최대 4분기 이후 부실채권 비율 예측 가능
30여 종 '국가별 경제·금융 분기 데이터' 분석
30여 종 '국가별 경제·금융 분기 데이터' 분석

공사는 아시아개발은행(ADB)과 공동 개발한 ‘아시아 주요국 부실채권 비율 추정모형’을 공개했다.
이번 세미나는 ‘국제 부실채권 투자와 개인 부실채권 해결 방안 모색’을 주제로 진행됐다. 전 세계 전문가들이 부실채권정리와 금융기관 구조조정 관련 경험과 노하우를 공유하기 위해 마련됐다.
이 모형은 딥러닝의 일종인 LSTM 기법을 활용한 것이다. 10년 이상 축적된 약 30여 종의 국가별 경제·금융 분기데이터와 6종의 글로벌 금융지표를 분석해 최대 4분기 이후 시점의 부실채권 비율을 예측한다.
특히 분석대상에 해당하는 IPAF 회원국 중 5개 국가의 부실채권 비율을 오차범위 0.05% 이내로 예측하는 등 탁월한 성과를 보였다.
정정훈 캠코 사장은 “미국발 관세전쟁 등 불확실성이 커지는 가운데 경제위기 상황에 공동 대응할 수 있는 글로벌 협력체계가 중요하다”라며 “앞으로도 캠코는 시장상황을 예의주시하며 IPAF 회원국을 비롯한 아시아 주요 국가들과 관련 지식과 연구를 체계적으로 공유하고 글로벌 금융시스템 안전망 구축을 위해 노력하겠다”고 말했다.
강세민 글로벌이코노믹 기자 semin3824@g-enews.com