딥러닝으로 미래 수출·환율도 정확히 맞힐 수 있을까

딥러닝으로 미래 수출·환율도 정확히 맞힐 수 있을까
한은 "딥러닝 기법이 경제 예측 방법론 개선에 도움"


(서울=연합뉴스) 성서호 기자 = 딥러닝(deep learning) 기법이 수출이나 원/달러 환율 등 경제 예측 방법론을 개선하는 데 도움이 될 수 있다는 연구 분석이 나왔다.
한국은행 디지털혁신실의 김수현 디지털신기술반 과장은 '딥러닝을 활용한 거시경제 및 금융 변수의 분석 및 예측' 연구 보고서에서 딥러닝의 효용을 이렇게 분석했다.
딥러닝은 머신러닝(기계학습) 기법으로, 인공지능(AI)이 수많은 데이터 가운데 패턴을 찾아내서 인지하고 추론, 판단할 수 있도록 하는 인공신경망 기술이다.
경제학에서는 전통적 계량경제학 접근 방법을 주로 사용하고 있고, 머신러닝 방법론 도입은 초기 단계에 머물러 있다.

이번 연구에서는 가장 예측이 어려운 것으로 알려진 통관기준 수출액(1978년 1월∼2019년 7월)과 원/달러 환율(2000년 1월∼2019년 9월)을 딥러닝과 계량모형을 적용해 그 예측력을 비교했다.
수출 예측치는 벡터자기회귀모형과 딥러닝의 예측력이 비슷한 수준이었으나 예측 오차 범위는 딥러닝이 50∼100억달러로, 벡터자기회귀모형(150∼200억달러)보다 좁았다.
원/달러 환율 예측에서는 시계열의 이상 현상을 제거한 딥러닝의 예측 결과가 예측력과 오차범위 측면에서 모두 우월했다.
김 과장은 "아직 기존 모형보다도 예측력이 모든 부문에서 우수하다고 말하기에는 자료가 부족하고, 전망 결과가 어떤 변수에 영향을 받는지 설명하기 어렵다는 약점도 있다"면서도 "거시경제와 금융 변수에 딥러닝을 적용할 수 있다면 다양한 정형·비정형 데이터를 보완적으로 활용할 수 있어 경제예측 방법론 개선에도 도움이 될 것으로 기대한다"고 말했다.
soho@yna.co.kr
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