◆…자료=한국은행 제공
한국은행이 16일 발표한 ‘BOK 이슈노트: 뉴스 텍스트를 이용한 경기 예측-경제 부문별 텍스트 지표의 작성과 활용’ 보고서에 의하면 뉴스 텍스트는 다양한 전문가의 견해·전망 등 정성적 정보를 포함하고 있어 신속하고 정확한 경기동향 파악 및 경기 예측에 유용하다.
보고서는 최근 코로나19, 우크라이나 사태 등 경제불확실성이 높아짐에 따라 신속한 경기 판단을 위한 다양한 데이터의 활용이 더욱 중요해지고 있다고 설명했다.
특히 뉴스 텍스트 데이터는 다양(variety)하고 방대(volume)한 정보를 신속히(velocity) 전달한다는 점에서 경기 예측을 위한 새로운 빅데이터로 주목받고 있다고 했다.
보고서는 뉴스 텍스트를 정량화해 경제지표로 작성하는 새로운 텍스트 마이닝 방법론을 제시했다. 이를 위해 2005년 이후 연간 약 100만 건(문장기준 1800만 문장)의 경제뉴스를 분석해 생산, 물가, 고용, 주가, 주택가격 등 경제적으로 관심이 높은 15개 부문의 뉴스 텍스트 기반 경제지표를 작성했다.
작성된 텍스트 지표는 대부분 관련 공식 통계와 높은 상관관계를 보이며 공식 통계 대비 0~9개월 선행하는 것으로 나타났다. 이는 뉴스 텍스트 기반 경제지표가 경기 예측을 위한 중요한 정보를 내포하고 있음을 보여준다고 보고서는 평가했다. 전망 및 예측 단어를 포함해 작성한 물가전망 및 주가전망 텍스트 지표는 각각 소비자물가지수 및 코스피지수와 5개월 및 3개월 선행시점에서 0.73 및 0.65의 상관관계를 보였다.
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보고서는 뉴스 텍스트를 경제지표로 작성하기 위해 뉴스 기사를 문장 단위로 분석하는 새로운 방법을 제시했다는 점과 인공신경망 및 DFM 모형의 비교를 통해 텍스트 지표의 특성을 반영하는 경기 예측모형을 도출하였다는 점에서 관련 연구에 기여할 것으로 평가했다.
서범석 한은 경제통계국 통계연구반 과장은 “뉴스 텍스트는 다양한 전문가의 견해·전망 등 정성적 정보를 포함하고 있으며 실시간으로 입수 가능하므로 이를 종합하고 정량화하여 경기예측에 활용할 필요가 있다”고 말했다.
이어 “뉴스 텍스트의 정량적 활용은 신속하고 정확한 경기동향 파악 및 경기 예측에 유용하며 정성적 방법으로 뉴스를 이용하는 것에 비해 휴먼 에러를 줄이는 데도 기여할 것으로 기대한다”고 덧붙였다.
