한국은행이 빅데이터를 활용 실시간 인플레이션 예측 모델을 개발했다고 6일 밝혔다. /더팩트 DB

[더팩트ㅣ정소양 기자] 한국은행이 실시간으로 인플레이션 전망이 가능한 프로세스를 개발했다.

한국은행은 6일 '빅데이터와 기계학습 알고리즘을 활용한 실시간 인플레이션 전망-BOK이슈노트'를 통해 이같이 밝혔다. 이번 프로세스 개발로 향후 공식 물가 전망의 정확도를 높일 것으로 보인다. 작성자는 디지털혁신실 디지털신기술팀 이현창 팀장과 이창훈 과장, 홍지연 조사역이다.

보고서에 따르면 코로나19 팬데믹 이후 주요국 중앙은행의 인플레이션 전망이 실제치를 크게 하회하면서 전망 모형의 적절성에 대한 우려가 높아진 반면, 빅데이터를 활용한 분석 기술이 빠르게 발전하고 있다.

이 결과 미국의 연방준비제도와 유럽중앙은행 등 주요국의 중앙은행은 최근 트리 기반 기계학습(머신러닝)을 이용한 인플레이션 전망 연구결과를 발표해 기존 전망모형을 보완하는 역할로 활용했다.

저자들은 모형 개발 방향을 전망의 정확도를 높이고, 현재 인플레이션 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 298개의 예측 변수와 트리 기반 머신러닝 및 선형회귀모형을 기반으로 실시간 전망 프로세스와 전망 결과를 시각화했다.

개발된 모형은 트리 기반 머신러닝과 선형회귀모형, 앙상블(러신머닝과 선형회귀모형 전망치의 평균), 벤치마크을 사용해 매주 빈티지 데이터를 생성해 전망 시계(당월, 3개월, 12개월)에 대한 실시간 인플레이션을 전망할 수 있다.

매주 업데이트되는 인플레이션 전망치와 변동 요인을 통해 인플레이션 흐름을 직관적으로 파악할 수 있도록 RTF(실시간 예측) 그림으로 시각화한 점도 특징이다.

디지털신기술팀이 2016년 1월부터 지난해 9월까지 트리 기반 머신러닝과 선형회귀모형, 앙상블 모형, 벤치마크의 예측력을 평가한 결과 모든 전망 시계와 예측력에서 EXT(익스트림 랜덤 트리)와 선형회귀의 앙상블 모형이 벤치마크 대비 우수한 예측력을 보였다고 보고서는 설명했다.

앙상블 모형을 이용해 과거 인플레이션 흐름이 크게 바뀐 시점을 대상으로 시뮬레이션을 수행한 결과에서도 당월 전망과 3개월, 12개월 전망을 정확하게 예측해 공식 통계 공표 전 인플레이션 변동에 대한 정보를 제공했다.

실제 올해 1월의 당월 전망에서 첫째 주부터 둘째 주까지는 3.1% 수준으로 지난해 12월과 유사할 것으로 전망됐지만, 마지막 주에 기대인플레이션율 하락 영향이 반영되며 실제값(2.8%)에 근사한 2.9%가 산출된 것으로 나타났다.

자자들은 거시경제·금융 전망모형 개발에 빅데이터 및 AI(인공지능)·머신러닝 기술이 적용될 것으로 예상되며, 이번 개발 모델이 제안한 전망모형과 실시간 전망 프로세스, 시각화 도구가 기반을 마련하는 계기가 될 것으로 기대했다.

한은은 "이번 연구의 전망 모형이 한국은행 공식 전망의 정확도를 높일 수 있도록 후속 연구를 통해 개선 노력을 지속할 계획"이라고 밝혔다.

jsy@tf.co.kr