거시경제 불확실성 하에서 기준금리 예측을 위한 머신러닝 기반 분석: 한국은행의 통화정책 결정 지원 시스템

본 연구는 전 지구적 경제 불확실성의 심화 속에서 한국은행의 기준금리 결정 과정을 분석하고, 전통적 선형 예측 모델의 한계를 극복하기 위한 머신러닝 기반의 금리 예측 방법론을 제시한다. IMF와 KDI의 경제 전망 자료를 바탕으로 거시경제 변수들의 복합적 영향을 분석하고, 고금리 기조, 지정학적 리스크, 부채 부담 등 다층적 요인들이 기준금리 변동성에 미치는 영향을 실증적으로 검토한다. 특히 미국 연방준비제도의 정책 변화와 환율 변동성이 한국 경제에 미치는 파급 효과를 고려하여, 비선형 관계를 포착할 수 있는 고급 예측 모델을 개발하고 검증한다. 본 연구의 결과는 한국은행의 통화정책 의사결정을 지원하고 가계부채 및 기업 투자 결정의 기초 정보를 제공함으로써 국가 경제 안정성 강화에 기여할 것으로 기대된다.

This study analyzes the Bank of Korea's base rate decision-making process amid deepening global economic uncertainty and proposes a machine learning-based methodology to overcome the limitations of traditional linear forecasting models. Based on economic outlook data from the IMF and KDI, the research examines the complex impacts of macroeconomic variables and empirically investigates how multi-layered factors—including high interest rate trends, geopolitical risks, and debt burdens—affect base rate volatility. Particularly considering the spillover effects of U.S. Federal Reserve policy changes and exchange rate fluctuations on the Korean economy, the study develops and validates an advanced forecasting model capable of capturing nonlinear relationships. The findings are expected to support the Bank of Korea's monetary policy decision-making and provide foundational information for household debt and corporate investment decisions, thereby contributing to enhanced national economic stability.

I. 서론
II. 결론
III. 참고 문헌
IV. 미주