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뉴스에 나오는 전문가 견해나 전망을 정량화해 경기 예측 모형으로 활용할 수 있다는 연구 결과가 발표됐다. 공식 통계보다 신속하게 정확도 높은 경기 예측치를 도출해볼 수 있다는 것이다.
한국은행은 16일 ‘뉴스 텍스트를 이용한 경기 예측’이라는 연구결과를 내놓으며 “뉴스 텍스트를 이용한 경제 지표를 작성하고 이를 경기 예측 모형에 반영해 경기 동향 파악과 단기 경기 예측에 활용할 필요가 있다”고 평가했다.
이는 뉴스 텍스트를 정량화하면 경기 동향이나 단기 경기 예측에 유용하게 활용할 수 있다는 것을 증명하는 연구다. 2005년부터 2022년 3월까지 인터넷 포털 사이트에 게재된 약 70여개 언론사, 일평균 약 4000건의 경제분야 뉴스 기사를 수집해, 생산·고용·물가·주가·주택가격 등 15개 부문의 주요 거시변수와 일부 산업 관련 미시변수를 선정한 다음 국내총생산(GDP) 예측을 했다.
부문별로 텍스트 지표를 작성해 공식 통계와 분석한 결과 텍스트 지표가 0~9개월 선행해 공식 통계와 높은 상관관계를 보였다. 예를 들어 GDP 예측 정확도를 분석한 결과, 코로나19의 영향이 크게 나타났던 2020년 6월말 기준으로 공식 통계만 이용했을 때 보다 텍스트 지표를 활용한 경우 2020년 2분기 GDP 예측치가 더 관측치에 근접하고 여타 경제변수의 변화를 잘 포착하는 것으로 나타났다. 텍스트 지표가 경기 예측을 위한 중요한 정보를 내포하고 있다는 것이다.
한은은 “뉴스 텍스트 기반 경제지표는 실시간으로 작성이 가능하므로 속보성 지표로 활용할 수 있다”며 “주로 익월 중순 이후에 발표되는 공식 통계에 비해 신속하고 정확한 경기 동향 파악 및 경기 예측에 유용하다”고 말했다.
다만 “특정 의도가 담긴 뉴스가 많이 발간될 때 경기 예측에 이런 의도가 반영될 가능성이 있다는 점에는 주의가 필요하다”고 설명했다.
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