[서울파이낸스 박성준 기자] 뉴스 기사를 기반으로 예측한 경제지표가 공식 통계보다 더욱 신속하게 예측할 수 있다는 분석이 나왔다. 다양한 전문가 견해·전망 등의 정성적 정보를 실시간으로 입수할 수 있는 만큼, 향후 경기 예측 오류를 줄여나가는 데 기여할 수 있을 것으로 한국은행은 평가했다.

한은은 16일 'BOK이슈노트'에 실린 '뉴스 텍스트를 이용한 경기예측: 경제 부문별 텍스트 지표의 작성과 활용' 논고를 통해 뉴스 텍스트 기반의 경제지표 작성 방법을 제시했다. 이는 각국 중앙은행 등 국내외 연구기관들이 정책 판단을 위한 신속한 경기 예측에 많은 노력을 기울이는 가운데 최근 발표된 연구보고서에서 뉴스 텍스트 기반의 빅데이터 중요성이 강조되고 있기 때문이다.

기존의 정량적인 경기 예측은 금융 부문을 제외한 실물 부분의 경우 하루 또는 주간 단위의 고(高)빈도 경제지표가 전무하다. 이뿐만 아니라 공식 통계의 경우 통상 한 달 이상의 공표 지연이 발생한다는 점, 공식 통계만으로는 정성적 정보를 예측 모형에 반영하기 어렵다는 점 등의 한계가 지적돼 왔다.

이와는 반대로 뉴스 텍스트 빅데이터는 다양하고 방대한 정보를 더욱 신속히 전달하는 데에 의의가 있고, 정성적인 정보도 내포하고 있다. 한은 관계자는 "뉴스 텍스트를 이용한 경제지표를 작성하고 이를 경기 예측모형에 반영해, 경기동향 파악 및 단기 경기예측 등에 활용할 필요가 있다"고 말했다.

실제 뉴스 텍스트 지표를 활용해 공식 통계와 비교 분석한 결과, 텍스트 지표가 0~9개월 선행시점에서 공식 통계와 0.35~0.73의 상관관계를 보이고, 1~7개월 선행 시점에서 대부분 유의한 '그레인저 인과성'을 보였다. 그레인저 인과성이란 한 변수의 변화가 시차를 두고 다른 변수에 영향을 미치는 경우를 뜻한다. 즉, 텍스트 지표가 경기 예측을 위한 중요한 정보를 포함하고 있는 것으로 볼 수 있다는 것이다.

또한 국내총생산(GDP) 예측모형을 동적인자모형(DFM) 기반의 선형모형과 인공신경망(CRNN) 기반의 비선형모형으로 비교 분석한 결과, 모두 텍스트 지표를 추가한 경우 예측 정확도가 유의미하게 향상되는 것으로 나타났다. 한은 관계자는 "텍스트 지표는 조사대상 기준일에 즉시 작성 가능해 주로 익월  중순 이후 발표되는 공식 통계에 비해 입수시점이 빠르다"면서 "전문가 전망 및 예측 등도 반영해 통계적으로 선행성을 갖는 특징 때문에 GDP 예측력 향상에도 기여하는 것으로 판단된다"라고 설명했다.

특히 텍스트 지표를 활용한 단기전망모형으로는 DFM이 적절하다고 평가했다. 한은 관계자는 "DFM은 공식 통계를 이용할 수 없는 상황에서 텍스트 지표 및 요인별 추세를 이용해 각 요인의 예측치를 추정한다"면서 "텍스트 지표가 각 요인의 대체변수로 적절할 경우 모형 적합도가 향상되고 예측치의 표준오차가 하락했다"고 말했다.

실제 코로나19 영향이 두드러졌던 지난 2020년 6월 말 기준으로 공식 통계만 이용한 경우와 비교해 텍스트 지표를 추가한 경우 같은 해 2분기 GDP 예측치가 관측치와 더욱 유사했다. 또한 GDP 예측치 이외에도 소비자물가지수(CPI), 한국종합주가지수(KOSPI) 등 다른 경제 변수의 변화 예측도 더욱 잘 포착하는 것으로 나타났다.

한은 관계자는 "이번 논고는 뉴스 텍스트를 경제지표로 작성하기 위해 뉴스 기사를 문장 단위로 분석하는 새로운 방법을 제시했다는 점과 텍스트 지표의 특성을 반영하는 경기 예측모형을 도출했다는 점에서 관련 연구에 기여할 수 있다"면서 "뉴스 텍스트의 정량적 활용은 신속하고 정확한 경기동향 파악 및 경기 예측에 유용하다. 정성적 방법으로 뉴스를 이용하는 것에 비해 휴먼 에러를 줄이는 데도 기여할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

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