[ 목 차 ]

제1장 서론

 1. 연구의 필요성 및 목적

 2. 선행연구

  (1) GDP 당기예측

  (2) 경기지표 산출

  (3) 생산지수 당기예측

제2장 분석모형과 사용자료

 1. 분석모형 

 2. 사용변수

제3장 실증분석

 1. 분석모형 추정 결과

 2. 예측실험

  (1) 실험방식

  (2) 예측실험 결과

  (3) 실증분석 요약

제4장 결론

 1. 주요 내용 및 시사점

 2. 본 연구의 한계와 향후 연구 방향

□ 연구 배경 및 필요성 ○ 공공 부문에서 정책 당국자들이 시의성 있는 정책을 수립하기 위해 서, 민간 분야에서 애널리스트와 투자자들이 적절한 투자 계획을 세 우기 위해서는 현재의 경제상황에 대한 정확한 인식이 필요 - 하지만 최근 들어 경제의 불확실성은 커지고 대내외 경제충격의 파 급 속도가 빨라지고 있어 “현재 경기상황에 대한 판단”을 내리기는 쉽지 않은 상황 - 그리고 실물경제지표들은 최소 1~2개월의 발표 시차(publication lag)가 있기 때문에 설문조사 결과와 각종 예측치 등으로 당장 현재 의 실물경기상황을 짐작할 수밖에 없는 상황 ○ 이러한 제약 때문에 가까운 과거 혹은 현재의 경기상황에 대한 판단을 해야 할 때 사실상의 ‘예측’이 필요하며 당기예측(Nowcasting=Now+ Forecasitng)이라는 분야로 활발히 연구되어 오고 있음. 8 제조업 생산지수의 당기예측Nowcasting에 관한 연구 □ 당기예측(Nowcasting) ○ 당기예측은 각기 다른 주기와 시점에 발표되는 일별, 월별, 분기별 데 이터를 현시점에서 가장 최근값으로 업데이트하여 목표변수를 실시 간 예측하는 연구 분야 - 대표적인 경기지표인 분기 GDP는 2021년 1/4분기 속보치가 4월 27 일에, 잠정치는 6월 9일에 발표되었으며, 2/4분기 속보치는 7월 23 일, 잠정치는 9월 2일에 발표됨. - 또한 분기 중에 속한 시점의 GDP를 확인할 수 없는 한계로 인해 2000년 이후 GDP를 당기예측하는 연구들로부터 해당 분야의 연구 가 활발해지기 시작 □ 연구 목적 ○ 본 연구는 뉴욕 연방준비은행(Federal Reserve Bank of New York)이 사용하는 당기예측 방법론(Bok et al., 2018)을 한국의 제조업 생산지 수의 당기예측에 적용하고, 예측력을 다각도로 비교ㆍ분석하여 시사 점을 도출하고자 함. - 생산지수는 월별 경기지표 중 우선적으로 분석되는 실물지표로 특히 제조업 부문에서 그 활용도가 높으며, 선행연구들에서 분기 GDP를 당기예측하기 위해 필수로 설명변수로 활용하는 등 여러 방면에서 다양한 목적으로 분석되고 활용되는 지표 - 뉴욕 연방준비은행의 동적요인모형(Dynamic Factor Model, DFM)은 빅데이터에 담긴 정보를 효율적으로 처리하고 데이터가 업데이트될 때마다 예측치를 시스템적으로 갱신할 수 있어, 빅데이터를 활용하