[뉴스콤 김경목 기자] 증권사 애널리스트들이 발표하는 업황 지수가 거시경제 지표를 예측하는 데 매우 유용한 것으로 나타났다.

한국은행이 16일 발표한 'AI 알고리즘을 이용한 산업 모니터링: 증권사 리포트 텍스트 분석'에 따르면, 한은은 증권사 리포트 텍스트 분석을 통해 애널리스트들이 평가하는 기업 업황을 산업별로 추정했다.



한은은 "추정 결과 새롭게 제시한 텍스트 업황 지수는 GDP, BSI 등 거시경제 지표를 예측하는 데 매우 유용한 것으로 나타났다"고 밝혔다.

특히 전산업 텍스트 업황 지수와 경기선행지수 순환변동치와의 Granger 인과 관계를 분석해 보면, 코스피 컨센서스 전망치에는 나타나지 않는 경기선행지수로의 일방향적 인과관계가 텍스트 지표에는 존재하는 것으로 나타났다고 했다.

한은은 "이러한 결과는 애널리스트들이 제시하는 텍스트 정보에 숫자가 전달하지 못하는 새로운 정보가 반영되고 있을 가능성을 시사한다"고 밝혔다.

또한 텍스트 분석 알고리즘을 이용해 기업경영 환경 변화요인표를 추정한 결과에 따르면, 추정한 변화요인표는 산업별 이슈를 한눈에 보여줘 산업 동향 파악에 매우 유용하게 활용이 가능했다.

한은은 "증권사 보고서의 텍스트 분석을 통해 코로나, 러우전쟁, 환율, 금리 등 주요 경제 이슈에 대한 전문가들의 견해를 취합하고, 취합한 정보를 주요 이벤트에 대한 영향도 및

평가 지표로 정량화하여 제시했다"고 소개했다.

일반적으로 특정 이벤트의 산업별 영향을 정량화해서 비교하는 것이 어렵다는 점에서 동 지표들의 효용성이 매우 높으며, 서베이 조사가 없이도 전문가들의 생각을 파악할 수 있다는 점에서 유용하다고 했다.

■ 최근 자연어처리 기술, 텍스트 분석 기술이 경제 분석 자동화에 혁신 가져올 수 있어

한은은 이번 연구는 사람이 읽고 정리할 수 없을 정도의 방대한 텍스트를 다양한 통계 기법으로 분석해 유용한 경제 정보를 추출한 것이라고 소개했다.

텍스트는 정보를 주고받는 가장 기본적인 수단이며 전달하는 정보의 범위에 한계가 없다는 점에서 텍스트 분석 기술은 경제 분야에서도 활용 가치가 매우 높다고 했다.

특히 ChatGPT 등 최근의 자연어처리 기술은 텍스트 분석 기술이 경제 분석 자동화에 커다란 혁신을 가져올 수 있음을 잘 보여준다고 설명했다.

한은은 "방대한 양의 텍스트 정보를 알고리즘으로 취합할 수 있다면, 기업 정보의 1차 생산자인 애널리스트들의 생각을 실시간으로 취합할 수 있고, 이는 정보의 2차 가공자인 경제 분석 연구자들의 업무 효율을 크게 개선시킬 수 있을 것으로 판단된다"고 덧붙였다.

김경목 기자 kkm3416@newskom.co.kr