동적요인모형과 딥러닝 알고리즘을 결합한 당분기 경제전망(GDP nowcasting) 시스템 개발
핵심 요약 한국은행 경제연구원 「經濟分析」 제28권 제2호(2022년 6월)의 Lead Article로, 이현창·최동규·김용건이 DFM(Dynamic Factor Model, 동적요인모형)과 딥러닝 LSTM(Long Short-Term Memory, 장단기 기억) 알고리즘을 결합해 매주 GDP 성장률 예측치를 갱신하는 실시간 당분기 경제전망(GDP nowcasting) 시스템을 개발한 논문이다. 출발점은 공표 시차다. 국내 GDP 성장률은 분기 종료 후 속보치까지 약 한 달, 잠정치까지 약 두 달이 걸려 현재 경기 … 더 읽기