한은 “딥러닝 기법, 경제예측에 기존모형보다 효과적”

[헤럴드경제=서경원 기자]거시경제 및 금융 변수에 딥러닝(Deep Learning) 기법 적용이 가능한 경우 다양한 정형·비정형 데이터를 보완적으로 활용할 수 있어 경제예측 방법론 개선이 도움이 될 것이란 한국은행의 분석이 나왔다.

2일 한은은 ‘딥러닝을 활용한 거시경제 및 금융 변수의 분석 및 예측’이란 보고서를 통해 이같이 밝힌 뒤 “기존 계량경제학적 접근방법의 한계를 보완하기 위해 빅데이터와 전산기술을 기반으로 경제학적 분석 목적에 적합한 딥너링 기법을 개발하여 폭넓게 활용할 필요가 있다”고 말했다.

딥러닝은 현재 머신러닝 기법의 주류이며, 전산기술 발달과 빅데이터 활용으로 공학, 통계학 및 다양한 산업분야에서 폭넓게 활용되고 있다.

한은은 이번 연구를 통해 거시경제와 금융 변수에 대한 딥러닝과 계량모형의 예측력 등을 비교했다.

연구 결과 수요 예측치는 백터자기회귀모형과 딥러닝의 예측력이 비슷한 수준이나 예측오차 범위는 딥러닝이 현저하게 좋은 것으로 나타났다.

원/달러 환율 예측의 경우 시계열의 이상현상을 제거한 딥러닝의 예측결과가 예측력과 오차범위 측면에서 모두 우월한 것으로 도출됐다.

보고서를 집필한 김수현 한은 디지털신기술반 과장은 “경제학에서는 전통적 계량경제학 접근방법을 주로 사용하고 있으며 머신러닝 방법론 도입은 초기 단계에 머물러 있다”고 말했다.

gil@heraldcorp.com

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