한국은행이 빅데이터와 머신러닝(Machine Learning)을 활용해 실시간으로 인플레이션을 전망하는 프로세스를 구축했다. 지난달 물가상승 흐름도 정확하게 예측한 것으로 파악돼 향후 물가 전망이 한층 명확해질 것으로 보인다.

한국은행은 6일 이 같은 내용을 담은 '빅데이터와 기계학습 알고리즘을 활용한 실시간 인플레이션 전망(real-time inflation forecasting)' 보고서를 발표했다.

현재 주요국은 인플레이션을 정확하게 예측하기 위해 다양한 모형을 활용하고 있지만, 오류에서 자유롭지 못한상태다. 코로나19 팬데믹 이후 미국의 연방준비제도(Fed)와 영국의 영란은행은 고물가 현상이 일시적일 것으로 내다본 바 있다.

이창훈 디지털혁신실 디지털신기술팀 과장은 "경제이론에 기반한 인플레이션 전망모형은 인플레이션 충격의 크기와 지속성을 적절히 반영하지 못하는 측면이 있다"며 "이로 인해 여러국가들은 다양한 데이터와 머신러닝을 활용해 물가 흐름을 예측하는 연구를 진행하고 있다"고 말했다.

이번에 한은이 개발한 프로세스는 가격, 경기, 노동시장, 금융, 수출입, 자산, 글로벌, 에너지, 재정, 텍스트 등 총 10개 그룹의 298개 거시·금융·대체변수를 활용해 당월, 3개월, 12개월 후의 물가상승률을 예측한다.

한은은 이번 프로세스의 정확성이 높다고 평가했다. 특히 해당월의 인플레이션을 예측하는 당월 전망의 경우 지난해 10월부터 올해 1월까지 전망 오차는 0.2%포인트(p) 이내로 집계됐다. 지난해 11월 예측치는 3.4%로 실제물가상승률(3.3%)보다 0.1%p 높았고, 1월은 예측치도 2.9%로 실제물가상승률(2.8%)와 큰 차이가 없었다.

다만 3개월 후와 12개월 후의 예측치 오차는 큰 편이었다. 지난해 10월 예측한 1월 물가는 2.8%로 정확히 일치했지만, 지난해 9월에 예측한 그해 12월 예측치는 0.7%포인트 차이가 났다.

이 과장은 "중장기 전망은 예측치 오차가 있는 편이지만 증감의 방향은 낮추고 있다"며 "이번 연구가 앞으로 여러 거시경제변수 전망에 활용할 수 있는 기반을 마련하는 계기가 될 것으로 기대한다"고 말했다.