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전세계 경제 불안한데…“하반기 위기 올까” 인공지능으로 예측해보니	2024-04-24 12:03
한은, AI·ML 활용 ‘조기경보모형’ 개발 “과거 위기·시장 불안 경보 적절히 수행” “하반기 파급력있는 위기 올 가능성 낮아” 고금리·고물가·고환율의 삼중고 지속과 부동산 프로젝트파이낸싱(PF) 부실 우려, 가계·기업 부채 증가, 미국 정책금리 인하 지연, 중동 사태 등으로 대내외 불확실성이 커진 가운데 현 상황이 금융·외환·코로나19 위기와 같은 수준의 상황으로 전개될 가능성은 낮다는 진단이 나왔다. 대한민국 최고의 브레인 집단이라 불리는 한국은행 금융결제국 김태완 차장, 디지털혁신실 박정희 과장과 이현창 팀장은 ‘데이터 기반 금융·외환 조기경보모형’을 주제로 한 ‘BOK 이슈노트’에서 향후 6개월 내 과거 금융·외환 위기와 같은 파급력이 큰 위기는 없을 것으로 내다봤다. 이들 팀은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 알고리즘을 활용해 조기경보모형을 개발했다. 조기경보모형에 대해 디지털혁신실 박정희 과장은 “기존 방법론에 비해 예측력이 개선됐다”며 과거 위기·시장불안 이벤트에 대해서도 조기경보 기능을 적절히 수행할 수 있었던 것으로 평가했다. 이들 팀은 과거 위기와 시장불안 이벤트를 대상으로 조기경보모형의 유효성을 점검한 결과, 이벤트 발생 3~6개월 전까지는 위기 발생 가능성을 경보하는 경보 지수가 0.1 이하로 낮은 수준을 보이다가 점차 높아져 이벤트 발생 직전 0.4~0.6을 웃도는 모습을 보였다고 소개했다. 이들 팀은 “조기경보모형을 통해 취약성·트리거 변수(경제 불확실성 확대, 긴축적 통화정책 등)와 위기 발생 가능성 간 비선형, 상호의존적 관계도 확인할 수 있었다”고 설명했다. 모형은 은행, 채권·주식, 외환 등 부문을 모두 반영한 복합금융압력지수(CFPI)를 이용해 1997년 이후 우리나라 금융·외환위기를 비롯해 시장불안 기간을 식별하고, 학습 데이터를 구축했다. 박 과장은 “1998년부터 2023년까지 기간에 대해 여러 모형의 예측력을 평가한 결과, 조기경보모형이 높은 예측력을 보였다”고 말했다. 다만, 조기경보모형은 주기적으로 입수되는 경제·금융지표를 이용해 향후 위기 발생 가능성을 정량적으로 나타내지만, 구체적으로 어느 부문에서 취약성이 축적되고 어떤 트리거 이벤트가 시장불안을 촉발하는지에 대한 정보는 제공하지 못하는 한계가 있다고 덧붙였다. 이들 팀은 2008년 글로벌 금융위기, 2020년 코로나19 위기, 2022년 레고랜드 사태 등 각 기간 중 당시 입수 가능한 데이터를 이용해 조기 경보 지수를 시산한 결과, 2020년은 경보 지수가 단기간 급등한 반면 2022년은 상대적으로 완만하게 상승하며 차별화된 모습도 보였다고 설명했다. 또한, 이들 팀이 개발한 조기경보모형을 통해 올해 3월말까지 입수 가능한 데이터를 반영해 예측한 결과 향후 6개월 내 위기 발생 경보 지수는 0.03으로 나타났다. 이는 글로벌 금융위기(0.7), 코로나19 위기(0.49), 레고랜드 사태(0.51) 비교해 낮은 수준으로, 파급력이 큰 위기로 번질 가능성이 낮다는 의미다. 팀은 “연구에서 개발한 조기경보모형은 IMF의 조기경보활동(Early Warning Exercise)과 같이 금융·실물 리스크 요인 식별, 부문별 취약성 평가 등을 포괄하는 조기경보체계(Early Warning System)의 한 부분으로 운영될 때보다 효용이 높아질 것으로 기대한다”며 개발한 모형의 활용 필요성을 제언했다. [ⓒ 매일경제 & mk.co.kr, 무단전재 및 재배포 금지]

전세계 경제 불안한데…“하반기 위기 올까” 인공지능으로 예측해보니

2024-04-24 12:03

한은, AI·ML 활용 ‘조기경보모형’ 개발
“과거 위기·시장 불안 경보 적절히 수행”
“하반기 파급력있는 위기 올 가능성 낮아”

고금리·고물가·고환율의 삼중고 지속과 부동산 프로젝트파이낸싱(PF) 부실 우려, 가계·기업 부채 증가, 미국 정책금리 인하 지연, 중동 사태 등으로 대내외 불확실성이 커진 가운데 현 상황이 금융·외환·코로나19 위기와 같은 수준의 상황으로 전개될 가능성은 낮다는 진단이 나왔다.
대한민국 최고의 브레인 집단이라 불리는 한국은행 금융결제국 김태완 차장, 디지털혁신실 박정희 과장과 이현창 팀장은 ‘데이터 기반 금융·외환 조기경보모형’을 주제로 한 ‘BOK 이슈노트’에서 향후 6개월 내 과거 금융·외환 위기와 같은 파급력이 큰 위기는 없을 것으로 내다봤다.
이들 팀은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 알고리즘을 활용해 조기경보모형을 개발했다.
조기경보모형에 대해 디지털혁신실 박정희 과장은 “기존 방법론에 비해 예측력이 개선됐다”며 과거 위기·시장불안 이벤트에 대해서도 조기경보 기능을 적절히 수행할 수 있었던 것으로 평가했다.
이들 팀은 과거 위기와 시장불안 이벤트를 대상으로 조기경보모형의 유효성을 점검한 결과, 이벤트 발생 3~6개월 전까지는 위기 발생 가능성을 경보하는 경보 지수가 0.1 이하로 낮은 수준을 보이다가 점차 높아져 이벤트 발생 직전 0.4~0.6을 웃도는 모습을 보였다고 소개했다.
이들 팀은 “조기경보모형을 통해 취약성·트리거 변수(경제 불확실성 확대, 긴축적 통화정책 등)와 위기 발생 가능성 간 비선형, 상호의존적 관계도 확인할 수 있었다”고 설명했다.
모형은 은행, 채권·주식, 외환 등 부문을 모두 반영한 복합금융압력지수(CFPI)를 이용해 1997년 이후 우리나라 금융·외환위기를 비롯해 시장불안 기간을 식별하고, 학습 데이터를 구축했다.

박 과장은 “1998년부터 2023년까지 기간에 대해 여러 모형의 예측력을 평가한 결과, 조기경보모형이 높은 예측력을 보였다”고 말했다.
다만, 조기경보모형은 주기적으로 입수되는 경제·금융지표를 이용해 향후 위기 발생 가능성을 정량적으로 나타내지만, 구체적으로 어느 부문에서 취약성이 축적되고 어떤 트리거 이벤트가 시장불안을 촉발하는지에 대한 정보는 제공하지 못하는 한계가 있다고 덧붙였다.
이들 팀은 2008년 글로벌 금융위기, 2020년 코로나19 위기, 2022년 레고랜드 사태 등 각 기간 중 당시 입수 가능한 데이터를 이용해 조기 경보 지수를 시산한 결과, 2020년은 경보 지수가 단기간 급등한 반면 2022년은 상대적으로 완만하게 상승하며 차별화된 모습도 보였다고 설명했다.
또한, 이들 팀이 개발한 조기경보모형을 통해 올해 3월말까지 입수 가능한 데이터를 반영해 예측한 결과 향후 6개월 내 위기 발생 경보 지수는 0.03으로 나타났다.
이는 글로벌 금융위기(0.7), 코로나19 위기(0.49), 레고랜드 사태(0.51) 비교해 낮은 수준으로, 파급력이 큰 위기로 번질 가능성이 낮다는 의미다.
팀은 “연구에서 개발한 조기경보모형은 IMF의 조기경보활동(Early Warning Exercise)과 같이 금융·실물 리스크 요인 식별, 부문별 취약성 평가 등을 포괄하는 조기경보체계(Early Warning System)의 한 부분으로 운영될 때보다 효용이 높아질 것으로 기대한다”며 개발한 모형의 활용 필요성을 제언했다.

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