대용량 거시･금융 자료를 이용한 원/달러 환율 변동의 예측력 평가 (Forecasting Won/Dollar Exchange Rate Using Large Macroeconomic and Finance Data Set)

Korean Abstract: 본고에서는 광범위한 국내외 정보 변수를 활용하여 선형 및 비선형 예측 기법을 통한 원/달러 환율 변동의 예측력을 평가하였다. 선형 기법으로는 능형 회귀, LASSO, Elastic-Net 과 동태 요인 모형을 사용하였고 비선형 모형으로는 순환 인공신경망의 하나인 LSTM 기법을 사용하였다. 이와 함께 선형, 비선형 모형을 결합한 예측 조합 방식의 예측력도 분석하였다. 93개의 월별 자료를 정보 변수로 하여 2004년 1월부터 2019년 12월까지의 자료를 대상으로 분석한 결과 예측시계 3개월 이내에서는 대용량 자료를 이용한 모형의 예측력이 벤치마크 모형인 ARIMA 예측보다 우수하였다. LSTM 기법보다는 선형모형의 예측력이 더 우수한 것으로 분석되었으나 예측 시계에 따라 상대적 예측력은 상이한 모습을 보였다. 예측 조합 방식을 사용할 경우 모든 단기 시계에서 안정적으로 가장 우수한 예측력을 보여 단기 예측의 유용성이 높은 것으로 분석되었다