뉴스 텍스트를 이용하면 국내총생산(GDP) 등 경제지표를 예측할 때 정확도가 높아지는 것으로 나타났다.  
 
한국은행 경제통계국 통계연구반 서범석 과장은 16일 ‘뉴스텍스트를 이용한 경기 예측: 경제 부문별 텍스트 지표의 작성과 활용’ 보고서에서 2005년 1월부터 2022년 3월까지 인터넷 포털사이트에 게재된 기사 100만건(연평균)을 분석한 결과 이같이 나타났다고 밝혔다.
 
그는 “뉴스 텍스트에는 다양한 전문가의 견해 및 전망 등 정성적 정보가 포함되어 있다”며 “이를 종합하고 정량화해 경기 예측에 활용할 필요가 있다”고 밝혔다.  
 
이번 분석은 ‘코스피’, ‘상승’과 같은 특정 단어를 포함하는 문장이 등장하는 기사를 추출하고 이들 기사가 전체에서 차지하는 비중을 계산한 다음 생산, 물가, 고용, 주택가격 등 15개 부문의 경제지표로 작성했다.  
 

작성한 텍스트 지표는 대부분 관련 공식 통계와 높은 상관관계를 보였다. 또 공식 통계보다 0~9개월 선행하는 것으로 나타났다. 예를 들어 ‘전망’ 및 ‘예측’ 단어를 포함해 작성한 물가전망, 주가 전망, 주택가격 전망 지표의 경우 선행시점이 3~9개월로 높게 나타났다.
 
이렇게 작성된 뉴스 텍스트 기반 경제지표를 기존 예측모형인 동적인자모형(DFM) 기반 선형모형에 추가하면 ‘GDP 지난해 동기 대비 증가율 예측’ 평균오차는 기존 0.743에서 0.681로 낮아졌다. 예측 정확도가 향상됐다는 뜻이다.
 
서 과장은 “부문별 텍스트 지표는 선행지표로서 매우 유용한 것으로 판단되며, 각 부문의 동향 파악을 위해 개별적으로 활용될 수 있다”고 설명했다. 또 그는 “정성적 방법으로 뉴스를 이용하는 것에 비해 휴먼 에러(인적오류)를 줄이는 데도 기여할 것으로 기대된다”고 덧붙였다.

이용우 기자 lee.yongwoo1@joongang.co.kr

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