한은 "자체 개발 `GDP 나우캐스팅', 성장률 변화 제대로 포착"

(그래픽=김은지 [email protected] )

[서울=뉴시스] 류난영 기자 = 국내총생산(GDP) 성장률을 빠르게 예측하기 위해 한국은행이 개발한 'GDP 나우캐스팅(nowcasting)'이 코로나19 직후 급격한 GDP 성장률 하락 등 경기 상황을 잘 포착했던 것으로 나타났다.

한국은행은 3일 'BOK 이슈노트'에 실린 '디지털 신기술을 이용한 실시간 당분기 경제전망(GDP 나우캐스팅) 시스템 개발' 보고서를 통해 GDP 나우캐스팅 시스템 개발 결과를 발표했다.

GDP 성장률은 소비, 투자, 수출입 등 한 국가의 경제 상황을 종합적으로 나타내는 경제지표지만, 공표 주기(1분기)와 공표 시차(속보치 기준 1개월)가 길어 현재 경기상황을 판단하는 지표로 활용하는데 한계가 있다.

주요국 중앙은행은 이러한 GDP 성장률 통계의 한계를 보완하기 위해 당분기 GDP 성장률 전망모형을 이용하고 있다. 한은도 여러 단기전망 모형을 개발해 경기판단과 통화정책 수행에 활용하고 있다.

전망모형은 미 연방준비제도(Fed·연준) 등 주요국 중앙은행이 GDP 나우캐스팅에 활용하는 동적요인모형(DFM, Dynamic Factor Model)과 딥러닝 모형인 LSTM(Long Short-Term Memory) 알고리즘을 상호보완적으로 이용했다. 동적요인모형은 경제변수 간 구조적 관계를 이용해 각 변수에 포함된 정보를 효율적으로 추출할 수 있다. LSTM 알고리즘은 딥러닝 네트워크를 이용해 여러 변수 간 비선형, 상호의존적 관계를 포착하는데 효과적이다.

전망 결과 DFM과 LSTM 전망모형 모두 전망시점별 예측오차(2017년 이후 19개 분기 평균)가 시간에 따라 축소되며 경기흐름을 적절히 포착한 것으로 나타났다.

코로나19 팬데믹으로 경기 불확실성이 확대됐던 2020년에 대한 실시간 경제전망 결과를 보면, DFM과 LSTM 전망모형 모두 2020년 1분기와 2분기의 급격한 GDP 성장률 하락, 2020년 3분기의 성장률 반등 움직임을 조기에 포착한 것으로 나타났다. 특히 LSTM 전망모형은 코로나19 유행과 같이 경제 불확실성이 확대된 상황에서 상대적으로 높은 예측력을 보였다.

2017년 1분기부터 2021년 3분기까지 19개 분기의 속보치 공표 직전 전망기준 예측 오차를 계산한 결과 대부분 분기에서 전망치와 실제치가 0.5%포인트 내외로 근접했다. 코로나19 유행으로 인해 경제성장률이 급등락한 2020년 상반기를 제외한 전체 기간에서 예측 오차가 1%포인트 미만을 기록했다. 한은은 이와 관련 과거에 비해 오차가 적은 것이라고 설명했다.

이현창 한은 디지털혁신실 디지털신기술반 반장은 "여러 경제지표 간 구조적 관계를 고려하고, 데이터에 내재된 변수 간 비선형, 상호의존적 관계를 포착해 경제전망의 예측력을 높일 수 있다"며 "현재 경기흐름에 대한 보다 신속하고 정확한 판단에 근거한 정책 수행이 가능해 질 것으로 기대된다"고 말했다.

한은은 그러나 'GDP 나우캐스팅' 지표를 별도로 발표하지는 않고, 통화정책 참고자료 등 내부 자료로만 활용한다는 계획이다. 

이 반장은 "당분기 경제성장률 전망치는 통화정책시 참고로 하는 등 내부적인 자료로만 활용하고 있다"며 "당분기 경제성장률 전망치 공표 여부는 추후 검토를 통해 결정하겠다"고 말했다.


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