한국은행이 디지털 기술 발전을 경제전망에 활용할 수 있도록 체계를 갖춰 간다.

한은은 3일 BOK이슈노트 '디지털 신기술을 이용한 실시간 당분기 경제전망(GDP nowcasting) 시스템 개발'을 통해 당분기 국내총생산(GDP) 성장률 예측에 따른 현재 경기흐름을 파악하는 GDP 나우캐스팅(nowcasting) 시스템 개발 결과를 소개했다.

GDP 성장률은 소비, 투자, 수출입 등 한 국가의 경제상황을 종합적으로 나타내는 경제지표로 활용된다. 다만 공표 주기(1분기)와 공표 시차(속보치 기준 1개월)가 길어 현재 경기상황을 판단하는 지표로 활용하는 데 한계가 있다는 지적이다.

때문에 주요국 중앙은행은 이러한 GDP 성장률 통계의 한계를 보완하기 위해 당분기 GDP 성장률(전기대비, 실질, 계절조정) 전망모형을 이용했다.

전망모형은 뉴욕 연준 등 주요국 중앙은행이 GDP nowcasting에 활용하는 동적요인모형(DFM, Dynamic Factor Model)과 딥러닝 모형인 LSTM(Long Short-Term Memory) 알고리즘을 상호보완적으로 활용했다.

신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 팬데믹으로 경기 불확실성이 확대됐던 2020년에 대한 실시간 경제전망 결과를 보면, DFM과 LSTM 전망모형 모두 1분기와 2분기의 급격한 GDP 성장률 하락한 것으로 나타났다. 지난 2020년 3분기의 성장률 반등 움직임도 조기에 포착됐다. 특히 LSTM 전망모형은 2020년 상반기 급격한 성장률 하락폭을 상대적으로 정확하게 짚어냈다.

이를 종합적으로 살펴보면 GDP nowcasting 시스템은 한은 디지털 혁신의 일환으로 딥러닝 등 디지털 신기술을 조사연구 업무에 적용하는 과정에서 개발됐다. 기존 계량경제모형에 비해 예측력을 개선하는 성과도 보였다.

그 밖에도 본 시스템은 이러한 빅데이터를 경제전망에 활용할 수 있는 체계를 갖춘 것이 장점이다.

한은은 향후 이번 시스템 개발에서 축적된 디지털 신기술 활용 비결을 경제전망, 시장모니터링 등 다양한 조사연구 업무에 적용한다는 방침이다. 또 적극적인 대내외 교류를 통해 연구성과도 공유해 나갈 예정이다.