금감원, 빅데이터 기반 GDP 성장률 예측모형 구축

2018년 1분기 국내총생산(GDP) 성장률 주간 예측 추이. 자료=금융감독원

금융감독원은 빅데이터 기반의 국내총생산(GDP) 성장률 예측 모형 ‘K-슈퍼캐스트(Korea Supervisory Forecast·K-SuperCast)’를 구축했다고 13일 밝혔다.

금감원은 지난달 발표한 ‘금융감독 혁신과제’ 중 금융감독 역량 강화 방안의 후속 조치로 미국 연방준비제도이사회(FRB) 뉴욕이 운영 중인 ‘나우캐스팅(Nowcasting)’을 벤치마킹해 모형을 개발했다.

이 모형은 2008년 이후의 거시경제 시계열 자료(82종)를 가중 평균해 설명력이 강한 3개의 팩터(factor)로 압축하고 팩터와 GDP간 상관관계를 분석한 방법으로 개발됐다.

설명력이 높은 팩터를 선별하고 팩터간 다중공선성 문제를 해결하기 위해 상태공간 모형상의 주성분 분석을 사용했다. 각 거시경제의 변수의 발표 주기가 달라 발생하는 데이터 공백 해소와 연속적인 데이터 추정을 위한 ‘칼만 필터링(Kalman Filtering)’ 기법을 적용했다.

2014년 2분기부터 2018년 1분까지 총 16분기 중 실제 GDP 발표치와 발표 시점으로부터 2개월 이전의 예측치를 비교한 결과에 따르면 12분기에서 95% 신뢰구간 내에 위치했다.

올해 1월 1일 이후 발표되는 과거 데이터를 시간에 따라 집적하며 올해 1분기 GDP 성장률을 모형에 따라 매주 예측한 결과, 시간 경과에 따라 예측치가 한국은행이 발표한 실제값(1.0)으로 수렴했다.

데이터량 증가에 따라 예측치가 실제값에 근접하는 모습을 보여 통계학상 일처성 조건에 부합했다.

신원 금감원 금융감독연구센터 선임국장은 “매월, 매분기별로 발표되는 최신 데이터를 활용해 향후 GDP 성장률 예측치와 변동 요인을 분석하고 금감원이 자체 실시하는 스트레스 테스트 시 국내 경제 변수에 대한 가정 등 향후 시나리오 마련에 활용할 계획”이라며 “은행, 은행지주회사에 대한 경기대응 완충자본(CCyB) 적립 여부 평가에도 예측치를 활용하는 등 수준 수준 높은 금융감독 서비스를 구현할 것”이라고 말했다.

이어 “구체적인 모형 개발 방법론과 예측 결과 분석 등은 조만간 발간되는 ‘금감원 워킹페이퍼(Working paper)’를 통해 공개할 예정”이라고 덧붙였다.