ai요약 : [BOK 경제연구] 장유순, 김용건, 곽보름, 박준용 [제2024-10호] Using Density Forecast for Growth-at-Risk to Improve Mean Forecast of GDP Growth in Korea - 발행 : 2024.09.06

-출처 링크 : https://www.bok.or.kr/imer/bbs/P0002456/view.do?nttId=10086848&searchCnd=1&searchKwd=&depth2=500535&depth=500535&pageUnit=10&pageIndex=1&programType=rsrchrData&menuNo=500789&oldMenuNo=500535

[제2024-10호] Using Density Forecast for Growth-at-Risk to Improve Mean Forecast of GDP Growth in Korea | (상세) | 한국

 

본문 : 

저자 : 장유순(Indiana University), 김용건(한국은행), 곽보름(한국은행), 박준용(Indiana University)

<요약>

본 연구에서 우리는 한국의 GDP 성장률에 대한 분포전망(density forecast)을 이용하여 점예측치(point forecast)의 전망오차를 줄일 수 있는지를 함수적 회귀모형(functional regression)을 이용하여 실증적으로 분석하였다. 우리는 2013.3/4-2022.1/4분기 기간의 실제 GDP 성장률을 설명변수로 한 회귀모형에서 한국은행의 분기별 성장률 점예측치(공식전망치)외에 분포전망을 함수적 독립변수로 추가했을 때 점예측치의 예측력이 유의미하게 증가하는지를 주로 살펴보았는데, 분포전망을 추가할 경우 대체로 점예측치의 예측력을 증가시키는 것으로 나타났다. 하지만 예측력의 개선 정도는 함수로 주어지는 분포전망 정보를 어떻게 효율적으로 이용하는지에 따라 많이 달라짐을 알 수 있었다. 특히 분포전망의 정보 중 평균값 정보를 담고 있는 평균팩터를 이용하고 분포전망의 정보를 점예측치의 보정용으로 사용하는 것이 좋은 결과를 주었는데. 이 경우 점예측치의 전망오차(평균 제곱 오차 기준)를 약 33%까지 줄일 수 있는 것을 보일 수 있었다.


In this paper, we study how we may use density forecasts to improve point forecasts for the Korean GDP growth rates during the period from 2013:Q3 to 2022:Q1. Although the time span under investigation is much shorter than desired, our conclusions are clear. Density forecasts improve point forecasts, as long as they are effectively approximated and represented as finite dimensional vectors by appropriately chosen functional bases. However, they may only be used to adjust point forecasts. Combining them with point forecasts to define weighted mean forecasts does not yield any meaningful improvement. The functional bases we use for our baseline approach are the leading functional principal components, which by construction most efficiently extract the variations in density forecasts over time. To disentangle the effects of the mean and other aspects of density forecasts, however, we also use the functional basis, which designates, as the leading factor, the mean factor that captures the temporal changes in the mean of density forecasts. Especially with the use of this functional basis, we see a drastic increase in the precision of point forecasts for the Korean GDP growth rates. In fact, the mean squared error of point forecasts decreases by more than 33%, if they are adjusted by density forecasts with our functional basis including the mean factor.

 

-첨부된 요약 파일 

 

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영어 요약 (접은 글)

The document titled "Using Density Forecast for Growth-at-Risk to Improve Mean Forecast of GDP Growth in Korea" focuses on improving the accuracy of point forecasts for Korea’s GDP growth by utilizing density forecasts. The core research is based on the period from 2013

to 2022. The authors explore whether combining density forecasts with point forecasts yields better results, concluding that density forecasts can indeed improve the precision of point forecasts but should primarily be used to adjust point forecasts rather than combine them as a weighted mean.

Main Objectives:

1. Exploration of Density Forecast Use: The study aims to evaluate how density forecasts, which provide a probabilistic view of future GDP growth risks, can be used alongside point forecasts to increase their precision.
2. Impact on Mean Forecasts: It analyzes how different aspects of density forecasts, especially their mean, contribute to better forecasting accuracy.

Key Findings:

1. Improvement in Forecast Precision: The study shows that density forecasts, when properly applied, can reduce the mean squared error (MSE) of point forecasts by more than 33%.
2. Role of Functional Regression: The researchers use functional principal component analysis (FPCA) to efficiently represent density forecasts as finite-dimensional vectors. This method shows that adding the mean factor from density forecasts can drastically improve point forecast accuracy.
3. No Significant Improvement from Weighted Mean: The study finds that combining density and point forecasts to form a weighted mean does not yield meaningful improvements. Instead, using density forecasts solely to adjust point forecasts provides better results.
4. Empirical Analysis: The study employs quarterly data on Korea’s GDP growth, the real GDP gap, financial conditions, and other economic indicators. The use of density forecasts based on these indicators provides significant predictive advantages, especially in risk management (growth-at-risk analysis).

Model and Methodology:

• The authors use functional regression to analyze the relationship between point forecasts, density forecasts, and actual GDP growth. By converting density forecasts into vectors using functional principal components, they create models to predict future GDP growth rates more accurately.
• A Financial Condition Index (FCI) is constructed from variables like the real GDP gap, U.S. federal funds rate (FFR), and others, providing the basis for the density forecasts. These forecasts are quantified using conditional quantile regression and represented through skewed t-distributions.

Conclusion:

The paper concludes that while density forecasts are beneficial for adjusting point forecasts, their value lies primarily in adjusting forecasts for extreme risks, both on the downside and upside. Incorporating the mean of the density forecast into models improves accuracy, particularly when pessimistic or optimistic scenarios are more likely.

This research demonstrates the potential for better GDP growth predictions through more advanced statistical models, but it also highlights the need for careful application of these methods to avoid overfitting or reliance on less informative aspects of density forecasts.

 

이 문서는 *"위험 측정 밀도 예측을 이용한 한국 GDP 성장률 평균 예측 개선"*에 관한 연구로, 2013년 3분기부터 2022년 1분기까지의 기간 동안 한국의 GDP 성장률에 대한 점 예측의 정확성을 밀도 예측을 통해 향상시키는 방법을 다룹니다. 연구의 핵심은 밀도 예측을 점 예측과 결합함으로써 예측 결과를 개선할 수 있는지 여부를 분석하는 것으로, 밀도 예측이 점 예측의 정확도를 향상시킬 수 있지만, 이를 가중 평균으로 결합하기보다는 점 예측을 조정하는 데 사용하는 것이 더 효과적이라는 결론을 도출했습니다.

주요 목적:

1. 밀도 예측 활용 탐구: 연구는 GDP 성장의 리스크를 예측하는 밀도 예측을 점 예측과 함께 사용함으로써 예측의 정확도를 높일 수 있는지 평가하는 것을 목표로 합니다.
2. 평균 예측에 대한 영향: 밀도 예측의 다양한 요소, 특히 그 평균이 예측 정확도에 어떤 기여를 하는지 분석합니다.

주요 발견:

1. 예측 정확도 개선: 연구 결과, 밀도 예측을 적절히 활용할 경우 점 예측의 평균 제곱 오차(MSE)를 33% 이상 줄일 수 있다는 사실을 확인했습니다.
2. 기능적 회귀 분석의 역할: 연구자들은 밀도 예측을 유한 차원의 벡터로 효율적으로 표현하기 위해 기능적 주성분 분석(FPCA)을 사용했습니다. 이를 통해 밀도 예측의 평균 요인을 추가하면 점 예측의 정확도가 크게 향상될 수 있음을 보였습니다.
3. 가중 평균 방식의 유의미한 개선 없음: 밀도 예측과 점 예측을 결합하여 가중 평균을 형성하는 방식은 유의미한 개선을 가져오지 못했으며, 밀도 예측을 점 예측을 조정하는 데만 사용하는 것이 더 나은 결과를 제공합니다.
4. 실증 분석: 연구는 한국 GDP 성장에 대한 분기별 데이터를 사용하며, 실질 GDP 갭, 금융 조건 등 여러 경제 지표를 기반으로 밀도 예측을 실시했습니다. 특히 위험 관리(성장 위험 분석)에서 밀도 예측을 사용하는 것이 예측에 중요한 이점을 제공한다는 사실을 확인했습니다.

모델 및 방법론:

• 연구자들은 기능적 회귀를 사용하여 점 예측, 밀도 예측, 실제 GDP 성장 간의 관계를 분석했습니다. 밀도 예측을 기능적 주성분을 통해 벡터로 변환한 후 이를 바탕으로 미래의 GDP 성장률을 보다 정확하게 예측할 수 있는 모델을 만들었습니다.
• **금융 상태 지수(FCI)**는 실질 GDP 갭, 미국 연방기금 금리(FFR) 등의 변수로 구성되었으며, 이러한 지표를 바탕으로 밀도 예측을 수행했습니다. 이러한 예측은 조건부 분위 회귀를 통해 정량화되었고, 비대칭 t-분포를 사용해 표현되었습니다.

결론:

이 연구는 밀도 예측이 점 예측을 조정하는 데 유용하다는 결론을 내렸으며, 특히 극단적인 리스크(하방 및 상방 리스크)에 대해 예측을 조정할 때 밀도 예측의 가치가 있다고 강조합니다. 밀도 예측의 평균을 모델에 포함시키는 것은 특히 비관적이거나 낙관적인 시나리오가 더 가능할 때 예측 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

이 연구는 보다 진보된 통계 모델을 통해 한국의 GDP 성장 예측을 개선할 수 있는 가능성을 보여주었지만, 밀도 예측의 덜 유용한 측면에 과도하게 의존하지 않도록 신중하게 적용해야 한다는 점도 강조하고 있습니다.