본 논문은 마이크로데이터로 보정된 합성 인구와 다양한 경제 신호를 사용하여 소비자 신뢰도 지수(CCI)의 역학을 재구성하는 생성 프레임워크인 ConsumerSim을 소개합니다. 이 모델은 미국, EU27 및 일본 CCI 시계열에서 재구성 정확도 측면에서 베이스라인 중 1위를 차지하며, 특히 고-顯著성 충격 동안 두드러집니다.
- ConsumerSim은 타임스탬프가 있는 거시경제, 금융, 정책 및 뉴스 신호와 설문 조사와 유사한 응답 생성을 활용합니다.
- 지속성, 시계열, 회귀 및 정보 증강 재구성 지표에서 우수한 성능을 달성합니다.
- 재구성된 신호는 특히 주택 결과를 포함한 실제 활동의 단기 예측을 개선합니다.
- 메커니즘 분석은 CCI의 변동이 顯著한 사건 주위에 집중되며 소득, 주택 소유, 교육 및 정치적 성향에 따라 달라진다는 것을 보여줍니다.
- 정확성과 진단을 위해 대표적 집계, 상황 신호, 페르소나 이질성 및 관성이 필요함이 확인되었습니다.
이 결과는 소비자 신뢰도를 순수하게 집계된 시계열이 아닌 해석 가능한 인간-환경 반응 과정으로 보는 행동주의적 관점을 지지합니다.