경기선행지수, 착각, 착각, 완전한 착각

미국의 경기선행지수는 oecd것이든, ecri것이든, conference board 것이든 전부 장단기 금리차의 영향을 가장 크게 받고 있다.

1) 장단기 금리차가 경기에 선행할 뿐 아니라 경기순환을 지휘(지배)한다.

2) 전세계 경기선행지수에 장단기 금리차가 포함되어 있고 그것을 미국의 장단기 금리차가 지배한다. 

3) 현재 변동이 큰 요소가 경기선행지수에 영향을 크게 주게 된다. 지금 금리차가 그렇고 앞으로도 그럴 것이다. fed, ecb, 등 전세계 모든 중앙은행이 금리인상과 긴축 시점으로 고생중이다. 

4) 전세계의 큰손 투자자들이 고평가된 주식과 채권에 스트레스를 받고 있다. 그들이 '순환적'으로 장사를 접기 시작한지 몇년이 지나도록 상승이 지속되었다. '구조적'으로 탈출하고 있는지는 아직 모른다.

이상의 몇가지 이유에서 그렇다는 것인데, 찾으면 더 많은 이유가 있을 것이다.
주가지수(순환치 혹은 전년비)의 변동성은 변동성이 금리차의 수십배에 달해서 오히려 판단을 흐리는 경향이 있다.
그러나 금리차보다 덜 중요하다고 보기는 어렵다.



경기 싸이클의 개념을 확립하고 경기순환 관련지표들을 개발하고 현재 미국의 경기순환을 결정하는 nber는 mitchell과 그의 동료들이 만들었다. 여기에서 ecri라는 기업으로 독립해서 경기순환분석을 파는 moore와 그의 후계자들은 근본적으로 같은 개념으로 경기를 분석한다.

https://www.businesscycle.com/ecri-about/forecasting-approach

A century-long tradition of business cycle research gives ECRI a singular perspective on the ebb and flow of the economy, even in the face of unexpected shocks. Our approach builds on the work of ECRI's co-founder, Geoffrey H. Moore, and his mentors, Wesley C. Mitchell and Arthur F. Burns.

요약하면 경기순환에 대한 분석은 전부 하나의 뿌리에서 나왔고 백년이 되도록 달라진 것이 없다.
미국과 전세계의 나머지 경제연구집단들이 이보다 더 근본적인 지표들을 개발하고 획기적으로 개선할 것을 기대하기는 어렵다.

1000년이 지나도 경기순환의 원리가 바뀌지 않으면, 맨날 같은 지표를 보는 것으로 충분하다.

이렇게 박제된 것처럼 똑같은 경기순환을 분석해서 투자에 이용하는 것은 그러나 항상 어렵다.
특히 경기선행지수를 채권과 주식 투자에 이용하려고 할 때는 항상 순환참조의 오류에 빠질 수 있다는 점을 염두에 두어야 한다.

경기선행지수가 상승하니 주가가 오를거야 라고 생각한다면 착각이다.
실제로는 주가가 오르니 경기선행지수가 상승하는 것이다.
경기선행지수가 상승하니 금리가 오를거야 라고 생각하는 것도 마찬가지로 착각이다.
실제로는 금리차가 상승하니 경기선행지수가 상승하는 것이다.

전세계의 어느 선행지수에도 금리차와 주가지수가 포함되어 있지 않을 가능성은 없다.
채권시장, 주식시장이 없는 나라를 제외하면 그렇다.


그런데 그런 착각이 왜 많은 투자자들에게 먹히나?
한국의 2000년대처럼 2년짜리 단기 경기싸이클이 지배했던 일부 나라를 제외하면 경기싸이클은 대개 4-5년에서 10년을 간다.
재고순환보다 투자순환이 더 크게 작용하기 때문일 것이라고 본다.

장기 순환이 존재하면 1년의 추세를 보고 따라 들어가도 3년에서 9년을 먹을 수 있다.
미국에서 오바마가 주식사라고 노래하던 2009년 초에 잘 기억했다가 2010년에 사도 7년동안 벌어서 부자가 될 수 있었다.
다른 선진국, 후진국도 비슷한 경우가 많다.



그러나 한국은 다르다.
달라도 너무 다르다.

한국은 외환위기 이후 2000년대 들어 딱딱 떨어지는 2년짜리 싸이클이 지배했고 1년 신중하게 관찰하고 투자를 시작하면 딱 고점이었다.

99홀 00짝 01홀 02짝 03홀 04짝 05홀 06짝 07홀 08짝 09홀

많은 사람들이 홀수해에 벌고 짝수해에 쉬거나 망하는 홀짝싸이클을 기억한다.

이렇게 돈벌기 쉬운 나라가 있었을까?

금융위기 이후에는 잠깐 반짝해서 주기가 과거처럼 길어진 것처럼 보이기도 했으나 2011년 고점이후 작년까지 횡보만 지속하면서 변동성이 줄고 이제는 싸이클이 거의 사라진 것처럼 보였다. (작은 싸이클은 노이즈와 크게 다르지 않다.)
그러니 경기싸이클을 연구해서 부자가 되려고 하면 바보되기 쉬운 조건이었다.

지금 2017년에 홀이다.
내년에는 짝일까? 홀일까?
나는 홀홀홀홀홀이었으면 좋겠다.


각설하고 데이타를 보자.
아래는 oecd의 cli이다.


https://data.oecd.org/leadind/composite-leading-indicator-cli.htm




빨간 선이 금융위기 이후 전세계에서 가장 꾸준한 회복을 보인 미국의 oecd cli이다.
꺾인 것처럼 보인다.

ecri자료는 더 심하게 꺾였다.
ecri자료는 ecri보다 아래 싸이트에서 보는 것이 더 좋다.
더구나 ecri자료에 대한 분석도 ecri보다 더 잘한다.

https://www.advisorperspectives.com/dshort/updates/2017/09/08/ecri-weekly-leading-index-wli-down

2011년 ecri가 자신들의 자료로 잘못된 경기침체신호 경보를 내보냈을 때, 이들은 그 신호가 잘못된 분석이었다는 점, 뜨고 싶어서 성급하게 선빵을 날린 것이라는 점을 보여주었고, 결국 ecri가 자신들의 '실수'를 마지못해 인정했고 나중에는 발표되는 선행지수의 내용 자체를 수십년만에 바꾸었다. (아래 글에 일부 내용)

지금 나는 ecri의 개소리를 듣지 않는다.
틀려도 반성할 줄 모르면 개선되지 않는다. 그런 자들은 죽을 때까지 변하지 않는다.

ecri의 지수는 한국은행과 통계청의 경기지수보다 나은지 못한지 알기 어려운 그런 수준이다.
그래도 oecd의 것은 가끔 본다.
왜?
위처럼 보기 좋게 만들어놨다.
더구나 다른 지표들도 잘 다듬어놨다.



oecd의 cli 구성요소는 나라마다 다르다.
왜?
그것이 그 나라의 통계수준, 경제수준에 가장 적합하다고 그들이 판단했으니까.


아래는 미국의 cli 구성요소이다.
https://www.oecd.org/std/leading-indicators/CLI-components-and-turning-points.pdf

1. Work started for dwellings sa (number)
2. Net new orders - durable goods sa (USD)
3. Share prices: NYSE composite (2010=100)
4. Consumer - Confidence indicator sa (normal = 100)
5. Weekly hours worked: manufacturing sa (hours)
6. Manufacturing - Industrial confidence indicator (% balance)
7. Spread of interest rates (% p.a.) 

겨우 7개다.



한국의 구성요소는?

1. Manufacturing - Business situation: future (% balance)
2. Share prices: KOSPI index (2010 = 100)
3. Stocks of total investment manufactured goods (Volume) sa
(volume) inverted
4. Inventory circulation indicator (manufacturing)
5. Spread of interest rates (% p.a.)
6. Net Barter Terms of trade (2010=100) sa

제조업 기업경기실사지수 전망 (현황말고)
코스피 (기준이 2010이라는 것은 순환치만 뽑아 쓴다는 뜻인듯)
재고량(역계열)
재고순환지표(제조업)
장단기금리차(3년-1일)
순교역조건(이것도 기준이 2010이니 순환치를 쓰는 모양)

한국은 더 적어서 6개다.
거기에 재고 관련 두개를 합치면 실제로 5개에 가깝다.
전부 한국은행과 통계청의 자료라서, 신박한 자료가 전혀 없다.
이것으로 oecd의 cli는 한국보다 한국의 경제순환에 대해 전세계에서 가장  권위있는 정보를 제공하고 있다.
쓰바씨바. (감사합니다, 러시아어라고)



왜 미국의 경기선행지수가 그 모양인지 명확하다.
금리차가 내려가고 있고, 주가가 내려가고 있다.
다른 지표들이 웬만큼 좋아서는 막을 수 없다.
주가의 순환치 구하는 것은 전문가들에게 맡기고 fred에서 전년동월비나 확인해 보자.
그러면 oecd의 cli가 어떤 모양이 될지, 그럴려면 어떤 조건이 필요한지 알 수 있을까?



정리해보자.

재고, 주문, 소비자심리 등의 별로 나쁘지 않은 실물 관련지표 등을 제외하고,실시간으로 확인가능하면서 경기선행지수에 가장 크게 영향을 주는 것이 장단기 금리차와 주가지수이다.

그런 그림을 이미 확인한 본적이 있다. 기억나나?

구리박사? dr copper vs dr copper/gold
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/08/dr-copper-vs-dr-coppergold.html

지금 미국의 장기금리와 주가지수는 완벽하게 동행한다.
(위 그림에는 금리차가 아니라 장기금리를 썼다. 왜? 주가지수, 구리/금과 엄청 잘 맞으니까)


이것이 oecd cli와 비슷한가?

금리차, 주가지수가 반영되는 8월, 9월에는 어떨것 같은가?



금리차 주가지수 둘 중 하나라도 열심히 분석해서 예측할 수 있으면 선행지수의 방향을 볼 수 있다.
혹시 구리/금 비율을 분석해도 가능할 수 있다.
3년째 금과 똑같이 움직이는 엔화를 분석해도 가능할 수 있다.

그러나 oecd ecri만 봐서는 어렵다.
왜?
실물지표와 주가/금리차가 따로 놀고 있기 때문이다.


그런데 저 위에 언급한 하나라도 열심히 분석하는 사람들이 한국에 있나?
하루에 보고서를 수십개에서 수백개 정도 본지 십 년이 되어가는데 아직 없다.


돈벌기 어려우니 공부나 하자.



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2011년의 경기선행지수 관련 논쟁에 대한 글 2개.

미국 경기가 2011년에 꼭지를 치고 꺾일 것이라고 주장했던 ecri가 그들 설립 이후 최초로 실패를 경험하고도 겸손해지지 않았다.
경기지수를 만들고 그리는 것은 상대적으로 매우 쉬운 일이지만, 근본적으로 인간의 눈과 머리가 미래와 현재를 있는 그대로 보는 것을 방해한다는 점이 문제이다.

아래는 당시에 발생한 매우 큰 노이즈의 일단.



2011.12.26

미국경기선행지수의 대립

미국의 경기선행지수 중에 가장 유명한 2개가 서로 다른 방향을 가고 있다.

40년 이상 비슷한 방향을 가던 지수가 2년 가까이 차이를 보이면서 많은 사람들이 관심을 보이고 있다.

특히 9월 ECRI가 단호하게 침체를 피할 수 없다고 선언한 이후에는 더 관심이 커졌다.

이제는 둘 사이에 적당한 타협이 가능할 것으로 보이지 않는다.

The Great Leading Indicator Smackdown

ECRI의 지수는 내용은 공개되지 않아서 블랙박스라고 한다.

아래의 글은 ECRI의 설립자와 현 대변인의 발언을 추적해서 지수의 구성요소를 추정하고 있다.

A peek inside ECRI's black box

S&P 500

housing

corporate profits

commodity prices

CPI

real wages

new order for durable goods

credit spreads : BAA corporate bonds - 10 treasury bonds

여기까지 보면 실업/고용, 통화량, 소비자기대심리, 건설수주 등과 관련된 부분에 대한 언급이 없다.

경제지표는 만든 사람들이 구성하기 나름이다.

경기선행지수는 구성요소가 무엇이든 경기를 예측하는 목적을 가진 것이다.

조만간 서로 다른 방향을 가는  두 지표 중 하나는 실패를 인정해야 하는 상황이다.

만약 내용을 공개하지 않는 ECRI의 지수가 틀린다면 유료로 정보를 구매하는 사람들에게 설명을 하게 될 것이다.

그러면 지수의 내용을 좀 더 자세히 공개할 수 밖에 없을 것이다.

2012.01.28

ECRI의 경기선행지수


일단 방향을 바꿨다.

http://advisorperspectives.com/dshort/updates/ECRI-Weekly-Leading-Index.php

참고로 WLI를 구성하는 내용은 여전히 블랙박스지만 한가지 미스테리는 풀렸다.
WLI에서 WLI growth (위의 그림)를 구하는 방식에 대해 많은 사람들이 궁금해했고, 나도 직접 구해보려고 했는데 잘 되지 않았었다.

그것을 풀어낸 것이다. 많은 시행착오가 있었던 모양이다.
보통 전년동월비를 쓰거나, 혹은 6개월, 3개월 전과 비교한다.
아니면 선형회귀를 사용해서 기울기를 제거하거나, 5년에서 1년 사이의 이동평균을 빼주기도 한다.

이런 방법을 섞을 수도 있고 이동평균을 단순, 지수, 기하, 조화 등등을 쓰기도 한다.
결국 수백가지의 주가 보조지표와 비슷한 방법이 존재하는 것이다.
아래 수식을 보니 만든 사람이나 찾아낸 사람이나 신기하다.

http://advisorperspectives.com/newsletters12/Further_Improving_the_Use_of_the_ECRI_WLI.php

“MA1” = 4 week moving average of the WLI
“MA2” = 53 week moving average of MA1
“n”= 2
“m”= 1

WLIg = [(MA1/MA2)^n – m] *100