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이번엔 외생변수(유가·교역·금리·환율·노동)를 넣는다. BVARX에 DSGE 시나리오(S1–S5)를 조건화해 산업별 10년 수준 팬을 그리고, SHAP 동인에도 거시요인이 등장한다.
python code/shap_scenario.py (필요: numpy pandas scikit-learn shap)읽는 법. 산업을 고르면 ① DSGE 5개 시나리오의 10년 수준 팬(왼쪽), ② 외생을 포함한 SHAP 상위 동인(오른쪽, 산업/거시), ③ 산업 리포트가 나타난다. 챕터 2–3 사이의 산업별 분석(외생 없음)과 짝을 이룬다 — 그쪽은 산업끼리만, 이쪽은 대외·인구 시나리오까지. SHAP이 처음이신가요? → SHAP 그림책
방법론 메모 · BVARX×DSGE(S1–S5) 조건부 전망 + TreeSHAP(외생 포함) · 리포트는 시나리오·SHAP 결과로 작성 · 재현 가능.