대한민국 기업경기실사지수 (업황전망)

기업경기실사지수(업황전망)는 변환 없이 기록한 원계열로서, 기업이 다음 달 업황을 개선·비슷·악화 중 하나로 응답하는 정성적 기업경기조사의 전망 부문을 그대로 담는다. 이 지수는 악화를 예상하는 기업 비중을 개선을 예상하는 기업 비중에서 차감한 뒤 중립 기준값을 중심으로 표준화한 순응답 확산지수형 통계이며, 기준값을 상회하면 낙관적 기업이 비관적 기업보다 많음을 뜻한다.

상승·동일·하락의 정성적 설계는 그 삼분 응답이 실현 산출과 맺는 이론적 연결에서 출발한다(Anderson 1952). 삼분 응답을 하나의 연속 값으로 환산하는 균형 통계는 확립된 정량화 방식이며(Theil 1952), 이 접근은 이후 확률 임계값으로 체계화되고 비판적으로 재검토되었다(Carlson and Parkin 1975; Nardo 2003).

이 통계가 속하는 확산지수 계열은 정식화된 순환 측정 도구이다(Moore 1961). 기대형 경기지표가 추적해야 하는 기준순환의 정의는 경기지표 프로그램 안에서 규정되었다(Mitchell and Burns 1938; Burns and Mitchell 1946). 이러한 월별 확산 수치는 순환 전환점의 실시간 신호로, 또 동행·선행·확산 분류 안의 한 계열로 다루어져 왔다(Shiskin 1961; Zarnowitz 1992). 그 기저 대상은 조사가 대리하는 경제의 잠재 상태로 재해석되며, 그 측정 프로그램의 비이론적 성격은 일찍이 면밀히 검토되었다(Stock and Watson 1989; Koopmans 1947).

KRED는 공표된 전망 지수에 어떠한 변환도 적용하지 않고 발표된 그대로 저장하며, 여기서는 그 기업경기 확산 통계가 존재하게 되는 측정 기반만을 기술한다. 측정의 출발점은 정성적 조사 도구이며, 기업 패널이 예상 업황을 기수적 크기가 아니라 상승·동일·하락의 순서형 판단으로 보고한다(Anderson 1952).

호의적 응답 비중에서 비호의적 응답 비중을 뺀 응답 균형은 이 순서형 응답을 하나의 수치로 요약한다(Theil 1952). 삼분 응답이 정량 계열로 사상되는 확률 임계값은 정식화되었고, 균형·확률·회귀에 기반한 경쟁적 정량화 방법이 정리되었다(Carlson and Parkin 1975; Nardo 2003). 그 결과 통계는 중립 값을 중심으로 확산지수 척도 위에 표시되어, 그 부호가 월별 전환점 탐지에 쓰이는 순환 신호를 담는다(Moore 1961; Shiskin 1961).

기대형 조사를 순환 지표로 다루는 것을 정당화하는 지표 선정 논리는 경기지표 프로그램에서 비롯하고, 재현 가능한 전환점 설정은 알고리즘적 절차로 확립되었다(Mitchell and Burns 1938; Burns and Mitchell 1946; Bry and Boschan 1971). 공통 순환 신호의 동적요인 정식화와 경제활동 상태 조사의 일반 설계 원칙도 마련되어 있다(Stock and Watson 1991; Hussmanns, Mehran, and Verma 1990). KRED는 재척도화·디플레이트·평활화·연율화·계절조정 어느 것도 수행하지 않는다.

전망 부문 지수는 선행적 기업경기 수치로서, 자신이 예고하는 공식 산출 통계에 앞서 경제의 단기 상태를 가늠하는 데 쓰인다. 이는 조사 응답의 균형을 실현 생산과 연결한 초기 작업에서 기록된 역할이다(Anderson 1952).

경기지표 프로그램 안에서 기대형 조사는 기준순환과의 공행이 관심 대상이 되는 선행·동행 지표로 기능한다(Mitchell and Burns 1938; Burns and Mitchell 1946). 이 틀은 동행·선행·확산 계열에 걸쳐 평가되었고, 실시간 경기 후퇴·회복 신호 탐지에 운용되었다(Zarnowitz 1992; Shiskin 1961).

월별 계열에 담긴 순환 신호는 경제의 잠재 공통요인으로 재해석되며, 더 낙관적으로 돌아선 기업 비중이라는 확산지수적 해석도 함께 제공된다(Stock and Watson 1989; Stock and Watson 1991; Moore 1961).

측정된 지표가 곧 구조 모형은 아니라는 해석적 신중함이 요구된다(Koopmans 1947). 설문 기반 태도와 기대가 이후 실물 활동에 관한 정보를 담는다는 근거는 폭넓게 축적되어 있으며, 그러한 심리 수치가 지출을 얼마나 독립적으로 예고하는지도 평가되었다(Katona 1951; Carroll, Fuhrer, and Wilcox 1994; Ludvigson 2004). 노동시장 유량 측정은 이러한 경기 여건 판단을 보완한다(Clark and Summers 1979).

시장 참가자에게 전망 지수는 분기별 산출 자료보다 먼저 나오는 시의성 높은 고빈도 경기 판단 수단이며, 중립 기준값 대비 그 수준과 전환점이 활동의 조기 신호로 주시된다.

그러한 계열에 선행적 정보를 부여하는 전환점 논리는 경기지표 프로그램에서 제시되고 알고리즘화되었다(Mitchell and Burns 1938; Burns and Mitchell 1946; Bry and Boschan 1971). 월별 확산 수치는 실시간 경기 후퇴·회복 신호로 다루어졌고, 순환 반전을 예고하는 선행지표 도구 안에 놓였다(Shiskin 1961; Moore 1961; Zarnowitz 1992).

정성적 심리 수치가 경성 자료를 넘어 지출과 산출에 대한 독립적 예측력을 지니는지는 검정되고 개관되었으며, 이는 기대가 수요를 측정 가능하게 형성한다는 행태적 전제에 근거한다(Carroll, Fuhrer, and Wilcox 1994; Ludvigson 2004; Katona 1951).

시장이 가격에 반영하는 공통 순환 신호를 추출하는 요인모형 기반이 마련되어 있으며, 조사 균형에서 그것이 예고하는 산출로 이어지는 연결도 확립되어 있다(Stock and Watson 1989; Stock and Watson 1991; Anderson 1952).

KRBSI는 계절조정되지 않은 월별 기업심리지수이며, 2003-02부터 2026-06까지 281개 관측치에 대해 상수·추세 설정에서 검정한다. 조사 척도는 유계이지만 표본 전 구간에서 지수가 그 경계로부터 멀리 떨어져 있으므로, 표준 단위근 귀무가설이 유계 귀무가설과 거의 일치하여 유계 보정이 필요하지 않다(Cavaliere and Xu 2014).

Said and Dickey (1984)의 시차 보강을 적용한 Dickey and Fuller (1979) 증강 검정은 p = 0.0001로 단위근을 기각하고, 비모수적 Phillips and Perron (1988) 검정은 p = 0.0036으로 기각하며, KPSS 검정은 p > 0.10에서 정상성을 기각하지 못하여(Kwiatkowski et al. 1992) 세 절차가 이견 없이 깔끔한 I(0) 분류에 합치한다. Elliott, Rothenberg, and Stock (1996)의 DF-GLS 상위 검정은 모호한 판정에 대비한 유보 수단으로, 여기서는 필요하지 않다.

세 절차가 깔끔한 I(0) 판정에 합치하므로 수준이 정상 대상이며 그 평균 변화점은 인용 가능하다. Bai and Perron (1998) 절차를 Bai and Perron (2003)의 알고리즘으로 계산하면 2012-07과 2023-01의 두 평균 이동이 위치하며, 이는 확률적 추세의 단절이 아니라 정상 계열의 수준 이동으로 읽힌다(Perron 1989).

이 지수는 계절조정되지 않았으며, 여기서 계절 검정군이 본래 의도된 진단이다. HEGY 계절단위근 검정은 p = 0.000에서 계절 단위근을 기각하고(Hylleberg et al. 1990), 계절 더미 F 검정은 p = 0.000에서, 차분 계열에 대한 QS 통계량은 p = 0.000에서 기각하므로, 존재하는 계절성은 확률적이 아니라 결정적이며, 이는 Canova and Hansen (1995)의 정상 계절성 귀무 틀 및 Ghysels and Osborn (2001)의 계절 시계열 분석과 부합한다. 정상 수준에 대해 Ljung and Box (1978) 포트맨토는 시차 12와 시차 24의 월별 단에서 모두 p = 0.000으로 무자기상관 귀무가설을 기각하여, 지속성이 강한 심리 수준에서 예상되는 강한 시계열 의존을 가리킨다.