한은 "AI 모형 활용 매월 인플레이션 전망 연구…내년 1월 예측치 2.3%"

디지털혁신실, 6일 빅데이터·ML 알고리즘 활용 실시간 인플레 전망 보고서 발간
코로나 팬데믹 후 기존 경제모형 예측오류 발생…AI로 한계점 보완
"변동요인 등 매주 업데이트…인플레이션 평균방향정확도 높게 나와"
"작년 10월 모형 개발해 한은 조사국 등 내부 참고용으로 공개"

(한국은행)

한국은행이 기존 경제모형에서 벗어나 AI 기반으로 한 인플레이션 전망 연구를 진행 중이다.

한은 디지털혁신실 디지털신기술팀은 6일 빅데이터와 기계학습(ML, Machine Learning) 알고리즘을 이용해 개발한 전망모형을 통해 분석한 결과 내년 1월 인플레이션은 2.3%로 산축됐다고 밝혔다. 이 같은 내용은 이날 공개한 'BOK 이슈노트 - 빅데이터와 기계학습 알고리즘을 활용한 실시간 인플레이션 전망'에 담았다.

연구팀은 연구 배경으로 기존 경제 전망 모형에서 예측 오류가 발생했다는 점을 주목했다. 연구팀은 "팬데믹 이후 미 연준은 2021년 고물가 현상을 공급충격에 기인한 일시적 현상으로 평가하였는데, 연구자들은 이러한 예측오류가 발생한 원인으로 필립스 곡선에 기반한 전망모형을 들고 있다"고 설명했다.

이에 연구팀은 빅데이터와 AI 기술 중 하나인 ML 알고리즘을 활용한 전망 모형을 개발했다. 해당 모형은 당월, 3개월, 12개월 각각 전망할 수 있도록 구현했다. 연구팀은 △가격 △경기(생산·경기변동, 소비) △노동시장 △금융(통화량·대출, 금리·환율), △수출입 △자산(부동산·주식시장) △글로벌 △에너지 △재정 △텍스트 등 10개 그룹의 298개 변수를 활용했다.

연구팀은 전망모형의 평균방향정확도가 높은 수준으로 나왔다고 진단했다. 연구팀은 "전망모형 개발을 완료(2023년 10월말)한 이후 전망결과도 실제 인플레이션 대비 작은 예측오차를 보이고 있다"며 "2023년 11월 인플레이션이 3.3%로 전월(10월, 3.8%) 대비 -0.5%p 하락했는데, 이번 전망모형의 11월 마지막 전망시점 예측치는 3.4%대로 전월 대비 인플레이션 방향을 맞췄으며 예측오차도 작았다"고 설명했다.

연구팀은 "2016년 이후 전체기간 중 모든 전망시계에 대한 MDA는 0.6 이상이며, 특히 변동성이 컸던 2021년 이후 기간에 대한 MDA는 0.7 이상으로 나타났다"고 했다. 평균방향정확도(MDA, Mean Directional Accuracy)는 전체 평가기간 중 모형 전망이 실제 인플레이션 변동 방향을 맞춘 비율을 의미하며 0과 1 사이 값을 갖는다.

연구 결과 향후 3개월 후(2024년 4월) 전망치는 2.7%, 내년(2025년 1월) 전망치는 2.3%로 각각 집계됐다. 이는 2025년에 2%대로 물가가 낮아질 것으로 전망하는 한은의 기존 분석과 유사한 수치다.

연구팀은 해당 전망모형을 작년 10월에 개발한 후 조사국 등 한은 내부 부서와 연구 결과를 공유하고 있다. 연구팀은 해당 전망모형이 실제 지표로서 활용될 여부는 내부 논의 등 절차가 필요하다고 설명했다.

이현창 디지털혁신실 팀장은 "매주 새로운 입수한 데이터가 인플레이션 전망에 어떤 영향을 미치는지 등에 초점을 맞췄다"면서 "향후 인플레이션 전망에 종합적인 시각을 가질 수 있독록 지원하는데 초점을 맞췄다"고 설명했다.