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ticker: "KRRETAIL"
title: "대한민국 소매판매액지수 (계절조정)"
unit: "index (2020=100)"
frequency: "월별"
source: "Fabricant (1940); Persons (1923)"
release: "월별 산출"
category: "실물활동·경기순환"
country: "KR"
language: "ko"
canonical: "https://kred.dev/ko/series/KRRETAIL"
license: "https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"
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# 대한민국 소매판매액지수 (계절조정)

## 개요

소매를 통해 팔린 재화의 물량으로 가계 소비 수요의 세기를 가늠하게 해 주는 지표입니다.

## 주요 수치

|  | 값 | 날짜 |
|---|---|---|
| 최신값 | 101.20 | 2026-08-01 |
| 직전 대비 | -1.90 | 2026-07-01 |
| 1년 전 대비 | -0.60 | 2025-08-01 |
| 수록 기간 내 최고 | 108.90 | 2021-09-01 |
| 수록 기간 내 최저 | 40.70 | 1995-05-01 |
| 수록 기간 | 1995-01-01 – 2026-08-01 |  |
| 관측치 수 | 380 |  |

## 최근 관측치

| 날짜 | 값 | 변화 |
|---|---|---|
| 2016-09-01 | 90.00 | -2.40 |
| 2016-10-01 | 92.90 | +2.90 |
| 2016-11-01 | 92.60 | -0.30 |
| 2016-12-01 | 93.70 | +1.10 |
| 2017-01-01 | 92.50 | -1.20 |
| 2017-02-01 | 94.00 | +1.50 |
| 2017-03-01 | 92.60 | -1.40 |
| 2017-04-01 | 93.20 | +0.60 |
| 2017-05-01 | 93.20 | 0.00 |
| 2017-06-01 | 94.00 | +0.80 |
| 2017-07-01 | 93.20 | -0.80 |
| 2017-08-01 | 92.90 | -0.30 |
| 2017-09-01 | 95.30 | +2.40 |
| 2017-10-01 | 94.10 | -1.20 |
| 2017-11-01 | 97.70 | +3.60 |
| 2017-12-01 | 95.60 | -2.10 |
| 2018-01-01 | 97.00 | +1.40 |
| 2018-02-01 | 98.10 | +1.10 |
| 2018-03-01 | 99.20 | +1.10 |
| 2018-04-01 | 98.40 | -0.80 |
| 2018-05-01 | 97.50 | -0.90 |
| 2018-06-01 | 98.00 | +0.50 |
| 2018-07-01 | 98.40 | +0.40 |
| 2018-08-01 | 98.10 | -0.30 |
| 2018-09-01 | 96.50 | -1.60 |
| 2018-10-01 | 97.80 | +1.30 |
| 2018-11-01 | 98.80 | +1.00 |
| 2018-12-01 | 99.00 | +0.20 |
| 2019-01-01 | 101.70 | +2.70 |
| 2019-02-01 | 96.40 | -5.30 |
| 2019-03-01 | 101.40 | +5.00 |
| 2019-04-01 | 99.60 | -1.80 |
| 2019-05-01 | 100.30 | +0.70 |
| 2019-06-01 | 98.90 | -1.40 |
| 2019-07-01 | 98.40 | -0.50 |
| 2019-08-01 | 102.10 | +3.70 |
| 2019-09-01 | 99.50 | -2.60 |
| 2019-10-01 | 99.80 | +0.30 |
| 2019-11-01 | 102.90 | +3.10 |
| 2019-12-01 | 103.90 | +1.00 |
| 2020-01-01 | 100.80 | -3.10 |
| 2020-02-01 | 95.50 | -5.30 |
| 2020-03-01 | 93.90 | -1.60 |
| 2020-04-01 | 96.90 | +3.00 |
| 2020-05-01 | 101.40 | +4.50 |
| 2020-06-01 | 103.50 | +2.10 |
| 2020-07-01 | 98.70 | -4.80 |
| 2020-08-01 | 101.50 | +2.80 |
| 2020-09-01 | 103.10 | +1.60 |
| 2020-10-01 | 101.90 | -1.20 |
| 2020-11-01 | 101.20 | -0.70 |
| 2020-12-01 | 101.70 | +0.50 |
| 2021-01-01 | 104.90 | +3.20 |
| 2021-02-01 | 102.10 | -2.80 |
| 2021-03-01 | 104.10 | +2.00 |
| 2021-04-01 | 105.40 | +1.30 |
| 2021-05-01 | 105.00 | -0.40 |
| 2021-06-01 | 106.10 | +1.10 |
| 2021-07-01 | 106.70 | +0.60 |
| 2021-08-01 | 106.20 | -0.50 |
| 2021-09-01 | 108.90 | +2.70 |
| 2021-10-01 | 108.60 | -0.30 |
| 2021-11-01 | 105.80 | -2.80 |
| 2021-12-01 | 108.00 | +2.20 |
| 2022-01-01 | 107.80 | -0.20 |
| 2022-02-01 | 104.40 | -3.40 |
| 2022-03-01 | 106.40 | +2.00 |
| 2022-04-01 | 105.90 | -0.50 |
| 2022-05-01 | 105.50 | -0.40 |
| 2022-06-01 | 104.60 | -0.90 |
| 2022-07-01 | 104.60 | 0.00 |
| 2022-08-01 | 108.30 | +3.70 |
| 2022-09-01 | 106.50 | -1.80 |
| 2022-10-01 | 107.00 | +0.50 |
| 2022-11-01 | 103.60 | -3.40 |
| 2022-12-01 | 104.30 | +0.70 |
| 2023-01-01 | 102.10 | -2.20 |
| 2023-02-01 | 107.30 | +5.20 |
| 2023-03-01 | 105.20 | -2.10 |
| 2023-04-01 | 104.20 | -1.00 |
| 2023-05-01 | 104.80 | +0.60 |
| 2023-06-01 | 106.00 | +1.20 |
| 2023-07-01 | 102.50 | -3.50 |
| 2023-08-01 | 103.70 | +1.20 |
| 2023-09-01 | 103.70 | 0.00 |
| 2023-10-01 | 104.00 | +0.30 |
| 2023-11-01 | 103.80 | -0.20 |
| 2023-12-01 | 103.50 | -0.30 |
| 2024-01-01 | 104.90 | +1.40 |
| 2024-02-01 | 101.00 | -3.90 |
| 2024-03-01 | 101.80 | +0.80 |
| 2024-04-01 | 101.60 | -0.20 |
| 2024-05-01 | 101.90 | +0.30 |
| 2024-06-01 | 102.20 | +0.30 |
| 2024-07-01 | 101.40 | -0.80 |
| 2024-08-01 | 102.00 | +0.60 |
| 2024-09-01 | 103.40 | +1.40 |
| 2024-10-01 | 102.10 | -1.30 |
| 2024-11-01 | 101.50 | -0.60 |
| 2024-12-01 | 101.60 | +0.10 |
| 2025-01-01 | 101.60 | 0.00 |
| 2025-02-01 | 103.20 | +1.60 |
| 2025-03-01 | 102.10 | -1.10 |
| 2025-04-01 | 101.60 | -0.50 |
| 2025-05-01 | 101.60 | 0.00 |
| 2025-06-01 | 102.00 | +0.40 |
| 2025-07-01 | 104.10 | +2.10 |
| 2025-08-01 | 101.80 | -2.30 |
| 2025-09-01 | 102.90 | +1.10 |
| 2025-10-01 | 105.80 | +2.90 |
| 2025-11-01 | 102.10 | -3.70 |
| 2025-12-01 | 102.70 | +0.60 |
| 2026-01-01 | 105.60 | +2.90 |
| 2026-02-01 | 105.20 | -0.40 |
| 2026-03-01 | 107.20 | +2.00 |
| 2026-04-01 | 103.20 | -4.00 |
| 2026-05-01 | 103.10 | -0.10 |
| 2026-06-01 | 105.90 | +2.80 |
| 2026-07-01 | 103.10 | -2.80 |
| 2026-08-01 | 101.20 | -1.90 |

## 정의

KRRETAIL은 소매 거래를 통해 판매된 재화의 물량을 기준 시점 100에 대비하여 측정하는 월별 지수이다. 원천에서 이미 계절조정된 소매판매액지수를 변환 없이 수집한 그대로 기록한 시계열이며, KRED는 여기에 어떤 재가공도 가하지 않는다.

물리적 판매 물량의 지수로서 이 계열은 공리적·연쇄적 기초 위에 선 수량 지수 계열에 속한다(Fisher 1922; Frisch 1936; Diewert 1976). 고정가중 집계 규칙과 그 현재가중 대응물이 관측되지 않는 참값 지수를 위아래로 둘러싼다(Laspeyres 1871; Paasche 1874).

상이하게 측정된 수량 구성요소의 집계는 연속시간 형태와 점유율 가중 로그변화 형태로 표현된다(Divisia 1925; Törnqvist 1936).

이 시계열은 생산·지출 회계의 경계 안에 자리하며, 그 회계 규약이 규정한 산출·지출 측정치의 일부로 읽힌다(Kuznets 1941; Stone 1947; Meade and Stone 1941). 활동계열의 공행 전통과 종합 경기 구성 안에서는 하나의 구성 계열이다(Burns and Mitchell 1946; Persons 1923).

물량 측정치의 연간 연쇄연결과 물리적 산출 디플레이션 논리가 이 지수의 산출 근거를 이룬다(Hill 1988; Fabricant 1940). 지수의 상승은 소매를 통해 판매된 재화의 물리적 물량이 그만큼 늘었음을 뜻한다.

## 산출방법

KRED는 이 월별 지수에 어떤 변환도 가하지 않고 기록된 그대로 저장하며, 재척도화·디플레이트·평활화·연율화 어느 것도 수행하지 않는다. 기저 계열 자체가 수집 이전에 원천에서 이미 계절조정되어 있으므로, KRED는 추가 필터링을 수행하지 않고 공표 수준을 그대로 옮긴다.

이 수치가 만들어지는 측정 기반은 지수 이론 틀이다. 각 소매 부문의 수량 상대치는 고정기준 규칙이나 현재가중 규칙에 따라 가중·집계되며, 두 규칙은 이상지수를 위아래로 둘러싼다(Laspeyres 1871; Paasche 1874). 이 이상지수는 Fisher (1922)가 공리적 검정 접근으로 식별하고 Frisch (1936)가 연쇄 대 고정기준 문제 전반에 걸쳐 체계화하였다.

현대 실무는 고정가중을 물량 측정치의 연간 연쇄연결로 대체하며(Hill 1988), 유연한 집계함수에 대해 정확함이 입증된 초월대수 지수를 활용한다(Diewert 1976). 이 초월대수 형태는 연속시간 집계이든 점유율 가중 로그변화이든 동일하게 성립한다(Divisia 1925; Törnqvist 1936).

수량 상대치는 물리적 산출 디플레이션 논리에 기초한다(Fabricant 1940). 그 결과 얻어지는 물량 계열은 생산·지출 경계와 상계 규약을 준수하며(Kuznets 1941; Stone 1947; Meade and Stone 1941), 그 추정치는 형식화된 신뢰 한계를 지닌다(Stone, Champernowne, and Meade 1942).

## 경제학에서의 응용

소매판매 물량은 가계 소비 수요와 총활동의 소비지출 측면을 보여주는 고빈도 지표이다. 따라서 이 계열은 산출의 지출 측정치 가운데 소비 구성요소의 월별 대용치로 생산·소득·지출 회계에 들어간다(Kuznets 1941; Stone 1947; Meade and Stone 1941).

기준순환 전통 안에서 이 계열은 전환점이 확장과 수축의 시점 판정에 기여하는 공행 활동 지표 가운데 하나이다(Burns and Mitchell 1946). 종합 경기 구성에서는 표준화된 종합 경기지수의 구성요소이다(Persons 1923).

연쇄 물량 측정치로 읽으면 실질 소매판매는 명목 매출에서 가격 변동을 제거하여 움직임이 구매된 수량을 반영하도록 한다(Hill 1988; Diewert 1976). 이는 제조업에 적용된 것과 동일한 물리적 산출 논리이다(Fabricant 1940).

지수 기반은 수준을 기간 간 비교 가능하게 한다(Fisher 1922; Laspeyres 1871; Paasche 1874; Frisch 1936). 신뢰 한계는 월간 변동이 정확한 집계치가 아니라 추정치임을 일깨운다(Stone, Champernowne, and Meade 1942).

## 금융시장에서의 응용

시장에서 소매판매액지수는 소비 모멘텀의 동행 지표로서 통화정책, 소비 관련 기업 실적, 채권과 주식의 경기 구성요소에 대한 기대를 조건짓는다. 이러한 해석은 기준순환 틀과 종합 경기 논리 안에서 이루어진다(Burns and Mitchell 1946; Persons 1923).

연쇄 물량 측정치이므로 실질 소매판매는 수량을 가격에서 분리하여 지수의 서프라이즈가 인플레이션이 아니라 수요를 가리키도록 한다(Hill 1988; Diewert 1976). 이는 물리적 산출 해석을 보완한다(Fabricant 1940).

지출 회계 안에 자리함으로써 트레이딩 데스크는 발표치를 산출의 소비 비중에 대응시킬 수 있다(Kuznets 1941; Stone 1947; Meade and Stone 1941). 지수 구성은 개정과 기준연도 변경이 수준을 어떻게 이동시키는지를 규율한다(Fisher 1922; Laspeyres 1871; Paasche 1874; Frisch 1936; Divisia 1925; Törnqvist 1936).

신뢰 한계는 잡음이 큰 단일 월 수치에 과도하게 매매하지 않도록 경계한다(Stone, Champernowne, and Meade 1942).

## 통계적 검정

KRRETAIL은 원천에서 계절조정된 소매판매지수이며, 공표되는 수준이 삼중 검정으로 적분 차수를 평가하는 통계 대상이다. 표본은 1995-01부터 2026-04까지 376개 월별 관측치이며, 검정은 상수와 추세를 포함하여 적합한다.

Said and Dickey (1984)의 시차 보강을 적용한 Dickey and Fuller (1979)의 증대 디키-풀러 회귀는 p = 0.507에서 단위근을 기각하지 못하고, 정상성을 귀무로 두는 검정은 p = 0.012에서 추세정상성을 기각하므로 (Kwiatkowski et al. 1992), 증대 디키-풀러와 KPSS 다리는 I(1) 판독으로 합치한다. 비모수적인 Phillips and Perron (1988) 검정은 유일한 이견으로 p = 0.0008에서 단위근을 기각하는데, 이는 근단위 이동평균 오차 아래에서 허위 정상성으로 과다기각하는 문서화된 필립스-페론 양상이므로 (Ng and Perron 2001), 명확한 적분 차수는 부여하지 않는다. Elliott, Rothenberg, and Stock (1996)의 GLS 추세제거 상향 검정은 증대 디키-풀러 다리의 확인으로만 수행되어 p = 0.158에서 기각하지 못하며, 모호한 판정을 상향하지 않은 채 그 다리를 뒷받침한다.

수준이 명확한 정상 대상이 아니므로 포트맨토와 구조변화 탐색은 1차 차분에서 수행하는데, 수준 포트맨토는 기계적인 근단위 자기상관을 읽고 수준 평균변화 탐색은 계열을 허위로 분할하기 때문이다 (Perron 1989; Hamilton 2018; Bai and Perron 1998). Box and Pierce (1970)의 형태를 정련한 Ljung and Box (1978)의 포트맨토 통계량은 차분 계열에서 p = 0.000으로 백색잡음 귀무를 기각하는 한편, Bai and Perron (2003)의 동적계획 알고리즘으로 계산한 다중 구조변화 절차는 차분 계열 평균에서 변화점을 찾지 못한다.

계절 배터리는 계절성의 부재가 본래 성질이 아니라 원천 조정을 반영한다는 해석으로 수행한다. Beaulieu and Miron (1993)의 월별 방식을 갖춘 Hylleberg et al. (1990)의 계절 단위근 검정은 p = 0.000에서 계절 주파수의 단위근을 기각하고, 계절 더미는 p = 0.437에서 결합 유의하지 않으므로 결정적 계절성이 남지 않는데, 이는 원천에서 이미 적용된 계절조정을 반영하는 것이지 계절 패턴의 본래적 부재가 아니며, Canova and Hansen (1995)의 정상성 계절 판독 및 계절조정 문헌과 합치한다 (Ghysels and Osborn 2001).

## 자주 묻는 질문

### 월별 실물활동 지표에는 무엇이 포함됩니까?

실물활동과 노동시장의 주요 월별 지표에 동행종합지수, 그리고 기업과 소비자의 심리 조사 결과가 더해집니다.

### 전산업생산지수는 계절조정된 값입니까?

상당수가 원천에서 계절조정된 계열입니다. KRED는 자체 조정을 더하지 않으므로, 조정이 적용된 계열의 조정 방식은 작성 기관의 것입니다.

### 실물활동 지표를 하나로 압축하면 무엇이 사라집니까?

각 지표가 경제의 다른 부문을 담당하며 전환점 부근에서 서로 어긋나는 일이 흔합니다. 대표 지표 하나로 줄이면 전환점을 식별하게 해 주는 그 불일치가 사라집니다.