기준금리, 물가, GDP - 국가간 단면 비교 20180204

term spread - us, uk, germany, japan etc
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/06/term-spread-us-uk-germany-japan-etc.html

왜 역전이 나타나는가?
단기금리가 경기 후반에 상승하기 때문이다.

왜 단기금리가 상승하는가?
후반에 나타나는 경기과열과 더불어 물가상승, 자산가격상승이 나타나기 때문에 연준이 기준 금리 인상을 포함한 금융긴축을 진행하기 때문이다.

경기후반 장기금리의 하락이 역전의 원인이 아닌가?
장기 데이타를 보지 않거나 무시하는 자들의 착각이다.

미국의 장단기 금리차가 감소하고 있었다.
연준이 명백한 이유로 기준금리를 올려도, 시장은 장기금리를 올리지 못하고 있었다.
최근 장기금리가 올라가면서 금리차의 하락세가 진정되었기 때문에 침체 신호인 금리차 역전이 발생하기까지 시간을 벌었다고 볼 수 있다.

금리차의 상승이 시장의 위험이 감소하고 있다는 신호임에도 불구하고, 기준금리는 전적으로 각국의 중앙은행이 결정하는 것이라서 경기 과열에 따른 각국 중앙은행의 행보가 시장에 악영향을 줄 것이라는 두려움이 증가하고 있다. 물론 시장의 높은 밸류에이션도 한 몫 했을 것이다.

국가별 기준금리와 물가, gdp의 관계를 확인해보면, 미국과 한국의 1.5% 기준금리는 1% 후반의 물가를 반영하는 것이고, 다른 나라에 비해 특별히 낮거나 높은 것이 아니다.
정상적인 경기회복이 진행되고, 물가가 상승하는 조건에서 물가 3%에 해당하는 기준금리는 약 3% 초반에 해당한다.

이전까지는 크게 긴장할 필요없다고 본다.



아래 데이터는 https://tradingeconomics.com/에서 보여주는 gdp 상위 40여개 국가중 기준금리 10% 이하만.

17년 4분기의 gdp, 최근월의 cpi를 기준금리(혹은 지급준비율)와 비교한 것이다.
한 눈에 높은 관련성이 드러난다.

관련성은 cpi > (real gdp+cpi) >> real gdp 순.

보통 물가, 고용, 성장을 얘기하지만, 물가가 기준금리결정에 가장 중요하다.
당연하지만 관련성이 매우 높다.

기준 금리(x축)와 물가의 관계에서 기준금리의 고저를 비교해볼 수 있다.
선의 아래에 있는 국가는 기준금리가 물가에 비해 높다고 볼 수 있다.
그러나 위의 물가 자료는 최근 한달치 자료에 불과한 것이고, 핵심 cpi나 다른 것들을 더 확인해 본 것도 아니기 때문에 직선에서 멀지 않다면 정부나 중앙은행을 욕할 필요는 없다.


중요한 것은 지표들이 그럴 듯하게 비례한다는 것이고, 이것을 이용해서 물가과 성장과 기준금리의 대략적인 범위를 추측할 수 있다는 것이다.

특별한 국가의 예를 제외하면 물가가 3%를 넘기지 못하고 이번 경기 싸이클이 마감하는 것을 예상하기 어렵다.
또한 명목성장률이 6%를 넘지 않고 이번 경기 싸이클이 마감하는 것을 예상하기 어렵다.
또한 기준금리가 3%를 넘지 않고 이번 경기 싸이클이 마감하는 것을 예상하기 어렵다.

그래서 단기금리, 장기금리, 장단기 금리차가 상승하는 지금 불안에 떠는 시장도 이해하기 어렵다.




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추가


위에서 물가 3%는 headline cpi를 언급한 것이다.

고압경제 + 대칭적물가목표 CPI vs federal rate 20170318
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/03/cpi-vs-federal-rate-20170318.html

미국의 core cpi는 90년대 이후 1-3% 범위에서 움직였고, headline cpi는 이보다 변동성이 훨씬 크다.
만약 core cpi가 3%까지 상승하면 headline cpi는 이보다 최대 2-3%까지 더 높게 치솟게 된다.

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위 그림의 숫자

	Interest rate	gdp+infl	GDP YoY	Inflation rate
Switzerland	-0.75%	2.00%	1.20%	0.80%
Denmark	-0.65%	2.50%	1.50%	1.00%
Sweden	-0.50%	4.60%	2.90%	1.70%
Japan	-0.10%	3.10%	2.10%	1.00%
Euro Area	0.00%	4.00%	2.70%	1.30%
Germany	0.00%	4.40%	2.80%	1.60%
France	0.00%	3.80%	2.40%	1.40%
Italy	0.00%	2.50%	1.70%	0.80%
Spain	0.00%	3.60%	3.10%	0.50%
Netherlands	0.00%	4.30%	3.00%	1.30%
Belgium	0.00%	3.61%	1.90%	1.71%
Austria	0.00%	5.00%	2.80%	2.20%
Ireland	0.00%	10.90%	10.50%	0.40%
Finland	0.00%	3.50%	3.00%	0.50%
Portugal	0.00%	3.60%	2.50%	1.10%
Israel	0.10%	3.40%	3.00%	0.40%
United Kingdom	0.50%	4.50%	1.50%	3.00%
Norway	0.50%	4.80%	3.20%	1.60%
Singapore	0.86%	3.50%	3.10%	0.40%
Canada	1.25%	4.90%	3.00%	1.90%
Taiwan	1.38%	4.49%	3.28%	1.21%
United States	1.50%	4.60%	2.50%	2.10%
South Korea	1.50%	4.00%	3.00%	1.00%
Australia	1.50%	4.70%	2.80%	1.90%
Poland	1.50%	7.00%	4.90%	2.10%
Thailand	1.50%	4.98%	4.30%	0.68%
Hong Kong	1.75%	5.30%	3.60%	1.70%
Saudi Arabia	2.00%	-0.03%	-0.43%	0.40%
United Arab Emirates	2.25%	5.70%	3.00%	2.70%
Chile	2.50%	4.50%	2.20%	2.30%
Philippines	3.00%	9.90%	6.60%	3.30%
Malaysia	3.25%	9.70%	6.20%	3.50%
Indonesia	4.25%	8.31%	5.06%	3.25%
China	4.35%	8.60%	6.80%	1.80%
Colombia	4.50%	6.09%	2.00%	4.09%
India	6.00%	11.51%	6.30%	5.21%
Pakistan	6.00%	9.70%	5.28%	4.42%
Vietnam	6.25%	10.30%	7.65%	2.65%
South Africa	6.75%	5.50%	0.80%	4.70%
Bangladesh	6.75%	12.94%	7.11%	5.83%
Brazil	7.00%	4.35%	1.40%	2.95%
Mexico	7.25%	8.57%	1.80%	6.77%
Russia	7.75%	4.30%	1.80%	2.50%
Turkey	8.00%	23.02%	11.10%	11.92%
correl	100.00%	63.28%	34.05%	76.53%

한국 애널의 무능화 과정 - 2 단계 모델

한국애널의 수익 예측 정확성은 전세계 최저
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2018/02/blog-post.html

한국 애널의 분석은 총체적으로 쓰레기이다.
이유가 기업에 있든, 애널에 있든, 둘 간의 유착에 있든 말이다.

험하게 쓰고 나서 두 가지의 피드백이 있었다.

하나는 블로그의 주인장께서 '사족'을 추가하신 것이다. https://blog.naver.com/bigphd/221197162827
요약하자면 한국 증권사 애널들에게는 예측의 정확성을 높이는 것에 대한 보상이 없거나 적다는 것이다.

다른 하나는 지인께서 한국 증권사의 현실에 대해 언급하신 것이다.
한국의 증권사에서는 매도리포트를 쓰면 영업(유상증자, 채권 주관 등)이 불가능하다는 피드백이 들어오고, 영업쪽의 pt자료에도 자기네 하우스의 긍정적인 보고서를 인용한다고. 또한 한국의 기업들은 선진국에 비해 가이던스를 잘 내지 않을 뿐 아니라, 선진국에는 가이던스가 없어도 애널에게만 귀뜸하는 문화(아마도 whisper number)가 있을 수도 있다고.

긍적적인 보고서가 환영받고, 예측의 정확성을 높이는 것에 대한 보상이 없는 것이 어떤 과정을 거쳐서 쓰레기 보고서를 양산하게 되는가?

첫번째 단계는 낙관편향이 나타나는 것이다.
전체 분포가 오른 쪽으로 이동하는 것이다.
그러면 정확성은 떨어지지만 정밀성은 유지된다.

두번째 단계는 유능한 인재들이 업계를 떠나거나 예측업무에서 손을 떼는 것이다.
분포의 피크를 구성하고 있던 정확한 예측을 한 보고서와 애널이 통째로 사라지는 것이다.
이 단계에서는 정밀성과 정확성이 완전히 사라진다.

이 과정은 실제로는 두 단계라기보다는 지속적으로 누적적으로 반복되는 두개의 과정이다.
한국 증권업계는 자체의 진화과정을 거쳐 고원 혹은 쌍봉같은 괴상한 분포를 만들어 낸 것이다.

시작과 끝을 하나의 그림에 그리면 위와 같다.
아래는 논문의 원래 그림을 늘려놓은 것이다.
이것이 선진국, 후진국을 통털어 전세계에 어디에도 없는 한국 증권업계의 현실이다.

대놓고 속이는데 아무런 꺼리낌이 없다는 중국.
한국보다 더 순환주 중심으로 구성된 브라질 포함 자원부국.
자동차만 빼면 한국과 똑같은 산업구조를 보이는 대만.
부패하기로 한국과 비교될 수 없다는 동남아.

이런 나라들보다 왜 한국에 압도적으로 쓰레기가 넘쳐나는가에 대한 모델이라고 그려봤지만, 사실 논문의 원래 그래프를 자세히 보면 상상할 수 있는 것이다.



똥에 된장을 섞으면 전부 똥이 된다.
그러나 쓰레기와 보석이 섞여있다고 보석이 쓰레기가 되는 것이 아니다.
'한국 애널의 분석은 총체적으로 쓰레기이다'라는 말은 분석 전부가 쓰레기라는 것은 아니다.
쓰레기와 보석의 평균이 쓰레기에 훨씬 가깝다는 것이다.
기괴한 분포의 중심을 지키고 있는 오아시스같은 분석과 분석가를 폄하하고 싶은 생각은 없다.

다만 한국 시장이 전체적으로 보아 보석이 숨겨진 똥밭, 쓰레기장, 지뢰밭이라는 것이고, 위 보고서는 그것을 명확하게 드러낸다는 것이다.