경제전망을 위해 다양한 예측 방법을 활용한 GDP의 예측이 논의되어 왔다. 본 연구에서는혼합주기 샘플링(MIDAS) 모형과 AR-MIDAS 모형을 이용한 GDP의 단기전망을 실시하였다. 예측을 개선하는 방법으로 제시되는 MIDAS 모형은 월별 거시경제변수를 활용하여 당분기, 1 분기 혹은 2분기 후의 GDP 예측에 월별 자료의 정보가 유용함을 실증적으로 보여준다. 이는MIDAS 모형이 다른 경쟁 모형에 비해 월별 자료가 갖는 풍부한 정보를 좀 더 효과적으로 예측에이용하기 때문인 것으로 보인다. 개별 거시경제변수를 이용한 MIDAS의 예측은 선택된 변수에따라 상대적 우열이 다르게 나타나지만, 단순평균, 가중평균 혹은 중위값 등의 방법에 의한결합예측의 경우 예측력이 뚜렷하게 개선되는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 GDP 예측에서월별 자료를 이용한 MIDAS 모형의 예측방법 및 이들 예측치의 정보를 종합하는 결합예측 방법의사용은 GDP의 단기예측의 예측력을 크게 개선시키는 것으로 나타났다.
본고에서는혼합주기 샘플링(MIDAS) 모형과 AR-MIDAS 모형을 이용한 GDP의 단기전망을 실시하였다.