한국은행이 17일 발표한 BOK이슈노트 ‘인공지능 언어모형을 이용한 인플레이션 어조지수 개발 및 시사점’에 따르면 인플레이션 어조지수의 변곡점은 소비자물가상승률 변곡점을 대체로 1~2분기 시차를 두고 선행하는 것으로 나타나 소비자물가상승률의 추세를 판단하는 데 활용 할 수 있는 것으로 나타났다.
인플레이션 어조지수는 인터넷 포털 사이트에서 물가 관련 키워드로 검색해 조회되는 지난 20여년간 뉴스기사 총 188만건(6406만개 문장)에서 임의로 추출한 5000개 뉴스기사 문장을 대상으로 만든 것이다. 5000개 각 문장에 담긴 현재와 미래 인플레이션 어조를 상승, 중립, 하락으로 분류해 어조분류 모형을 훈련한 뒤 이를 통해 측정한 각 뉴스기사 문장의 인플레이션 어조를 평균해 시산했다.
2002년 2분기부터 2022년 2분기까지 중 인플레이션 어조지수 변곡점은 총 8건 식별됐는데, 이 가운데 소비자물가상승률 변곡점이 어조지수를 1년 이내 후행한 사례는 7건이었다. 대체로 어조지수가 고점(저점)을 지나고 1~2분기 이후 소비자물가상승률도 고점(저점)을 지나는 모습을 보였다. 특히 코로나19 감염병 유행으로 경제 불확실성이 확대된 2020년 2분기에 어조지수와 물가상승률이 저점을 기록한 이후 전례 없이 빠르게 증가하는 모습이다.
한은 관계자는 “소비자물가지수는 서비스품목 비중이 큰데 생활물가, 수입물가는 농산물, 원자재 가격의 변동성 영향을 크게 받아서 상대적으로 상관계수가 높았던 것이며 수입물가가 소비자물가에 1~2개월 시차를 두고 반영되는 영향도 있다”고 설명했다.
또한 인플레이션 어조지수를 예측변수로 활용한 전망 모형은 기존의 과거 소비자물가지수 데이터만을 가지고 측정한 전망모형 결과보다 더 높은 전망 성과를 보였다. 전망시계별로 보면, 어조지수는 단기시계인 2분기에서, 원자재 및 공업제품 어조지수는 1년 이상 장기시계(4, 8분기)에서 모형의 예측력을 개선하는 효과를 나타냈다.
한은 관계자는 “이번 연구는 다소 간단한 인플레이션 전망모형을 구성했지만, 전망모형의 예측력을 개선하고자 한다면 품목별로 세분화된 어조지수와 소비자물가지수 간 관계를 검토하고, 변수 예측에 특화된 머신러닝 알고리즘을 적용할수 있을 것”이라고 말했다.