◆…사진=조세일보 DB
한은은 19일 '실시간 경제전망 및 리스크 판단을 위한 모형합성 시스템: 프리즘Now'에서 이같이 밝혔다.
팬데믹 발생 이후 우리 경제는 대내외 여건의 급속한 변화 등으로 경제전망의 불확실성이 크게 확대됐으며 이로 인해 과거 경제구조에 의존한 전망은 유효성이 저하될 수 있다는 우려가 제기됐다.
이에 한은은 코로나19 이후 뉴노멀 도래 가능성 등 새로운 경제변화에 대응하여 신규 모형 개발에 착수하는 등 전망의 정도를 제고하기 위한 각고의 노력을 기울이고 있다.
이번 연구는 대규모 경제정보를 신속하고 유연하게 고려할 수 있는 빅데이터, 머신러닝 등 최신의 기법을 전망 과정에 반영함으로써 전통적 계량모형의 구조적 경직성을 극복하고 이와 동시에 경제전망에 수반되는 리스크를 추정‧분석하기 위한 새로운 단기전망 모형시스템을 개발‧제시했다.
프리즘Now는 빛을 분산시켜 가시광선을 분해하는 프리즘과 같이 전통적 계량모형, 빅데이터 모형, 머신러닝 모형 등 여러 모형에서 산출된 단기 전망치를 융합·분해해 예측력이 증대된 단일 전망치와 함께 전망과정에 수반된 리스크를 동시에 추정한다.
◆…자료=한국은행 제공
서범석 한은 경제모형실 거시모형팀 과장은 "이와 같은 결과는 개별 모형의 특성상 경제 여건별로 각 모형의 전망력이 상이하게 나타나는 여건 하에서 프리즘 Now가 개별 모형에서 산출된 전망치들을 효과적으로 융합한 데 기인한다"고 설명했다.
그러면서 "내부 test 결과 프리즘Now는 대규모 정보 입수 및 다수의 모형 추정 과정을 자동화함으로써 전망부담을 상당폭 경감하는 등 전망업무 효율화 제고 차원에서도 상당한 개선이 있었다"고 평가했다.
예측시기별로 프리즘Now에 포함된 개별 모형의 전망력을 살펴보면 실적 정보가 대부분 입수되는 당분기(t+0) 예측의 경우 단순한 형태의 전통적 계량모형이 우수한 전망력을 보이는 반면 실적 정보가 전혀 존재하지 않는 익분기(t+1) 예측에서는 대체로 빅데이터 및 머신러닝 모형의 예측력이 우수하게 나타나는 것으로 분석됐다.
또한 코로나19 발생 시기에 추정된 전망 리스크를 살펴보면 2020년 2분기 이후 익분기 전망 분포가 하방으로 크게 확대된 것으로 나타났으며 동 분포는 이후 약 7분기에 걸쳐 점진적으로 축소됐던 것으로 분석됐다.
◆…자료=한국은행 제공
한편 한국은행은 향후 Nowcasting 분야를 포함해 모형시스템 개선‧발전을 위한 국제적 Network의 확대 등을 통해 주요국과의 경제모형 협력을 지속적으로 강화해 나갈 예정이다.
동 연구결과를 국제결제은행(BIS), 유럽중앙은행(ECB) 등에도 공유한 결과 상당히 선진화된 전망모형 시스템으로 평가받았으며 앞으로 주요국과의 모형개발 관련 협업을 증대할 계획이다.
◆…자료=한국은행 제공
