올해 美 관세 이슈로 원·달러 환율 65원 올랐다

유상대 한국은행 부총재가 19일 오전 서울 중구 한국은행에서 열린 한국통계학회-한국은행 공동포럼에서 환영사를 발언하고 있다. [사진=한국은행]

올해 미국의 관세정책 이슈가 원·달러 환율을 약 65원 끌어올렸다는 분석이 나왔다. 코로나19 직후에는 인플레이션이 환율 변동에 가장 큰 영향을 미쳤지만, 올해는 정치·관세 등 실물경제 이슈가 환율을 움직이는 주된 요인으로 지목됐다.

서범석 숙명여대 통계학과 교수는 19일 오전 한은 별관에서 한국은행과 한국통계학회 주최로 열린 '경제통계의 진화: 인공지능(AI) 활용과 통계방법론의 확장' 포럼에서 뉴스텍스트 환율 평가 지표 추출 결과를 발표했다. 

서 교수는 지난 2005년 1월부터 올해 4월까지 환율 언급 기사 87만3000건을 선별했으며 환율 변동을 정치, 정책, 지정학, 불확실성, 국제금융, 인플레이션, 실물경제 이슈 등 12개 카테고리의 주요 이벤트로 나눠 분석했다. 

시기별 환율 변동의 주요인을 분석한 결과 올해는 관세 등 무역정책으로 인해 환율이 약 65원 상승한 것으로 추정됐다. 지난해 이후 정치 영향으로는 약 16원, 지난 2022년 인플레이션 영향으로는 약 127원 상승한 것으로 나타났다.

서 교수는 "뉴스 텍스트를 가공한 정보는 시장이 평가하는 원·달러 환율의 변동 요인 정보를 제공한다"며 "특히 12개월 내 단기 예측에서 텍스트 정보가 일부 유용한 것으로 평가됐다"고 밝혔다.

이날 포럼에서는 오희석 서울대 통계학과 교수가 데이터 전체 분포 구조를 활용해 잠재적인 패턴을 효과적으로 포착할 수 있는 '데이터 적응요인 모형(DAFM)'에 관해 강연했다.

오 교수는 데이터 적응요인 모형이 주가 수익률이나 실업률 예측에서 특이적 변동성 구조를 더 정밀하게 포착하고 예측 정확도를 높일 수 있을 것으로 분석했다.

한희준 성균관대 경제학과 교수는 머신러닝을 이용해 주식시장 변동성 예측 정확도를 높이는 방법을 발표했다. 한은 관계자들은 소규모 언어모델(SLM)을 활용해 산출한 뉴스심리지수 등 AI 발전과 통계 수요 변화에 대응해 기존 통계를 개선한 사례를 소개했다.