|
| |
|
|
경제활동지표의 순환주기 분석
파일 
경제활동지표의 순환주기 분석.hwp
[Size :
90 Kbyte
]
경제활동지표의 순환주기 분석.hwp
[Size :
90 Kbyte
]
분량 27 Page
가격 3,000 원
×
링크주소가 복사 되었습니다.
원하는 곳에 붙혀넣기 하세요
원하는 곳에 붙혀넣기 하세요
카트
|
다운받기
|
 네이버 ID로 다운 받기  카카오 ID로 다운 받기  구글 ID로 다운 받기  페이스북 ID로 다운 받기 |
뒤로
|
자료설명
경제활동지표의 순환주기 분석에 대한 글입니다.
up경제활동지표의순환주기분석
up경제활동지표의순환주기분석
목차/차례
- 1. 머리말
- 2. 경제활동지표의 작성
- 2.1 재화의 흐름
- 2.2 생산과정과 유통과정
- 2.3 경제활동지표 작성방법
- 2.4 경제활동지표의 추이
- 3. 스펙트럼함수의 추정방법
- 3.1 스펙트럼함수의 정의
- 3.2 계산가능한 스펙트럼함수의 도출
- 3.3 스펙트럼함수의 추정방법
- 4. 순환주기 분석
- 4.1 경기동행지수의 순환주기
- 4.2 생산활동지표의 순환주기
- 4.3 유통활동지표의 순환주기
- 4.4 경제활동지표의 순환주기
- 5. 맺음말
- < 참 고 문 헌 >
본문/내용
우선 순환변동치에 대한 스펙트럼값을 살펴보면 순환주기 52.2개월에 대한 값이 8.222로 가장 크게 추정되었으며, 31.3개월 순환주기에 대한 값은 2.664로 상대적으로 작게 추정되었다. 이는 순환변동치에는 소순환과 구별되는 경기순환이 뚜렷하게 나타남을 의미한다.
전월비의 경우 스펙트럼값은 31.3개월의 순환주기에서 3.796으로 가장 크게 추정되었으며, 다음으로 52.2개월 순환주기에서 3.165로 추정되었으나, 그 차이는 그리 크지 않다. 이는 전월비가 통상적인 경기순환과 소순환을 뚜렷하게 구분짓지 못하고 있다는 것을 의미한다.
전년동월비의 경우는 전월비의 경우와 반대로 52.2개월 순환주기의 스펙트럼값이 5.085로 가장 크게 추정되었고, 다음으로 31.3개월 순환주기에서 4.148로 상대적으로 작게 추정되었다. 따라서 전년동월비에는 통상적인 경기순환이 소순환과 구별되어 나타나기는 하지만 항상 명확하게 나타나지는 않는다.
유통활동지표를 생산활동지표와 비교해보면 첫째, 두 지표의 순환변동치는 모두 경기순환을 뚜렷하게 나타내고 있어 경기순환지표로서의 유용성이 크다고 할 수 있다. 둘째, 두 지표의 전월비와 전년동월비 모두 경기순환…
전월비의 경우 스펙트럼값은 31.3개월의 순환주기에서 3.796으로 가장 크게 추정되었으며, 다음으로 52.2개월 순환주기에서 3.165로 추정되었으나, 그 차이는 그리 크지 않다. 이는 전월비가 통상적인 경기순환과 소순환을 뚜렷하게 구분짓지 못하고 있다는 것을 의미한다.
전년동월비의 경우는 전월비의 경우와 반대로 52.2개월 순환주기의 스펙트럼값이 5.085로 가장 크게 추정되었고, 다음으로 31.3개월 순환주기에서 4.148로 상대적으로 작게 추정되었다. 따라서 전년동월비에는 통상적인 경기순환이 소순환과 구별되어 나타나기는 하지만 항상 명확하게 나타나지는 않는다.
유통활동지표를 생산활동지표와 비교해보면 첫째, 두 지표의 순환변동치는 모두 경기순환을 뚜렷하게 나타내고 있어 경기순환지표로서의 유용성이 크다고 할 수 있다. 둘째, 두 지표의 전월비와 전년동월비 모두 경기순환…
참고문헌
(1) 김기화(1990), 『경기순환이론』, 다산출판사
(2) 김연형(1990), 『시계열분석과 예측』, 자유아카데미
(3) 이종원(1994), 『계량경제학』, 박영사
(4) Fuller, W. A. (1976), Introduction to Statistical Time Series, Wiley, New York.
(5) Hamilton, J. D. (1994), Time Series Analysis, Princeton Univ. Press, Princeton.
(6) Harvey, A. C. (1981), Time Series Models, Philip Allan, Oxford.
(7) Jenkins, G. M. and D. G. Watts(1969), Spectral Analysis and its Applicaions, Holden Day, San Francisco.
(8) Judge, G. G., W. E. Griffiths, R. C. Hill, H. Lütkepohl, T.C. Lee(1985), The Theory and Practice of Ecometrics, 2nd ed. Wiley, New York.
(9) Nerlove, M.(1964), “Spectral Anaysis of Seasonal adjustment procedures”, Econometrica, Vol.32 No.3, July, 241-286
(10) Sargent, T. J. (1987), Macroecnomy Theory, 2nd ed., Academic Press, Orlando.
(2) 김연형(1990), 『시계열분석과 예측』, 자유아카데미
(3) 이종원(1994), 『계량경제학』, 박영사
(4) Fuller, W. A. (1976), Introduction to Statistical Time Series, Wiley, New York.
(5) Hamilton, J. D. (1994), Time Series Analysis, Princeton Univ. Press, Princeton.
(6) Harvey, A. C. (1981), Time Series Models, Philip Allan, Oxford.
(7) Jenkins, G. M. and D. G. Watts(1969), Spectral Analysis and its Applicaions, Holden Day, San Francisco.
(8) Judge, G. G., W. E. Griffiths, R. C. Hill, H. Lütkepohl, T.C. Lee(1985), The Theory and Practice of Ecometrics, 2nd ed. Wiley, New York.
(9) Nerlove, M.(1964), “Spectral Anaysis of Seasonal adjustment procedures”, Econometrica, Vol.32 No.3, July, 241-286
(10) Sargent, T. J. (1987), Macroecnomy Theory, 2nd ed., Academic Press, Orlando.
| 📝 Regist Info |
|
I D : gtdw***** Date : 2013-06-21 FileNo : 16145390 |
Cart  | |
| |