국내 실업율에 대한 예측

소개글

실업률이란 경제활동을 할 수 없는 사람들이 차지하는 비중을 말한다. 즉 구체적으로는 경제활동인구에 대한 실업자수의 비율이다.
실업의 문제점은 크게 기업과 가계적인 측면으로 나눌 수 있는데, 기업에선 노동수요가 부족하게 돼 생산성의 하락을 초래하게 되고 가계에선 수입의 감소로 이어질 수 있다.
일자리창출은 성장과 분배를 동시에 달성할 수 있는 동반성장의 핵심과제이다. 따라서 정부는 실업률에 대핸 정확한 통계자료와 예측치를 통해 일자리창출을 위한 다각적인 정책을 수립할 수 있게 되는 것이다.
이에, 국내 실업률에 대한 변화 추이를 살펴보고 예측함으로써 정부는 안정적 대책 계획을 세우고 경제 정책을 마련할 수 있는 계기가 될 수 있을 것이다.

목차

Ⅰ. 서 론
1. 연구목적
2. 자료설명

Ⅱ. 본 론
1. 정상성 유무판단을 위한 사전단계
2. 모형식별단계
3. 모형추정단계
4. 모형검진단계
5. 예측단계

Ⅲ. 결론


▣참고문헌


Ⅳ. 부록

본문내용

1.정상성 유무판단을 위한 사전단계

다음은 1999년 9월부터 2007년 10월까지의 국내실업률()를 나타낸 원자료의 월별 시도표이다.
<그림1>을 보면 1999년 후반에서 2000초반 ,2000년 후반에서 2001년 초반의 실업률 폭이 상당히 심하다는 것을 알 수 있다. 전체적으로도 겨울에 실업률이 높다가 다시 봄에는 실업률이 낮아지는 현상을 보인다.
또한 시간이 경과함에 따라 계절변동의 폭이 감소하는 경향을 보이고 있어 분산안정화변환을 시도해 보았다. 하지만 로그 변환한 것과 원 계열의 시도표 사이에 별 차이를 보이지 않아 변환을 하지 않고 원 자료를 이용하기로 하였다. 또한 그림을 보면 수준이 일정하기 보다는 선형추세가 있는 것으로 보여 우선 추세를 제거하기 위한 일반 1차 차분을 실시하고자 한다.
<표1>를 보면 의 SACF가 비정상성을 내포하고 있는 것으로 의심되어진다. 따라서 그림의 시도표로부터 1차 차분을 실시하여 추세를 제거하려는 시도가 적절한 것으로 판단하였다.
시계열 추세가가 있다는 의심이 들기 때문에 단위근 검정을 실시하여 비정상을 판단하기로 한다. 비정상성을 검정하는 방법들 중 Dickey-Fuller(DF)검정을 사용 하였다. DF 검정에 기초한 모형은 절편이 없는 경우, 절편이 있는 경우, 또는 절편과 결정적 추세모수를 가지는 경우 시차변수 에 대한 의 회귀모형을 고려하여 시차변수의 회귀계수가 1인지 아닌지에 대한 유의성 검정이라 할 수 있다.(단 DF검정에서는 오차항이 서로 독립이고 동질적이라고 가정한다.)

단위근 가설은 다음과 같다.
H0:δ=0 vs H1:δ<0

단위근 검정을 위한DF 검정을 하기 위해 우선 잔차가 백색잡음과정이 되도록 모형 내에 적절한 AR차수를 포함시켜 계열상관을 제거해야 한다. 이를 위해 p=1부터 7까지 적합시킨 후 각 p에 대한 AIC를 비교한 결과가 <표2>에 주어져 있다.

참고 자료

1.이종협 2007. 『 시계열분석과 응용 』 자유아카데미 p101~106, p160~186

2.http://www.kosis.kr/domestic/theme/do01_index.jsp

3.http://kdaq.empas.com/knowhow/view.html?num=309326&sq=%BD%C7%BE%F7%B7%FC