한치 앞도 모르는 경제…한은, ‘프리즘Now’로 단기 전망 정확도 높인다

빅데이터·머신러닝 전망 과정에 반영
BIS·ECB도 “선진화된 전망모형 시스템” 평가

[헤럴드경제=문혜현 기자] 코로나19 팬데믹과 우크라이나 전쟁, 중동 분쟁 등 우리 경제 불확실성이 커지는 가운데 한국은행이 분석 정확도를 높이기 위해 단기 전망 모형시스템인 ‘프리즘Now’를 개발했다고 밝혔다.

한은은 19일 발표한 ‘BOK경제연구-실시간 경제전망 및 리스크 판단을 위한 모형합성 시스템: 프리즘Now’ 보고서에서 대규모 경제정보를 신속하고 유연하게 고려할 수 있는 빅데이터, 머신러닝 등 최신의 기법을 전망 과정에 반영해 새 모델을 제시했다고 설명했다.

‘프리즘Now’는 전통적 계량모형의 구조적 경직성을 극복하고 이와 동시에 경제전망에 수반되는 리스크를 추정·분석하기 위한 새로운 단기전망 모형시스템이란 설명이다.

마치 빛을 분산시켜 가시광선을 분해하는 프리즘과 같이 전통적 계량모형, 빅데이터 모형, 머신러닝 모형 등 여러 모형에서 산출된 단기 전망치를 융합·분해해 예측력이 증대된 단일 전망치와 함께 전망과정에 수반된 리스크를 동시에 추정한다.

한은이 ‘프리즘Now’ 전망력을 평가해본 결과 개별모형 또는 여타 모형 합성 방식에 비해 우수한 예측 성능을 보이는 것으로 나타났다.

특히 코로나19 전후와 최근 발생한 우크라이나 사태, 이스라엘·하마스 사태 등 국내외 경제 불확실성이 크게 확대된 상황에서도 ‘프리즘Now’는 상당히 안정적인 전망력을 보였다는 분석이다.

이는 개별 모형의 경우 경제 여건마다 각 모형의 전망력이 달라지지만, ‘프리즘Now’는 개별 모형에서 산출된 전망치들을 효과적으로 융합했기 때문이다.

또 내부 테스트 결과 ‘프리즘Now’는 대규모 정보 입수·다수 모형 추정 과정을 자동화 함으로써 전망 부담을 상당폭 경감하는 등 전망 업무 효율화 측면에서도 상당한 성과가 있다는 설명이다.

예측시기별로 ‘프리즘Now’에 포함된 개별 모형의 전망력을 살펴보면 실적 정보가 전혀 존재하지 않는 익분기 예측에서는 대체로 빅데이터와 머신러닝 모형의 예측력이 우수한 것으로 나타났다.

예를 들어 경기 상황 변동성이 커졌던 코로나19 발생 전후 텍스트 및 심리지표를 반영한 모형의 예측력이 우수했다는 것이다.

또한 코로나19 발생 시기에 추정된 전망 리스크를 살펴보면 2020년 2분기 이후 익분기 전망 분포가 하방으로 크게 확대된 것으로 나타났으며, 동 분포는 이후 약 7분기에 걸쳐 점진적으로 축소됐던 것으로 분석됐다. 그만큼 코로나19 시기 경기를 분석해 미래를 예측하는 것이 상당히 어려웠고, 갈수록 예측가능성이 높아졌다는 뜻이다.

한은은 향후 나우캐스팅(현재 전망·Nowcasting) 분야를 포함해 모형시스템 개선·발전을 위한 국제적 네트워크를 확대해 주요국과 경제모형 협력을 지속적으로 강화해 나갈 예정이다.

이번 연구결과에 대해서도 국제결제은행(BIS), 유럽중앙은행(ECB) 등은 상당히 선진화된 전망모형 시스템이란 평가를 내놨다. 한은은 앞으로 주요국과 모형개발 관련 협업을 증대할 계획이다.

한은 관계자는 “이번에 개발한 ‘프리즘Now’는 2분기 이내 단기 경제전망 판단에 유용한 정보를 제공하는 모형으로 이를 통해 경제전망의 정도를 개선하는데 크게 기여할 것으로 기대된다”며 “이 모형은 경제모형실 신설 이후 한은의 경제전망 시스템을 선진화하려는 첫 번째 작업이며, 현재 해당 모형 이외에도 중기 전망시 핵심모형으로 활용될 미국 연방준비제도 이사회(FRB) 타입의 대규모 모형도 개발 중”이라고 설명했다.

moone@heraldcorp.com