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소비자 물가지수 예측: 시계열 인과모델과 요인분석을 활용한 사례 연구

Forecasting consumer price indices: A case study using the time series causal model and factor analysis
한국데이터정보과학회지 제29권 제4호, 2018.7, 903-913 (11 pages)
DOI :10.7465/jkdi.2018.29.4.903
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초록
소비자 동향 지수들을 독립변수로 하여 소비자 물가지수의 예측을 시도해 보았다. 예측 모델을 추정하는 과정에서 독립변수들이 너무 많아 모델을 구성하는 데 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 먼저 요인분석을 통해 소비자 동향지수들을 통합하고 통합지수들을 독립변수로 하여 시계열 인과모델을 추정한 후 예측을 시도하여 보았다. 본 사례에서는 소비자 동향과 관련된 지수들을 개별적으로 사용하는 경우에 그랜저 인과관계가 성립되지 않았으나 변수들을 통합하여 분석할 경우에는 그랜저 인과관계가 성립하였고 예측값 또한 소비자 물가지수에 대한 자기회귀이동평균 모형의 예측값보다 더 실제값과 유사한 예측값을 얻을 수 있었다.

We tried to predict the consumer price index. The eighteen consumer survey indices associated with the consumer price index were used as the independent variables. However, there were too many independent variables in estimating the predictive model so that it turned out to be difficult to construct the model itself. In this paper, we first tried to combine the consumer survey indices through time series factor analysis, and then tired to construct the model with less independent variables. The causal model with the consumer survey indices as the independent variables was not feasible, but the model for the consumer price index with the combined indices have been established well. Even, the predictions by the proposed method for the consumer price index were more like the actual value than those by an ARIMA model.

목차
요약
1. 서론
2. 시계열 인과모델
3. 데이터 분석
4. 결론
References
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