[nbn시사경제] 임은서 기자
한국은행이 실시간으로 인플레이션 전망이 가능한 프로세스를 개발했다.
한국은행은 6일 '빅데이터와 기계학습 알고리즘을 활용한 실시간 인플레이션 전망-BOK이슈노트'를 통해 이같이 밝혔다.
BOK보고서에 따르면 디지털신기술팀은 현재 물가 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 298개 예측변수를 설정하고 트리 기반 기계학습과 선형회귀모형에 기반한 실시간 전망을 시각화했다. 예측변수는 가격, 생산·경기변동, 금리·환율 등 거시경제뿐 아니라 주요국 경제지표, 유가 등 해 요인과 재정수지 같은 정책요인, 텍스트 등 대체 데이터 등으로 구성했다.
연구진이 2016년 1월부터 작년 9월까지 데이터를 통해 분석한 결과, 벤치마크 대비 우수한 예측력을 보였다. 2016년 이후 전체기간 중 모든 전망시계에 대한 평균방향정확도는 0.6 이상이며, 특히 변동성이 컸던 2021년 이후 기간에 대한 MDA는 0.7 이상이었다. 벤치마크(임의보행) 모형의 MDA는 0.5 이하였다. MDA가 1에 가까울수록 정확도가 높은 것으로 해석한다.
보고서는 향후 경로에 대한 실시간 전망도 수행했다. 실시간 전망 결과 올해 1월의 당월 전망에서 첫째 주부터 둘째 주까지는 3.1% 수준으로 12월과 유사할 것으로 전망되었으나, 마지막 주에 기대인플레이션율 하락 영향이 반영돼 실제값(2.8%)에 근사한 2.9%가 산출됐다. 전망오차도 모형 개발을 완료한 2023년 10월 이후 0.2%p 이내(당월 전망 기준)로 매우 작은 수준이었다.
다만 이번 모형이 실제 한은의 인플레이션 전망에 곧바로 적용되지는 않을 전망이다. 알고리즘을 활용해 효율적인 전망 프로세스를 만들었으나 신뢰성과 안정성이 중앙은행의 인플레 전망에서 가장 중요한 만큼 후속 연구를 통해 개선할 부분이 아직 많기 때문이다.
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