경제지표의 이해_경제지표의 범주

경제지표의 이해_경제지표의 범주

 우리가 경제활동을 하며 경제지표를 분석하여 현재의 상황을 파악하고 미래를 예측하는 데 사용하는 것은 매우 중요합니다. 각 지표를 이해하고 해석하는 능력에 따라 우리의 의사결정을 신속 정확해질 수 있습니다. 따라서 이러한 경제지표를 이해하는 데에 도움이 될 수 있는 사항을 여러 포스팅에 걸쳐 소개해 드리도록 하겠습니다.

 

아래의 순서와 같이 포스팅을 이어갈 예정이며, 이번 포스팅은 경제지표의 범주에 관한 사항입니다.

 

1.     경제지표의 범주

2.     경제지표의 이해_증가율 데이터 해석

3.     경제지표의 이해_경상금액과 실질금액 그리고 물가

4.     경제지표의 이해_지수 작성법과 주요 지수

5.     경제지표의 이해_주요 실사 지수 작성 법

6.     경제지표의 이해_ 경제 분석에 자주 이용되는 통계

 

경제지표의 범주

 일반적으로 접하는 경제지표는 대략 5가지 범주에 속해 있습니다. ① 금액 및 지수, ② 증가율, ③ 실사지수, ④ 비율 지표, ⑤ 증가율의 차로 구분해 볼 수 있습니다.

 

① 금액 및 지수

 금액 및 지수로 표기되는 지표입니다. 이 데이터는 경제규모가 확대되고, 시간이 흐르면서 함께 커지는 특징이 있습니다. GDP, 산업생산, 소비, 투자가 대표적인 금액 및 지수 데이터입니다. 대표적으로 GDP 및 물가지수가 있습니다.

미국 GDP 추이

미국 소비자 물가지수

 

 미국 GDP는 억 달러 기준으로 표시된 금액이며, 미국 소비자 물가 지수 CPI는 특정 시점을 100으로 놓고 다른 시점의 데이터를 지수화한 지수 데이터입니다. 이런 데이터들은 시간에 따라 상승하는 모습을 보이고 있기 때문에 이 데이터만 봐서는 경제활동의 움직임이나 변화를 파악하기가 어렵습니다. 미국 국내 총생산 그림에서 원으로 표시된 부분이 경기가 하강국면이었던 시기로 성장 추세가 다소 주춤하고 있음을 추정하는 정도만 할 수 있습니다. 따라서, 이런 데이터들은 장기적인 추세를 파악할 때는 유효하지만, 단기적인 경제의 순환 변동을 파악하는 데는 활 용도가 떨어집니다. 따라서, 경제의 순환 변동을 잘 파악할 수 있도록 가공이 필요합니다. 이 외에도 금액 및 지수의 범주에 속한 데이터는 다양하게 있습니다.

금액 데이터	지수 데이터
- GDP 계정 항목    : 소비, 설비, 건설 투자, 수출, 수입 - 각 기업의 기업이익 - 통화량, 가계신용 - 임금 및 소득 - 산업데이터   : 재고, 출하 금액	- 경기종합지수   : 선행지수, 동행지수, 후행지수 -  물가지수   : 소비자 및 생산자 물가, 수출입 단가, 수출입 물가 - 산업활동   : 산업생산 지수, 재고, 출하지수

 

 그러나 같은 금액 데이터라고 하더라도 발표된 수치만으로도 의미 있는 경우도 있습니다. 예를 들면, 신규 고용자 수, 신규 주택 판매건수는 새롭게 늘어나거나 줄어드는 부분만 발표하는 데이터로, 별다른 가공 과정을 거치지 않고도 발표된 수치 자체가 경제적 의미를 갖고, 직관적으로 흐름을 파악하는데 유용하게 쓰일 수 있습니다.

 

② 증가율 데이터

 추세적 상승 추이를 갖는 금액 및 지수 데이터는 그 자체로는 유용성이 떨어지므로 증가율 혹은 변화율로 데이터를 가공할 수 있습니다. 증가율은 아래와 같이 두 가지 방식으로 사용됩니다. 두 가지 방식의 증가율이 존재하는 이유는 경제 데이터에 계절성이 존재하기 때문입니다. 계절성은 특정 월, 혹은 특정 분기에 두드러진 변화가 주기적으로 나타나는 것을 의미하며, 계절성이 있는 데이터를 분석할 경우 같은 전년 동월(기)비 증가율을 사용하여 계절성을 가지는 구간끼리 비교를 해야 합니다. 반면에 계절성이 제거된 데이터는 전월비 증가율을 사용할 수 있습니다.

• 전년 동월(기)비 증가율 :  지난해 같은 달과 이번 달 수치를 비교하는 데이터입니다. 영문으로는 yoy로 표기하며, 큰 흐름을 보여주고 있어 순환사이클을 파악하는데 유용합니다. 그러나 전년 동월(기)비 증가율은 지표의 전환점을 다소 늦게 포착한다는 단점이 있습니다.
• 전월(기)비 증가율은 이번 달과 저번 달의 수치를 비교하는 데이터입니다. 영문으로 mom, qoq로 표기하며, 단기적인 2~3개월 정도의 지표의 개선 혹은 악화 속도를 파악하는데 유용한 지표입니다. 전월(기)비 증가율은 전환점은 일찍 포착하나 워낙 변동성이 커서 지표의 큰 변화가 발생했을 때 이것이 추세적인 변화의 신호인지, 아니면 일시적인 급등락인지를 파악하기 어렵다는 단점이 있습니다.

 따라서, 단기적인 변화를 잘 나타내는 전월(기)비와 순환적 흐름을 잘 반영하는 전년동월(기)비를 함께 반영해 판단하는 것이 가장 바람직합니다.

 

③ 실사지수

 실제로 조사한 결과를 지수화해서 나타낸 데이터입니다. 여기에 대표적인 것이 한국의 소비자 전망지수, 기업실사지수. 미국의 ISM 지수 및 소비자 신뢰지수입니다. 이러한 지수는 각 경제활동 주체들의 심리 상황이나 경제활동을 정량적이 아닌 정성적으로 측정하기 위한 것입니다.

 

 일반적으로 물가나 가계수지 부문의 경제 데이터는 표본 가구를 대상으로 실사하여 측정이 되지만 해당 데이터 역시 실제 물가 수준이나 소득 수준을 기입합니다. 반면, 실사 지표는 업황이나 경기가 좋다, 나쁘다, 동일하다라는 항목에 대한 답변을 수치화하여 지수를 작성합니다. 따라서 별다른 가공 절차를 거치지 않고서도 이 지표의 움직임 자체를 통해 각 경제 주체들의 경제 상황에 대한 전망이나, 지출 및 투자 계획 등을 알 수가 있습니다.

 

 예를 들어 한국의 소비자 기대지수나 BSI 지수는 100을 기준으로 위에 있으면 소비자나 기업들의 경기에 대한 전망이 좋다고 판단할 수 있습니다. 미국의 ISM 지수는 50을 기준으로 50 위에 머물면 개선, 50 아래면 악화로 판단합니다. 한국 BSI 지수는 산업별 재고, 출하, 자금사정, 고용전망을 발표하고 있으며, ISM 지수는 신규주문, 수출, 수입, 재고, 가격, 고용, 주문처리 상황을 발표하고 있습니다.

한국과 미국의 주요 실사지수

 

 실사지수는 선행성이 뛰어나다는 장점이 있습니다. 그러나 주관적인 판단에 근거하고 있어 경기 정점이나 저점 근처에서는 과도하게 반응하는 문제점을 갖고 있습니다.

 

④ 비율 지표

 비율지표는 두 지표 간의 수준을 비교하는 것으로 표시 단위는 %나 배로 표기합니다. 비율지표는 단기적으로 급등락 하지 않고, 구조적인 변화를 반영하며 장기적인 변화를 판단할 수 있다는 장점을 가지고 있습니다. 과거의 평균적인 추세보다 높은지 낮은 지를 분석의 기준으로 삼는 방법과 절대적 수치를 기준으로 그 수준보다 높으면 좋거나 나쁘다는 식으로 평가할 수 있습니다. 예를 들면, 주식시장에서 사용하는 PER는 기업이익대비 주가 수준을 비교하는 것으로 과거 역사적 PER가 주가 판단의 기준이 될 수 있습니다. 또한 특정수치를 기준으로 판단의 근거를 삼을 수도 있습니다.

주요 지표의 산출공식

 

비 율지표는 분석자에 따라 다양하게 응용되어 만들어질 수도 있습니다. 가령, 부동산 가격의 거품 여부를 파악하고 싶을 때는 가계소득 혹은 GDP 등을 소득으로 잡고, 이 수치에 비해 부동산 가치가 어느 정도인지 파악할 수 있습니다.

 

⑤ 증가율의 차

 증가율의 차는 두 지표 간의 개선 및 악화의 속도를 측정하기 위한 것입니다. 표시 단위는 (%p)로 표기하며 분석자가 원하는 대로 만들 수 있습니다. 가장 대표적인 것이 재고 순환지표입니다. 이 지표는 출하 증가율%-재고 증가율%로 정의되는데 출하와 재고 증가 및 감소속도를 비교하기 위해서 이렇게 두 증가율을 빼주는 것입니다. 즉,이미 증가율은 속도를 측정하는 지표인데 어느 것이 더 빠르게 늘어나고 증가하는 가를 보기 위해 차이를 계산하는 것입니다. 특히, 재고순환지표가 이러한 증가율의 차를 쓰는 이유는 재고 증가율 자체만으로는 경기 흐름을 파악하기가 어렵기 때문입니다. 재고는 경기가 좋지 않을 때 수요가 줄어들어 재고가 늘어나지만, 경기가 좋을 때에도 기업들은 수요 증가에 대비하여 재고를 늘리기 때문에, 단순 재고가 증가한다고 경기가 좋지 않다고 할 수가 없습니다. 따라서 재고를 경기 상황과 함께 비교해서 봐야 하는 것입니다.

 

 이상으로 일반적으로 접하는 경제지표의 5가지 범주에 대해 알아보았습니다. 다음 포스팅은 증가율 데이터 해석에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 

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