AI로 매달 실시간 인플레이션 전망한다

[아이뉴스24 이효정 기자] 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용한 물가 전망 모형으로 매달 실시간 인플레이션 예측이 가능해지는 시대가 다가왔다.

6일 한국은행의 '빅데이터와 기계학습 알고리즘을 활용한 실시간 인플레이션 전망'에 따르면 한국은행은 298개의 예측 변수 등을 반영하고 빅데이터와 머신러닝(Machine Learning) 알고리즘을 이용해 정확도 높은 전망 모형을 개발해 실시간 인플레이션 프로세스를 구축했다.

지난해 상반기부터 약 6개월간의 모형 개발 기간을 거쳐 10월에 개발을 완료했지만, 아직 한국은행이 활용하는 공식 경제 모형은 아니다. 현재는 조사국에서도 이 모형을 참고하는 수준이다.

한국은행 관계자는 "개발한 전망 모형은 여러 모형 중 하나로 현재 활용 계획은 없다"면서도 "후속 연구를 통해 정확성 등을 높여가면 공식 전망 모형으로 활용할 것"이라고 기대했다.

머신러닝은 여러 AI 기술 중 데이터에 내재한 패턴을 컴퓨터가 스스로 학습하도록 설계된 알고리즘을 말한다. 예측 변수에는 가격, 생산·경기변동, 금리·환율 등의 거시 경제 그룹뿐 아니라 정책·해외 요인(재정수지, 주요국 경제지표, 유가), 대체 데이터(텍스트, 전력 사용량) 등으로 구성했다. 매주 업데이트되는 인플레이션 전망치와 변동 요인을 통해 인플레이션 흐름을 직관적으로 파악할 수 있게 하려고 시각화하기도 했다.

전망 모형 평가 결과 모든 전망 시계와 예측력 평가 기준에서 익스트림 랜덤 트리(EXT·ExtraTrees)와 선형회귀의 앙상블 모형이 벤치마크 대비 가장 우수한 예측력을 보였다.

과거 우리나라 인플레이션 흐름이 크게 바뀐 변곡점에 해당 모형을 시뮬레이션 해 본 결과 2022년 7월 기준 당월 전망에서 전월 대비 소폭의 상승을 정확하게 전망했다.

한은은 "3개월, 12개월 전망에서도 이후의 소폭 하락과 큰 폭의 하락을 예측해 공식 통계가 공표되기 전에 인플레이션 변동에 대한 정보를 제공했다"고 밝혔다.

실시간 전망 결과, 지난 1월의 당월 전망에서도 첫째 주부터 둘째 주까지는 3.1% 수준으로 12월과 유사할 것으로 전망하다가 마지막 주에 기대인플레이션율 하락 영향을 반영하며 실제값(2.8%)에 근사한 2.9%를 산출했다.

전망 모형 개발을 완료한 지난해 10월 이후, 전망 오차는 당월 전망 기준으로 0.2%포인트(p) 이내로 매우 작다.

한은은 개발한 전망 모형이 한국은행 공식 전망의 정도를 높이도록 후속 연구를 통해 개선 노력을 지속할 계획이다. 한은은 "3개월과 12개월 전망의 경우 당월 전망에 비해 예측 오차가 크고, 12개월 전망의 경우 월 중 새로 추가하는 정보의 예측력 개선 효과가 낮은 것으로 보이는 등 한계점이 존재했다"면서도 "물가 전망에 전통적인 방식과 달리 빅데이터 및 머신러닝 기술 등 새로운 방법을 시도한 의미가 크다"고 밝혔다.

이효정 기자의 다른 기사 보기