한은 "텍스트 마이닝 기법으로 통화정책 충격 예측 가능"

(서울=뉴스1) 장도민 기자 = 한국은행이 금융통화위원회 의사록을 '텍스트 마이닝' 기법으로 분석하면 통화정책에 따른 충격 정도를 예측할 수 있다는 연구 결과를 제시했다.

텍스트 마이닝은 단어의 수와 뜻, 조합, 어조의 지수화, 앞 뒤 문맥 구성, 단어 반복 여부 등을 전체적으로 고려해 글에 담긴 의미를 파악하는 기술이다. 빅데이터를 기반으로 운용한다는 점에서 인공지능(AI)과 유사하다.

금통위 의사록은 금통위원의 발언을 익명으로 기록해서 공개한다. 이 발언을 비둘기파와 매파 성향 위원으로 나눈 뒤 다음 달 금리 방향을 판단하는 자료로 활용한다. 이에 한은은 이를 텍스트 마이닝 기법으로 분석하면 의미 있는 데이터를 얻을 수 있을 것으로 보고 연구에 착수했다.

박기영·이영준 연세대 교수와 김수현 한은 연구위원은 6일 발간한 'BOK경제연구'를 통해 "텍스트 마이닝으로 금통위 의사록에 담긴 어조를 지수로 산정하고, 기준금리 변동에 대한 설명력과 예측력을 검정한 결과, 충격 정도 측정 및 실물 경제에 미치는 영향을 예상할 수 있었다"고 밝혔다.

한은은 2005년 5월부터 2017년 12월 중 약 23만건 신문기사와 채권 애널리스트 보고서, 금통위 의사록에서 추출한 형태소 조합을 분석해 '감성사전'을 구축했다. 감성사전은 '금통위 금리 인상'을 매파적 성격으로 규정하고 등장 여부나 횟수로 성향을 규정한 사전이다.

연구진은 통화정책방향 결정문 감성을 분류한 결과와 감성사전을 비교하는 방식으로 정확도를 검증했다. 금통위 의사록 어조를 감성 사전으로 분석하고 이를 지수로 표준화했다.

검증 결과 금통위 의사록으로 텍스트 마이닝으로 추출한 지수가 한국 불확실성 지수 등에 비해서도 기준금리 예측력이 높은 것으로 나타났다. 경제정책 불확실성 지수는 한국, 미국, 중국, 일본, 러시아 등 세계 20개국에서 경제, 정책, 불확실성 등 세 가지 용어가 포함된 기사가 얼마나 자주 등장하느냐를 기준으로 측정한 지표다.

연구진은 "텍스트 마이닝이 금융시장에서 중앙은행 의도를 파악하는 도구로 활용될 수 있고, 중앙은행이 자체적으로 통화정책 관련 소통이 어떻게 이뤄지고 있는지 진단하는 도구로도 활용할 수 있다"고 말했다. 금통위 전·후 기사 어조 변화로 통화정책 충격을 예측하고, 그 충격이 금융시장 및 실물경기에 미치는 영향을 분석할 수 있다는 주장이다.

박 교수는 "텍스트 마이닝으로 금통위 의사록을 지수화하면 해당 소통 어조나 강도가 중앙은행이 의도한 바와 일치하는지를 점검할 수 있다"고 설명했다.

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