[아이뉴스24 한수연 기자] 금융감독원이 국내총생산(GDP) 성장률 예측 모형 K-SuperCast를 개발해 발표했다. 빅데이터 기반의 K-SuperCast는 금융감독을 위한 우리나라 자체 모형이다.
13일 금감원은 국내 경제 상황을 신속하게 파악하고 거시 건전성 감독을 강화하기 위해 빅데이터 기반의 GDP 성장률 예측 모형인 K-SuperCast를 개발해 구축했다고 밝혔다. 이 모형은 지난달 금감원 발표한 '금융감독혁신 과제' 중 금융감독 역량 강화의 후속 조치 격이다.
K-SuperCast를 개발하기 위해 금감원은 지난 2008년 이후의 거시경제 시계열 자료(82종)를 가중평균해 ▲임금·금리 ▲경제전망 ▲생산능력·유동성 등 3개 팩터와 GDP 간의 상관관계를 분석했다.
팩터 간 다중공선성 문제를 해결하기 위해 금감원은 상태공간 모형 상의 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 사용했다는 설명이다. 거시경제 각 변수의 발표 주기가 달라 발생하는 데이터 공백을 없애고 연속적인 데이터 추정을 위해 칼만 필터링(Kalman Filtering) 기법도 적용됐다.
이번 모형의 신뢰성 검증 차원에서 금감원은 지난 2014년 2분기부터 올해 1분기까지 총 16분기 중 실제 GDP 발표치와 발표 시점에서 2개월 이전의 예측치를 비교한 결과 12개 분기에서 95%가 신뢰구간 내에 위치한 점을 제시했다. 신원 금감원 금융감독연구센터 선임국장은 "올해 1월1일 이후 발표되는 과거 데이터를 시간에 따라 집적하며 올 1분기 GDP 성장률을 모형에 따라 매주 예측한 결과, 시간 경과에 따라 예측치가 한국은행이 발표한 실제값(1.0)으로 수렴했다"며 "데이터양이 늘면서 예측치가 실제 값으로 근접하는 모습을 보여 통계학상 일치성(Consistency) 조건에 부합했다"고 설명했다.
금감원은 향후 K-SuperCast를 GDP 이외 부동산 등 다른 거시경제 변수의 예측 모형으로도 활용할 방침이다. 워킹 페이퍼를 통해 모형 개발 방법론 등 공개하고 학계 및 유관 기관과 의견 교환을 이어가겠단 계획도 밝혔다. 아울러 스트레스 테스트에 활용해 거시건전성 감독 강화에도 나선다.
신 선임국장은 "금융시스템 전반에 대한 안정성 평가 등을 위한 스트레스 테스트 시 GDP 성장률 등 경제변수에 대한 향후 시나리오 생성에 이 모형을 활용할 수 있다"며 "특히 은행과 지주회사의 경기대응 완충자본(CCyB) 적립여부 평가 때 최신 경제지표를 활용해 시의성 있게 분석할 것"이라고 말했다.
한수연 기자 papyrus@inews24.com
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