This thesis considers the application of the various consumer demand models to Korean consumption expenditure data from 1953 to 1974.
Three econometric models for the consumer demand are examined. They are (1) Rotterdam differential demand model (2) indirect addilog model (3) linear expenditure system. Although all three rest on demand theory, they involve different sets of parameters to be estimated and the parameters are restricted in different ways.
This thesis provides efficient estimates for the three models and test the appropriateness of the behavioural restrictions within a given model.
Some efficiency was gained in the estimation of the parameters by using Zellner's two stage Aitken estimator instead of the ordinary least squares method.
Lagrange multipliers are used for the behavioral restrictions on the parameters.
Tests of significance are given for some behavioral restrictions. As a result, Rotterdam Model passes the test but the indirect addilog model fails.
The goodness of fit of the models are compared on the bases of the coefficient of determination and the information inaccuracy. On theoretical grounds none of the models dominates its competitors. However, on an empirical basis the indirect addilog model's performance is inferior to the others. The linear expenditure system is superior to the Rotterdam model with respect to the coefficient of determination but the ranking reverses when compared on the basis of the information inaccuracy.
본 논문에서는 (1) Rotterdam Differential Demand Model (2) Indirect Addilog Model (3) Linear Expenditure System의 세가지 수요모형에 대한 이론적 고찰과 한국의 소비자료를 이용한 추정을 하고 있다.
위의 세가지 수요모형은 모두 수요이론에 입각하여 그 이론적 제약을 갖춘 "수요함수의 완전한 체계" ( Complete System of the Demand Equations ) 이다. 종래 수요분석은 소득과 소비의 함수관계에만 치중하여 가격이 수요에 미치는 영향을 간과하는 경향이 있었으나 계량경제학자들에 의하여 설정된 "수요함수의 완전한 체계"는 소득과 가격이 수요에 미치는 영향을 동시적으로 고려하고 있다. "수요함수의 완전한 체계"의 또 한가지 특징은 소비지출의 분배적 성격에 착안하여 예산제약하의 전상품의 동시적 균형을 결정하는 것이다.
본 논문에서의 위의 수요모형들에 대한 추정은 모형의 정립이후 그 이론적 타당성을 실증적으로 입증하려는 여러 학자들의 연구와 계열을 같이 한다. 따라서 수요연구의 궁극적 목적이 소득탄력성의 추정치를 얻는데 있지만, 본 연구에서는 각 모형의 추정결과가 이론적 제약을 충족하는지의 여부에 더 많은 관심을 집중하였다.
본 논문에서 사용한 추정방법은 일반적으로 널리 쓰이고 있는 O.L.S. 대신 추정치의 효율 ( efficiency ) 을 개선할 목적으로 G.L.S. 를 사용하였다. 그러나 G.L.S. 의 적용에 필요한 분산-공분산이 미지이므로 Zellner 의 Seemingly Unrelated Regression 에 의한 G.L.S. 추정치를 구하였다.
각 모형간의 비교평가기준으로는 $R^2$ 와 정보부정확성 ( Information Inaccuracy ) 을 사용하였다. 정보부정확성은 Theil에 의해 처음 소개된 평가개념으로서 예측에 대한 부정확성의 정도에 각 상품의 비중에 따른 가중치를 부여한다는 데 특징이 있다.
