2. 텍스트 지표를 반영한 DFM 경기 예측 모형의 해석
DFM의 적합결과를 자세히 살펴보면, 〈표 7〉과 같이 2개의 종합 요인은 각각 생산 및 물가와 관련 있는 변수로 구성되었다. 따라서 〈그림 7〉에서 요인별 추정값 추이를 보면, 종합1 요인은 생산, 종합2 요인은 물가 요인을 나타내는 것으로 해석 가능하며, 여타 부문별 요인은 생산 및 물가의 장기 흐름을 제거한 단기적 변동으로 해석할 수 있다.
또한 DFM에 포함된 텍스트 지표의 예측 기여도를 〈그림 8〉에서 살펴볼 수 있다. 〈그림 8〉을 보면 생산(뉴스), 물가전망(뉴스), 채용(뉴스), 정부지출(뉴스), 뉴스심리지수(뉴스), 경제불확실성지수(뉴스) 등 거시적 지표의 성격을 갖는 텍스트 지표가 선박(뉴스), 반도체(뉴스) 등 미시적 지표 성격의 텍스트 지표에 비해 경기 예측모형에 유용한 것으로 나타난다.
마지막으로 〈그림 9〉에서 코로나19의 영향이 크게 나타났던 2020년 6월말 시점을 기준으로 DFM의 주요 경제변수 예측 결과를 살펴보았다. 〈그림 9〉에서 보는 바와 같이 공식 통계만 이용한 경우에 비해 텍스트 지표를 추가한 경우, GDP, CPI, KOSPI 등의 예측치가 관측치에 더 근접하는 것을 확인할 수 있다.