tech pulse 20180202

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2013/03/tech-pulse-20130303.html

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

tech pulse, tech pulse yoy, industrial production:semi

tech pulse yoy vs korea export yoy


12월 테크 펄스는 멀쩡.
1월 한국 수출도 여전.

facebook 4q2017 - monstrous

2012년 상장한 이후 10배의 매출성장.
그 이상의 이익 성장.

50%에 육박하는 성장률.
60%에 육박하는 영업이익률.

쇠를 먹고 산처럼 크게 자란다는 불가사리와 비슷한 듯.

주가도 저점 대비 10배에 도달.


http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/11/facebook-3q2017.html

smp vs wti 20180129

smp vs wti

smp vs wti (5개월 선행)


과거에 유가가 smp에 5-6개월 선행했다.
그러나 최근 그 차이가 3개월 정도로 줄었다.
나아아중에 lng 가격을 확인해보면 이유를 알 수 있을 것이다.



http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/01/smp-lng-oil-coal-20170105.html

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2015/07/no-2-smp-lng-oil.html

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2015/01/oil-lng-smp.html

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2014/09/smp-2010.html

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2014/10/oil-marginal-cost.html

서울 아파트가격과 거래량 1월 추정 20180129

반복되는 정책 실패 - 서울 아파트 가격과 거래량 변화 20180117
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2018/01/20180117.html

1월 아파트 가격 상승률과 거래량 수치를 확인하려면 한참 기다려야 한다.
하지만 삼성증권의 부동산 보고서에서 거래량 추정치 변화율을 이용할 수 있고, 국민은행에서 제공하는 주간지수로 월별지수를 추정할 수 있다.

서울지역 거래량은 8000호, 서울지역 아파트매매가격지수는 111.1로 놓고 그리면 아래와 같다.

가격상승(yoy)이 재개된지 몇개월 지났지만, 거래량(ttm) 1월 중에 이미 반등한다.
수정했던 나의 예상보다 몇 개월 이상 빠르다.

가격과 거래량 그래프에서 매우 큰 변화가 발생한다.
정부의 작년 8월 이후 발표된 어떠한 정책도 큰 효과가 없었다는 것이다.

왜?
공급이 부족한 서울에 투기꾼을 잡는다는 명분으로 공급을 더 줄이는 정책을 지속 들이대기 때문이라고 본다.
그것이 결과적으로 서울지역에 대한 수요를 늘리는 정책이었기 때문이다.

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

서울 지역 아파트의 공급곡선이 2013년 이후 S1에서 S2로 변화했다.
다시 말하면 공급의 가격탄력성이 2.5배 증가했다.
만약 공급곡선이 원래의 S2로 돌아가고 수요가 투기적으로 증가하면 균형가격은 P1에서 P2로 움직이는 것이 아니고 P3로 갈 수 있다.
이러한 과정은 과거 10년처럼 가격과 거래량이 비례하면서 나타나는 것이 아니고, 거래량의 감소와 함께 가격이 증가하는 비전형적인 형태로 나타날 수 있다.

험한 날씨, 험한 빨래

연일 추운 날씨가 이어지고 있다.
덕분에 아파트에서 며칠째 빨래금지 방송을 하고 있다.
배수관이 얼어붙어서 윗층에서 빨래를 하면 아래층에서 물이 넘친다고 한다.

재택의 장점은 나가고 싶을 때만 나간다는 것이고, 추운 것도 특별한 문제가 되지 않는 것이 보통이다.
그러나 일주일째 쌓인 빨래를 참을 수 없는 마눌님께서 배수가 안되면 퍼나르면 되지 않냐고 빨래를 하시겠다고.
세탁기가 배수를 할 때마다 스뎅다라를 대놓고 일시정지를 눌러가면서 물을 옮겨보니 한번에 7-8번씩 3싸이클을 퍼나르면 된다.
겨우 20여번을 옮기고 기진맥진해져서 도대체 왜 이번 겨울에는 이런 일이 생기나 확인해보고 싶어졌다.


아래는 기상청 서울지역 자료.
http://www.weather.go.kr/weather/climate/past_table.jsp

최근 몇년 중 1월치고는 춥지만 16년에도 비슷하게 추웠다.
평균기온으로 0.5도밖에 차이나지 않는다.
오히려 작년 12월이 유난히 추웠고 지난 2년과 3도이상 차이가 난다.

왜 올해 빨래 금지 방송이 유난이 잦아졌을까?
왜 마눌님은 한파를 뚫고 빨래를 하는 용단을 내렸을까?


결론
날씨는 죄가 없다.

수출과 환율 Korea export vs USDKRW

원화 환율을 결정하는 변수들에 대한 이런 저런 조사를 해봤지만, 대부분은 기존에 알려진 것들로 충분히 설명할 수 있다.

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/12/weak-usd-strong-krw-20171222.html

달러약세가 지속될 것이라고 보지만, 필요하거나 관련성이 높은 조건은?
유가상승.
미국 물가상승.
미국 경제 호황 지속.
유럽경기 개선 지속. 양적 완화 축소.

원화강세가 지속되기 위한 조건은?
수출 호조 유지.
경상수지 흑자 유지.
외환보유액 증가세 유지.
M1 yoy 하락추세 유지.

외환보유액과 통화량의 관계, (외평채+통안채)의 역할
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/10/blog-post_10.html

외환보유액, 통화안정증권, 외국환평형기금 20171009
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/10/20171009.html

통화량, 외환보유액, 가계부채 Korea Foreign Reserve, MB, M1, M2 20171007
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/10/korea-foreign-reserve-mb-m1-m2-20171007.html

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/10/kospi-m1.html

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/10/exchange-rate-model-usdkrw-m1-reserve.html




관련된 변수들의 상호작용에서 한가지 변수가 아니라 두가지 이상의 변수를 동시에 고려하는 경우에 관련성이 더 잘 드러나는 경우가 있다.

M1과 외환보유액의 비율은 기존의 국내 연구자료에서 언급된 바 없지만, 장기간에 걸친 환율의 변화를 한국뿐 아니라, 대만, 일본, 독일 등에서도 잘 설명할 수 있는 것이 예가 될 수 있다.



가끔은 전문가들도 수출과 환율의 관계에 대해서도 어떻게 이해해야 좋은지 모르는 것처럼 보이기도 한다.

수출과 수입의 차이가 무역수지이다.
경상수지는 무역수지를 포함한다.
외환보유액증감은 경상수지와 자본금융수지를 포함한다.
환율은 외환보유액의 직접적인 함수에 가깝다.


그래서 수출과 환율이 어떤 관계인가?

1 excitatory pathway
수출이 증가하면 통화강세압력을 높인다. (+)
수입이 증가하면 통화강세압력을 낮춘다. (+)

2 inhibitory pathway
통화강세가 되면 수출이 감소한다. (-)
통화강세가 되면 수입이 증가한다. (-)

그럼 실제로 수출과 환율의 관계가 명백하게 관찰되는가?
그렇다.


다만 간단한 조작이 필요하다.

위 그림은 변환한 한국수출과 usdkrw 환율의 관계를 보여준다.
30년간 한국의 수출이 환율과 높은 관련성을 유지하고 있다는 점을 맨 눈으로 확인할 수 있다.

원화약세가 수출증가를 유도하는 2번 경로는 명확히 보인다.
그러나 수출증가가 원화강세를 유도하는 1번 경로는 잘 드러나지 않는다.
안 보인다고 존재하지 않는 것은 아니다.
믿거나 말거나 2번이 1번보다 더 직접적이고 빠른 경로라는 것을 보여줄 뿐이다.




연습문제 1. 그림의 네모칸에 들어갈 적당한 지표 x는?

힌트) 위에 나온 단어.


연습문제 2. 수출과 x를 환율과 연결할 적당한 조작은?

힌트) 사칙연산 중 하나.

반복되는 정책 실패 - 서울 아파트 가격과 거래량 변화 20180117

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

서울 지역 아파트의 공급곡선이 2013년 이후 S1에서 S2로 변화했다.
다시 말하면 공급의 가격탄력성이 2.5배 증가했다.
만약 공급곡선이 원래의 S2로 돌아가고 수요가 투기적으로 증가하면 균형가격은 P1에서 P2로 움직이는 것이 아니고 P3로 갈 수 있다.
이러한 과정은 과거 10년처럼 가격과 거래량이 비례하면서 나타나는 것이 아니고, 거래량의 감소와 함께 가격이 증가하는 비전형적인 형태로 나타날 수 있다.

저 글을 올린 직후 정부의 부동산 정책이 발표되었다.
만약 2013년 이후 나타난 공급곡선의 변화가 많은 전문가들이 얘기하던 것처럼 공급과잉이 아니라 공급부족의 정상화과정이었다면 서울의 아파트 공급은 다시 부족해지고 있던 것이고, 정부의 투기억제책은 서울지역의 수요(실수요+가수요+투기수요)를 늘리는 조치였다고 볼 수 있다.

서울 아파트 가격과 거래량 변화 20171127
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/11/20171127.html

두 달전에도 이미 가격과 거래량의 변화가 정부의 의도와 다르게 움직이고 있다고 짐작할 수 있었지만, 지금은 누구나 알 수 있는 상황이 되었다.

가격(kb)은 12월까지, 거래량(감정원)은 11월까지

10월에 이미 거래량이 감소하면서 가격이 상승하고 있었다.

그것이 정부가 실패하고 있는 증거라는 것이 11월에 이미 명확했다.

또한 그것은 비전형적임에도 불구하고 한국부동산 시장이 수요와 공급에 의해 지배되는 정상적 시장이라는 증거였다.

다수가 공급과잉에도 불구하고 투기때문에 가격이 상승한다고 믿었고, 여전히 그런 생각을 하는 사람이 많지만 내가 보기에는 틀렸다.

지금까지 틀렸으니 앞으로도 틀릴 것이다.

더구나 지금은 전세계경제가 금융위기에서 본격적으로 회복하고 있는 시기이다.

또한 10년만에 전세계가 인플레이션을 경험할 가능성이 있는 시기이다.

또한 전세계의 경기회복과 인플레가 전세계의 통화유통속도 증가에 의해 뒷받침될 수 있는 시기이다.

물가와 m2 - 한국과 미국
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2018/01/m2.html

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2018/01/gdp-gap-job-openings-rate-20180110.html

2007년 이후 서울 아파트 가격과 거래량.
17년 이후의 가격(yoy, 전년동월비)과 거래량(ttm, 12개월 누적)은 과거의 공급곡선에서 벗어나고 있다.
그러나 방향을 바꾸려면 몇개월의 시간이 더 필요하다.

2013년 이후 서울 아파트 가격과 거래량.
반면 12개월 변동, 12개월 누적이 아니라, 전월비와 월별거래량을 보면 이미 수요의 변화가 명백하게 드러나고 있다.

10월, 11월 거래량 감소와 동반된 가격의 급등이 13년 이후 처음 나타났다.

최초의 예측은 D1과 비슷한 것이었다.

거래량 감소가 1-2년 지속되면서 가격상승이 초반에는 느리다가 후반에는 빠르게 진행되는 것.

그러나 지금은 변화가 가속되고 있고, 경로를 D2처럼 가파르게 바꿀 가능성이 높아졌다. 

공급 곡선의 변화를 투기꾼의 투기수요로 평가하고 대응했던 문재인 정권이 크게 기여한 것으로 기록될 것이다.

내가 보기에는 정책 실패의 예이다.
그러나 아파트 가격의 상승을 원하던 사람들에게는 성공적인 정책이었다고 볼 수 있을 것이다.