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한나라의 부가가치 생산수준을 나타내는 GDP(gross domestic product)는 그 나라의 경제적 성과를 종합적으로 측정하는 대표적인 거시지표이다. 그러나, 분기종료 후 50여 일이 지난 후에 발표되기 때문에 해당분기의 경기를 판단하는 데는 시차가 발생한다. 이러한 판단시차를 극복하기 위해서 GDP의 예측이 요구된다. 본 연구에서는 한국은행에서 제공하는 1970년부터 2003년까지 제조업에 대한 분기별 실질GDP자료를 이용하여 자기상관 오차항(autoregressive error model)을 가진 회귀모형, SUR(seemingly unrelated regression)모형, 시계열분해(decomposition)기법으로 분석한 예측모형과 예측치를 제시하고, 3가지 예측치들을 선형결합한 결합예측 방법을 이용하여 어떤 기법이 효율적인지를 알아봄으로써 차별화된 예측결과를 제공하였다.


A region's gross domestic product, or GDP, is one of the several measures of the size of its economy. The GDP of a country is defined as the market value of all final goods and services produced within a country in a given period of time. In Korea, it is released after 50 days since the quarter is over. So it is needed forecasting GDP to overcome such a time difference. In this paper, we used quarterly GDP's which are 5 fields of manufacturing inventory, from the first quarter of 1970 to the third quarter of 2003. The forecasting is conducted using four models which are autoregressive error model, seemingly unrelated regression model, decomposition model, and the combination of former models. The prediction period is from the fourth quarter of 2003 to the third quarter of 2013.