뉴스 텍스트 기반 경제지표가 비교 대상 공식 통계에 비해 0~9개월 앞서는 것으로 나타났다.

16일 한국은행이 내놓은 BOK이슈노트 '뉴스 텍스트를 이용한 경기 예측: 경제 부문별 텍스트 지표의 작성과 활용'에 따르면 최근 경기 예측 관련 많은 연구들이 뉴스 텍스트 빅데이터의 중요성을 강조하고 있다. 이는 실물 부문의 경우 고빈도 경제지표가 거의 전무하고, 공식 통계는 보통 한 달 이상의 공표 지연이 발생하기 때문이다. 공식 통계만으로는 정성적 정보를 예측모형에 반영하기 어려운 한계도 존재했다.

한은은 경제적으로 관심이 높은 생산, 고용, 물가, 주가, 주택가격 등 15개 부문을 직접 선정하고, 각 부문별로 대상지표를 정해 이들 지표의 흐름을 예측하는 텍스트 지표를 각각 작성했다. 텍스트 지표는 기존 연구와 달리 사전접근법(lexical approach) 방식을 문장별로 적용했다.

부문별로 텍스트 지표를 작성해 관련 공식 통계와 비교분석한 결과, 텍스트 지표가 0~9개월 선행시점에서 공식 통계와 0.35~0.73의 상관 관계를 보였다. 1~7개월 선행시점에서는 대부분 유의한 그레인저(Granger) 인과성을 보이는 등 텍스트 지표가 경기 예측을 위한 중요한 정보를 내포했다.

'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 기록했다.

이를 종합적으로 고려하면 뉴스 텍스트는 다양한 전문가의 견해·전망 등 정성적 정보를 포함하고 있으며 실시간으로 입수 가능하므로, 이를 종합하고 정량화해 경기 예측에 활용할 수 있다는 설명이다.

서범석 한은 경제통계국 통계연구반 과장은 "뉴스 텍스트의 정량적 활용은 신속하고 정확한 경기동향 파악 및 경기 예측에 유용하다"라며 "정성적 방법으로 뉴스를 이용하는 것에 비해 휴먼 에러를 줄이는 데도 기여할 것으로 기대된다"고 말했다.