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.




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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%