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이승호 한국은행 조사국 과장과 이동재 한은 인천본부 과장 등은 26일 발간한 ‘부문별 물가상황 평가 및 머신러닝을 이용한 단기 물가 흐름 예측’ 보고서를 통해 소비자물가상승률이 8월엔 2.1%, 9월엔 2% 수준으로 하향 안정화될 것이라고 내다봤다. 머신러닝(기계학습)을 이용한 단기 물가 흐름 예측 기법을 이용한 예상치다.
이동재 과장은 “단기 인플레이션에 대한 예측력을 높이기 위해 머신러닝 기법과 상향식(bottom-up) 추정을 결합한 예측모형을 개발했다”며 “30개 품목군으로 세분화한 후 예측·집계하는 방식이 전체 소비자물가지수를 직접 예측하는 방식이나 전통적인 시계열 모형을 통한 전망에 비해 예측력이 우수했다”고 말했다. 상향식 모형의 평균 예측 오차는 당월(20일경) 예측시 0.14%포인트, 익월 예측 시 0.19%포인트로 시장 전문가 설문조사나 기존 연구 대비 30~60% 수준이었다.
이승호 과장은 “양호한 기상여건 등으로 농산물가격 오름세가 완만한 둔화세를 이어가고 석유류 가격은 최근 국제유가 하락 등을 반영해 앞으로 상승률이 둔화될 것으로 보이다”며 “낮은 수요측 압력 등으로 근원상품가격 상승률은 2%를 소폭 밑도는 수준”이라고 진단했다. 다만 근원물가 항목 중 집세는 그동안의 전세 가격 상승세 등이 반영되면서 낮은 수준에서 완만한 오름세를 나타낼 것으로 관측됐다.
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지난해 물가가 워낙 높았던 점도 물가상승률 하향에도 체감 물가를 높일 수 있는 요인이다. 지난해 8~10월에는 국제유가 급등과 폭염 등으로 물가상승률이 3%대 중후반을 기록했다. 지난해와 비교에서 오는 이같은 기저효과는 8~10월에는 물가상승률을 낮추는 요인으로 되겠으나, 11~12월에는 반대로 작용할 것으로 보인다.
한편, 기존 방식은 △경기 △실업률 △유가 △환율 △기상여건 등의 정보를 바탕으로 전체 소비자물가지수를 직접 예측한다. 이 과장 등이 이번에 새롭게 도입한 방식은 물가지수를 구성하는 휘발유, 곡물, 과일, 자동차 등의 물가지수 구성 품목의 가격에 대해 각각 따로 예상치를 내고 이를 가중합산해 전체 소비자물가지수를 산출하는 방식이다. 품목별 물가를 예측하는 과정에서 △국제유가 △환율 △실업률 등 주요 거시 변수는 물론 △세부품목별 물가지수 △주유소 판매가격 △농축수산물가격 △지역별 기후 △공공요금 관련 뉴스 등의 미시 변수까지 방대한 데이터를 기계 학습시켜 지수를 도출한다.