cpi와 ppi의 차이는 기업의 이익과 관련이 있다는 생각은 상당히 흔한 것이다. 한국처럼 무역의 비중이 높은 나라에서 수입물가(단가)와 수출물가(단가)의 차이도 중요하다고 보는 사람들이 있다. 기업에서 ppi와 수입물가는 주로 원가, cpi와 수출물가는 주로 판매가격을 구성한다는 점을 생각하면 일리가 있고 비율이나 yoy의 차이에서 경기전망에 대한 힌트를 얻으려는 것은 당연하다. 그러나 한국은행은 공식적으로 이런 방식을 권장하지 않는다. (본 기억은 확실하나 출처가 확인되지 않는다)
인덱스화된 지수들은 장기간에 걸쳐서 안정적이지 않은 경우가 있고, 그런 경우에 몇 년 이상의 기간을 비교하면 완전히 삼천포를 빠지는 경우가 있다. 중간에 개정, 재개정, 재재개개정을 거치면 비교자체가 의미 없을 수도 있다.
다양한 문제가 존재할 수 있으나, 미국의 cpi와 ppi는 100년 간에 걸쳐서 안정적인 관계를 보인다. 이것 자체가 매우 신기한 일인데, cpi와 ppi 사이에도 뚜렷한 30년 주기의 싸이클이 있는 것을 확인했다. 이전에 30년 주기를 보였던 지표들( real rate, CAPE, real commodities, 실업율)에 추가하고 관찰할 만한 가치가 있다.
원자재, ppi, cpi순으로 단기 변동이 크다.
장기간에 걸쳐서 관찰해도 원자재쪽의 변동이 크다.
cpi는 80년대 이후 직선적으로 증가했다. 너무 직선에 가까워서 의심스러울 정도이다.
이에 비하면 ppi는 좀더 지수함수적으로 증가했다고 볼 수 있다.
그런데 위 그림의 자로 그은 듯한 cpi는 80년 이후에나 존재한 것이다.
또한 ppi와의 큰 괴리도 마찬가지이다.
대부분의 원자재들이 고점 대비 상당히 조정을 받은 상태라서 설령 가격하락이 지속되어도 ppi에 대한 압도적인 영향은 이미 많이 사라진 것으로 보인다.
또한 과거의 기록과 비교하면 ppi는 반드시 하락할 필요는 없다.
계절조정은 원지수를 보는 상황에서는 별 영향을 주지 않는다.
cpi와 ppi는 1980년 이전에 매우 비슷한 궤적을 보인다.
물가상승이 느린 시기와 가파른 시기로 구분할 수 있다.
대공황 직후뿐 아니라 그이전 대 호황기에도 물가는 꾸준히 하락하고 있다.
2차대전후 60년대 후반까지 물가는 거의 정체되어 있다. 이후 물가가 상승하기 시작한 후 몇 년이 지나서 오일쇼크가 발생한다. 오일쇼크는 공급만의 문제가 아니었을 뿐 아니라 근본적으로 과수요가 문제였을 가능성이 높다.
두 지수가 비슷하게 움직임에도 불구하고 두 지수의 비율은 명확한 주기성을 보인다.
두 지수의 비율은 장기 불황이 발생하기 전에 피크를 보인다.
상승으로 전환하면 15-20년의 장기 상승을 보인다.
생산자 물가 안정이 미국 장기 호황의 기반이라는 것이 명백하다.
2000년대 이머징의 성장이 원자재 가격상승을 가져오기도 했지만, 반대로 원자재 가격 상승이 이머징의 성장에 기여한 바도 크다.
그래서 원자재 가격 하락이나 디플레이션 가능성에 민감하지만 적어도 미국 경제는 원자재 가격 안정의 수혜를 입었다는 것을 지난 100년 간의 자료가 보여준다.
한국도 과거보다는 90년대, 2000년대보다는 선진국 경제에 가까와졌고, 디스인플레이션의 영향을 덜 받을 것이다.
cpi/ppi 비율을 다우지수와 비교했다.
지수보다 밸류에이션(cape 등)을 비교하면 더 명확하지만 log를 취하면 실용적인 면에서는 별 차이도 없다.
cpi와 ppi의 비율은 cpi를 물가조정한 것으로 볼 수 있다.
이전에 다우지수를 몇개의 물가지수와 비교했던 것과 다르지 않다.
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2013/05/real-dow-cpi-ppi-gold.html
fred에도 50년 이전을 보여주는 자료는 많지 않다.
월별, 분기별 자료가 없고 연도별 자료가 있는 경우가 있는데 gdp, 개인소비지출, 산업생산도 비슷하다.
다우지수의 50년 전후 저점이 조금 더 명확하다.
산업생산, GDP에서도 저점이 보인다.
고점이 다른 이유는 2차대전 기간 소비의 상대적인 위축때문으로 보인다. (확인은 필요하다)
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2013/01/30.html
며칠전 시겔 교수가 쉴러 교수의 cape에 심각한 오류가 있다는 지적을 했다.
90년대 이후 기업의 이익에서 평가손실만 비대칭적으로 크게 반영되었고, 따라서 cape도 지나치게 높다 나오고 있다는 것이다. s&p500의 순이익보다 nipa의 순이익이 그런 점에서 더 안정적이라는 것이다.
Don’t put faith in Cape crusaders
By Jeremy Siegel
개인적으로 그렇게 느끼기는 했지만, 스스로 확인할 방법은 없었다. 그냥 nipa의 순이익을 snp, 다우등과 비교해보는 정도까지는 해 볼 수 있지만, 분자 분모가 다르니 데이타 품질이 많이 떨어진다.
만약 30년만의 저점을 최근에 지난 것이면 시겔교수의 주장대로 cape를 nipa자료를 이용해 다시 그려볼 필요가 있다. 그런데 그렇게 해도 시계열이 짧아서 시겔교수가 직접 원자료를 가지고 계산하지 않는한 저렇게 명확한 그림이 나오기는 어렵다. 둘 사이에 논쟁이 더 벌어질 가능성이 있으니 기억만 해 두자.
