한은, 알고리즘으로 GDP 조기 예측…“통화정책 적시성 확보할 것” 동적요인모형·딥러닝모형 상호보완적으로 활용 빅데이터, 머신러닝 등 디지털 신기술이 코로나19로 불확실성이 커진 경제 전망에도 핵심적인 역할을 할 것으로 보인다. 3일 한국은행은 딥러닝 알고리즘 등으로 국내총생산(GDP) 성장률 예측치를 매주 업데이트할 수 있는 시스템을 개발했다고 밝혔다.한은 디지털혁신실 이현창 반장 등이 발표한 ‘BOK 이슈노트’의 ‘디지털 신기술을 이용한 실시간 당분기 경제 전망(GDP 나우캐스팅)시스템 개발’ 보고서를 살펴보면, 기존의 GDP 성장률 공표는 시차가 길어 현재의 경기상황을 적시에 판단하기에 한계가 있다.이를 보완하기 위해 개발한 ‘GDP 나우캐스팅’ 시스템은 동적요인모형(DFM)과 딥러닝모형 LSTM(Long Short-Term Memory) 알고리즘을 상호보완적으로 사용해 실시간 경기흐름을 파악할 수 있는 프로세스를 갖췄다. 2017년 1분기부터 2021년 3분기까지 GDP 나우캐스팅을 적용한 결과, 실제 경제 흐름을 적절하게 포착한 것으로 나타났다. 특히, 코로나19 유행으로 경제 불확실성이 확대된 2020년 경제 추이에 대해서도 예측 정확도가 높았다. 이현창 반장은 본보와의 통화에서 “추후 여러 분기에 걸쳐 해당 시스템을 운영하면서 전망모형을 개선해나가는 과정이 필요하다”며 “예를 들어 모빌리티 데이터, 전력 사용량 등 기존의 경제 전망에서 활용하지 않았던 데이터를 포함할 수 있을 것”이라고 말했다.내부적으로 GDP 나우캐스팅 시스템을 검증해 정책의 효용성을 높일 수 있는 지표로 사용할 예정이라고 밝힌 이 반장은 “경제 전망의 중요한 목적인 통화정책을 시행하는데 있어서 적시성 있는 자료를 파악하도록 도울 것”이라고 덧붙였다.

한은, 알고리즘으로 GDP 조기 예측…“통화정책 적시성 확보할 것”

동적요인모형·딥러닝모형 상호보완적으로 활용

기사입력 2022-02-04 09:00:00

[산업일보]
빅데이터, 머신러닝 등 디지털 신기술이 코로나19로 불확실성이 커진 경제 전망에도 핵심적인 역할을 할 것으로 보인다.

3일 한국은행은 딥러닝 알고리즘 등으로 국내총생산(GDP) 성장률 예측치를 매주 업데이트할 수 있는 시스템을 개발했다고 밝혔다.

사진출처=123RF

한은 디지털혁신실 이현창 반장 등이 발표한 ‘BOK 이슈노트’의 ‘디지털 신기술을 이용한 실시간 당분기 경제 전망(GDP 나우캐스팅)시스템 개발’ 보고서를 살펴보면, 기존의 GDP 성장률 공표는 시차가 길어 현재의 경기상황을 적시에 판단하기에 한계가 있다.

이를 보완하기 위해 개발한 ‘GDP 나우캐스팅’ 시스템은 동적요인모형(DFM)과 딥러닝모형 LSTM(Long Short-Term Memory) 알고리즘을 상호보완적으로 사용해 실시간 경기흐름을 파악할 수 있는 프로세스를 갖췄다.

2017년 1분기부터 2021년 3분기까지 GDP 나우캐스팅을 적용한 결과, 실제 경제 흐름을 적절하게 포착한 것으로 나타났다. 특히, 코로나19 유행으로 경제 불확실성이 확대된 2020년 경제 추이에 대해서도 예측 정확도가 높았다.

이현창 반장은 본보와의 통화에서 “추후 여러 분기에 걸쳐 해당 시스템을 운영하면서 전망모형을 개선해나가는 과정이 필요하다”며 “예를 들어 모빌리티 데이터, 전력 사용량 등 기존의 경제 전망에서 활용하지 않았던 데이터를 포함할 수 있을 것”이라고 말했다.

내부적으로 GDP 나우캐스팅 시스템을 검증해 정책의 효용성을 높일 수 있는 지표로 사용할 예정이라고 밝힌 이 반장은 “경제 전망의 중요한 목적인 통화정책을 시행하는데 있어서 적시성 있는 자료를 파악하도록 도울 것”이라고 덧붙였다.

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조혜연 기자 chohyeyeon@kidd.co.kr

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