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Working paper A Predictive System for International Trade Growth 경제전망, 무역정책

저자 천소라 발간번호 16-03 자료언어 English 발간일 2016.08.10

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본 연구에서는 비관측 요소모형(unobserved component model)을 이용하여 국제 무역을 예측하기 위한 새로운 접근법을 제안하고 있다. 이를 위해 통상적인 예측 회귀모형과 달리 Pator and Stambaugh(2009)의 예측 시스템을 응용하였다. 본 연구에서는 예측 시스템과 동일한 선형 예측 회귀모형을 도출하고, 예측 시스템이 보다 우수한 표본 외(out-of-sample)의 예측력을 가질 수 있음을 증명하였다. 그 이유는 예측변수가 추정모형에서 불완전한 경우 추정방정식이 예측변수의 과거자료로부터 도출되는 충분한 정보를 활용하지 못하므로 추정모형의 잔차항에 추가적인 설명력이 남아 있기 때문이다. 따라서 예측 시스템을 사용함으로써 불완전한 예측변수의 동태성을 보다 효율적으로 다룰 수 있게 되었다.
실증분석으로 한국의 수출입 증가율을 분석한 결과, 예측 시스템을 사용할 경우 통상적인 회귀모형에 비해 Root Mean Squares Error(RMSE)로 평가한 표본 외 예측력이 더 뛰어났다. 분석 결과에 따르면, 비교 대상 모형에 비해 예측 시스템은 수출증가율의 경우 18.9%, 수입 증가율의 경우 7.95% 예측정확도를 개선하는 것으로 나타났다.
 

The objective of this paper is to suggest a new predictive system for international trade, based on an unobserved component model. We employ the predictive system developed by Pastor and Stambaugh (2009), which is unlike other conventional predictive regression models. This paper derives an equivalent linear predictive regression from the predictive system, and explains why the proposed predictive system is able to achieve superior out-of-sample predictive power. When predictors are imperfect in an estimated equation, the equation fails to utilize all information from the predictors’ past history, and unexplained variations are captured by residuals in the estimated equation. With the use of the predictive system, we can more effectively deal with the dynamics of imperfect predictors.
For empirical illustration, we show that, in the case of Korea’s export and import growth rates, the predictive system has better out-of-sample predictive powers than the conventional regressions based on Root Mean Squares Error(RMSE). Results from an out-of-sample analysis show that, compared to the benchmark model, the predictive system improves forecast precision by 18.90% for the export growth rate, and by 7.95% for the import growth rate.
 

1. Introduction


2. Overview of the Conventional Productive Regression


3. Model Specification

3-1 Comparison with a Conventional Predictive Regression
3-2 Why Does the Predictive System Produce Better Forecasting Performance?

 

4. Estimation Procedure

4-1 A State-Space Representation
4-2 Forecasting Evaluation


5. Empirical Application

5-1 Data
5-2 The Predictability of the Export Growth Rate
5-3 The Predictability of the Import Growth Rate


6. Conclusion and Policy Implications

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