2018년 9월 3일 월요일

반도체 재고순환과 이익률 semi inventory cycle vs opm



경기지수, 재고순환, kospi, 금리차 20180831
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/08/kospi-20180831.html

경기선행지수 중 제조업 재고순환은 최근 경기와의 관련성을 판단하기 어려워졌다.
반도체 업종의 생산, 재고, 출하 지수도 반도체 수출과의 괴리를 고려하면 역시 이용하기 어렵다.

semi export, capex, inventory 20180901
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/09/semi-export-capex-inventory-20180901.html

반면 반도체 수출 금액이나 삼성전자, 하이닉스의 매출은 관련성이 높고 현재의 시황을 그대로 반영하고 있다.
반도체 수출 금액지수, 수출 물량지수, 수출물가지수는 반도체 수출 금액과 잘 부합한다.

또 하이닉스와 삼성전자의 매출과 재고에서 재고순환 지표를 만들면 현재의 시황과 잘 일치한다.

어떻게 알 수 있나?


하이닉스의 영업이익률과 재고순환을 비교한 것이다.
저점 고점이 일치한다.
재고순환이 한두분기 선행하는 것으로 볼 수도 있다.



삼성전자의 영업이익률과 재고순환을 비교한 것이다.
하이닉스와 비교시 관련성이 낮다.
가능한 이유 중 비메모리의 비중 변화가 있다.

대표적인 두 회사의 재고 순환은 적어도 통계청이 제공하는 재고순환지표보다 반도체업황뿐 아니라 한국제조업 업황 전체를 설명하는데 더 유용하다.


관련글의 댓글로 이웃분들께서 재고를 금액이 아니라 bit로 환산하는 것에 대해 언급을 하셨다.
재고금액을 물량으로 바꾸기 위해서는 가격과 원가율을 알아야 한다.
현실적으로 쉽지 않지만, 그럼에도 불구하고 재고 구성의 변화에 대해 궁금해져서 2009년 이후 기말재고만 확인했다.

해보니 흥미로운 사항이 있다.




삼성전자의 반도체 부문 재고의 구성비율이다.

2009년 이후 전체 재고중 반제품 및 재공품의 비중이 2014년까지 증가했다.
이후에는 75% 수준에서 변동하고 있다.

제품 및 상품의 비중은 대칭적으로 움직인다고 볼 수 있다.

원재료의 비중은 지속적으로 감소한 것으로 볼 수 있다.


그럼 재고의 구성이 반도체 순환과 관련이 있을까?




위 그림의 숫자이다.

10년동안 제품의 비중은 낮아지고, 반제품의 비중은 높아졌다고 볼 수 있지만, 15년은 예외이다.
16년 메모리 업황 단기 저점의 직전에 해당한다.

업황의 고점권에서 제품의 비중이 높아지고 반제품의 비중이 낮아질까?

향후 확인해 볼 가치가 있다고 본다.





2018년 9월 2일 일요일

서울 아파트 가격과 거래량 20180902



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

서울아파트 가격과 거래량 - 완성되어 가는 중 20180623
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/06/20180623.html

2017 GDP 대비 주택 시가총액 비율
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/08/2017-gdp.html







서울 아파트의 가격지수는 kb의 자료 8월치까지.
서울 아파트의 거래량은 감정원 자료 7월치까지 + 8월 추정 7000호.


적절한 비교를 위해서는 월별 거래량과 월별 가격 변동 혹은 1년 거래량과 1년 가격변동을 비교해야.
다른 방법은 좋은 결과를 얻기 어렵다.




06년 이후의 월별 거래량과 월별 가격 변동.
13년 이후 거래량 대비 가격변동 감소.



확대해보면 관련성은 잘 유지.




1년 거래량 (ttm)과 1년 간의 가격 변동.


13년 이후

거래량 대비 가격변동폭 감소.
혹은 가격변동폭 대비 거래량 2배 이상 증가

17년 후반 이후 관계에 변화 발생.

06년 - 13년: 공급의 가격탄력성 낮은 상태.
13년 - 16년: 공급의 가격탄력성 높은 상태.
17년 - 18년: 공급의 가격탄력성 낮은 상태.

사람들이 거래량 없이 가격이 폭등한다고 놀라는 상황.
but 13년 이전의 관계로 회귀하는 중.



가격이 올라도 공급이 증가하지 않는다.
왜?
17년 하반기부터 정부가 공급을 제한하는 정책을 공개적으로 펴기 시작했으니까.





s1: 13년 이전의 공급곡선
s2: 17년 후반까지의 공급곡선

분홍: 감소된 공급과의 균형을 찾는 과정.

현재 위치는 아래 그림의 D2와 근접.


가격상승률만으로 볼때 전년비로 10%에도 도달하지 못한 상황.
현정권들어 소득양극화 심화되면서 고소득층의 소득 급증, 저소득층의 소득 감소.
공급축소 정책은 최근 들어 공급 확대로 전환했으나, 현실성은 미지수.
실제 늘어도 정권 내에 가능할지 의심스러운 상황.
가계부채(주책담보, 전세담보, 신용) 모두 급증.
17년 들어 한국의 gdp대비 주택가격 시가 총액이 처음으로 전고점을 돌파.
한국주식시장, 가상화폐시장의 투기/투자 모두 지리멸렬.
해외투자도 고점위험성, 정보부족위험성 - 미국주식, 브라질채권, 홍콩els...

기호지세.
한숨 나오는 상황.
가격과 거래량이 동시에 증가하는 국면을 거칠 가능성이 그렇지 않을 가능성보다 높아 보임.
언제까지?
누가 알겠음.






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아래




http://runmoneyrun.blogspot.com/2017/07/blog-post_19.html
최초의 예측 D1





http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/01/20180117.html
수정한 예측 D2






표본 오류로 인해 소득격차가 늘었나?


청와대, 여당과 여당 2중대 정의당까지 가계동향조사를 가지고 난리를 치고 있다.
일부 어용 전문가들까지 합세해서 통계가 보여준 소득의 양극화는 통계오류로 인해 발생한 것이라는 주장을 하고 있었다.

가계소득 통계 - 사과와 배
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/08/blog-post_31.html

그래서 소득양극화가 통계의 오류라기보다는 급격한 소득의 양극화를 추가된 표본이 정확하게 반영하고 있을 가능성이 높다는 나의 생각을 정리했던 것이다.

그런 와중에 오늘 나온 기사 하나가 최근의 논란을 잘 정리하고 있다.
여전히 물어뜯는 자들이 존재하겠으나, 근본적으로 논란이 해소되려면 시간이 필요하다.
모든 자료가 같은 방향을 지시하면 저들도 현실을 부인하기는 어렵다.



"표본 오류로 소득격차↑"…靑·與 '편의적 해석' 진실은
https://news.naver.com/main/read.nhn?oid=421&sid1=101&aid=0003567229&mid=shm&mode=LSD&nh=20180902062633

이 정도면 결정판이라고 할 만하다.
아래는 기사의 논지를 정리한 것이다.



1) 실제로 1인가구, 노년층 증가 등의 사회 구조적 변화가 진행되고 있다.

2) 추가 표본에 그러한 변화를 반영했다.

3) 표본 수가 증가할수록 통계의 정확도는 상승한다.

4) 18년은 17년보다 표본의 수가 5500개에서 8000개로 증가했다.

5) 16년까지 표본의 중복률을 66.7%로 유지했지만, 17년 표본교체를 하지 않은 점을 감안해 18년의 중복률이 42.5%로 낮아졌다.

6) 중복률이 낮아진 것은 모집단의 변화를 반영해서 오히려 통계의 정확도를 유지하기 위한 것이었다.

7) 극단적으로 표본 중복률이 0%여도 비교가 가능하다.

8) 가계부 방식과 면접 조사 방식의 차이에는 장단점이 존재하고 지속적으로 개선할 부분이다.

9) 통계오류를 지적하려면 표본수가 적었던 17년에 했어야 하나, 청와대와 여권은 조사결과가 자신들에게 불리한 올해들어 통계 오류를 언급하고 있다.



다시봐도 잘 정리된 기사이다.
자뻑하자면 내가 언급한 내용들이 그대로 반영되어 있다.






2018년 9월 1일 토요일

semi export, capex, inventory 20180901


반도체 수출은 눈부신 수준이다.
그러나 겁낼만한 이유도 있다.



8월 반도체 수출은 사상최고이다.
또한 반도체 수출이 전체 수출에서 차지하는 비중도 22.5%로 사상최고이다.


2000년대 이후 한국수출에서 반도체가 차지하는 비중은 이전까지 10% +/- 3% 범위에서 움직였다.
17년 이후 점유율이 급등해서 20%를 넘어선 이후 20% 초반의 좁은 범위에서 움직이다가 다시 돌파한 것이다.

좋은 것을 좋다고 하면 되지 왜 사서 걱정을 하나?

반도체를 제외한 수출의 증가율이 낮아서가 아니고, 수출이 아예 감소하고 있기 때문이다.



앞서 한국의 전체 수출도 잘 버티고 있다고 했다.
그러나 반도체를 제외하면 2011년 이후 한국수출은 후퇴하고 있다.

16년 저점이후 반도체 수출, 반도체제외수출 모두 증가했다.
그러나 14년 고점의 두배에 육박하는 반도체에 비해 반도체제외수출은 14년 수치에 도달하지 못했다.
14년의 반도체제외수출은 11년과 같은 수준이다.

7년동안의 정체기간 동안 소위 5대 수출업종 it, 화학정유, 자동차, 조선, 철강 중에 it, 화학정유만 성장을 지속했다.

화학정유가 제자리였어도 한국수출은 성장했겠지만, it중 반도체가 제자리였으면 한국수출은 감소했을 것이다.

만약 그래서 17년부터 한국경제에 빨간 불이 들어왔다면?
(소득주도 성장 관련해서 많은 상상을 해볼 수 있지만, 부질없는 짓이다.)






한국의 반도체 장비 수입액이다. (관세청 신성질)


메모리 반도체 업황의 고점 논쟁은 벌써 1년 넘게 진행 중이다.
그러나 매출이 이전 고점을 넘기고 있으니 언제 끝날지 알 수 없다.

반면 반도체 장비의 고점은 벌써 고점을 확인했는지도 모른다.
17년 중반, 18년 초에 약 20억불 (약 2.2조원)의 장비 수입이 있었다.
이후 감소하기 시작해서 3개월동안 반토막이 났다.
12개월 합계(ttm)로도 200억불 (약 22조원)의 고점을 지나서 하락하기 시작했다.

전세계 반도체업체capex의 약 60%가 장비구입에 들어간다.
공장건설비용, 국내장비구입을 고려하면 장비수입액전후의 국내 투자가 발생했을 것으로 추정할 수 있다.
그렇게 보면 17년에 18조의 국내 투자가 반도체에서 유래했을 것이다.




한국 gdp중 설비투자 항목이다.
17년의 투자증가가 주로 어느 업종에서 기인했는지 짐작할 수 있을 정도의 관련성을 보인다.




삼성과 하이닉스가 투자를 늘려서 정권의 요구에 부응하기로 했으나, 투자의 집행 속도는 예단할 수 없다.
정부 정책에 호흥하기 위해 부총리를 만날 때까지 투자속도를 조절했을 수도 있고, 반도체 가격하락을 막기 위해 그랬을 수도 있다.

그러나 다른 이유도 가능하다.


삼성전자의 분기별 반도체 매출과 재고이다.

매출은 16년초부터 , 재고는 17년 하반기부터 증가하고 있다.

매출/재고 비율은 17년 3분기를 고점으로 2분기까지 지속 하락하고 있다.


경기지수, 재고순환, kospi, 금리차 20180831
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/08/kospi-20180831.html

미스테리한 한국 제조업의 재고순환지표에 대해 언급했었다.
삼성전자의 재고순환지표를 확인해보자.



확실히 18년 한국의 상황을 더 잘 보여주는 것처럼 보인다.


http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/07/hynix-2q2018.html

2분기에 1분기보다 확연히 개선된 하이닉스보다 삼성전자의 상황이 더 좋지 않았다는 것도 알 수 있다.
만약 2분기 삼성전자 반도체부문에 비정상적인 문제가 발생했고, 해결되었다면 위의 험악한 지표는 개선될수도 있을 것이다.




그래서 삼성전자의 미래는?
한국 수출의 미래는?

나도 궁금하다.
그런데 만약 반도체가 꺾이면 한국이 상당한 혼란에 빠질 수 있다는 생각을 지울 수 없다.




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http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/08/apple-vs-samsung-2q2018-opm-reversal.html
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/07/hynix-2q2018.html
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/07/semi-export-20180705.html
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/06/micron-2q2018.html
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








korea export 20180901 망하지 않는 길


korea export 20180102 돌파구가 필요한 시기
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/01/korea-export-20180102.html

산업통상자원부의 18년 수출증가율 전망은 4%였다.
제도권 전문가들의 전망은 10%를 넘는 것이 보통이었다.
그래서 해명자료까지 냈다.

올해 2/3가 지났고, 반도체 수출은 여전히 사상최고이다.
그럼에도 불구하고 다른 산업에서 엄청난 증가를 보이지 않으면 전문가들의 전망에 도달할 길이 없다.
it, 화학정유, 자동차, 조선, 철강 어느 산업에서 수출이 그렇게 증가할 것이라고 봤을까?
4개월 동안 어떤 산업이 한국 수출 증가율을 10%로 만들어 줄까?

공무원들이 하는 일이 믿음직하지 않을 때도 있지만, 정치적인 고려를 하지 않는 경우에 민간의 전문가들보다 나은 결과를 낳기도 한다는 예라고 볼 수 있다.




이제 본론.

8월 수출은 여전히 다행이라고 할만한 수준을 유지하고 있다.
내수에 대한 비관적인 전망에도 불구하고 18년이 본격적인 경기둔화의 시작이 아니라면 수출 덕분이다.




수출은 몇개월째 높은 수준을 유지하고 있다.
수입도 그렇다.
그러나 수출도 수입도 지난 몇개월간 정체되어 있다.
이대로 지속되면 한국의 내수를 떠받칠 수 없다.

수출의 '소득'에 대한 직접적인 낙수효과가 정권이나 국민들 기대에 못 미치는 것으로 보이지만, 수출기업이 투자를 줄이면 바로 '성장'에 영향을 주게 된다.




수출 수입 증가율이 둘 다 한자리 후반이라 올해 수출도 높을 것 같은가?
17년처럼 수출이 힘을 낼 것 같은가?




어렵다.
대충 그은 파란선을 따라가면 5-6%의 수출증가율이 나타난다.
지금은 저 선이 고점으로 작용하고 있다.

지난 몇년에 비해 18년의 수출은 월별 변동이 매우 낮다.
추석때문에 9월, 10월은 작년과 반대의 노이즈를 보이겠지만 신경 쓸 일 아니다.

중요한 것은 18년 수출이 5%수준의 성장에 머물 가능성이 높다는 것이고, 미국중국의 무역전쟁, 반도체 슈퍼사이클의 여파에 따라 19년은 올해보다 낮은 성장을 보일 가능성이 커졌다는 점이다.






12개월 합계(ttm)로 본 수출, 수입, 무역수지이다.

14년 이후 기름값 폭락과 함께 수출, 수입이 모두 감소했다.
수출은 이전 고점을 넘기고 둔화된 것에 비해, 수입은 아직 과거수준에 도달하지 못했다.
그래서 무역수지가 하락하고 있음에도 과거의 최고수준보다 훨씬 높다.
더구나 1년간 지속 하락하던 무역수지ttm은 8월에 하락을 멈추었다.
이것도 다행스러운 일이다.



90년대 반도체 슈퍼싸이클 고점 이후 무역수지, 경상수지가 감소하고 외환보유액이 고갈되는 상황이 발생했다.
당시에는 단기외화부채의 부담이 컸고, 국내재벌기업들의 과잉투자가 심각한 수준이었다. 대표적인 예가 삼성자동차같은 것이다.
지금은 한국에서 단기외채를 걱정하지 않고, 과잉투자를 걱정하지도 않는다.
이것도 다행이다.







2018년 8월 31일 금요일

경기지수, 재고순환, kospi, 금리차 20180831



전에는 통계청의 경기선행, 동행, 후행지수가 발표되면 확인하고 그림을 올리기도 했다.
그러나 몇년 전 개편 이후로 선행지수가 고자가 된 뒤로 관심이 떨어졌었다.
최근에는 많은 사람들이 통계청의 경기선행지수보다 oecd의 cli를 더 중요한 지표로 생각하는 듯하다.




따온 그림이다.
선행지수가 동행지수에 선행하나?
내가 보기에 전혀 아니다.
오히려 16년 초부터 동행지수가 선행지수를 앞서고 있다.

요점은 선행지수가 경기에 선행한다고 생각하지 말라는 것이다.

왜 저런 일이 발생했을까? 어떻게 고치면 좋을까?
그런 것은 통계청의 전문가에게. 혹은 새 청장에게.



선행지수 구성요소 중에 kospi와 장단기금리차는 실시간으로 확인가능하고, 통계작성 중에 나타날 수 있는 잠재적인 오류에 노출될 가능성도 적다.
더구나 각각을 보는 것만으로도 충분히 경기선행지수를 대신할 수 있다.
또한 전 세계의 많은 경기선행지수에 두 개는 거의 빠지지 않고 포함되는 요소이다.

전문가의 손이 많이 닿은 경기선행지수보다 날 것으로 보는 것이 불리하지 않다는 것이다.
'이없으면 잇몸으로'라고 할 수 있지만, 잇몸이 이보다 약하지 않은 경우이다.


선행지수를 구성하는 재고순환은 몇년 전까지만 해도 매우 경기를 잘 선반영하는 지표였다.
한 두 달 나중에 봐도 좋은 훌륭한 지표였는데, 알지 못 하는 이유로 최근 고장이 나버렸다.

어떤이는 비중이 커진 반도체 산업의 출하, 재고 관련 지수의 대표성이 떨어졌다고 한다.
산업별 생산, 재고, 출하 지수가 몇 년 간의 산업의 변화를 제대로 반영하지 못하는 상황을 얘기하는데, 의심은 가나 확인할 길은 없다.





경기선행지수 전년동월비를 제조업 재고순환과 비교한 것이다.
약 2015년까지 잘 동행한다.
그런데 16년 이후 재고순환이 앞서기 시작하더니 18년 이후 지금까지 반대방향으로 진행하고 있다.





재고순환 지표를 kospi 전년동월비와 비교한 것이다.
같은 상황이다.
재고순환이 앞서기 시작하다가 지금은 반대방향이다.

출하나 재고 중 어느 지표가 큰 영향을 주었을까?




재고 먼저 확인해 보자.
여기서 재고는 역축이다. 그래야 선행성을 유지한다.

마찬가지로 17년 앞서서 꺾이고 18년에 상향전환했다.



출하는 싸이클이 재고보다 약하게 나타난다.
그러나 17년 후반 이후의 하락과 상승은 재고와 유사한 움직임이다.


만약 재고순환지표가 현실과 괴리된 것이 아니고, 현실을 정말 선행해서 반영하고 있다면 향후 확인할 수 있을 것이다.
그러나 아직은 고장난 것으로 보고 의심을 거두지 말아야 한다.




선행지수, 동행지수, kospi를 전년비로 비교한 것이다.

2017년 이후 동행지수 > 선행지수 > 코스피 순으로 고점을 확인했다.

전년비로 보면 순환변동치와 달리 2013년 전후까지는 선행지수가 동행지수에 선행하고, 코스피와는 함께 간다.






금리차와 코스피는 17년 말에 고점을 보이고 꺾이거나 횡보중이다.
둘다 경기선행지수와 동조화되어 있다.



요약

금리차, 코스피yoy, 경기선행지수yoy는 경기에 선행하는지는 확신을 갖기 어려우나, 최근까지 동조화되어 있다.
경기동행지수는 경기선행지수에 앞서 달리고 있다. 뭥미.
역전의 용사 재고순환은 알 수 없는 이유로 경기와 괴리되어 있다.







가계소득 통계 - 사과와 배


최저임금도, 소득주도성장도 신물이 난다.
그러나 답답해서 한번만 더 쓴다.

통계청장 경질 이후 개나 소나 통계를 가지고 떠들어도 그러다 말겠거니 했다.
그런데 점점 더 심해지는 것을 보니 뭔가 특별한 통계가 정말 필요한 모양이다.

"가계소득 조사대상 60% 다른데... 사과와 배 비교한 셈"
http://www.ohmynews.com/NWS_Web/View/at_pg_w.aspx?CNTN_CD=A0002467927&CMPT_CD=P0010&utm_source=naver&utm_medium=newsearch&utm_campaign=naver_news

사과와 배를 비교했으니 말이 안 된다는 소리다.
18년의 가계소득 통계를 17년 이전과 비교할 수 없다는 소리다.
지난 2분기 동안 벌어진 하위 40%의 소득감소는 믿을 수 없다는 소리다.
통계청장을 갈아치울만 했다는 소리다.

이게 왜 개소리인가?
좀 더 정확히 말해서, 개소리일 가능성이 왜 높은가?


1) 과거와 비교를 위해 반드시 패널조사를 할 필요는 없다.

대통령 선거에서 1000명에서 2000명의 표본으로 2천만 이상의 인구를 대표하는 지지율을 추정한다.
조사방법에 여러가지 논란이 존재하지만 표본 수는 저정도면 충분하다고 인정된다.
또한 같은 집단을 대상으로 지지율의 변화를 보는 패널조사가 더 정확한 예측결과를 내놓는다고 주장도 있지만, 반드시 그런 것도 아니다.
누가 어떻게 하는지에 따라서 미국에서도 다른 결과가 나오고, 작년의 한국 대선에서 패널조사를 한 경우는 아예 본 적이 없다.
그럼에도 불구하고 갤럽이든 리얼미터이든 같은 업체의 결과는 대개 일관성있는 결과를 보여주었다.
서로 다른 업체의 결과도 여러개가 존재하는 경우 한 업체의 연속적인 자료를 보는 것 못지않게 현실을 파악하는데 도움이 된다.

어떤 방법이 최선인지는 상황에 따라 다를 수 있다.
그러나 많은 경우에는 최선이 어떤 것인지도 알기 어렵다.

통계청, 한국은행의 통계 중에 어떤 것이 설문조사인지는 기억해도, 어떤 것이 패널을 구성해서 하는 조사인지는 기억도 나지 않는다.
이렇게 여기저기서 사기꾼들이 떠들 만한 일도 아니다.



2) 통계청 패널의 크기가 충분히 크다.

한국의 가구수는 2천만이 되지 않는다.
통계청의 표본은 8천에서 5천 사이에서 변동이 있었다고 하지만, 대선과 비교하면 충분히 많은 표본이다.
이 정도 크기면 조사시점마다 새로운 표본을 뽑아서 조사해도 충분히 과거와 비교할 수 있다.
소득에 따라 10분위로 나누고 또 근로자가구, 비근로자가구로 나누는 등 구분해야 할 변수가 많으니 더 필요할 수도 있다.
그러나 그런 것을 반영해서 그런 규모의 표본수를 유지했다면 17년, 18년의 변화가 큰 문제가 될 리 없다.



3) 전체 모집단의 성격이 빠르게 변하면 패널조사는 실제 상황을 반영하지 못할 수 있다.

모집단의 변화를 반영하기 위해 패널의 구성을 바꾸어도 그렇다는 것이다.
16년까지 조사마다 표본의 일부를 교체해서 일년에 1/3씩 표본의 구성이 바뀌었다고 한다.

왜 1/3을 바꾸었을까?

이렇게 바꾸면 1년 후에 2/3가 남고
2년 후에 2/3*2/3 = 4/9가 남고...

0      
1 2 3 66.7%
2 4 9 44.4%
3 8 27 29.6%
4 16 81 19.8%
5 32 243 13.2%
6 64 729 8.8%
7 128 2187 5.9%
8 256 6561 3.9%
9 512 19683 2.6%
10 1024 59049 1.7%

계산해보면 10년 후에 98% 이상이 바뀐다.
사과에서 배로 바뀌는데 10년이 걸리는 방식이다.

2/3씩 바꾸면 어떻게 되나?
1/3, 1/9. 1/27, 1/81, 1/243.
사과에서 배로 바뀌는데 5년이 걸린다.

이것들아 60%나 30%나 그렇게 큰 차이가 아니다.
바뀌는데 둘 다 오래 걸린다.


처음 패널이 대표성이 떨어지면 조사결과가 현실을 덜 반영할 수 있지만, 새로운 패널을 현실을 잘 반영하도록 선정해서 포함시키면 점점 차이가 감소한다.
또 어떤 사건이나 지속적인 변화로 인해 모집단의 구성에 큰 변화가 생겼는데 우연히 패널이 그 영향을 적게 받았을 경우에도 시간이 지나면 모집단의 변화를 반영하게 될 것이다.

그런 사건이 몇년에 걸쳐서 벌어지는 일이라면 저런 방식으로 충분히 대응이 될 것이다.



그러나 불가능한 경우도 발생할 수 있다.
극단적인 예를 들어보자.

내일 갑자기 통일이 되어서 남한과 북한이 합쳐진다면?
남북한 인구가 다 섞여버렸고, 말투도 구분할 수 없다면?

북한가구 1000만이 남한가구 2000만에 더해져서 모집단이 완전이 바뀌었지만, 표본이 현실을 반영하는데 최소 7-8년이 걸리니 나오는 통계는 대략 쓸모가 없다.

그럼 어떻게 할까?
1) 사과와 배를 비교하면 안 되니까 하던대로 한다.
2) 모집단의 변화를 반영할 수 있게 북한가구에서만 표본을 4000개 뽑아서 기존의 8000개에 더한다.
3) 남북한 합쳐서 표본을 새롭게 선정한다.


생각해보면 더 좋은 방법이 있을 것이다.
그러나 사과와 배정도 구분하는 자들의 방식만 피하면 어떤 방법도 상관없다고 본다.
어떤 쓰레기는 경질된 통계청장과 통계청을 대상으로 국정조사까지 해야된다고 지*을 한다.
적반하장도 유분수라더니...




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문제가 된 통계청의 자료를 가지고 청와대에서 하청을 받았던 자들이 소득주도성장을 방어하기 위한 세미나를 했던 모양이다.
신임 통계청장도 거기서 발표를 했고 이후 감투를 썼다.

소득분배의 현황과 정책대응 토론회
https://www.kli.re.kr/kli/dscsnSeminarView.do?key=47&dscsnSeminarNo=2319






나는 자료집에 나오는 저 그림을 보고 충격을 받았다.

기존의 2703명에 새로 3907명을 추가해서 6610명의 표본을 대상으로 조사를 했다.
그런데 기존의 표본과 추가된 표본의 분포가 확연히 다르다.

소득의 양극화가 급격히 진행된 것을 추가된 표본의 분포만으로 알 수 있다.


이것을 저들은 표본의 선정에 문제가 있던 것으로 본다.




1분위에만 추가표본의 비중이 높은 것은 소득이 적은 가구가 추가표본에 많이 포함되었기 때문이라고 한다.
만약 이것이 어떤 의도를 가지고 그런 것으로 보인다면 문제를 삼을 수 있다.

ㅇ조사 과정에서 의도치 않은 결과인가?
- 표본 설계시에 소득을 기준으로 하지 않기 때문에 가능성이 있음 

위 자료를 만든 사람도 본문 중에 저렇게 언급한다.

전 통계청장이 비정치적인 인물이고 소득의 양극화를 예상하지 못했거나 예상하고도 진실을 보여주기 위해 주어진 조건에서 최선의 자료를 만든 것이라면, 이후에 누가 통계청장이 되어도 다른 결과를 얻기 어렵다.


그래서 나는 추가표본이 패널표본과 다른 것은, 기존 표본보다 훨씬 큰 추가표본의 문제가 아니라 모집단의 구성이 단시간에 급격히 변화한 증거라고 본다.
기존표본과 비교하면 추가표본에 나타나는 소득의 양극화는 매우 극적이다.

아니라고?

그것을 다시 조사해보지 않고 어떻게 아나?
다시 조사해도 그렇게 나오면 믿기는 하겠나?





논란 많던 1분기 자료이다.
자기들끼리는 세부자료를 전부 보고 있던 모양이다.
전체표본과 패널표본을 구분해서 분석해보니 저렇다고 한다.
전체표본에서 추가표본의 비중이 높으니, 추가표본과 패널표본이라고 해도 좋다.

논란이 되는 1분위에서 추가된 표본의 숫자를 다른 분위와 비슷하게 조정해서 봐도 2-5분위에서 소득감소(정체가 아니고)가 명확하다.



현 정권이 원하는 것은 최소한 패널표본이 보여주는 빨간 선일 것이다.
그래봐야 양극화는 마찬가지이지만, 소득이 전체적으로 증가하는 그림이다.
소득 전문가라는 신임 청장을 통해 저들이 원하는 결과가 나올 때까지 통계를 주무르면, 원하는 결과는 반드시 얻을 수 있을 것이다.
표본을 흡족할 때까지 변경할 수도 있고, 표본을 뽑는 방식도 변경할 수 있고, 통계청장 전공이라는 소득 계산 방식을 바꿀 수도 있다.

그러나 무슨 짓을 해도 진실을 가릴 수는 없기 때문에 다시 한번 최저임금이 10% 인상되는 내년 1분기 이후 고용지표 등 다른 통계에서 다시 한번 참상이 펼쳐질 것이다.

저들은 자신들의 무덤을 파고 있다.
나는 그들을 지지하는 2-5분위의 국민을 위해서라도 저들이 소득주도성장이라는 무당짓을  그만 두기 바란다.



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추가

"표본 오류로 소득격차↑"…靑·與 '편의적 해석' 진실은
https://news.naver.com/main/read.nhn?oid=421&sid1=101&aid=0003567229&mid=shm&mode=LSD&nh=20180902062633

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