KRED (Korea Research Economic Database)

KRED是一个专为韩国宏观经济研究设计的FRED-MD风格数据库。它由来自韩国银行ECOS数据库、韩国统计局KOSIS门户和劳动部就业统计等多个公共来源的关键国家指标聚合和预处理而成。KRED包含88个宏观经济时间序列，其中80个用于实证分析，时间跨度从2009年9月到2024年12月。该数据集遵循FRED-MD的数据架构和处理框架，包括标准化的月度时间序列转换和经济类别分类。KRED为韩国的宏观经济研究和实时宏观经济监控提供了一个全面的数据集，旨在解决韩国经济周期和宏观经济波动等问题。

KRED is a FRED-MD style database specifically designed for South Korean macroeconomic research. It aggregates and preprocesses key national indicators from multiple public sources including the Bank of Korea's ECOS database, the Korea Statistics Office's KOSIS portal, and the Ministry of Employment and Labor's employment statistics. KRED contains 88 macroeconomic time series, 80 of which are used for empirical analysis, with a time span ranging from September 2009 to December 2024. This dataset follows the data architecture and processing framework of FRED-MD, including standardized monthly time series conversion and economic category classification. KRED provides a comprehensive dataset for South Korean macroeconomic research and real-time macroeconomic monitoring, aiming to address issues such as South Korea's economic cycles and macroeconomic fluctuations.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在宏观经济研究领域，标准化数据库的构建对于提升研究可复现性具有关键意义。KRED数据集遵循FRED-MD的架构范式，通过整合韩国银行ECOS系统、统计厅KOSIS门户及雇佣劳动部等权威机构的88个月度时间序列，构建了覆盖1960年至今的统一面板数据。其数据处理采用与FRED-MD对应的标准化转换代码，依据序列平稳性特征进行对数差分、百分比变化或标准化处理，并针对韩国经济结构特点调整变量分类体系，例如将住房数据按首尔、首都圈、五大广域市等地域层级细分，以增强区域经济表征能力。

特点

作为专为韩国经济设计的FRED-MD风格数据库，KRED的突出特点体现在其经济指标的本土化适配与结构化组织。数据集将变量划分为产出收入、劳动力市场、消费、货币信贷、利率、价格、住房和国际贸易八大类别，并通过替换美国特有指标（如以货币稳定债券收益率替代国库券利率）实现本土化重构。其平衡面板包含2009至2024年间的80个变量，通过主成分分析可提取四个共同因子，累计解释约40%的总方差，分别对应货币政策条件、劳动力市场活动、实际产出和住房需求等核心经济维度，形成具有明确经济含义的扩散指数。

使用方法

在实证分析应用中，KRED支持基于主成分分析的因子模型构建。研究者可对标准化后的80变量面板进行奇异值分解，通过贝叶斯信息准则确定因子数量，进而提取共同因子构建扩散指数。这些指数能够有效追踪韩国宏观经济波动，例如2020年新冠疫情衰退在因子时间序列中呈现显著结构性断点。数据集提供的变量映射表支持与FRED-MD的跨数据库对比研究，其公开存储库格式便于直接导入计量软件进行因子增强预测、商业周期监测等实证分析。

背景与挑战

背景概述

宏观经济研究领域长期面临数据标准化与可及性挑战，FRED-MD数据库的推出为美国经济分析提供了重要范式。在此背景下，2025年由成均馆大学、首尔大学及韩国银行的研究团队联合构建了KRED韩国宏观经济数据库，旨在解决韩国经济指标分散于多个官方平台的痛点。该数据库整合了1960年以来的88个月度时间序列，采用FRED-MD的统一架构，通过主成分分析提取的四个因子有效捕捉了货币政策、劳动力市场、实体经济与住房需求等核心维度，为韩国经济周期研究提供了标准化基础设施。

当前挑战

KRED构建过程中需应对韩国经济数据结构异构性挑战：一方面需将分散在ECOS、KOSIS等平台的指标映射为FRED-MD兼容格式，例如用货币稳定债券收益率替代美国国债利率；另一方面需解决统计口径差异，如将失业持续时间分类调整为符合韩国标准的3个月阈值。在实证应用层面，数据集需克服高维时间序列的因子提取难题，通过Bai-Ng信息准则确定四因子结构，以解释约40%的总方差，同时确保扩散指数能灵敏追踪COVID-19等经济冲击的异质性影响。

常用场景

经典使用场景

在宏观经济研究领域，KRED数据集最经典的使用场景在于构建因子模型和扩散指数分析。通过主成分分析提取的四个共同因子——分别代表货币条件、劳动力市场、实际产出和住房需求——能够有效捕捉韩国经济的核心波动特征。这些因子被用于生成扩散指数，直观追踪如2020年新冠疫情冲击等重大经济事件，为宏观经济波动提供连续、平滑的监测信号。

实际应用

KRED的实际应用延伸至政策制定与商业决策领域。韩国央行和金融机构可借助其扩散指数实时监测经济态势，例如识别2022-2023年货币政策紧缩对住房市场的传导效应。企业则能通过劳动力市场因子预测就业趋势，优化资源配置。数据集提供的区域化住房指标（如首尔与五大城市分类）更助力地方政府精准评估房地产周期。

衍生相关工作

KRED的推出催生了多项衍生研究，包括基于四因子的实时经济监测系统开发，以及跨国比较研究（如与FRED-MD的联动分析）。其变量映射框架启发了针对新兴经济体定制化数据库的构建浪潮，例如东南亚国家的类似倡议。在方法论层面，数据集为贝叶斯因子模型、时变参数模型等高级计量方法提供了韩国场景下的验证平台。