1. 최근 민간소비 변동성이 확대되면서 신속하고 정도높은 소비 전망의 필요성이 증대되고 있다. 이에 본고는 활용성이 높아진 빅데이터, 생성형 모형 등 최신 기술을 이용하여 소비 동향을 실시간으로 파악할 수 있는 새로운 시스템을 제시하고자 하였다. 본고에서는 소비패턴을 현시하는 신용카드 결제(payment) 데이터와 소비활동에 대한 정성적인 정보를 제공하는 인터넷 검색, 뉴스 보도 등 서술(narrative) 데이터를 결합하여, 품목별 재화 및 서비스 지출과 소비자물가 등 소비 동향을 종합적으로 살펴볼 수 있는 데이터 기반의 Nowcasting 시스템을 구축하였다.

2. 개별 품목의 소비 지출은 트렌드의 지속, 계획된 소비의 실현, 계절성에 따른 주기적 지출 등 여러 요인에 의해 기존 패턴이 지속되는 관성적(inertial)인 행태가 관찰된다. 본고에서는 이러한 패턴을 생성형 모형(generative models)으로 학습시켜, 민간소비를 과거 모멘텀 지속에 따른 관성요인과 소득, 금리 등 거시경제 여건 변동에 따른 조정요인으로 분해하고 이를 전망에 활용하였다. 

3. 분석결과를 보면 당월 민간소비 변동, 즉 Nowcasting은 약 88%가 모멘텀 지속에 따른 소비 관성에 의해 설명되는 것으로 추정되었다. 그 밖에 소비자 심리, 공적이전, 이자비용, 근로·사업·재산소득 등 거시환경 변화를 고려한 소비 조정 요인이 관성에 의해 예측되지 않는 나머지 변동을 일부 설명하는 것으로 분석되었다.

4. 다만 전망시계가 길어지면 소비 관성의 설명력은 낮아지고 거시경제 여건 변화에 따른 소비 조정의 영향이 크게 높아지는 것으로 나타났다. 거시 변수 반영에 따른 전망력 차이를 살펴보더라도, 거시 변수의 전망력 개선효과는 평균적으로 전망 시계 7개월 이후 부터 관찰되었다. 이는 소비의 단기 변동이 대부분 모멘텀 지속에 따른 소비 관성에 의해 설명되며, 모멘텀이 변화하는데 평균적으로 약 7개월이 소요되기 때문으로 해석된다.

5. 본고는 경제전망과 통화정책 수행에 있어 빅데이터의 활용이 중요해지는 시점에 고빈도 빅데이터에 기반한 실시간 소비 Nowcasting 시스템을 제시했다는 점에서 의의가 있으며, 본고에서 제시한 소비 관성과 조정의 분해는 향후 정책분석 업무에도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.