Ⅰ. 검토배경
최근 코로나19, 우크라이나 사태 등 경제불확실성이 높아지면서, 신속한 경기 판단을 위한 빅데이터의 역할이 더욱 중요해지고 있다. 특히 최근 많은 연구들은 경기 판단을 위한 빅데이터로 뉴스 텍스트 데이터에 주목한다. 이는 뉴스가 다양(variety)하고 방대(volume)한 정보를 신속(velocity)하게 전달하기 때문이다. 본 논고는 뉴스 텍스트를 정량화하여 경제지표로 작성하는 새로운 방법을 제시하고, 작성한 뉴스 텍스트 기반 경제지표의 경기 예측효과를 실증분석을 통해 검증하고자 하였다.
각국 중앙은행 등 국내외 연구기관은 정책 판단을 위한 신속한 경기 예측에 많은 노력을 기울이고 있다. 기존의 경기 예측은 주로 전문가들이 다양한 정보에 기반하여 종합적이고 정성적으로 평가하는 방식에 의해 이루어진다. 이에 반해, 경기 예측 관점에서 정량적 통계 모형은 제한적으로 이용되고 있다. 모형을 이용한 신속한 경기 예측이 어려운 이유는 기본적으로 통계 모형을 학습시키기 위해 필요한 충분한 정량적 정보를 장기 시계열로 확보하는 것이 어렵기 때문이다. 여기에는 구체적으로 다음의 세 가지 이유가 있다. 첫째, 금융부문을 제외한 실물부문의 경우 일, 주 단위의 고빈도 경제지표가 거의 전무하다. 둘째, 정량 지표로 가장 중요하게 활용되는 대부분의 공식 통계는 대상시점과 공표시점에 차이가 발생한다. 즉, 경제환경이 급변하는 상황에서는 공식 통계의 활용이 어려워진다. 셋째, 정량 지표가 반영하지 못하는 정성적 정보는 통계 모형에 추가하는 것이 어렵다. 경기 상황에 따라 경제 지표의 중요도가 달라지는데 이를 적절히 모형에 반영하는 것은 어려운 문제이다.