매크로/전략 키키

SNB 금리인하 돌입 Policy Rate 1.75%에서 1.50%로 인하 시장의 인하배팅은 약 35%였고, 개인적으로는 반반정도로 좀 더 도비시한 무빙을 예상했는데 주도적으로 인하하며 메이저 중앙은행 중 처음으로 금리인하에 돌입함. 앞으로 2Q, 3Q, 4Q에 차례대로 인하하며 0.75%에서 인하 사이클이 종료될 것으로 예상함.

이게 1월 수치입니다 문제가 된게 하단의 비중 26.769%짜리 Owners’ equivalent rent of residences인데, CPI내 Core CPI의 비중은 79%입니다. 그 안에서 Core Serivces는 대부분 Shelter가 움직입니다. 1월 포인트는 Core Goods는 Used cars Core Services는 OER, Rent, Medical care, Airfare, Lodging 2월에는 여기에다가 Motor vehicle insurance도 크게 작용할 예정입니다.

오늘 발표되는 CPI Preview입니다. US 2월 CPI Preview https://naver.me/xFosDXzt Preview가 뭔지 잘 모르실까봐 샘플로 이번 2월 고용보고서 글을 무료로 풀어놨습니다. 2월 US 고용보고서 Preview https://naver.me/xao4QdyU 이번달도 특정 섹터 몇몇이 언급되긴 하지만 핵심은 OER입니다. 1월 서프를 OER이 매우 큰 폭으로 냈고, 이 상승에 대해 여러가지 이야기가 있었습니다. 통계를 내는 BLS에서 직접 웨비나를 열어 여러가지 설명도 하고 질문도 받았는데, 사실 계절조정에 대한 문제야 본인들이 표본을 어떻게 설정하고 조정값을 얼마나 주고 등등은 그럴 수 있는데, OER의 서프폭이 이렇게 큰 건 좀 시장이 납득하기 어려웠기에 웨비나에서 주요 주제는 Shelter가 되었습니다. 특히 언급되는 주제가 1. Shelter 내 OER과 Rent의 괴리 OER은 대폭 상승했는데 왜 Rent는 추세, 혹은 그보다 낮은 수치로 나오는지? 2. OER의 급격한 상승 OER이 대체 왜 갑자기 상승한건지? 3. 민간 지표와의 괴리 중고차와 Shelter가 민간 지표와 너무 다른 문제 1, 2에 대해서는 이야기가 많이 있었지만 이번 포인트는 결국 1월 상승분이 얼마만큼이나 일회성이냐는 것입니다. 구체적인건 본문에 있는데 일단 OER의 레벨 자체가 오른건 맞고, 개인적으로는 1월 상회분의 거의 50%가량은 확정적이라고 생각하지만 나머지는 이따 지표를 확인해봐야 합니다. 그리고 PCE가 BLS CPI에서 나오는 OER로 1:1 대응이 되는것도 아니라 Core CPI와 Core PCE 디플레이터간의 괴리가 커지면서 나올 수 있는 문제도 일부 있지만, 어쨌든 그건 부가적인 영향이고 이전보다 연준이 타겟 인플레 달성 가능성에 대해 자신이 없어질 환경임은 맞습니다. 그래서 한동안 거들떠도 안보던 PPI가 Core PCE를 일부 설명하기 때문에 재차 중요도가 올라간 것이고, 라스트 마일에서 멀어질수록 PPI의 중요도는 이전보다는 높지만 다시 하락할 것으로 봅니다. 이번 지표와는 별개로 3월은 마이너스 턴이 나올 것으로 보입니다.

https://naver.me/xao4QdyU 오늘 밤 발표되는 논팜 프리뷰입니다. 컨센 편차가 그다지 크진 않은데 1월 데이터의 리비전에서 하향이 얼마나 나오는지가 주요 사항입니다. 특히 1월 데이터는 그 이전과는 다르게 고용이 헬스케어를 비롯한 특정 3개 섹터와 정부 뿐이 아니라 모든 섹터에서 광범위하게 상승세를 보였기 때문에 이것이 단순 잘못된 계절조정으로 인한 왜곡이 대다수였는지, 혹은 지속적인 것으로 보이는지가 중요합니다. 최근 고용통계에 제기되는 의문은 3가지인데 1. 가계조사는 약세인데 논팜은 강세니 논팜이 잘못된거 아니냐 2. 서베이 응답률이 낮은데 통계 자체의 신뢰성이 낮은거 아니냐 3. 계절조정이 심하게 왜곡된거 아니냐 1번은 통계에서 발생할 수 있는 오차와 신뢰성을 고려해야 하는데, 비즈니스 서베이가 가계 서베이보다 더 신뢰성이 높기 때문에 오히려 가계 서베이를 의심하는게 맞습니다. 그리고 낮은 응답률 또한 비즈니스보다 가계 서베이에서 취약한 문제입니다. 그리고 70%대의 응답률에 신뢰성이 이전에 비해 하락했더라도 ‘진짜’ 문제를 겪었던 UK ONS에선 노동 관련 서베이 응답률이 높아야 20%대, 낮으면 10%대 후반까지 갑니다. 모든 서베이가 그렇지만 대면(FtF)해서 답변하는게 제일 신뢰성이 높고, 전화 서베이(TO)가 보편화되며 정치 여론조사를 비롯한 통계청의 데이터까지 사람들의 마인드셋 변화에 데이터 신뢰성이 크게 노출되어 있습니다. 아무튼 미국에서 그런 이야기는 초기단계일 뿐이고, 당장 통계를 불신뢰하는건 좋은 아이디가 아닙니다. 그리고 그걸 불신뢰하면 무슨 데이터를 참고해야 하냐 했을 때 영국이던 중국이던 딱히 없어서 그래도 오피셜 통계가 기준이 됩니다. 계절조정은 개인적으로도 계속 이상하다고 생각하고 있고 시장에서도 공감하는 부분이라 크게 이견은 없습니다. 그래서 NSA 데이터를 같이 보시는게 좋습니다. 조정이 이상한건 여러 영향이 있지만 ARIMA 자체가 팬데믹 데이터로 인해 참고하는 범위의 절반은 노이즈로 가득 차있습니다. 이게 미국에서 그나마 덜하고, 호주나 한국은 SA 데이터의 신뢰성이 많이 낮습니다.

이번 동결 자체는 메인 시나리오지만 경제전망치를 변동시키면서도 금리전망은 하향했음 오늘 RBNZ MPS엔 2가지 함의가 있음 1번으로는 전반적 디플레이션 기조가 여전히 살아있다는 것. NZ의 사례뿐이 아니라 US와 Non-US의 경제가 딴판으로 흐르고 있다는걸 고려해야함. US야 엄청 잘나가지만 경제가 좋기는 커녕 리세션이 아닌 국가가 거의 없음. 2번으로는 통화정책 결정자들은 더 긴 시계열의 추세적 데이터를 보고싶어한다는 것. 최근 시장은 단기적인 데이터들에 크게 휘둘리고 프라이싱을 좀 과도하다 싶을 정도로 가져감. 시장 자체의 내재변동성이 클 환경이라 프라이싱도 그렇게 빠지는게 당연한거 아닌가 싶을 수도 있지만, 1월 중~말이랑만 비교하더라도 지금과 프라이싱이 80~100bp가량 차이남. 어쨌든 중요한 건 데이터를 받아들이는 마인드가 더 깐깐해져야 한다는 것. 하나의 데이터가 크게 차이나는 값을 만들더라도 더 지속적이고, 더 교차검증 되어야만 통화정책에 유효한 변동을 만들 수 있음.

RBNZ 5.50% 동결

12월과 제일 큰 차이점은 전망 자체의 변동임 1. 논팜은 제한적, 경활이 증가하면서 실업률 점진적 상승, 임금 적당폭 상승 → 논팜 높고, 경활은 제한적, 실업률 안정적, 임금 크게 상승하며 모두가 비슷하게 예상하던 기존 전망이 180도 뒤집힘 2. 소비가 적당히 둔화될 것이다 → 12월 서프로 소비의 둔화 전망에 대해 시장이 의심을 던지던 중에 1월 데이터 쇼크로 의심에 의심이 들기 시작. 그러나 1월 데이터는 신뢰도, 비중 모두 낮기 때문에 대부분 완전 뒤집힌 노동전망에 영향을 받았다고 봐야 3. 인플레이션 2% 초반으로 수렴 → 시장의 2% 초반 예상보단 좀 더 높은 2% 중반대가 아닐까 했지만 그보다도 더 높은 2% 중후반대가 베이스이기 때문에 오히려 다시 명목이 크게 뛰는 고압경제라는 키워드로 수렴될 수 있음 현 시나리오에선 적지 않은 확률로 24년에도 GDP가 재차 2% 초중반대로 나올 수 있다고 생각함

한은 동결

1Y 동결은 컨센 부합이지만 5Y 25bp는 누구도 생각하지 않던 시나리오 기본적으로 5Y는 주담대 기준금리라서 부동산에만 영향을 끼치고, MLF와 LPR 1Y가 경제 전반에 영향을 끼치기 때문에 통화 완화를 통한 ‘자극적 경제 반등’을 기대했다면 LPR 5Y의 큰 인하는 오히려 부정적. 다만 이게 10빕 15빕이 아니라 25빕이면 그 수준이 많이 심해서 아무래도 PBOC는 가계보다는 은행 시스템과 부동산 개발업체만 타겟팅해서 낙수효과를 노리는 것으로 봄. 결국 이런 통화정책은 가계에 직접저긍로 닿지 않음. 종합하자면 애매함.. 이걸 긍정적이라고 부르기도 어렵고 부정적이라고 부르기도 어려움. 이번 인하로 4월 인하론이 다시 등장하냐 마냐도 해석의 영역이라 애매함.