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[경제통계의 이해] ECOS 물가상승률/실업률 분석-Covid-19 전후 필립스 곡선 구조 변화

본 자료는 한국방송통신대학교 경제학과 「경제통계의 이해」 2026학년도 1학기 중간과제물의 완성형 모범답안입니다. 한국은행 ECOS에서 직접 수집한 2015~2024년 소비자물가지수 및 실업률 데이터를 바탕으로, 로그차분법을 활용한 물가상승률 산출, 기술통계량 분석, 산포도·상관분석, 그리고 Covid-19 전후 필립스 곡선의 구조적 변화까지 과제에서 요구하는 모든 항목을 빠짐없이 수록하였습니다. 시계열 그래프, 산포도, 통계표 등 시각 자료가 모두 포함되어 있어 별도의 추가 작업 없이 바로 제출 가능한 수준의 리포트입니다. 과제 작성 시 참고자료 또는 학습용으로 활용하시기 바랍니다.
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최초등록일 2026.04.04 최종저작일 2026.04
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[경제통계의 이해] ECOS 물가상승률/실업률 분석-Covid-19 전후 필립스 곡선 구조 변화
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    소개

    본 자료는 한국방송통신대학교 경제학과 「경제통계의 이해」 2026학년도 1학기 중간과제물의 완성형 모범답안입니다.

    한국은행 ECOS에서 직접 수집한 2015~2024년 소비자물가지수 및 실업률 데이터를 바탕으로, 로그차분법을 활용한 물가상승률 산출, 기술통계량 분석, 산포도·상관분석, 그리고 Covid-19 전후 필립스 곡선의 구조적 변화까지 과제에서 요구하는 모든 항목을 빠짐없이 수록하였습니다.

    시계열 그래프, 산포도, 통계표 등 시각 자료가 모두 포함되어 있어 별도의 추가 작업 없이 바로 제출 가능한 수준의 리포트입니다. 과제 작성 시 참고자료 또는 학습용으로 활용하시기 바랍니다.

    목차

    (1) 전년동월대비 물가상승률 산출 및 시계열 그래프
     1-1. 물가상승률 산출 방법
     1-2. 물가상승률 시계열 그래프

    (2) 물가상승률·실업률 기술통계량 분석
     [표 1] 물가상승률 기술통계량 (2016~2024년)
     [표 2] 실업률 기술통계량 (2016~2024년)

    (3) Covid-19 전후 실업률과 물가상승률의 산포도
     [그림 2] 산포도 (좌: 2016~2019년, 우: 2020~2024년)

    (4) 두 기간의 실업률과 물가상승률 상관계수
     [표 3] 상관계수 – 2016~2019년 (Covid-19 이전)
     [표 4] 상관계수 – 2020~2024년 (Covid-19 이후)

    (5) Covid-19 전후 필립스 곡선의 변화 분석
     5-1. 필립스 곡선의 이론적 배경
     5-2. Covid-19 이전 (2016~2019년)의 필립스 곡선
     5-3. Covid-19 이후 (2020~2024년)의 필립스 곡선

    참고문헌

    본문내용

    1-1. 물가상승률 산출 방법
    한국은행 경제통계시스템(ECOS)에서 2015년 1월부터 2024년 12월까지의 소비자물가지수(2020=100) 월별 자료를 수집하였다. 전년동월대비 물가상승률은 로그차분법을 적용하여 산출하였으며, 구체적인 산출 공식은 다음과 같다.
    물가상승률(%) = (ln(CPIₜ) - ln(CPIₜ₋₁₂)) × 100
    여기서 CPIₜ는 t시점의 소비자물가지수이며, CPIₜ₋₁₂는 전년 동월의 소비자물가지수를 의미한다. 로그차분법은 백분율 근사치로서 변화율을 산출하는 방법으로, 지수의 변동률이 크지 않은 경우 일반적인 백분율 변화율과 유사한 값을 산출하면서도 대칭성과 가법성이라는 통계적 장점을 지닌다. 이를 통해 2016년 1월부터 2024년 12월까지 총 108개월의 물가상승률 시계열 자료를 생성하였다.

    1-2. 물가상승률 시계열 그래프

    아래의 꺾은선형 그래프는 2016년 1월부터 2024년 12월까지의 전년동월대비 물가상승률 추이를 나타낸 것이다. 그래프를 통해 관찰되는 주요 특징은 다음과 같다. 2016~2019년 기간에는 물가상승률이 대체로 0~2% 범위에서 안정적으로 움직였으며, 2020년 코로나19 팬데믹 발생 이후 일시적으로 0% 근처까지 하락하였다. 이후 2021년 하반기부터 급격히 상승하기 시작하여 2022년 중반에는 6%를 상회하는 수준에 이르렀으며, 이는 글로벌 공급망 교란 및 에너지 가격 급등의 영향으로 판단된다. 2023년 이후에는 점진적으로 하락하여 2024년 말에는 다시 2% 내외 수준으로 안정화되는 양상을 보이고 있다.

    (2) 물가상승률과 실업률의 기초통계량
    2016년부터 2024년까지의 물가상승률과 실업률에 대해 엑셀 분석도구의 기술통계법을 실행한 결과를 아래 표에 제시한다. 기술통계량은 자료의 중심 경향(평균, 중앙값), 산포도(표준편차, 분산, 범위), 분포의 형태(왜도, 첨도) 등의 정보를 제공하여 자료의 전반적 특성을 파악하는 데 활용된다.

    참고자료

    · 이상엽, 「경제통계의 이해」, 한국방송통신대학교출판문화원, 2024.
    · Phillips, A.W., "The Relation between Unemployment and the Rate of Change of Money Wage Rates in the United Kingdom, 1861-1957", Economica, 25(100), 1958, pp.283-299.
    · 한국은행 경제통계시스템(ECOS), https://ecos.bok.or.kr통계청, 「경제활동인구조사」, https://kosis.kr (접속일: 2025.4.3)
    · 통계청, 경제활동인구조사, https://kosis.kr
    · 통계청, 소비자물가조사(KOSIS), https://kosis.kr
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