Monday, September 25, 2017

한국 금리와 통화유통속도의 관계 korea interest rates vs money velocity


길은 하나로 통한다 - interest rate, money velocity 금리, 통화유통속도
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/interest-rate-money-velocity.html


로그 금리가 보여준 다른 세상의 존재를 확인하다 우연히 아래와 같은 '정보전달경제학'이라는 특이한 이름을 가진 싸이트에서 기준금리를 설명하는 이론을 발견했다.
c log r = log (1/k* NGDP/MB) --(1)
c: arbitrary constant
k: fit parameters
r: effective fed funds
NGDP: nominal GDP
MB: monetary base

fred에 바로 적용하기 위해 변형하면 아래와 같다.
log r = w + log (NGDP/MB)^(1/c) --- (2)

이 식을 적용하면 아래와 같은 그림이 나온다.


미국의 기준금리를 설명하는데 유용해 보인다.
그래서 한국에 적용해봤다.

fred에서 한국의 본원통화는 못 찾았지만, M1, M2는 제공한다.
그러면 위의 식에서 MB를 M1으로 바꿀 수 있다.
log r = w + log (NGDP/M1)^(1/c) --- (3)

아래는 이 식을 적용한 그림이다.
시행착오를 통해 c = 0.5 로 정했고, 이경우 w = - 42.



이 정도면 끝내준다고 할 수 있다.
이 그림만 보면 한국은행이 심하게 욕을 먹을 만큼 이상한 결정을 한 일은 없는 것처럼 보인다.
또 gdp에 대한 상상력을 조금 발휘하면 한국은행의 향후 금리 결정을 희미하나마 예상해볼 수 있다.


그런데 신기한 것은 M1을 사용한 때문인지 기준금리보다 시장금리(그중에서도 장기가 더)가 잘 맞는다는 것이다.
이것은 미국과는 다르다.
미국의 기준금리가 위기상황 대처를 위해 대공황에 비교할만큼 역사적으로 낮았었다는 점때문일수도 있다.
그것은 미국의 과거로 더 연장을 해야 알 수 있지만 자료가 없다.


미국과 상수들에 큰 차이가 나지만 (2)와 (3)식에서 본원통화와 M1의 차이가 매우 크기 때문에 피할 수 없는 일이다.
fred가 한국의 본원통화를 제공하지 않는 이상 한국, 미국을 동등하게 비교하려면 공사가 크다.
더구나 fred는 자체적으로 fitting을 해주는 것이나 마찬가지이지만 엑셀은 그렇게 하려면 많이 불편하다.

이 작업의 목적이 금리, GDP, 통화량 간의 관계를 결정하는 공식이 한국에서 성립하는지 확인하는 것이었기 때문에, 한국과 미국이 최근 몇년 기준금리를 반대방향으로 조정하고 있지만 내부에 같은 기전이 작동하고 있다는 것을 확인한 것으로 일단 만족한다.


다른 선진국과 일부 신흥국까지 비교해보는 것은 어려운 일이다.
그러나 지난 10년 이상 한국와 매우 유사한 장기금리, 단기금리, 금리차의 궤적을 보인 독일과 비교해 볼 가치가 있어보인다.
또 영국은 브렉시트 이전 오랫동안 한국과 환율와 인플레이션에서 높은 유사성을 보였기 때문에 특별히 비교가치가 있다.






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사족

직접 해 볼 사람이 있을지 모르나, 미국에서 m1, m2를 위의 식에 넣으면 기대와 다르다.
그러니 한국에서 mb를 m1 대신 넣으면 어떤 결과가 나올지는 해봐야 안다.
mb와 m2(혹은 m3, lf 등 광의 통화)는 한뿌리에서 기원했으나 시장을 거치면서 팽창하는 것뿐만 아니라 방향까지 전혀 달라질 수 있다.
m1은 중간 어디엔가 있다.






길은 하나로 통한다 - interest rate, money velocity 금리, 통화유통속도




로그 금리로 보는 다른 세상 another world through logarithmic interest rates
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/another-world-through-logarithmic.html

금리에 로그를 취하면 놀라운 세상이 보인다.
장단기 금리 사이의 면적이 위기 극복에 필요했던 에너지와 비례하는 것으로 보인다.
대공황과 비교해도 금융위기는 작은 위기는 아니었다.

로그를 취하면 보이는 저 세상을 나만  봤을 것 같지 않아서 검색을 해봤다.
그러다 주목할만한 싸이트를 발견했다.

Information Transfer Economics

나는 '정보전달경제학' 싸이트의 이론을 이해할 능력이 없다.
시간을 들일 필요가 없으니 다행이다. 
그러나 결과로서 얻어진 식이 의미하는 바를 짐작은 할 수 있다.


c log r = log (1/k* NGDP/MB)  --------- (0)           
c: arbitrary constant
k: fit parameters
r: effective fed funds
NGDP: nominal GDP
MB: monetary base


금리를 '정보전달경제학'으로 설명한다는데 내용 이해는 훗날 시도해보기로 하고, 일단 그 이론의 결과물을 적용해봤다.

fred에서 언젠가부터 log축에 표시하는 것 말고, log를 취한 값을 표시해준다.
장점이 있지만, 일단 log를 취하면 더 이상의 조작은 할 수 없다.
그래서 위의 식을 표시하게 편하게 변형한다.


log r = log (1/k)^(1/c) + log (NGDP/MB)^(1/c)   ------------- (1)

우변 첫 항은 임의 상수 w로 바꾼다.

log r =  w + log (NGDP/MB)^(1/c)                ------------------- (2)

아래 그림의 좌축은 log (NGDP/MB)^(1/c).
아래 그림의 우축은 log r.
w는 fred의 좌우축 높이 조정으로 구해짐. fit은 fred가 하는 셈.


약간의 시간을 투입해보니 c = 0.19정도면 적당하다.
그렇게 아래 그림을 얻고 보면 w = 13정도 된다.
이러면 위 식의 모든 수치를 보유하게 된다.



기준금리대신 앞 글에서 단기금리로 썼던 3개월물 금리를 쓰면 더 길고, 금융위기 이후의 이론금리와 더 잘 맞는다.


log r =  w + log (NGDP/MB)^(1/c)     ------------(2)

식의 좌변은 금리뿐이지만, 식의 우변은 명목GDP/본원통화, 기타 상수를 포함한다.

NGDP/MB = V0
NGDP/M1 = V1
NGDP/M2 = V2

주로 보는 통화유통속도는 V2 이다.
fred에서 V1, V2는 따로 제공하지만 V0는 제공하지 않는다.
그저 monetary base나 federal reserve asset의 자세한 자료만 제공한다.

식에 포함된 두 개의 상수중 하나는 임의의 상수이고 하나는 실험적, 경험적으로 결정되는 상수이다.
이론이 완성되지 않아서, 더 발전해야 한다는 뜻일 것이다.

나는 과문해서 아직 한번도 저렇게 기준금리와  연준의 자산규모를 직접 연결시키는 이론과 식을 본 적이 없다.
대부분의 사람들은 그저 연준이 두 개의 수단을 별도로, 필요에 따라서, 평소에는 기준금리로, 위기시에는 연준자산규모로, 적당히, 그들의 의도에 따라 결정하는 것으로 여길 뿐이다.
양적완화의 규모를 기준금리인하폭으로 환산, 치환하는 과거의 다른 논문, 보고서들은 이론적 배경이라고 없이 그저 '쌩으로' 관련된 지표, 계수를 찾아서 통계처리하는 수준이라 그냥 내가 실업률이나, 가동률로 기준금리를 피팅하는 것보다 나은 수준도 아니었다.

금리와 유통속도의 관계를 저렇게 잘 설명할 수 있다면 나중에 좋은 이론이 될 가능성이 있다.
나는 그저 감상에 그쳤을 뿐인데, 누군가는 금리, gdp, 통화량, 통화유통속도를 연결하는 이론을  만들고 있던 것이다.





저 무서운 빨간 선이 결국 정부와 연준의 시장 조작을 직접 반영하는 것일 수 있다.
단기금리와 장기금리 사이의 면적이 위기극복에 필요한 에너지와 비례하는 것으로 보인다는 생각은 그러니 현실과 동떨어진 것은 아니었다.
GDP대비 연준의 자산이 증가하면 기준금리/단기금리가 내려간다는 사실을 로그금리로 보면서 다른 방식으로 상상했던 것이다.
선형 금리 그래프를 들여다 보면서 상상할 수 있는 것은 한계가 있다.


소소한 이론적 도구가 생겼으니 로그 금리로 본 다른 세상에서 추가적인 발견을 할 수 있을지 모른다.
예를 들어 우변에 통화승수, GDP/부채 등을 넣어 볼 수 있다.
그런 장난을 하기 전에 기왕에 얻은 중요한 교훈은 확인 해둘 필요가 있다.

낯설지만 경험에 잘 들어맞는 금리에 관한 정보이론이 주는 메시지는 명백하고, 아주 선명하다.




양적완화와 기준금리는 하나의 식으로 연결된다.
현재의 기준금리와 연준자산의 규모 사이에는 명백한 불균형이 존재한다.
기준금리가 과도하게 높거나, 연준자산이 과도하게 많다.
아니면 NGDP(=cpi + real GDP)가 너무 낮다.
이 중에 cpi는 연준이 이해하지 못하고 있는 것이고, real GDP는 미국정부가 전세계를 대상으로 강도짓을 해도 쉽게 올리지 못하고 있는 것이다.








Sunday, September 24, 2017

로그 금리로 보는 다른 세상 another world through logarithmic interest rates



흔히 보는 미국의 금리이다.
최근 올라가고 있는 기준금리, 버티는 장기금리, 덕분에 내려가고 있는 금리차는 많은 사람들의 관심사이다.



여기에 로그를 취하면 다른 세상이 보인다.
오른쪽 어깨가 심하게 커서 무슨 큰 일이라도 난 것처럼 보인다.
낮은 기준금리 덕분에 커보이는 장단기금리사이의 면적은 이전 침체, 위기에서 회복하는데 들인 에너지에 비례하는 것으로 보인다.

그런 관점에서 본다면 90년대의 침체를 극복하는 것보다 it버블붕괴를 치유하는데 두배의 에너지가 필요했다.
it버블붕괴를 치유하는 것보다 금융위기 극복에 적어도 6배의 에너지가 필요했다.


그렇게 이 그림을 보고 나니 금융위기와 대공황을 비교해보고 싶어졌다.



http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/us-term-spread-20170912.html
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2015/11/term-spread-since-1919.html


전에 금리차를 보기 위해 장기, 단기 금리를 짜깁기해서 연결해놓은 적이 있으니 가져와 봤다.



평범한 금리 그림에 물가를 얹어 놓으니 지금이 또 얼마나 특별한지 알 수 있다.
옐런의 고충도 얼마나 특별한 것인지 알 수 있다.


여기에 로그를 취하면 정말 다른 세상이 보인다.




대공황의 깊이와 폭과 후유증의 지속기간이 보인다.
그러나 금융위기도 만만치 않다.
빠른 회복이 오히려 기적처럼 보인다.
전쟁 한 번 없이 한 싸이클에 전부 회복하는 것이 불가능한 임무처럼 보이기도 한다.


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추가

길은 하나로 통한다 - interest rate, money velocity 금리, 통화유통속도
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/interest-rate-money-velocity.html



(질문 포함) usgs의 북한 9월 3일 인공지진 위치 변경


민감할 수도 있는 시기에 usgs에서 북한 6차 핵실험의 위치를 밤새 변경했습니다.

usgs의 지진자료에 대해 알고 계신 분이 있다면, 아래의 상황이 특별한 것인지 일상적인 사후 수정같은 것인지 알려주시면 대단히 감사하겠습니다.




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http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/earthquake-m-35-usgs.html

어제 확인한 usgs의 9월 3일 인공지진 위치가 오늘 다시 보니 바뀌었다.
어제 발생한 지진과 좀 더 가까와졌고, 핵실험과 이어진 붕괴로 발생한 두개의 지진 좌표가 완전히 같아졌다.
이것이 일상적인 것일 수도 있지만, 어제의 지진과 관련이 있을 수도 있다.

https://ds.iris.edu/ds/nodes/dmc/specialevents/2017/09/03/2017-north-korean-nuclear-test/
6) M6.3 2017-09-03 03:30:01 UTC, 41.343°N, 129.036°E, depth 0 km
과거의 좌표를 언급한 지진연구소의 신빙성 높아보이는 글(9/18일 업데이트)을 지도에 찍어보니 어제 표시된 위치와 같다.
usgs에서 밤새 위치를 변경한 것이 틀림 없다.

6차 핵실험의 현재 공식 위치 41.334°N 129.031°E
6차 핵실험의 과거 공식 위치 41.343°N 129.036°E



이것은 오늘 24일 확인한 것.
9월 3일 핵실험의 좌표는 보이지 않지만, 지진 위치를 표시하는 거리가 21km로 표시.



이것은 어제 23일 확인한 것.
22km로 표시되어 있고, 두 지진의 위치가 다르다.

어제 발생한 지진은 같은 위치에 표시되어 있다.
오늘 변경된 위치는 어제 발생한 지진의 위치와 더 가깝다.
또 묘한 위치로 옮겨졌다.

중국에서 왜 어제 폭발에 의한 것이라고 했다가 입장을 바꿨는지 알 듯 말 듯하다.


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중국 지진당국 "북한 지진, 핵실험 때문 아냐···자연 지진" 입장 바꿔
http://www.newsis.com/view/?id=NISX20170924_0000103763&cID=10101&pID=10100



정말 불길한 미국실질주택가격 really doomed US real house price


곰님께서 소개한 글에서 이런 문장을 발견했다.

전 세계에서 일단 믿고보는 몇 명의 교수중 하나인 쉴러교수의 얘기이다.
대중에 먹히는 narrative라는 관점에서 경제현상을 풀어가는 방식은 십여년 째 변함이 없다.

https://www.nytimes.com/2017/05/18/upshot/how-tales-of-flippers-led-to-a-housing-bubble.html?mcubz=3

The problem for economists is that these changes don’t correspond to movements in the usual suspects: interest rates, building costs, population or rents. The Consumer Price Index for Rent of Primary Residence, compiled by the United States Bureau of Labor Statistics and corrected for inflation, went up only 8 percent in 1997 to 2005, so unmet demand for housing services can’t explain the huge increase in real home prices. It doesn’t explain the 29 percent rise in real home prices since 2012 either, because inflation-adjusted rents increased only 10 percent in that period. So what has been driving the wild ride in home prices?
물가를 조정한 임대료 cpi의 상승은 겨우 8% 상승에 그쳤기 때문에, 주택서비스의 충족되지 않은 수요가 실질집값의 엄청난 상승(위에서 언급 75%)을 설명할 수 없다.

이전 글에서 임대료등가치를 사용가치, 나머지를 투자가치로 구분한 것이 가장 믿을 만한 부동산지수, 가장 믿을 만한 주식시장에 대한 평가법을 개발해서 노벨상을 수상한 교수가 부동산 시장에 대해 생각하는 바와 다르지 않다. 이 얼마나 고무적인 것이냐?

미국 집값과 소유주의 임대료 등가치 House price vs Owner's equivalent rent
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/house-price-vs-owners-equivalent-rent.html


'임대료는 사용가치 혹은 실수요, 임대료를 제외한 집값은 투자가치 혹은 투자수요를 나타낸다'는 가정을 쉴러교수도 받아들이고 있다고 믿고 임대료 혹은 OER과 집값의 비교를 더 진행할 수 있게 되었다. 여기서 중요한 것은 물가는 빼야 한다는 것이고, 그렇게 하면 항상 미국 주택의 거품이 더 명확해진다.

OER이라는 개념은 한국에서는 익숙치 않은데다, 1982년부터의 자료밖에 없지만 임대료자료는 훨씬 길어서 비교하기 좋다.

이제 좀 더 길게 미국주택시장의 과거를 자신있게 볼 수 있게 되었으니, 미래도 조금 더 길게, 좀 더 자신있게 내다 볼 수 있다.

이전에는 '미국 주택시장 붕괴'의 가능성에 대해서 탐구중이라고 얘기했지만, 지금은 '미국 주택시장 붕괴'의 현실성에 대해서 탐구중이라고 얘기할 수 있다.

붕괴의 강도와 시점은 미국주택가격을 날리고 있는 모기지 이외의 금융에 대해 더 파악할 수 있어야 가능할 것으로 본다.
달러가 미국 밖에서 기축통화역할을 하면서 미국으로 돌아와 거품을 일으킬 때 같은 금액이 돌아올까 아니면 미국 밖에서 신용창조를 통해 규모가 수십배로 늘어나 돌아오게 될까?
그것을 미국이 통제할 수 있을까?
이런 문제들은 아직 내가 대답할 수 있는 문제가 아니다.



앞에서 살펴보았던 몇 개의 명목가격들이다.
82년을 기준으로 정렬한 것은  OER(소유주임대료등가치)와 비교하기 위해서였다.

그냥 rent와 비교하는 것으로 충분하다면 더 긴 주택가격을 쓸 수 있다.
쉴러주택지수, 평균판매가격, 중앙판매가격을 비교해보면 쉴러지수가 좀 더 낮은 수준을 유지하는 것을 볼 수 있다.
그러나 서브프라임위기를 가져온 주택거품의 정점에서 거의 일치한다.
위에서 보인 쉴러지수의 특성이 평소에 현실을 보수적으로 평가한다는 것이다.
그럼에도 불구하고 방향의 변화는 일치하고, 고점, 저점의 위치도 일치한다.


이제 더 과거로 가기 위해 쉴러지수는 제거한다.




63년을 기준으로 평균판매집값과 중앙판매집값, cpi, rent, OER을 표시했다.
OER은 뺄 수도 있지만 rent와 비교를 위해 82년의 rent와 일치시켰다.
장기적으로 레벨에 큰 차이가 없다는 것만 기억해 두자.

이제 주택가격상승을 사용가치와 투자가치로 구분해보자.




임대료가 물가보다 아래에 있다.
한번도 역전된 적이 없다.
그래서 사용가치는 물가기준으로 마이너스이다.
그 많은 우여곡절에도 불구하고 미국에서 세사는 것은 집사는 것보다 쉬운 일이었다.
real house price = (house price / rent cpi)  * (rent cpi / cpi)
real house price' = (house price' - rent cpi') + (rent cpi' - cpi')
이 관계는 명확하다.
total value = investment value * use value
total value' = investment value' + use value'

인간의 언어로 바꾸면 전체가치가 투자가치와 사용가치의 곱으로 나타난다.
이것은 상상력이 필요하고, 또 조심해야 한다.
그러나 전체가치변화량은 투자가치변화량과 사용가치변화량의 합으로 나타난다.
이것은 쉽다.
전년동월비, 미분값만 변화량이 아니라 기준값을 '통일'하면 이후의 모든 값은 기준시점으로부터의 변화율을 나타낸다. 고정된 기준시점에서만 적용되는 범용성이 떨어지는 불리한 값이지만 이런 경우 적절하다.



기준점을 정해 모든 수치를 증가율로 표시하면(위 그림은 63년 기준의 변화율을 표시) 각각의 변화율를 빼거나 더할 수 있다.
gdp= mv = pq를 계산하면서 두개의 요소로 뭔가를 설명할 때 겪는 것과 비슷한 것이라고 일단 둔다.



전체가치는 cpi기준으로 사용가치는 rent기준으로 측정하기로 했으니, 사용가치가 마이너스이면 전체가치보다 투자가치가 커지는 것은 당연하다.

이제 눈계산의 편이성을 위해 물가를 뺀다.
(다시 말하지만 실질가격계산과 전혀 다른 것이다. 개념만 유사한 것이다.)




이 그림을 보고 기가 막혔다.
미국집값이 안정적이라는 imf, 하버드연구소, 프레디맥의 연구는 도대체 뭘 보고 있는 것이냐?
일부 지역의 과열이라고. 개풀 뜯어먹는 소리.


집값에서 rent cpi를 빼 봤어야 했다.
그러나 그럴 필요도 없다.
미국집값은 눈이 빠질 정도로 비싸다.
금융위기직전과 비교할만큼 비싸다.





그래도 쉴러교수님 방식대로 실질주택가격과 실질 rent를 비교해보자.
확실히 깨달음을 주는 그림이다.

미국의 임대료는 물가보다 여전히 낮지만 1980년을 기점으로 꾸준히 상승중이다.
세사는 것이 집사는 것보다 여전히 쉽지만, 과거보다 어려워진 것은 사실이다.

또 실질집값의 상승이 그림처럼 이어진다.
미국 주택시장 붕괴의 시점을 예측하는 것은 어렵지만, 레벨을 예측하는 것은 어렵지 않다.
넉넉하게 15% 상승하면 끝이다.
이것은 앞에서 쉴러지수로 계산한 값과 거의 비슷하다.
서로 다른 주택가격지표들이 비슷한 현상을 반영하고 있을테니, 우연일 가능성은 없다.
그러나 82년이 아니라 63년부터의 자료이기 때문에 장기적으로 더 믿을만하다.
최소한 두개니까 더 믿을 만하다.

Robert J. Shiller, 진짜가 나타났다
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/robert-j-shiller.html

며칠 전 쉴러교수가 미국 주식시장에 약세장의 경고를 날렸다.
나는 쉴러교수의 주택지수와 쉴러교수의 상식에 기반해서 미국 주택시장 붕괴를 경고한다.





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관련

미국 주택시장 붕괴 1 US burst not by NK nuke but by housing bubble
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/1-us-burst-not-by-nk-nuke-but-by.html

미국 주택시장 붕괴 2 US burst - building permit/completion ratio, sold/for sale ratio
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/2-us-burst-building-permitcompletion.html

미국 주택시장 붕괴 3 US burst - real house price vs inventory cycle
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/3-us-burst-real-house-price-vs.html

미국 주택시장 붕괴 4 US burst - debt and aging
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/4-us-burst-debt-and-aging.html

불길한 미국 주택 자동차 doomed us house and auto 20170922
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/doomed-us-house-and-auto-20170922.html

미국 집값과 소유주의 임대료 등가치 House price vs Owner's equivalent rent
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/house-price-vs-owners-equivalent-rent.html




Saturday, September 23, 2017

bitcoin log price


비트코인의 교훈 - 멍청한 가족은 해고 못 함
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/blog-post_14.html

crypto bubble, fiat money
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/06/crypto-bubble-fiat-money.html




말들이 하도 많아서 비트코인 가격을 내려받아서 그려봤다.

출처는 https://www.coindesk.com/price/



이렇게 보면 지난 1년 동안 좋은 시절이 있었다.




그런데 로그를 취해서 보면 전혀 달리 보인다.
대부분의 상승은 2014년까지 발생했다.

https://www.profitconfidential.com/cryptocurrency/bitcoin/bitcoin-mining-heres-what-you-need-to-know/
채굴량 그래프. 2016년 작성.

2013년 이전 0.1달러, 1달러, 10달러에 채굴된 비트코인의 양이 10.5 m이다.
2013년에 주로 100달러에 1.5 m이 추가되어 12 m이 발행되었다.
2014년 이후 2017년까지 4 m 이 추가되어 16 m이 될 예정이다.

최근에 복잡한 분리과정을 거치고 있어 미래가 불확실하다고 한다.
그래도 지금 유통되는 코인의 2/3는 10달러 이하짜리라는 사실은 변함없다.
1/100토막나도 몇배에서 몇백배는 남길 수 있는 사람들이다.
그 사람들은 언제라도 손해없이 탈출할 수 있다.

너무 늦지 않게 가치가 증명될 필요가 있다.
가치가 1이라도 있다고 증명되면, 1도 없는 것과는 다른 결과를 낳을 수 있다.






earthquake M 3.5 - usgs


http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/earthquake-m-63.html

아닐 듯.




출처: usgs



좌표:
https://www.google.co.kr/maps/place/41%C2%B018'43.2%22N+129%C2%B003'07.2%22E/@41.3355379,129.0560677,10606m/data=!3m1!1e3!4m5!3m4!1s0x0:0x0!8m2!3d41.312!4d129.052