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.

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.

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.

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.



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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