GDP성장 예측도 빅데이터로…금감원, 예측 모형 개발

국내 경제 상황을 신속하게 파악하기 위해 금융감독원이 빅데이터 기반의 GDP성장률 예측 모형 개발에 나선다.

13일 금감원은 거시경제 및 금융시장 변수를 반영하고 새로운 통계 기법을 활용해 K-SuperCast(Korea Supervisory Forecast)를 개발한다고 밝혔다.

그동안 GDP 성장률은 경제 상황을 설명하는 주요 지표였으나 방대한 데이터 집계 등으로 발표 주기가 길어 적시성이 떨어진다는 지적이 있었다.

이에 금감원은 FRB 뉴욕이 개발 및 운영 중인 (Nowcasting)을 벤치마킹해 예측 결과 분석 시스템을 구축할 계획이다.
모형 개발은 2008년 이후 거시경제 자료 약 82종을 가중 평균해 설명력이 강한 3개의 팩터로 압축하고 팩터와 GDP간의 상관관계를 분석한다.

3개의 팩터는 임금 및 금리, 경제전망, 생산능력 및 유동성 등으로 구분된다.

각 거시경제 변수의 발표 주기가 달라 발생하는 데이터 공백을 없애고 연속적인 데이터 추정을 위해 칼만 필터링 기법을 적용한다.

앞서 2014년 2분기부터 2018년 1분기까지 총 16분기까지 시범 운영해 본 결과 12개 분기에서 실제 GDP 발표와 약 95%의 신뢰도를 보였다.

특히 올해 1분기의 경우 시간 경과에 따라 예측치가 한국은행이 발표한 GDP 전망치와 근접하는 모습을 보여 통계학상 일치성 조건에도 부합했다.

금감원은 앞으로 연구 성과를 공개함으로써 학계, 유관기관 등과 수준 높은 금융서비스를 제공한다는 방침이다.

또 GDP 외 다른 거시경제 변수를 적용함으로써 부동산 시장도 예측 모형으로 활용한다는 계획이다.

금감원 관계자는 “금융시스템 전반에 대한 안정성 평가 등 스트레스 테스트 결과도 예측 모형 지표로 활용해 GDP 성장률의 신뢰도를 더욱 높이겠다”고 말했다.

한편 해외의 경우 각종 거시경제 변수를 활용해 GDP 성장률을 예측하고 있다.

FRB 뉴욕의 경우 2014년부터 매주 향후 2분기의 예측 결과 및 상승, 하락 요인을 공개하고 있다.

S&P500, 블룸버그 만족 지수, 실업률 등 198개 자료를 가중평균해 10개의 핵심 팩터를 생성 후 GDP와 팩터의 관계를 통해 성장률을 전망하고 있다. FRB 뉴욕 외에도 FRB 아틀란타, JP모간 등이 유사한 모형을 구축, 운영 중이다.

이는 사람에 의한 전통적인 분석에서 벗어나 최신 수치 및 기법을 활용한 기계적인 예측을 통해 적시에 경제 현황을 파악하기 위한 것이다.