한은, 신기술 경제전망 시스템 개발.. '오차 줄이고 속도 높이고'

한국은행 본점 앞 표지석 모습. 뉴스1

[파이낸셜뉴스] 한국은행이 디지털 신기술을 활용한 경제전망 시스템을 선보였다. 이 시스템은 향후 오차 범위를 줄인 당분기 경제전망을 실시간 제공하게 된다. 그만큼 우리나라의 경제 예측과 대응이 빠르고 효율적으로 하게 됐다는 평가다.

한국은행은 디지털 신기술을 이용한 실시간 당분기 경제전망(GDP나우캐스팅·nowcasting) 시스템을 개발했다고 3일 밝혔다. GDP 나우캐스팅 프로세스는 매분기 전망모형을 추정하고 이후 매주 새로 입수된 경제지표를 이용해 당분기 GDP 성장률을 예측하는 순서로 진행됐다.

GDP 성장률은 소비, 투자, 수출입 등 국가 경제상황을 종합적으로 나타내는 경제지표지만 공표 주기(1·4분기)와 공표 시차(속보치 기준 1개월)가 길어 현 경기상황 판단 지표로 활용하는 데 한계가 있었다는 설명이다.

이번 전망모형은 뉴욕 연방준비은행 등 주요국 중앙은행이 GDP 나우캐스팅에 활용하는 동적요인모형(DFM)과 딥러닝 모형인 LSTM 알고리즘을 상호보완적으로 이용, 기존 계량경제모형에 비해 정확도를 높였다.

한은 분석에 따르면 DFM과 LSTM 전망모형 모두 업데이트를 거듭할수록 예측 오차가 줄어드는 모습을 보였다. 발표 18주 전 0.9%를 웃돌던 평균 절대 오차값(MAE)은 1주 전 0.6% 미만으로 떨어졌다는 설명이다.

두 모형 중에서는 LSTM 전망모형의 예측오차가 DFM에 비해 작아 월별 경제지표와 GDP 성장률 간 다층적인 관계를 잘 포착하는 것으로 평가됐다. 특히 GDP 성장률 속보치보다 잠정치 대비 예측오차가 더 작은 것도 딥러닝 모형이 실제 경기상황을 포착하는 데 유리한 구조임을 시사한다고 한은은 밝혔다.

또 한은은 코로나19로 경기 불확실성이 확대됐던 2020년에 대한 실시간 경제전망 결과를 보면 DFM과 LSTM 전망모형 모두 1·4분기와 2·4분기의 급격한 GDP 성장률 하락과 2020년 3·4분기의 성장률 반등 움직임을 조기에 포착했다고 밝혔다. LSTM 전망모형은 2020년 상반기 급격한 성장률 하락폭을 상대적으로 정확하게 포착했다.

한은 측은 "이번 시스템 개발에서 축적된 디지털 신기술 활용 노하우를 경제전망과 시장모니터링 등 다양한 조사연구 업무에 적용하는 한편 적극적인 대내외 교류를 통해 연구성과를 공유할 계획"이라며 "디지털 신기술을 조사관에 적용하는 첫번째 사례로 GDP 나우캐스팅 시스템을 개발했으며 이번에 디지털 신기술을 조사연구 경제전망에 활용하는 가능성을 충분히 확인했기 때문에 향후 물가전망에도 이 기법을 이용해 예측력을 개선하는 방안을 시행할 계획"이라고 말했다. [e-mail] 이승연 기자