순환성분 추출을 위한 EMD와 HP 필터의 비교분석: 한국의 거시 경제 지표에의 응용

Abstract

본 논문에서는 시간-진동수 영역에서 시계열을 여러 구성 성분으로 분해하는 방법인 경험적모드분해법(Empirical Mode Decomposition)을 소개하고, 이를 이용하여 한국의 주요 거시 경제 지표를 대상으로 순환변동과 추세 성분을 추출하고 예측에 활용한다. 그 효율성을 살펴보기 위하여, 추출된 구성 성분들의 변동성, 동행성, 지속성, 인과성, 비정상성 및 예측력을 계산하고, 가장 보편적으로 널리 사용되고 있는 Hodrick-Prescott 필터에 의한 결과와 비교한다.

We introduce the empirical model decomposition (EMD) to decompose a time series into a set of components in the time-frequency domain. By using EMD, we also extract cycle and trend components from major Korean macroeconomic indices and forecast the indices with the components combined. In order to evaluate their efficiencies, we investigate volatility, autocorrelation, persistence, Granger causality, nonstationarity, and forecasting performance. They are then compared with those by Hodrick-Prescott filter which is the most commonly used method.