# 동결 입력의 출처 — 보고서1 6장 진단과 보완

이 폴더의 파일은 공개 자료(ECOS·KOSIS·FRED·한국은행 산업연관표)와 본 연구 모형의 산출물만으로 이루어진다.
원래 위치는 프로젝트 작업 폴더(`C:\Temp\VAForecast\`) 기준 상대경로이며, 2026-10-08에 그대로 복사하였다(`varx_coef_frozen.npz`만 새로 생성).
SHA-256 전체 값은 `config.py`의 `INPUT_SHA256`에 있고, `01_입수.ipynb` 1절이 대조한다.

## 산업 패널과 산업연관 행렬(보고서1 2장 산출물)

| 파일 | 원래 위치 | 내용 | 원천 | SHA-256(앞 16자리) |
|---|---|---|---|---|
| `levels_agg.csv` | `industry_pipeline/data/levels_agg.csv` | 총량 모형 패널. 실질 GDP(계절조정, 십억원, 2020년 연쇄가격) 1980Q1–2025Q4. `총량GDP`·`총량` 두 열은 같은 값 | ECOS 국내총생산(계절조정) | `f04021ff282e5387` |
| `levels_sa.csv` | `repo/ch5/data/levels_sa.csv` | 36개 산업 분기 실질부가가치(계절조정, 십억원) 1980Q1–2025Q4와 `총량GDP` | ECOS 경제활동별 GDP(분기) | `ccfc8dad3c8cd7b0` |
| `levels_62.csv` | `industry_pipeline/data/levels_62.csv` | 62분류 분기 실질부가가치 2000Q1–2025Q4(`build_62.py`, 36개 산업 × 산업연관표 몫) | ECOS·한국은행 산업연관표 | `00469e892aac4742` |
| `levels_69.csv` | `industry_pipeline/data/levels_69.csv` | 69분류(62분류 + 분화 7) 2000Q1–2025Q4(`build_69.py`) | ECOS·KOSIS·산업연관표·전력통계 | `c8a5adcedfa4635c` |
| `io_linkage_W.csv` | `repo/ch2/data/io_linkage_W.csv` | 36개 산업 연관강도 행렬(IO 사전) | 한국은행 산업연관표 | `cf11efc744586d35` |
| `io_linkage_62.csv`, `io_linkage_69.csv` | `industry_pipeline/data/` | 62·69분류 연관강도 행렬(`build_io_linkage.py`, ECOS 271Y122 생산유발계수 2020) | 한국은행 산업연관표 | `3f747a97c3804541`, `1f57d01c6867b456` |

## 외생 6종과 시나리오(보고서1 3장 산출물)

| 파일 | 원래 위치 | 내용 | 생성 | SHA-256(앞 16자리) |
|---|---|---|---|---|
| `exog_scenarios_v2.csv` | `scratchpad/exog_scenarios_v2.csv` | 외생 6종 수준값, S1–S5 × 2000Q1–2035Q4. 과거는 BOKDPM 평활값(공통), 미래는 BOKDPM 기준 전망 + 시나리오 편차 | `build_exog_scenarios_v2.py`(2026-09-02) | `79e4a02cd4c3e7c2` |
| `exog_hist_v2.csv` | `repo/data/exog_hist_v2.csv` | 위 수준값의 VARX 투입 형태(수준·차분·100·로그차분), 2000Q1–2025Q4 | `build_varx_exog.py`(2026-09-02) | `0943ba6160f6faf4` |
| `exog_scen_v2.csv` | `repo/data/exog_scen_v2.csv` | 같은 변환의 시나리오 경로, S1–S5 × 2026Q1–2035Q4 | `build_varx_exog.py`(2026-09-02) | `f490a1cb17390289` |
| `dsge_exog_paths.csv` | `repo/data/dsge_exog_paths.csv` | 시나리오 외생 충격 경로(`oil_g`·`trd_g`·`d_rrate`·`rfx_g`·`lab_g`), S1–S5 × 40분기 | 시나리오 설계(3장, 2026-08-28) | `b5fe00a341fe6763` |
| `bokdpm_obs_2000_2025.csv` | `bokdpm_pipeline/data/bokdpm_obs_2000_2025.csv` | BOKDPM 관측자료 20종(2000Q1–2025Q4). `LOIL_us` = 100·ln(FRED `POILWTIUSDM` 분기 평균) | `bokdpm_pipeline/01_데이터입수.ipynb`(ECOS·FRED) | `8ae2f6709bf15265` |

## 유가 원자료(FRED)

| 파일 | 원래 위치 | 내용 | 수집 | SHA-256(앞 16자리) |
|---|---|---|---|---|
| `fred_POILWTIUSDM.csv` | `scratchpad/_wti.csv` | 서부텍사스유(WTI) 월별 평균, 달러/배럴, 1992-01–2026-07 | FRED, 2026-09-17 | `ac49d9350ae20bf0` |
| `fred_POILDUBUSDM.csv` | `scratchpad/_dubai.csv` | 두바이유 월별 평균, 달러/배럴, 1992-01–2026-07 | FRED, 2026-09-17 | `cc766e2524a02c7c` |

FRED 계열의 원 출처는 IMF Primary Commodity Prices이다. 2026-10-08에 다시 받은 값은 겹치는 415개월 모두 동결본과 같았다(새 달 없음).

## 모형 산출물

| 파일 | 내용 | 생성 | SHA-256(앞 16자리) |
|---|---|---|---|
| `varx_coef_frozen.npz` | VARX 계수 행렬 `B_agg`(23×1)·`B_36`(163×36)·`B_62`(267×62)·`B_69`(295×69)과 산업 순서 `inds_*` | 2026-10-08, 원 코드 `industry_pipeline/run_forecast.py`의 `fit_full(levels, '총량GDP', prefix, spec, 'io', 'varx')`를 이 폴더와 같은 입력으로 실행(총량=수준, 36·62·69=차분) | `2442a16d850a1891` |

## 2026-10 정비판 외생(`postreform/`, 02 9절·10절)

| 파일 | 원래 위치 | 내용 | SHA-256(앞 16자리) |
|---|---|---|---|
| `postreform/exog_hist_v2.csv` | `reports_src/repro/report-gva/s3-macro/output/exog_hist_v2.csv`(2026-10-08 정비판, 5장 패키지 `data/inputs/upstream/`과 같은 파일) | 외생 6종 정상형 과거값 2000Q1–2025Q4. 실질금리는 1차 차분 | `d142ff2992b5ae3e` |
| `postreform/exog_scen_v2.csv` | 같은 폴더(3장 `data/reference_jeongbi/`에 보관) | 외생 6종 정상형 시나리오 경로 S1–S5, 2026Q1–2035Q4 | `f45f8007d7b88faf` |
| `postreform/exog_levels_2000_2035.csv` | 3장 `data/reference_jeongbi/exog_levels_2000_2035.csv`(정비판 `output/`과 같은 파일) | 외생 6종 수준값 S1–S5, 2000Q1–2035Q4(유가 100·ln 달러/배럴). 위 두 파일의 원본이며, 정비판 변환으로 두 파일이 그대로 재현된다(02 10.6절) | `748cc232732adb73` |

이 패키지의 정비판 진단은 기준 시나리오(S1)만 쓴다. 이후 시나리오 재설계(3·5장, 2026-10-08 16:47 이후)는 S2–S5 경로만 바꾸었고 S1 경로는 이 파일과 같다.

## 공표 산출물(`data/published/`, 검증 기준)

| 파일 | 원래 위치 | 내용 | SHA-256(앞 16자리) |
|---|---|---|---|
| `shap_36.json`, `shap_62.json`, `shap_69.json` | `scratchpad/shap_{36,62,69}.json` | 산업별 선형 SHAP(S1, 10년 로그성장 %p, 소수 둘째 자리). `shap_oil_all.py`(2026-09-17) 산출, 포털 카드의 산업 순위 근거 | `562f85674caf84d2`, `72b4599e161bbc27`, `a78c615d1bc2994a` |
| `jeongbi/shap_62_s5.csv` | `reports_src/repro/report-gva/s5-results/output/shap_62.csv`(= 5장 `data/published/shap_62.csv`, 2026-10-08 16:24) | 정비판 62분류 S1 선형 SHAP(드리프트 재설정 후, 전체 자릿수). 전망 갱신 카드의 요인 분해. 02 10절이 값 단위로 대조 | `2b9646b971e02d66` |
| `jeongbi/drift_anchor_s5.csv` | `reports_src/repro/report-gva/s5-results/output/drift_anchor.csv`(= 5장 `data/published/drift_anchor.csv`) | 드리프트 재설정 δ(연 1.524%p)와 36·62·69 바텀업 S1 연평균(재설정 전후) | `94027663ce67bf13` |

## 유가 원천에 관한 주의

`bokdpm_obs_2000_2025.csv`와 자료 수집 문서(`bokdpm_pipeline/data/used_data_sources.json`)는 미국 유가를 WTI(`POILWTIUSDM`)로 적는다.
그러나 BOKDPM 추정(2026-08-25)에서 Dynare가 읽은 자료 파일 `bokdpm_pipeline/mod/BOKDPM_data_2025.m`(SHA-256 앞 16자리 `79c7586814e92f71`)의 `LOIL_us`는
100·ln(두바이유 분기 평균)이고, 추정 결과의 평활값도 같다. 이 평활값이 `exog_scenarios_v2.csv`의 유가 과거 구간이 되었으므로,
VARX 외생 유가의 과거값은 두바이유 기준이다(`01_입수.ipynb` 4절에서 최대 차이 0.0001로 확인). `bokdpm_pipeline/data/BOKDPM_data_2025.m`(`c7a34d81c9bc8c64`)은
이후 WTI로 다시 만든 파일이며, 이 파일로 모형을 다시 추정하지는 않았다.