경제금융용어 - 계절변동조정시계열이란? #시사 경제용어 따라잡기

안녕하세요 여러분! 로이스토리에  오신 것을 환영합니다.

 

우리 모두가 건강하고 번영하는 경제 생태계를 만들기 위해, 이 블로그에서는 다양한 경제 이슈들에 대해 자세하게 다루고, 그에 따른 해결책과 조언을 제공합니다.
저희 블로그를 통해 여러분들의 경제 상식과 이해력이 더욱 향상되길 바라며, 항상 여러분들의 의견과 질문에 귀 기울이고 최선을 다하겠습니다. 감사합니다.

 

오늘은 공부할 용어는 계절변동조정시계열입니다.

 

 

 

 

 

계절변동조정시계열은 시계열 자료에서 계절변동을 제거한 시계열 자료입니다. 계절변동은 시계열 자료에 나타나는 반복적인 패턴으로, 예를 들어 월별 자료의 경우 1년 동안 12개월마다 반복되는 패턴을 의미합니다. 계절변동조정시계열은 계절변동을 제거함으로써 시계열의 추세와 변동성을 보다 명확하게 파악할 수 있습니다.

 

계절변동조정을 하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 계절변동요소를 추정하고 이를 시계열 자료에서 빼는 방법입니다. 계절변동요소는 시계열 자료의 계절변동을 설명하는 자료로, 보통 이동평균이나 주기적 추세를 이용하여 추정합니다. 계절변동요소를 빼면 계절변동이 제거된 시계열 자료가 얻어집니다.

 

계절변동조정시계열은 시계열 분석에서 중요한 역할을 합니다. 계절변동조정시계열을 사용하면 시계열의 추세와 변동성을 보다 명확하게 파악할 수 있기 때문에, 시계열 자료의 예측, 추세분석, 변동성 분석 등에 유용하게 사용됩니다.

 

계절변동조정시계열은 시계열 분석에서 중요한 도구이지만, 몇 가지 한계도 있습니다. 첫째, 계절변동조정시계열은 시계열 자료의 계절변동을 제거하기 때문에, 시계열의 추세와 변동성이 왜곡될 수 있습니다. 둘째, 계절변동조정시계열은 계절변동요소를 추정하는 방법에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. 셋째, 계절변동조정시계열은 시계열 자료의 크기가 작을 경우 정확도가 떨어질 수 있습니다.

 

계절변동조정시계열은 시계열 분석에서 중요한 도구이지만, 한계도 있다는 것을 알고 사용해야 합니다. 계절변동조정시계열을 사용할 때는 시계열 자료의 특성을 고려하여 적절한 계절변동조정 방법을 선택해야 합니다.

 

 

 

 

 

 

계절변동조정(Time Series Seasonal Adjustment)은 시계열 데이터에서 계절성 패턴을 제거하고 계절성이 없는 추세와 변동성 요소를 분리하는 기술입니다. 이를 통해 계절성 요소의 영향을 제거하고, 시계열 데이터의 추세와 변동성을 분석하고 예측할 수 있습니다.

시계열 데이터는 시간에 따라 기록된 데이터로서, 특정한 주기를 가진 패턴과 트렌드가 포함될 수 있습니다. 이 중에서 계절성은 일정한 주기(연도, 분기, 월, 주, 일 등)에 따라 반복되는 패턴을 의미합니다. 예를 들어, 소매업체의 매출 데이터에서는 연말에 매출이 증가하는 계절성 패턴이 나타날 수 있습니다.

계절변동조정은 시계열 데이터에서 계절성의 영향을 제거하고 계절성이 없는 데이터를 분석하는 과정을 포함합니다. 이를 위해 다음과 같은 주요 개념과 단계를 거칩니다:

계절성 분해(Seasonal Decomposition): 계절변동조정의 첫 번째 단계는 시계열 데이터를 추세, 계절성 및 나머지(residual) 성분으로 분해하는 것입니다. 이를 통해 시계열 데이터의 다양한 성분을 분리하고, 각각의 요소를 개별적으로 분석할 수 있습니다. 일반적으로 이러한 분해는 가법(Additive) 또는 승법(Multiplicative) 모델을 사용하여 수행됩니다. 가법 모델은 시계열 데이터를 추세, 계절성 및 나머지로 간단히 분해합니다. 승법 모델은 계절성 패턴이 시계열 데이터의 수준에 비례적으로 변하는 경우에 사용됩니다.

계절성 패턴 추정: 계절성 분해를 통해 추세와 나머지 성분을 제외한 계절성 성분만 추정합니다. 이를 위해 주로 이동평균(Moving Average), 가중 이동평균(Weighted Moving Average), LOESS(LOcal regrESSion) 등의 기법을 사용합니다. 추정된 계절성 패턴은 계절 조정 인덱스로 나타내어집니다. 계절 조정 인덱스는 특정 기간에 대한 계절성 패턴을 나타내는 값으로, 일반적으로 평균적으로 1을 기준으로 계산됩니다.

계절성 제거: 추정된 계절 조정 인덱스를 사용하여 원래 데이터에서 계절성 패턴을 제거합니다. 가법 모델의 경우, 시계열 데이터에서 계절 조정 인덱스를 빼고 승법 모델의 경우에는 나누어 계절성을 제거합니다. 이를 통해 계절성 요소의 영향을 제거하고, 계절성이 없는 데이터를 얻을 수 있습니다.

추세 및 변동성 분석: 계절성이 제거된 데이터에서 추세와 변동성을 분석합니다. 추세는 시계열 데이터의 장기적인 증가 또는 감소 경향을 나타냅니다. 변동성은 추세를 따라 나타나는 단기적인 변동을 의미합니다. 이를 통해 추세의 변동 및 예측, 주기적인 변동을 확인할 수 있습니다.

예측: 계절변동조정된 데이터를 기반으로 예측 모델을 구축하고, 추세와 변동성을 바탕으로 향후 시계열 데이터를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 시계열 데이터의 패턴과 동향을 이해하고, 향후 예측에 활용할 수 있습니다.

계절변동조정은 경제학, 금융, 마케팅, 기후학 등 다양한 분야에서 시계열 데이터 분석에 활용됩니다. 예를 들어, 경제학자는 계절변동조정된 데이터를 사용하여 정확한 경제 지표를 추정하고 정책 결정을 위한 신뢰할 수 있는 정보를 도출할 수 있습니다. 마케팅 전문가는 계절성을 고려하여 판매 예측과 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 또한, 기후학자는 계절변동조정을 통해 기후 변화와 관련된 패턴과 동향을 분석하고 예측할 수 있습니다.

종합적으로, 계절변동조정은 시계열 데이터에서 계절성을 제거하여 추세와 변동성을 분석하고 예측하는 기술입니다. 이를 통해 시계열 데이터에서 숨어 있는 패턴과 동향을 발견하고 실제 상황에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

 

 

 

 

 

 

간략하게 요약하면 이렇습니다.

(요약내용 출처 : 한국은행 경제용어 700선 발췌  https://www.bok.or.kr )

 

경제의 움직임은 주로 일, 주, 월, 분기 또는 연간 등 일정기간을 기준으로 통계를 수집하여 파악하는데 이를 시계열이라 한다. 대부분의 경제분석은 시계열의 수준보다는 변동을 대상으로 한다. 시계열의 변동요인은 크게 추세, 순환, 계절 및 불규칙 요인의 네 가지로 구분할 수 있다. 특히 시계열에서 주기적으로 나타나는 기후나 명절 등과 같은 사회적 관습은 매년 반복되는 특성이 있는데 이를 계절변동요인이라 한다. 이러한 계절변동을 고려하지 않고 기간별로 시계열의 증감을 비교하면 올바른 인과관계를 파악하는 데 오류가 있을 수 있다. 특히 전월 또는 전분기 대비 증감은 계절변동을 조정하지 않고 계산하면 많은 왜곡이 있게 된다. 계절변동조정시계열은 원래의 시계열에서 계절요인을 여러 통계적 기법을 이용하여 제거한 것을 말한다. 이때 일반적으로 예측 가능한 불규칙요인도 함께 제거한다. 한편 계절변동요인은 연간단위로 나타나므로 연간시계열에는 적용되지 않으며, 전년동기대비는 각 기간의 계절변동요인이 같다고 판단하여 원래의 시계열을 이용한다. 특히 우리나라는 설이나 추석 등은 음력을 사용함에 따라 양력을 기준으로 한 계절성이 특이하게 나타나는 측면도 있어 계절변동조정을 하는데 있어 고려할 사항이 더 많다.

 

 

 

 

오늘은 계절변동조정시계열에 대해 알아보았습니다.

 

경제 금융 용어를 배우는 데 시간과 노력을 기울일 가치가 있습니다. 
금융 시장과 경제를 이해하는 데 도움이 되며 돈을 더 잘 관리하고 재정 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

그럼 오늘도 즐거운 하루되세요~