend) 분석: 시계열 데이터에서 특정한 추세를 파악하는 분석 방법으로, 시간적 추세, 계절성 추세, 주기적 추세, 장기 추세 등의 추세 유형들을 분석합니다.

2. 계절성(seasonality) 분석: 일정한 기간 동안 주기적인 패턴을 반복하는 경제 시계열에서, 주기적인 변동성을 확인하는 분석 기법입니다. 계절성 분석을 통해 실제로 경제 현상보다 유행과 같은 패턴 분석으로 예측 성과를 높일 수 있습니다.

3. 주기(periodicity) 분석: 일정 주기적인 패턴을 보이는 경제시계열에서, 패턴을 파악하여 주기의 특성과 분석하는 방법입니다.

4. 순환(cyclical) 분석: 경기에 따라 어떤 변화를 보이는 경제시계열에서 일반적으로 발생하는 증상으로, 경기 변동에 따른 순환을 분석합니다.

5. 불규칙성(irregularity) 분석: 전반적인 경제 시계열 데이터의 패턴 중에서 예측이 불가능한 불규칙적인 변동을 분석합니다.

6. VAR(Vector Autoregression) 모델 분석: 주로 총 경제 지표들을 파악하며 총합적으로 예측하는 방법이며, 다항 회귀 분석의 일종입니다.

7. ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모델 분석: 상관계수와 편자 상관 길이(ACF, PACF)를 분석하여 조건부 확률 밀도함수(CPDF)를 특징값으로 하는 분석 방법입니다.

 

이외에도, 제한적인 분석 변수를 사용하는 univariate time series analysis, 여러 개의 독립적인 변수를 사용하는 multivariate time series analysis 등 다양한 형태의 경제시계열 분석 방법이 있습니다. 이를 적절하게 선택하고 활용하여 효과적인 경제 예측을 할 수 있습니다.

3. 경제시계열 분석에 사용되는 통계적 도구

경제시계열 분석에 사용되는 통계적 도구에는 다양한 것들이 있습니다.

 

1. 자기상관계수(Autocorrelation Coefficient) 함수: 시계열에서 자기상관계수 함수는 시간차이를 기준으로 과거와 현재의 변수상관관계를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 시계열의 변동성과 패턴 파악이 가능합니다.

2. 부분자기상관계수(Partial Autocorrelation Coefficient) 함수: 시계열에서 부분자기상관계수 함수는 특정 시점에서 과거와 현재의 변수 상관관계를 파악하기 위해 사용됩니다. 이 역시, 시계열의 특성을 파악하는데 매우 중요한 역할을 합니다.

3. ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모델: ARIMA 모델은 시계열에서 자기상관성 및 추세성을 파악하기 위한 모델로써, 자기상관계수(ACF)와 부분자기상관계수(PACF)를 기반으로 구성된 모델입니다.

4. VAR(Vector Autoregression) 모델: VAR 모델은 시계열에서 다중변수 간의 상호작용을 파악하는 데에 사용되는 모델입니다. 다중 변수 간의 관계성을 파악하고, 그 상태를 분석하는 데 사용됩니다.

5. ARCH(Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) 모델: ARCH 모델은 시계열 데이터의 변동성을 설명하는데에 사용되는 모델입니다. 시계열의 변동성이 시간에 따라 변화한다는 가정하에 모델링을 하며, 예측오차의 분산을 조절함으로써 ARIMA 모델에서 높게 발생하는 에러 항의 폭을 줄일 수 있습니다.

6. GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) 모델: GARCH 모델은 ARCH 모델의 과거 변동률의 제곱값을 처리하는 방법에서 나온 확장 모델입니다. 그러나 ARCH와 다르게 변동률의 제곱합 대신 변동률의 평방근을 사용합니다.

이외에도, 경제시계열 분석에서는 회귀분석, 선형계획법, 확률밀도함수(PDF), 히스토그램, 시계열 분해 등 다양한 통계적 도구를 활용할 수 있습니다.

 

 

4. 경제시계열 분석의 단계

경제시계열 분석은 다음과 같은 단계로 진행됩니다.

 

1. 데이터 수집: 분석할 시계열 데이터를 수집합니다. 이 단계에서 데이터는 전처리 되어야 하며, 데이터가 누락되거나 틀린 값, 이상치 등이 있는 경우 처리해줘야 합니다.

2. 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA): 시계열 데이터를 시각화하여 기본적인 통계 속성과 패턴을 이해한다.

3. 모델 선택 및 적합성 검정(Mode Selection and Goodness-of-fit Tests): 적합한 시게열 모델을 선택하고 적합성 검정을 실시합니다. 이 단계에서 기존 모델과 신규모델의 비교 분석도 함께 이루어집니다.

4. 잔차 진단(Residual Diagnostics): 선택된 모델의 적합성을 평가하고 모델 잔차가 독립적이고 정규성을 나타내는지 검정합니다.

5. 예측(포캐스팅, Forecasting): 선택된 모델을 사용하여 미래 예측을 수행합니다. 이를 통해 기업 및 정부에서 정책 및 경영 전략 수립, 투자자에서는 효율적인 투자를 위한 기반 등에 활용됩니다.

6. 모델 결과 평가: 예측 결과를 평가하고, 모델 개선 및 개발을 위한 추가 검증을 수행합니다.

7. 실행: 실행 스텝으로 예측 결과를 실제로 적용하여, 데이터의 변화에 따른 적합성 검정과 예측 모델의 업데이트 등이 진행됩니다.

 

경제 시계열 분석은 이 모든 과정에서 전문적인 지식과 기술이 요구됩니다. 아울러, 정확한 분석을 위해서는 숙련된 경제시계열 분석가가 필요합니다.

5. 경제시계열 분석의 한계와 해결책

경제시계열 분석은 경제시계열 분석은 과거의 데이터를 기반으로 미래를 예측합니다. 하지만, 불확실한 변수들 때문에 대체로 결과는 예측 오류를 갖습니다. 따라서, 경제시계열분석을 통해 계획을 수립할 때, 아주 좁은 범위로만 설정하여 결과를 받아들이는 것이 필요합니다. 데이터의 품질과 양, 상관관계 등에 따라 본격적인 분석이 어려울 경우가 많습니다. 이를 해결하기 위해서는 더 많은 데이터수집과 정제의 과정이 필요합니다. 데이터가 엉뚱하게 수집되었거나, 이상한 값(아웃라이어)이 리스트 안에 포함된 경우, 분석 결과에 중요한 영향을 미칠 수 있으며 결과의 품질이 저하됩니다. 경제시계열 분석에서는 어떤 변수가 오르고 내림에 대한 분석 결과를 보여줍니다. 그러나 이는 단순히 변수 간의 상관관계를 분석한 것일 뿐, 인과관계를 분석한 것은 아니므로 이 부분의 한계성도 고려해야 합니다. 이를 보완하기 위해서는 추가적인 조사 및 분석이 필요합니다.

 

이러한 경제시계열 분석의 한계를 보안하기 위해서는 각 모델의 강점에 따라 작동 방식이 달라질 수 있으므로, 경제시계열 분석에 다양한 모델을 적용하여 결과를 비교하고, 보완해보는 것이 필요합니다. 예측된 결과는 가급적 실제 시장 현황과 매칭되도록 계속 업데이트되어야 합니다. 이를 위해 실시간 대응 및 변화에 따른 최신 정보를 반영해야 합니다. 상관관계 결과로 인한 맹신은 위험하기 때문에, 결과에 대한 분석 및 평가 시, 복수의 시계열에 대해서 상관관계의 결과를 굳이 분석 및 예측으로 사용할 필요가 없습니다. 경제시계열 분석은 불투명한 여러 설명 변수들에 대한 정보를 한 곳에 모아 의미 있는 한 곳에서의 분석이 가능하게 해 주지만, 결국 이러한 분석 결과는 차후 시계열 분석에 판단을 모아 예측 모델을 탐색함으로 실제 효과를 확인할 수 있습니다.