Ⅴ. 뉴스 텍스트를 이용한 경기 예측모형의 추정 결과
1. 경기 예측모형 추정 결과
텍스트 지표를 반영한 경기 예측모형의 GDP 예측 정확도를 분석한 결과, 선형 및 비선형 모형 모두에서 텍스트 지표를 추가한 경우 예측 정확도가 〈표 5〉와 같이 유의미하게 높아지는 것으로 나타났다. 여기서 예측 정확도는 학습오차(training error) 기준이 아닌 예측시점 데이터를 학습하지 않은 일반화오차(regularized error) 기준으로 측정한 것이다. 즉, 예측 정확도의 향상은 텍스트 지표가 GDP 예측에 유의미한 정보를 추가함을 의미한다.
한편, 텍스트 지표를 반영한 경기 예측모형으로는 DFM이 CRNN보다 우수한 것으로 나타났다. DFM은 공식 통계를 이용할 수 없는 상황에서 텍스트 지표 및 요인별 추세(autoregression)를 이용하여 각 요인의 예측치를 추정하므로, 텍스트 지표가 각 요인의 대체 변수로 적절할 경우 모형의 적합도가 향상되고 예측치의 표준오차가 하락하게 된다. 또한 하위 부문의 합계로 구성되는 GDP의 특성을 고려할 때, 가용 데이터가 충분한 경우에는 과적합 오차가 발생할 수 있는 비선형모형보다 비교적 간단한 선형모형이 GDP 예측 모형으로 적합한 것으로 판단된다.
다만 DFM 모형을 보면 텍스트 지표만을 이용한 경우의 예측 정확도는 공식 통계만 이용한 경우보다 낮게 나타난다. 이는 텍스트 지표의 수가 17개로 제한적이고, 공식 통계 대비 노이즈가 크기 때문인 것으로 사료된다. 또한 텍스트 지표 반영에 따른 예측 정확도 향상 효과도 제한적인데, 이는 공식 통계를 이용할 수 있는 상황에서는 텍스트 지표의 추가적인 정보가 제한적이기 때문이다. 〈표 6〉에서 DFM 모형에 고려한 주요 경제변수들의 예측 정확도를 비교해보면, 상대적으로 속보성이 높고 가용 정보가 많은 월지표의 경우, 텍스트 지표 반영에 따른 예측력 향상 효과가 분기 GDP에 비해 낮은 편으로 나타난다. 이는 월지표의 경우 텍스트 지표가 추가적으로 제공할 수 있는 정보가 많지 않기 때문인 것으로 보인다.