[경제금융용어] 계절변동조정시계열 (Seasonal Adjustment or Seasonally Adjusted Time Series)

계절변동조정시계열 (Seasonal Adjustment or Seasonally Adjusted Time Series)

 

용어정의

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.

 

산출방식

$X_t = T_t + S_t + C_t + I_t$

• $X_t$: 원시 데이터 (Observed Value)
• $T_t$: 추세 요소 (Trend Component)
• $S_t$: 계절 요소 (Seasonal Component)
• $C_t$: 순환 요소 (Cyclical Component)
• $I_t$: 불규칙 요소 (Irregular Component)
• 조정 기법
  • X-12-ARIMA: 미국 통계국이 개발한 계절조정 방법으로, ARIMA 모델과 계절 요인을 결합하여 조정.
  • STL Decomposition: 시계열 데이터를 비모수적으로 분해하는 방법.

 

개요

• 필요성: 계절 변동 요인을 제거하면 데이터의 실질적인 변화를 파악할 수 있어 경제 동향, 추세 분석, 정책 효과 평가 등에 유용
• 활용 분야
  • 경제 지표: 실업률, 소비자 물가 지수, 산업생산지수 등.
  • 금융 시장: 주가, 거래량 등의 계절적 변동 분석.
  • 소비 트렌드: 월별 소비 패턴에서 특정 시즌의 영향을 제거.
• 장점
  • 계절적 변동을 제거해 데이터의 순수한 추세를 분석 가능.
  • 경기 변동이나 정책 효과를 더욱 명확히 파악.
• 한계
  
  • 계절 요인의 정확한 추정이 어려울 경우 결과가 왜곡될 수 있음.
  • 불규칙 요소(Irregular Component)의 영향을 받기 쉬움.
• 최신동향
  • X-13-ARIMA-SEATS: 기존 X-12-ARIMA 모델을 개선하여 미국과 유럽에서 널리 사용.
  • 머신러닝 기반 계절조정: 계절성과 불규칙성을 추출하기 위해 딥러닝이나 비모수적 기법을 활용한 방법론 연구가 활발.

 

References

1. 한국은행 경제금융용어 700선
2. 한경 경제용어사전
3. 통계청 통계용어: 계절조정
4. 미국 통계국: Time Series and Seasonal Adjustment / X-13ARIMA-SEATS / X-13ARIMA-SEATS 프로그램
5. 위키피디아: Seasonal Adjustment / X-13ARIMA-SEATS
6. Investopedia: Seasonal Adjustment