연결 구조 · Exogenous Pipeline
산업 VARX에 넣는 외생변수를 어떻게 만드는지 있는 그대로 밝힙니다. 핵심 원칙은 하나입니다 — BOKDPM의 내생·파생 변수를 (필요하면 BOKDPM 밖 변수와 함께) 가감승제로 조합하되, 그 결과가 관측 가능(observable)해야 VARX 외생이 된다는 것입니다. 잠재 갭·추세를 날것으로 넣지 않으며, 회귀로 계수를 맞추지도 않습니다.
읽는 법. 각 시나리오(S1–S5)를 충격으로 구현하고, 그 충격을 BOKDPM에 넣어 내생·파생 변수 경로를 얻습니다. 이를 (필요하면 BOKDPM 밖 관측치와) 조합해 관측 가능한 VARX 외생 6종을 만들고, 산업 VARX가 시나리오 전망을 산출합니다.
| 외생 | 산식 (관측 가능한 조합) | 구성 요소 |
|---|---|---|
| 유가 | LOIL_us | BOKDPM 내생 |
| 세계수요 | Y_us (미국 산출갭) | BOKDPM 내생 |
| 실질금리 | CB_kor − (LCPI_kor − LCPI_kor₋₄)= 회사채 − CPI 인플레 | BOKDPM 파생 |
| 실질환율 | LS_kor + LCPI_us − LCPI_kor= 로그 실질환율 | BOKDPM 파생 |
| 고용 | 경활 × (1 − UNR_kor/100) = 취업자 | 외부 경활 × BOKDPM 실업률 |
| 우리경기 | Y_kor (한국 산출갭) | BOKDPM 내생 |
모두 LCPI_kor·CB_kor·LS_kor·LOIL_us·Y_us·Y_kor·UNR_kor 등 BOKDPM 관측변수의 조합이며, 결과는 관측 가능한 거시지표입니다. 변수 수는 고정이 아닙니다(5는 시나리오 수). 정책금리·주택 등 다른 관측 조합도 같은 원칙으로 추가할 수 있습니다.
① 관측 가능해야 한다. BOKDPM의 내생·잠재 변수에 가감승제를 적용할 수 있으나, 결과가 관측 가능한 값이라야 외생이 됩니다. 잠재 갭·추세(_GAP·_BAR)를 날것으로 쓰지 않고, 조합해 관측 가능한 지표(실질금리·실질환율 등)로 만듭니다.
② 회귀·추정계수가 없다. 외부 자료에 맞춘 브리지 회귀나 임의 계수(예: 0.8·Y_us)를 쓰지 않습니다. 정의(가감승제)만으로 구성하므로 과거·미래가 한 모형으로 정합됩니다.
③ 수준↔수준, 차분↔차분. VARX 12개 명세(수준/차분/VECM)에 맞춰 대응 형태를 일치시킵니다. I(1) 수준변수(LOIL_us·LGDP_us)는 차분 명세에서 차분하고, 이미 정상인 갭·파생변수(Y_us·RR·S)는 수준 명세에 그대로 들어갑니다 — 각 변수의 적분차수에 맞춥니다.
과거(2000–2025) — BOKDPM 추정결과의 적합값에서 위 조합으로 외생을 만듭니다. 관측변수는 적합값이 관측치와 같으므로, 외생은 실측과 정합합니다. 검산: 고용 경활×(1−UNR) = 28,801 ≈ 관측 취업자 28,792(2025Q4).
미래(2026–2035) — 각 시나리오(S1–S5)의 충격을 BOKDPM에 넣어 얻은 예측경로에서 같은 조합으로 외생을 만듭니다. 무역비용 등 시나리오 가정은 기준선에서 0, 시나리오 생성 시에만 반영합니다.
| 구성 요소 | 출처 |
|---|---|
| BOKDPM 내생·파생 변수 | 한국은행 동태예측모형(BOKDPM) 재추정(2000–2025). 과거는 적합값, 미래는 예측값 |
| 경제활동인구·취업자 | 통계청 경제활동인구조사(ECOS 901Y027: I61B·I61BA) |
관측 가능성이 유일한 규칙입니다. 외생은 전부 관측 가능한 거시지표이며, BOKDPM 관측변수의 조합입니다. 잠재 상태를 날것으로 넣지 않습니다.
BOKDPM 밖 변수는 고용의 노동력(경활) 하나뿐입니다. BOKDPM에 없어 ECOS 관측치로 결합하지만, 그래도 관측 가능합니다. 나머지 5종은 전부 BOKDPM 관측·파생 변수입니다.
거시엔진 계수는 캘리브레이션입니다. BOKDPM 자체는 재추정 사후모수(실증)이나, 시나리오 충격의 크기·형태는 분석자가 설정한 가정입니다. 외생의 정의에는 추정계수가 없습니다.
직접경로: aiforalab.com/gva-scenario-2025-2035/varx-bokdpm-linkage.html