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심리 지표

기업과 소비자의 경기 심리를 나타내는 지표를 조회하는 방법을 설명합니다.

기업경기실사지수 (BSI)

기업경기실사지수(BSI) 업황전망(통계표 512Y014)을 조회합니다. 기업이 체감하는 경기를 나타내는 월별 지수로, 기준값 100을 넘으면 긍정적으로 응답한 기업이 더 많음을 뜻합니다.

기본 사용법

import ecos

# 전산업 (기본값)
df = ecos.get_business_sentiment()
print(df.tail())

옵션 지정

# 제조업
df = ecos.get_business_sentiment(sector="manufacturing")

# 대기업
df = ecos.get_business_sentiment(sector="large")

# 비제조업, 기간 지정
df = ecos.get_business_sentiment(
    sector="non_manufacturing",
    start_date="202001",
    end_date="202412",
)

get_business_sentiment(sector="all", start_date=None, end_date=None) 의 sector 인자는 다음 값을 받습니다.

sector 설명
"all" 전산업 (기본값)
"manufacturing" 제조업
"heavy_chemical" 중화학공업
"light" 경공업
"large" 대기업
"sme" 중소기업
"export" 수출기업
"domestic" 내수기업
"non_manufacturing" 비제조업
"service" 서비스업

업종은 영문 키로 지정

sector 는 위 영문 키 중 하나여야 합니다(예: 대기업은 sector="large"). 설문항목은 업황전망BS(BA)로 고정됩니다. 매출·생산·자금사정 등 세부 항목이 필요하면 get_series("512Y014", "M", ...) 로 직접 조회하세요.

날짜 형식

월별 데이터이므로 YYYYMM 형식을 사용합니다.

반환 데이터 구조

컬럼 타입 설명
date datetime 조회 월
value float 기업경기실사지수 (기준 100)
unit str 단위

소비자심리지수 (CSI)

소비자심리지수(CSI, 통계표 511Y002)를 조회합니다. 소비자동향조사 결과를 종합한 월별 지수로, 100을 기준으로 그 이상이면 소비 심리가 낙관적임을 뜻합니다.

기본 사용법

import ecos

df = ecos.get_consumer_sentiment()
print(df.tail())

기간 지정

df = ecos.get_consumer_sentiment(start_date="202301", end_date="202312")

구성지표 선택

sub_category 를 지정하면 종합 소비자심리지수 대신 구성지표(생활형편전망·소비지출전망 등)를 조회합니다. 미지정 시 종합 소비자심리지수(FME)를 반환합니다.

# 소비지출전망 CSI
df = ecos.get_consumer_sentiment(sub_category="소비지출전망CSI")
print(df.tail())

get_consumer_sentiment(start_date=None, end_date=None, sub_category=None) 의 인자는 기간과 구성지표 선택입니다.

날짜 형식

월별 데이터이므로 YYYYMM 형식을 사용합니다. 기간을 생략하면 최근 24개월이 조회됩니다.

인구통계 축은 '전체' 고정

이 함수는 인구통계 축(item_code2)을 '전체'로 고정한 단일 시계열을 반환합니다. 성별·연령·소득 등 인구통계별 세부가 필요하면 get_series("511Y002", "M", ...) 로 직접 조회하세요.

반환 데이터 구조

컬럼 타입 설명
date datetime 조회 월
value float 소비자심리지수 (기준 100)
unit str 단위

실전 활용 예제

기업·소비자 심리 비교

import ecos
import pandas as pd

bsi = ecos.get_business_sentiment(start_date="202001")
csi = ecos.get_consumer_sentiment(start_date="202001")

merged = pd.merge(
    bsi[["date", "value"]].rename(columns={"value": "BSI"}),
    csi[["date", "value"]].rename(columns={"value": "CSI"}),
    on="date",
)

print(merged.tail())

merged.set_index("date").plot(
    title="기업경기실사지수 vs 소비자심리지수",
    figsize=(12, 6),
    grid=True,
)

기준선 대비 심리 판단

import ecos

df = ecos.get_consumer_sentiment(start_date="202001")
latest = df["value"].iloc[-1]

if latest >= 100:
    print(f"소비 심리 낙관 (CSI {latest})")
else:
    print(f"소비 심리 비관 (CSI {latest})")

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