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목차: Ⅰ. 서론

Ⅱ. 산업생산의 사전조정요인
1. 사전조정요인의 개념
2. 기존 사전조정방법의 문제점
3. 산업생산통계의 사전조정방법
1) 명절효과
2) 조업일수 효과

Ⅲ. 산업생산의 능력
1. 지수작성 개요
1) 작성목적
2) 연혁
3) 지수의 종류 및 포괄범위
4) 작성방법
5) 지수개편
2. 지수개편
1) 개편의 필요성
2) 주요 개편내용

Ⅳ. 산업생산의 모형

Ⅴ. 산업생산의 통계
1. 명절 및 조업일수에 의한 사전조정
2. RegARIMA를 이용한 이상치 및 구조변화 조정
3. RegARIMA 예측모형의 선택 문제
4. 계절 및 핸더슨이동평균기간 선택 문제
5. X-12-ARIMA방법의 안정성 검토

Ⅵ. 산업생산의 자동차산업

Ⅶ. 결론

참고문헌

본문내용: Ⅰ. 서론

집계수준이 아닌 부문수준에서 측정된 지역별 산업생산지수의 자기상관과 공동변화의 크기를 각각 추정하였다. 자기상관 또는 지속성은 자기상관계수를 계산해 봄으로써 충격의 지속성을 먼저 살펴보고, 단위근 검정을 통해 지속적으로 영향을 주는 충격의 존재유무를 확인하였다. 또한 Beveridge and Nelson의 방법에 따라 시계열을 영구적 요인과 일시적 요인으로 분해한 후 장기지속성을 추정하였다. 먼저 표본자기상관계수는 지역별로 다소 차이는 있으나 k=8기까지는 자기상관을 보이고 있으며, 부산과 서울의 산업생산지수 변화에 가장 강한 자기상관이 나타나고 충북과 충남의 산업생산 변화는 자기상관의 정도가 가장 약한 것으로 나타나고 있다. 다음으로 단위근 검정의 결과 모든 지역에서 수준변수의 경우 단위근이 있지만 차분변수의 경우 단위근이 없는 것으로 볼 수 있어 충격의 효과가 지속되는 것으로 나타났다. 마지막으로 1기후 예측오차의 표준편차에 대한 추세요인변화의 표준편차로 계산한 A(1)으로 충격의 장기지속성을 추정해 보니 A(1)의 값이 지역별로 0.29에서 1.05의 분포를 하고 있으며 서울지역의 장기지속성이 가장 크고 충북과 제주의 장기지속성이 가장 낮은 것으로 나타났다.

≪ … 중 략 … ≫

Ⅱ. 산업생산의 사전조정요인

1. 사전조정요인의 개념

사전조정요인은 명절과 조업일수효과 등과 같이 사전에 파악할 수 있는 계절변동과 불규칙변동 중에 구조변화, 파업 등의 이상치를 말한다. 사전조정이란 계절변동조정을 하기 전에 원계열에서 미리 제거하여 안정적인 원계열을 만듦으로써 보다 순수한 계절변동요인을 추출하기 위한 과정이다.
여기서 사전조정요인을 살펴보면, 첫 번째는 음력의 명절인 설과 추석 날짜를 양력으로 환산하면 설은 1월과 2월, 추석은 9월과 10월사이로 이동함에 따라 이동월간에 생산량이 변동된다. 두 번째는 한달이 28일인 경우에는 월요일부터 일요일까지 모두 네 번씩 있어 요일수의 불일치 문제가 발생하지 않으나 29일, 30일, 31일인 월의 경우에는 월별 휴일수가 달라 조업일수에 차이가 발생하는 변동이다.

참고문헌: 강기춘, 지역별 산업생산의 경기순환적 특징, 제주대학교, 1999
권오운, 생산시스템, 정일, 2012
김한식, 산업생산지수에 관한 연구, 국민대학교, 1992
박세원, 국내 산업생산 소폭 개선, 한국자동차산업연구소, 2011
유한수, 산업생산지수 변동성과 주가지수 변동성, 한국회계정보학회, 2009
편집부, 산업생산연보 2001, 통계청, 2002

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