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ticker: "KRMEDCPI"
title: "대한민국 가중중위수 소비자물가지수"
unit: "%"
frequency: "월별"
source: "Bryan and Cecchetti (1994); Ball and Mazumder (2019)"
release: "월별 산출"
category: "소비자·생산자물가"
country: "KR"
language: "ko"
canonical: "https://kred.dev/ko/series/KRMEDCPI"
license: "https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"
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latest_date: "2026-09-01"
first_date: "2017-01-01"
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observations_shown: 117
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# 대한민국 가중중위수 소비자물가지수

## 개요

품목별 물가 상승률 분포의 가중 중위값으로, 일시적 가격 잡음을 걸러낸 기조 물가 흐름을 보여줍니다.

## 주요 수치

|  | 값 | 날짜 |
|---|---|---|
| 최신값 | 1.99 | 2026-09-01 |
| 직전 대비 | 0.00 | 2026-08-01 |
| 1년 전 대비 | +0.06 | 2025-09-01 |
| 수록 기간 내 최고 | 4.32 | 2022-09-01 |
| 수록 기간 내 최저 | 0.21 | 2019-06-01 |
| 수록 기간 | 2017-01-01 – 2026-09-01 |  |
| 관측치 수 | 117 |  |

## 최근 관측치

| 날짜 | 값 | 변화 |
|---|---|---|
| 2017-01-01 | 1.72 |  |
| 2017-02-01 | 1.52 | -0.20 |
| 2017-03-01 | 1.64 | +0.12 |
| 2017-04-01 | 1.39 | -0.25 |
| 2017-05-01 | 1.35 | -0.04 |
| 2017-06-01 | 1.54 | +0.19 |
| 2017-07-01 | 1.17 | -0.36 |
| 2017-08-01 | 1.52 | +0.35 |
| 2017-09-01 | 1.33 | -0.20 |
| 2017-10-01 | 0.95 | -0.38 |
| 2017-11-01 | 0.90 | -0.05 |
| 2017-12-01 | 1.06 | +0.16 |
| 2018-01-01 | 0.97 | -0.09 |
| 2018-02-01 | 1.00 | +0.03 |
| 2018-03-01 | 1.06 | +0.06 |
| 2018-04-01 | 1.39 | +0.32 |
| 2018-05-01 | 1.52 | +0.13 |
| 2018-06-01 | 1.41 | -0.11 |
| 2018-07-01 | 1.10 | -0.31 |
| 2018-08-01 | 1.19 | +0.09 |
| 2018-09-01 | 1.12 | -0.08 |
| 2018-10-01 | 1.07 | -0.05 |
| 2018-11-01 | 0.98 | -0.09 |
| 2018-12-01 | 0.90 | -0.08 |
| 2019-01-01 | 0.74 | -0.16 |
| 2019-02-01 | 0.63 | -0.10 |
| 2019-03-01 | 0.52 | -0.11 |
| 2019-04-01 | 0.44 | -0.08 |
| 2019-05-01 | 0.33 | -0.11 |
| 2019-06-01 | 0.21 | -0.12 |
| 2019-07-01 | 0.55 | +0.34 |
| 2019-08-01 | 0.85 | +0.30 |
| 2019-09-01 | 0.40 | -0.45 |
| 2019-10-01 | 0.42 | +0.03 |
| 2019-11-01 | 0.31 | -0.11 |
| 2019-12-01 | 1.05 | +0.74 |
| 2020-01-01 | 1.22 | +0.17 |
| 2020-02-01 | 0.94 | -0.28 |
| 2020-03-01 | 0.75 | -0.19 |
| 2020-04-01 | 0.42 | -0.33 |
| 2020-05-01 | 0.49 | +0.06 |
| 2020-06-01 | 0.53 | +0.04 |
| 2020-07-01 | 0.68 | +0.15 |
| 2020-08-01 | 0.70 | +0.02 |
| 2020-09-01 | 0.61 | -0.09 |
| 2020-10-01 | 0.64 | +0.03 |
| 2020-11-01 | 0.76 | +0.12 |
| 2020-12-01 | 0.87 | +0.11 |
| 2021-01-01 | 0.67 | -0.20 |
| 2021-02-01 | 0.69 | +0.02 |
| 2021-03-01 | 1.14 | +0.45 |
| 2021-04-01 | 1.45 | +0.31 |
| 2021-05-01 | 1.36 | -0.09 |
| 2021-06-01 | 1.46 | +0.10 |
| 2021-07-01 | 1.37 | -0.09 |
| 2021-08-01 | 1.38 | +0.01 |
| 2021-09-01 | 1.34 | -0.04 |
| 2021-10-01 | 1.83 | +0.49 |
| 2021-11-01 | 1.85 | +0.02 |
| 2021-12-01 | 1.98 | +0.13 |
| 2022-01-01 | 2.46 | +0.48 |
| 2022-02-01 | 2.85 | +0.39 |
| 2022-03-01 | 2.79 | -0.06 |
| 2022-04-01 | 2.76 | -0.03 |
| 2022-05-01 | 3.42 | +0.66 |
| 2022-06-01 | 3.69 | +0.26 |
| 2022-07-01 | 3.93 | +0.24 |
| 2022-08-01 | 4.32 | +0.39 |
| 2022-09-01 | 4.32 | +0.01 |
| 2022-10-01 | 4.00 | -0.32 |
| 2022-11-01 | 4.18 | +0.18 |
| 2022-12-01 | 3.74 | -0.44 |
| 2023-01-01 | 3.61 | -0.13 |
| 2023-02-01 | 3.63 | +0.02 |
| 2023-03-01 | 3.41 | -0.22 |
| 2023-04-01 | 3.44 | +0.03 |
| 2023-05-01 | 3.13 | -0.31 |
| 2023-06-01 | 2.58 | -0.55 |
| 2023-07-01 | 2.54 | -0.03 |
| 2023-08-01 | 2.57 | +0.03 |
| 2023-09-01 | 2.54 | -0.03 |
| 2023-10-01 | 2.66 | +0.12 |
| 2023-11-01 | 2.37 | -0.29 |
| 2023-12-01 | 2.21 | -0.16 |
| 2024-01-01 | 2.00 | -0.21 |
| 2024-02-01 | 2.03 | +0.03 |
| 2024-03-01 | 1.99 | -0.04 |
| 2024-04-01 | 1.94 | -0.05 |
| 2024-05-01 | 1.99 | +0.05 |
| 2024-06-01 | 1.78 | -0.21 |
| 2024-07-01 | 1.75 | -0.03 |
| 2024-08-01 | 1.56 | -0.20 |
| 2024-09-01 | 1.31 | -0.24 |
| 2024-10-01 | 1.16 | -0.16 |
| 2024-11-01 | 1.07 | -0.09 |
| 2024-12-01 | 1.48 | +0.41 |
| 2025-01-01 | 1.15 | -0.33 |
| 2025-02-01 | 1.26 | +0.11 |
| 2025-03-01 | 1.22 | -0.04 |
| 2025-04-01 | 1.54 | +0.32 |
| 2025-05-01 | 1.53 | -0.01 |
| 2025-06-01 | 1.65 | +0.12 |
| 2025-07-01 | 1.56 | -0.10 |
| 2025-08-01 | 1.46 | -0.10 |
| 2025-09-01 | 1.93 | +0.46 |
| 2025-10-01 | 1.90 | -0.03 |
| 2025-11-01 | 1.61 | -0.29 |
| 2025-12-01 | 1.57 | -0.04 |
| 2026-01-01 | 1.71 | +0.14 |
| 2026-02-01 | 1.71 | -0.01 |
| 2026-03-01 | 1.99 | +0.28 |
| 2026-04-01 | 1.92 | -0.06 |
| 2026-05-01 | 1.95 | +0.03 |
| 2026-06-01 | 1.98 | +0.03 |
| 2026-07-01 | 1.99 | +0.01 |
| 2026-08-01 | 1.99 | 0.00 |
| 2026-09-01 | 1.99 | 0.00 |

## 정의

KRMEDCPI는 대한민국의 가중중위수 소비자물가지수로, 인플레이션 동학에 관한 모형이 아니라 품목별 소비자물가 상승률의 횡단면 분포로부터 매월 계산되는 기조 인플레이션의 제한영향 추정량이다(Bryan and Cecchetti 1994; Bryan, Cecchetti, and Wiggins 1997). 이 통계량은 그 분포의 가중 50번째 백분위수, 곧 누적가중치 분포의 절반 지점을 포함하는 품목의 가격변화이다(Bryan and Pike 1991; Dolmas 2005; Meyer and Venkatu 2014). 이 계열은 일시적 상대가격 잡음을 걷어낸 뒤 남는 측정 인플레이션의 지속 성분으로 근원 인플레이션을 파악하는 계보와, 횡단면이 두꺼운 꼬리를 가질 때 중심 순서통계량이 평균보다 그 성분을 더 효율적으로 추정한다는 강건통계의 논거를 잇는다(Eckstein 1981; Cecchetti 1997; Roger 1997; Aucremanne 2000).

품목별 가격변화는 계절조정하지 않은 품목지수에 대해 전년동월 대비로 측정하는데, 이는 계절조정된 구성 품목에 전월 대비를 적용하는 본래의 관행이 아니라 일본은행이 공표하는 근원 지표의 변형을 따른 것이다(Shiratsuka 1997; Hogen, Kawamoto, and Nakahama 2015; Shiratsuka 2015). 전년동월 대비 기준은 모형에 기반한 계절조정 단계 없이 품목 수준의 계절성을 제거하지만, 전년동월 대비 변화가 전년의 움직임에 좌우되고 기조 인플레이션의 전환점에 뒤처진다는 알려진 한계를 지니는데, 이는 Shiratsuka (1997)가 Kimura (1995)를 원용하여 지적한 것이다.

가중치는 단일 고정 빈티지가 아니라 공식 빈티지 달력을 따른다. 각 월은 그 달의 헤드라인 지수를 지배했던 공식 품목 가중치 빈티지 아래에서 집계되는데, 적용 구간이 각각 2012-01, 2015-01, 2017-01, 2020-01, 2022-01에 시작하는 다섯 개의 빈티지가 품목명·코드 대응표를 통해 현행 후방연결 품목 패널에 사상되고 유효한 가격변화를 가진 품목들에 대해 재정규화된다. 이는 일본은행 공표 지표와 장기 표본의 일본 증거가 취한 기준연도별 관행을 복원한 것이다(Hogen, Kawamoto, and Nakahama 2015; Shiratsuka 1997). 잔여 근사는 감추지 않고 공시하는데, 오래된 빈티지 가중치 질량의 작은 몫은 현행 패널에 살아남은 대응 품목이 없어 재정규화로 제거된다. 월별 커버리지 비중과 품목 수는 계열 자체의 공표 열로 제공된다. 공표 구간은 2017-01에 시작하는데, 이는 공식 헤드라인 인플레이션을 고정된 허용오차 안에서 재현해야 하는 무절사 재구성 중재 기준 아래에서 커버리지 문턱과 재구성 허용오차를 검증한 뒤 인간 서명으로 확정한 시작 시점이다. 다만 2019-09부터 2019-12까지 네 달은 무상교육 정책으로 조사가 중단된 교육 품목들이 남긴 공백 탓에 재구성 허용오차를 초과한다. 이 네 달은 외곽 한도를 둔 인간 서명 예외로 수용되어 그 내역이 공학 문서에 기록되어 있다.

검증 검정군이 확인한 네 가지 성질을 처음부터 명시해 둔다. 이 계열은 평균적으로 헤드라인 인플레이션보다 0.5793pp 낮게 형성되고 Newey and West (1987) t 통계량은 −3.518인데, 이는 우측으로 치우친 가격변화 분포에서 가중중위수가 갖는 교과서적 하방 수준 편의이므로(Ball and Mazumder 2019) 수준 지표가 아니라 방향·모멘텀 지표로 읽어야 한다. 헤드라인 인플레이션의 37개월 중심 추세 추적은 두 공식 제외방식 근원지수에 미치지 못하는데, 평균제곱근오차가 0.6475와 0.5490에 견주어 0.7395이며, 95개월의 평가 구간에서 그 격차가 통계적으로 유의하지 않다는 사실은 격차가 사라졌다는 증거가 아니라 소표본의 검정력 한계다(Clark 2001; Rich and Steindel 2007). 공표 구간의 단위근 판정은 세 표준 절차가 모두 일치하는 명확한 I(1)로, 세 절차가 합의할 때에만 차수를 부여하는 판정 규약에 따라 그대로 보고한다. 표본 외 검정군은 114개월 구간에서 수행할 수 없으므로 이 계열은 당월 가격변화 분포에 대한 기술적 지표이지 결코 예측치가 아니다(Atkeson and Ohanian 2001; Meyer, Venkatu, and Zaman 2013).

같은 검정군으로 나란히 평가된 자매 추정량인 가중 절사평균은 공표 게이트에서 보류되었는데, 12개월 평균회귀 기준을 공표 구간에서 충족하지 못한 반면 가중중위수는 성문화된 단측 관행 아래 같은 기준을 통과했기 때문이다(Cogley 2002; Bryan and Cecchetti 1994).

## 산출방법

이 추정량은 매월 동일한 품목별 정렬 횡단면으로부터 계산되며, 의존하는 모든 상수는 코드에 고정되어 운영 단계에서 재추정되는 것이 없다.

**(1) 품목별 전년동월 대비 가격변화.** 각 품목의 가격변화는 계절조정하지 않은 품목지수에 대해 $\pi_{i,t} = 100\,(P_{i,t}/P_{i,t-12} - 1)$로 계산하며, 이 비율은 두 관측치가 동일한 연결 지수 계열 위에 있을 때에만 유효하다(Shiratsuka 1997; Shiratsuka 2015; Hogen, Kawamoto, and Nakahama 2015).

**(2) 월별 공식 가중치 빈티지.** 각 월에는 그 달의 헤드라인 지수를 지배했던 공식 품목 가중치 빈티지가 배정되는데, 공식 개편·갱신 달력에 따라 적용 구간이 각각 2012-01, 2015-01, 2017-01, 2020-01, 2022-01에 시작하는 다섯 개의 빈티지가 품목명·코드 대응표를 통해 현행 후방연결 품목 패널에 사상된다. 사상된 가중치는 당월에 유효한 가격변화를 가진 품목들에 대해 단위 질량으로 재정규화되어 추정량에 들어가는 가중치의 합이 항상 1이 되고, 보유된 공식 가중치의 월별 커버리지 비중과 품목 수는 산출 계열의 열로 공표된다(Bryan, Cecchetti, and Wiggins 1997; Dolmas 2005).

**(3) 안정 정렬과 누적가중치.** 유효 품목을 가격변화의 오름차순으로 정렬하되 동률에서 입력 순서를 유지하는 안정 정렬을 사용하고, 재정규화된 가중치를 정렬 순서대로 누적하여 품목별 누적가중치를 얻는다(Bryan, Cecchetti, and Wiggins 1997).

**(4) 가중중위수.** KRMEDCPI는 누적가중치 분포의 0.5 지점을 포함하는 품목의 가격변화이며, 누적가중치가 경계와 정확히 일치하는 경우에는 인접한 두 품목 가격변화의 중간값을 취하는데, 이것이 대칭 절사의 극한과 정합적인 유일한 규칙이다(Bryan and Pike 1991; Bryan and Cecchetti 1994; Roger 1997; Aucremanne 2000; Meyer and Venkatu 2014).

**(5) 재구성 중재 기준과 도출된 시작 시점.** 각 월에 배정된 빈티지 아래에서 가격 소급 가중치를 쓰는 무절사 로우 지수 집계가 공식 헤드라인 전년동월 대비 인플레이션을 고정된 월별·구간별 허용오차 안에서 재현해야 하며, 이 검증은 품목 전집, 가중치 사상, 전년동월 대비 계산을 한꺼번에 확인한다(Silver 2007; Wynne 2008). 공표 구간은 커버리지 문턱과 재구성 허용오차의 검증을 거쳐 인간 서명으로 확정한 2017-01에 시작하며, 2019-09부터 2019-12까지 네 달의 허용오차 초과는 외곽 한도를 둔 서명 예외로 수용되어 공학 문서에 기록되어 있다.

## 경제학에서의 응용

중앙은행이 제한영향 추정량을 주시하는 까닭은 월별 헤드라인 인플레이션이 정책에 유의미한 지속 성분과 일시적 상대가격 잡음을 뒤섞기 때문이며, 이 분해는 경제의 장기 경로 위의 추세율로 근원 인플레이션을 규정한 본래의 정의로 거슬러 올라간다(Eckstein 1981; Cecchetti 1997). 품목 가격변화의 횡단면 분포가 두꺼운 꼬리를 가질 때 가중평균은 그 추세의 비효율적 추정량이 되고 제한영향 추정량이 더 효율적이라는 것이 절사평균 문헌의 출발점을 이루는 논거인데, 가중중위수는 그 극한에 해당하는 추정량이다(Bryan and Cecchetti 1994; Bryan, Cecchetti, and Wiggins 1997). 같은 강건통계의 관점이 뉴질랜드와 벨기에를 대상으로도 전개되어 중위수와 절사평균이 인플레이션 중심경향의 강건 추정량으로 제안되었다(Roger 1997; Aucremanne 2000).

공식 제외방식 근원지수와의 관계는 평가 문헌의 오랜 주제다. 고정 제외방식 근원지수는 충격이 어디에 떨어지든 매월 같은 품목을 제거하는 반면 절사평균은 당월에 극단적인 품목이 무엇이든 그것을 제거하며, 식료품·에너지의 영구 제외는 바로 그 지점에서 비판받아 왔다(Bullard 2011). 비교 연구들은 어느 단일 근원지표도 지배적이지 않고 절사평균과 중위수가 추세 인플레이션 추적에서 제외방식 근원지수에 필적하며 종종 더 낫다는 결론에 이른다(Clark 2001; Rich and Steindel 2007; Silver 2007; Wynne 2008; Detmeister 2011). 산출에 장기 효과가 없는 측정 인플레이션의 성분으로 근원 인플레이션을 식별하는 대안적 전통도 있다(Quah and Vahey 1995).

중앙은행 실무에서는 바로 이러한 기조 인플레이션 대시보드가 미국·유로지역·일본에서 운용되고 있다(Amstad, Potter, and Rich 2017; Ehrmann et al. 2018; Hogen, Kawamoto, and Nakahama 2015; Shiratsuka 2015). 물가안정목표제 아래에서 이런 지표의 운영상 근거는 정책이 목표 대비 인플레이션의 지속적 부분에 반응해야 한다는 것이며 대한민국에서는 소비자물가 2% 목표가 그 준거이고, 헤드라인과 근원을 둘러싼 커뮤니케이션은 지속적 충격이 부당하게 경시될 위험을 관리한다(Bernanke and Mishkin 1997; Svensson 1997; Mishkin 2007; Blinder 1997). 이들 지표가 근사하는 추세 대상은 비관측요인 모형이 같은 자료에서 추출하는 느리게 움직이는 성분이다(Stock and Watson 2007; Stock and Watson 2016).

본 사이트에서 가중중위수는 대한민국의 두 공식 제외방식 근원지수 및 모형 기반 추세와 나란히 품목 횡단면의 매끄러움과 모멘텀을 읽는 지표로 쓰이며, 하방 수준 편의는 상쇄하여 지우는 대신 시야에 그대로 둔다.

## 금융시장에서의 응용

채권·인플레이션 시장 참가자는 명목채권, 물가연동채권, 인플레이션 스왑의 가격을 기대인플레이션·실질금리·위험 프리미엄으로의 수익률 분해에 기대어 매기는데, 그때 입력되는 기대인플레이션은 최신 월별 공표치가 아니라 지속 성분이다(Ang, Bekaert, and Wei 2008; D'Amico, Kim, and Wei 2018; Duffee 2018). 기조 인플레이션 지표는 손익분기 인플레이션율을 평가할 때 준거가 되는 지속 성분의 측정치를 공급하며, 연동시장의 가격괴리 국면은 시장이 함의하는 인플레이션 경로가 펀더멘털에서 크게 벗어날 수 있음을 보여 준다(Fleckenstein, Longstaff, and Lustig 2014; Bauer and McCarthy 2015).

월별 공표치를 읽을 때 관건은 서프라이즈가 지속 성분을 움직이는가, 아니면 잡음에 그치는가이며, 장기 만기 수익률이 거시 뉴스에 반응하는 것도 장기 기대인플레이션의 수정을 통해서다(Gurkaynak, Sack, and Swanson 2005). 서베이 지표, 시장가격, 시계열 모형이 기대인플레이션 입력으로 경합하고 미국 자료에서는 서베이를 이기기 어려운데, 여기서 공표하는 기조 인플레이션 지표는 그 도구상자에서 횡단면 정보를 맡는 항목이다(Ang, Bekaert, and Wei 2007; Faust and Wright 2013; Stock and Watson 2007).

이런 지표의 예측 증거는 엇갈리며, 그 한계는 여기서도 그대로 밝혀 둔다. 중위수 CPI가 일부 미국 인플레이션 예측을 개선하고(Meyer, Venkatu, and Zaman 2013), 일부 표본에서는 근원지표가 총인플레이션을 헤드라인보다 잘 예측하지만(Crone et al. 2013), 시차 인플레이션만 쓰는 단순 벤치마크는 이기기 어렵기로 악명이 높다(Atkeson and Ohanian 2001). 이 대한민국 계열에서는 짧은 공표 구간 탓에 표본 외 비교 자체를 수행할 수 없으므로, 가중중위수는 예측 모형이 아니라 현재의 지속 성분에 대한 기술적 측정치로서 가치평가에 들어간다(Meyer and Venkatu 2014).

## 통계적 검정

표본은 2017-01부터 2026-06까지 114개 월별 관측치로, 공학 문서에 기록된 인간 서명 예외를 반영해 재구성 중재 기준과 시작 규칙이 인증한 구간이며, 단위근 검정은 상수항과 선형추세를 포함하는 사양으로 수행한다. 세 절차의 판정이 모두 일치하므로 판정 규약에 따라 명확한 I(1) 적분 차수를 부여한다. 증대 디키-풀러 검정은 p = 0.8212에서 단위근을 기각하지 못하고(Dickey and Fuller 1979; Said and Dickey 1984), 비모수 검정도 p = 0.6163에서 기각하지 못하며(Phillips and Perron 1988), 정상성을 귀무가설로 두는 검정은 p = 0.023에서 정상성을 기각한다(Kwiatkowski et al. 1992). 급등기가 지배하던 짧은 이전 구간에서 서로 어긋났던 세 판정은 연장된 표본에서 수렴하며, 헤드라인 인플레이션을 포함한 지표군의 다섯 계열 모두가 동일한 창에서 같은 I(1) 판정을 받는다.

1차 차분의 포트맨토 통계량은 Q(12) = 10.86, p = 0.5413으로 지표군에서 가장 약한 계열 의존을 보이는데, 이 계열이 가장 매끄러운 후보라는 사실과 부합한다(Ljung and Box 1978). 다중 구조변화 절차는 2018-12, 2020-08, 2022-01, 2023-06, 2024-11의 다섯 차례 평균 이동을 식별하며, 이 가운데 2020-08과 2022-01은 두 공식 제외방식 근원지수 및 헤드라인 인플레이션도 비슷한 시점에서 식별하는 최근 인플레이션 급등기의 구획이다(Bai and Perron 1998, 2003). 1차 차분에 대한 월별 더미 F 검정은 잔여 계절성을 찾지 못하며 F = 0.4916, p = 0.9046으로, 품목 수준의 계절성을 제거하기 위해 채택한 전년동월 대비 기준과 부합한다(Shiratsuka 1997).

이 추정량은 유의한 하방 수준 편의를 지닌다. 헤드라인 인플레이션과의 평균 격차는 −0.5793pp이고 Newey and West (1987) t 통계량은 −3.518, p = 0.0004인데, 이는 우측으로 치우친 가격변화 분포에서 가중중위수가 보이는 교과서적 거동으로 미국의 대응 계열에 대해 Ball and Mazumder (2019)가 기록한 것이며, 따라서 이 계열은 수준 지표가 아니라 방향·모멘텀 지표로 읽힌다(Rich and Steindel 2007).

헤드라인 인플레이션의 37개월 중심 이동평균 대비 평균제곱근오차는 95개월 평가 구간에서 0.7395로 0.6475와 0.5490을 보인 두 공식 제외방식 근원지수보다 나쁘고, 그 격차는 Harvey, Leybourne, and Newbold (1997)의 소표본 보정을 적용한 Diebold and Mariano (1995) 검정에서 p = 0.3993과 p = 0.1094로 10% 수준에서 유의하지 않다(Clark 2001). 이 비유의성은 격차가 사라졌다는 증거가 아니라 n = 95의 검정력 한계로 읽는데, 같은 격차가 지금은 대체된 더 긴 표본에서는 유의하게 검정되었으므로 두 사실을 함께 명시한다. 이를 상쇄하는 강점은 매끄러움인데, 전체 구간 표준편차가 헤드라인의 1.4610에 견주어 0.9695로 지표군에서 가장 매끄러운 계열이다(Bryan, Cecchetti, and Wiggins 1997).

미래 헤드라인 인플레이션 변화를 현재 격차에 회귀하는 평균회귀 검정은 Cogley (2002)를 따르며, 성문화된 단측 관행, 곧 5% 수준에서 양의 계수를 검정하는 방향성 검정으로 평가하되 양측 판독을 항상 병기한다. 12개월 시계에서 계수는 0.9399이고 Newey and West (1987) t 통계량은 101개 중첩 관측치 기준으로 1.937인데, 성문화된 단측 관행 아래에서는 5% 수준에서 유의하지만 양측 판독으로는 5% 경계에 근소하게 못 미치는 한계적 결과이므로 이 표본에서는 서로 갈리는 두 판독을 함께 보고하며, 그 단측 관행 아래에서 두 공식 제외방식 근원지수를 포함한 지표군 전체에서 유일하게 유의한 12개월 평균회귀 계열이다. 36개월 시계에서 절편이 0이고 기울기가 1이라는 제약의 결합 왈드 검정은 두 공식 근원지수를 포함한 모든 계열에서 기각되는데, 이 계열에서 112.47, 두 근원지수에서 74.98과 35.69로, 이는 77개의 중첩된 3년 관측치를 급등기가 지배하여 생기는 표본 구간의 산물이므로 후보 서열화에는 정보가 없다(Rich and Steindel 2007).

표본 외 검정군은 수행 불가로 기록한다. 축차 설계가 180개월의 초기 추정 창을 요구하는데 공표 구간이 114개월이며, 어떤 대체 절차도 임시변통으로 끼워 넣지 않았다. 시차 인플레이션만 쓰는 단순 벤치마크는 이기기 어렵기로 악명이 높으므로(Atkeson and Ohanian 2001; Crone et al. 2013) 이 계열에는 어떤 예측 주장도 부여하지 않으며, 당월 가격변화 분포에 대한 기술적 지표로 공표될 뿐 결코 예측치가 아니다(Meyer, Venkatu, and Zaman 2013; Meyer and Venkatu 2014).

## 자주 묻는 질문

### 가중 중위 소비자물가지수는 어떻게 구합니까?

해당 월 품목별 가격 변동률을 크기 순으로 배열하고 가중치를 그 순서대로 누적해, 절반이 되는 지점의 변동률을 취합니다. 소수 품목의 극단값이 지수를 끌고 다니지 못하도록 제한하는 절사 계열의 한 형태입니다.

### 가중 중위와 근원 소비자물가지수는 무엇이 다릅니까?

고정 품목 제외는 그 품목이 해당 월 변동의 원천인지와 무관하게 언제나 같은 항목을 덜어 냅니다. 가중 중위는 어느 품목이 극단적이었든 분포의 양 끝을 자동으로 배제하므로, 제외 대상을 사전에 지정할 필요가 없습니다.

### 가중 중위 소비자물가지수는 물가 전망입니까?

없습니다. 현재 가격 자료에 담긴 기조적 성분을 서술하는 지표이며 예측적 주장을 담고 있지 않습니다.