시나리오 외생경로 데이터

STEP A · 노동경로 (영구적 축)

통계청 KOSIS(KOrean Statistical Information Service, 국가통계포털) 장래인구추계의 생산가능인구를 기초로, 다음 두 단계를 거쳐 lab_g를 산출합니다.

STEP B · 대외 충격 (일시적 축)

각 충격은 초기에는 크게 나타나지만 시간이 지나면서 점차 사라지도록 감쇠함수 dec(k) = clip(1 − t/k, 0, 1)를 적용합니다. k가 클수록 충격이 더 오래 지속됩니다. 시나리오별 설정값은 다음과 같습니다.

STEP C · 모형 계산 (여섯 방정식의 연립해 도출)

여섯 방정식에는 미래에 대한 기대값이 포함됩니다. 예를 들어 오늘의 물가는 내일의 기대물가에, 오늘의 산출은 내일의 기대산출에 영향을 받습니다. 내일의 값도 다시 그다음 시점의 값에 따라 달라지므로, 앞 시점부터 차례대로 계산하는 방식으로는 해를 구할 수 없습니다.

따라서 전체 전망 기간의 값을 먼저 가정한 뒤, 그 값을 이용해 모든 시점을 다시 계산합니다. 이후 값이 더 이상 달라지지 않을 때까지 이 과정을 반복합니다(Fair–Taylor 방법). 반복 계산이 수렴한 지점이 여섯 방정식과 기대값을 동시에 충족하는 해입니다.

STEP D · 매핑 (다섯 외생변수로 변환)

이번 자료를 만들면서 새로운 데이터로 계수를 다시 추정하지는 않았습니다. 원 모형의 .mod 파일에 포함된 동적 계수는 2000–2009년 표본(40분기 관측치, 2009년 4분기까지)에서 정해진 값이며, 이를 그대로 사용했습니다. 다만 물가상승률 목표 2%와 중립실질금리 1.5% 등 두 개의 정상상태 값은 2025년 기준으로 조정했습니다. 따라서 두 버전 모두 동적 계수를 재추정하지 않았습니다. 이번 시나리오 자료는 원본의 2000–2009년 계수를 바탕으로 산출했습니다.

모형이 실제 자료의 움직임을 어느 정도 재현하는지는 20개 관측지표별 실측값과 시뮬레이션 결과를 겹쳐 그린 검증 그림에서 확인할 수 있습니다.

빨간색은 양(+)의 관계, 파란색은 음(−)의 관계를 나타냅니다. 선이 굵을수록 영향력이 큽니다.

왼쪽의 외생 입력은 가운데의 여섯 거시경제 상태변수에 영향을 미칩니다. 이 상태변수들은 서로 영향을 주고받은 뒤 오른쪽의 다섯 외생변수로 변환됩니다. 변수 간 관계는 아래 대화형 그래프에서 확인할 수 있습니다.

시나리오는 두 가지로 정의됩니다 — 인구 가정(통계청 저·중·고위)과 대외 충격(세계수요·유가·무역비용·내수). 충격은 처음 크게 왔다가 시간이 지나며 0으로 사라지며, 아래 숫자는 초기 크기, 괄호는 사라지기까지 걸리는 기간입니다. 정확한 감쇠함수는 위 생성 4단계 · STEP B에 있습니다.

S1과 S3은 충격을 동일하게 0으로 두고 인구 가정만 다르게 적용한 시나리오입니다. 따라서 두 시나리오의 차이는 인구·노동 조건의 순수한 영향을 보여 줍니다.