‘인플레이션 전망’ 정확도 높인다...한은, AI 활용 전망 모형 개발

▲한국은행

한국은행이 인플레이션 전망에 대한 정확도를 높이기 위해 빅데이터, 인공지능(AI) 등을 활용한 인플레이션 전망 모형을 개발했다.

이창훈 한국은행 디지털혁신실 디지털신기술팀 과장은 6일 '빅데이터와 기계학습 알고리즘을 활용한 실시간 인플레이션 전망'(BOK 이슈노트) 보고서에서 이같이 밝혔다.

한은은 전망의 정확도를 높이고 전망담당자가 현재 인플레이션 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 298개의 예측변수, 트리 기반 ML, 선형회귀모형 기반 실시간 전망 프로세스와 전망결과를 시각화했다.

예측변수 그룹은 가격, 생산·경기변동, 금리·환율 등의 거시경제 그룹뿐 아니라 정책·해외요인(재정수지, 주요국 경제지표, 유가), 대체 데이터(텍스트, 전력사용량) 등으로 구성됐다.

모형은 트리 기반 ML(익스트림 랜덤 트리(EXT), 랜덤 포레스트), 선형회귀모형, 앙상블(ML과 선형회귀모형 전망치의 평균), 벤치마크(임의보행, ARIMA 모형)을 사용했으며, 매주 빈티지 데이터셋을 생성하고, 전망시계(당월, 3개월, 12개월)에 대한 실시간 인플레이션 전망 프로세스 구축했다.

매주 업데이트되는 인플레이션 전망치와 변동요인을 통해 인플레이션 흐름을 직관적으로 파악할 수 있도록, RTF(real-time forecasting) 그림으로 시각화했다.

한은은 2016년 1월부터 2023년 9월까지 기간에 대해 전망모형 예측력을 비교, 평가한 결과 모든 전망 시계와 예측력 평가 기준에서 EXT와 선형회귀의 앙상블 모형이 벤치마크 대비 가장 우수한 예측력을 보인 것으로 나타났다. 2022년 7월 기준 당월 전망에서 전월대비 소폭의 상승을 정확하게 전망했으며, 3개월, 12개월 전망에서도 이후의 소폭 하락과 큰 폭의 하락을 예측했다. 한은은 “공식 통계가 공표되기 전에 인플레이션 변동에 대한 정보를 제공했다"고 설명했다.

실시간 전망 결과, 2024년 1월의 당월 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.

한은은 “본 연구에서 제안한 전망모형과 실시간 전망 프로세스, 시각화 도구가 기반을 마련하는 계기가 될 것으로 기대한다"며 “다만 3개월 및 12개월 전망의 경우 월중 새로 추가되는 정보의 예측력 개선 효과가 낮은 것으로 보이는 등 한계점이 존재한다"고 밝혔다.

해당 모형은 아직 공식 전망에 활용할 수 있는 수준은 아니라는 게 한은 측의 설명이다. 한은은 후속 연구를 통해 모형의 신뢰성, 정확성, 안정성을 높인다면 공식 전망으로 활용될 수 있을 것으로 봤다.

나유라 기자 ys106@ekn.kr