Ⅳ. 뉴스 텍스트를 이용한 경기 예측모형의 구축
2. 학습데이터 구성
경기 예측모형을 학습시키기 위해서는 예측시점에 가용한 정보를 최대한 활용하여 학습데이터를 적절히 구성하는 것이 중요하다. 이렇게 구성한 학습데이터는 과거 시점 기준으로 작성하였다고 하여 vintage 데이터라고 부르며, vintage 데이터는 공표 주기 및 시차가 서로 다른 자료들로 구성된다. 따라서 vintage 데이터는 공표 주기가 서로 다른 자료를 데이터로 구성할 때 발생하는 혼합주기문제(mixed frequency problem)와 최종시점 자료가 누락되어 발생하는 최종시점차이문제(ragged- edge problem)를 해결해서 이용해야 한다. 보통 혼합주기문제와 최종시점차이문제는 변수 누락(missing variable) 문제와 동일하게 보고 보간(interpolation)을 이용하여 해결하거나 고차원 주기의 변수를 저차원 주기로 집계(aggregation)하여 해결한다. 본 연구에서 DFM은 전자의 방법을, CRNN은 후자의 방법을 이용하여 혼합주기문제와 최종시점 차이문제를 해결하였다. 모형의 예측 시나리오는 〈그림 6〉과 같이 다양하게 구성하는 것이 가능하지만, 본 연구에서는 컴퓨팅 비용, 작업 편의 등을 고려하여 예측 수행시점은 분기 종료 당일로 하고, 예측 대상시점은 당분기로 한정하여 분석을 수행하였다. 모형 학습은 2005년부터 2021년까지의 46개 공식 통계자료(월 41개, 분기 5개)와 17개 뉴스 텍스트 기반 경제지표를 vintage 데이터로 구성하여 이용하였다. 이용한 변수의 구성은 〈표 4〉에 기술되어 있다. 모형의 평가를 위해서 2016년 1분기부터 2021년 4분기까지의 전년동기대비 국내총생산(GDP) 증가율의 일반화(regularized) 예측평균오차(mean absolute error, MAE)를 평가지표로 이용하였다. 즉, 매분기 말일까지 이용가능한 자료를 바탕으로 당분기 GDP 증가율을 예측하고, 이를 실제 공표수치와 비교하여 모형을 평가하였다. 또한 텍스트 데이터를 추가함으로써 얻는 정확도 개선효과와 모형 선택에 따른 정확도 개선효과를 구분하기 위하여, 예측평균오차를 데이터×모형의 크로스테이블로 작성하여 〈표 5〉와 같이 비교하였다.