근미래의 적정 KOSPI 지수를 예측하기 위한 모델을 개발하고 있습니다. 모델에 투입될 피쳐(feature)들은 미래의 코스피와 상관관계가 높은 지표들이 되어야 할 텐데요. '경기가 좋아진다 → 주가가 상승한다'는 단순한 명제를 수용한다면 결국 주가 예측모델의 핵심 피쳐란 경기를 예측하는 익히 알려진 선행지표들이면 될 것 같습니다. 그런 지표들에는 어떤 것이 있는지 정리해봤습니다.
01 수출액
- 통계 생산 기관: 산업통상자원부
- 분석 기간 단위: MM
- 발표 시기: 매월 1일 전월의 실적을 발표
위의 히트맵은 코스피 지수와 주요 피쳐들 간의 상관관계를 나타낸 것입니다. DE가 일평균 수출액인데요, 상관계수가 무려 0.82입니다. 20년 넘게 금융계에 몸담았던 모 교수님도 살면서 이처럼 주가와 상관관계가 큰 변수를 본 일이 없다고 표현하셨을 정도로 주가와의 연관성이 큰 변수입니다.
매월 1일 산업통상자원부에서 지난 달의 수출입 동향을 발표합니다. 아래의 스크린샷은 이 달 산업통상자원부에서 발표했던 수출입 동향의 내용을 그대로 발췌한 것인데요. 보시다시피 일평균 수출금액도 명시하고 있습니다. 이 수출입 통계는 매월 1일이 영업일이든 영업일이 아니든 미루는 일 없이 발표 됩니다. (대한민국 전산시스템 만세!!) 10, 20일에는 해당 월의 수출입 동향에 대한 중간 통계도 발표합니다.
주가 예측모델에 적용할 때에는 수출금액만을 사용하고 월별 수출금액이 아니라 그 금액을 해당 월의 영업일수로 나눈 일평균 수출액을 사용합니다. 왜냐하면 특정 월이 30일까지만 있거나 그 달에 휴일이 많아져서(=영업일수가 적어서) 월별 수출금액이 적어 보일 수 있는데, 이것을 '경기가 나쁘다'라고 해석하면 안 되기 때문입니다.
02 뉴스심리지수(News Sentiment Index)
- 통계 생산 기관: 한국은행
- 분석 기간 단위: DD, MM
- 발표 시기: 매주 화요일
2020년 이후 뉴스심리지수와 주요 이슈
뉴스심리지수와 KOSPI(전년동기대비 증가율)
이 지수가 생소한 분들이 많으실 겁니다. 태어난 지 얼마 안 된 따끈따근한 지수이니까요. 그럼에도 불구하고 뉴스심리지수는 코스피 지수와의 상관관계가 아주 높은 편입니다. 그 뿐 아니라 월별 뉴스심리지수는 소비자심리지수, 선행종합지수 등 주요 경제지표에 1~2개월 선행하면서 높은 상관관계를 보이는 것으로 알려져 있습니다.
뉴스심리지수는 한 마디로 최근 경제기사의 논조가 대체로 경기 호조를 암시하고 있는지 경기 하락을 암시하고 있는지를 나타내는 지수입니다. 구체적으로는 인터넷 포털사이트의 경제분야 뉴스기사를 기반으로 표본문장을 추출한 뒤, 각 문장에 나타난 긍정, 부정, 중립의 감성을 기계학습(machine learning) 방법으로 분류하고 긍정과 부정 문장수의 차이를 계산하여 지수화한 것으로 알려져 있습니다. 지수가 100보다 크면 뉴스기사에 나타난 경제심리가 과거 평균(=2005년~전년)보다 낙관적, 100보다 작으면 비관적인 것으로 해석합니다.
지수 분석 단위는 일별(DD)과 월별(MM) 두 가지 인데, 일별 지수는 해당일 직전 7일간 뉴스기사를 이용하여 작성하고 월별 지수는 해당월 1일부터 매주 일요일까지의 뉴스기사를 통합(pooling)하여 누적치 기준으로 매주 업데이트합니다.
03 경기종합지수(Composite Index)
- 통계 생산 기관: 통계청
- 분석 기간 단위: MM
- 발표 시기: 매월 말 전월의 통계치를 발표
주요국의 경기선행지수 구성항목 비교
통계청이 1981년 3월 이후 매월 발표하고 있는 지수입니다. 각 부문별로 경기를 잘 나타내는 개별 경제지표를 선정한 다음 계절 및 불규칙 요인 제거, 진폭 표준화 등의 가공 과정을 거친 후 합산하여 하나의 지수로 만든 것인데요, 지수의 변동 방향(+, -)으로 경기가 어느 방향으로 변할지 가늠할 수 있고 그 변동 폭으로는 경기 변동의 크기를 알 수 있기 때문에 경기 흐름을 종합적으로 판단하는 데 몹시 유용한 지수로 알려져 있습니다.
지수는 경기에 대한 선행 혹은 후행 관계에 따라 선행종합지수, 동행종합지수, 후행종합지수로 구분할 수 있습니다. 제 모델에는 선행종합지수를 투입하는데요. 왜냐하면 이 지수의 존재 이유 자체가 비교적 가까운 장래의 경기 동향을 예측하는 데 있기 때문입니다. 세부적으로는 재고순환지표, 소비자기대지수, 기계류내수출하지수(선박 제외), 수출입물가비율, 구인구직비율, 건설수주액, 코스피지수, 장단기금리차 등 8개의 지표가 선행종합지수를 구성하고 있습니다. OECD는 경기순환주기보다 6~9개월 선행하는 지표들로 이 경기선행지수(Composite Leading Indicators)를 구성해두었다고 하는데 우리나라도 아마 비슷하지 싶습니다.
동행종합지수는 현재의 경기상황을 나타내는 지표로 광공업생산지수, 서비스업생산지수(도소매업 제외), 건설기성액, 소매판매액지수, 내수출하지수, 수입액, 비농림어업취업자수 등 7개 지표로 구성되어 있습니다.
후행종합지수는 그 이름처럼 경기변동을 사후에 확인하는 데 활용되며 생산자제품재고지수, 소비자물가지수변화율(서비스업), 소비재수입액, 취업자수, CP유통수익률 등 5개 항목으로 구성되어 있습니다.
종합지수는 추세적인 변동으로 인해 거의 직선에 가까운 그래프로 표현되는데 각종 통계기법을 이용해 이 추세변동을 보정하고, 직선이 아닌 큰 굴곡을 가진 것처럼 바꾼 것이 순환변동치입니다. 통계청에서는 선행지수와 동행지수의 순환변동치를 함께 제공하고 있습니다.
04 기업경기실사지수(BSI, Business Survey Index)
- 통계 생산 기관: 한국은행
- 분석 기간 단위: MM, QQ
- 발표 시기: 매월 말 전월의 통계치를 발표
한국은행 제조업 업황 BSI 및 GDP 전년동기대비 증감률 추이
BSI로 더 알려진, 기업경기실사지수입니다. 한국은행이 1966년부터 작성해 발표하고 있는 요긴한 경기 선행지표입니다. 지표의 개념은 단순해서, 기업가들이 체감하는 경기동향 및 전망을 물어보고(=서베이) 그 반응을 지수화 했다고 이해하면 됩니다. 구체적으로는 항목별로 긍정, 보통, 부정 중 하나를 선택하게 해서 전체 응답 중에서 긍정적인 응답('증가' 또는 '호전') 비중과 부정적인 응답('감소' 또는 '완화') 비중의 차이로 지수를 산출합니다.
BSI는 실적지수와 전망지수가 같이 작성되며, 실물지표와 높은 상관관계를 보이고 있어 현재 또는 가까운 장래의 경기상황을 가늠하는 데 유용한 것으로 평가 받고 있습니다. 제 모델에는 제조업 업황 전망이 피쳐로 투입됩니다.
매월 3,696개의 표본 기업(18년 8월 현재 버전)을 대상으로 조사하는데 여기에는 제조업 2,229 기업, 비제조업 1,467 기업이 포함되어 있습니다. 지수는 0~200까지의 값을 갖습니다. 100을 넘어서면 긍정적으로 응답한 업체수가 부정적으로 응답한 업체수보다 많다는 의미이고요, 100 미만이면 그 반대로 해석하면 됩니다.
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