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뉴스텍스트를 이용한 경기예측 (BOK 이슈노트 제2022-18호 뉴스 텍스트를 이용한 경기 예측)
최근 코로나19, 우크라이나 사태 등 경제불확실성이 높아짐에 따라 신속한 경기 판단을 위한 다 양한 데이터의 활용이 더욱 중요해지고 있다. 특히 뉴스 텍스트 데이터는 다양(variety)하고 방대 (volume)한 정보를 신속히(velocity) 전달한다는 점에서, 경기 예측을 위한 새로운 빅데이터로 주목받고 있다. 본 논고는 뉴스 텍스트를 정량화하여 경제지표로 작성하는 새로운 텍스트 마이닝 방법론을 제시 하였다. 이를 위해 2005년 이후 연간 약 100만 건(문장기준 1800만 문장)의 경제뉴스를 분석하 여, 생산, 물가, 고용, 주가, 주택가격 등 경제적으로 관심이 높은 15개 부문의 뉴스 텍스트 기반 경제지표를 작성하였다. 작성한 텍스트 지표는 대부분 관련 공식 통계와 높은 상관관계를 보이며, 공식 통계 대비 0~9개 월 선행하는 것으로 나타났다. 이는 뉴스 텍스트 기반 경제지표가 경기 예측을 위한 중요한 정보를 내포하고 있음을 보여준다. 뉴스 텍스트 기반 경제지표를 이용하여 경기 예측모형을 구축한 결과, 텍스트 지표를 예측모형 에 반영할 경우 분기 GDP에 대한 예측 정확도가 유의미하게 높아지는 것을 확인하였다. 본 논고 는 텍스트 지표의 특성을 반영할 수 있도록, 동적인자모형(Dynamic Factor Model, DFM) 기 반의 선형모형과 인공신경망모형(Convolutional Recurrent Neural Network, CRNN) 기반 의 비선형모형을 비교하여, 텍스트 지표 활용에 적합한 새로운 예측모형을 도출하였다. 새롭게 구 축한 DFM 기반 경기 예측모형은 공식 통계가 발표되지 않은 상황에서도 텍스트 지표를 이용하여 GDP, CPI 등 63개 경제변수를 월별로 동시에 예측할 수 있도록 설계되었다. 뉴스 텍스트에는 다양한 전문가의 견해·전망 등 정성적 정보가 포함되어 있으므로, 이를 종합하 고 정량화하여 경기 예측에 활용할 필요가 있다. 이러한 뉴스 텍스트의 정량적 활용은 신속하고 정 확한경기동향파악및경기예측에유용하며,정성적방법으로뉴스를이용하는것에비해휴먼에 러를 줄이는 데도 기여할 것으로 기대된다.