"인공지능 기술로 인플레이션 예측력 높인다"

미국·유럽 등 주요국, 머신러닝 이용한 전망모형 연구
한은 "후속 연구 통해 공식 전망치 개선 노력 지속"

앞으로 인플레이션 예측과 같은 거시경제 전망에 인공지능(AI) 기술이 도입될 것으로 전망된다.

한국은행이 6일 발표한 'BOK 이슈노트, 빅데이터와 기계학습 알고리즘을 활용한 실시간 인플레이션 전망'에 따르면 최근 미국, 유럽을 비롯한 주요국 중앙은행은 기계학습(머신러닝)을 이용한 전망모형을 연구하고 있다.

머신러닝은 여러 AI 기술 중의 하나를 말하는데, 데이터에 내재된 패턴을 컴퓨터가 스스로 학습하도록 설계된 알고리즘을 의미한다.

보고서도 이번 연구에서 빅데이터·AI·머신러닝 등 데이터 분석 기술을 활용해 인플레이션의 흐름과 실시간 전망을 예측하는 전망모형 개발을 시도했으며 정확도는 상당히 높은 수준으로 나타났다.

전망모형에 따라 2016년 1월부터 2023년 9월까지의 기간을 기준으로 인플레이션의 상승·하락을 얼마나 정확히 맞추는지 평가하는 평균방향정확도(MDA)를 계산했을 때, 모든 전망 시계에 대한 MDA가 0.6 이상으로 상당히 높은 예측력을 보였다고 보고서는 강조했다.

또한 과거 인플레이션 흐름이 크게 바뀐 2020년 10월과 2022년 7월을 대상으로 실시간 전망을 수행했을 때, 2022년 7월 기준으로 당월 전망에서 전월 대비 소폭 상승을 전망했고, 3개월과 12개월 전망에서도 소폭 하락과 큰 폭의 하락을 예측했다.

전망모형 개발을 완료한 2023년 10월 이후 기준, 전망 오차는 0.2%포인트 이내(당월 전망 기준)로 매우 작은 수준을 보였다.

이번 연구는 기존 전망모형의 한계가 지적되면서 시작됐다. 코로나19 팬데믹 이후 주요국 중앙은행의 인플레이션 전망은 실제치를 크게 하회하는 모습을 보였는데, 이는 기존 경제이론에 기반한 전망모형이 실제 인플레이션 충격의 크기와 지속성을 적절히 반영하지 못했기 때문이라는 한계가 지적됐다.

이에 최근 미국 연방준비제도(Fed), 유럽중앙은행(ECB) 등 주요국 중앙은행은 트리 기반 머신러닝을 이용한 인플레이션 전망 연구 결과를 발표하면서, 해당 모형이 기존 전망모형을 보완하는 역할로 활용할 수 있음을 시사했다.

보고서를 작성한 이창훈 한은 디지털혁신실 디지털신기술팀 과장은 "이번 연구는 물가 전망을 할 때 전통적인 방식이 아닌 새로운 방법을 시도한 의미가 크다"며 "연구의 전망모형이 한국은행 공식 전망치의 예측력을 높일 수 있도록 후속 연구를 통해 개선 노력을 지속할 계획"이라고 밝혔다.

박재현 기자 now@asiae.co.kr