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[※편집자 주 = 미국 연방준비제도(Fed·연준)의 통화정책이 안갯속으로 빠져들고 있습니다. 불과 일주일 전에는 6월 기준금리 동결 가능성이 크게 점쳐졌으나, 현재(5월31일 기준) 25bp 인상 가능성이 빠르게 확대되고 있습니다. 연준도 정책의 예상 경로를 제시하기보다는 금리를 결정할 때마다 당시 지표에 의존하겠다고 공언하면서 시장의 불확실성은 어느 때보다 큰 상황입니다. 이런 가운데 최근 기술 개발 속도가 눈부신 인공지능(AI)은 인간 트레이더의 허점 또는 물리적 제약을 훌륭하게 보완해 새로운 방식의 추론 사례를 제시할 수 있습니다. 생성형 AI 개발 경쟁이 치열한 가운데 AI의 금융시장 활용도는 날이 갈수록 확대될 것으로 예상됩니다. 이에 따라 연합인포맥스는 다양한 AI 도구 가운데 현시점에서 가장 실효성 있는 AI 분석 방식을 소개하고, 이를 근거로 향후 연준의 기준금리를 전망하는 기획 기사를 송고합니다.]
(서울=연합인포맥스) 권용욱 기자·이석훈 연구원 = 미국 연방준비제도(Fed·연준)의 기준금리를 AI는 어느 수준까지 어떤 방식으로 추정할 수 있을까.
연합인포맥스가 1일 생성형 AI를 비롯한 머신러닝 도구를 활용해 기준금리 전망치를 예측하는 방식을 검토한 결과, 문답 형식의 생성형 AI는 통화정책 전망치의 주요 변수를 원론적인 수준에서 조언해주는 것으로 나타났다.
동시에 현시점에서는 매크로 변수를 반영한 적정 금리와 실제 기준금리와의 역사적 연관성을 토대로 빅데이터 분석을 시행하는 것이 합리적이면서도 구체적인 전망치를 도출하는 것으로 평가됐다. 이런 작업은 문답 형식의 AI 활용을 넘어 직접적으로 관련 빅데이터를 특정해 머신러닝 도구를 가동하는 과정이 필요했다.
◇ 문답 형태의 생성형 AI, 전체적인 가이드라인 제시
향후 미국 기준금리 전망을 오픈 AI의 GPT4와 구글 바드에 ▲경제지표와 ▲연준의 정책 성명서와 회의 의사록, 연준 인사 발언을 분석하고, ▲금리선물시장의 금리 예측치(또는 금융시장 움직임)와 ▲전문가 의견을 수집해 참고하라고 답변했다.
GPT4는 "이런 방법을 통해 기준금리 인상 또는 인하 시점을 예측하려고 노력할 수 있지만, 경제 상황은 매우 복잡하며 예측하기 어려운 요소가 많다"고 설명했다.
동시에 "따라서 이런 방법은 예측에 도움을 주는 도구일 뿐, 정확한 예측을 보장하지는 않는다"고 답했다.
문답 형태의 AI 도구들은 통화정책 전망의 원론적인 접근 방식을 설명해준 셈이다.
◇ 테일러 준칙을 토대로 머신러닝 직접 가동
실질적인 예측치를 도출하기 위해서는 보다 구체적인 작업 명령과 직접적인 머신러닝 가동이 필요했다.
거시경제지표를 반영하면서 적정 금리 수준을 가늠하는 도구로 테일러 준칙이 광범위하게 활용되는데, 테일러 준칙은 여러 변형이 있지만 일반적으로 근원 개인소비지출(PCE)과 실업률 전망치를 이용한 아래 공식을 따른다.
『테일러준칙 적정금리 = 중립 실질 금리+근원 PCE 상승률(yoy)+0.5*[근원 PCE 상승률(yoy)-목표 인플레이션율]+0.5*2*(자연 실업률-실업률)』
존 윌리엄스 뉴욕 연방준비은행 총재에 따르면 1분기 말 기준 중립 실질 금리는 0.5%이고, 미국 의회예산처에 따르면 자연 실업률은 4.4%로 추정됐다.
이런 방식으로 테일러준칙 적정금리를 구할 수 있는데, 내년 초까지의 PCE와 실업률의 전망치(미국 미시간대가 5월 발표한 경제 전망 자료)를 대입하면 테일러 준칙 금리의 미래 전망값도 다음과 같이 계산할 수 있다.
테일러준칙 금리와 현실의 기준금리에는 괴리가 있을 수밖에 없다. 하지만 두 금리가 오랜 기간 어떤 상관관계를 가졌는지를 학습한다면, 이를 토대로 미래의 기준금리도 추정할 수 있다.
연합인포맥스는 머신러닝의 하나인 미국 아마존의 오토글루언이라는 도구를 활용해 테일러준칙 금리와 기준금리의 지난 30년 데이터를 학습시켰고, 이에 따라 올해 6월부터 내년 3월까지의 기준금리 전망치를 도출할 수 있었다.
해당 전망치의 정확도가 얼마나 높은지는 확신할 수 없으나 매크로 지표를 반영한 테일러 준칙을 활용하고, 동시에 지난 30년간의 테일러 준칙 금리와 기준금리의 연관성을 학습해 도출한 전망값은 현실적으로 AI를 통해 미래를 가장 근접하게 추론할 수 있는 방법으로 평가할 수 있다.
ywkwon@yna.co.kr
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