tech pulse

http://www.frbsf.org/economic-research/indicators-data/tech-pulse/

The Tech Pulse Index is an index of coincident indicators of activity in the U.S. information technology sector. It can be interpreted as a summary statistic that tracks the health of the tech sector in a timely manner. The indicators used to compute the index are investment in IT goods, consumption of personal computers and software, employment in the IT sector, as well as industrial production of and shipments by the technology sector. The index extracts the common trend that drives these series.

미국 경기가 혼란스러운 신호를 보이지만, it업종은 그런 기미가 없다.
한국반도체 업황을 북미나 기타 지역의 bb ratio로 보는 경우가 있지만 과거 몇번 직접 확인해보면 별 쓸모가 없었다. 마치 economic surprise index가 쓸데 없는 노이즈를 발생시키는 것과 비슷하다.

반면 아무도 관심없는 tech pulse 지수를 오랫만에 찾아보니 최소한 장기 고점같은 느낌은 들지 않는다.

09년 이후 반도체업체들의 매출과 비교하면 테크펄스는 매우 유사한 추이를 보인다.

몇년짜리 자산배분 전략 - 한국주식을 사라

한국과 미국의 주식과 채권, 네 가지 자산에만 배분을 한다면?

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2016/02/once-in-lifetime-opportunity-2016.html

전세계 채권 금리는 인류역사상 저점에 해당하고, 미국 채권금리는 60년 주기의 저점에 해당하고, 실질금리 30년 주기의 저점에 해당한다.

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/06/germany-vs-korea.html

미국장기금리가 오르면 한국장기금리도 오른다.
미국채권이 거품이라면 전세계 선진국 채권 전부가 거품이고, 주식이나 현금이 얼마나 싼지 비싼지는 전혀 중요하지 않다.

첫번째 원칙은 한국, 미국의 채권은 최소한으로만 보유한다는 것이다.

달러원 환율, 한국과 미국의 금리차, 주가지수의 비율을 보여주는 그림이다.

환율은 큰 변동에도 불구하고 89년이후 30년동안 원화 약세가 지속되었다.
바뀔 것인가?
장기적으로 물가가 가장 중요하지만, 이것은 예측하기 어렵다.
단기적으로는 외환보유액, 자본수지, 경상수지가 외환시장의 수급을 직접 반영한다.

14년 후반 이후 원화약세에는 유가약세/달러강세와 금융시장의 위험이 직접적인 영향을 주었고, 한국의 해외투자 증가도 기여했다.
그래서 원화가 달러대비 20-30% 저평가되었다는 나의 전망은 수년째 실현되지 않고 있다.

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/05/dollar-vs-foreign-reserves.html

그러나 달러약세의 가능성이 높은 지금은 원화강세(기왕에 강한 실효환율이 아니라 달러대비로)가 나타나기 좋은 환경이라고 본다.

두번째 원칙은 달러자산보다 원화자산 비중을 높이는 것이다.



채권보다 주식을, 달러보다 원화를 선호한다면 비중은 얼마나?

환율과 금리, 주가가 관련이 높다는 것은 익히 알려진 사실이다.
그런데 환율은 상대적인 비율이라는 점에서 금리차나 주가 비율(혹은 주가변화율의 차이)과 비교할 때 관련성이 높게 나타나는 것은 이상하지 않다.

일본의 엔화약세가 시작되었던 2012년 이후 환율, 금리차, 주가비율은 그림처럼 비슷하게 움직였었다.
한국도 금융시장이 강하게 움직이기 시작하면 모든 시장들이 동조화되고, 어떤 시기에 세 가지 지표가 동시에 움직인다.
외환위기, 금융위기 시에는 미국대비 한국의 위험이 더 커지니 방향은 명확하다.

그럼 호황에는 어떠한가?
호황은 한국은행/통계청에서 판단한다.
그러나 위에서는 미국보다 한국주식시장의 상승률이 높은 시기가 호황이다.
또한 원화가 강세인 시기가 호황이다.

그렇게 보면 2011년부터 지금까지는 환율이 횡보했고, 주가비율이 낮아졌으니 호황이 아니다.

앞으로 호황일까?
이미 신호는 16년초 유가가 바닥을 확인한 이후 오랫동안 충분히 나타났다.

확대해보면 아직 한국주식의 상승이 판을 뒤집을 만큼 충분하지 않다는 것을 알 수 있다.
아직 한국 장기금리의 상승도 추세를 뒤집지 못하고 있다.
환율도 아직 1100원 위에서 유지되고 있다.

그럼에도 불구하고 지금은 위험을 감수하고 주식을 보유해야 한다.
왜? 주가비율의 저점을 지금 보고 있는 것이라면 지난 30년동안 3저호황 초기, 반도체호황 초기(자본시장개방 초기) , 외환위기 극복 직후 3번밖에 나타나지 않았던 신호를 보는 것이기 때문이다.

달러, 귀금속, 현금은 위기에 대비하기 위한 안전 자산이다.
지금은 최소한으로 보유하는 것이 좋다.



선호하는 순으로

한국주식 >> 미국주식 >> 원화>달러 >>>> 미국장기국채 = 한국장기국채



relative momentum: korea >>> us
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2016/06/relative-momentum-korea-us.html

s&p500 대신 윌셔지수로 비교해도 큰 차이가 없다.



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추가 20170914

한국, 미국, 어디가 강할까 kospi, sp500
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/kospi-sp500.html








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추가 20171026

gdp 3.6% yoy 금리가 어디까지 올라갈까
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/10/gdp-36-yoy.html

stock return vs fx - emerging

https://www.blackrockblog.com/blackrock-emerging-market-marker/

신흥국에서 12개월간 환율변화와 달러표시주가수익률을 비교한 것이다.
빨간 직선은 임의로 표시한 것이다.


신흥국의 환율변화는 주가수익률과 높은 관련성을 보인다.

예외인 국가들 중 러시아, 남아프리카는 상대적으로 환율이 강하고, 브라질, 중국, 터키는 환율이 약하다.
뒤집어 보면 러시아, 남아프리카는 상대적으로 주식시장이 약하고, 브라질, 중국, 터키는 주식시장이 강하다.

중국은 직선 위에 놓인 폴란드, 멕시코와 비교하면 약 15% 정도 주식수익률이 과대하다는 것을 알 수 있다.
남아프리카와 브라질은 비슷한 정도의 통화강세를 보였지만 주가수익률은 35%정도 차이를 보인다. 남아프리카의 통화거품이나 브라질의 주식에 거품 가능성이 있다.

중국을 제외한 한국, 대만, 인도, 인도네시아, 태국은  비슷한 범위에 몰려있다.
동조화는 외국인투자에 직접 영향을 받았을 것이고, 외국인투자는 경기회복에 영향을 받았을 것이다.

월수입액으로 나눈 외환보유액과 환율변화의 관련성이 높고 여기서도 위 그림에서와 같은 예외 국가는 여전히 예외이다.

외환보유액, 환율을 고려하면 중국의 주가는 강세가 아니라 약세라야 적당한 것으로 보인다.
타이완의 외환보유액은 두드러지고 한국와 달리 해외투자가 기왕에 많은 것과 관련이 있을 것이다.

us gdp gap vs unemployment rate

미국 gdp gap을 살펴보고 나니 근심거리가 하나 줄었다.

미국 실질 gdp, 미국 실질 잠재 gdp, gdp gap

gdp는 측정된다.
잠재gdp는 학자들이 계산한다.
잠재gdp는 자연실업률, 자연이자율같은 값처럼 원칙적으로 이론적인 값이고, 상상 속에 존재하는 값이다.

그 상상력이 얼마나 현실적인 것인지는 gdp와 잠재gdp의 차이인 gdp gap을 다른 값과 비교해보면 짐작할 수 있다.

gdp gap을 실업률(역축)과 겹쳐보았다.
지나치게 그럴 듯하다.
잠재 gdp를 계산하면서 혹시 실업률을 훔쳐본 것은 아닌가 의심될 정도이다.

실업률이 너무 낮아서 바닥이라는 소리도 나오고, 자연실업률에 도달했다는 소리도 나온다.
그러나 아직 0%에도 도달하지 못한 gdp gap을 보고 있으면 결론을 내리기 쉽지 않다.

한가지 중요한 사실은 40년대 말 이래 gdp gap이 실업률에 대부분 선행했다는 것이다.
특히 고점에서는 그 차이가 더 벌어진다.
실업률이 대표적 후행지표이니 gdp gap은 선행/동행지표라고 볼 수 있다.
침체를 표시한 회색기간에 고점은 대개 앞서고, 저점은 대개 일치한다.

실업률이 가장 높았고, gap이 가장 컸던 82년 이후만 비교해 보자.

둘 다 추세를 유지하고 있고,둘 간의 관련성이 높고, 대개 gap이 선행한다.
실업률은 이전 저점에 거의 도달했지만, gap은 약 1.5%에 달하는 차이가 있다.

최근 gdp gap이 실업률에 뒤쳐진 이유는 무엇일까?
나는 1990년부터 2008년까지 잠재gdp에 보이는 큰 낙타등이 원인일 가능성이 있다고 본다.
잠재gdp를 과대평가해서 gap을 낮게 보이게 만들었을 가능성이 의심되지만, 이것은 당장 확인하기 어려운 일이고 몇년 후에는 저절로 알 수 있게 될 것이다.

gdp gap이 0% 에 도달할 때까지는 연준이 긴축의 속도를 적당히 느리게 조절할 것으로 본다.

한번도 그 전에 경기가 꺾인 적이 없다.

실업률은 충분히 낮아졌지만, 물가에 대해서는 대칭적 목표를 선언했고, 잠재성장률은 넉넉하게 2% 부족하다.
그러니 미국 경기를 한국에서 걱정할 필요가 없다.
마찬가지로 미국의 금리인상도 한국에서 걱정할 필요가 없다.

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/05/capacity-untilization-unemployment.html

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

답정너- cognitive bias

어차피 이미 마음 굳히셨잖아요
http://newspeppermint.com/2017/05/28/changemind/

페퍼민트의 글이다.
답정너는 확증편향이 아니라, 소망편향의 결과일 수 있다고 한다.

믿는 것은 예측이고, 원하는 것은 기대이다.
사람마다 기대와 예측은 같을 수도 있고 다를 수도 있다.
확증편향은 자신의 예측을 지지하는 정보만을 선택해서 받아들이는 것을 말하고, 소망편향은 자신의 기대를 지지하는 정보만을 선택해서 받아들이는 것을 말한다.

확증편향은 반대의견을 가진 사람을 공격할 때 남용되는 경우가 많고, 그런 공격을 하는 사람들도 같은 오류에 빠져서 데이타를 취사선택하는 경우를 봐왔다.
분야와 상관없이 전문가들에서도 매우 흔해서, 이것이 심리적이고 도덕적인 문제라기보다는 과학적 방법론에 대한 무지와 관련된다고 생각했었다.

소망편향도 비슷한가?
무엇인가를 예측하는 것은 과학적일 필요가 있지만, 무엇을 바라는 것은 과학과 전혀 상관이 없다.
그렇다면 내가 바라는 것을 지지하는 정보를 골라서 받아들이는 것도 과학과는 전혀 상관이 없다.

그럼 실제에서 왜 구분하기 어려운가?
많은 경우 바라는 것과 믿는 것이 별도가 아니라, 바라는 것을 그냥 믿기 때문이다.
즉 기대를 예측으로 바꾸어버리기 때문이다.
집값이 상승할 것이라고 믿는 집값상승론자는 많은 경우에 집값이 상승했으면 좋겠다는 바람을 근저에 깔고 있을 가능성이 높다는 것이다.


그럼 대표적인 음모론에서는 어떤 것이 문제였을가?

예측) 수입되는 미국소를 먹으면 광우병에 걸린다.
기대) 수입되는 미국소를 먹어서 광우병에 걸리면 좋겠다. 

예측) 일본국토의 반이 후쿠시마에서 유출된 핵에 오염되었다.
기대) 일본국토의 반이 후쿠시마에서 유출된 핵에 오염되었으면 좋겠다.

예측) 18대 대선개표가 조작된 것이었다.
기대) 18대 대선개표가 조작된 것이었으면 좋겠다.

예측을 기대로 바꾼 세 가지 예 중에서 광우병만 제외하면 납득이 된다.
미친소파동에서는 공포가 문제였다.

예측) 수입되는 미국소를 먹으면 광우병에 걸린다.
공포) 수입되는 미국소를 먹어서 광우병에 걸리면 큰일 나겠다.

이렇게 바꾸고 나니 나머지도 예측을 공포로 바꾸는 것이 가능하다.

예측) 일본국토의 반이 후쿠시마에서 유출된 핵에 오염되었다.
공포) 일본국토의 반이 후쿠시마에서 유출된 핵에 오염되었다니 한국도 그러면 큰일 나겠다. 

예측) 18대 대선개표가 조작된 것이었다.
공포) 18대 대선개표가 조작되었으니, 19대 대선개표도 조작되면 큰일 나겠다.

연습해보자.

예측) 집값이 상승할 것이다.
기대) 집값이 상승했으면 좋겠다.
공포) 집값이 하락하면 큰일 나겠다.

무엇이 일어나기를 바라는 것.

무엇이 일어나는 것을 두려워하는 것.

무엇이 일어날지 예측하는 것.

모두 일들이 너무나 많은 편향에 노출되어 있다.

https://betterhumans.coach.me/cognitive-bias-cheat-sheet-55a472476b18

kospi vs market cap vs export

한국수출이 ism pmi, dollar index, oil price, usdkrw, 한국 외환보유액  등과 관련성이 높은 것은 주지의 사실이다.
또한 kospi와 수출의 관련성도 잘 알려져 있다.

그런데 시가총액과 수출을 비교하니 kospi와 비교하는 것보다 더 그럴 듯하다.
시가총액, kospi에 이어 수출도 사상 최고를 기록할지 기대된다.

코스피가 2007년 이래의 박스권을 벗어나려는 시점이지만, 시가총액을 보면 10년 내내 증가하고 있었다.
12년부터 5년동안의 좁은 박스권에서 시총이 200조이상 늘어났다는 것은 왜 kospi가 같은 기간 다른 국가의 지수보다 뒤쳐져 있는지 상당부분을 설명한다.

미국, 일본이 배당과 자사주소각으로 주주환원을 늘리고, 자본의 효율을 높이고, 기업에서 경제의 타 부문으로 자본의 순환을 이루어내는 동안 한국에서는 기업이 주식시장을 통해 200조에 해당하는 자본조달을 하고 있었던 것이다.

2000년부터 2005년 사이에도 지수는 정체되어 있고, 시총은 증가한다.
경기침체나 기타 시장에 영향을 주는 요소들의 영향을 무시할 수 없지만, 마찬가지로 과다한 자본조달로 인한 효과라고 할 수 있다.

16년 이후 삼성전자가 주주환원 폭을 늘리기 시작했고 실적개선과 더불어 시장의 박스권 돌파에 기여했다.
정권교체로 인해 다른 재벌 기업들도 낙후된 지배구조나 주주환원의 개선을 통해 삼성전자의 뒤를 따를 가능성이 높아지고 있다.

2005년부터 11년까지는 지수와 시총이 밀접하게 붙어서 움직인다. 물량부담이 적은 시장의 특성을 보인다고 할 수 있다.
두산처럼 여전히 자본조달을 위해 노력하면서 시장에 충격을 주는 재벌그룹이 있지만, 이전 정권에서 상당수의 좀비기업들이 사라졌기 때문에 향후 그 영향은 감소할 수 있을 것이다.

수출과 kospi의 관계는 나름 밀접하다.
그러나 최근 차이가 벌어졌고, 2000년대 초반에도 차이가 크다.

시가총액과 수출을 비교하면 2000년부터 2015년까지 추세가 잘 맞는 것을 알 수 있다.
보기 좋던 관계가 15년 이후 수출이 급감하면서 차이가 생겼지만, 4월까지 수출이 고점수준까지 회복하면서 다시 동행할 가능성이 생겼다.

kospi는 금리차와 더불어 경기선행지수 중 가장 빠르게 확인할 수 있는 지표이다.
지표들의 선행성이 과거와 같지는 않지만, 수출이 전고점을 조만간 돌파한다면 시가총액에 이어 kospi가 전고점을 넘은 것이 정당화될 수 있을 것이다.

만약 수출이 조만간 고점을 넘기지 못한다면?
그 때가서 걱정하자.

전년동월비는 추세의 영향을 제거하기 때문에 kospi나 시가총액이나 큰 차이가 없다.
그러나 공히 금융위기 이전에 비해 선행성이 사라진 것을 볼 수 있다.
또한 수출보다 컸던 변동성이 비슷하거나 작은 수준으로 감소한 것도 확인할 수 있다.

배당성향 - 한국이 꼴등

country	PER	DY	payout ratio
포르투갈	17.3	4.3	74.4
영국	15.3	4.1	62.7
대만	14.0	4.0	56.0
이탈리아	14.0	3.9	54.6
싱가포르	14.4	3.7	53.3
스페인	14.8	3.6	53.3
말레이시아	17.0	3.0	51.0
홍콩	16.6	3.0	49.8
프랑스	15.9	3.1	49.3
UAE	11.9	4.0	47.6
멕시코	18.2	2.6	47.3
그리스	16.0	2.9	46.4
DM	17.3	2.5	43.3
태국	14.9	2.9	43.2
브라질	11.5	3.6	41.4
인도네시아	16.9	2.4	40.6
독일	14.2	2.8	39.8
미국	18.6	2.0	37.2
EM	12.8	2.6	33.3
러시아	8.9	3.6	32.0
일본	16.0	2.0	32.0
필리핀	19.6	1.6	31.4
이스라엘	10.4	2.9	30.2
인도	18.6	1.6	29.8
중국	13.5	2.1	28.4
한국*	10.2	1.7	17.3

국가별 17년 per와 배당성향.
배당성향 순으로 나열하니 한국이 꼴등이다.
그것도 압도적이다.

삼성증권 리포트의 표에서 per*dy 로 17년 배당성향을 계산한 것이다.

선진국, 후진국을 막론하고 per도 pbr도 거의 꼴등이지만, 압도적인 것은 표시하지 않은 배당성향이다.
한국이 1등인 항목도 있다. eps증가율이 자그마치 51%로 비교 대상이 없다.

배당성향이 올라가면 per이 올라갈까?
안타깝게 관련성은 높지 않지만, 한국의 배당성향이 극도로 낮은 편이라 영향이 없지는 않을 것이다.