거시지표 예측 보고서

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- 예측의 도출과정

분석기법 1 – 지수평활법

시계열 자료 분석 방법에는 회귀분석, 지수평활법, Box-Jenkins 방법 그리고 시계열 분해법 등이 존재한다. 우리는 그중에서도 지수평활법과 회귀분석방법을 사용하여 거시경제지표를 예측하려한다.
우선 단기적인 예측을 하는 것이 우리의 과제이기 때문에, 시간에 흐름에 따라 최근 시계열에 더욱 많은 가중치를 부여하며 미래를 예측하는 방법인 ‘지수평활법’을 사용하는 것이 적절하다고 판단했다. 일반적으로 평활지수 ⍺값은 0과 1 사이의 값으로 구체적인 값의 기준은 없으나, 1에 접근하는 값을 가질수록 현재 시점으로부터 멀리 떨어진 시계열 값으로부터 적게 영향을 받는다. 단기적인 예측을 하기 위해선 가장 최근의 자료에 중점을 두는 것이 우선이라고 생각했다. 그렇기에 최근 1년의 데이터를 가지고 분석했고, 우리는 ⍺값을 0.4로 가정하고 예측을 해보았다.

하지만 지수평활법만으로는 지표의 정확성을 표현하기에는 어렵다고 생각했다. 따라서 우리는 지수평활법 뿐 아니라 회귀분석을 통해 좀 더 세밀한 분석을 하려 한다.

분석기법 2 - 회귀분석

지표 분석의 정확도를 위하여 최근 2년 간의 자료로 분석했다. 고용, 생산, 물가, 통화는 인자가 1개인 선형회귀분석을, 환율과 종합주가지수는 인자가 2개 이상인 다중회귀분석을 이용했다. 또한 월별이 아닌 일별의 분석이 필요하기 때문에 2021년도 1월~5월 28일까지의 종가를 가지고 분석했다. 결정계수(R Square)과 조정된 결정계수(Adjusted R Square)은 0.6 이상의 값을 가질 때 유의미하다고 보기 때문에, 정확한 설명력을 나타낼 수 있는 독립변수를 선택했다.

또한 유의한 F는 0.05보다 클 경우에 P-value가 높은 X변수를 삭제하면서 0.05 미만 값을 충족할 때까지 회귀분석을 다시 했다.
마지막으로 회귀 분석에 필요한 예측 달의 독립변수는 Forecast 함수 식을 사용하여 도출했다.

참고 자료

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