2017년 9월 30일 토요일

china manufacturing pmi - lai lai




5년 5개월래 최고 수준이라는 중국공식 제조업 pmi.
내가 보기엔 뻥이다.
5년 5개월 전에도 이상했었다.

그러니 caixin pmi와 잘 안 맞는다.
중국 지표의 방향이 서로 사맛디 아니하는 이런 경우.
lie detector가 지시하는 방향은 아래.

bat를 포함하는 서비스업은 다른 문제이나 조심은 해야.
워낙 공식 데이타 품질이 떨어지고, 그나마 속이는데 능한 곳이라.


http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/01/china-pmi-20170103.html
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2016/04/china-pmi-long-or-short-cycle.html
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2014/06/china-pmi-and-difference-improved.html
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2013/08/china-pmi-another-fake.html
어느 해설에 보니 두 지수의 차이가 통계국 PMI는 주로 대기업, HSBC PMI는 주로 중소기업에 대한 서베이를 바탕으로 하는 것이라, 기업군 간의 경기 차이를 반영한다고 한다. 그래서 두 지수간의 차이를 아래 보인다. 그러한 주장이 사실이라고 해도 두 지수 간의 차이는 2013년에 2008년처럼 또한 작년 하반기처럼 중국의 경기가 하락하고 있다는 것을 시사한다.
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2013/07/chinas-data-fake-or-not.html


-----------
추가

"中 무역굴기의 정체는 도둑질·경쟁력·반칙성 플레이"
http://www.yonhapnews.co.kr/bulletin/2017/09/29/0200000000AKR20170929153900009.HTML?input=1195m
"중국 성장 비결의 세 특색을 불법성, 막강한 경쟁력, 불공정 경쟁으로 규정"

이코노미스트 원문은 읽지 못했으나 내 생각과 비슷한 듯.
약소국에는 협박, 무시, 강탈, 추방.

중국 해커 '놀이터' 된 독일…74조원 규모 기술 뺏기고도 침묵한 까닭
http://news.hankyung.com/article/2017092675161
"미국과 중국이 2015년 9월 상호 간에 사이버 해킹을 중단하기로 한 뒤 독일 기업이 중국 해커들의 집중 타깃이 되고 있다는 분석이다."

미국의 구글, 페이스북도 중국 진출에 여전히 높은 장벽.
alibaba, tencent, baidu 등의 업체가 미국, 유럽에 본격적 진출 가능할지는 중국에 달린 문제.


미국, 유럽, 신흥국에서 중국과 경쟁해야 하는 한국의 기업, 산업에게 중국의 저런 태도는 장기적으로 유리할 수도.



---------------
추가2

中 실물경기 빠른 추락中...리커창지수 1년來 최저
http://news.heraldcorp.com/view.php?ud=20171003000008

리커창 지수가 중국 실물경기 전체는 아니더라도 제조업황은 보여준다.


http://www.worldeconomics.com/Papers/China%20Growth%20Monitor_cac90741-8882-4311-969e-3ae0e3e2575c.paper

리커창지수를 16년 말까지 보여준다.





140 years of money velocity - V0, V1, V2


http://www.nber.org/data/abc/
https://research.stlouisfed.org

데이타 출처.

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/elongated-interest-rates-vs-ngdpmb.html
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/interest-rate-money-velocity.html
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/another-world-through-logarithmic.html
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/us-term-spread-20170912.html

이것은 money velocity의 역사를 찾아 본 이유.

http://informationtransfereconomics.blogspot.kr/2013/08/the-interest-rate-in-information.html
log r = w + log (NGDP/MB)^(1/c)
c =  0.19

이것은 데이타를 가공한 근거.

r은 원문에 기준금리이고, money velocity와의 관계를 위 공식이 보여준다.
한국도 비슷하다.
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/korea-interest-rates-vs-money-velocity.html



nber의 자료는 nominal GDP가 아니라 nominal GNP.
아래 그림에 차이가 나는 이유일  듯.




money velocity에 자연로그를 취한 값.
원문에 상용로그지만 fred가 자연로그만 제공하기도 하고, 양변의 자연로그를 상용로그로 동시에 변환하면 똑같다.
V1, V2에 c=0.19가 적절하지 않을 수 있지만, 비교를 위해 같게 했다.




원래의 money velocity.
보통은 V2가 관심사이다.
확대해보면 몇단계 가공한 위의 그림과 비슷하다.

V2는 대공황 직후, 2차대전 종전 전후에 도끼로 찍은 듯이 감소한다.
금융위기 이후의 V2 감소는 아직도 말이 많고 미스테리하다고 하나, 앞의 두 번에 비하면 아무것도 아니다.

그럼에도 불구하고 monetary base의 증가에 의한 V0의 감소는 금융위기 이후가 훨씬 강력하다.
오죽하면 V1과 V0가 뒤집어졌을까?
이것은 미국의 통화량 공급이 미증유의 세계로 들어갔고, 나오는 길에 겪을 일은 아무도 모른다는 것을 의미한다.

미국뿐 아니라 유럽과 일본의 중앙은행도 비슷한 일을 벌였고 중국이 무슨 짓을 했는지는 아무도 모른다.
중국 중앙정부가 지방정부가 벌인 일을 파악하거나 통제하고 있는지도 명확하지 않다.
중국의 부채 총량이 미국과 비교할 수준이라는 것은 대개 인정하는 분위기인 듯 하다.

돌아오지 않는 인플레이션이 야속하다지만, 일단 오면 통제할 수 있을지 옐런이 의심하는 것이 당연해 보인다.



현재는 그렇고, 1880년대부터 1940년대까지 V2는 자그마치 60년을 감소했다.
지금 V2가 20년동안 감소하고 있는 것은 새발의 피더냐?
혹시 1865년에 끝난 남북전쟁의 후유증때문이냐?
그럼 전후 복구사업으로 미국에 어마어마한 거품이 또 있었던 것이냐?

1880년 전후 V2와 비슷한 시기 고점을 찍고 하락한 후 대공황 전까지 회복한 V0는 당시에 뭔가 큰 것이 존재했음을 암시한다.
만약 이전 시기의 데이타가 있다면 대공황, 금융위기와 연결되는 장기적인 변화의 존재가 드러날 수도 있겠다.





2017년 9월 29일 금요일

elongated Interest Rates vs NGDP/MB 추석 선물




차트는 길어야 맛이다.
긴 차트가 너무 멋있어서 추석 선물로 올린다.

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/interest-rate-money-velocity.html

log r = w + log (NGDP/MB)^(1/c)
http://informationtransfereconomics.blogspot.kr/2013/08/the-interest-rate-in-information.html

지난 번 nominal GDP, monetary base를 federal rate와 관련시키는 공식을 발견해서 적용해보고 매우 신기했었다.

fred에서 annual GDP는 1929년부터 제공한다.
단기금리, baa, aaa 회사채는 1919년부터 제공한다.

전부 이어서 연장해놓고 보니 또 놀랍다.
금융위기뿐 아니라 대공황 초기의 단기금리 변화도 nominal GDP와 MB의 비율로 똑같이 설명할 수 있다.
더구나 추이도 매우 비슷하다.

단기금리와 money velocity의 최근 격차는 두드러져 보이고, 머지 않아 기회나 위기를 만들게 될 것으로 보인다.
그래도 현재로서는 1937년의 재림이 되지는 않을 것으로 기대한다.



http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/another-world-through-logarithmic.html

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/us-term-spread-20170912.html









물가로 본 원화의 미래 inflation, krw



외환보유액과 달러인덱스로 본 원화의 미래 foreign reserve, dollar index, krwusd
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/foreign-reserve-dollar-index-krwusd.html 
future of dollar
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2016/12/future-of-dollar-widening-gap-from.html 
next money
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2016/12/next-money.html
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2016/12/usdkrw-cpi-20161213.html

환율에서 물가는 펀더멘탈, 외환보유액은 수급.
외환보유액이 펀더멘탈이라면 물가는 펀더멘탈의 조상님.

조상님을 뵈러 가잣.




그전에 보고 갈 만한 그림.
이 그림이 중요한 이유는 외환보유액 변동액은 자체만으로도 환율과 충분히 잘 비례한다는 점때문이다.

앞에서 비달러환산외환보유액이 원화와 똑같은 것은 달러인덱스로 나누어서 발생한 일이 아니다.
또한 달러인덱스와 원화환율이 금융위기 이후 관련성이 높아져서 발생한 것도 아니다.
나는 한국은행에 답이 있다고 본다.




돈/상품의 상대적 가치는 돈과 상품의 비율이 결정한다.
그것이 물가이고 두나라 물가의 비율은 파란색.
환율은 돈의 가치의 비율이고 그것은 밤색.

물가비율이 환율과 무슨 관련이 있냐고?



환율변동률과 물가변동률은 비례한다.
이 정도면 외환보유액처럼 완벽하지는 않아도 훌륭한 수준이다.
(외환보유액은 환율yoy가 아니라 환율과 비례하니 그렇다는 것이다)
그러나 두번의 위기를 넘어서 비례한다는 점에서는 더 훌륭하다.

최근 14년 이후 원화의 약세를 위험을 반영한다고 보면서 vix, high yield spread와 비교하는 것이 대부분 전문가들의 설명이다.
물가와 비교하는 전문가는 없다.
태만한 것이 이유가 아니라면, vix도, high yield도, 환율도 돈이 되는데 물가는 돈이 안 되기 때문일 것이다.


물가는 외환보유액보다 단기적으로 관련성도 적고 금리같은 금융시장지표보다 늦게 알 수 있고, 사고 팔수도 없는데 왜 보나?
환율을 결정하는 절대반지이다.
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2015/04/relay-of-inflation-and-devaluation.html
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2015/04/reerneer-inflation-ratio-from-bis.html

둘 간에 괴리가 지속되면 환율이나 물가가 속이고 있는 것이다.
둘 다 믿을 수 없다면 한국투자는 중지해야 한다.


환율과 물가, 환율과 외환보유액은 단기적으로 관련성이 높기때문에 잘 골라서 보고, 유사시에 상보적이라고 퉁치면 된다.

그런데 결정적인 차이가 있다.
장기추세의 방향이 다르다.





이전 그림에 직선을 그었다.

외환보유액은 외환위기 이후 20년간 증가했다.
물가비율은 30년간 증가했다.
환율(달러원 usdkrw)의 바닥은 30년간 올라갔다.

이 중 외환보유액의 장기방향은 환율와 물가의 방향과 다르다.
외환보유액은 위기를 제외한 안정기에만 환율과 동행하고 장기적으로는 역행한다는 것이다.
(이것은 환율과 코스피를 비교할 때도, 환율과 수출을 비교할 때도 마찬가지이다. 그래서 물가는 더욱 중요하다.)

한국의 물가상승률이 미국보다 높은 시절이 끝났다면 물가비율이 우하향으로 바뀌고 원화는 장기적으로 강세로 간다.
그러면 지속적으로 증가한 외환보유액의 방향과 맞게 된다.

물론 이것은 한국의 수출이 장기적으로 경쟁력을 유지하는 바람직한 시나리오에서 가능한 상황이다.
또한 일본의 80년대 후반과 겹쳐지는 느낌이 있다.




외환보유액과 달러인덱스로 본 원화의 미래 foreign reserve, dollar index, krwusd


환율의 펀더멘탈은 물가이고, 환율의 수급은 외환보유액이다.
환율과 관련성이 높다고 보고 많은 사람들이 훌륭한 이론과 모델을 세워놓은 금리, 성장률, 위험 등은 위의 두가지 요소에 비하면 중요도가 많이 떨어진다.


개별국가의 환율과 외환보유액에 대해서는 말할 필요조차 없지만, 최근 들어서는 달러와 기타국가의 외환보유액 합계를 비교하면 상당히 멋진 관계를 보여준다는 점과 외환보유액이 약간 선행하는 특성을 갖을 가능성을 확인했다.
dollar vs foreign reserves 달러와 외환보유액 20170908
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/dollar-vs-foreign-reserves-20170908.html

기축통화국가에 해당하는 일본의 외환보유액은 과거에 비교한 적이 있다.
inflation and exchange rate - case of japan 답보고 문제풀기
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2015/03/inflation-and-exchange-rate-case-of.html

유로를 사용하는 유럽지역 국가는 외환보유액을 많이 쌓지 않는다. 이런 경우 다른 나라의 유로보유액을 추적하면 동일한 결과를 보일지 확인하는 것은 많은 수고가 필요한 일이다.


여기서는 한국 원화의 외환보유액과의 관계를 다시 한번 확인한다.
왜?
사람들이 불안하다니까.




외환보유액과 달러원(usdkrw or usd/krw)을 비교할 때 일반적으로 달러원을 저렇게 뒤집는다.
녹색선과 파란선을 비교하는 것이다.

관행이지만 좀 느슨하다.
빨간선은 외환보유액을 달러인덱스로 나눈 것이다.
그러면 관련성이 살아난다.

외환보유액의 변동치(전년대비 혹은 전월대비 혹은 장기평균 대비)를 구하면 비슷한 결과를 보인다.
그러나 외환보유액/달러인덱스는 다른 의미가 있다.

달러인덱스는 여러 국가와의 환율을 상대국과의 무역비중으로 가중평균한 '명목'실효환율이다.
따라서 달러인덱스로 나누면 미국의 가상의 상대국(유로가 60% 이상, 파운드, 엔 등)의 통화로 환산한 것이다.
bis에서 외환보유액을 달러가 아니라 가상의 화폐에 해당하는 sdr로 환산하는 것과 비슷한 것이다.


요약

달러인덱스는 달러의 가치이지만 역수를 취하면 미국을 제외한 통화의 가치에 비례한다.
외환보유액을 달러인덱스로 나누면 미국없는 세상의 외환보유액이 된다.


아래는 원달러( krwusd)와 비달러외환보유액을 비교한 것이다.



너무나 잘 맞는다.

물가로 본 원화의 미래 inflation, krw
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/inflation-krw.html
달러인덱스때문이라고 착각할 수 있다.
그러나 외환보유액변동치만으로도 이미 환율과 놀라운 관련성을 보인다.
달러인덱스로 나누는 조작은 관련성을 극대화하는 것이다.

일반적으로 한국은행은 외환보유액의 60%를 달러로 보유하고 있고, 스무딩오퍼레이션으로 외환시장에 지속적으로 개입한다고 알려져 있다.
내리면 받고, 오르면 던져서 급격한 변화를 방지하는 완충역할만을 한다는 것이다.

외환보유액을 볼 경우 두가지를 고려해야 한다.
1) 40%의 비달러 보유액이 달러인덱스에 따라 변한다. 이것은 평가차액.
2) 달러보유액이 외환시장개입에 따라 변한다. 이것은 입출금액.

성격이 다르지만 이것을 정확히 구분하기는 어렵다.
외환보유액이 증가할 경우 달러를 더 산 것인지, 달러인덱스가 떨어져서 비달러자산평가액이 증가한 것인지 구분하기 쉽지않다는 것이다.

그러면 위에서 본 달러외환보유액과 비달러환산 외환보유액은 어느 것이 더 실체를 잘 반영할까?
그것은 한국은행이 밝히면 좋을 일이다.

나는 둘 다 보는 편이 실체를 파악하는 데 좋다고 본다.
그러나 원화의 가치와 비례하는 비달러환산 외환보유액은 다른 쓸모가 있다.
달러인덱스, 외환보유액을 알면 비달러외환보유액을 계산할 수 있고, 환율을 짐작할 수 있다.

krwusd = k * Reserve($) / dollar index

환율이 어떻게 될까?


나의 힌트
1) 수출이 잘 되면 reserve는 올라가고, 한국에서 투자금액이 빠져나가면 reserve는 내려간다.
2) dollar index는 앞으로 5년 동안 내려간다.




길게 보는 것은 적어도 두 가지 장점이 있다.
하나는 위에서 비달러환산외환보유액과 원화의 놀라울 정도로 충실한 관련성이 금융위기 이후에 강화되었다는 점.
또 하나는 역사는 무조건 길게봐야 한다는 명제에 충실한 것. 그래서 장기 추세를 볼 수 있다는 점.
달러가 강세였던 시기는 80-85년, 95-2002년, 2012-2016년.










2017년 9월 28일 목요일

미국 기준금리인상과 한국집값, 한국주가, 바뀐 것이 없는 세상




여러 자료를 보고 많은 생각을 해도 확실한 그림 하나면 정리가 된다.
한국, 미국의 환율, 금리, 주식, 부동산을 보면서 가장 단순하고 확실한 그림을 하나 고르라고 하면 아래 그림이 포함 될 것이다.
2달전 그림이지만 정치는 혼란해도 경제는 바뀐 것이 없다.
미국 기준금리는 올라가는 추세, 주가지수는 횡보, 주택가격도 횡보. 수출은 대박.
그러니 그림을 새로 그릴 이유가 없다.

16년에 미국이 금리를 지속적으로 올리면 한국주식이 상승할 확률 4/4, 주택가격이 상승할 확률 3/4 이라고 했다.
1년 사이 주식은 20% 올랐다.
부동산이 차이를 좁힐 것으로 보았으나 정부가 틀어 막기 시작했다.
주식은 5/5로 바뀌었으나, 주택은 정부가 성공할지 실패할지 모르니 판단을 미루고 3/4으로 두자.

한국의 많은 환율전문가는 아직도 미국금리가 올라가거나, 한국금리가 내려가면 외국인들이 채권을 매도하고 달러원 환율이 올라간다고 믿고있다.
한국에서는 반대의 일이 생긴다.
한국주식, 채권에 투자할 이유가 나타나면 원화를 사고 주식, 채권을 산다. 환율이 내려가고, 금리가 내려가고, 주가가 올라간다.
한국주식, 채권에 투자할 이유가 사라지면 주식, 채권을 팔고 원화를 판다. 금리가 올라가고, 주가가 내려가고, 환율이 올라간다.


미국이 금리를 올릴 때의 채권시장, 환율시장 동향같은 것은 10여년째 정신못차리는 전문가들에게 맡기고, 주택가격이 오를 때 나에게 문제가 생기지는 않는지 생각해 보는 것이 좋다.

한국의 전세비율 vs US Price to Rent Ratio
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/vs-us-price-to-rent-ratio.html

1) 전세비율의 하락이 정해져 있다면, 주택가격이 내릴 때 전세가격이 오르는 것이 아니라 더 내려간다. 
2) 전세비율의 하락이 정해져 있다면, 주택가격이 오를 때 전세가격은 주택가격보다 덜 오를 뿐 내려갈 수도, 올라갈 수도 있다.


정부가 집값상승을 막을 수 있는가?
이런 판단은 내가 보기에는 별로 중요하지 않다.
미국이 기준금리를 올리면 어떤 일이 생기는지 아래 그림을 보고 기억해두는 것으로 충분하다.

미국 기준금리인상 -> 한국 주가상승 (5/5) 100%
미국 기준금리인상 -> 한국 집값상승 (3/4)   75%


미국금리인상이 한국시장에 어떤 영향을 주냐고 묻는다면?
*라 좋다고 말할 수 있다.
최근에 한국을 파는 외국인들이 무슨 짓을 하는 중이냐고 묻는다면?
금리같은 것때문이 아니고, 한반도에 환멸을 느꼈을 가능성이 있다.

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/elongated-interest-rates-vs-ngdpmb.html

미국 금리인상을 걱정하는 짓은 그만하고, 미국이 금리를 못 올리겠다는 상황이 발생하면 그 때 걱정하자.



http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/07/real-apt-real-kospi-federal-rate.html



위는 17년 7월의 그림.

아래는 16년 8월의 그림.
주가와 집값이 올라가는 것이 정해진 것과 다름없었다.
그러나 집값은 주가에 비해 오른 것이 거의 없다.

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2016/08/real-apt-rea-kospi-fed-rate.html









house price vs mortgage/monthly supply - price, demand/supply


http://informationtransfereconomics.blogspot.kr/

위의 싸이트에 나오는 식을 이용해서 한국의 기준금리, 명목 gdp, m1을 연결시킬 수 있었다.

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/korea-interest-rates-vs-money-velocity.html

이 그림이 너무 신기해서 집값에 적용시켜볼수 있을 지 고민을 좀 했다.

http://informationtransfereconomics.blogspot.kr/2013/08/the-interest-rate-in-information.html
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

위의 식은 아래와 같은 price, demand, supply를 연결시키는 식에서 출발한 것이다.

P = 1/k * Qd/ Qs -- (2)

이 식에 적합한 가격과 수요와 공급을 찾을 수 있다면 성립하는지 확인해볼 수 있다.

믿을 수 없는 100년 간의 미국 실질임대료, unbelievable US Real Rent
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/100-unbelievable-us-real-rent.html

최근에 들여다 본 지표 중 몇개를 수요와 공급을 대표하는 숫자로 시험해봤다.

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/3-us-burst-real-house-price-vs.html
monthly supply는 재고순환의 역수에 해당하지만 미국사람들에게는 주택의 공급.

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/4-us-burst-debt-and-aging.html
가계의 모기지 부채는 주택수요에 비례.





몇번의 시행착오를 통해 수요는 mortgage로, 공급은 monthly supply를 넣었더니 그 중 괜찮은 그림을 보여준다.

c log P = log (1/k* HM/S) --(3)
P: house price
HM: household mortgage ~ demand for house
S : monthly supply ~ supply of house

(1)번을 주택가격에 맞게 변형을 한 것이다.
fred에 적용가능하도록 조금 더 변형을 하면 아래처럼 된다.

log P = w + log (HM/S)^(1/c) --- (4)
price는 real price, nominal price, raw index, yoy를 이것저것 넣어보고, c값도 이것저것 넣어보았다.

아래는 그 중에서 좀 괜찮은 것.




Shiller index보다 average sales price가 식에 더 잘 맞는다.
시차가 더 큰 것 같기도 하지만 최근의 횡보가 더 잘 맞는다.
모기지등의 가계부채와 집값을 비교해보는 일은 흔히들 하지만 최근에는 모기지가 덜 증가해서 안심된다는 한가한 소리를 하는데나 사용될 뿐이다. 위의 그림이 나타내는 것은 그런 비교와는 질적으로 다른 것이다.

permit/completion ratio, sold/for sale ratio도 시행착오로 찾아낸 것이니 위의 이론을 몰랐어도 아마 수요를 공급으로 나누는 시도는 해볼 수 있었을 것이다.
mortgage/monthly supply도 비율은 언젠가는 확인해보았을 것이다.

그러나 아무런 이론적 배경이 없이 (1/1.8)제곱을 취해서 비교해보거나, 여기에 log를 취해 보는 것은 여간 미친놈이 아니라면 일어나기 어려운 일이다.



실질지수를 써 본 것인데 명목지수와 차이가 있다.



명목, 실질주택가격에 전년증가율을 넣어보기도 했으나, 마이너스를 처리하려면 임의의 수를 더하거나 절대값을 취하거나 뭔가 수를 써야 하니 목에 걸리는 느낌이 있다.

fit에 의존하는 상수들도 더 잘 찾아낸다면 더 그럴듯한 그림이 되었을 수도 있다.
또 주택시장의 수요와 공급을 반영하는 더 적확한 지표를 시험해 볼 필요도 있다.
또 rent와 주택가격을 비교해볼 필요도 있다.
또 한국 주택시장에 적용해볼 필요도 있다.


어떤 상황에서든 가격, 수요, 공급을 파악할 수 있다면 시험해볼 수 있으니 가히 만능이라고 할 만하다.
어떤 지표가 수요에 해당하는지 공급에 해당하는지는 동전의 양면과 같아서, 미리 정해진 것이 아니다.
식에 넣어보면 예상과 달리 반대로 나오거나, 하늘로 날아다니거나 땅으로 꺼지는 (아마 발산하는) 지표들이 있다.
지표의 성격이 다르다는 뜻일 것이다.






2017년 9월 27일 수요일

memory supercycle - boom, bubble and burrrrrrrrrrr


한국업체들보다 한 달 일찍 발표되는 micron의 실적이 발표되었다.
시장의 기대를 넘기는 것이 정상이라 어닝 서프라이즈는 없다.
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/06/mu-cy-q2-2017.html


문제는 가이던스.



가이던스 고점, 저점의 평균을 표시한 것이다.
너무나 완만하다. 몇 분기 동안 없던 일이다.
가파를 때는 꼭지걱정으로 패던 선수들이  완만하면 내리막걱정으로 팰지는 두고 보자.

삼성전자, 하이닉스가 저 가이던스처럼 친절한 ir자료를 배포하는 시절이 오기는 할까?
위 그림에 있는 두 회사의 3분기 매출은 컨센서스나, 가이던스가 아니고, 내가 기대하는 것이다.
상승기에는 잔머리 굴리지 말고 자를 대고 쭉 긋는 것이 낫다.
그러나 이번에는 한국 수출이 너무 좋아서 좀 더 썼다.
얼마나 좋은지 보자.



9월은 20일까지 수출을 반영해서 추정한 것이다.
수출 실적 발표도 며칠 남지 않았다.
전문가들은 8월 자료를 보고 나서도 2017년에 900억달러를 넘길 것이라고 안전하게 전망하고 있다.
초등학생을 데려다 물어보면 아마 1000억불이라고 할 것이다.

반도체 수출 데이타는 96년 이후 자료만 가지고 있었다.
얼마전 kita에서 '반도체의 수출 신화와 수출경쟁력 국제비교'라는 자료를 발간해서, 70년대부터의 수출을 확인할 수 있게 되었다.


관세청, 통계청의 자료에는 나오지 않는 자료가 kita에는 있는 모양이다.
고마운 일이다.

다만 나의 목적에는 그다지 도움이 되지 않는다.
그래서 다시 그렸다.
작대기는 저렇게 그리는 것이 아니다.



기존에 모아둔 전세계 메모리 반도체 매출 자료와 겹쳐서 비교하면 95년의 한국 수출이 좀 이상하다.

91년부터 95년까지 전세계 dram 매출이 7.0B에서 40B로 6배 가까이 넘게 증가하는 동안 한국메모리수출이 5.7B에서 17.7B로 3배 정도 증가했다.
메모리 이외의 수출도 있었을테니 그럴 수도 있지만 93년 반기순이익 1조를 달성하면서 삼성은 이미 24년 후에 나올 보고서의 제목처럼 이미 신화였다.

보고서의 수출 숫자에 뭔가가 빠진 것은 아닐까 하는 의심이 든다.
반대로 90년대 이전 자료에 다른 데이타가 섞인 것일 수도 있다.
그것은 95년 전후 몇년을 제외하면 직전에도 이후에도 한국의 반도체수출이 전세계 메모리매출의 70-90%에 해당한다는 점을 고려하면 더욱 그러하다.



일단 요약

한국의 반도체 신화는 40년동안 사실이다.
그런데 kita 보고서의 숫자는 95년의 반도체 붐을 실제보다 과소평가했을 가능성이 있다.



항상 주장하듯이 성장률이 높은 자료는 일단 로그를 취해야 한다.
그래야 성장률 숫자만으로 체감할 수 없는 진실을 눈으로 볼 수 있다.



이렇게 보면 내가 왜 95년 이전의 한국 수출이 이상해보인다고 하는지 알 수 있을 것이다.
91, 92년도까지 높던 점유율이 93년부터 낮아진다.

그래서 기대했던 한국의 반도체 수출자료는 전세계 메모리매출 자료보다 우위에 둘 수 없다.
설령 자료가 사실이라고 해도 현재 한국의 두 업체가 메모리반도체에서 차지하는 비중을 고려하면 그냥 전체 매출을 쓰는 것이 진실에 가까울 것으로 본다.

95년부터 2016년까지 세계메모리반도체 매출은 40B에서 78B로 2배 성장했다.
물가를 고려하면 실질 성장은 없거나 마이너스이다.
참고로 세계반도체 전체 매출은 같은 기간 144B에서 340B으로 성장했다.
메모리반도체의 비중감소는 2016년까지 지속되었지만, 만약 2017년의 성장이 위의 그림처럼 나타난다면 다시 95년의 비중을 회복한다.


슈퍼싸이클을 논하고, 반도체의 신화를 논하지만, 내가 보기에는 잃어버린 20년이다.

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/history-of-semi-bubble-nvidia-vs.html

메모리 반도체를 제외한 반도체 업체들의 빛나는 역사 앞에서 95년 이후 삼성전자, 하이닉스, 마이크론의 주가는 초라한 정도가 아니고 그냥 존재가 없는 것이다.



작대기는 이렇게 긋는 것이다.
그래야 지난 40년동안 벌어진 일을 알 수 있다.
또 이렇게 선을 그으면 한국반도체의 역사를 한 줄로 요약할 수도 있다.
인간이 이것을 그려보지 않고, 그저 yoy성장률만으로 전체를 파악할 수 있다고 생각하지 않는다.



한국의 반도체 산업은 95년까지 빠르게 성장했고, 이후 2016년까지 느리게 성장했다.

다시 요약

한국의 반도체 산업은 95년까지 높은 실질성장률을 기록했으나, 이후 2016년까지 정체되었다.


95년 이후 20여년 동안 진행된 최소100조에서 200조에 달하는 삼성전자, 하이닉스의 투자는 생존을 위한 투쟁이었고, 번 것은 없으면서 그 중 반이상은 한국에 투자되었으니 한국 경제유지에 일조한 것이다.
하이닉스가 cash flow로 capex가 감당이 안 되서 망할 뻔하거나 자금 수혈을 반복한 것이 몇년 전이다.
수출의 낙수효과가 감소했으니 배를 갈라보자는 얘기를 하는 자들이 있지만, 무슨 일이 생길지는 대략 뻔한 것이다.
거기에 빨대를 꽂은 자들은 감옥 간 전대통령부터 너무 많고 변수가 아니라 상수에 불과하니 말할 필요도 없다.
지금 3대 메모리 반도체 기업으로 살아남은 마이크론은 아직도 전환사채에 시달리고 있다.
한국이 안 망해서 그렇지 반도체 산업의 신화가 아니라 가시밭길이 조명되어야 한다.


한국 반도체 기업들의 20년 투자에 대한 보상은 이제부터 받아야 하는 시기이다.
그렇다고 그 보상을 한국 국민이나 노조나 정부에서 하는 것도 아니고, 미국과 중국 기업들이 하고 있다.
미래의 작대기는 투자싸이클이든, 재고싸이클이든, 혹시 슈퍼싸이클이든 벌어진 다음에 긋는 것이 좋겠다.
최소한 점이 3개는 되어야 선이 잘 그어진다.



------
참고

항공, 화물, 여객, 반도체 20170914
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/20170914.html

반도체 슈퍼싸이클 - 성장과 순환
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/08/blog-post_16.html

현금왕 삼성전자의 현재
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/08/blog-post_20.html

삼성전자의 부문별 재고와 현금흐름
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/08/blog-post_6.html

삼성전자, 하이닉스 수급 20170814
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/08/20170814.html

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/06/mu-cy-q2-2017.html

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/06/tech-pulse.html

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/05/memory-cycle-display-cycle-20170502.html

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/04/supply-shock-war-korea.html



수출뽕 20170901
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/20170901.html

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/dollar-oil-korea-export-20170907.html

딱한 사진 - v30, lgd, lge
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/v30-lgd-lge.html








미국 원전 건설 산업 - permit vs operation



미국 원전 모두 폐쇄 보고서
http://hkconsensus.hankyung.com/apps.analysis/analysis.downpdf?report_idx=445263

미국 원전 산업에 관한 증권사 보고서의 그림에 약간의 궁금증이 생겨서 eia에서 자료를 확인했다.


https://www.eia.gov/todayinenergy/detail.php?id=2030#



분위기 파악에는 충분하지만, 너무 다닥다닥 붙어있고 누적치가 있어야 비교할 수 있어서 데이타를 다운받아 다시 그렸다.


같은 그림을 확대한 것이다.
화살표는 스리마일 사고이다.
이후에 원전 건설 허가가 나지 않은 것은 이해가 된다.

그런데 78년 이미 허가가 없다는 것은 잘 이해가 안된다.
더구나 77년부터 급감했다.

오일쇼크는 73년말, 79년 두번이다.
78년에 이미 원전허가가 필요수준에 도달했거나, 우라늄값이 폭등을 해서 수익성에 문제가 생겼거나, 원전건설기술자들이 24시간 일하고 있어서 추가건설이 불가능했거나 여러가지가 가능하다.
초호황에는 모든 일이 한번에 전부 다 생긴다.

우라늄값 폭등은 확인했다.
더 급격할 뿐 기름값 폭등과 동행한다.
나머지는 확인한 바 없다.




일단 보고서의 그림과 비교를 위해 누적했다.
신기한 것은 허가받은 생산량을 전부 채웠다는 것이다.
검색된 그림 중 일부는 다르게 표시되어 있다.


79년 사고 직전부터 허가와 운영사이의 기간이 6-7년에서 10년 이상으로 늘어나서 89년에 운영을 시작한 원전은 77년 이전에 허가를 받은 것이고 건설에 자그마치 22년 이상이 걸린 것이다.

미국만 이렇게 원전 건설에 차질이 발생했을 리가 없으니 찾아봤다.

http://euanmearns.com/how-long-does-it-take-to-build-a-nuclear-power-plant/
원전 건설기간에 대한 상세한 분석자료가 존재한다.

대개는 10년 이내이지만, 15년에서 20년까지도 걸리고, 일부 후진국에서는 30년씩 걸리기도 한다.
400여개의 평균은 7.5년 정도라고 한다.
미국은 이미 1976년에 평균 그 정도의 건설기간이 필요했고, 이후에 건설기간이 급격히 늘어났다. 기간이 연장될수록 비용이 증가하고 수익성이 떨어지는 것은 불문가지.

유진증권 보고서의 그림을 여기서 비교해보자.




eia가 계속 말을 바꾸거나 생거짓말을 하지 않는다는 것, 보고서나 보고서가 인용한 다른 곳의 자료도 거짓이 아니라는 전제 하에 들여다보자.

eia에 따르면 1969년까지 미국에 운영되는 원전은 존재하지 않고, 1964년에야 원전 허가가 신청되었다.
그런데 1958년에 운영되고 있는 원전의 존재는 무엇인가?


아마도 원전 건설을 위해 설립된 회사나 위원회가 공식적인 활동을 시작해서 비용을 쓰기 시작한 시점이 아닐까 추정한다.
더 조사하기는 어려우니, 그렇게 인정하고 그림을 보면 1958년부터 1969년까지 건설중인 원전의 숫자가 십여개 존재하고, 69년부터 운영을 시작하고, 1973년부터 허가 숫자가 급증하기 시작하고, 1979년 이후 완공원전의 수가 증가한다.
결국 보고서의 그림은 정확하게 오일 쇼크와 원전의 숫자가 관련되도록 특정한 기준으로 선택한 숫자들이라고 볼 수밖에 없다.


eia의 자료는 오일쇼크 이전에 존재하는 원전용량의 60%에 상당하는 허가가 신청되었고, 73년 이후 다시 한번의 붐이 발생해서 40%에 해당하는 원전용량이 신청되었다는 것이다.
79년 스리마일 사고 이전에 이미 원전 허가 신청이 사라져서 스리마일 사고는 원전건설 기간을 연장시켰을 뿐 원전의 숫자, 용량에는 영향을 주지 않았다.

그림들이 전부 진실을 말하고 있다고 보면, 어떤 그림을 선택하는가는 화자의 의도에 따라 결정적으로 달라질 수 있다.
여기까지 목적은 달성했다.



그런데 자료에 있는 permit이 흥미를 자극한다.

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 주택건설에서 건축허가/완공 비율이 미국주택경기의 하강을  몇년씩 빨리 알려준다는 사실을 확인했기 때문이다.


이렇게 빅싸이클이 지나간 원전건설산업에서는 허가/완공비율이 어떤 모습이 보일까?



운영시작을 완공으로 보면, 아예 완공이 없거나 허가가 없는 시절이 있으니 비율을 보기는 어렵고 permit과 operation의 차이를 확인했다.

이미 68년에 고점이고, 완공이 시작된 이후에는 70년이 고점이고, 허가가 존재하는 시기에는 76년이 고점이다. 이후에 허가가 없는 시기에도 차이를 계산할 수는 있으나 큰 의미는 없다.

확실한 것은 permit과 completion의 비율이 경기가 존재하는 건설이든, 빅싸이클로 끝나는 건설이든 고점을 충분히 미리 알려준다는 것이다.

다시 올라갈 증거가 없으면 싸이클 하락은 조심하거나 오래 기다려야 하고, 빅/슈퍼싸이클의 하락은 목숨을 걸고 탈출해야 한다.




누적치의 차이를 표시했다.
건설중인 원전의 규모라고 볼 수 있다.
변곡점에 표시한 화살표가 연도별 수치에 표시한 화살표와 같은 위치이다.
슈퍼싸이클, 빅싸이클에서 나타나는 업황의 변화를 허가와 완공의 차이 혹은 비율로 파악할 수 있다는 것이다.

무엇으로 보든 변곡점이 나타난다.
노이즈인지 회복될지는 사후에 판단할 수 있다.

혹시 원전건설에 관심이 있었다면 저 위의 그림과 숫자 하나하나를 검증할 필요가 있을 것이다.
내가 보기에는 적극적인 찬성론자, 적극적인 반대론자 중에 거짓말을 밥먹듯이 하는 사람들이 버글버글하다.




------------
추가

일본 방사능의 현실
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2013/07/blog-post_9418.html

4년전 김익중이 일본의 방사능 오염에 관한 괴담을 만들어 퍼뜨리던 시절 썼던 글이다.
최근 본 글에 비슷한 내용이 더 신빙성있게 쓰여 있다.

김익중의 강남위원회 강연에 대한 반박
http://www.justice21.org/99320

그자가 문재인과 함께 탈원전을 추진하는 대장노릇을 하는 모양이다.
정의당도 탈원전이 당론인 것 같고, 김익중을 불러다 시킨 강연에 대해 정의당원이자 유럽에서 입자물리학을 연구하는 물리학자가 반박하는 글을 올렸다.

현 정권 탈원전 정책의 핵심에 있는 자의 실체를 보여주는 진솔한 글이다.



한국의 전세비율 vs US Price to Rent Ratio





해외 부동산 자료는 price/rent, price/income, price/cpi 처럼 가격을 다른 지표로 나누는 형식이다.
주식에서 price/earning, price/book, price/cash flow를 보는 것과 방향이 같다.

한국은 전세/매매 비율을 주로 보고 kb가 발표하는 것도 매매가 대비 전세비율이다.
외국과는 방향이 반대이다.



밤색선이 Price/Rent이다.
이것이 미국, 유럽식이다.

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/100-unbelievable-us-real-rent.html
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/really-doomed-us-real-house-price.html
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/house-price-vs-owners-equivalent-rent.html

이전 글에서 House/Rent가 주택의 투자가치와 비례하는 것으로 가정했었다.
이것은 rent상승률이 주택의 사용가치를, 집값상승률에서 rent상승률을 뺀 것이 투자가치를 반영한다는 쉴러교수의 생각과 다르지 않다.

House/cpi = House/Rent * Rent/cpi   전체가치 = 투자가치 * 사용가치
Rent/House = (Rent/cpi)/(House/cpi)   전세비율 = 사용가치/전체가치

전세비율 혹은 Rent/Price는 투자가치(Price/Rent)의 역수라고 보는 것이고, 주택가격에서 사용가치가 차지하는 비중과 비례할 것이라고 보는 것이다.

만약 미국에서 전세라는 것이 대중적이라면 한국처럼 집값과 전세값을 직접 비교할 수 있으니 더 쉬울 것이다.
그러나 개별 집값, 전세값, 임대료를 몰라도 집값, 전세값, 임대료의 지수를 같은 조건에서 비율로 비교하는 것은 충분히 의미가 있다.


국민은행에서 발표되는 매매가 대비 전세비율과 직접 계산한 전세지수/매매지수는 성격은 같으나 같은 값은 아니다.
개별 주택에서 확인한 비율의 평균과 평균지수의 비율은 다를 수 밖에 없다.

전세비율 고점 vs 미분양 저점
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2015/05/vs.html

전체 추세가 비슷하다는 점은 과거에 확인했다.
그러나 고점의 위치는 1-2년까지 차이가 날 수 있다.
최근에 이 값을 확인했던 것은 정부가 부동산 대책을 내놓기 전이었다.

서울 아파트의 가격 탄력성
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/07/blog-post_19.html

당시에 확인했던 전국자료를 최근 조사한 미국의 전국자료와 비교했다.
한국자료는 1986년부터 시작하기 때문에 fred의 쉴러지수로 커버하고 남는다.




위는 한국의 전세/매매 비율이고 아래는 미국의 Rent/Price 비율이다.
미국자료의 기준을 한국처럼 2015년 12월 =100으로  맞추었다.
눈으로 비교하기 쉽게 크기, 시작점, 색을 맞추었다.

회색으로 음영처리된 미국의 침체기에 한국경제에도 둔화가 발생한다.
여기에 한국의 외환위기, 카드대란정도를 추가하면 중요한 경기 저점은 포함된다.

미국의 rent는 상대적으로 변동이 적은 우상향 직선에 가깝다.
그래서 미국의 rent/price는 집값이 결정하는 것처럼 보인다.
이것은 한국에서 집값, 전세값을 모두 고려해야 겨우 이해되는 난해한 전세비율과 비교되는 점이다.


일견 전체 그림이 많이 달라보여서 비교할 것이 있나 싶을 정도이다.
그러나 언급할 점이 없는 것은 아니다.

1)
한국에서 집값이 급격히 상승한 두 시기 노태우, 노무현의 시절 비율이 감소한다.
미국도 비슷한 시기에 감소했다.
다만 최근 미국집값의 상승으로 미국의 비율이 감소하고 있는 것이 두드러진다.
이에 비해 한국은 대부분의 지역에서 최근 1-2년 사이 고점을 확인하고 본격적인 하락이 발생하기 직전의 상황이었다.


2)
한국의 경기싸이클은 금융위기 이전에는 미국보다 짧은 재고싸이클이 두드러져서 다르게 보이기도 하나 금융위기 이후에는 차이가 없을 정도로 동조화되었다.

한국, 미국, 어디가 강할까 kospi, sp500
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/kospi-sp500.html
경기순환 20170913
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/20170913.html
경기선행지수, 착각, 착각, 완전한 착각
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/blog-post_12.html

그런데 저 Rent/Price 비율은 한국이 미국을 2-3년 차이를 두고 따라가고 있는 것처럼 보인다.
98년의 외환위기가 깊은 흔적을 남겼는데도 미국비율이 한국비율을 일정한 간격으로 선행한다는 점은 한국의 미래를 점치고 싶을 때 중요한 참고사항이 될 수 있다.

현 정권의 부동산 정책이 어떤 영향을 줄지 아직은 판단하기 어려우나, 미국이 한국의 미래를 보여준다면?


3) 한국의 자료는 86년 이후로 매우 짧다. 미국의 자료는 아래 그림처럼 100년이 넘는다.

과거를 기준으로 삼으면 위의 비교가 끝이지만, 현재를 기준으로 과거로 연장하면서 비교하는 것은 한국자료가 없어도 상상력으로 채울 수 있다.

 

미국에서 집값/임대료의 비율(투자가치, 노란선)이 급상승한 시기는 2차대전후, 오일쇼크, 서브프라임버블 세 시기이다.
한국도 한국전쟁후, 오일쇼크, 버블세븐기에 그런 과정을 겪었을 것으로 추측할 수 있다.
그렇게 본다면 미국부동산의 미래가 무엇이든 한국과 별개의 문제는 아닐 것이다.




요약

1) 미국의 price/rent 비율은 뒤집어서 한국의 전세비율과 비교할 수 있다.

2) 비교해보면 한국의 전세비율이 작성되지 않은 과거, 전세비율이 아직 실현되지 않은 미래가 보인다...는 상상을 하게 된다.





시나리오 1 - 대중 혹은 부동산전문가들

요즘 부동산 전문가들은 정부의 부동산정책이 효과를 발휘해서 집값을 잡게되면 전세값이 올라갈 것이라고 보는 듯하다.
그러면 전세비율이 상승한다.
전세비율이 집값, 전세값을 추종하는 보조지표라는 사고 구조에 기인한다.


시나리오 2 - 나

내가 본 전세비율, price/rent는 금융시장, 부동산시장을 지배하는 더 중요한 요소인 투자가치를 반영하는 것이고 집값, rent에 우선한다.
2차대전후 미국을 지배했고, 아마도 한국도 점점 같은 영향을 받았을 것이다.

1) 미국의 전세비율이 내려가고 있고, 한국의 전세비율이 미국을 2-3년 내에 따라간다.
2) 정부의 노력으로 한국의 집값이 내려간다.

이런 조건에서 전세값이 올라가서 전세비율이 높게 유지되거나, 상승하는 일은 발생하지 않는다.
만약 정부가 집값을 효과적으로 때려잡게 되면 전세값이 더 빨리 내려가서 전세비율이 미국을 따라가게 되는 것뿐이다.

나의 사고구조에서 전세비율의 하락은 피할 수 없다.
집값이 내려가면 전세값이 더 내려가서 갭투자자들의 지옥이 펼쳐진다.
그들만의 지옥은 아닐 것이다.








2017년 9월 26일 화요일

믿을 수 없는 100년 간의 미국 실질임대료, unbelievable US Real Rent



정말 불길한 미국실질주택가격 really doomed US real house price
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/really-doomed-us-real-house-price.html

real house price = (house price / rent cpi) * (rent cpi / cpi)
real house price' = (house price' - rent cpi') + (rent cpi' - cpi')
주택가격을 위와 같이 두개로 분해할 수 있다.
total value = investment value * use value
total value' = investment value' + use value'

소유주임대료등가치(OER)는 사용가치, 집값과 OER의 차이는 투자가치를 의미한다는 것이 처음 생각이었고, 쉴러교수의 글에서 비슷한 견해를 발견할 수 있었다.

실러교수의 미국주택가격 130년 History of US home price by Shiller
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/130-history-of-us-home-price-by-shiller.html

길게 보기 위해 일부러 쉴러교수의 집값을 내려받아 그렸으니, OER대신 사용할 임대료만 추가하면 주택의 사용가치와 투자가치의 역사를 확인할 수 있다.
처음이 어렵지 추가하는 것은 조금 쉽다.


그려보고 나니 글자 그대로 미국 임대료를 믿을 수 없다.
그런데 믿지 않을 수도 없다.

왜 그런지 보자.




미국의 rent cpi를 fred에서 내려받아서 쉴러교수의 명목주택가격지수, cpi에 추가했다.
1915년부터 제공하기 때문에 기준은 1915 = 100으로 바꾸었다.
쉴러지수가 52년까지는 연단위 이후에는 월단위로 제공되기 때문에 그것도 똑같이 맞추었다.

파란 박스, 그 이전과 이후는 조금 다르다.
파란 박스 기간에는 세 가격이 일정하게 움직였다.
1941년부터 5년 동안 집값과 물가가 뛰는 시기를 제외하면 1915년부터 1990년대 중반까지 비슷하다고 볼 수도 있다.
파란 박스 이후는 서브프라임거품기라고 볼 수 있다.

굳이 박스를 표시한 것은 그 기간동안 집값, 임대료, 물가가 같이 움직인다는 것을 강조하기 위함이다.
로그축이라서 같은 기울기는 어디서나 같은 변화율을 나타내는 것이고 yoy볼때보다 노이즈에 현혹되는 일이 적다.

80년대 후반부터 집값이 더 올라갔으나 만약 90년대 후반 이후 서브프라임모기지사태까지의 급등이 없었다면 특별히 언급할 필요도 없었을 것이다.

다시 정리해보자.
1940년대의 몇년을 제외하면 1915년부터 1990년대 중반까지 집값, 임대료, 물가는 비슷하게 움직였다.
같은 방향이었고 속도도 비슷했다.



그런데 실질가격을 확인해보면 90년대 중반 이후의 미친 집값보다 더 눈에 들어오는 것이 있다.

임대료가 1915년부터 1980년까지 물가보다 덜 올라가서 반토막이 났다.
실제로 급하게 실질임대료가 내려가는 구간은 1910년대의 몇년, 1940년대의 몇년이다.

1910년대는 미국에서 최고의 호황(new era, 1990년대의 신경제보다 더한 붐)이라고 할 수 있는 1920년대를 맞이하기 직전이다.
1940년대 초중반은 1960년대 말까지 다시 한번 장기 호황을 맞이하기 직전이다.

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2016/02/once-in-lifetime-opportunity-2016.html
채권과 주식의 10년 실질총수익률을 비교한 것이다.
생생한 비교를 위해 연간수익률로 환산하지 않았다.
미국 주식 최고의 10년은 대공황 전에 지나갔다.

틈만 나면 들여다보는 그 글에서 또 따왔다.
미국주식, 채권시장의 실질 총수익률을 rolling 10yr return으로 비교한 것이다.
실질 임대료가 내려가는 시기는 '우연히' 엄청난 시기 직전이었다.

게다가 두 그림을 비교해보면 따로 볼 때는 두드러지지 않던 시기가 두 개 눈에 들어온다.
1980년 직전, 2010년 전후 실질임대료가 덜 화끈하게 내려가는 것이 보인다.
real rent 하락기가 호황기 앞에 혹은 근처에 있는 것이 cpi때문일 수도 있고, rent때문일 수도 있고, real rent때문일 수도 있고, 전혀 다른 공통의 원인 때문일 수도 있다.
그러나 뒤에 벌어진 일까지 고려하면 우연일 가능성은 없다.



일단 요약
미국에서 실질임대료의 하락은 호황의 서막일 수 있다.
지금은 그런 시기가 아니다.



이제 임대료 감상은 마치고 원래의 관심사로 돌아가자.
멀리 있어 불편하니 한 번 더 붙인다.



전에 주택의 투자가치, 사용가치를 쉽게 확인하기 위해 물가를 (나누지 않고) 빼주는 조작을 했다.
장기 자료에 그런 수를 부려보니 변화율이 너무 커서 로그를 취하지 않고는 전반부를 볼 수 없다.로그를 취하려면 실질임대료의 마이너스를 잘 처리해야 하는데 상당히 번잡하고 더 심한 꼼수로 보이게 된다.
결국 실질 임대료가 100년동안 하락하는 믿을 수 없는 일이 벌어졌기 때문이다.


그래서 그냥 실질지수에 화살표로 경기확장기의 투자가치가 드러나게 표시했다.
임대료는 사용가치이고, 화살표로 표시한 부분이 투자가치이다.

차이를 표시해보면 70년대말, 80년대말의 투자가치 증가폭이 이전보다 크지만 일상적인 변동수준이다.
파란 점선으로 표시한 부분은 실제로 침체를 겪지 않았지만, it버블붕괴의 영향을 받았다면 기록되었을 고점 위치에 가상의 고점을 표시한 것이다.
이후의 굵은 화살표는 첫번째 버블과 가상의 두번째 버블을 표시한 것이다.

가상의 부동산버블.
현실화될지 지켜보자.



이제 내가 왜 미국의 실질 임대료를 믿을 수 없다고 했는지 얘기할 차례이다.
100년이라는 기간 동안 실질집값은 두배가 되었고, 임대료는 반이 되었다.
일단 반토막이 되었다는 것도 믿기 쉽지 않다.

그런데 그 덕에 투자가치가 집값에서 차지하는 비중이 과거에 0%에서 지금은 70%가 되었다.
이게 정말일까?

임대료 cpi가 현실을 반영하고 있는 것일까?
고급주택은 임대료 산정에서 아예 제외하나?

만약 저 그림이 진실을 얘기하고 있다면 어떻게 해석할까?

미국은 1940년대에 어마어마한 투기광풍이 불었고, 집값의 50%를 투자가치로 채워버렸다.
착각하지 말 것은 임대료가 내려갔다는 것은 아니고, 집값이 엄청 올라가서 그렇게 되었다는 것이다.
그 거품이 전혀 빠지지 않다가 90년대 이후 다시 한 번의 투기광풍이 불어서 그 거품이 두배로 커져버렸고, 이제 원래 그 자리에 있던 것처럼 버티고 있는 중이다.

만약 대공황에 버금가는 상황이 발생한다면 2012년의 150근처가 저점이 아니고 60 근처가 저점이다. 그래야 수영장에 물에 빠진 후 빤스를 내리고 있는 모습이 나타나는 것이다.

지금도 거품이 완벽하게 사라진다면 200에서 60까지 내려가야 한다.
70%가 빠질 수 있다는 것이 믿어지나?
만약 더 올라서 300에서 내려온다면 80%가 빠져야 한다.
미국이 망하면 가만히 혼자 죽겠나?

미국에 부동산버블이 다시 붕괴한다면 그것은 서브프라임으로 겪은 붕괴수준이 아닐 것이다.
그러니 그런 일이 발생하게 두면 안 된다.
이상하게 찾아보면 찾아볼수록 미국 부동산시장의 무서운 모습이 보이는 것 같다.
착각이었으면 좋겠다.
그냥 미국 임대료, 미국 물가가 미국정부의 조작이라고 해도 좋겠다.

만약 위의 실질임대료, 실질집값이 현실을 정확히 반영한다면 미국과 전세계의 미래를 위해 임대료가 빨리 집값을 따라잡는 것이 최선이다.
집값이 상승하거나 횡보하는 것인 최선인 상황은 고려의 대상이 아니다.
이미 거품이 너무 크다.
이것이 최선이라는 것을 미국의 고통받고 있을 세입자들이 받아들일 수 있을지는 다른 문제이다.






http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/house-price-vs-owners-equivalent-rent.html
이 30여년간의 그림을 보면서 걱정했던 것은 애교였다.
12년에 거의 바닥까지 내려왔다고 생각했던 것은 완전한 착각이었다.



---
추가



1915년 기준의 명목집값, 명목임대료, 물가 들간의 차이를 구하면 이렇게 된다.
상승률의 차이를 얘기할 수는 있다.
그러나 이대로 로그를 취할 수 없으니 자꾸 확대해 볼 수 있지만 전체를 파악하기 어렵다.
그래서는 힘들게 연장한 보람이 없다.
너무 길어져서 빼버릴까 하다 감상용으로 추가한다.



이 그림의 노란선은 투자가치를 나타내는 선이다.
위의 화살표 잔뜩 붙은 그림으로 투자가치를 판단하는 한계나 잠재적인 오류의 가능성은 갖지 않는다.

total value = investment value * use value
house/cpi = (house/rent) * (rent/cpi)
파란선 = 노란선 * 분홍선

맨 위에 언급한 것처럼 이렇게 곱해진 식이 의미하는 바는 머릿속에 직관적으로 들어오지 않는다.
그러나 노란선이 내가 주장했던 투자가치의 변화를 가장 잘 반영하고 있을 가능성도 있다.
또 이전 그림들보다 세상이 안전해 보인다.
또 임대료가 올라야 지구가 망할 가능성이 감소한다는 얘기를 이해하기 쉽다.





실러교수의 미국주택가격 130년 History of US home price by Shiller


fred에서 제공하는 케이스쉴러전국주택지수는 1970년대 이후이다.
다른 부동산지표들과의 비교는 편하게 했으나, 역시 역사는 길게 봐야 맛이다.

http://www.econ.yale.edu/~shiller/data.htm



쉴러교수가 제공하는 주택가격으로 1890년까지 과거로 돌아갈 수 있다.

이 주택가격의 기준을 앞서 그렸던 1982년 12월 기준으로 바꾸어서 fred의 자료와 같은지 확인했다.


이것은 쉴러교수 홈페이지의 엑셀자료로 그린 것이다.


http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/house-price-vs-owners-equivalent-rent.html

이것은 fred의 자료로 그린 것이다.
두개가 똑같다.

노이즈 정도의 차이가 나는 것은 아마도 cpi sa(계절조정)와 nsa(안 계절조정)의 차이로 보인다.
그러니 다시 그릴 필요는 없다.
계절조정자료는 전월비 그리는 경우가 아니면 이래도 저래도 상관없다.

두 자료가 같다는 것을 확인했으니 다시 길게 보자.


쉴러교수가 2000년에 '이상과열'(1판, 이강국 역, 2003)을 출간하면서 주식시장의 과열을 경고(실제로는 붕괴 선언)했다.

2005년에 '비이성적 과열' 2판(역시 이강국 역)을 출간하면서, 종종 인용되는 위의 그림을 넣고 부동산시장의 과열을 경고(실제로는 또 다시 붕괴 선언)했던 것 같은데 나는 2판을 보지 않았다.
제목이 같았으면 봤을까 하는 아쉬움은 있다.

내가  보지 않았던 비이성적 과열 2판에만 이 그림이 나오는 모양이다.
1판은 아무리 뒤져도 안 보인다. 2판은 도서관에서 찾아볼 생각이다.

그런데 2판이 문제가 아니라, 나는 쉴러교수가 조만간 비이성적 과열 3판을 내지 않을까 의심스럽다.
주제가 최근에 경고한 주식인지, 혹은 부동산인지, 채권인지, 모든 자산일지 그것은 모르겠다.



명목가격, 물가를 비교한 것이다.
둘의 가격상승이 수십배이기 때문에 로그축에 표시했고, 2배 상승에 불과한 실질가격은 바닥에 깔려있다.

필요하면 쉴러교수같은 고수는 위에서처럼 섞어서 비교할 수 있지만, 나같은 초보는 원칙대로 명목은 명목끼리 비교해 볼 필요가 있다.
그러니 물가와 명목집값을 보자.


장기추세는 같다.
그러나 1940년 이후 차이가 벌어지기 시작해서 80년째 벌어지고 있다.
물가가 지속적으로 오르는 것도 인류역사에서 최근에 나타난 '역사적인 현상'이지만, 많은 실질가격들이 지속적으로 오르는 것도 '역사적인 현상'이다.
당연하지 않은 것을 지금은 다들 당연하게 받아들이고 있다.
나는 아직 왜 당연한지 잘 모르겠다.
만약 당연하지 않은 것이 사실이라면 '먼' 미래는 잔 계산이 필요없을 정도로 명확하다.


1920년대의 미국 플로리다의 부동산과열은 역사에 기록된 현상이다.
그러나 위의 명목, 실질 집값에 흔적이 없다.
오히려 물가상승이 급격했던 (1차대전때문일 수도) 1910년대를 넘기고 20년간 물가는 대호황, 대공황 전체를 관통하면서 하락했고, 집값의 추이는 물가와 같다.
물가가 다시 오른 것은 40년부터이고 미국주택의 본격적인 상승도 이 시점에 시작했다.
그러니 플로리다는 제주도같은 특별한 장소일 수도 있다.


대 호황은 물가와 금리가 동시에 낮을 때 온 적이 없다.
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2016/02/once-in-lifetime-opportunity-2016.html
저물가, 저금리가 지배하는 시기의 시장이 이렇게 비싼 적이 있나?
저물가: **, 20, 30, **, 50, 60, **, 80, 90, **, 2010
저금리: **, **, 30, 40, 50, **, **, **, **, **, 2010

그래서 대문에 걸어놓고 배째고 있는 저 글에서 유치원생의 손계산을 열심히 했던 것이다.
저물가, 저금리가 심했던 30년대, 50년대는 어떤 면에서 봐도 장기 경기의 바닥이다.
실질금리는 이 상황을 더 잘 드러낸다.

금융위기 이후 2010년대가 저물가, 저금리, 마이너스 실질금리로 특징지어지는 시기가 맞다면 침체기인 것은 아닐까?
특히 2014년 이후는 그 점이 더 확실하다. 마치 1930년대인 것처럼.


지금 자산가격은 20년대와 비슷하고, 물가는 30년대와 비슷하다.

그래서 지금이 불황인가? 호황인가?
불황에 역사적인 초대형 거품이 발생했다가 꺼질 수 있나?

낮게 측정되는 물가, 낮아보이는 금리가 실제로는 그렇지 않은 것일까?
다시 말하면 채권이 보기보다 싼 것은 아닐까?

cape 30을 뚫은 고평가된 주식도 사실은 평가방법을 바꿔야할 시기가 온 것은 아닐까?
실제로는 주식도 보기보다 싼 것은 아닐까?

내가 보고 있는 대부분의 데이타는 미국 주택시장의 붕괴가 아무때나 발생해도 이상하지 않다고 한다.
그러나 다른 더 큰 그림들은 현재 미국에 거품이 잘 어울리는 조합이 아니라고도 한다.
1920년대 플로리다처럼 미국 일부의 핫한 지역에 국한된 사건이 발생하고 있는 것일까?
그것이 우연히 미국 거시지표에 태풍이 지나가면서 노이즈를 남기듯이 노이즈를 남기고 있는 것일까?

부동산, 자동차의 내구재 등이 미국 gdp의 70%를 넘게 차지하는 소비를 대표한다면 나머지 30%는 무엇인가?
투자. (미국 순수출, 정부지출은 고자)
최근 미국의 투자지표에서 나타나는 희망의 신호는 무엇인가? 노이즈인가?

충돌하는 데이타, 충돌하는 역사.
머릿 속에서 충돌하는 정보 중 어떤 것을 행동의 근거로 삼아야 한다면 무엇을 고를 것인가?


나에게 다시30년을 투자할 시간에 주어진다면 어디에서 판을 벌일 것인가?
미국인가? 유럽인가? 한국인가? 중국인도베트남인가?
5년 전에는 쉬웠고, 지금은 어렵다.

그냥 5년을 투자한다면 미국 집중은 꿈도 안 꾼다.
그렇다고 한국 집중도 겁나지 않는 것은 아니다.
나이먹으면 점점 겁이 많아지나 보나.




1925 내셔널 지오그라픽의 광고.
미국 GM 자동차 수출 대박.



1925 내셔널 지오그라픽의 광고.
캘리포니아로 살러 오세요.
10년 전에 온 사람들은 지금 부자됐어요.



---------
추가

도서관에 가서 책을 빌려 확인해 보니 2판은 미국에는 2005년에, 한국 번역판은 2014년에 나옴.
2013년 노벨상 수상 후 관심이 올라가니 나중에 나온 듯.

2판에는1장 '역사적 관점에서 본 주식시장의 수준' 다음에 2장 '역사적 관점에서 본 부동산시장'이 추가 됨. 위의 그림도 그 챕터에 나옴.