[FETV=장민선 기자] 한국은행 금융통화위원회 의사록을 인공지능(AI)으로 분석해보면 기준금리 방향을 상당부분 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.

한은 경제연구원은 6일 이런 내용의 'BOK경제연구: 텍스트마이닝(text mining)을 활용한 금융통화위원회 의사록 분석'을 발간했다.

텍스트 마이닝은 AI를 이용해 대규모 텍스트 자료에서 주요 단어들의 사용빈도와 의미 등을 분석하는 기법이다.

보고서를 보면 저자인 연세대 박기영 교수와 이영준 박사, 한은 경제연구원 김수현 부연구위원은 사람이 눈으로 읽고 분석하기 힘든 방대한 분량의 금통위 의사록에서 어조를 분석해 지수를 추출했다.

의사록 어조 지수를 만들기 위해 연구진은 우선 감성사전(sentiment lexicon)을 만들었다. 2005년 5월부터 2017년 12월까지 신문기사 23만건과 채권 애널리스트 보고서, 금통위 의사록에서 '형태소 조합'을 뽑아냈다.

인상, 부동산.과열.억제, 요금.인상, 물가.상승, 확장, 투기 등은 '매파적(긴축적 통화정책 선호)'으로 분류하고 인하, 하향, 부진, 부동산.가격.하락, 침체.가능성.높아 등은 '비둘기파적(완화적 통화정책 선호)'으로 봤다.

감성사전을 토대로 의사록을 분석하며 매파적이면 1점을, 비둘기파적이면 -1점을 매겨서 어조지수를 산출했다.

연구진은 의사록 어조 지수를 금리선행지수로 볼만하다고 평가했다.

2017년 10월까지 기준금리 움직임과 비교해보니 지수가 마이너스로 떨어지면 얼마 후 금리도 하락하는 모습이 나타났다. 연구진은 "지수가 -0.5 이하라면 금리인하가 부자연스럽지 않았다"고 말했다.

지수가 급격히 플러스로 전환하면 금리 인상 가능성이 커졌다. 한은이 2016년 6월 금리를 내린 이후 2017년 11월 금리를 올리기까지 지수는 0을 향해 상승했다.

의사록 어조 지수는 금융시장 참가자들의 해석과 일치하지는 않았다. 가령 2017년 10월 금통위에서 금리인상 소수의견이 나오며 금융시장에서 금리인상 기대감이 높아졌지만 의사록 어조지수는 살짝 하락하는 모습이었다.

연구진은 "기존 테일러준칙의 GDP갭률과 인플레이션율 등과 함께 금통위 의사록 어조지수를 설명변수로 추가하면 과거와 향후 금리 상당부분을 설명할 수 있다"며 "어조지수는 한국의 불확실성지수(EPU, UI)에 비해서도 기준금리 설명력과 예측력이 높다"고 말했다.

이들은 또 텍스트 마이닝은 중앙은행이 자체적으로 통화정책 커뮤니케이션을 진단하는 도구로도 활용할 수 있다고 말했다.

중앙은행 커뮤니케이션을 지수화하면 어조와 강도가 의도한 대로 전달됐는지를 점검할 수 있다는 것이다.

금통위 전후 기사의 어조 변화를 통해 통화정책 충격을 측정하고 이것이 금융시장과 실물경기에 미치는 영향을 분석할 수도 있다고 이들은 덧붙였다.