2. 뉴스 텍스트 기반 경제지표의 작성
본 논고에서는 경기 예측을 위한 텍스트 지표의 주제로 〈표 2〉와 같이 15개 부문의 주요 거시변수 및 일부 산업 관련 미시변수를 선정하였다. 여기서 텍스트 지표의 대상변수들은 국내총생산(GDP) 예측에 주요하게 영향을 미칠 것으로 판단되는 변수들로 구성하였다. 이는 텍스트 지표가 공식 통계에 선행하며 공식 통계의 대체 변수로 사용 가능하므로, 공식 통계가 발표되지 않은 상황에서 경기 예측모형이 텍스트 지표를 대신 이용하도록 하기 위함이다.
부문별 텍스트 기반 경제지표는 작성하고자 하는 주제가 명확하고, 이용하는 뉴스 데이터가 정형화된 문어체이기 때문에 사전접근법 방식으로 작성하는 것이 바람직하다. 지도학습방식을 이용하면, 예시 문장 작성에 따른 시간과 비용이 소요되고, 통계 모델링 과정에서 불필요한 문장 요소를 학습함에 따라 오차가 증가하는 과적합(overfitting) 문제가 발생할 우려가 있다. 한편 토픽모델링 등의 비지도학습 방식은 추출하려는 주제가 명확하지 않을 때 사용하며, 구체적인 주제의 지표 작성 방법으로는 적절하지 않다.
본 연구에서는 15개 부문별 텍스트 지표에 더하여, 경제 전반에 대한 심리 및 불확실성을 나타내는 뉴스심리지수(News Sentiment Index, NSI)와 경제불확실성지수(Eonomic Policy Uncertainty, EPU)도 함께 이용하였다. 뉴스심리지수는 한국은행 경제통계시스템(ECOS)에 공개된 지수를 이용하였다. 뉴스심리지수는 지도학습 방법을 적용하여 개발되었으며, 자세한 작성 방법은 서범석 외(2022)에 기술되어 있다. 경제불확실성지수는 Baker et al. (2016), Lee et al.(2020)의 방법론을 바탕으로 국내 사정에 맞는 지수를 직접 개발하여 이용하였다. 경제불확실성지수는 주요 언론사의 뉴스 기사만 선별한 뒤, 선별된 뉴스 기사에 사전접근법 방식을 적용하여 개발하였다. 경제불확실성지수의 자세한 작성 방법은 〈부록 2〉에 기술하였다.
부문별 뉴스 텍스트 기반 경제지표는 특정 단어의 포함 여부를 문장 단위에 적용한 뒤, 해당 문장의 포함 여부를 기준으로 뉴스 기사를 분류하여 작성하였다. 이는 특정 단어의 포함 여부를 기사 단위에 적용하여 뉴스 기사를 분류한 기존 연구들과 다른 점이다. 텍스트를 기사 단위로 분석할 경우, 한 기사에 여러 의견이 혼재되어 나타나는 경우가 많기 때문에 텍스트 지표의 노이즈가 증가하고 공식 통계와의 상관관계가 하락하는 것으로 나타났다.