인터넷 검색 자료를 활용한 유가 분석

Abstract

지난 2016년, 미국 대선에서 도널드 트럼프 대통령이 각종 여론 조사에 뒤쳐졌던 힐러리 클린턴 민주당 후보를 꺾고 당선됐을 때, 구글트렌드에서는 트럼프의 당선을 예측한 것이 공개되어 화제가 된 바 있다. 이후 빅데이터에 대한 관심이 늘어나면서 인터넷 검색자료를 활용한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특정주제에 대한 검색량이 변화할 때 이에 따른 결과를 예측하고 대응 할 수 있다면 다양한 분야에 접목하여 활용할 수 있을 것이다.

본 논문에서는 이러한 점에 착안하여 유가와 밀접한 연관이 있을 것으로 예상되는 4개의 키워드 카테고리(수요와 공급, 지정학적 요인, 금융, 기타)를 선정하고 범주별로 3개씩 총 12개의 키워드를 선정하였다. 연구대상기간은 유가상승기와 하락기로 구분하여 총 24개의 사례를 구성하고, 독립변수를 검색추세와 전일대비 검색추세변화량으로 한 번 더 구분하여 어느 것이 유가의 변화량과 더 밀접한 관계를 가지는지 확인하고자 하였다. 이를 통해 구글트렌드 검색추세와 Dubai유가 변화 사이의 인과관계를 분석하였다.

총 48개의 사례를 대상으로 단순회귀분석을 실시한 결과 8개의 유의한 회귀분석 모형을 찾아냈다. 유가하락기시 oil supply, oil demand, oil price의 검색추세와 oil price의 검색추세변화량은 Dubai유가의 변화량은 유의한 회귀모형을 가진다. 이때 oil supply의 검색추세는 양의 상관관계를 가지므로 oil supply의 검색추세가 늘어날 경우 유가가 상승할 것으로 예상할 수 있으며, oil demand, oil price의 검색추세와 oil price의 검색추세변화량은 음의 상관관계를 가지므로 해당키워드의 검색추세가 늘어날 경우 Dubai유의 가격은 하락할 것으로 예상된다. 유가 상승기에는 cold wave, heating oil의 검색추세와 oil inventory, oil price의 검색추세변화량과 Dubai유가의 변화량간 유의한 회귀모형을 가진다. 이때 cold wave의 검색추세는 Dubai유가의 변화량과 양의 상관관계를 가지며, heating oil의 검색추세, oil inventory, oil price의 검색추세변화량과 Dubai유가의 변화량은 음의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다.

유가는 많은 변수가 복합적으로 작용하여 예측이 어렵고 장기간에 걸친 추세 예측이 대부분인데, 인터넷 검색 자료와 유가의 변화간 인과관계 분석을 통해 유가 예측과정을 단순화하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 복잡한 과정을 거치지 않고 특정키워드의 검색추세와 검색추세변화량에 따른 Dubai유가의 변화량간 회귀분석을 통해 검색어의 추세변화에 따른 유가변화를 추정해보았다. 향후 데이터처리 등과 관련된 몇 가지 점을 보완하고 다중회귀분석, 인공신경망 등을 활용하여 다각적으로 연구를 진행한다면 더욱 정확하고 효율적인 결과를 얻을 수 있을 것이다. 본 연구를 통해 앞으로 인터넷 검색추세를 활용한 각종 경제지표를 예측 등 그 활용도가 더욱 높아지길 기대한다.