경제지표의 진화, 중국 위성 제조업 지수 (SMI, Satellite Manufacturing Index)

각국의 제조업 및 산업경기의 현황을 파악하기 위해 시장에서 자주 활용되는 경제지표 중 하나가 구매담당자 지수 (PMI, Purchasing Manager’s Index)이다. 최근 중국 경제 리써치를 읽다가 Satellite Manufacturing IndexPMI와 비교되는 차트를 보았었고, 필자에게는 전혀 생소했던 Satellite Manufacturing Index가 무엇인지를 알아보다가 상당히 놀라게 되었다.

우선 구매담당자 지수가 무엇인지, 무엇을 의미하는지를 짚어보고, 이를 보완해주는 것으로 보이는 Satellite Manufacturing Index에 대해서 알아보았다.

 


구매담당자 지수 (PMI, Purchasing Manager’s Index)

일반적으로 기업의 구매담당자들은 생산설비의 투자, 원자재 및 생산을 위한 구매 등의 업무를 담당하고 있으므로, 기업의 현황에 대해서 가장 상세하게 파악하고 있는 직원이라고 볼 수 있다. 이러한 구매담당자들을 대상으로 각종 설문조사를 통해 해당기업들의 현재 상황에 대한 정보를 수집하고 이를 기준으로 통계를 만들어 낸다는 것이 구매담당자 지수의 기본적인 역할이다.

미국의 경우에는, 공급관리연구소 (ISM, Institute for Supply Management)와 Markit Group에서 조사 발표하는 구매담당자 지수가 가장 많이 사용되고 있는데, 대체로 공통된 방법론을 이용한다. 참고로 Markit Group은 미국 뿐만 아니라, 약 30여개 국가에서 구매담당자 지수를 설문, 조사, 발표하고 있다. 지역적으로는, Deutsche Börse에서 조사 및 발표하는 시카고 구매담당자 지수 (Chicago-PMI)도 자주 참고된다.

 

구매담당자 지수 (PMI, Purchasing Manager’s Index)의 방법론

자세히 알아보려하면 더 복잡하겠지만, 전체적인 방법론은 다음과 같다.

조사기관들은 매월 리스트 (보통 수백명)에 있는 각 기업의 구매담당자들에게 일련의 설문조사를 통해, 신규주문, 고용, 수출, 원자재 및 완제품의 재고수준, 원자재 및 완제품의 가격 등에 대한 정보를 제공받는다. 제공받은 정보를 이용하여, 신규주문, 생산, 고용, 공급자의 배송시간, 구매자재재고 등의 하위항목으로 분류하고, 하위항목의 지수에 일정한 가중치를 부여한 종합 구매담당자 지수 (Headline PMI)와 하위항목 지수를 함께 발표한다.

이 때, 각 하위분류 항목에 대한 구매담당자 지수는 아래의 공식으로 산출된다.

PMI = (P1 * 1) + (P2 * 0.5) + (P3 * 0)

P1 = 개선을 보이고 있다는 답변들의 백분율 수치

P2 = 변화가 없다는 답변들의 백분율 수치

P3 = 악화를 보이고 있다는 답변들의 백분율 수치

따라서, 모든 설문대상자가 개선을 보이고 있다고 답하였다면, 개선을 보이고 있따는 답변이 100%, 즉, 백분율 수치인 P1이 100, 나머지는 0이므로 PMI는 100이 산출되고, 반대로 모든 대상자가 악화라고 답변하였다면, 0이 산출된다. 결국 PMI가 50을 기준으로 그 이상이면 경기가 개선되는 신호로, 그 이하이면 악화되는 신호로 이해될 수 있다.

 

중국의 제조업 부문 구매담당자 지수

중국경기를 진단하는데 있어서는 크게 두 가지의 제조업 부문 구매담당자 지수가 주로 활용되고 있다. 방법론은 위에 언급된 방법론과 큰 차이가 없다. 중국 정부 산하의 통계청과 중국 물류 및 구매연합에서 공동으로 중국 전역 약 800여개 기업을 설문, 조사, 발표하는 중국 구매담당자 지수 (China Manufacturing PMI)가 하나이고, 다른 하나는 중국의 언론매체인 차이신 (Caixin)과 Markit Group이 약 420개 기업의 구매담당자들을 설문, 조사하여 발표하는 차이신 중국 구매담당자 지수 (Caixin China PMI)가 있다.

하지만, 상당수가 중국의 경제지표들이 현실에 비해 지나치게 낙관적으로 발표되는 경향이 있다고 생각하고, 통계의 정확성이나 중립성 등에 의문을 제기하고 있을 뿐더러, 특히 중국 정부의 고의적인 변형이나 조작 등의 가능성 등도 언급되고 있어서 중국 발표 경제지표들에 대한 신뢰성에 의심을 품는 사람들이 적지 않은 실정이다.

 

중국 위성 제조업 지수 (China SMI, Satellite Manufacturing Index)

중국 위성 제조업 지수Space_Know라는 미국의 스타트업 기업에 의해 고안, 분석, 발표되고 있다. Space_Know라는 기업은 위성산업 분야에서 경험을 쌓아온 Pavel Machalek과 기업전문가라 할 수 있는 Jerry Javornicky가 2013년 실리콘밸리의 벤처캐피털 투자를 받아 설립한 기업으로, 상업용 인공위성으로부터 제공받는 위성사진들을 기반으로 각종 경제활동 등에 대한 정보를 수집, 분석, 가공하는 서비스를 기업 및 소비자들에게 제공하고 있는 캘리포니아에 위치한 기업이다. 아직은 그 규모가 작은 상태라 그런지, Space_Know에 대한 많은 정보를 알기는 어려움이 있기는 하다. 여하튼 Space_Know는 중국 전역 약 6,000여개 산업시설에 대한 22억 건이 넘는 위성사진(과거자료 포함)을 수집하고, 수집된 이미지들을 통해 석탄, 철강 등의 관찰가능한 광물자원들의 재고증감, 신규건설 등의 정보를 그 자체 알고리즘을 이용해서 분석하고, 가공하여 위성 제조업 지수를 개발하였고, 2007년 6월부터 소급하여 현재에 이르기까지 매월 지수를 산출, 발표하고 있다.

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제조업이 주 성장산업인 중국의 경제활동을 분석하기 위해서는 제조업 현황이 반드시 필요한 항목일 것이고, 앞서 언급되었듯이 중국의 경제지표들에 의심을 품는 여러 헤지펀드들을 포함한 많은 투자자들이, 실제 사진자료에 의한 추가적이고도 더 객관적이라고 판단되는 중국 위성 제조업 지수를 유료로 열람하고 있고, 최근에는 블룸버그 (Bloomberg)에도 지수가 등록되어 블룸버그 터미널을 통해서도 열람이 가능하게 되었다. (Bloomberg Ticker: SPCKCSMI [Index]) Space_Know에 의하면, 그 다음 지수개발 목표는 인도를 대상으로 할 것이라고 하니, 추후 지속적으로 지수들이 개발될 것으로 보인다.

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source: Space_Know Homepage

Space_Know라는 기업은 아직까지는 영세한 수준으로 보이고, 지수개발만이 그 주된 사업인 것으로 보이지도 않는다. 현재 파악되는 바로는, 변화감지 (Chage Detection) 기능과 물체감지 (Object Detection) 기능을 활용하여, 여러 지역의 위성사진들을 기반으로 다양한 정보를 획득 금융, 국방, 보험, 건설 및 부동산, 농업 및 환경 등에 이용될 수 있도록 가공, 제공하는 사업을 하고 있는 것으로 보인다. 또한, 개발한 지수들로 인해 얼마나 많은 수익을 창출할 수 있을지에 대해서도 아직은 의문이긴 하다. 하지만, 상업용으로 획득 가능한 위성사진 자료를 수집, 가공하여, 그 정보를 가지고 한 국가의 제조업 현황을 파악하겠다는 아이디어와, 그 아이디어를 실제로 실현시켰다는 것이 의미하는 바가 크다고 생각된다. (심지어 창업자인 Pavel Machalek는 중국에 한 번도 가본적이 없다고 한다.) 필자로써는 전혀 생각해보지 못했던, 경제나 금융과는 직접적인 연관이 없는 것으로 보였던, 위성사진 데이터와 그 데이터를 분석하는 소프트웨어 기술 등이 금융투자자들에게 추가적이고 의미있는 정보를 제공할 수 있다는 Space_Know의 혁신은, 기술의 발달과 스타트업 창업정신이 앞으로 금융시장에 가져올 수많은 변화가 기대되게 한다.

 


참고자료: Space_Know 홈페이지 (www.spaceknow.com)

 

미국 비농업부문 취업종사자 (Nonfarm Payroll, NFP)

NFP매달 첫 번째 주 금요일이면 미국에서 악명높은 경제지표가 발표된다. 비농업부문 취업종사자의 변동분을 발표하는, 영어로는 Nonfarm Payroll 혹은 줄여서 NFP라고도 표현하는 고용지표가 그 악명높은 경제지표이다. 이 지표는 미국의 노동통계청 (Bureau of Labor Statistics) 에서 실업률을 비롯한 다른 고용지표들과 함께 발표하며, 사실은 매달 첫 번째 주 금요일에 발표하는 것이 아니라, 매달 12일이 포함된 주를 기준으로 자료를 취합하고, 이로 부터 세번째 금요일에 발표하게 되는데 그 금요일이 보통 매달 첫 번째 금요일인 경우가 많은 것이다.

이 비농업부문 취업종사자는, 전체 고용인구에서 농업근로자, 민간가사근로자, 일반 정부근로자, 그리고 민간 비영리단체 근로자를 제외한 종사자의 수를 집계하는 것이며, 미국 전체 노동인구의 약 80%를 대표한다고 한다. 지표는 그 변동분을 증감의 형태로 발표한다. 즉, +150k라고 하면, 비농업부문에 종사하는 전체 고용자 수가 15만 명 증가했다는 것을 의미한다.

비농업부문 취업종사자 지표는 미국의 고용시장에 대한 정보를 제공함으로써 고용시장을 통해 현재 및 향후 경제상황을 판단 및 예측할 수 있기에, 본 지표는 주식시장, 채권시장, 상품시장 등 여러 시장에 직접적인 영향을 미치게 되며, 또한 연방준비위원회의 향후 정책금리 방향에 대한 판단, 재무성의 재정정책에 대한 판단 등에도 영향을 미치는 중요한 지표이다.

본 지표가 악명이 높은 가장 큰 이유는, 그 중요도에 비해 예측이 부정확한 측면에 있다고 생각한다. 매번 이 지표가 발표되기 전에, 각종 투자은행 및 리서치 기관들은 예측치를 발표하고, 그 예측치들은 블룸버그에 취합되어 시장예측 (Market Consensus) 로 나타나는데, 실제 발표 결과가 시장예측에 상당 수준 어긋나는 경우가 잦다. 시장예측을 높은 수준으로 상회하면, 고용시장은 생각보다 좋은 것으로 받아들여져서 주식시장은 상승하고, 채권시장은 금리가 상승하고, 또한 각종 상품가격들은 상승하는 결과를 가져올 것이며, 그 반대의 경우에는 주식시장 하락, 채권시장 금리 하락, 상품가격 하락으로 나타날 것이다. 뿐만 아니라, 보통 그 전달에 발표한 지표에 대한 수정치도 같이 발표되는데, 이 수정치 조차 상당히 들쭉날쭉하다. 시장에 영향을 많이 미치는 지표가 예상이 어려우니, 매달 고용지표가 발표되는 날은 엄청난 변동성이 나타나는 경우가 대부분이고, 그렇기에 본 지표가 가장 악명높은 지표 중에 하나이다.

필자가 생각하는 미국 비농업부문 취업종사자 지표를 예측하기 힘든 이유들은 아래와 같다.

1. 비농업부문 취업종사자 수에 비해 그 변동분이 지나치게 작은 부분을 차지한다. 

미국 노동통계청의 발표자료에 따르면, 2015년 6월 기준, 미국의 전체 인구는 2억 5천 66만 3천명이며, 총 근로자의 수는 1억 5천 7백 3만 7천명이다. 100k의 NFP 변동이라고 하더라도, 전체 근로자 수의 0.1%가 채 되지 않는다. 반면 시장에서는 그 100k의 시장예측 대비 발표차이가 엄청난 차이로 받아들인다.

2. 수정치의 변동이 상당한 경우가 많다. 

미국 노동통계청에 의하면, 발표 당시에 충분한 정보가 취합되지 않아서 전월 발표에 포함되지 않았던 부분이 해당 월에 전월의 수정치 형태로 발표되게 된다. 뿐만 아니라, 이 수정치는 발표 이후 2개월에 걸쳐 매달 발표가 되므로, 최초 지표발표에는 충분하지 못한 정보가 반영된 상태에서 발표된다는 것을 반증한다. 따라서 예측하기가 더 난이하다.

3. 계절요인의 반영

NFP는 계절요인이 반영된다. 1번에서 언급한 바와 같이, 그 증감의 정도는 전체 근로자 수에 비해 0.1%도 안 되는 수준이므로, 계절요인의 반영이 또한 그 숫자를 상당부분 변화시킬 수도 있다.

4. 신규기업의 반영

미국 노동통계청은 신규기업이 설립될 때 마다 즉각적으로 그 고용창출 부분을 반영하지 못하고, 일년에 2번 신규사업체를 그 조사대상에 편입시키기 때문에 신규기업의 창업으로 인한 고용창출 부분은 과거 수치를 기반으로 한 수리경제학 통계 모델에 의해서 예측된다. 따라서 현실과 다를 수 있으며, 이는 주로 경기가 상승세로 전환되는 시점에 고용지표가 시장의 예측보다 하회하거나, 경기회복의 신호를 제대로 반영하지 못하는 주 원인으로 작용된다.

 

이 밖에도 여러가지 원인들이 있을 수 있겠지만, 우선 중요한 건 지표의 예측자체가 쉽지 않은 반면에 시장의 지표에 대한 의존도는 상당히 높다는 것이 고용지표가 발표되는 날 각 금융시장의 변동성에 영향을 미치는 것이다.

이와 같은 지표의 문제점과 그 지표가 수반하는 급격한 변동성 때문에 많은 시장참여자들이, 이 고용지표에 베팅을 하기 보다는 고용지표 발표 전후로 해서 가진 포지션을 정리하고 중립으로 포지션을 맞춘 다음, 주말은 아무 생각없이 쉬고나서, 그 다음 월요일부터 새로운 포지션을 설정하는 경우도 상당히 많다. 즉, 합리적인 판단에 의한 베팅이 힘들기에, 예측할 수 없는 위험을 감수하며 베팅하기 보다는 쉬어가는 페이지로 활용한다고나 할까?

 

미국의 신규 실업수당 청구건수 (Initial Jobless Claims) 와 실업보험연속수급신청자수 (Continuing Claims)

 미국의 신규 실업수당 청구건수, 영어로는 Initial Jobless Claims는 매주 목요일 발표된다. 본 경제지표는 직전 일주일간 미 정부 노동사무소에 신규로 실업수당을 청구한 건수를 발표하는 것이다. 따라서 전주 해고된 사람들의 숫자에 대한 추측치 작용하기에 숫자가 클 수록 고용시장이 안 좋은 것으로, 숫자가 작을 수록 고용시장이 양호한 것으로 볼 수 있어서 전반적인 고용시장의 상황을 판단하는 지표로써 사용된다.
하지만, 신규 실업수당 청구건수는 말 그대로 실업자가 직접 적절한 정부 노동사무소에 방문해서 신청을 해야 하므로, 계절적 요인이 많이 좌우할 수 있다. 예를 들어 겨울에 이상 한파 현상이 나타난다면, 날씨가 추워서 노동사무소 방문을 자제하여 그 주에는 이례적으로 낮은 청구건수가 기록될 수 있고, 그렇다면 또 그 다음주는 또 전주에 못 신청한 청구자들이 늘어나서 이례적으로 높은 청구건수가 발표되는 경우도 많다.

이러한 계정적 요인이 가지는 지표의 불안정성으로 인해, 실업수당 청구건수와 같은 날 발표되는 실업보험연속수급신청자수, 영어로 Continuing Claims를 보완지표로도 많이 사용한다. 실업보험연속수급신청자수는 직전 2주전의 시점으로 실업수당을 받고 있는 총 실업자의 수를 나타낸다. 이 지표는 주로 이동평균을 많이 사용하는데 낮을 수록 고용시장이 양호하고, 높을 수록 고용시장이 악화됨을 나타낸다.