한국은행이 빅데이터와 인공지능(AI)·머신러닝(ML) 기술을 기반으로 한 인플레이션 전망 모형을 개발했다.
한은은 6일 이창훈 디지털신기술팀 과장이 작성한 ‘빅데이터와 기계학습 알고리즘을 활용한 실시간 인플레이션 전망(BOK 이슈노트)’ 보고서에서 이 같은 사실을 공개했다. 한은이 개발한 모델은 가격과 생산·경기변동, 금리·환율, 재정수지·주요국 경제지표·경제 정책 등 최대 298개의 예측 변수를 통해 당월과 3개월, 12개월 후의 물가상승률을 예측할 수 있도록 설계됐다.
예측 정확도는 높은 편이었다. 지난해 11월 초 전망 모형은 같은 달 소비자물가가 전월 대비 3.4% 오를 것으로 봤다. 실제 상승률인 3.3%와 0.1%P 차이에 불과했다. 글로벌 금융 포털인 인베스팅닷컴이 발표 1~3일 전 내놓은 전망치(3.7%)보다도 실제 상승률에 가까웠다. 지난해 10월부터 올해 1월까지 전망 모델의 당월 물가상승률 전망 오차는 0.2%포인트 이내로 매우 작은 편이었다. 다만 3개월과 12개월 후로 전망 시계를 늘릴 경우 오차가 다소 커졌다.
한은은 이번 전망 모형을 내부 참고용으로 활용할 계획이다. 이 과장은 “기존 경제이론 모형들은 코로나19 팬데믹 등 큰 충격이 발생했을 때 변수 간 비선형성, 상호 의존성 등을 반영하지 못했다”며 “ML 알고리즘은 큰 공력을 들이지 않고 내부 알고리즘을 통해 그러한 충격을 계산해낸다는 장점이 있다”고 설명했다. 다만 아직 추가 연구가 필요한 터라 전망 모형의 경제 예측치를 공개하지는 않을 계획이다.
