경제와 증시 앞날을 한 치도 내다볼 수 없다는 말을 요즘 들어 자주 하는데요. 그만큼 큰 변화 속 초불확실성 시대를 살아가기 때문이겠죠. 때문에 각종 예측이 완전히 빗나가는 ‘마이클 피시 현상’이 자주 나타남에 따라 새로운 경기와 주가예측지표가 속속 개발되고 있는데요. 지금까지 개발된 새로운 예측지표로 볼 때 내년에는 세계 경기와 글로벌 증시가 어떻게 될 것인지, 최대 관심사인 슈퍼 사이클이 과연 올 것인지 이 내용 알아보는 시간 마련했습니다. 도움 말씀을 주기 위해 -한국경제신문, 한 상 춘 논설위원-이 이 자리에 나와 계십니다.
Q. 한 위원님! 안녕하십니까? 요즘들어 앞날을 내다보기가 정말 어려운데요. 그래서 초불확실성 시대에 접어들었다는 표현이 자주 등장하고 있지 않습니까?
-1977년 캘브레이스→불확실성 시대
-2017년 아이켄그린→초불확실성 시대
-각종 예측, 경제활동에 ‘안내판 역할’ 해야
-추세 맞으면서 절대오차율 30% 이내여야
-각종, 예측, ‘마이클 피시 현상’ 자주 발생
-韓 성장률 연초 2.9% 전망, 실제로 1.9%
Q. 이 시간을 통해 알아본 적이 있습니다만 마이클 피시 현상이 무엇인지, 그리고 몇 가지 사례를 함께 말씀해주시지요.
-마이클 피시, BBC 방송의 기상 전문가
-1987년, 시청자가 허리케인 발생 조짐 제보
-피시, 허리케인 오지 않을 것으로 예측
-당일 300년 만에 ‘대형 허리케인’ 발생
-2016년 美 대선, 힐러리 당선 예상→트럼프 당선
-文 정부, 강남 집값 100% 하락 예상→40% 급등
Q. 요즘 예측시즌을 맞아 국내 증권사의 내년도 예측이 일제히 나오고 있는데요. 전체적으로 내년 증기와 경기를 어떻게 보고 있습니까?
-국내 증권사, 각종 포럼에서 내년 주가 전망
-성장률 평균 2.3%, 원·달러 환율 1170원 내외
-증시 낙관론 일색, 코스피 지수 상단 2500
-상·하반기 놓고 보면 ‘상고하저’ 기조 많아
-낙관론 근거, 경기 반등론과 실적 개선
-recent effect, 예측시점 주가 좋은 것도 ‘한몫’
Q. 말씀대로 국내 증권사의 내년도 예측을 보면 주가 수준뿐만 아니라 주가 전망에 필요한 중요한 근거도 똑같다는 비판이 나오고 있지 않습니까?
-국내 증권사 예측 고질병, 내년 전망도 반복
-주가 예측, 시장 흐름에 너무 민감하게 반응
-주가 예측을 ‘아니면 말고’ 처럼 쉽게 수정
-성장률도 아닌데, 수치를 들어 주가 예측
-군집성 주가 예측 관행, 흔하게 범하는 고질병
-성장률, 한국은행 전망치에서 상하 0.5%p 범위
Q. 경제여건이 변한 만큼 경기와 주가를 예측하는 기법도 변해야 될 것같은데요. 여전히 경기와 주가 예측 때 종전의 기법을 고수하고 있지 않습니까?
-chart 분석· 최근효과 (recent effect) 기법 안 맞아
-모델 예측, 시계열 자료 불연속→잦은 가변수
-엔·달러, 3개월 선행→일본과 경합관계 약화
-유가, 9～10개월 선행→원유 의존도 하락추세
-반도체 지수, 3～5개월 선행→최근에는 정체
-장단기 금리차, 9개월～1년 선행→후행지표 전락
Q. 각종 예측기관과 글로벌 대형 증권사들은 예측의 정확성을 높이기 위해 부단히 노력하고 있지 않습니까?
-예측 주기, 반기 혹은 1년→분기로 단축
-예측자, 경륜이 많은 시장 전문가 함께 참여
-주가 수준보다 추세 전환에 더욱 주력하는 모습
-추세 전환, 교차상관계수와 마코브-스위치 모델
-IMF의 CVI, OECD의 CLI, ECRI의 큐브기법
-텍스트 마이닝, 자연어 등으로 정책방향 예측
Q. 1년 전인가요? 가장 공신력있는 NBER, 즉 전미경제연구소에서 임신률이 경기와 주가예측지표로 매우 유용하다는 보고서가 나와 주목을 끌었지 않았습니까?
-NBER, 미국 경기순환 공식 판단하는 기구
-연구자, 헝거맨 노트르담대 교수 등 3명
-임신률, 경기와 주가 최소한 6개월 선행
-임심률 감소→경기침체, 임신률 증가→경기회복
-종전 출생률과 경기와의 상관계수보다 높아
-출산율 급감하는 韓, ‘L’자형 장기 침체론
Q. 각종 기관과 증권사의 예측이 잘 들어맞지 않음에 따라 일상생활에서 경기와 주가를 예측하는 기법이 또 다시 주목받고 있지 않습니까?
-테일러의 치마끝선 법칙, 치마길이 짧아지면
-그린스펀의 남성속옷지수, 남성속옷 판매 증가시
-로더의 립스틱 효과, 립스틱 색깔 엷어지면
-WSJ의 기저귀 지수, 기저귀 판매 늘면 ‘경기회복’
-새로운 예측기법, 내년 슈퍼 사이클 가능성 낮아
지금까지 한국경제신문, 한상춘 논설위원이었습니다. 오늘 말씀 감사합니다.
Q. 한 위원님! 안녕하십니까? 요즘들어 앞날을 내다보기가 정말 어려운데요. 그래서 초불확실성 시대에 접어들었다는 표현이 자주 등장하고 있지 않습니까?
-1977년 캘브레이스→불확실성 시대
-2017년 아이켄그린→초불확실성 시대
-각종 예측, 경제활동에 ‘안내판 역할’ 해야
-추세 맞으면서 절대오차율 30% 이내여야
-각종, 예측, ‘마이클 피시 현상’ 자주 발생
-韓 성장률 연초 2.9% 전망, 실제로 1.9%
Q. 이 시간을 통해 알아본 적이 있습니다만 마이클 피시 현상이 무엇인지, 그리고 몇 가지 사례를 함께 말씀해주시지요.
-마이클 피시, BBC 방송의 기상 전문가
-1987년, 시청자가 허리케인 발생 조짐 제보
-피시, 허리케인 오지 않을 것으로 예측
-당일 300년 만에 ‘대형 허리케인’ 발생
-2016년 美 대선, 힐러리 당선 예상→트럼프 당선
-文 정부, 강남 집값 100% 하락 예상→40% 급등
Q. 요즘 예측시즌을 맞아 국내 증권사의 내년도 예측이 일제히 나오고 있는데요. 전체적으로 내년 증기와 경기를 어떻게 보고 있습니까?
-국내 증권사, 각종 포럼에서 내년 주가 전망
-성장률 평균 2.3%, 원·달러 환율 1170원 내외
-증시 낙관론 일색, 코스피 지수 상단 2500
-상·하반기 놓고 보면 ‘상고하저’ 기조 많아
-낙관론 근거, 경기 반등론과 실적 개선
-recent effect, 예측시점 주가 좋은 것도 ‘한몫’
Q. 말씀대로 국내 증권사의 내년도 예측을 보면 주가 수준뿐만 아니라 주가 전망에 필요한 중요한 근거도 똑같다는 비판이 나오고 있지 않습니까?
-국내 증권사 예측 고질병, 내년 전망도 반복
-주가 예측, 시장 흐름에 너무 민감하게 반응
-주가 예측을 ‘아니면 말고’ 처럼 쉽게 수정
-성장률도 아닌데, 수치를 들어 주가 예측
-군집성 주가 예측 관행, 흔하게 범하는 고질병
-성장률, 한국은행 전망치에서 상하 0.5%p 범위
Q. 경제여건이 변한 만큼 경기와 주가를 예측하는 기법도 변해야 될 것같은데요. 여전히 경기와 주가 예측 때 종전의 기법을 고수하고 있지 않습니까?
-chart 분석· 최근효과 (recent effect) 기법 안 맞아
-모델 예측, 시계열 자료 불연속→잦은 가변수
-엔·달러, 3개월 선행→일본과 경합관계 약화
-유가, 9～10개월 선행→원유 의존도 하락추세
-반도체 지수, 3～5개월 선행→최근에는 정체
-장단기 금리차, 9개월～1년 선행→후행지표 전락
Q. 각종 예측기관과 글로벌 대형 증권사들은 예측의 정확성을 높이기 위해 부단히 노력하고 있지 않습니까?
-예측 주기, 반기 혹은 1년→분기로 단축
-예측자, 경륜이 많은 시장 전문가 함께 참여
-주가 수준보다 추세 전환에 더욱 주력하는 모습
-추세 전환, 교차상관계수와 마코브-스위치 모델
-IMF의 CVI, OECD의 CLI, ECRI의 큐브기법
-텍스트 마이닝, 자연어 등으로 정책방향 예측
Q. 1년 전인가요? 가장 공신력있는 NBER, 즉 전미경제연구소에서 임신률이 경기와 주가예측지표로 매우 유용하다는 보고서가 나와 주목을 끌었지 않았습니까?
-NBER, 미국 경기순환 공식 판단하는 기구
-연구자, 헝거맨 노트르담대 교수 등 3명
-임신률, 경기와 주가 최소한 6개월 선행
-임심률 감소→경기침체, 임신률 증가→경기회복
-종전 출생률과 경기와의 상관계수보다 높아
-출산율 급감하는 韓, ‘L’자형 장기 침체론
Q. 각종 기관과 증권사의 예측이 잘 들어맞지 않음에 따라 일상생활에서 경기와 주가를 예측하는 기법이 또 다시 주목받고 있지 않습니까?
-테일러의 치마끝선 법칙, 치마길이 짧아지면
-그린스펀의 남성속옷지수, 남성속옷 판매 증가시
-로더의 립스틱 효과, 립스틱 색깔 엷어지면
-WSJ의 기저귀 지수, 기저귀 판매 늘면 ‘경기회복’
-새로운 예측기법, 내년 슈퍼 사이클 가능성 낮아
지금까지 한국경제신문, 한상춘 논설위원이었습니다. 오늘 말씀 감사합니다.
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