[한국은행] 대규모 자료를 이용한 월별 서비스소비 추정 방안

 

[ 월별 서비스소비지표 모니터링 절차 ]

 

 

 

 

*** 출처: [한국은행] 대규모 자료를 이용한 월별 서비스소비 추정 방안

*** 문서:

이슈노트 2019-1호.pdf

 

 

 

 

- 월별 서비스소비를 추정하기 위해 먼저 준

 

 

- 월별 서비스소비를 추정하기 위해 먼저 준거가 되는 지표를 정한 후 동 지표를 잘 설명할 수 있는 자료와 추정모형을 구축하는 과정을 순차적으로 진행하였다.

 

 

 

 

 

 

 

- 서비스업생산지수 세부항목 및 신용카드사용액 정보를 이용하여 월별 서비스소비를 모니터링하는 방안을 모색해 보았다.

 

- 우선 분기 GDP서비스소비를 월별 GDP서비스소비로 분해함으로써 월별 서비스소비 추정 결과에 대한 적합도 판단의 준거지표로 활용하였다.

 

- 다음으로 주거서비스 및 금융중개서비스 추이를 추정하여 서비스업생산지수에 반영·조정한 후 대분류 서비스업생산지수에 대해서는 단계적 회귀를, 세분류 서비스업생산지수에 대해서는 LASSO 회귀분석을 각각 실시하여 월별 서비스소비를 추정하였다.

 

- 또한 신용카드사용액 자료에 동태요인모형을 적용하여 업종별 변동을 공통적으로 추동하는 요인을 추출함으로써 월별 서비스소비를 추정하였다.

 

 

■ 세 가지 자료를 이용하여 월별 서비스소비를 추정한 결과, 적합성 및 예측력 측면에서 세분류 서비스업생산지수에 LASSO 회귀를 적용하여 추산한 월별 GDP서비스소비의 적합도가 높은 것으로 나타났다.

 

■ 신용카드사용액을 이용한 월별 서비스소비 추정 결과는 기초자료의 속보성이 높고 업종 및 업태별 세부적인 동향파악이 가능하다는 점에서 소비의 변동요인 분석에 유용할 것으로 판단되었다.

 

■ 월별 시계에서 추정된 서비스소비의 특징

 

- 서비스소비는 재화소비와 뚜렷이 구분되는 계절적 패턴을 보이고 있으며,

 

- 변동성 측면에서도 재화소비에 비해 안정적으로 나타났다.

 

- 서비스소비는 소비심리와 연관성이 높은 것으로 나타나, 소비심리가 민간소비로 파급되는 경로로 작용할 수 있음을 시사하였다.

 

 

■ 분석 보고서 목차

 

I. 머리말

II. 월별 서비스소비 추정 방안

1. 월별 GDP서비스소비 추정

2. 서비스업생산지수를 이용한 월별 GDP서비스소비 추정

가. 서비스업생산지수 자료 조정

나. 대분류 서비스업생산지수를 위용한 월별 서비스소비 추정

다. 세분류 서비스업생산지수를 이용한 월별 서비스소비 추정

라. SCIM 및 SCIL의 적합도 및 예측력 비교

3. 신용카드사용액을 이용한 월별 GDP서비스소비 추정

가. 신용카드 자료의 특성

나. 신용카드자료기반 서비스소비 추정 모형

III. 서비스소비의 특징: 계절적 패턴 및 소비심리와의 관계

1. 계절적 패턴 비교

2. 소비자심리지수와의 관계 비교

IV. 맺음말

 

<부록 1>

월별 GDP서비스소비 분해를 위한 상태-공간 모형의 상태방정식 도출 과정

 

<부록 2>

추정에 활용한 대분류 및 세분류 서비스업생산지수

 

<부록 3>

LASSO 추정 방법 및 추정결과

 

<부록 4>

동태요인모형(Dynamic Factor Model) 추정에 사용한 신용카드 세부업종