이 논문은 잠재GDP를 추정하는 하나의 구조적 방안을 제시하고 이를 한국자료에 적용하는 것을 내용으로 하고 있다. 추정의 방법은 GDP를 포함하는 구조적벡터자기회귀모형(SVAR)을 추정한 다음 Beverige-Nelson(BN)분할을 다변량의 경우로 확장하여 적용하는 것이 골격이다. SVAR은 변수들의 동태적 움직임을 풍부히 감안함과 동시에 간략한 형태로 경제의 구조적 모형을 표현할 수 있게 함으로써 잠재GDP를 구조적으로 분리하기 위한 구조모형으로서 적절한 특성을 가지고 있다. 아울러 SVAR에서는 변수들의 장 단기 움직임이 모두 동일한 오차항에 의하여 기인하게 되므로 확률적 추세를 분리하는 다양한 방법들 가운데 BN분할이 구조모형과 내부적 일관성을 갖는 적합한 방식이 된다.

This paper proposes a structural way of estimating the potential GDP and applies it to Korean data. The first step of the proposed approach is to estimate a structural VAR(SVAR) model to a set of variables including GDP. The second step is to apply the multivariate version of the Beveridge- Nelson (B-N) decomposition to the SVAR system to extract the estimates of the potential GDP. The B-N decomposition is in this case a natural choice because both long-run and short run dynamics in a SVAR are driven by the same set of shocks. The structural and internally consistent characteristics of the method provide many advantages over the reduced form approaches often used in estimation of the potential output.