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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.

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.

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

구성은 위와 같다.

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.

또한 객관적으로 볼 수 있도록 컨센서스도 제공된다.

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

"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

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 성장률과 잠재성장률의 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...

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

앞선 내용을 잠깐 정리해보면 장단기금리차 축소는

 - 기대 가설에 의하여 해석하면 경기 침체 예상을 뜻한다.

 - 시장분할가설에 의하여 해석하면 장기채의 수요가 컸음을 뜻한다.

 한편 장단기금리차가 불경기의 원인이라는 생각도 있다.

 장단기 금리차는 은행의 수익성과도 연관이 있다. 장단기 금리차가 감소하게 되면 은행 대출의 수익성이 감소하게 된다. 이에 따라 은행은 대출을 축소하게 된다. 대출의 축소는 투자 감소 등으로 이어지기 때문에 이로 인하여 경기 침체가 올 수 있다는 것이다.

    장단기 금리 역전 → 은행 대출 축소 → 경기 침체

이는 위 그래프에서 2008년 세계경제위기 전까지는 매우 잘 맞았음을 관찰할 수 있다. 장단기금리차에 의하여 대출/예금의 비율이 음의 상관관계를 갖고 움직인다. 하지만 2008년 이후에는 이러한 관계가 깨져있다는 것을 알 수 있다.

즉,

    장단기 금리 역전 → 은행 대출 축소(???) → 경기 침체

의 관계에서 장단기 금리 역전으로 인하여 은행 대출이 축소된다고 볼 수 없게 된다. 따라서 장단기 금리역전이 경기침체의 원인이 될 수 있다는 주장은 2008년 이후에는 설득력이 떨어지는 것으로 생각된다.

 한편 이번 22년 3월 21일 파월 의장의 NABE 연설에서 다음과 같은 질의응답이 있었다.

위 질의응답에서 2-10년물은 연준에서 모니터링하는 하나의 지표에 불과하다는 인식을 볼 수 있다.

 그렇다면 장단기금리차 외에 다른 경기지표는 어떤 상태일까?

 신규주택착공지수는 경기 예측력이 좋은 지표로 알려져있다. 이는 건설사가 경기를 미리 예측하여 신규주택 착공에 들어가기 때문이다. 주택의 건설이 완료되는 시기에 경기가 좋지 않다면 건설사 입장에서는 손해를 볼 수 밖에 없기때문에, 경기가 좋다고 판단될 때 주택착공이 늘어나게 된다. 따라서 이를 이용하여 경기를 예측할 수 있게 된다. 아래를 보면 주택 착공지수는 최근까지도 계속 상승세를 이어가고 있는 것을 알 수 있다.

또한 파월의 질의응답에 본인은 수익률 곡선의 단기영역을 보는 경향이 있다고 한 부분이 있다. 이를 통해 파월은 Near-term forward spread를 보고 있음을 알 수 있다. 현재 단기금리와 선물시장에서 측정되는 몇개월 뒤의 단기금리를 비교하는 단기선물 스프레드이다. 일단 파월이 본다고 언급했으므로, 주요한 지표이다. 하지만 개인의 입장에서 원할 때 모니터링 하기 힘들다는 단점이 있다. 이 지표에 대해 더 공부하고 싶다면 아래의 링크를 참조하는 것이 좋겠다.

https://www.federalreserve.gov/econres/feds/the-near-term-forward-yield-spread-as-a-leading-indicator-a-less-distorted-mirror.htm

출처: 양이사의 금융과외 유튜브(https://www.youtube.com/watch?v=SC3s12v6n6c&t=673s)

 최근 장단기금리차는 감소하였고, 기대가설에 따르면 시장이 경기 하강을 예측하는 것으로 해석할 수 있다. 

실제 3월 FOMC 점도표를 보면 GDP 경제 성장율 예상치는 크게 낮아지고, 물가예상치는 크게 상향되었다. 즉, 기존에 비하여 경기예측치는 하강, 물가 예측치는 상승으로 스태그플레이션에 좀 더 가까워졌다고 할 수 있다.

실제 불황 확률 또한 20~35% 예측으로 그리 낮은 편은 아니라고 생각된다.

 이제 대한 Fed의 해석은 다음과 같다.

경제는 아직 강해지고 있다(strengten)는 말에서 경기 침체라는 해석은 어렵다. 또한 실제 파월의장과 질의응답에서도 이러한 파월의 생각이 드러나고 있다.

 그렇다면 장단기금리차는 어떻게 해석될 수 있을까? 시장분할가설로도 설명이 가능하다.

이 원인은 양적완화에서 찾을 수 있다. 양적완화는 장기채 매입을 통하여 이루어진다. 장기채 시장의 수요 증가로 인하여 채권 가격이 상승하고, 장기채의 금리는 하락하게 된다. 즉, 양적완화를 하게되면 장기채의 금리 하락이 유도될 수 있다. 따라서, 이러한 원인에 의해서도 장단기금리차 축소가 해석될 여지도 있다. 이는 향후에 장단기금리차가 축소될 때 Fed가 양적긴축을 조절하여 이를 억제할 수 있다는 것을 뜻하기도 한다.

 원인이 어떻게 되건, 장단기금리차가 크게 축소하였다. 기대가설에 의하면 경기하락을 뜻하므로, 자산가격에 영향을 줄 수 있다. 따라서 이 부분은 지속적인 트래킹이 필요할 것으로 생각된다. 제조업 PMI 지수, Foward 12 month EPS, Fed statement 결과를 지속적으로 모니터링해야 할 것으로 생각된다.

 앞서 장단기금리차가 경기전망에 의하여 변할 수 있다는 것을 살펴보았다. 그렇다면 실제로 과거에 경기전망을 잘 해냈는지, 그리고 이후 자산 시장은 어떻게 변했는지 살펴보자.

 위 그래프는 나스닥의 로그그래프(빨간 선)와 장단기금리차(파란 선, 10년물과 2년물)를 나타내었다. 장단기금리 역전은 90년대, 2000년, 2006년에 관찰되고, 2017년에도 거의 0에 근접하였다. 회색음영은 경기침체기를 나타내는데, 주로 장단기금리 역전이 먼저 나타나고 경기침체가 나타난 것을 관찰할 수 있다. 이에 따라 장단기금리차는 경기침체에 선행하고, 잘 예측하는 것으로 생각된다. 또한 2000년과 2006년 이후 약간의 시차를 갖고 주식시장의 급락을 관찰할 수 있다. 반면 2017년은 종가기준으로는 장단기금리가 역전되지 않았지만, 장중에는 역전되었었다. 하지만 이후 주가 움직임은 코로나 전까지 큰 하락이 없었으며, 코로나의 경우 예측할 수 있는 영역의 사건이 아니므로 예외로 생각할 수 있다.

 그렇다면 2000년, 2006년과 2017년의 차이는 무엇일까?

 2000년과 2006년의 경우 단기금리 상승에 의한 장단기금리역전이고, 2017년의 경우 장기금리 하락에 의한 장단기금리차 역전으로 볼 수 있다. 앞서 장단기금리차가 미래경기를 반영하고, 단기금리가 물가를 반영한다면 2000년과 2006년은 스태그플레이션에 가깝고, 2017년은 리세션에 가깝다. 따라서 2017년 장단기금리차 축소는 상황은 나쁘지만 최악의 경우는 아니었다. 

 위 그래프는 물가지표인 CPI와 기준금리를 추가하여 나타냈다. 파란색 음영은 미국의 target inflation인 2% 근처를 나타냈다. 2000년과 2006년 모두 물가는 2%를 상회하였고, 기준금리는 상승추세에 있었다. 따라서 당장 장단기금리차가 역전되더라도 물가상승을 잡기위해 기준금리를 인하하여 경기를 부양할 수 있는 환경은 아니었을 것이다. 반면 2017년은 물가가 2% 아래이며, 기준금리 상승이 멈추고 동결인 상태였다. 따라서 장단기 금리 역전 이후 기준금리를 낮춤으로써 이를 해소할 수 있었다.

 여기서 알 수 있는 점은 같은 장단기금리차 역전이라도 물가상승을 동반한 단기금리 상승에 의한 역전이, 장기금리 하락에 의한 역전보다도 안좋은 상황을 나타낼 수 있다는 것이다. 이는 장단기금리 역전으로 대표되는 경기 하락 움직임에 FED가 금리 하락 등의 정책으로 해소할 여지가 있는지와도 관련이 있는 것 같다.

 최근 주식시장 하락과 함께 많이 나온 말이 장단기금리차가 축소되고 있다는 것이다.

 실제 장단기금리차는 빠른 속도로 축소되고 있는 것을 확인할 수 있다. 그렇다면 왜 줄어들고 그 의미는 무엇일까?

우선 장기금리와 단기금리가 어떤 것에 의하여 영향을 받는지 알 필요가 있다.

금리의 결정 모델은 다음과 같이 3가지가 있다.

  1) 기대가설

  2) 유동성선호가설

  3) 시장분할가설

 기대 가설은 투자자들은 장기채권과 장기채권을 완전대체재로 인식하며 장기채권금리는 현재의 단기채권금리와 장기채권의 잔존만기동안 실현될 것으로 예상되는 미래의 단기채권의 기대금리들의 평균과 같은 수준에서 결정된다는 가설이다. 경기가 좋으면 기업의 투자, 개인의 소비가 증가되고 물가 증가를 유도한다. 따라서 경기가 좋다면 앞으로의 물가가 상승하게 된다. 물가 상승은 중앙은행의 금리 상승을 유도한다. 따라서 경기가 좋다면 미래의 금리사 상승할 것으로 '기대'할 수 있다. 정리하면 아래와 같다.

    단기금리 → 물가

    장기금리 → 물가 + 경기

 유동성선호가설은 장기채권금리가 기대가설에 따른 금리에 잔존 만기별 유동성프리미엄을 더한 수준에서 결정된다는 가설이다. 장기채권은 금리변동 등에 위험성이 더 크기 때문에 채권의 만기가 길수록 프리미엄을 요구한다는 것이다.

쉽게 이야기 하면 장기채권은 오래 자금이 묶이니 프리미엄이 없다면 굳이 만기가 긴 채권을 살 필요가 없다는 것이다. 따라서 프리미엄(단기금리보다 장기금리가 큼)이 주어진다.

    장기금리 - 단기금리 = 프리미엄

 시장분할가설은 장단기채권시장이 투자자들의 만기별 선호도 차이 등으로 서로 다른 속성을 지닌 독립적인 시장으로 분할되어 있다는 가설이다. 즉, 서로 완전히 분할된 시장으로 영향을 주지 않으며, 투자자들이 단기채권에 대한 수요가 큰 것이 더 보편적이므로 장단기금리차가 플러스가 된다는 가설이다.

    단기채권 - 일반적 투자자의 수요 큼

    장기채권 - 일반적 투자자의 수요는 크지 않음, 하지만 연금 등 장기적 운영하는 수요 존재

    →  사는 사람이 다르고, 수요가 다름 →  금리차 생성

보통 많이 이용되는 것은 기대가설로 장단기금리차가 줄어든다는 것은 경기가 하락한다는 뜻으로, 주식시장의 악재일 수 있다는 것이다.

출처: 한국은행 BOK 경제 브리프 2011년 2월에서 인용

 이번에는 guide to the market asia 버젼에 있는 내용이다.

 우선 2011년 부터 성과를 보면 미국은 변동성은 최하위, 수익률은 1위이다. 즉, 가장 안정적이면서도 수익성이 뛰어나 2011년 이후 미국주식이 얼마나 잘나갔는지 확인할 수 있다. 반면 한국은 리턴은 하위권 변동성은 상위권으로 좋지 못한 성적을 보였다.

 이 파트를 통해서는 특이하게 이러한 과거 통계 이외에 투자전략도 하나 발굴할 수 있었다. 과거 2014년 guide to the market와 이번 자료를 합쳐서 2004~2021년까지 작년도 가장 성과가 안좋은 자산에 투자했을 때 결과를 확인해보면, 17년간 연복리 13% 수익을 보였다(주황색). 13.9% 수익은 상위 3번째 정도 되는 성적이다. 또한 하위 2개의 자산에 50:50으로 투자했을 때에도 연복리 12.5% 수익을 보였다. 이를 통해 작년에 하위 성적을 보인 자산은 다음해에 좋은 성적을 보일 가능성이 크다는 것을 알 수 있다. 따라서 2022년에는 china(MSCI china index)와 한국 주식을 평균회귀의 관점에서 주목해야 하지 않을까 싶다.