시계열 접근법을 이용한 한국의 GDP 추세 및 순환 분해: Hamilton 필터와 Beveridge-Nelson 필터를 중심으로

초록

경기 분석에서 순환 요인은 보통 실제 GDP로부터 추세 요인을 차감하여 측정하는데, 추세는 비관측변수이다 보니 다양한 방식으로 추정하게 된다. 이중 Hodrick-Prescott 필터 등 시계열 접근법이 광범위하게 활용되어 왔으나, 추정의 안정성 측면에서 문제점들도 지적되어 왔다. 본고는 이러한 문제들로부터 비교적 자유로운 Hamilton 필터, Beveridge-Nelson 필터를 한국의 GDP에 적용하여 두 요인을 분해해 그 특성을 살펴보고, 기존의 주파수 영역 방식의 필터들과의 차이도 비교해 보았다. 분석 결과, 두 필터를 이용한 경기 순환 추정치들은 기존 필터들에 비해 신규 관측 데이터의 추가에도 불구하고 추정 결과가 안정적으로 유지되었다. 특히 Beveridge-Nelson 필터의 경우 향후 경제성장이나 인플레이션 등에 대한 예측력도 기존 필터들에 비해 상대적으로 높은 것으로 나타났다.

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