refactor(macro): sign-consistent re-analysis, rate DIFF only
- Removed CORP_AA_LOGR (log of rate = problematic near zero) - Rate variables restricted to DIFF only (no LOG/PCT/LOGR) - Added economic sign consistency checks for all 45 features - New optimal 3-var: CREDIT_SPREAD_LAG1, IPI_LAG1, EXPORT_DIFF - All coefficient signs economically consistent - R²=0.586 (trade-off: lower R² but correct economics) - Added IPI + EXPORT to ECOS queries and fallback data - Zt restricted to 2000-2025 in analysis (26 obs) - Pipeline 8/8 validation pass
This commit is contained in:
Variet Agent
@@ -1,148 +1,82 @@
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"""
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"""
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거시경제변수 포괄 탐색 및 Zt 회귀 최적화
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거시변수 재분석 v2 — 금리 DIFF 전용 + 계수 부호 검증
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ECOS API에서 30+ 후보변수 수집 → 6종 변환 → Zt 상관분석 → 최적 3변수 선택
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규칙:
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1. 금리 변수 (BASE_RATE, CD_RATE, GOVT_3Y, CORP_AA, CORP_BBB): DIFF만 허용
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2. 가격/지수 변수: DIFF, PCT, LOG, LOGR 허용
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3. 이미 변화율인 변수 (GDP_GROWTH, CPI): 원본(LEVEL), LAG1만 허용
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4. 계수 부호 경제적 일관성 체크
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5. Zt: 2000~2025 (26obs)
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사용법:
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Zt 부호 규칙: 양수 = 부도율 높음 = 경기 나쁨
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python data/macro_analysis.py # fallback 데이터로 빠른 분석
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python data/macro_analysis.py --fetch-ecos # ECOS API 실시간 수집
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경제적 부호 기대:
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GDP_GROWTH: 음(-) — 성장 ↑ → 부도 ↓ → Zt ↓
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UNEMPLOYMENT: 양(+) — 실업 ↑ → 부도 ↑ → Zt ↑
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BASE_RATE_DIFF: 양(+) — 금리인상 → 부도 ↑ → Zt ↑ (또는 래그 효과)
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CD_RATE_DIFF: 양(+)
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CPI: 양(+) — 물가 급등 → 구매력 ↓ → 부도 ↑ → Zt ↑
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LEADING_IDX: 음(-) — 선행지수 ↑ → 경기 호전 → Zt ↓
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CORP_AA_DIFF: 양(+) — 회사채 금리 상승 → 자금조달 비용 ↑ → 부도 ↑
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CORP_BBB_DIFF: 양(+)
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CREDIT_SPREAD: 양(+) — 스프레드 확대 → 신용위험 ↑ → Zt ↑
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TERM_SPREAD: 어느쪽이든 가능 (역전시 침체 신호 = 음수)
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EXCHANGE_RATE: 양(+) — 원화약세 → 외화부채 ↑ → 부도 ↑
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EXPORT: 음(-) — 수출 ↑ → 경기 좋음 → Zt ↓
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"""
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"""
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import sys
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import sys, io, itertools
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import io
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import numpy as np, pandas as pd
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import re
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import statsmodels.api as sm
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import argparse
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from scipy import stats
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import itertools
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import numpy as np
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import pandas as pd
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import warnings
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from pathlib import Path
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from pathlib import Path
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||||||
from typing import Dict, List, Tuple, Optional
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# Windows CP949
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if sys.stdout.encoding != 'utf-8':
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if sys.stdout.encoding != 'utf-8':
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||||||
sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8', errors='replace')
|
sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8', errors='replace')
|
||||||
sys.stderr = io.TextIOWrapper(sys.stderr.buffer, encoding='utf-8', errors='replace')
|
sys.stderr = io.TextIOWrapper(sys.stderr.buffer, encoding='utf-8', errors='replace')
|
||||||
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||||||
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import warnings
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warnings.filterwarnings("ignore")
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warnings.filterwarnings("ignore")
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import statsmodels.api as sm
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from scipy import stats
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||||||
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BASE_DIR = Path(__file__).parent.parent
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BASE_DIR = Path(__file__).parent.parent
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# ============================================================
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# 경제적 부호 기대 (양수 = 이 변수 증가 시 Zt 증가)
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# 1. ECOS API 변수 탐색 및 수집
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EXPECTED_SIGNS = {
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# ============================================================
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# 원본
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"GDP_GROWTH": -1, "UNEMPLOYMENT": +1,
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"CPI": +1, "CPI_GROWTH": +1,
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"LEADING_IDX": -1, "LEADING_INDEX": -1,
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# 금리 차분
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"BASE_RATE_DIFF": +1, "CD_RATE_DIFF": +1,
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"GOVT_3Y_DIFF": +1,
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"CORP_AA_DIFF": +1, "CORP_BBB_DIFF": +1,
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# 파생
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"CREDIT_SPREAD": +1, "CREDIT_SPREAD_DIFF": +1,
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"CREDIT_SPREAD_LAG1": +1,
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"TERM_SPREAD": 0, # 0 = 부호 제약 없음
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"TERM_SPREAD_DIFF": 0,
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"TERM_SPREAD_LAG1": 0,
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# 기타
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"EXCHANGE_RATE": +1, "EXCHANGE_RATE_DIFF": +1, "EXCHANGE_RATE_PCT": +1,
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"EXCHANGE_RATE_LAG1": +1,
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"EXPORT_PCT": -1, "IMPORT_PCT": +1,
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"TRADE_BALANCE": -1, "TRADE_BALANCE_DIFF": -1,
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"TRADE_BAL_PCT": -1,
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"IPI": -1, "IPI_DIFF": -1, "IPI_PCT": -1,
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||||||
|
"CSI": -1, "CSI_DIFF": -1, "CSI_LAG1": -1,
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||||||
|
"M2_PCT": 0, "M2_LOGR": 0,
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"REAL_RATE": 0, "REAL_RATE_DIFF": 0,
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# 래그
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"GDP_GROWTH_LAG1": -1, "UNEMPLOYMENT_LAG1": +1,
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"CPI_LAG1": +1, "CPI_GROWTH_LAG1": +1,
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}
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# 후보 변수 정의: (name, stat_code, period, item_code1, transform_type)
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# 금리 변수 목록 (DIFF만 허용)
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# transform_type: 'level' (그대로), 'monthly_avg' (월→연평균), 'level_to_pct' (수준→전년변화율)
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RATE_VARS = {"BASE_RATE", "CD_RATE", "GOVT_3Y", "CORP_AA", "CORP_BBB"}
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ECOS_CANDIDATES = [
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# 기존 6개
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("GDP_GROWTH", "902Y015", "A", "KOR", "level"),
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("UNEMPLOYMENT", "901Y027", "A", "I61BC", "level"),
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||||||
("BASE_RATE", "722Y001", "A", "0101000", "level"),
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||||||
("CD_RATE", "721Y001", "A", "2010000", "level"),
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|
||||||
("CPI", "901Y009", "A", "0", "level_to_pct"),
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||||||
("LEADING_IDX", "901Y067", "M", "I16A", "monthly_avg"),
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# 금리/스프레드
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||||||
("GOVT_3Y", "721Y001", "A", "5020000", "level"), # 국고채 3년
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||||||
("GOVT_5Y", "721Y001", "A", "5030000", "level"), # 국고채 5년
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||||||
("CORP_AA", "721Y001", "A", "7010000", "level"), # 회사채 AA-
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||||||
("CORP_BBB", "721Y001", "A", "7030000", "level"), # 회사채 BBB-
|
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||||||
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# 수출입
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||||||
("EXPORT", "403Y001", "A", "1", "level"), # 수출 (백만달러)
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("IMPORT", "403Y001", "A", "2", "level"), # 수입
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# 금융
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("EXCHANGE_RATE", "731Y003", "A", "0000001", "level"), # 원/달러 환율
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||||||
("M2", "101Y003", "A", "BBIA00", "level"), # M2 통화량
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||||||
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||||||
# 산업생산
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("IPI", "901Y033", "M", "I11A", "monthly_avg"), # 광공업생산지수
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||||||
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||||||
# 소비자심리
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("CSI", "511Y002", "M", "FME", "monthly_avg"), # 소비자심리지수
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]
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def fetch_all_ecos(api_key: str, start: int = 1997, end: int = 2025) -> pd.DataFrame:
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def load_fallback():
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"""ECOS API에서 모든 후보변수 수집"""
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"""확장 fallback"""
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import requests
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import time
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base_url = "https://ecos.bok.or.kr/api"
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results = {}
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||||||
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for name, stat_code, period, item_code, ttype in ECOS_CANDIDATES:
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print(f" Fetching {name} ({stat_code}/{item_code})...", end=' ')
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if period == "M":
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s_date = f"{start}01"
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||||||
e_date = f"{end}12"
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else:
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s_date = str(start)
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||||||
e_date = str(end)
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||||||
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||||||
url = (f"{base_url}/StatisticSearch/"
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||||||
f"{api_key}/json/kr/1/500/"
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||||||
f"{stat_code}/{period}/{s_date}/{e_date}/"
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||||||
f"{item_code}/?/?")
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||||||
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try:
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||||||
resp = requests.get(url, timeout=30)
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data = resp.json()
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if "StatisticSearch" not in data:
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msg = data.get("RESULT", {}).get("MESSAGE", "no data")
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print(f"SKIP ({msg[:30]})")
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time.sleep(0.3)
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continue
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rows = data["StatisticSearch"]["row"]
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df = pd.DataFrame(rows)
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||||||
df["DATA_VALUE"] = pd.to_numeric(df["DATA_VALUE"], errors="coerce")
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||||||
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if ttype == "monthly_avg":
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||||||
df["YEAR"] = df["TIME"].str[:4].astype(int)
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series = df.groupby("YEAR")["DATA_VALUE"].mean()
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||||||
elif ttype == "level_to_pct":
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||||||
series = df.set_index("TIME")["DATA_VALUE"]
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||||||
series.index = series.index.astype(int)
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||||||
series = series.sort_index()
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||||||
series = series.pct_change() * 100
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||||||
series = series.dropna()
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||||||
else: # level
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series = df.set_index("TIME")["DATA_VALUE"]
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||||||
series.index = series.index.astype(int)
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||||||
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||||||
series = series[~series.index.duplicated(keep='first')]
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||||||
series = series.dropna()
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|
||||||
series = series.loc[(series.index >= start) & (series.index <= end)]
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||||||
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||||||
if len(series) >= 15:
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results[name] = series
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||||||
print(f"OK ({len(series)} obs)")
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||||||
else:
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||||||
print(f"SKIP ({len(series)} obs)")
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||||||
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except Exception as e:
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||||||
print(f"ERROR ({str(e)[:30]})")
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||||||
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||||||
time.sleep(0.3)
|
|
||||||
|
|
||||||
if results:
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||||||
df = pd.DataFrame(results)
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||||||
df.index.name = "YEAR"
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||||||
df = df.sort_index()
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||||||
return df
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return pd.DataFrame()
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||||||
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||||||
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||||||
def load_fallback_extended() -> pd.DataFrame:
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"""확장 fallback 데이터 (API 없이 빠른 분석)"""
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data = {
|
data = {
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||||||
2000: {"GDP_GROWTH": 8.9, "UNEMPLOYMENT": 4.4, "BASE_RATE": 5.25, "CD_RATE": 7.09, "CPI": 2.3, "LEADING_IDX": 101.2,
|
2000: {"GDP_GROWTH": 8.9, "UNEMPLOYMENT": 4.4, "BASE_RATE": 5.25, "CD_RATE": 7.09, "CPI": 2.3, "LEADING_IDX": 101.2,
|
||||||
"GOVT_3Y": 8.35, "CORP_AA": 9.35, "CORP_BBB": 11.90, "EXCHANGE_RATE": 1131, "EXPORT": 172268, "IMPORT": 160481, "M2": 651.8, "IPI": 102.5, "CSI": 101.0},
|
"GOVT_3Y": 8.35, "CORP_AA": 9.35, "CORP_BBB": 11.90, "EXCHANGE_RATE": 1131, "EXPORT": 172268, "IMPORT": 160481, "M2": 651.8, "IPI": 102.5, "CSI": 101.0},
|
||||||
@@ -197,306 +131,239 @@ def load_fallback_extended() -> pd.DataFrame:
|
|||||||
2025: {"GDP_GROWTH": 1.8, "UNEMPLOYMENT": 3.0, "BASE_RATE": 2.75, "CD_RATE": 3.00, "CPI": 1.8, "LEADING_IDX": 99.8,
|
2025: {"GDP_GROWTH": 1.8, "UNEMPLOYMENT": 3.0, "BASE_RATE": 2.75, "CD_RATE": 3.00, "CPI": 1.8, "LEADING_IDX": 99.8,
|
||||||
"GOVT_3Y": 2.80, "CORP_AA": 3.50, "CORP_BBB": 6.80, "EXCHANGE_RATE": 1380, "EXPORT": 650000, "IMPORT": 640000, "M2": 3900.0, "IPI": 184.0, "CSI": 99.0},
|
"GOVT_3Y": 2.80, "CORP_AA": 3.50, "CORP_BBB": 6.80, "EXCHANGE_RATE": 1380, "EXPORT": 650000, "IMPORT": 640000, "M2": 3900.0, "IPI": 184.0, "CSI": 99.0},
|
||||||
}
|
}
|
||||||
df = pd.DataFrame(data).T
|
return pd.DataFrame(data).T.rename_axis("YEAR")
|
||||||
df.index.name = "YEAR"
|
|
||||||
return df
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# ============================================================
|
def build_features(raw: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
|
||||||
# 2. 변수 변환
|
"""변수 변환 — 금리는 DIFF만, 나머지는 허용된 변환만"""
|
||||||
# ============================================================
|
feat = {}
|
||||||
def apply_transforms(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
|
for col in raw.columns:
|
||||||
"""각 변수에 6가지 변환 적용"""
|
s = raw[col].sort_index()
|
||||||
transformed = {}
|
|
||||||
|
|
||||||
for col in df.columns:
|
if col in RATE_VARS:
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||||||
series = df[col].sort_index()
|
# 금리: DIFF만
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||||||
|
feat[f"{col}_DIFF"] = s.diff()
|
||||||
|
# 래그도 금리 레벨의 LAG은 써도 됨 (차분 아님)
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||||||
|
feat[f"{col}_LAG1"] = s.shift(1)
|
||||||
|
elif col in ("GDP_GROWTH", "CPI"):
|
||||||
|
# 이미 변화율: 원본 + LAG
|
||||||
|
feat[col] = s
|
||||||
|
feat[f"{col}_LAG1"] = s.shift(1)
|
||||||
|
elif col in ("UNEMPLOYMENT",):
|
||||||
|
feat[col] = s
|
||||||
|
feat[f"{col}_LAG1"] = s.shift(1)
|
||||||
|
feat[f"{col}_DIFF"] = s.diff()
|
||||||
|
elif col in ("LEADING_IDX", "LEADING_INDEX"):
|
||||||
|
feat[col] = s
|
||||||
|
feat[f"{col}_LAG1"] = s.shift(1)
|
||||||
|
feat[f"{col}_DIFF"] = s.diff()
|
||||||
|
elif col in ("EXCHANGE_RATE",):
|
||||||
|
feat[col] = s
|
||||||
|
feat[f"{col}_DIFF"] = s.diff()
|
||||||
|
feat[f"{col}_PCT"] = s.pct_change() * 100
|
||||||
|
feat[f"{col}_LAG1"] = s.shift(1)
|
||||||
|
elif col in ("EXPORT", "IMPORT"):
|
||||||
|
feat[f"{col}_PCT"] = s.pct_change() * 100
|
||||||
|
feat[f"{col}_DIFF"] = s.diff()
|
||||||
|
elif col in ("M2",):
|
||||||
|
feat[f"{col}_PCT"] = s.pct_change() * 100
|
||||||
|
elif col in ("IPI", "CSI"):
|
||||||
|
feat[col] = s
|
||||||
|
feat[f"{col}_DIFF"] = s.diff()
|
||||||
|
feat[f"{col}_LAG1"] = s.shift(1)
|
||||||
|
|
||||||
# 원래 수준
|
# 파생 변수
|
||||||
transformed[f"{col}"] = series
|
if "CORP_BBB" in raw.columns and "CORP_AA" in raw.columns:
|
||||||
|
cs = raw["CORP_BBB"] - raw["CORP_AA"]
|
||||||
|
feat["CREDIT_SPREAD"] = cs
|
||||||
|
feat["CREDIT_SPREAD_DIFF"] = cs.diff()
|
||||||
|
feat["CREDIT_SPREAD_LAG1"] = cs.shift(1)
|
||||||
|
if "GOVT_3Y" in raw.columns and "BASE_RATE" in raw.columns:
|
||||||
|
ts = raw["GOVT_3Y"] - raw["BASE_RATE"]
|
||||||
|
feat["TERM_SPREAD"] = ts
|
||||||
|
feat["TERM_SPREAD_DIFF"] = ts.diff()
|
||||||
|
feat["TERM_SPREAD_LAG1"] = ts.shift(1)
|
||||||
|
if "BASE_RATE" in raw.columns and "CPI" in raw.columns:
|
||||||
|
feat["REAL_RATE"] = raw["BASE_RATE"] - raw["CPI"]
|
||||||
|
feat["REAL_RATE_DIFF"] = feat["REAL_RATE"].diff()
|
||||||
|
if "EXPORT" in raw.columns and "IMPORT" in raw.columns:
|
||||||
|
tb = raw["EXPORT"] - raw["IMPORT"]
|
||||||
|
feat["TRADE_BALANCE"] = tb
|
||||||
|
feat["TRADE_BALANCE_DIFF"] = tb.diff()
|
||||||
|
|
||||||
# 전년 변화량
|
return pd.DataFrame(feat).dropna(axis=1, thresh=15)
|
||||||
transformed[f"{col}_DIFF"] = series.diff()
|
|
||||||
|
|
||||||
# 전년대비 변화율 (%)
|
|
||||||
pct = series.pct_change() * 100
|
|
||||||
transformed[f"{col}_PCT"] = pct
|
|
||||||
|
|
||||||
# 로그 (양수만)
|
|
||||||
if (series > 0).all():
|
|
||||||
transformed[f"{col}_LOG"] = np.log(series)
|
|
||||||
# 로그 수익률
|
|
||||||
transformed[f"{col}_LOGR"] = np.log(series).diff()
|
|
||||||
|
|
||||||
# 1기 래그
|
|
||||||
transformed[f"{col}_LAG1"] = series.shift(1)
|
|
||||||
|
|
||||||
result = pd.DataFrame(transformed)
|
|
||||||
return result
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def add_derived_variables(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
|
def check_sign_consistency(combo_vars, coefficients):
|
||||||
"""파생 변수 추가 (스프레드, 비율 등)"""
|
"""계수 부호 경제적 일관성 검사"""
|
||||||
derived = df.copy()
|
issues = []
|
||||||
|
all_ok = True
|
||||||
# 신용 스프레드 (BBB - AA)
|
for var, coef in zip(combo_vars, coefficients):
|
||||||
if "CORP_BBB" in df.columns and "CORP_AA" in df.columns:
|
expected = EXPECTED_SIGNS.get(var, 0)
|
||||||
derived["CREDIT_SPREAD"] = df["CORP_BBB"] - df["CORP_AA"]
|
if expected == 0:
|
||||||
derived["CREDIT_SPREAD_DIFF"] = derived["CREDIT_SPREAD"].diff()
|
continue # 부호 제약 없음
|
||||||
|
actual_sign = +1 if coef > 0 else -1
|
||||||
# 기간 스프레드 (국고 3Y vs 기준금리)
|
if actual_sign != expected:
|
||||||
if "GOVT_3Y" in df.columns and "BASE_RATE" in df.columns:
|
all_ok = False
|
||||||
derived["TERM_SPREAD"] = df["GOVT_3Y"] - df["BASE_RATE"]
|
direction = "양(+)" if expected > 0 else "음(-)"
|
||||||
derived["TERM_SPREAD_DIFF"] = derived["TERM_SPREAD"].diff()
|
issues.append(f"{var}: expected {direction}, got {coef:+.3f}")
|
||||||
|
return all_ok, issues
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||||||
# 무역수지
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||||||
if "EXPORT" in df.columns and "IMPORT" in df.columns:
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||||||
derived["TRADE_BALANCE"] = df["EXPORT"] - df["IMPORT"]
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||||||
derived["TRADE_BAL_PCT"] = derived["TRADE_BALANCE"].pct_change() * 100
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||||||
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||||||
# 실질금리 = 기준금리 - CPI
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||||||
if "BASE_RATE" in df.columns and "CPI" in df.columns:
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||||||
derived["REAL_RATE"] = df["BASE_RATE"] - df["CPI"]
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||||||
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||||||
return derived
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||||||
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# ============================================================
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# 3. 상관분석 + 모형 선택
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# ============================================================
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def correlate_with_zt(zt_series: pd.Series, macro_expanded: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
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||||||
"""모든 변수 vs Zt 상관계수 매트릭스"""
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||||||
results = []
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||||||
common = sorted(set(zt_series.index) & set(macro_expanded.index))
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||||||
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||||||
zt = zt_series.loc[common].values
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||||||
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for col in macro_expanded.columns:
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||||||
series = macro_expanded.loc[common, col]
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||||||
valid = ~(np.isnan(series) | np.isinf(series))
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||||||
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||||||
if valid.sum() < 10:
|
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||||||
continue
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||||||
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||||||
r, p = stats.pearsonr(zt[valid], series[valid])
|
|
||||||
rho, rho_p = stats.spearmanr(zt[valid], series[valid])
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||||||
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||||||
results.append({
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||||||
"variable": col,
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||||||
"pearson_r": r,
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||||||
"pearson_p": p,
|
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||||||
"spearman_rho": rho,
|
|
||||||
"spearman_p": rho_p,
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||||||
"abs_r": abs(r),
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||||||
"n_obs": int(valid.sum()),
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|
||||||
})
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||||||
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||||||
df = pd.DataFrame(results).sort_values("abs_r", ascending=False)
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return df
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||||||
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||||||
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||||||
def best_3var_search(
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||||||
zt_series: pd.Series,
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||||||
macro_expanded: pd.DataFrame,
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||||||
top_n_candidates: int = 20,
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||||||
corr_df: pd.DataFrame = None
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||||||
) -> Tuple[List[str], dict]:
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||||||
"""
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Top N 후보에서 최적 3변수 조합 탐색
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||||||
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||||||
모든 C(N,3) 조합에 대해 OLS 회귀:
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Zt = b0 + b1*X1 + b2*X2 + b3*X3
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||||||
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||||||
R² 최대 + adj R² 최대 + 모든 개별 p < 0.1 인 조합 선택
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||||||
"""
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||||||
common = sorted(set(zt_series.index) & set(macro_expanded.index))
|
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||||||
zt = zt_series.loc[common]
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||||||
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||||||
# 상위 N개 후보 변수 선택
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if corr_df is not None:
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||||||
candidates = corr_df.head(top_n_candidates)["variable"].tolist()
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||||||
else:
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||||||
candidates = list(macro_expanded.columns)[:top_n_candidates]
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||||||
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||||||
# 유효한 변수만 필터
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||||||
valid_vars = []
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||||||
for v in candidates:
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||||||
s = macro_expanded.loc[common, v]
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||||||
if s.notna().sum() >= 15 and s.std() > 1e-10:
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||||||
valid_vars.append(v)
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||||||
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||||||
print(f"\n Searching best 3-variable combination from {len(valid_vars)} candidates...")
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||||||
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||||||
best_r2 = -1
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||||||
best_combo = None
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||||||
best_result = None
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||||||
all_results = []
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||||||
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||||||
n_combos = len(list(itertools.combinations(range(len(valid_vars)), 3)))
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||||||
print(f" Total combinations: {n_combos}")
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||||||
|
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||||||
for combo in itertools.combinations(valid_vars, 3):
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|
||||||
combo_list = list(combo)
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||||||
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|
||||||
# 다중공선성 체크 (변수간 |r| > 0.85 제외)
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||||||
skip = False
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|
||||||
for i, j in itertools.combinations(range(3), 2):
|
|
||||||
s1 = macro_expanded.loc[common, combo_list[i]].dropna()
|
|
||||||
s2 = macro_expanded.loc[common, combo_list[j]].dropna()
|
|
||||||
ci = s1.index.intersection(s2.index)
|
|
||||||
if len(ci) > 5:
|
|
||||||
corr_ij = abs(s1.loc[ci].corr(s2.loc[ci]))
|
|
||||||
if corr_ij > 0.85:
|
|
||||||
skip = True
|
|
||||||
break
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||||||
if skip:
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||||||
continue
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||||||
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||||||
X_df = macro_expanded.loc[common, combo_list].dropna()
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||||||
valid_idx = X_df.index
|
|
||||||
if len(valid_idx) < 15:
|
|
||||||
continue
|
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||||||
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||||||
y = zt.loc[valid_idx].values
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||||||
X = X_df.values
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||||||
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||||||
# 표준화
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||||||
X_mean = X.mean(axis=0)
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||||||
X_std = X.std(axis=0)
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||||||
X_std[X_std < 1e-10] = 1
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||||||
X_norm = (X - X_mean) / X_std
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||||||
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||||||
X_const = sm.add_constant(X_norm)
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|
||||||
try:
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||||||
model = sm.OLS(y, X_const).fit()
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|
||||||
except Exception:
|
|
||||||
continue
|
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||||||
|
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||||||
r2 = model.rsquared
|
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||||||
adj_r2 = model.rsquared_adj
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||||||
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||||||
all_results.append({
|
|
||||||
"vars": combo_list,
|
|
||||||
"r2": r2,
|
|
||||||
"adj_r2": adj_r2,
|
|
||||||
"aic": model.aic,
|
|
||||||
"pvalues": model.pvalues[1:].tolist(),
|
|
||||||
})
|
|
||||||
|
|
||||||
if adj_r2 > best_r2:
|
|
||||||
best_r2 = adj_r2
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||||||
best_combo = combo_list
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||||||
best_result = model
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||||||
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||||||
# 정렬
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||||||
all_results.sort(key=lambda x: x["adj_r2"], reverse=True)
|
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||||||
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||||||
return best_combo, {
|
|
||||||
"best_model": best_result,
|
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||||||
"top_10": all_results[:10],
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|
||||||
"total_tested": len(all_results),
|
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||||||
}
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||||||
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||||||
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||||||
# ============================================================
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||||||
# 메인
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# ============================================================
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||||||
def main():
|
def main():
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||||||
parser = argparse.ArgumentParser()
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||||||
parser.add_argument("--fetch-ecos", action="store_true", help="ECOS API 실시간 수집")
|
|
||||||
args = parser.parse_args()
|
|
||||||
|
|
||||||
print("=" * 70)
|
print("=" * 70)
|
||||||
print(" 거시경제변수 포괄 탐색 — Zt 회귀 최적화")
|
print(" 거시변수 재분석 v2 — 금리 DIFF 전용 + 계수 부호 검증")
|
||||||
print(" 목표: R² ≥ 0.7, 최대 3변수")
|
print(" Zt: 2000~2025 (양수=경기악화)")
|
||||||
print("=" * 70)
|
print("=" * 70)
|
||||||
|
|
||||||
# 1. Zt 시계열 로딩
|
# Zt
|
||||||
print("\n[1] Zt 시계열 로딩...")
|
|
||||||
sys.path.insert(0, str(BASE_DIR))
|
sys.path.insert(0, str(BASE_DIR))
|
||||||
from data.transition_matrices import load_transition_matrices, compute_ttc_matrix
|
from data.transition_matrices import load_transition_matrices, compute_ttc_matrix
|
||||||
from models.credit_cycle import estimate_zt_series
|
from models.credit_cycle import estimate_zt_series
|
||||||
|
|
||||||
tm = load_transition_matrices("real")
|
tm = load_transition_matrices("real")
|
||||||
ttc = compute_ttc_matrix(tm)
|
ttc = compute_ttc_matrix(tm)
|
||||||
zt_dict = estimate_zt_series(tm, ttc, rho=0.20)
|
zt_full = estimate_zt_series(tm, ttc, rho=0.20)
|
||||||
zt_series = pd.Series(zt_dict, name="Zt")
|
zt_series = pd.Series(zt_full, name="Zt")
|
||||||
zt_series.index.name = "YEAR"
|
# 2000~2025만 사용
|
||||||
print(f" Zt: {len(zt_series)} obs ({zt_series.index.min()}~{zt_series.index.max()})")
|
zt_series = zt_series[(zt_series.index >= 2000) & (zt_series.index <= 2025)]
|
||||||
print(f" Mean={zt_series.mean():.4f}, Std={zt_series.std():.4f}")
|
print(f"\n Zt: {len(zt_series)}obs ({zt_series.index.min()}~{zt_series.index.max()})")
|
||||||
|
|
||||||
# 2. 거시변수 수집
|
# 변수
|
||||||
print("\n[2] 거시변수 수집...")
|
raw = load_fallback()
|
||||||
if args.fetch_ecos:
|
features = build_features(raw)
|
||||||
import yaml
|
features = features[(features.index >= 2000) & (features.index <= 2025)]
|
||||||
with open(BASE_DIR / "config.yaml") as f:
|
print(f" Features: {len(features.columns)}개")
|
||||||
config = yaml.safe_load(f)
|
print(f" 변수 목록: {', '.join(features.columns)}")
|
||||||
api_key = config["ecos"]["api_key"]
|
|
||||||
raw_df = fetch_all_ecos(api_key)
|
|
||||||
# fallback 보완
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||||||
fb = load_fallback_extended()
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|
||||||
for col in fb.columns:
|
|
||||||
if col not in raw_df.columns:
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||||||
raw_df[col] = fb[col]
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
raw_df = load_fallback_extended()
|
|
||||||
|
|
||||||
print(f" 원본 변수: {len(raw_df.columns)}개")
|
# 상관분석
|
||||||
print(f" 기간: {raw_df.index.min()}~{raw_df.index.max()}")
|
common = sorted(set(zt_series.index) & set(features.index))
|
||||||
|
zt = zt_series.loc[common]
|
||||||
|
|
||||||
# 3. 파생변수 추가
|
print(f"\n === Top 20 상관 (|r|) ===")
|
||||||
print("\n[3] 파생변수 생성...")
|
corrs = []
|
||||||
derived = add_derived_variables(raw_df)
|
for col in features.columns:
|
||||||
expanded = apply_transforms(derived)
|
s = features.loc[common, col].dropna()
|
||||||
|
valid = s.index.intersection(zt.index)
|
||||||
|
if len(valid) < 12:
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
r, p = stats.pearsonr(zt.loc[valid], s.loc[valid])
|
||||||
|
exp = EXPECTED_SIGNS.get(col, 0)
|
||||||
|
sign_ok = "OK" if (exp == 0 or (r > 0 and exp > 0) or (r < 0 and exp < 0)) else "WRONG"
|
||||||
|
corrs.append({"var": col, "r": r, "p": p, "abs_r": abs(r), "sign": sign_ok, "n": len(valid)})
|
||||||
|
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||||||
# NaN 많은 열 제거
|
corrs = sorted(corrs, key=lambda x: x["abs_r"], reverse=True)
|
||||||
expanded = expanded.dropna(axis=1, thresh=15)
|
print(f" {'Variable':30s} {'r':>8} {'p':>8} {'Sign':>6} {'n':>4}")
|
||||||
print(f" 확장 변수: {len(expanded.columns)}개")
|
for c in corrs[:20]:
|
||||||
|
sig = "***" if c["p"] < 0.01 else ("**" if c["p"] < 0.05 else ("*" if c["p"] < 0.1 else ""))
|
||||||
|
print(f" {c['var']:30s} {c['r']:>7.4f}{sig:<1} {c['p']:>7.4f} {c['sign']:>6} {c['n']:>4}")
|
||||||
|
|
||||||
# 4. 상관분석
|
# 부호 OK인 변수만 후보
|
||||||
print("\n[4] Zt 상관분석...")
|
sign_ok_vars = [c["var"] for c in corrs if c["sign"] == "OK" and c["abs_r"] > 0.15]
|
||||||
corr_df = correlate_with_zt(zt_series, expanded)
|
print(f"\n 부호 일관 + |r|>0.15 후보: {len(sign_ok_vars)}개")
|
||||||
|
|
||||||
print(f"\n === Top 30 변수 (|Pearson r| 기준) ===")
|
# 3변수 탐색
|
||||||
print(f" {'Variable':<30} {'r':>8} {'p':>8} {'rho':>8} {'n':>4}")
|
print(f"\n === 3변수 Exhaustive Search (부호 검증 포함) ===")
|
||||||
print(f" {'-'*30} {'-'*8} {'-'*8} {'-'*8} {'-'*4}")
|
top_n = min(25, len(sign_ok_vars))
|
||||||
for _, row in corr_df.head(30).iterrows():
|
candidates = sign_ok_vars[:top_n]
|
||||||
sig = "***" if row["pearson_p"] < 0.01 else ("**" if row["pearson_p"] < 0.05 else ("*" if row["pearson_p"] < 0.1 else ""))
|
|
||||||
print(f" {row['variable']:<30} {row['pearson_r']:>7.4f}{sig:<1} {row['pearson_p']:>7.4f} {row['spearman_rho']:>7.4f} {row['n_obs']:>4}")
|
|
||||||
|
|
||||||
# 5. 최적 3변수 탐색
|
results = []
|
||||||
print("\n[5] 최적 3변수 조합 탐색...")
|
for combo in itertools.combinations(candidates, 3):
|
||||||
best_vars, search_results = best_3var_search(
|
combo_list = list(combo)
|
||||||
zt_series, expanded, top_n_candidates=25, corr_df=corr_df
|
# 다중공선성 체크
|
||||||
)
|
skip = False
|
||||||
|
for i, j in itertools.combinations(range(3), 2):
|
||||||
|
s1 = features.loc[common, combo_list[i]].dropna()
|
||||||
|
s2 = features.loc[common, combo_list[j]].dropna()
|
||||||
|
ci = s1.index.intersection(s2.index)
|
||||||
|
if len(ci) > 5 and abs(s1.loc[ci].corr(s2.loc[ci])) > 0.80:
|
||||||
|
skip = True
|
||||||
|
break
|
||||||
|
if skip:
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
|
||||||
print(f"\n === Top 10 3변수 조합 (adj R² 기준) ===")
|
X_df = features.loc[common, combo_list].dropna()
|
||||||
for i, res in enumerate(search_results["top_10"]):
|
valid_idx = X_df.index.intersection(zt.index)
|
||||||
vars_str = " + ".join([v[:20] for v in res["vars"]])
|
if len(valid_idx) < 15:
|
||||||
print(f" {i+1:2d}. R²={res['r2']:.4f} adj.R²={res['adj_r2']:.4f} AIC={res['aic']:.1f} | {vars_str}")
|
continue
|
||||||
|
y = zt.loc[valid_idx].values
|
||||||
|
X = X_df.loc[valid_idx].values
|
||||||
|
Xm, Xs = X.mean(0), X.std(0)
|
||||||
|
Xs[Xs < 1e-10] = 1
|
||||||
|
Xn = (X - Xm) / Xs
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
model = sm.OLS(y, sm.add_constant(Xn)).fit()
|
||||||
|
except:
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
|
||||||
# 6. 최적 모형 상세
|
# 계수 부호 검증 (표준화된 계수)
|
||||||
if best_vars and search_results["best_model"]:
|
sign_ok, sign_issues = check_sign_consistency(combo_list, model.params[1:])
|
||||||
model = search_results["best_model"]
|
|
||||||
print(f"\n === 최적 모형 ===")
|
results.append({
|
||||||
print(f" 변수: {best_vars}")
|
"vars": combo_list,
|
||||||
print(f" R² = {model.rsquared:.4f}")
|
"r2": model.rsquared,
|
||||||
print(f" Adj. R² = {model.rsquared_adj:.4f}")
|
"adj_r2": model.rsquared_adj,
|
||||||
print(f" AIC = {model.aic:.2f}")
|
"aic": model.aic,
|
||||||
print(f" F-stat = {model.fvalue:.4f} (p={model.f_pvalue:.4f})")
|
"f_p": model.f_pvalue,
|
||||||
|
"sign_ok": sign_ok,
|
||||||
|
"sign_issues": sign_issues,
|
||||||
|
"pvalues": model.pvalues[1:].tolist(),
|
||||||
|
"coeffs": model.params[1:].tolist(),
|
||||||
|
})
|
||||||
|
|
||||||
|
# adj R² 기준 정렬 (부호 일관 우선)
|
||||||
|
results.sort(key=lambda x: (-x["sign_ok"], -x["adj_r2"]))
|
||||||
|
print(f"\n 검색: {len(results)} 조합")
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||||||
|
|
||||||
|
print(f"\n === Top 10 (부호 일관 + adj.R² 기준) ===")
|
||||||
|
print(f" {'#':>3} {'R2':>7} {'adjR2':>7} {'AIC':>7} {'Sign':>5} | {'Variables (coefficient)'}")
|
||||||
|
for i, res in enumerate(results[:10]):
|
||||||
|
vars_info = " + ".join([
|
||||||
|
f"{v}({c:+.3f})" for v, c in zip(res["vars"], res["coeffs"])
|
||||||
|
])
|
||||||
|
sign_mark = "OK" if res["sign_ok"] else "FAIL"
|
||||||
|
print(f" {i+1:>3} {res['r2']:>6.4f} {res['adj_r2']:>6.4f} {res['aic']:>6.1f} {sign_mark:>5} | {vars_info}")
|
||||||
|
if res["sign_issues"]:
|
||||||
|
for issue in res["sign_issues"]:
|
||||||
|
print(f" SIGN: {issue}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 최적 모형 상세 (부호 OK 중 1위)
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||||||
|
best_sign_ok = [r for r in results if r["sign_ok"]]
|
||||||
|
if best_sign_ok:
|
||||||
|
best = best_sign_ok[0]
|
||||||
|
print(f"\n === 최적 모형 (부호 일관) ===")
|
||||||
|
print(f" Variables: {best['vars']}")
|
||||||
|
print(f" R² = {best['r2']:.4f}, Adj.R² = {best['adj_r2']:.4f}")
|
||||||
|
print(f" AIC = {best['aic']:.2f}, F p-value = {best['f_p']:.6f}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 상세 OLS
|
||||||
|
X_df = features.loc[common, best["vars"]].dropna()
|
||||||
|
valid_idx = X_df.index.intersection(zt.index)
|
||||||
|
y = zt.loc[valid_idx].values
|
||||||
|
X = X_df.loc[valid_idx].values
|
||||||
|
Xm, Xs = X.mean(0), X.std(0)
|
||||||
|
Xs[Xs < 1e-10] = 1
|
||||||
|
Xn = (X - Xm) / Xs
|
||||||
|
model = sm.OLS(y, sm.add_constant(Xn)).fit()
|
||||||
print(f"\n{model.summary()}")
|
print(f"\n{model.summary()}")
|
||||||
|
|
||||||
target_met = "YES" if model.rsquared >= 0.7 else "NO"
|
# 전체 상위 목록에서 부호 FAIL도 보여주기
|
||||||
print(f"\n R² ≥ 0.7 달성: {target_met} (R²={model.rsquared:.4f})")
|
all_top = results[:10]
|
||||||
|
best_any = all_top[0] if all_top else None
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||||||
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if best_any and not best_any["sign_ok"]:
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||||||
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print(f"\n [참고] 부호 무시 시 최고 R²={best_any['r2']:.4f}: {best_any['vars']}")
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||||||
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# 결과 저장
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# CSV 저장
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||||||
output_dir = BASE_DIR / "results"
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out = BASE_DIR / "results"
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||||||
output_dir.mkdir(exist_ok=True)
|
out.mkdir(exist_ok=True)
|
||||||
corr_df.to_csv(output_dir / "macro_correlation.csv", index=False)
|
pd.DataFrame([{
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||||||
print(f"\n 상관분석 결과 저장: {output_dir / 'macro_correlation.csv'}")
|
"rank": i+1, "vars": " + ".join(r["vars"]),
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||||||
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"r2": r["r2"], "adj_r2": r["adj_r2"], "aic": r["aic"],
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||||||
print(f"\n 총 탐색: {search_results['total_tested']} 조합")
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"sign_ok": r["sign_ok"],
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||||||
print(f" 완료!")
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} for i, r in enumerate(results[:30])]).to_csv(
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||||||
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out / "macro_top30_combos.csv", index=False
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||||||
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)
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||||||
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print(f"\n Top 30 저장: {out / 'macro_top30_combos.csv'}")
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||||||
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||||||
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||||||
if __name__ == "__main__":
|
if __name__ == "__main__":
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||||||
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|||||||
@@ -251,6 +251,38 @@ def collect_macro_data(
|
|||||||
annual_avg = monthly.groupby("YEAR")["DATA_VALUE"].mean()
|
annual_avg = monthly.groupby("YEAR")["DATA_VALUE"].mean()
|
||||||
annual_avg = annual_avg.loc[start_year:end_year]
|
annual_avg = annual_avg.loc[start_year:end_year]
|
||||||
macro_vars["LEADING_INDEX"] = annual_avg
|
macro_vars["LEADING_INDEX"] = annual_avg
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||||||
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time.sleep(0.5)
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# -------------------------------------------------------
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# 7) 광공업생산지수 (IPI)
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# 통계표: 901Y033 / 항목: I11A (광공업생산지수)
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# 월별 → 연평균
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# -------------------------------------------------------
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logger.info("광공업생산지수 조회 중...")
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df_ipi = api.fetch_stat(
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"901Y033", "M",
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f"{start_year}01", f"{end_year}12",
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"I11A"
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||||||
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)
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||||||
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if not df_ipi.empty:
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||||||
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monthly = df_ipi[["TIME", "DATA_VALUE"]].copy()
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||||||
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monthly["DATA_VALUE"] = monthly["DATA_VALUE"].astype(float)
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||||||
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monthly["YEAR"] = monthly["TIME"].str[:4].astype(int)
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||||||
|
ipi_annual = monthly.groupby("YEAR")["DATA_VALUE"].mean()
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||||||
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ipi_annual = ipi_annual.loc[start_year:end_year]
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||||||
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macro_vars["IPI"] = ipi_annual
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time.sleep(0.5)
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||||||
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# -------------------------------------------------------
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# 8) 수출 (백만 달러)
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# 통계표: 403Y001 / 항목: 1 (수출)
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# -------------------------------------------------------
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||||||
|
logger.info("수출 조회 중...")
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||||||
|
df_export = api.fetch_stat("403Y001", "A", str(start_year - 1), end, "1")
|
||||||
|
if not df_export.empty:
|
||||||
|
export_series = df_export.set_index("TIME")["DATA_VALUE"].astype(float)
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||||||
|
export_series.index = export_series.index.astype(int)
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||||||
|
macro_vars["EXPORT"] = export_series
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||||||
|
|
||||||
# DataFrame 결합 (각 Series의 인덱스를 정리하여 결합)
|
# DataFrame 결합 (각 Series의 인덱스를 정리하여 결합)
|
||||||
if macro_vars:
|
if macro_vars:
|
||||||
@@ -280,32 +312,32 @@ def _fallback_macro_data(start_year: int = 2000, end_year: int = 2025) -> pd.Dat
|
|||||||
출처: 한국은행 경제통계시스템 (실제 공표 수치 기반)
|
출처: 한국은행 경제통계시스템 (실제 공표 수치 기반)
|
||||||
"""
|
"""
|
||||||
data = {
|
data = {
|
||||||
2000: {"GDP_GROWTH": 8.9, "UNEMPLOYMENT": 4.4, "BASE_RATE": 5.25, "CD_RATE": 7.09, "CPI_GROWTH": 2.3, "LEADING_INDEX": 101.2, "GOVT_3Y": 8.35, "CORP_AA": 9.35, "CORP_BBB": 11.90},
|
2000: {"GDP_GROWTH": 8.9, "UNEMPLOYMENT": 4.4, "BASE_RATE": 5.25, "CD_RATE": 7.09, "CPI_GROWTH": 2.3, "LEADING_INDEX": 101.2, "GOVT_3Y": 8.35, "CORP_AA": 9.35, "CORP_BBB": 11.90, "IPI": 102.5, "EXPORT": 172268},
|
||||||
2001: {"GDP_GROWTH": 4.5, "UNEMPLOYMENT": 4.0, "BASE_RATE": 4.00, "CD_RATE": 5.34, "CPI_GROWTH": 4.1, "LEADING_INDEX": 99.5, "GOVT_3Y": 6.70, "CORP_AA": 8.12, "CORP_BBB": 11.27},
|
2001: {"GDP_GROWTH": 4.5, "UNEMPLOYMENT": 4.0, "BASE_RATE": 4.00, "CD_RATE": 5.34, "CPI_GROWTH": 4.1, "LEADING_INDEX": 99.5, "GOVT_3Y": 6.70, "CORP_AA": 8.12, "CORP_BBB": 11.27, "IPI": 99.5, "EXPORT": 150439},
|
||||||
2002: {"GDP_GROWTH": 7.4, "UNEMPLOYMENT": 3.3, "BASE_RATE": 4.25, "CD_RATE": 4.99, "CPI_GROWTH": 2.8, "LEADING_INDEX": 102.3, "GOVT_3Y": 6.06, "CORP_AA": 7.02, "CORP_BBB": 9.75},
|
2002: {"GDP_GROWTH": 7.4, "UNEMPLOYMENT": 3.3, "BASE_RATE": 4.25, "CD_RATE": 4.99, "CPI_GROWTH": 2.8, "LEADING_INDEX": 102.3, "GOVT_3Y": 6.06, "CORP_AA": 7.02, "CORP_BBB": 9.75, "IPI": 108.5, "EXPORT": 162471},
|
||||||
2003: {"GDP_GROWTH": 2.9, "UNEMPLOYMENT": 3.6, "BASE_RATE": 3.75, "CD_RATE": 4.24, "CPI_GROWTH": 3.5, "LEADING_INDEX": 98.8, "GOVT_3Y": 4.93, "CORP_AA": 5.70, "CORP_BBB": 8.97},
|
2003: {"GDP_GROWTH": 2.9, "UNEMPLOYMENT": 3.6, "BASE_RATE": 3.75, "CD_RATE": 4.24, "CPI_GROWTH": 3.5, "LEADING_INDEX": 98.8, "GOVT_3Y": 4.93, "CORP_AA": 5.70, "CORP_BBB": 8.97, "IPI": 109.8, "EXPORT": 193817},
|
||||||
2004: {"GDP_GROWTH": 4.9, "UNEMPLOYMENT": 3.7, "BASE_RATE": 3.25, "CD_RATE": 3.77, "CPI_GROWTH": 3.6, "LEADING_INDEX": 100.5, "GOVT_3Y": 4.11, "CORP_AA": 4.72, "CORP_BBB": 7.53},
|
2004: {"GDP_GROWTH": 4.9, "UNEMPLOYMENT": 3.7, "BASE_RATE": 3.25, "CD_RATE": 3.77, "CPI_GROWTH": 3.6, "LEADING_INDEX": 100.5, "GOVT_3Y": 4.11, "CORP_AA": 4.72, "CORP_BBB": 7.53, "IPI": 119.2, "EXPORT": 253845},
|
||||||
2005: {"GDP_GROWTH": 3.9, "UNEMPLOYMENT": 3.7, "BASE_RATE": 3.75, "CD_RATE": 3.81, "CPI_GROWTH": 2.8, "LEADING_INDEX": 101.8, "GOVT_3Y": 4.27, "CORP_AA": 4.68, "CORP_BBB": 6.51},
|
2005: {"GDP_GROWTH": 3.9, "UNEMPLOYMENT": 3.7, "BASE_RATE": 3.75, "CD_RATE": 3.81, "CPI_GROWTH": 2.8, "LEADING_INDEX": 101.8, "GOVT_3Y": 4.27, "CORP_AA": 4.68, "CORP_BBB": 6.51, "IPI": 126.0, "EXPORT": 284419},
|
||||||
2006: {"GDP_GROWTH": 5.2, "UNEMPLOYMENT": 3.5, "BASE_RATE": 4.50, "CD_RATE": 4.72, "CPI_GROWTH": 2.2, "LEADING_INDEX": 102.5, "GOVT_3Y": 4.83, "CORP_AA": 5.25, "CORP_BBB": 7.08},
|
2006: {"GDP_GROWTH": 5.2, "UNEMPLOYMENT": 3.5, "BASE_RATE": 4.50, "CD_RATE": 4.72, "CPI_GROWTH": 2.2, "LEADING_INDEX": 102.5, "GOVT_3Y": 4.83, "CORP_AA": 5.25, "CORP_BBB": 7.08, "IPI": 136.0, "EXPORT": 325465},
|
||||||
2007: {"GDP_GROWTH": 5.5, "UNEMPLOYMENT": 3.2, "BASE_RATE": 5.00, "CD_RATE": 5.36, "CPI_GROWTH": 2.5, "LEADING_INDEX": 103.1, "GOVT_3Y": 5.23, "CORP_AA": 5.70, "CORP_BBB": 7.44},
|
2007: {"GDP_GROWTH": 5.5, "UNEMPLOYMENT": 3.2, "BASE_RATE": 5.00, "CD_RATE": 5.36, "CPI_GROWTH": 2.5, "LEADING_INDEX": 103.1, "GOVT_3Y": 5.23, "CORP_AA": 5.70, "CORP_BBB": 7.44, "IPI": 144.5, "EXPORT": 371489},
|
||||||
2008: {"GDP_GROWTH": 2.8, "UNEMPLOYMENT": 3.2, "BASE_RATE": 3.00, "CD_RATE": 5.70, "CPI_GROWTH": 4.7, "LEADING_INDEX": 96.5, "GOVT_3Y": 5.27, "CORP_AA": 7.02, "CORP_BBB": 10.73},
|
2008: {"GDP_GROWTH": 2.8, "UNEMPLOYMENT": 3.2, "BASE_RATE": 3.00, "CD_RATE": 5.70, "CPI_GROWTH": 4.7, "LEADING_INDEX": 96.5, "GOVT_3Y": 5.27, "CORP_AA": 7.02, "CORP_BBB": 10.73, "IPI": 148.2, "EXPORT": 422007},
|
||||||
2009: {"GDP_GROWTH": 0.8, "UNEMPLOYMENT": 3.6, "BASE_RATE": 2.00, "CD_RATE": 2.63, "CPI_GROWTH": 2.8, "LEADING_INDEX": 98.2, "GOVT_3Y": 4.04, "CORP_AA": 5.80, "CORP_BBB": 9.24},
|
2009: {"GDP_GROWTH": 0.8, "UNEMPLOYMENT": 3.6, "BASE_RATE": 2.00, "CD_RATE": 2.63, "CPI_GROWTH": 2.8, "LEADING_INDEX": 98.2, "GOVT_3Y": 4.04, "CORP_AA": 5.80, "CORP_BBB": 9.24, "IPI": 140.0, "EXPORT": 363534},
|
||||||
2010: {"GDP_GROWTH": 6.8, "UNEMPLOYMENT": 3.7, "BASE_RATE": 2.50, "CD_RATE": 2.80, "CPI_GROWTH": 2.9, "LEADING_INDEX": 103.0, "GOVT_3Y": 3.72, "CORP_AA": 4.66, "CORP_BBB": 7.98},
|
2010: {"GDP_GROWTH": 6.8, "UNEMPLOYMENT": 3.7, "BASE_RATE": 2.50, "CD_RATE": 2.80, "CPI_GROWTH": 2.9, "LEADING_INDEX": 103.0, "GOVT_3Y": 3.72, "CORP_AA": 4.66, "CORP_BBB": 7.98, "IPI": 161.5, "EXPORT": 466384},
|
||||||
2011: {"GDP_GROWTH": 3.7, "UNEMPLOYMENT": 3.4, "BASE_RATE": 3.25, "CD_RATE": 3.55, "CPI_GROWTH": 4.0, "LEADING_INDEX": 101.2, "GOVT_3Y": 3.62, "CORP_AA": 4.41, "CORP_BBB": 7.75},
|
2011: {"GDP_GROWTH": 3.7, "UNEMPLOYMENT": 3.4, "BASE_RATE": 3.25, "CD_RATE": 3.55, "CPI_GROWTH": 4.0, "LEADING_INDEX": 101.2, "GOVT_3Y": 3.62, "CORP_AA": 4.41, "CORP_BBB": 7.75, "IPI": 168.0, "EXPORT": 555214},
|
||||||
2012: {"GDP_GROWTH": 2.4, "UNEMPLOYMENT": 3.2, "BASE_RATE": 2.75, "CD_RATE": 3.13, "CPI_GROWTH": 2.2, "LEADING_INDEX": 100.3, "GOVT_3Y": 3.13, "CORP_AA": 3.76, "CORP_BBB": 6.56},
|
2012: {"GDP_GROWTH": 2.4, "UNEMPLOYMENT": 3.2, "BASE_RATE": 2.75, "CD_RATE": 3.13, "CPI_GROWTH": 2.2, "LEADING_INDEX": 100.3, "GOVT_3Y": 3.13, "CORP_AA": 3.76, "CORP_BBB": 6.56, "IPI": 168.2, "EXPORT": 547870},
|
||||||
2013: {"GDP_GROWTH": 3.2, "UNEMPLOYMENT": 3.1, "BASE_RATE": 2.50, "CD_RATE": 2.72, "CPI_GROWTH": 1.3, "LEADING_INDEX": 100.8, "GOVT_3Y": 2.79, "CORP_AA": 3.19, "CORP_BBB": 5.87},
|
2013: {"GDP_GROWTH": 3.2, "UNEMPLOYMENT": 3.1, "BASE_RATE": 2.50, "CD_RATE": 2.72, "CPI_GROWTH": 1.3, "LEADING_INDEX": 100.8, "GOVT_3Y": 2.79, "CORP_AA": 3.19, "CORP_BBB": 5.87, "IPI": 168.8, "EXPORT": 559632},
|
||||||
2014: {"GDP_GROWTH": 3.2, "UNEMPLOYMENT": 3.5, "BASE_RATE": 2.00, "CD_RATE": 2.36, "CPI_GROWTH": 1.3, "LEADING_INDEX": 101.0, "GOVT_3Y": 2.56, "CORP_AA": 2.99, "CORP_BBB": 5.22},
|
2014: {"GDP_GROWTH": 3.2, "UNEMPLOYMENT": 3.5, "BASE_RATE": 2.00, "CD_RATE": 2.36, "CPI_GROWTH": 1.3, "LEADING_INDEX": 101.0, "GOVT_3Y": 2.56, "CORP_AA": 2.99, "CORP_BBB": 5.22, "IPI": 168.5, "EXPORT": 572665},
|
||||||
2015: {"GDP_GROWTH": 2.8, "UNEMPLOYMENT": 3.6, "BASE_RATE": 1.50, "CD_RATE": 1.72, "CPI_GROWTH": 0.7, "LEADING_INDEX": 100.5, "GOVT_3Y": 1.80, "CORP_AA": 2.18, "CORP_BBB": 4.61},
|
2015: {"GDP_GROWTH": 2.8, "UNEMPLOYMENT": 3.6, "BASE_RATE": 1.50, "CD_RATE": 1.72, "CPI_GROWTH": 0.7, "LEADING_INDEX": 100.5, "GOVT_3Y": 1.80, "CORP_AA": 2.18, "CORP_BBB": 4.61, "IPI": 168.0, "EXPORT": 526757},
|
||||||
2016: {"GDP_GROWTH": 2.9, "UNEMPLOYMENT": 3.7, "BASE_RATE": 1.25, "CD_RATE": 1.48, "CPI_GROWTH": 1.0, "LEADING_INDEX": 99.8, "GOVT_3Y": 1.44, "CORP_AA": 1.88, "CORP_BBB": 4.60},
|
2016: {"GDP_GROWTH": 2.9, "UNEMPLOYMENT": 3.7, "BASE_RATE": 1.25, "CD_RATE": 1.48, "CPI_GROWTH": 1.0, "LEADING_INDEX": 99.8, "GOVT_3Y": 1.44, "CORP_AA": 1.88, "CORP_BBB": 4.60, "IPI": 168.5, "EXPORT": 495426},
|
||||||
2017: {"GDP_GROWTH": 3.2, "UNEMPLOYMENT": 3.7, "BASE_RATE": 1.50, "CD_RATE": 1.52, "CPI_GROWTH": 1.9, "LEADING_INDEX": 101.5, "GOVT_3Y": 1.80, "CORP_AA": 2.28, "CORP_BBB": 4.83},
|
2017: {"GDP_GROWTH": 3.2, "UNEMPLOYMENT": 3.7, "BASE_RATE": 1.50, "CD_RATE": 1.52, "CPI_GROWTH": 1.9, "LEADING_INDEX": 101.5, "GOVT_3Y": 1.80, "CORP_AA": 2.28, "CORP_BBB": 4.83, "IPI": 174.2, "EXPORT": 573694},
|
||||||
2018: {"GDP_GROWTH": 2.9, "UNEMPLOYMENT": 3.8, "BASE_RATE": 1.75, "CD_RATE": 1.85, "CPI_GROWTH": 1.5, "LEADING_INDEX": 100.8, "GOVT_3Y": 2.10, "CORP_AA": 2.67, "CORP_BBB": 5.41},
|
2018: {"GDP_GROWTH": 2.9, "UNEMPLOYMENT": 3.8, "BASE_RATE": 1.75, "CD_RATE": 1.85, "CPI_GROWTH": 1.5, "LEADING_INDEX": 100.8, "GOVT_3Y": 2.10, "CORP_AA": 2.67, "CORP_BBB": 5.41, "IPI": 178.0, "EXPORT": 604860},
|
||||||
2019: {"GDP_GROWTH": 2.2, "UNEMPLOYMENT": 3.8, "BASE_RATE": 1.25, "CD_RATE": 1.63, "CPI_GROWTH": 0.4, "LEADING_INDEX": 99.3, "GOVT_3Y": 1.50, "CORP_AA": 1.93, "CORP_BBB": 4.52},
|
2019: {"GDP_GROWTH": 2.2, "UNEMPLOYMENT": 3.8, "BASE_RATE": 1.25, "CD_RATE": 1.63, "CPI_GROWTH": 0.4, "LEADING_INDEX": 99.3, "GOVT_3Y": 1.50, "CORP_AA": 1.93, "CORP_BBB": 4.52, "IPI": 175.5, "EXPORT": 542233},
|
||||||
2020: {"GDP_GROWTH": -0.7, "UNEMPLOYMENT": 4.0, "BASE_RATE": 0.50, "CD_RATE": 0.76, "CPI_GROWTH": 0.5, "LEADING_INDEX": 97.0, "GOVT_3Y": 0.98, "CORP_AA": 2.03, "CORP_BBB": 5.25},
|
2020: {"GDP_GROWTH": -0.7, "UNEMPLOYMENT": 4.0, "BASE_RATE": 0.50, "CD_RATE": 0.76, "CPI_GROWTH": 0.5, "LEADING_INDEX": 97.0, "GOVT_3Y": 0.98, "CORP_AA": 2.03, "CORP_BBB": 5.25, "IPI": 170.0, "EXPORT": 512498},
|
||||||
2021: {"GDP_GROWTH": 4.3, "UNEMPLOYMENT": 3.7, "BASE_RATE": 1.00, "CD_RATE": 1.09, "CPI_GROWTH": 2.5, "LEADING_INDEX": 102.8, "GOVT_3Y": 1.43, "CORP_AA": 2.26, "CORP_BBB": 5.64},
|
2021: {"GDP_GROWTH": 4.3, "UNEMPLOYMENT": 3.7, "BASE_RATE": 1.00, "CD_RATE": 1.09, "CPI_GROWTH": 2.5, "LEADING_INDEX": 102.8, "GOVT_3Y": 1.43, "CORP_AA": 2.26, "CORP_BBB": 5.64, "IPI": 183.0, "EXPORT": 644400},
|
||||||
2022: {"GDP_GROWTH": 2.6, "UNEMPLOYMENT": 2.9, "BASE_RATE": 3.25, "CD_RATE": 3.77, "CPI_GROWTH": 5.1, "LEADING_INDEX": 99.2, "GOVT_3Y": 3.14, "CORP_AA": 4.25, "CORP_BBB": 8.18},
|
2022: {"GDP_GROWTH": 2.6, "UNEMPLOYMENT": 2.9, "BASE_RATE": 3.25, "CD_RATE": 3.77, "CPI_GROWTH": 5.1, "LEADING_INDEX": 99.2, "GOVT_3Y": 3.14, "CORP_AA": 4.25, "CORP_BBB": 8.18, "IPI": 186.5, "EXPORT": 683585},
|
||||||
2023: {"GDP_GROWTH": 1.4, "UNEMPLOYMENT": 2.7, "BASE_RATE": 3.50, "CD_RATE": 3.75, "CPI_GROWTH": 3.6, "LEADING_INDEX": 98.8, "GOVT_3Y": 3.55, "CORP_AA": 4.40, "CORP_BBB": 8.40},
|
2023: {"GDP_GROWTH": 1.4, "UNEMPLOYMENT": 2.7, "BASE_RATE": 3.50, "CD_RATE": 3.75, "CPI_GROWTH": 3.6, "LEADING_INDEX": 98.8, "GOVT_3Y": 3.55, "CORP_AA": 4.40, "CORP_BBB": 8.40, "IPI": 183.0, "EXPORT": 632744},
|
||||||
2024: {"GDP_GROWTH": 2.2, "UNEMPLOYMENT": 2.8, "BASE_RATE": 3.00, "CD_RATE": 3.30, "CPI_GROWTH": 2.3, "LEADING_INDEX": 99.5, "GOVT_3Y": 3.20, "CORP_AA": 3.90, "CORP_BBB": 7.50},
|
2024: {"GDP_GROWTH": 2.2, "UNEMPLOYMENT": 2.8, "BASE_RATE": 3.00, "CD_RATE": 3.30, "CPI_GROWTH": 2.3, "LEADING_INDEX": 99.5, "GOVT_3Y": 3.20, "CORP_AA": 3.90, "CORP_BBB": 7.50, "IPI": 185.0, "EXPORT": 660000},
|
||||||
2025: {"GDP_GROWTH": 1.8, "UNEMPLOYMENT": 3.0, "BASE_RATE": 2.75, "CD_RATE": 3.00, "CPI_GROWTH": 1.8, "LEADING_INDEX": 99.8, "GOVT_3Y": 2.80, "CORP_AA": 3.50, "CORP_BBB": 6.80},
|
2025: {"GDP_GROWTH": 1.8, "UNEMPLOYMENT": 3.0, "BASE_RATE": 2.75, "CD_RATE": 3.00, "CPI_GROWTH": 1.8, "LEADING_INDEX": 99.8, "GOVT_3Y": 2.80, "CORP_AA": 3.50, "CORP_BBB": 6.80, "IPI": 184.0, "EXPORT": 650000},
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}
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}
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||||||
df = pd.DataFrame(data).T
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df = pd.DataFrame(data).T
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@@ -315,41 +347,45 @@ def _fallback_macro_data(start_year: int = 2000, end_year: int = 2025) -> pd.Dat
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def compute_derived_features(macro_df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
|
def compute_derived_features(macro_df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
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"""
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"""
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Zt 회귀에 유의미한 파생변수 계산
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Zt 회귀에 유의미한 파생변수 계산 (부호 검증 완료)
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최적 3변수 (분석 결과 R²=0.73):
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최적 3변수 (R²=0.586, 모든 계수 부호 경제적 일관):
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1. CORP_AA_LOGR: 회사채 AA 로그수익률 = ln(AA_t / AA_{t-1})
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1. CREDIT_SPREAD_LAG1: 신용스프레드(t-1) = CORP_BBB - CORP_AA (1기 래그). +부호=스프레드↑→Zt↑
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2. TERM_SPREAD_LAG1: 기간스프레드(t-1) = GOVT_3Y - BASE_RATE (1기 래그)
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2. IPI_LAG1: 산업생산지수(t-1). -부호=생산↑→Zt↓
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3. CREDIT_SPREAD_LAG1: 신용스프레드(t-1) = CORP_BBB - CORP_AA (1기 래그)
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3. EXPORT_DIFF: 수출 변화 (전년차). -부호=수출↑→Zt↓
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Parameters
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Parameters
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----------
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----------
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macro_df : pd.DataFrame with at least:
|
macro_df : pd.DataFrame with at least:
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CORP_AA, CORP_BBB, GOVT_3Y, BASE_RATE columns
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CORP_AA, CORP_BBB (or CREDIT_SPREAD), IPI, EXPORT columns
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||||||
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Returns
|
Returns
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||||||
-------
|
-------
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||||||
pd.DataFrame with columns: CORP_AA_LOGR, TERM_SPREAD_LAG1, CREDIT_SPREAD_LAG1
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pd.DataFrame with columns: CREDIT_SPREAD_LAG1, IPI_LAG1, EXPORT_DIFF
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||||||
"""
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"""
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||||||
required = ["CORP_AA", "CORP_BBB", "GOVT_3Y", "BASE_RATE"]
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missing = [c for c in required if c not in macro_df.columns]
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||||||
if missing:
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||||||
logger.warning(f"파생변수 계산에 필요한 열이 없습니다: {missing}")
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||||||
return pd.DataFrame(index=macro_df.index)
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||||||
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||||||
df = macro_df.sort_index()
|
df = macro_df.sort_index()
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||||||
features = pd.DataFrame(index=df.index)
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features = pd.DataFrame(index=df.index)
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||||||
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||||||
# 1. 회사채 AA 로그수익률
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# 1. 신용스프레드 (1기 래그)
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features["CORP_AA_LOGR"] = np.log(df["CORP_AA"]).diff()
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if "CORP_BBB" in df.columns and "CORP_AA" in df.columns:
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||||||
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credit_spread = df["CORP_BBB"] - df["CORP_AA"]
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||||||
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features["CREDIT_SPREAD_LAG1"] = credit_spread.shift(1)
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elif "CREDIT_SPREAD" in df.columns:
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features["CREDIT_SPREAD_LAG1"] = df["CREDIT_SPREAD"].shift(1)
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else:
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logger.warning("CREDIT_SPREAD 계산 불가: CORP_BBB/CORP_AA 없음")
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# 2. 기간스프레드 (1기 래그)
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# 2. 산업생산지수 (1기 래그)
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term_spread = df["GOVT_3Y"] - df["BASE_RATE"]
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if "IPI" in df.columns:
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features["TERM_SPREAD_LAG1"] = term_spread.shift(1)
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features["IPI_LAG1"] = df["IPI"].shift(1)
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||||||
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else:
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|
logger.warning("IPI_LAG1 계산 불가: IPI 없음")
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||||||
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# 3. 신용스프레드 (1기 래그)
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# 3. 수출 변화 (전년 차분)
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credit_spread = df["CORP_BBB"] - df["CORP_AA"]
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if "EXPORT" in df.columns:
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features["CREDIT_SPREAD_LAG1"] = credit_spread.shift(1)
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features["EXPORT_DIFF"] = df["EXPORT"].diff()
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else:
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logger.warning("EXPORT_DIFF 계산 불가: EXPORT 없음")
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return features.dropna()
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return features.dropna()
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