MEDI:GATE NEWS 한은, 딥러닝으로 환율·수출 예측분석…오차범위 줄어

최종 업데이트 20.09.02 06:00

한은, 딥러닝으로 환율·수출 예측분석…"오차범위 줄어"

벡터오차수정모형(위)과 딥러닝(아래)을 사용했을 때의 예측결과 범위(붉은색)와 실제 환율(검은선). 딥러닝을 사용했을 때 예측범위가 확연히 좁혀지는 것을 확인할 수 있다. (자료 : 한국은행)

[아시아경제 김은별 기자] 지난달 디지털혁신실을 신설한 한국은행이 기계가 스스로 학습하는 '딥러닝(Deep Learning)'을 활용해 거시경제와 금융시장 예측이 가능한지 분석에 나섰다. 수출과 환율을 분석해 본 결과 딥러닝을 사용하면 오차범위를 줄일 수 있는 것으로 나타났다.
김수현 한은 디지털혁신실 과장은 2일 '딥러닝을 활용한 거시경제 및 금융 변수의 분석 및 예측'을 발표하고, "딥러닝을 활용해 분석해 본 결과 수출의 경우 예측오차 범위가 현저히 좁았고, 원·달러 환율의 경우 시계열의 이상현상을 제거한 딥러닝 예측결과가 예측력과 오차범위 측면에서 모두 우월했다"고 밝혔다.
환율을 분석해 본 결과 딥러닝을 활용하면 예측력도 높아지고, 오차범위도 크게 줄어들었다. 예측성능 비교지표인 RSME(Mean Squared Error)를 보면 벡터오차수정모형은 6.82원, 딥러닝은 5.26원으로 나타났다. 오차범위 역시 딥러닝(5~40원)이 모형(30~40원)에 비해 좁았다.
다만 캐나다 정부가 미국의 요청으로 멍완저우 화웨이 부회장을 체포할 당시, 중국 외환당국의 '포치(破七·위안화 환율이 달러당 7위안을 넘어서는 것)' 허용, 미·중 무역협상 취소 위기 등 특이한 이벤트가 발생할 경우 오차범위가 커졌다.
통관기준수출액 데이터를 분석해 본 결과 전통적인 분석모형(벡터자기회귀모형)과 딥러닝 모두 예측력은 비슷했다. 그러나 오차범위의 경우 150억~200억달러 수준인 반면 딥러닝을 활용하면 50억~100억달러 수준으로 오차범위가 좁혀졌다.
김 과장은 "현재 내부적으로 단계적으로 시한을 설정해 각종 수출, 환율, 국내총생산(GDP) 등 전망이나 예측해 단계적으로 적용해 볼 예정"이라며 "GDP의 경우에도 알고리즘을 적용할 준비를 진행 중"이라고 전했다.
또 "거시경제 및 금융 변수에 딥러닝 적용이 가능할 경우 다양한 정형·비정형 데이터를 보완적으로 활용할 수 있어 경제예측 방법론 개선에도 도움이 될 것"이라고 설명했다. 다만 공식적으로 전망치를 내놓는 데까지는 검토가 필요하다고 덧붙였다.
딥러닝을 이용한 전망은 신종 코로나바이러스감염증(코로나19)과 같은 예상하지 못했던 위기가 발생했을 때 더 효율적일 것으로 예상된다. 전통적인 경제전망모형은 과거 데이터를 바탕으로 예측하지만, 딥러닝은 실시간으로 나오는 텍스트나 이미지 등 다양한 정보를 습득해 전망이 가능하기 때문이다.
한은은 지난달 하반기 조직개편을 통해 '디지털혁신실'을 신설했다. 담당 부총재보 직속으로 설치된 디지털혁신실은 인공지능(AI)과 빅데이터 등 디지털 신(新)기술의 정책수행과 내부경영 적용방안 연구, 전행적 차원의 데이터 거버넌스 정책·전략 수립을 진행한다. 조사연구플랫폼(BReiT), 데이터 레이크(Data Lake) 등 최신 디지털인프라 확충 업무도 주도한다.

김은별 기자 silverstar@asiae.co.kr
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