PCE가 뭐예요?

PCE는 개인 소비 지출, 즉 우리가 물건과 서비스에 쓰는 돈을 모두 합친 거예요. 미국 경제분석국(BEA)에서 매달 발표하는데, GDP(국내총생산)의 약 70%를 차지할 정도로 경제에서 큰 비중을 차지하죠. PCE는 두 가지로 나눠서 봅니다:

  • 명목 PCE: 실제 지출 금액(물가 포함).
  • 실질 PCE: 물가를 뺀 값, 진짜 소비량에 가까워요.

여기에 PCE 물가지수도 같이 발표돼 물가 변동을 보여줍니다. 예를 들어, 물가가 오르면 같은 돈으로 살 수 있는 게 줄어드니까 실질 PCE로 소비의 실질 변화를 확인하는 거죠.

왜 중요할까요?

PCE는 경제 건강을 체크하는 열쇠예요. 소비가 늘면 기업이 더 팔고, 생산이 증가하며, 경제가 활기를 띠죠. 특히 물가가 안정된 상태에서 실질 PCE가 늘어나면, 인플레이션 걱정 없이 사람들이 더 쓰고 있다는 뜻이라 경기 호전 신호로 볼 수 있어요. 또, 미국 연방준비제도(Fed)가 PCE 물가지수를 물가 목표(2%) 잴 때 써서 금리 정책에도 영향을 미칩니다.

 

위 결과는 그록과의 대화에서 나온 PCE에 대한 설명이다.

내 생각에 PCE가 중요한 이유는 다음과 같다.

 

1. 연준이 CPI보다 중요시 보는 물가지표이다.

2. GDP의 70%를 차지하는 소비파트와 물가를 동시에 체크할 수 있는 지표이다.

최근 PCE 데이터 (2025년 3월 28일 발표) 체크 해보기

명목 PCE는 개인 소비 지출 총량이다. 소비를 가격 * 수량으로 나누어서 생각해본다면,

실질 PCE는 수량, PCE 물가지수는 가격에 대한 값으로 생각할 수 있다.

03.28 발표된 자료는 아래와 같다.

 

  예측치 실제
명목 PCE 증가율 0.5% (월간) 0.4% (877억 달러)
실질 PCE 증가율 0.2% ~ 0.3% (월간) 0.1%
PCE 물가지수 (YoY) 2.5% 2.5%
핵심 PCE (YoY) 2.7% ~ 2.8% 2.8%  

이로 보면 경기와 밀접한 관련이 있는 실질 PCE 증가율은 예상치 하회, 물가 상승과 관련이 높은 핵심 PCE는 상회 혹은 부합 정도로 해석해 볼 수 있다. 즉, 경기는 생각보다 안좋고 물가는 생각보다 안잡히는 중이다.

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이전에 경기를 보기 위해 OECD선행지수, 제조업 PMI를 확인했는데 최근에는 GDPNow도 같이 확인하고 있다.

구성은 위와 같다.

GDPNow의 작동 원리

GDPNow는 GDP를 구성하는 13개의 하위 구성 요소(예: 개인 소비 지출, 민간 투자, 정부 지출, 순수출 등)를 통계 모델로 분석해 전체 GDP 성장률을 추정합니다. 이 과정에서 미국 상무부, 노동통계국 등에서 발표되는 월간 경제 지표(소매 판매, 주택 착공, 무역 수지 등)를 활용하며, BEA가 사용하는 방식과 유사한 "브릿지 방정식(bridge equation)" 접근법을 적용합니다. 새로운 데이터가 발표될 때마다 모델이 업데이트되어 예측치가 조정됩니다.

특징

  1. 실시간성: 공식 GDP 수치는 발표까지 몇 달이 걸리지만, GDPNow는 분기 시작 약 90일 전부터 예측을 제공하며, 주요 경제 지표 발표 후 주기적으로(보통 한 달에 6~7회) 갱신됩니다.
  2. 객관성: 주관적 판단이나 정성적 요소는 배제되고, 순전히 수학적 모델과 발표된 데이터에 기반합니다. 예를 들어, 코로나19와 같은 외부 요인은 데이터에 반영되지 않는 한 예측에 포함되지 않습니다.
  3. 공식 예측 아님: GDPNow는 애틀랜타 연은이나 연방준비제도의 공식 전망이 아니라, 참고용 추정치로 제공됩니다.

 

 

빠르게 반영된다는 점과 기계적으로 계산되어진다는 점이 재밌었다.

다만, 지금 보여주듯이 왜곡이 있는 경우도 있을 수 있다. 지금 또한 미국에서 금 수입이 급증해서 갑자기 미국 상품무역수지가 사상 최대 수준 적자를 기록했고 이를 계산에 반영해서 GDPNow가 급락했다. 관세를 피하기 위해 미국에서 금 수입이 일시적으로 증가한 것으로 생각되기 때문에  이 부분을 제외하고 생각해야 GDPNow를 경기를 판단하는 지표로 이용 가능하다.

 

 

GDPNow와 Bluechip Consensus의 관계

  • GDPNow: 실시간 경제 데이터를 기반으로 현재 분기(예: 2025년 1분기)의 GDP 성장률을 추정합니다. 3월 26일 기준 -1.8%, 금 조정 후 0.2%로 나왔죠.
  • Bluechip Consensus: 약 50~60명의 주요 경제학자(월스트리트 은행, 연구소 등)가 제출한 GDP 성장률 전망을 평균 낸 값입니다. 이건 월간 보고서로 발행되며, GDPNow처럼 실시간은 아니지만 전문가들의 분석과 시장 기대를 반영합니다.
  • 제시 방식: 애틀랜타 연은의 GDPNow 웹페이지나 보고서에서 "Blue Chip Consensus Forecast"로 명시되며, GDPNow 추정치 옆에 비교용으로 나옵니다.

 

또한 객관적으로 볼 수 있도록 컨센서스도 제공된다.

 

GDPNow 값의 변경은 hard data + hard data의 예측치에 의해 이루어진다고 보면 되는가?

네, "hard data + hard data의 예측치"라는 표현은 GDPNow의 작동 방식을 어느 정도 잘 설명한다고 볼 수 있습니다. 다만, 약간 더 명확히 정리하자면, GDPNow는 이미 발표된 hard data그 hard data를 기반으로 한 예측치의 조합으로 구성된다고 이해하면 됩니다.

구체적으로:

  1. 이미 발표된 Hard Data: GDPNow는 현재까지 공식적으로 발표된 경제 지표(예: 소매 판매, 고용 데이터, 수출입 수치 등)를 사용합니다. 이는 실제로 측정된 객관적 데이터로, GDP 계산의 핵심 기반입니다.
  2. Hard Data 기반 예측치: 아직 발표되지 않은 일부 데이터(예: 분기 중 남은 월의 경제 지표)는 과거의 hard data 패턴과 통계 모델(예: 베이지안 VAR)을 활용해 추정됩니다. 이 예측치는 주관적인 판단이 아니라, 기존 hard data의 흐름을 분석해 도출된 값입니다.

예를 들어, 한 분기의 GDP를 추정할 때, 첫 두 달의 소매 판매 데이터(hard data)가 이미 나왔다면, 이를 사용하고, 마지막 달의 데이터가 아직 없으면 이전 데이터의 트렌드를 바탕으로 예측치를 계산합니다. 이후 새로운 hard data가 발표되면 모델이 업데이트되어 예측치가 조정됩니다.

따라서 "hard data + hard data의 예측치"라는 표현은 적절하지만, 후자의 "예측치"가 독립적인 자료라기보다는 기존 hard data에서 파생된다는 점을 감안하면, **"hard data와 그로부터 연장된 추정치"**로 보는 것이 더 정확할 수 있습니다. 이 접근법 덕분에 GDPNow는 실시간으로 GDP를 추적하면서도 객관성을 유지할 수 있는 겁니다.

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"수업을 듣다가 아마존은 거의 남의 돈으로 사업하는 기업이다."라는 말을 들었다.

처음엔 그냥 비유적인 표현인가 싶었지만, 곰곰이 생각해보니 이 말엔 꽤 중요한 재무 구조가 담겨 있다는 걸 알게 되었다.

핵심은 현금전환주기(Cash Conversion Cycle, CCC)라는 개념이다.

기업이 제품을 만들고, 팔고, 그 돈을 회수하고, 공급자에게 대금을 지급하기까지의 전 과정을 시간으로 나타낸 것이 바로 현금전환주기다.
공식은 이렇다:

 

CCC = 재고보유기간 + 외상 매출 회수 기간 − 외상 매입 지불 기간

 

이 수치가 짧을수록 좋고, 음수라면 더더욱 유리하다고 한다.
왜냐하면, 제품을 팔고 현금을 먼저 받고도, 공급자에겐 나중에 돈을 주면 그 사이에 생긴 여유 현금을 사업에 다시 쓸 수 있기 때문이다.

예를 들어,

  • 재고를 30일 보유하고,
  • 고객에게 외상으로 팔고 20일 후에 돈을 받으며,
  • 공급자에겐 60일 뒤에 돈을 준다면,

→ CCC = 30 + 20 - 60 = -10일

 

즉, 현금을 먼저 확보하고 비용은 나중에 지급하는 구조.
이게 바로 남의 돈으로 사업하는 구조다.

 

아마존은 이 구조를 대표적으로 잘 활용하는 기업이다.
재고 회전이 빠르고, 고객은 즉시 결제하지만 공급업체에는 늦게 돈을 준다.
그래서 물건을 팔면 팔수록 오히려 회사에 현금이 쌓인다.

이 구조 덕분에 아마존은 막대한 현금흐름을 바탕으로 물류센터를 짓고, 기술에 투자하며, 광고 사업까지 확장해왔다.

단순히 "남의 돈으로 사업한다"는 말은 이제 비유가 아니라
실제로 강력한 재무 전략을 설명하는 말이라는 걸 깨닫게 되었다.

 

실제 최근 데이터에 따르면

아마존의 CCC = 17.08(재고자산회전일수) + 22.94(매출채권회전일수) - 43.47(매입채무회전일수) = -3.45로 마이너스 값이 유지되는 중이다.

 

마지막으로 CCC가 중요한 섹터와 덜 중요한 섹터를 확인해보았다.

중요한 섹터

덜 중요한 섹터

 

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오랜만에 해외선물!

작게 쪼개서 할 수 있는 코인만 하다가 하려니 1계약이 25000달러가 넘어서 약간 쫄았음.

원래는 포트폴리오를 짜서 해야하지만 포트폴리오 짤만큼 돈을 넣기가 힘든 구조였다.

지금은 키움증권 시그널메이커로 돌리려고 시범테스트 중인데

아침에 일어나면 자꾸 연결이 끊기는데 이게 장이 끝나고 끊긴건지 아니면 걍 냅두면 끊어지는 건지 확인 필요

그리고 시그널메이커 게시판에 답변하시는 분은 프로그램 어떻게 돌아가는지 잘 모르는 느낌...

난 코딩만 해주고 정확하게 어떻게 돌아가는지는 니가 돌려봐라는 느낌이라 약간 당황했음

여튼 새로운 파이프라인으로 태어나주면 좋겠다.

알고리즘으로 트레이딩을 하기 위해서는 시장의 비틀어진 틈을 찾아야함.

1) 롱이 유리한가? 숏이 유리한가?

2) 추세전략이 잘 먹히는가? 역추세 전략이 잘 먹히는가? 돌파전략이 잘 먹히는가?

3) 장 중 전략이 잘 먹히는가? 오버나잇 전략이 잘 먹히는가?

4) 시즈널리티가 있지는 않은가?

 

가령 미국 주식들은 롱 & 역추세 전략이 역사적으로 잘 먹었음

코스닥 시장은 오버나잇 수익률이 장중 변화에 비해 높음

코인은 상승장일 때 투자하는 것이 유리함

 

- S&P500 선물인 ES로 테스트

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

좌측은 RSI(2)<20일 때 진입, RSI(2)>80일 때 청산, 우측은 반대로 함

래리 코너스의 RSI2로 유명한 전략인데, 이를 통해 보면 단기 하락시 매수해서 단기 반등시 파는데 유효

 - 비트코인 테스트

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

좌측은 RSI(2)<20일 때 진입, RSI(2)>80일 때 청산, 우측은 반대로 함

같은 전략이지만 비트코인에는 잘 먹히지 않았다.

매매에 사용할 만큼은 아니지만 오히려 단기상승을 보고 사서 단기 하락보고 파는 전략이 더 유효했음

테스트 해보니 솔라나가 특히 이런 전략이 잘 먹어서 신기.

 

관련 유투브

https://www.youtube.com/watch?v=kV2whEM_T7w

채권 금리를 구하는 방법 요약

1. 기본 가정

  • 적정 채권 금리는 물가상승률 이상이며, 물가상승률 + 경제성장률 이하로 설정.
  • 이는 투자자에게 실질 수익률을 보장하면서 경제에 과도한 부담을 주지 않는 범위를 산정하는 방식.

2. 물가상승률 항목

  • 물가상승률은 Core PCE, Core CPI, BEI(기대 인플레이션율), 소비자 기대 인플레이션 지수를 조합하여 계산.
  • 각 지표의 가중치는 안정성과 단기 변동성을 고려하여 설정.
    • 예시: BEI(50%), Core PCE(30%), Core CPI(10%), 소비자 기대 인플레이션 지수(10%).


3. 경제성장률 항목

  • 경제성장률은 실질 GDP 성장률잠재성장률의 가중 평균으로 계산.
  • 장기적 성장 잠재력과 단기적 경제 성과를 동시에 반영.


4. 적정 금리 범위 산정

  • 적정 금리 하한: 가중평균 물가상승률.
  • 적정 금리 상한: 가중평균 물가상승률 + 가중평균 경제성장률.
  • 예시 (미국):
    • 물가상승률: 2.8%
    • 경제성장률: 2.2%
    • 적정 금리 범위: 2.8% ~ (2.8% + 2.2%) = 2.8% ~ 5.0%

5. 한국 적용 시 조정

  • 물가상승률 항목:
    • 한국의 BEI(기대 인플레이션율)를 중심으로 Core CPI, Headline CPI, 소비자 기대 인플레이션 지수를 보조적으로 활용.
  • 경제성장률 항목:
    • 실질 GDP 성장률과 잠재성장률을 가중 평균으로 계산.
  • 적정 금리 범위: 물가상승률과 경제성장률의 조합으로 동일한 방식 적용.

6. 과거 데이터 테스트

  • 2019년~2024년 데이터를 사용해 적정 금리 범위를 산출하고 실제 금리와 비교.
  • 결과: 대부분의 기간에서 실제 금리는 적정 금리 범위 내에 위치, 제시된 방법론이 유효함을 확인.

7. 결론

  • 장점: 이 방법은 물가상승률과 경제성장률을 기반으로 채권 금리의 적정 범위를 객관적으로 산정.
  • 단기 방향성 예측: 변동성이 큰 지표(Core CPI, 소비자 기대 인플레이션 지수)가 더 큰 영향을 미침.
  • 중장기 안정성: BEI를 중심으로 물가와 경제의 장기적 흐름을 반영.

이 방법론은 미국과 한국 등 다양한 시장에 적용 가능하며, 최신 데이터를 활용하여 적정 금리와 실제 금리 간의 괴리를 지속적으로 평가할 수 있습니다.

 

 

 

투자에 적당한 금리를 찾아보기 위해서 chatGPT와 함께 이야기를 해보았습니다. 금리의 적정범위는 물가상승률보다는 크고 물가상승률 + 경제성장률보다는 적은 범위 정도면 괜찮지 않을까 생각했고, 과거 데이터를 기반으로 물가지표 비율을 조정해서 공식을 만들었습니다. 그런데 현재 값을 구해보라고 하니 값이 전반적으로 이상해서 백테스트는 다시 해봐야 할듯...

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구루 불리는 투자자도 많이 있지만, 이들의 철학을 배우더라도 적용하기는 쉽지 않을 수 있다. 이 책은 투자의 범위를 좁힌 뒤 통계로 설명해주기 때문에 적용이 비교적 쉽다. 특히 저PER, 고배당 등의 스타일은 퀀트 전략과 연관해서 생각해보면, 쉽게 투자로 연결지을 수 있다.

 

가치주 vs 성장주
테크 버블 시기와 2014~20년 FANG 주식 및 소셜 미디어 붐 시기만 제외하면, 가치주 투자의 성과는 성장주 투자의 성과를 크게 앞질렀다.
그렇다면, 왜 모두가 가치투자 전략을 사용하지 않는 것일까?
(대기업 가치주, 해외주식, 소형주, 대기업 성장주, 채권 등 스타일과 비교 후)
가치주 투자는 20년 내내 좋은 실적을 거두었지만, 최고의 성과를 낸 건 20년 중 2년에 불과했다.
가치주가 성장주를 크게 앞서는 이유는, 성장주의 경우 하락이 한번 시작하면 가파르고 길게 이어지기 때문이다. ‘가치주 vs 성장주’ 연구의 핵심은 5년 단위로 성과를 분석하는 것이다.

성장주와 가치주의 비교이다. 성장주는 고PER, 가치주는 저PER주로 정의되어있다. 가치주는 최고의 수익을 주진 않았지만, 높은 수익을 꾸준히 주었기 때문에 장기적으로는 큰 수익을 얻을 수 있었다. 

 

가치투자 ‘5년의 법칙’ 적용하기
고배당 가치주, 소형 가치주, 국제 시장 고배당 가치주, 신흥시장 고배당 가치주, 커버드콜, ESG 투자로 포트폴리오 구성

투자자들의 가장 큰 오해는, 소형주 투자가 반드시 소형 성장주로 이뤄져야 한다는 것이다.

소형 가치주의 실적이 훨씬 큰이유는, 소형주 실적에서는 기업 인수가 크게 작용하기 때문이다. 그리고 인수 활동은 대부분 성장주보다는 가치주에서 발생한다.

 

가치주를 기반으로, 대형주, 소형주, 해외주식 등으로 포트폴리오를 구성한다. 여기서 소형주의 높은 수익력에 대한 설명이 재미있었다. 소형주 투자의 수익은 기업 인수가 크게 작용한다는 것이다. 실제 한국에서도 이런 영향이 큰진 알 수 없지만, 백테스트 상으로는 한국 소형주에는 알파가 존재했다. 젠포트 등의 백테스트 툴을 이용했을 때, 조건에 따라 다르겠지만,시총이 작다는 요인은 PER가 낮다는 요인보다 더 크게 작용하는 경우가 많았다. 

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https://www.federalreserve.gov/monetarypolicy/fomc.htm

 

Federal Open Market Committee

The Federal Reserve Board of Governors in Washington DC.

www.federalreserve.gov

FOMC 회의

 

https://ko.tradingeconomics.com/

 

경제 지표 | KO | TRADINGECONOMICS.COM

남아프리카 공화국 9.7900 0.050 0.05%

ko.tradingeconomics.com

물가 지수(미국외 포함)

 

https://fred.stlouisfed.org/

 

Federal Reserve Economic Data | FRED | St. Louis Fed

Welcome to FRED, your trusted source for economic data since 1991. Download, graph, and track 819,000 US and international time series from 110 sources. Welcome to FRED, your trusted source for economic data since 1991. Download, graph, and track 819,000 U

fred.stlouisfed.org

(연간 변화율: EDIT GRAPH → Units(Index → Percent Change from Year Ago))

물가 지수

  • Consumer Price Index for All Urban Consumers: All Items in U.S. City Average
  • Consumer Price Index for All Urban Consumers: All Items Less Food and Energy in U.S. City Average
  • Personal Consumption Expenditures
  • Personal Consumption Expenditures Excluding Food and Energy (Chain-Type Price Index)
  • 10-Year Breakeven Inflation Rate 

경기

  • S&P/Case-Shiller U.S. National Home Price Index(부동산)
  • Leading Indicators OECD: Leading indicators: CLI: Normalised for the United States

금리

  • ICE BofA US High Yield Index Option-Adjusted Spread
  • ICE BofA US High Yield Index Effective Yield
  • ICE BofA High Yield Emerging Markets Corporate Plus Index Effective Yield
    ICE BofA High Yield Emerging Markets Corporate Plus Index Option-Adjusted Spread
  • Market Yield on U.S. Treasury Securities at 10-Year Constant Maturity, Quoted on an Investment Basis, Inflation-Indexed

 

 

https://www.ismworld.org/supply-management-news-and-reports/reports/ism-report-on-business/

ISM 제조업, 서비스 PMI 세부지표 및 인터뷰

 

 

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

 

Leading indicators - Composite leading indicator (CLI) - OECD Data

Find, compare and share OECD data by indicator.

data.oecd.org

OECD 경기 선행지수(CLI)

 

 

https://www.newyorkfed.org/microeconomics/sce#/inflexp-1

뉴욕 연은 기대 인플레이션

 

 

http://www.bok.or.kr/portal/main/contents.do?menuNo=200065 

 

| 발간주기별 검색 | 간행물 | 조사 · 연구 | 한국은행 홈페이지

 

www.bok.or.kr

M2 등 각나라별 지표 비교

(한국은행  조사연구  간행물  발간주기별 검색  해외경제 포커스  통계 파일)

 

https://www.kcif.or.kr/main.do

 

국제금융센터

 

www.kcif.or.kr

국제금융속보

파월의장은 인플레이션 상승률이 2%로 낮추겠다는 목표하에 통화정책을 펼치고 있다. 우측은 여기에 영향을 주는 CPI 변화와 구성요소이다. 22년 초까지는 주로 에너지(파란색), 상품(초록색)이 증가하는 것을 확인할 수 있고, 22년 이후부터는 이들이 감소하는 것을 확인할 수 있다. 또한 아래 그래프에 따르면 Food(회색) 또한 이후 하락할 가능성이 크다.

반면 주거비(보라색)와, 주거비를 제외한 서비스물가(남색)는 아직도 크기가 큰 것을 알 수 있다.

주거비를 살펴보면, 부동산 지표 중 중요도가 가장 높은 Case-Shiller 주택가격지수로 예측해보면 추후 꺾일 가능성이 크다.

남은 것은 서비스 물가인데 주로 인건비가 영향력이 크다. 현재 노동시장은 노동자가 크게 우위에 있다. 

실업자 수당 빈 일자리 수가 1.7개로, 역사상으로 높은 수준에 있다. 따라서 노동자는 이직을 통해, 혹은 기존의 직장을 통해 임금 인상을 유도할 수 있으며, 실업율은 역사적 저점에 있게 되었다. 따라서 이 부분이 해결되지 않으면 임금 인상으로 인한 물가 상승을 저해하기 힘들며, 물가 2%라는 연은의 목표는 오랜기간 이루어지기 힘들어진다. 이는 곧 지금과 같은 긴축이 오랜기간 이어질 수 있음을 뜻한다.

 여기에 대한 원인으로 코로나로 인한 삶의 방식, 조기 퇴직 등이 원인으로 지목되고 있다. 실제로 노동참여율이 코로나 이후 회복되지 않고 있다. 주된 이유는 55세 이상에서 노동참여율이 회복되지 않기 때문이다. 이는 곧 코로나로 인한 영향이 연령별로 다르게 나타났음을 뜻한다. 아마도 고령층에서 코로나로 인한 건강에 대한 염려, 가치관 변화, 조기 퇴직 등이 일어난 것으로 생각된다. 또한 이러한 변화는 21, 22년을 거치면서 전혀 회복되지 않았고, 특히 22년 자산 가격 하락에 의한 부의 효과에도 반응하지 않았다. 따라서 이들의 노동참여율이 회복될지는 미지수로 생각된다.

 내 생각을 정리하면, 공급측 문제로 노동 수급불균형이 생긴 것으로 생각되고, 연준은 긴축을 통해 (금리 인상 → 기업의 투자 부진 인력 감소(노동 수요 감소) 실업률 증가, 임금 증가율 감소 →  물가 하락) 으로 풀어야 하는데, 꽤나 시간이 걸릴 것으로 생각된다.

 

출처: 23.1. 가이드 투 더 마켓

Fred

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