2018년 7월 6일 금요일

trade war scenario - scotiabank


http://www.gbm.scotiabank.com/scpt/gbm/scotiaeconomics63/globaloutlook_3Q2018.pdf




캐나다의 최악 시나리오가 미국보다 더 미국경제와 달러에 의존적인 한국보다 더 지독할리가 없을 듯.





바로 밑에 있는 그림도 흥미롭다.

Household balance sheets still compare favourably with those of our US neighbours.

디레버리징이 전세계에서 가장 오래 깊게 진행된 미국의 가계부채수준이 캐나다와 동일조건에서 이제 비슷한 수준이라고. (실선말고 점선끼리 비교해야 진실을 알 수 있다는 얘기)
우연히 한국과 캐나다의 가계부채 수준은 비슷. https://www.bis.org/publ/qtrpdf/r_qt1712f.htm
미국도 결과적으로 비슷하다니 가계부채로 망해도 같이 망할 듯.




참고로 아래 그림도 출처가 scotiabank.
https://www.scotiabank.com/ca/en/about/global-economics/economics-publications.html



생산가능인구과 경제성장률의 교훈 20180622
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/06/20180622.html









semi export 20180705



http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/06/semi-inventory-cycle-20180613.html
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/06/semi-export-20180602-cycle-cycle-cycle.html
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/06/samsung-cash-20180531.html
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/05/micron-20180523.html
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/05/samsung-hynix-memory-export-20180503.html
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/05/20180503.html
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2018/04/vs-semi-export-q-vs-p-20180419.html
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2018/03/semi-export-20180315.html
http://runmoneyrun.blogspot.com/2017/09/memory-supercycle-boom-bubble-and.html

아래는 발표된 6월 수출증가율에서 추정한 값들을 이용한 것이다. 



18년 들어 반도체 수출 증가에서 단가의 상승이 기여한 부분은 미미하다.
실제로 17년 10월 이후에는 일정한 수준을 유지한다고 봐도 무방하다.

따라서 수출증감의 대부분은 수출단가가 아니라 수출 물량에 의해 결정되고 있다.
전년동월비로 여전히 10%대의 증가를 보이는 것과는 차이가 있다는 것이다.



과거의 메모리 슈퍼싸이클은 어땠을까? 다르지 않다.
가격 상승이 아니라 가격이 하락하지 않는 조건에서 물량이 증가하는 것에 의해 싸이클의 폭과 길이가 결정되었다.




12년 이후의 반도체 수출가격은 일정한 범위에서 유지되고 있다.

이와 가장 비슷한 시기가 91년에서 95년까지 메모리 슈퍼싸이클이다.
반도체 가격의 변동이 없이 일정하게 5년간 유지되었다.




이 시기 한국의 반도체 수출은 지속적으로 증가했다.



요약

18년 이후 반도체 수출금액의 증가는 단가가 아니라 물량이 좌우하고 있다.
확장해서 보면 14년 이후 반도체 수출 증가도 단가보다 물량의 증가에 의한다.

이것은 몇년간의 메모리 빅싸이클이 메모리 단가상승에 의한 것이라는 일반의 믿음과 다르다.





2018년 7월 5일 목요일

korea export, oil, dollar, kospi - 20180705



http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/07/korea-export-20180701.html

수출증가율은 작년 하반기에 고점을 찍고 지속적으로 감소하고 있다.
2018년 수출은 한자리수 중반이나 초반 이하에서 끝날 가능성이 높다.

이것은 미국, 중국, 유럽 등에서 심각해지고 있는 무역전쟁과 상관없이 이미 3분기 가까이 진행된 일이다.
미래의 일이 아니라는 것이다.


http://runmoneyrun.blogspot.com/2017/09/dollar-oil-korea-export-20170907.html

여전히 많은 사람들이 착각하고 있지만

1) 기름값이 상승하는 시기에 한국 수출이 좋다.
2) 달러가치가 하락하는 시기에 한국 수출이 좋다.

다시 확인해봤다.





90년대 이래 기름값 강세와 수출강세가 동행한다.

최근 기름값과 수출의 방향이 다르다.
계속 다를 수는 없다.




달러인덱스는 역축.

80년대 후반 이래 달러약세와 수출강세가 동행한다.
최근 달러가 한국의 수출하락 전환에 몇개월 후행해서 과거의 관계를 회복했다.



미국 ism pmi와 비교하면 더 좋지만, 산업생산이나 tech pulse도 한국 수출과 비교하기에 충분히 좋다.

한국 수출에 후행해서 tech pulse가 고점을 확인하고 있다.



수출과 kospi지수를 비교해도 상관없지만, 시가총액을 비교하는 것은 나름의 장점이 있다.
전년동월비로 매우 비슷하다.

http://runmoneyrun.blogspot.com/2017/10/korea-trade-vs-kospi-market-cap.html
http://runmoneyrun.blogspot.com/2017/05/kospi-vs-market-cap-vs-export.html


또한 수출의존형 한국경제에서 수출과 시가총액의 비율은 gdp와 시가총액을 비교하는 것보다 더 중요할 수 있다.




시가총액/수출 비율은 최근 고점 이후 하락 중이다.
18년의 고점은 07년의 고점보다는 낮고 장기 평균보다는 30%가까이 높다.

한국시장의 per, pbr, psr, cape 등과 더불어 참고할 만하다.

https://www.starcapital.de/en/research/stock-market-valuation/






2018년 7월 1일 일요일

korea export 20180701 - 경상수지 주의



먼저 수출, 수입을 확인해 보자.


수출은 좋게 보면 과거의 고점에 수준에서 안정되고 있다.
나쁘게 보면 과거의 고점수준에서 정체되고 있고, 반도체수출에 과도하게 의존하고 있다.

무역수지가 유지되고 있는 것은 수입이 14년 수준으로 회복되지 않았기 때문이고, 기름값이 70불대이기 때문이다.
만약 기름값이 14년 수준 100불에 도달하면 무역수지의 추가적인 감소를 피할 수 없다.
유가를 포함한 원자재 가격의 변화는 달러강세/원화약세같은 환율의 변화, 수출촉진을 위한 정부의 단기정책, 세계경기의 변화 등보다 훨씬 빠르고 명백한 결과를 가져오게 될 것이다.




전년동월비를 보면 1년 가까이 수출, 수입 증가율이 하락하고 있다는 것이 명백하다.
조업일수, 일별 수출을 따지고, 업종별 기여도를 고려하고, 수출물량, 수출단가를 구분하고, 기저효과를 따지고 하는 모든 조작들이 무색하다.

너무나도 솔직한 정부 - 수출이 문제 20180611
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/06/20180611.html

정부가 수출 촉진을 위해 밀어내기까지 장려했지만 수출의 감소를 피할 수 없었다.
반도체 수출이 여전히 호조였음에도 불구하고 그러하다.
연초 10% 혹은 그 이상의 수출 증가를 전망하던 제도권의 이코노미스트, 애널들은 이제라도 18년 경제전망을 현실적으로 수정할 필요가 있다.




12개월 합계로 보면 수출의 정체, 수입의 증가로 인해 무역수지의 감소가 나타난다.
과거 무역수지의 고점에 표시한 빨강색 화살표는 자체만으로는 위험신호라고 할 수 없다.
그러나 이후 세계 경기의 둔화 혹은 침체와 맞물리면 한국 경제의 큰 영향을 주게 된다.


외환위기
it버블붕괴(이후 한국의 카드버블붕괴)
금융위기
2011년의 경기 고점이후 지속적인 내수 둔화


앞서 네번의 고점 이후의 변화이다.
16년, 17년에 무역수지가 단기적으로 고점을 확인했어도 역사적으로 높은 수준을 유지하고 있다.
그런데 경상수지를 보면 조금 더 걱정스러운 생각이 든다.


(18년 1분기까지의 분기별 경상수지와 세부 내역)

최근까지 무역수지는 16년 이래 일정한 수준을 유지했다고 볼 수 있다.
그러나 경상수지는 15년을 고점으로 지속적으로 감소하고 있다.
18년 1분기의 경상수지는 15년 고점의 반토막에 불과하다.
18년 2분기도 개선되기 어렵다.


경상수지 감소에 서비스수지, 본원소득수지, 이전소득수지가 모두 기여했다.
특히 서비스수지는 여행수지 등의 적자로 지속적으로, 큰 폭으로, 빠른 속도로 감소하고 있다.

소득수지를 구성하는 이자, 배당은 최근 몇년간 해외투자의 증가에도 불구하고 개선되지 못하고 있다.
외국인들이 한국의 삼성전자회사에 투자해서 배당으로 수조씩 벌어가는 것을 보면서도, 브라질 채권같은 곳에 해마다 수조씩 몰빵하고 나몰라라 해서는 개선되기 어렵다.
기관투자자들의 부도덕성과 이에 대한 불신, 개인투자자들의 욕심과 무지, 정부의 해외 투자에 대한 장려 등. 여러 요인들이 결합해서 높은 학습 비용을 지불하고 있는 중이지만 개선되기를 단기간에 바라기는 어려워 보인다.

그렇다고 당장 경상수지가 적자를 걱정할만큼 급감하고 외환보유액에 크게 영향을 줄 것으로 보이지는 않는다.
그러나 연말까지 미국, 중국 간의 무역전쟁이 전세계로 확산되면서 실물경제의 위축이 나타나고, 신흥국이나 남유럽 금융시장의 패닉이 확산될 경우 경상수지의 지속적 하락은 해외투자자들의 한국투자심리에 불리한 조건이 될 수 있다.





향후 두 달 수출증가율은 안정적인 수준을 유지할 것이다.
그러나 현재의 수출을 유지하면 연평균 5% 수준으로 그어놓은 파란색의 보조선에도 미치지 못할 수 있다. 독주하는 반도체나 나름 호조를 유지하는 화학, 기계 등에서 적신호가 나오면 답이 없을 수 있다.

또한 정권이 한국 경제를 리셋하기로 작정을 한 것 같으니 수출과 관계없이 내수의 바닥을 확인해야 할 것으로 보인다.

중국이나 북한과 관련한 변화가 한국경제에 의미있는 영향을 줄 수 있을지는 판단할 수 없다.








2018년 6월 23일 토요일

서울아파트 가격과 거래량 - 완성되어 가는 중 20180623



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

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

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

서울 아파트가격과 거래량 1월 추정 20180129
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/01/1-20180129.html





월별 거래량과 아파트 가격의 월별 변화율이다.
이 관계는 '주택보유자는 가격이 내리면 안 판다'는 것으로 정리할 수 있다.
감정원의 거래량 자료가 있는 2005년부터 이 관계는 변하지 않았다.




아파트가격 전년동월비와 이에 대응하는 1년 거래량의 합계를 비교한 것이다.
13년 이전과 비교시 13년 이후부터 17년 중반까지 거래량 대비 가격 변화율이 낮다.
왜?




2013년 이후 공급의 가격 탄력성이 증가했다. (S1에서 S2로 이동)
가격의 작은 변동으로도 공급이 탄력적으로 증가하는 상황.
미분양 재고와 기존 주택 보유자의 매물이 그러한 역할을 했을 것이다.
그 재고가 소진되면 공급곡선은 13년 이전의 S1으로 돌아갈 수 있고 크게 벌어진 거래량과 가격은 차이를 좁히게 된다. (S2에서 S1으로 이동)

D1은 최초에 생각했던 비전형적 수요 곡선.
D2는 거래량이 여간해서 줄지 않으면서 수정한 곡선.

양도세 중과와 관련된 거래량 감소라는 단기적인 노이즈가 발생하고 있지만 16년 이래 벌써 네번째이다.
노이즈를 줄이기 위해 1년 거래량 합계로 보면 현재 상황은 본격적인 거래량 조정이 없이 가격이 점차 올라가고 있는 것이다.
공급의 감소와 수요의 증가가 공히 나타나고 있다고 보는 것이 가장 쉬운 설명이고, 이것은 가격 상승의 동력이 수요, 공급 어느 한 쪽이 아니라는 것을 시사한다.
그러면 구부러진 공급곡선같은 것을 상상하기 위해 머리를 쥐어 짤 필요도 없다.

지금 위 그래프의 y축은 가격이 아니고 가격변화율이다.
이것은 이론으로 끄집어 낸 것이 아니고 자료가 지시하는 대로 그린 것이다.
만약 이 데이타가 서울 아파트 시장의 현실을 제대로 반영하고 있는 것이라면 부동산 가격을 통제하려는 정부의 수요 억제책은 지속적으로 실패할 가능성이 있다.

1) 거래량 자료가 존재하는 2005년 이후 가격 상승률의 꼭지는 전년대비 25%였다. 서울 아파트 값이 지역에 따라 연간 40-50% 오른 곳이 많다고 해도 전체로는 아직 10%밖에 올라오지 못했다. 거래량이 크게 감소하지 않고 단거리로 S1과 만나려면 16%이상의 상승률에 도달해야 한다.

2) 가격변동에 따라 공급이 탄력적으로 증가하던 시기는 17년 중반에 끝이 났다. 앞으로는 공급이 증가하기 어렵다는 것(탄력성의 변화)을 시장이 반영한지 1년 밖에 지나지 않았다. 이것은 아파트값의 바닥을 찍은 13년초(yoy) 혹은 13년말(원래값)과 4년의 차이가 있고 얼마만에 좁혀질 것이라고 예단할 수 없다.

3) 정부의 수요억제책이 단기적으로 효과가 나타날 수 있지만 공급부족을 뛰어넘을지 알 수 없다. 82부동산대책에 의한 거래급락은 4개월 지속되었을 뿐이다. 양도세 회피 때문이든 다른 이유때문이든 필요하면 거래는 발생한다.



요약

2005년 이래 서울 아파트 가격이 내려가면 거래가 감소하고, 가격이 올라가면 거래가 증가하는 관계를 유지하고 있다.
공급의 가격탄력성이 13년에 한 번, 17년에 한 번 변했다.
과거수준으로 돌아가는 다양한 경로 중 시장은 단거리 지름길을 선택했다.
이 선택은 정부가 강요하고 있는 것으로 보인다.





bitcoin vs dollar vs gold - fred 입성 기념




비트코인 가격(로그), 달러인덱스, 금값(역축)을 비교한 것이다.

2017년 이래 비트코인 가격은 달러와 큰 방향에서 서로 반대로 움직였다.

금값은 최근 몇 년 간 달러의 거울상에 가깝게 움직였다.



http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/06/next-money-20180611.html


최근 몇 년간 엔화는 금값과 똑같이 움직였다.
유로는 달러와 반대로 움직이게 되어 있다.

달러의 방향이 바뀌면 유로, 엔, 금, 가상화폐의 방향이 바뀐다.
또한 기름값의 방향이 바뀔 수 있다.




2018년 6월 22일 금요일

생산가능인구과 경제성장률의 교훈 20180622


미국의 정의: 노동청, fred의 정의

working age population: 16-65세
civilian noninstitutional population: 16세 이상 (재소자, 군인  등 제외)

http://runmoneyrun.blogspot.com/2014/06/jobs-fred-series.html
labor force participation rate = civilian labor force/civilian noninstitutional population
경제활동참가율 = 경제활동인구/생산가능인구

한국의 정의: 통계청, 한국은행 자료

15세 이상 인구 = 노동가능인구 = 생산가능인구
http://eiec.kdi.re.kr/material/archive/question/view.jsp?pp=50&idx=24623
‘생산가능인구’란 용어는 교과서나 통계에서 두 가지 뜻으로 사용되고 있습니다. 첫번째 뜻은 15-64세 인구이며, 실업에 대해 이야기할 때는 15세 이상 인구를 가리키기도 합니다. 실제로 정부 각종 기관의 통계를 살펴보면 생산가능인구가 두 가지 뜻으로 혼용되고 있음을 알 수 있습니다. 그래서 교과서나 통계표에서는 생산가능인구란 무엇으로 정의된다고 먼저 밝히는 경우가 많습니다. 그리고 통계청 등에서는 생산가능인구 대신 노동가능인구란 용어를 사용하여 15세 이상 인구를 나타내고 있습니다. 실업에 대해 얘기할 때는 따로 부연설명이 없어도 생산가능인구를 15세 이상 인구로 보는 것이 일반적이므로 수능시험에 오류가 있다고 보기는 어렵습니다.


실제 통계청에서 발표하는 고용통계는 아래와 같다.

15-64세 인구를 보통 '생산가능인구'라고 언급하지만, 고용통계의 분모는 '15세 이상 인구'이고 관용적으로 생산가능인구로 본다.
필요하면 '15-64세 인구', '15세 이상 인구'로 구분해야 한다.

한국과 미국의 고용통계에서 분자, 분모는 다르지 않다.
통계청, 한국은행이 제공하는 고용 통계에서는 16세가 아니라 15세이상 인구를 이용한다.
이유는 나도 모른다.




일본의 장기침체가 인구구조의 변화때문이다?


1) 장기적으로 통계적으로 생산가능인구와 경제성장률이 관련 있다.

생산가능인구와 경제성장률의 높은 관련성 working-age population and gdp
http://runmoneyrun.blogspot.com/2016/10/working-age-population-and-gdp.html

고령화와 경제성장률
http://runmoneyrun.blogspot.com/2017/06/blog-post.html

인구고령화가 경제성장에 미치는 영향 - 한국은행 보고서
http://runmoneyrun.blogspot.com/2017/07/blog-post_26.html 

생산가능인구와 가계자산구성 - 미국
http://runmoneyrun.blogspot.com/2016/10/blog-post_22.html



2) 중대한 반례

미국 노동 참여율의 하락은 인구구조와 관련이 없다고
http://runmoneyrun.blogspot.com/2014/06/blog-post.html



http://www.gbm.scotiabank.com/English/bns_econ/globalviews140606.pdf

미국과 캐나다는 똑같은 인구구조에도 불구하고, 경제활동참가율의 장기 추이가 30년동안 다르다.
경제활동참가율=경제활동인구/생산가능인구(16세 이상)



https://tradingeconomics.com/canada/labor-force-participation-rate


현재 상황 여전히 다르다.
모양도 방향도 레벨도 다르다.




요약

1) 인구구조는 (선진국에서) 장기적으로 경제성장에 중요하다.
2) 그러나 인구구조만으로 일국의 경제를 예측하려고 하면 안 된다.


교훈

1) 해리 덴트의 적들은 반 이상 틀릴 것이다.
2) 해리 덴트의 추종자는 결정적으로 틀릴 수 있다.
3) 일본의 예가 한국과 어떤 관련성이 있을지 결론을 내리려면 20년 기다려야 한다.