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시나리오 시뮬레이션 — 종합
다섯 챕터가 여기서 만난다. 챕터 4의 DSGE가 만든 시나리오 외생 경로를 챕터 3의 BVARX에 조건화해 앞으로 굴리면, 36개 산업의 10년 시나리오 전망(2026–2035)이 나온다.
재현 (Reproducibility).
- ▶ Colab 노트북(주석·셀번호 포함):
ch5_scenarios.ipynb — 배지=GitHub 게시 시 원클릭, 또는 .ipynb 내려받아 Colab에 업로드 - 코드: code/ch5_scenarios.py
- 입력: dsge_exog_paths.csv(챕터4) · dlog_rates_sa.csv · exog_quarterly_filled.csv · levels_sa.csv(가중치)
- 실행:
python code/ch5_scenarios.py→ 그림 2종 · scenario_industry_2035.csv
요약 (먼저 읽기)
- 결합 방식
- DSGE 외생경로를 고정하고 BVARX를 앞으로 굴린다(조건부 전망). 내생 36산업은 상호작용하며 반응, 외생 5종은 시나리오가 지정.
- 총량 결과
- 2035 실질GDP 지수(2025=100): S3 118 · S4 116 · S1 115 · S5 114 · S2 111. 최대·최소 격차 6.4%p.
- 핵심 리스크
- 인구(노동). S4(기술)는 초반 선도하나 후반 S3(인구 고위)에 역전 — 노동공급이 복리로 쌓인다.
- 산업 차등
- 노동공급에 가장 민감한 곳은 기계·운송장비·통신(자본집약·연관 큰 산업), 둔감한 곳은 토목건설·공공행정.
STEP 1
어떻게 결합하나 — 조건부 전망
BVARX는 내생(36산업 성장률) + 외생(유가·교역·금리·환율·고용)으로 이뤄진다(챕터 3). 시나리오 전망은:
- 외생 5종을 시나리오가 지정한 DSGE 경로로 고정(챕터 4 산출).
- 내생 36산업은 서로 반응하며 한 분기씩 전진(앞선 전망치를 다시 입력).
- 40분기 반복 → 산업별 성장경로 → 누적 → 2035 수준지수. 실질수준 가중합 → 총량 GDP.
즉 "이런 대외·인구 환경이면 산업들이 서로 주고받으며 어디로 가는가"를 그린다. 챕터 1→2→3→4가 모두 여기서 쓰인다.
STEP 2
총량 GDP 시나리오 팬
아래 표와 그림 1은 같은 2035 지수.
| 시나리오 | 2035 지수 (2025=100) | 연평균 성장 | 특징 |
|---|---|---|---|
| S3 제약완화 | 117.9 | 1.66% | 인구 고위 — 후반 최강 |
| S4 기술도약 | 116.4 | 1.53% | 생산성 — 초반 선도 |
| S1 기준 | 115.4 | 1.44% | 중립 기준선 |
| S5 지정학 | 113.6 | 1.28% | 유가충격 후 회복 |
| S2 공급제약+충격 | 111.5 | 1.10% | 인구 저위+수요충격 — 최약 |
STEP 3
산업별 갈림 — 노동공급 효과
시나리오 격차를 가장 키우는 건 인구(노동)다. 인구 고위(S3)−저위(S2)의 2035 산업 지수 차이로 노동 민감도를 본다. 아래 표와 그림 2는 같은 수치.
| 산업 | S3−S2 (%p) |
|---|---|
| 기계·장비 | +13.0 |
| 운송장비 | +12.9 |
| 통신업 | +12.7 |
| 가스·증기·공기 | +11.6 |
종합 · 다섯 챕터의 연결
- 챕터 1 AR→VAR→BVAR: 산업 간 상호작용을 담되 과적합을 막는 뼈대.
- 챕터 2 미네소타 vs 산업연관표 프라이어: 구조적 사전정보의 역할(예측이 아니라 구조).
- 챕터 3 BVARX: 대외·노동 외생을 열어 시나리오 조건화의 통로를 만듦.
- 챕터 4 DSGE: 시나리오 가정 → 일관된 외생경로.
- 챕터 5 결합: 36산업 10년 전망. 결론 — 최대 리스크는 인구(노동), 격차 6.4%p.
※ 시나리오 점추정(내생 상호작용 포함). 사후분포 신뢰구간은 확장 항목. 총량 가중은 2025 실질수준 근사.
방법론 메모 · BVARX×DSGE 조건부 전망 · 모든 수치 재현 가능 · 표와 그림 페어링.