micron guidance update

http://investors.micron.com/releases.cfm

http://files.shareholder.com/downloads/ABEA-45YXOQ/5967724741x0x970480/AF2ADA9A-A07B-43CC-A090-C59BB899E223/MU_News_2018_2_5_Corporate_News.pdf

For the fiscal second quarter, on a non-GAAP basis, the company now expects:
Revenue in the range of $7.20 billion to $7.35 billion compared to prior guidance of $6.80 billion to $7.20 billion.
Earnings per share ranging between $2.70 and $2.75 per share compared to prior guidance of $2.51 to $2.65 per share, based on 1,241 million diluted shares.

마이크론이 실적 전망을 업데이트했다.
한국업체와 달리 2월말까지가 한 분기이기 때문에 실제 값과 거의 일치할 것이다.

아래는 이전 전망.

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2018/02/semi-export-and-memory-sales-20180202.html

매출이든 이익이든 엄청난 차이는 아니지만, 추세의 연장이라는 측면에서는 의미있는 변화라고 할 수 있다.

bitcoin 20180206

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/12/bitcoin-price-20171224.html

15년 초부터 17년 12월말까지의 상승은 과거 300배, 500배의 상승보다 적은 100배정도에 그쳤다.
또한 조정속도는 이전보다 빨라서 한달이 조금 넘는 기간동안 60%에 가까운 하락이 진행되었다.

작년 하반기 이후 급증한 한국의 화폐거래자들은 아직 평균적으로 손해가 아닐 수도 있다.
그러나 같은 기간에 해외에서 채굴되어 수입된 코인의 비중이 높다면 한국거래자들이 전체적으로 손해를 보고 있을 가능성도 배제할 수 없다.

한국에서 보유하고 있는 코인의 총 금액이 얼마인지 추산하기 어려우나, 전세계 거래금액의 10-20%를 차지했던 한국비중으로 추산하면 수조에서 4-5십조까지 가능하다.
만약 고점에서 개인들의 코인거래자금에 50%가 부채였다면 지금은 전체적으로 깡통에 가까울 것이다.




가상화폐거래소의 거래대금, 코스닥시장의 거래대금, 코스피의 거래대금이 최근 1-2개월 사이에 일간 10조를 각각 넘어섰었다.
소위 펀더멘탈 혹은 가치의 측면에서 보면 쉽게 납득하기 어려운 엄청난 상황이 벌어지고 있던 것이다.
세 개의 서로 다른 시장 간의 유동성을 둘러싼 제로섬게임이 존재했던 것으로 보이기도 했으나, 최근 가속되고 있는 조정으로 일단락되었을 가능성이 있다.

향후의 시장이 어떤 모습일지 기대된다.

장단기 금리차 역전의 순서 20180205

왜 사람들이 장단기 금리차 역전 전후의 사건에 대해 착각하는지 깊이 고민한 적은 없다.
그냥 틀린 생각이 변하지 않는다고만 생각했다.
그런데 친애하는 이웃분의 댓글을 보고, 나와 다른 곳을 보고 있을 수도 있다는 생각이 들었다.

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2018/02/gdp-20180204.html

장기금리 하락은.. 오히려 경기가 최악을 지나고 나서 중앙은행이 금리 언제 올릴것이냐? 이런 말 할때 하락을 하는 것이 보통의 경우라고 생각합니다. 그러고 보니 장기금리가 단기 금리를 선행하는 하네요. (여기서 단기는 리보금리)

이웃분 말씀에 틀린 것이 없다.
장기금리하락은 경기침체 전후부터 경기 중반까지 진행한다.
또한 경기침체 전후 기준금리가 낮아지는 시기에 시장의 단기금리도 하락하기 시작하지만, 이미 시장의 장기금리는 침체를 반영하면서 하락하기 시작한 이후이다.


그러니 내가 이 블로그에서 장단기금리차 역전은 단기금리 상승때문이고, 장기금리 하락은 장단기 금리차 역전과 상관없다고 떠들어도 소용이 없는 일이 될 가능성이 높다.

(누르면 엄청 커짐)


파란색은 1960년대 이후 미국에서 장단기 금리차가 역전되기 직전의 시기를 표시한 것이다.
경기 후반 단기금리 상승, 금리차 역전, 장기금리 하락, 단기금리 하락, 금리차 상승, 침체 순으로 진행한다.

파란색으로 표시한 시기를 지나 회색으로 표시된 침체기 사이에 장단기 금리는 고점을 확인하고 경기 중반까지 지속적으로 하락한다.
장기금리가 단기금리를 선행해서 하락하기 시작하는 국면은 금리차 역전 이후이다.

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.

서로 보고 있는 자리가 같건 다르건 금리차 역전과 관련해서 내 의견을 바꿀 이유는 없다.
장단기 금리차가 역전되는 과정에서 공통적으로 나타나는 것은 단기금리의 상승뿐이고 장기금리의 추세적인 하락은 그 이후나 이전 경기싸이클의 전혀 다른 국면이다.

따라서 장기, 단기금리 하락이 침체 시점 전후에 나타난다는 것은 사실이지만, 장기금리 하락이 금리차 역전과 관련있다는 것은 착각.

현 시점에서 먼 미래의 얘기이겠지만, 금리차 역전 후 침체 발생 직전에 다시 금리차가 급등하는 것도 단기금리의 급락때문이다.



요약하자면 장단기 금리차 역전 전후에는 단기금리의 상승과 하락이 결정적이다.
다시 말하면 연준의 역할이 결정적이다.
연준의 판단에는 물가, 고용, 성장이 결정적이다.


원래 글로 돌아가 보면 지금은 물가가 지배하는 국면이다.

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2018/02/gdp-20180204.html

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.

장기 금리 상승이 더없이 따뜻하게 느껴진다.

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.




----------------
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.

한국애널의 수익 예측 정확성은 전세계 최저

An Empirical Study of Financial Analysts Earnings Forecast Accuracy
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2943146

via

Earnings Forecast 정확도: 한국 주식시장의 민낯
https://blog.naver.com/bigphd/221197162827

퀀트 관련 분석과 논문 소개 글이 올라오는 블로그이다.
어려운 글들이 많지만, 이번 글처럼 한국의 쇼킹한 현실을 돌아보게 만드는 분석이 소개되기도 한다.

논문에 따르면 한국 금융분석가들의 수익 예측 정확성이 전세계 최저이다.
한국, 중국, 브라질이 가장 떨어지지만, 그 중 한국은 압도적이다.

그 이유로 '더는 걱정하지마시게'님은 재무재표의 신뢰성과 애널의 분석능력을 언급한다.

논문의 저자는 회사와 애널의 유착(혹은 상생관계)을 언급한다.

Based upon my experience I believe that the pressures on analysts to maintain a positive relationship with the management of the companies they forecast is causing this extreme degree of optimism in their forecast. 

어느 정도인지 표와 숫자로도 알 수 있지만, 그림으로 보면 더 명확하다.

Scaled Forecast Error (SFE) is the FE relative to something such as Share Price (P) or Actual earnings (A): [SFE=FE/Absolute Value of (A)*100].

SFE는 예상치와 실제치의 차이를 비율로 표시한 것.
0이면 일치한 것이고 숫자가 클수록 실제치가 예상을 많이 벗어난 것.

아래는 SFE의 분포를 그린 것이다.
논문에서 몇 나라만 뜯어왔다.

미국은 전세계 평균보다 0 근처에 더 많이 분포한다.
예측의 정확성이 높다는 것이다.

일본, 홍콩은 선진국이고 타이완은 신흥국이지만, 큰 차이를 보이지 않는다.
전세계 평균보다 낮다.
일본은 살짝 비관적, 타이완은 살짝 낙관적으로 편향되어 있다.

인도는 신흥국 중에서 정확성이 높은 편이다.
최악이라는 중국, 브라질, 한국 중에서도 한국은 독보적이다.
정확성이 떨어진다는 점에서도 그렇고, 낙관편향이 심하다는 점에서도 그렇다.

한국을 제외한 다른 모든 나라는 0 주위에 피크가 존재한다.
그러나 오로지 한국만 피크가 없어서 고원처럼 혹은 쌍봉처럼 보인다.
원숭이가 다트를 던져서 예측을 해도 이보다 못할 수 없다는 것이다.
위에 그림을 보이지 않은 태국, 말레이시아, 필리핀, 터키, 말레이시아 등의 신흥국도 한국과 비교되지 않을 정도로 정확성이 높고, 그 중 일부는 인도처럼 선진국형태의 분포를 보인다.


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

좀 더 정확히 말하면 위 논문이 커버하는 2003년에서 2014년까지 완벽한 쓰레기였다.


지금은?

2003년부터 2014년까지 편향이 극심해졌는데, 좋아졌을리가...


----------------------
추가


한국 애널의 무능화 과정 - 2 단계 모델
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2018/02/2.html

한국 증권 분석이 쓰레기가 된 과정에 대한 간단한 고찰.

samsung vs facebook+google

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/11/supercycle-vs-supercycle-samsung-vs.html

삼성과 애플을 비교해 본 적이 있다.
이번에는 삼성과 구글+페이스북을 비교해 본다.

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2018/02/facebook-4q2017-monstrous.html

구글은 최근에 올린 적이 없고, 페이스북의 최근값은 위에.

삼성전자의 시총은 약 300 B$ (보통주 309조 + 우선주 36조 - 자사주 25조).
구글의 시총은 816 B$. 페이스북의 시총은 561 B$. 두 회사의 합은 1377 B$.

4.5배 차이.

삼성 매출(노랑색)이 구글페이스북(하늘색)의 매출 합계보다 크다.
그러나 성장률은 구글페이스북이 높다.
어림해서 2년 후에는 삼성을 따라잡을 것으로 본다.

영업이익은 매출과는 다른 그림을 보인다.


07년 이후 삼성의 영업이익은 매출보다 변동성이 매우 높다.
13년의 갤럭시 대박, 17년의 메모리 대박이 그대로 드러난다.
반면 구글페이스북은 적은 변동성을 보인다.

그럼에도 불구하고
삼성의 영업이익 추세는 08년부터 17년까지 구글페이스북과 같다.
그래서 영입이익 증가율은 삼성과 구글페이스북이 같다.
페이스북이 상장한 12년 이후만 봐도 다르지 않다.

삼성은 순환주의 전형적인 면모를 보인다.
구글페이스북은 성장주의 전형적인 면모를 보인다.
그러나 2013년과 2017년의 큰 싸이클과 2010년의 작은 싸이클을 포함한 3번의 싸이클을 넘어서 성장율이 같다면 향후 10년간 삼성과 구글페이스북이 얼마나 많이 다를 것이라고 예측하는 것이 합리적일까?
시총의 비율만큼 4.5배의 성장률 차이가 나타날까?

많이 의심스럽다.
차이는 좁혀질 것으로 본다.
물론 어떻게 좁혀질지 알 방법은 없다.