베이지안 추정 및 해석

1. 자료

자료는 2000:1분기∼2019:4분기 기간의 자료를 이용하였다. 추정에 사용된 자
료는 소비(최종소비지출), 투자(총고정자본형성), 물가(소비자물가), 명목 이자율
(무담보콜금리) 등 주요 거시경제 변수 자료와 실업률, 고용률, 실질임금(민간부

 

문 월급여액/소비자물가) 등 노동시장 관련 자료를 이용하였다.

 민간부문 월급여액을 제외한  자료는 한국은행 경제통계시스템(

ECOS)을 이용하였다. 임금 자료의 경우 통계청

 

에서 공개적으로 제공하는 자료에서는 2000년부터 시계열이 연속적으로 확보되
지 않아 문외솔(2015)을 따라 FRED(Federal Reserve Economic Data)의 민간부문 
월급여액(Monthly Earnings: Private Sector for the Republic of Korea) 자료를 이
용하였다. 추정에 앞서 소비, 투자, 소비자물가, 실질임금의 경우 각 수준 변수에 
로그 차분한 후 평균을 제거하였으며 명목 이자율, 실업률, 고용률은 원래의 자
료에서 평균을 제거하였다. 

 

2. 파라미터의 설정 및 추정
모형 파라미터 중 일부는 캘리브레이션을 통하여 그 값을 설정하였으며 나머
지는 베이지안 추정 방법을 이용하여 사전 분포를 설정한 후 사후 분포를 추정
하였다. 모형 파라미터의 캘리브레이션 및 사전 분포 설정은 Smets and Wouters 
(2007), Gertler et al. (2008), Christiano et al. (2011), Arseneau and Chugh 
(2012), Foroni et al. (2018), Mumtaz and Theodoridis (2020), 문외솔(2015) 등을 
참고하였다. 

 

먼저 주관적 할인인자는 0.99, 효용함수에 있어서 위험 기피 파라미터 는 
1, 자본 감가상각률는 0.025, 콥더글라스 생산함수 자본의 몫 파라미터 는 
2010년 산업연관표를 이용하여 0.526, 소매재화의 대체 탄력성 파라미터 은 정
상상태에서 10%의 가격 마크업을 가정하여 11로 설정하였다. 우리나라 구직, 구
인 등과 관련한 자료는 문외솔(2015)을 따라 워크넷(WORKNET)의 자료를 이용
하였다

 

먼저 노동시장과 직접적인 관련이 있는 노동공급 충격을 살펴보면 AR(1) 파라
미터 사후분포 평균이 0.981로 사전 분포보다 높게 나타났다. 협상력 충격의 
AR(1) 파라미터는 평균이 0.037로 사전 분포보다 낮게 나타났으며 표준편차는 
0.199로 다른 충격에 비하여 높게 나타났다. 이외 일시적 기술충격 AR(1) 파라
미터는 평균이 0.893으로 사전 분포 보다 높게 나타났으며 소비선호 충격 및 투
자선호 충격의 AR(1) 파라미터도 사전분포 보다 다소 낮게 나타났다. 구조 파라
미터 중 가격 경직성 파라미터는 사후 분포 평균이 0.661로 사전 분포와 유사
하게 나타났다. 실질임금 경직성 파라미터 는 사후 분포 평균이 0.453으로 사
전 분포에 비하여 다소 낮게 나타났다. 실질임금 경직성 파라미터가 다소 낮게 
추정된 것은 자료에서 고용이 산출 보다 변동성이 낮아 실질임금의 변동성이 높
음에 따라 나타나는 것으로 보인다.