한국은행 빅데이터와 기계학습(ML) 알고리즘을 이용해 인플레이션 전망 모형을 개발했다고 6일 밝혔다.
한은은 빅데이터와 ML 알고리즘을 이용한 인플레이션 전망모형을 개발하고 이에 기반한 실시간 전망 프로세스 및 시각화 방안 검토 중이다.
이번 모형은 전망의 정확도를 높이고 현재 인플레이션 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 298개 예측 변수, 트리 기반 ML, 선형회귀모형 기반 실시간 전망 프로세스와 전망 결과를 시각화했다. 또 매주 빈티지 데이터셋을 생성하고 ▲당월 ▲3개월 ▲12개월에 대한 실시간 인플레이션 전망 프로세스를 구축한다.
실시간 인플레이션 프로세스와 시각화 방안을 검토한 결과 선형회귀모형과 ML 알고리즘을 결합한 모형이 가장 예측오차가 작고 인플레이션 변동 방향을 잘 맞추는 것으로 나타났다.
한은은 이 모형을 통해 과거 우리나라 인플레이션 흐름이 크게 바뀐 시점을 대상으로 실시간 전망 시뮬레이션과 향후 경로에 대한 실시간 전망을 실행했다.
그 결과 올해 1월 전망에서 첫째 주부터 둘째 주까지는 3.1% 수준으로 12월과 유사할 것으로 전망됐지만 마지막 주에 기대인플레이션율 하락 영향이 반영되며 실제값(2.8%)에 근사한 2.9%가 산출됐다. 또 전망 모형 개발을 끝낸 지난해 10월 이후, 전망오차는 0.2%포인트 이내로 매우 작은 수준이었다.
한은 관계자는 "3개월과 12개월 전망의 경우 당월 전망에 비해 예측오차가 크고, 12개월 전망의 경우 월중 새로 추가되는 정보의 예측력 개선 효과가 낮은 것으로 보이는 등 한계점이 존재한다"면서도 "이번 전망 모형이 한은의 공식 전망의 정도를 높일 수 있도록 후속 연구를 통해 개선 노력을 지속하겠다"고 말했다.
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