한은 "딥러닝 기술, GDP 성장률 예측에 효과"

한국은행이 개발한 빅데이터 특화 딥러닝(기계 자체 학습) 기술이 국내총생산(GDP) 성장률을 예측하는데 효과가 있는 것으로 나타났다.

한은은 3일 '디지털 신기술을 이용한 실시간 당분기 경제전망(GDP nowcasting) 시스템 개발' 보고서를 통해 이 같이 밝혔다.

보고서에 따르면 주요국 중앙은행이 활용하는 DFM(동적요인모형·Dynamic Factor Model)에 딥러닝 모형인 LSTM(Long Short-Term Momery)을 더한 실시간 경제전망 시스템을 평가한 결과, LSTM의 GDP 성장률 예측력이 비교적 높은 것으로 나타났다.

실제 코로나19가 유행한 2020년 1분기의 경우 LSTM은 GDP 성장률의 예상 속보치를 실제(-1.4%)와 가까운 -1.1%로 계산했지만 DFM은 -0.4%로 예상하며 차이를 나타냈다.

보고서는 두 모형 모두 GDP가 2020년 1분기와 2분기에 급락하고 3분기에 반등할 것이라는 점을 사전에 포착했지만 LSTM이 코로나19 확산과 같은 경제 불확실성이 큰 상황에서 더 높은 예측력을 보였다고 설명했다.

보고서에 따르면 DFM은 경제변수 간 구조적 관계를 이용해 각 변수에 포함된 정보를 효율적으로 추출하고, LSTM 알고리즘은 딥러닝 네트워크를 이용해 여러 변수 간 비선형, 상호의존적 관계를 포착하는데 효과적이다.

한은은 "이번 시스템 개발에서 축적된 디지털 신기술 활용 노하우를 경제전망, 시장모니터링 등 다양한 조사연구 업무에 적용하는 한편 적극적인 대내외 교류를 통해 연구성과를 공유할 계획"이라고 설명했다.?

문제원 기자 nest2639@asiae.co.kr
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