"뉴스 텍스트 지표, GDP 예측 향상 기여"

생산·고용·물가·주가·주택가격 등 경제 지표에 대한 전망을 내놓는 뉴스 텍스트를 이용한 경제지표가 GDP 예측 정확도 향상에 기여하는 등 실제 공식 통계와 높은 상관관계가 있는 것으로 나타났다.

16일 한국은행 경제통계국 통계연구반 서범석 과장이 펴낸 'BOK 이슈노트-뉴스 텍스트를 이용한 경기 예측 : 경제 부문별 텍스트 지표의 작성과 활용' 보고서에서 뉴스 텍스트 기반 경제지표를 작성해 공식 통계와 비교분석한 결과, 텍스트 지표가 0~9개월 선행시점에서 공식 통계와 0.35~0.73의 상관관계를 보이고 1~7개월 선행시점에서 대부분 유의한 인과성을 보이는 등 텍스트 지표가 경기 예측을 위한 중요한 정보를 내포하고 있는 것으로 평가됐다.

이는 최근 코로나19, 우크라이나 사태 등 경제불확실성이 높아지면서 신속한 경기 판단을 위한 다양한 데이터 활용이 더욱 중요해졌기 때문이다. 실제 공식 통계는 보통 한 달 이상의 공표 지연이 발생하는 데다 실물부문의 경우 자주 발표되는 경제지표가 전무하다. 반면 뉴스 텍스트 빅데이터는 다양하고 방대한 정보를 신속하게 전달하면서도 정성적 정보도 포함해 경기 예측모형에 반영할 경우 예측 정확도 향상에 기여할 거란 주장이다.

보고서는 2005년 이후 연간 약 100만 건(문장기준 1800만 문장)의 경제뉴스를 분석해 생산·물가·고용·주가·주택가격 등 경제적으로 관심이 높은 15개 부문의 뉴스 텍스트 기반 경제지표를 작성했다.

이어 텍스트 지표의 경기예측 효과를 분석하기 위해 분기 GDP 예측모형으로 동적인자모형(Dynamic Factor Model, DFM) 기반의 선형모형과 인공신경망(Convolutional Recurrent Neural Network, CRNN) 기반의 비선형모형을 상호비교했다.

서 과장은 "뉴스 텍스트 기반 경제지표를 이용해 경기 예측모형을 구축한 결과 텍스트 지표를 예측모형에 반영할 경우 분기 GDP에 대한 예측 정확도가 유의미하게 높아지는 것을 확인했다"며 "텍스트 지표는 조사대상 기준일에 즉시 작성 가능해 주로 익월 중순 이후에 발표되는 공식 통계에 비해 입수시점이 빠른 점과 전문가 전망 및 예측 등을 반영해 통계적으로 선행성을 갖는 점 때문에 GDP 예측력 향상에 기여하는 것으로 판단한다"고 설명했다.

코로나19의 영향이 크게 나타났던 2020년 6월말 기준으로 살펴보면 공식 통계만 이용한 경우에 비해 텍스트 지표를 추가한 경우 2020년 2분기 GDP 예측치가 관측치에 더 근접하고 여타 경제변수의 변화를 더 잘 포착하는 것으로 나타났다. 서 과장은 "뉴스 텍스트는 다양한 전문가의 견해·전망 등 정성적 정보를 포함하고 있으며 실시간으로 입수 가능하므로 이를 종합하고 정량화해 경기 예측에 활용할 필요가 있다"며 "정성적 방법으로 뉴스를 이용하는 것에 비해 휴먼 에러(인적 오류)를 줄이는 데도 기여할 것으로 기대한다"고 밝혔다.문혜현기자 moone@dt.co.kr