뉴지스탁 vs SIT 서비스 분석

2016.08.29 01:41 Investment




작년 가을 쯤 뉴지스탁의 상품(?)에 대한 분석을 한적이 있다. (참조 -> 뉴지스탁 사업 모델 분석)



뉴지랭크라는 서비스를 바탕으로 최근에는 '젠포트'라는 투자 전략을 정의하고 시뮬레이션하여 알고리즘 기반 트레이딩 성능을 검증하는 서비스를 내 놓은 것 같다. 사실 그러한 개념은 나도 예전에 구상을 해왔던 것이지만 뉴지스탁이 먼저 시장에 내 놓았다는 점에서 일단 인정을 해주고 싶다. 




해외의 주식 투자 관련 서비스 등 중에 유사한 서비스가 있는지 없는지는 잘 모른다. 비록 어렵지 않은 개념이라도 실제 상품으로 내 놓을 정도면 어느 정도 기능 검증은 되어 있으리라고 본다.



뉴지스탁 vs SIT 서비스 분석


이전 뉴지스탁 분석 글에 어떤 분이 댓글로 지적하신 내용을 곰곰히 생각해 본 결과 개인적으로 작업 중이던 프로젝트 중 일부를 웹 서비스로 공개하기로 생각했다. 물론 그 지적 때문만은 아니고 원래는 PC 기반에서 동작하던 프로그램이 사용자 접근성 면에서 불편하여 내가 개인적으로 사용하기에도 편할려고 웹 기반으로 진행하기로 한 것이다.


그 결과 약 2주전에 SIT(Shannon Investment Technologies)라는 웹사이트를 개설하여 서비스를 제공 중이다. 서비스를 이용하는데 별도의 결제가 필요한 것은 아니며 기업 분석 자동화, 스크리닝, 인공지능 기반 알고리즘 트레이딩 등 다양한 시도를 해보고 결과를 공유하고자 만든 사이트이다.


그 중에서 Analyzer라는 서비스는 가치투자자 관점에서 기본적 분석을 수행하여 적정주가를 산출하고 어느 정도의 상승여력이 있는지를 분석해 낸다. 또한 기술적 분석 관점에서도 몇 가지 기술적 지표를 조합하여 Momentum 지표를 산출하여 최근 주가 움직임을 통해 반등 혹은 하락 가능성에 점수를 매겨 주는 기능도 구현되어 있다.



이를 조합하여 S-Point라는 지표를 통해 투자 매력도를 가늠해 볼 수 있게 하였다. 이는 뉴지스탁의 뉴지랭크와 유사하다고 볼 수 있다. 뉴지스탁도 비슷한 분석을 통해 산출된 나름의 지표를 통해 기상도라는 픽토그램을 적용하여 사용자 친화적 UI로 서비스를 제공하고 있다. 근본적으로는 비슷한 스타일의 분석이지만 실제 세부 알고리즘은 알 수 없기 때문에 디테일한 비교는 할 수 없다.


어떤 복잡하고 그럴듯해 보이는 알고리즘을 사용하던 간에 댓글의 지적에서처럼 결국에는 좋은 서비스라는 것을 판가름하는 기준은 '수익률'에 있기 때문에 운용 성과를 가지고 비교를 해 보아야 할 것이다.


운용 성과를 가늠해 보려면 SIT의 경우 실제 매매로 연결시키기에는 충분한 검증이 안되어 있기 때문에 백테스팅 단계를 거쳐야 하는데 이를 위해서는 스크리닝 기능이 필요하다.


SIT 서비스 중 Screener는 이런 스크리닝 단계를 위해 제공되는 기능인데, 아직은 다양한 관점에서의 스크리닝은 제공하지 않는다. 뉴지스탁과 비교하면 랭크PLUS와 같은 기능이기는 한데, 이는 여러 가지 지표의 조합을 통해 다양한 관점에서 분석할 수 있다는 점에서 구현하는 게 어려운 일은 아니다. 조합과 결과 분석에 시간이 필요할 뿐...


현재 제공되고 있는 PER, PBR, 부채비율 조합으로 스크리닝을 하는 기능 이외에 향후에는 S-Point 기반으로 스크리닝을 하는 기능이나 조엘 교수의 마법공식을 기반으로 스크리닝 하는 기능을 추가할 예정이다.



젠포트 ?


작년에 뉴지스탁을 분석할 때는 젠포트라는 서비스가 준비 중이었는데, 지금은 서비스를 하고 있는 모양이다. 뉴지스탁 홈페이지에서 설명하고 있는 내용을 기반으로 추정을 해보면, 투자 알고리즘 전략을 설정한 후 이를 통해 백테스팅 시뮬레이션을 통해 전략을 검증하고 이를 기반으로 매매를 하는 서비스인듯 하다.



예전에 개인 프로젝트로 진행했던 Prometheus 라인 업 중에 Analyzer, Screener와 함께 Simulator라는 백테스팅 툴 개발을 진행했었는데, 이를 기반으로 SIT 서비스를 확장하면 젠포트와 유사한 기능을 구현할 수 있을 것 같다.




다만, 시스템이 충분히 안정되고 운용 성과가 나오는 것을 검증하기 위해서는 필요한 라인업을 구축하여 계속해서 알고리즘이나 매매전략 등을 조정해가며 성과를 검증해 보는 과정이 필요하다.


자본금 2억원, 18명의 임직원 vs 퇴근 후 코딩하는 IT 기업 직장인 1명



개인 프로젝트로 진행하던 프로그램이 공교롭게도 뉴지스탁과 대비될 만한 포인트가 있어서 비교 분석을 하게 되었는데, 아무래도 기업에서 개발하는 서비스와 퇴근 후에 코딩하는 일개 직장인이 만든 서비스가 겉으로 보기에는 있어보이고 없어보이고 차이는 있을 수 있다. 그렇지만 결국에는 알고리즘과 매매 전략에 따른 운용 성과, 즉 수익률이 중요하기 때문에 이것은 쉽게 판단할 문제는 아닐 것이다.


또한 전공을 살려서 신경망을 통한 학습 기능을 매매전략에 적용하게 된다면 어떻게 될까? 아직은 시간을 좀 더 투자해서 환경을 구축해야 하겠지만 이것 저것 다양한 매매 전략을 시도해 볼 수 있는 라인업이 빨리 개발되기를 기대해 본다.




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[SIT] 2016-08-28 시스텝 업데이트

2016.08.28 13:20 Tools/SIT



안녕하세요.


지난 업데이트에 이어 2016년 08월 28일자 업데이트를 진행했습니다. SIT 비로가기


Analyzer와 Screener 기능을 보완하였으며, 첫화면에 대쉬보드와 같은 기능을 넣어보려고 시도를 좀 했습니다.



Analyzer - Momentum 지표 구현


지난 업데이트에서 도입한 S-Point 라는 지표가 있었는데, Momentum 지표에 대한 공식화가 안되어 Default 값으로 50이 무조건 주어지도록 구현되어 있었습니다. 이를 몇 가지 잘 알려진 기술적 지표의 조합으로 모멘텀 지표를 만들어 적용하였습니다.





기업 가치를 분석하는 Fundamental 지표와 주가 움직임을 분석하는 Momentum 지표를 적절하게 Weighted 조정하여 적용하는 것이 중요할 텐데, 현재는 50 대 50의 비율로 적용하여 S-Point를 계산하도록 되어 있습니다.


그렇기 때문에 본인이 기업 가치에 근거하여 행동하는 투자자라면 Fundamental Point 값에 더 비중을 두시고 차트에 근거하여 행동하는 투자자라면 Momentum Point를 좀 더 유의 깊게 보시기 바랍니다.


뉴지스탁에서 말하는 뉴지랭크의 Fundamental과 Momentum과 개념적으로는 유사하다고 할 수 있을 것입니다. 물론 산출 공식이 같지는 않겠지만, 뉴지랭크와 S-Point 중 어느 것이 더 Helpful 한지는 검증을 해봐야 알 것 같습니다.



Screener - 지표, 시가총액 필터링 기능 구현


기존에 Weighted Normalization 알고리즘에 의해 스크리닝되는 UI에 PER, PBR, 부채비율, 시가총액의 값의 범위를 설정하여 스크리닝할 수 있도록 필터기능을 구현하였습니다.




스크리닝을 할 때, 부채 비율에 민감하여 낮은 부채 비율을 가진 종목만 스크리닝을 하고 싶다는 투자자는 부채 비율의 값의 범위를 따로 설정하여 스크리닝을 하면 됩니다.


마찬가지로 시가총액이 1조 이상인 기업들만 보고 싶다는 분은 시가총액 10000억 이상으로 입력하면 해당 기업만 필터링 되어 보실 수 있습니다.


위의 그림은 PER 10이내, PBR 20 이내 부채비율 100% 이내 인 종목들 중 시가총액 1조 이상인 기업만 필터링 한 결과입니다. 2016년 8월 26일 기준으로 스코어가 0.7 이상은 기업은 SK가 유일하게 나타나고 있습니다. 좀 더 분석을 원한다면 Analyzer에서 SK를 확인해 보면 좀 더 자세히 알 수 있을 것입니다.



대쉬보드 기능 구현


원래 첫 화면에서는 간단한 기능 소개와 개발자의 넋두리가 섞여 있었는데, 불필요한 건 빼고 첫화면에도 유익한 기능을 넣어보고자 대쉬보드 기능을 추가했습니다.


현재까지는 Analyzer 에서 산출되는 S-Point를 모든 기업에 적용하여 돌려보고 그 값의 분포를 시각화해 보았습니다. 또한 S-Point 상위 종목들이 무엇인지 표로 정리해 보았습니다.




S-Point 상위 종목들을 확인하여 Analyzer에서 꼼꼼히 체크하여 Fundamental과 Momentum이 몇 점으로 나왔는지 기업 적정가치는 얼마로 산출되었는지 등을 면밀히 분석하여 투자에 참고 하시기 바랍니다.


첫 화면 대쉬보드 기능은 이제 시작이기 때문에 앞으로 좀 더 그럴듯하고 유익한 정보를 채워 넣겠습니다.



향후 일정


Analyzer에서의 나름 독창적인 투자지표인 S-Point가 어느 정도 정의가 되었습니다. 이제 이 지표의 유효성을 검증해봐야 하는데, 아직 이를 기반으로 실제 투자에 얼마나 도움이 될런지는 모르는 상태입니다. 다만, 기업 분석에 참고만 할 뿐이죠.


S-Point의 유효성을 검증하려면 S-Point 기반의 매매 전략을 적용했을 때 수익률이 어떻게 나오는지 백테스팅이 필요하고 백테스팅을 하려면 과거 재무제표와 주가 정보가 필요합니다.


현재 과거 3~4년치의 주가 데이터는 수집 중에 있으며, 백테스팅을 위한 백테스팅 시뮬레이터를 개발 중에 있습니다. 뉴지스탁과 비교를 하자면 Analyzer/Screener는 뉴지랭크와 대비되고 개발 중인 백테스팅 시뮬레이터는 젠포트와 비교될 수 있을 것 같습니다.


또 하나 적용하려고 하는 것은 조엘 그린블라트의 마법공식을 Screener에 구현해보려고 합니다. 현재 셀프펀드 같은 곳에서 유료로 서비스를 하고 있는데, 재무 데이터 확보에 문제만 없다면 SIT에서 무료로 마법공식의 결과를 볼 수 있게 해보려고 하며, 조엘 교수의 <주식시장을 이기는 작은책>을 열심히 읽고 있습니다.


앞으로 마이너한 기능은 수시로 업데이트할 수 있지만 위의 두 가지는 비교적 시간이 걸리지 않을까 합니다. 많은 응원 부탁드립니다^^ SIT 비로가기

















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[SIT] 2016-08-20 시스텝 업데이트

2016.08.20 11:06 Tools/SIT



안녕하세요.


SIT 웹사이트의 2016년 08월 20일자 시스템 업데이트를 진행하였습니다.


개선 사항은 크게 Analyzer의 기능 보강과 Screener의 속도 개선입니다.



Analyzer 기능 개선


먼저 Analyzer 기능을 사용할 때, 뭔가 한눈에 안들어 오던 분석 내용에 몇 가지 요소를 추가하여 가독성을 높이고 유저로 하여금 한눈에 저평가/고평가 여부나 투자매력도를 점수화 하여 매수를 할만한지 아니면 매도를 해야하는지를 판단할 수 있도록 기능을 보강하였습니다.


과거 52주 동안 고가/저가를 파악하여 현재가가 어느 위치에 있는지 알려줌으로써 그간 움직임에 비해 낮은 가격인지 높은 가격인지를 알 수 있게 해줍니다.


이런 기능은 괜찮다고 판단한 어떤 회사를 오랬동안 관찰해온 투자자가 그 회사 주식을 사거나 팔려고 할 때 좀 더 싸게 살 수 있거나 높은 가격에 팔수 있도록 도와주는 역할을 합니다. 다만, 가격이 변동해도 그 회사의 기업가치에는 크게 변화가 없다는 전제 하에서 그렇게 생각할 수 있겠죠.




주가 괴리율은 수익가치와 자산가치로 산출한 그 회사의 적정가격이 현재 가격과 얼마나 차이가 나는지 보여주는 기능입니다. 괴리율이 높을 수록 저평가 되었다는 의미이며, 괴리율이 음수인 경우는 이미 적정가격 보다 많이 올랐다는 의미입니다.


위의 그림과 같이 44.99%의 괴리율을 갖는 경우라면 지금 보다 약 44.99%의 상승 여력이 있다고 해석됩니다.




새로운 요소인 S-Point 라는 지표를 추가하였습니다. 이는 기본적 분석이라고 할 수 있는 재무제표 기반으로 정량적 분석을 한 결과인 Fundamental 포인트와 기술적 분석이라고 할 수 있는 주가와 거래량의 움직임을 분석하여 산출한  Momentum 포인트를 가중 평균하여 산출한 지표로 단순히 기본적 분석과 기술적 분석을 동시에 하여 매수/매도 시점을 좀 더 정확히 파악할 수 있도록 도입된 개념입니다.


현재는 Momentum 포인트는 구현 중인 기능으로 지금은 기본 값인 50에 고정되어 있습니다. 빠른 시일 내에 업데이트 예정입니다.



Screener 기능 개선


다음으로 Screener 기능이 개선되었습니다.


기존에는 스크리닝을 할 때 사용 환경에 따라 2~3분 가량의 시간 소요로 인해 답답하게 느껴졌었습니다. 이번 업데이트에는 이를 개선하여 약 20초 정도 시간에 스크리닝을 완료하도록 속도를 높혔습니다.



또한 위와 같이 스크리닝이 수행되고 있음을 표시하여 기존에 무반응인 것처럼 보이던 UI를 개선하였습니다.





또한 기존에 Score 개산시 오류가 있었던 부분을 수정하였습니다. 기존에도 아마 순위에는 영향을 미치지는 않았을 것입니다.


추후에는 사용자가 스크리닝 조건을 직접 조정할 수 있도록 인터페이스를 개선 예정입니다. 예를 들어, 시가 총액이 3000억 이상인 회사만 스크리닝 한다거나 PER, PBR에 범위를 두거나 할 수 있도록 할 예정입니다.


또한 추가적인 스크리닝 방법에 대한 고민을 하고 있는데, 마법공식으로 알려진 분석 방법을 적용해 볼까 생각 중입니다.



서비스 이용은 무료이며, 다음의 웹사이트에 접속하여 이용하시면 됩니다^^






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Quantative Analysis #05 - 기본적인 주가지표를 통한 스크리닝

2016.08.16 22:52 Investment/Quantative Analysis



그러고 보니 이쪽 카테고리로 글을 연재하는 듯 했는데, 어느 순간 멈춰져 버렸다. 기업 분석을 위한 툴을 개발하는 과정에서 소외되었었나보다.



주식 투자를 할 때 단순히 누군가에 의한 추천이나 뉴스 등과 같이 건너들은 회사에 투자하는 단계를 넘어서서 자신이 나름대로 분석을 해보고 투자 근거를 만들어갈 줄 아는 사람이라면 다양한 툴을 활용할 줄 알아야 한다. 그 중에서도 기본적 분석을 토대로 투자를 하는 소위 가치투자자와 같은 사람들이라면 PER, PBR, ROE 등과 같은 주가 지표를 통한 분석을 종종하곤 한다.


허나 상장되어 있는 약 2천개의 기업들 중에서 어떤 회사가 저평가 되어 있고 어떤 회사가 재무적으로 우량한지는 하나하나 분석해 볼 수도 있는데, 이럴 때 스크리닝이라는 기법을 사용하면 원하는 특징을 가지는 회사를 쉽게 발굴해낼 수 있다.


스크리닝은 간단히 말해 PER, PBR 등을 통해 주가가 저평가되었는지를 보거나 부채비율, 유보율과 같은 지표를 확인하여 재무적 안정성을 확인하거나 순이익률, 이익 성장율 등과 같은 지표를 통해 성장성을 검토하여 가장 투자 매력이 높은 회사들을 순서대로 정렬하거나 필터링을 통해 소수의 기업으로 추려내는 과정이다.



스크리닝을 하기 위한 주가지표 선정


스크리닝은 투자자가 어떤 특징을 갖는 회사를 추려내느냐에 따라 어떤 파라미터를 필터링하거나 가중치를 두어 점수를 매길지 결정할 수 있다. 따라서 스크리닝 방법은 꽤나 다양하다고 볼 수 있다.


여기서는 간단히 그 과정을 보려고 하는 관계로 중요하다고 생각되는 3가지 핵심 주가 지표를 선정했다.


기업의 수익 대비 주가의 저평가 정도를 가늠해 볼 수 있는 PER, 자산가치에 대비하여 현재 주가의 상태를 가늠해 볼 수 있는 PBR 그리고 재무적 안정성의 기본이라고 할 수 있는 부채비율을 가지고 스크리닝을 해보고자 한다.


각각의 지표는 그 값이 작을 수록 좋다. PER과 PBR은 수익과 자산가치 대비 현재 주가가 싸다는 의미이므로 값이 작을 수록 좋다. 다만, 수익이 손실인 경우에는 PER이 음수로 계산되므로 이런 경우는 제외시켜야 한다. 부채비율도 마찬가지로 낮은 것이 좋다. 부채비율이 작다는 것은 그 만큼 외부에 빚이 없이 기업을 운영하고 있다는 의미이기 때문이다. 물론 이렇게 생각하는 것은 많이 단순화 시켜서 하는 생각인데, 기업이 영위하고 있는 산업의 특성에 따라 몇 개 지표의 높고 낮음 가지고 그 기업의 성장성을 의심한다던가 하는 것은 잘못된 접근일 수 있기 때문이지만 일단은 참고를 위한 분석임을 감안하자.



Weighted Normalization Scoring 방법


다른 기관이나 투자자들이 어떤 식으로 스크리닝을 하는지 알지는 못하지만 개인적으로 개발한 방법인 Weighted Normalization Scoring을 사용하여 스크리닝을 해보았다. 우선 적용하는 지표의 값이 작을 수록 매력적이라는 전제하에 평균이 0인 Gaussian Distribution 함수를 적용하여 산출하였다.


기본 개념은 N개의 지표를 스크리닝에 적용할 때, 각각의 지표의 중요도에 따른 가중치를 적용하여 그 합이 1로 귀결되도록 수식을 전개하는 것이다. 이 때, 각각의 지표는 Gaussian Distribution 함수를 사용하는데 상장되어 있는 모든 회사의 지표의 평균을 고려한 분산 값을 산출하여 적용된다.


수식은 다음과 같다.





여기서 z는 투자 매력도를 정하는 점수(Score)가 되겠고, α는 각 지표의 가중치, σ는 각 지표에 따른 분산, x는 대상 기업의 각각의 지표이다. 또한 Normalize가 적용되는 수식이기 때문에 아래와 같은 조건이 붙는다.



이렇게 되면 각 항의 Gaussian Distribution 함수의 평균이 0이므로 분산에 따라 지표가 가질 수 있는 값이 0~1 사이가 되며, 모든 항에 대한 Normalize가 되므로 점수 z 값 역시 0~1 사이의 값을 갖는다. 따라서 z가 1로 갈 수록 투자 매력도가 높은 기업이라고 볼 수 있다.



스크리닝 결과


앞에서 설명한 기본적인 3가지 지표를 가지고 Weighted Normalization Scoring 방법을 적용하여 KOSPI와 KOSDAQ에 상장되어 있는 비금융권 회사들을 타겟으로 스크리닝을 진행하였으며, 그 결과는 다음과 같다.




PER, PBR, 부채비율를 기준으로 적용했을 때, 극동유화가 0.8점의 점수로 가장 매력이 높은 기업으로 나타났으며 그 뒤로 넥센, 동양물산기업 등이 높은 점수로 매겨졌다. 점수가 제대로 매겨졌는지는 PER, PBR, 부채비율 등을 확인해 보면 짐작해 볼 수 있다. 극동유화의 PER은 0.82로 상당히 낮은 값으로 나타났으며 PBR도 0.1로 자산가치 대비 상당히 저평가 되었음을 알 수 있다.


넥센의 경우 PER은 동양물산기업보다 높지만 부채비율이 상대적으로 낮아 상쇄가 되어 똑같이 0.78점의 점수가 매겨진 것을 알 수 있다.



물론 이 결과가 온전히 100% 신뢰할 수 있다고 말하기는 어렵다. 다만 기본적인 지표를 가지고 이런식의 접근을 통해 스크리닝을 해 볼 수 있음을 보여주는데 의의가 있다. 또한 이 결과를 토대로 상위 점수를 받은 기업을 추려서 따로 기업분석을 해볼 수도 있다는 점에서도 의미가 있는 결과라고 생각된다.


이러한 시도를 좀 더 확장시켜 주가지표이외에도 다른 파라미터를 적용하여 입체적으로 스크리닝을 시도해 볼 수도 있을 것이다.



위의 스크리닝 결과는 다음의 웹사이트에서 확인해 볼 수 있도록 서비스가 구현되어 있다. 참고하기 바란다.


Shannon Investment Technologies > Screener




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[SIT] 웹기반 기업분석 SIT 파일럿 서비스 오픈!

2016.08.12 14:25 Tools/SIT




그 동안 개인적으로 작업하던 주식투자를 위한 여러 프로그램들을 개발하고 있었는데, 그 중에 하나인 기업분석 프로그램인 Analyzer의 웹 기반 서비스를 시작하고자 합니다.


(Analyzer의 PC 버전에 대한 내용이 궁금하시다면 다음 포스팅을 참조바랍니다. http://nerve.tistory.com/163)


그 동안 PC 기반의 앱을 개발하다가 PC 기반이 아니거나 DB 접속을 할 수 없는 등의 사용 환경에 따른 제약으로 인해 사용성이 떨어질 수 있겠다라는 판단에 웹 브라우저 기반으로 동작하는 Analyzer 서비스를 기획하고 진행하였습니다.


이제 기본적인 기능은 구현이 되었다 싶어, 가능성을 테스트하기 위한 파일럿 서비스를 할까 합니다. 또한 기업 분석 이외에도 PER, PBR, 부채비율 등과 같은 핵심 지표를 기반으로 투자 대상으로서의 매력에 점수를 매겨 정렬시키는 스크리닝 서비스도 아직 기본적인 수준이지만 제공을 하고 있습니다. (물론 무료 입니다~)


이 블로그와는 별개의 사이트에서 운영하고 있으니 하기 링크를 방문하여 이용해 보시고, Community에도 참여를 하셔서 의견을 주시면 감사하겠습니다. 많은 관심 부탁드립니다.


아래는 SIT의 Analyzer 서비스의 화면 예시입니다. 서비스 사용에 관한 가이드는 Community > 사용자메뉴얼을 참고하시기 바랍니다.


SIT 사이트로 이동 >> Shannon Investment Technologies




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테슬라의 기가팩토리 그랜드 오프닝 행사 - 수요, 투자, 리튬 확보.. 성공적!!

2016.08.01 08:57 Investment/Tesla


이 포스팅은 2016-08-01 오후 07:40에 수정되었습니다.


드디어 테슬라의 기가팩토리가 2016년 7월 29일에 미국 네바다에서 그랜드 오프닝 행사를 열었다.





애초에 계획으로는 2017년에나 오픈할 예정이었지만 이를 앞당겨 이번달에 오프닝 행사를 갖기로 한것이다. 들리는 이야기로는 전체적으로 건설이 완료된 것은 아니고 배터리가 생산 가능한 일부를 먼저 가동시켜 배터리 생산을 시작할 거라고 한다. 이미 테슬라 모텔3의 성공적인 예약판매로 테슬라 전기차 대중화 가능성을 확인한 만큼 이런 수요를 맞추려면 배터리 대량 생산을 통해 가격을 낮추는 게 필수적이다.


테슬라는 기가팩토리에서 배터리 대량 생산을 통해 KWh 당 배터리 가격을 지금보다 30% 이상 낮출 수 있을 거라 보고 있다.


과연 테슬라는 기가팩토리를 발판 삼아 전기차 대중화를 이룰 것인가? 이에 대해서는 몇 가지 해결해야할 문제가 있다.


1. 수요 문제


이는 이미 지난 테슬라 모델3 발표 및 사전 예약을 통해 가능성을 짐작하게 했다. 이미 알려져 있듯이 예약 판매 시작 일주일 만에 약 40만대의 예약이 이루어졌고, 이는 테슬라의 자체 예상을 훨씬 뛰어넘는 숫자였다.



비록 최근에 오토파일럿의 안정성 이슈가 제기 됐었고, 모델 X의 출시 지연 등의 전적이 있지만 한 번 테슬라 자동차를 타본 사람이라면 엄지를 치켜올린다는 점을 감안하면 앞으로 생산 능력이 걱정될 일이지 수요 문제는 걱정거리가 아닐 것 같다.



2. 투자 자금 문제 - 파나소닉과 테슬라 주식 매도


둘째로 기가팩토리 건설 및 운영에 필요한 자금이다. 전기차 배터리 분야의 파트너인 파나소닉은 기가팩토리 투자에 잠시 머뭇거리더니 투자를 결정지었다. 또한 엘런머스크도 자신의 테슬라 주식을 일부 시장에 매도하여 기가팩토리 투자를 위한 자금을 마련하였다.




전체적으로 50억 달러(약 5조 9575억원)가 투입될 기가팩토리 프로젝트에서 파나소닉은 16억 달러(약 1조 9064억원)를 단계적으로 투입할 계획이다.


모델 3의 생산 등을 위해 지난 5월 엘론 머스크도 약 20억 달러(약 2조 2964억원)어지를 팔았는데, 이 자금이 기가팩토리 투자에도 쓰일 수 있다.


이 밖에도 모델 3의 성공적인 사전 예약 행사로 은행 등 투자사들을 만나 투자를 유치했을 거라는 추측도 해볼 수 있드며, 라스베가스에 지어지고 있는 기가팩토리는 네바다 주로부터 향후 20년간 13억 달러의 세제혜택을 받게 되리라는 사실도 기억해야 한다.



3. 리튬 확보 문제 - 배터리 생산에 필요한 리튬양과 가격 상승


많은 이들이 정작 테슬라의 전기차 대중화의 걸림돌로 지목하는 것이 리튬확보 문제이다. 알다시피 테슬라 전기차에 쓰이는 원통형 리튬이온 배터리를 제작하기 위해서는 충분한 양의 리튬이 필요하다. 또한 앞으로 전기차 수요 상승을 예상하여 리튬 가격이 그 동안 많이 오른 상태이다. 테슬라는 이를 어떻게 보고 있을지 궁금하다.


사실 리튬이온 배터리 제작에 필요한 리튬의 양은 극히 소량이기 때문에 배터리 전체 제작 단가 중에 리튬이 차지하는 비중은 상당히 작다. 따라서 리튬가격이 수십배 폭등하지 않는 한 배터리 생산 가격이 올라가지는 않을 것이다.


그럼에도 불구하고 과연 리튬 가격이 테슬라 전기차 한대에서 차지하는 가격 비중이 얼마나 되는지 궁금하지 않을 수 없다. 여러 인터뷰나 기사 내용을 토대로 분석해 보면 다음과 같다.


리튬 가격이 테슬라에 미치는 민감도를 추정해 보자.




- 기가팩토리 연간 생산 규모 : 50GWh = 50,000,000KWh

- 테슬라 자동차 1대당 평균 60KWh라고 놓고 계산하면 : 50,000,000 / 60 = 833,333대


즉, 기가 팩토리에서 연간 833,333대의 자동차 배터리를 생산하게 된다.


테슬라의 CTO JB 스트라우벨에 따르면 가기팩토리를 정상적으로 운영하기 위해서는 연간 24,000톤의 리튬이 필요하다고 하니, 이를 기반으로 계산하면...


- 연간 수요 : 24,000톤

- 2016년 초 리튬 가격 : 22,000 달러/톤

- 연간 리튬 구입비 : 24,000 x 22,000 = 5억 2800만 달러


이를 바탕으로 대당 리튬 가격 비중을 산출하면,


- 5억 2800만 달러 / 833,333대 = 633 달러 (약 72만원)



모델 3보다 테슬라 기가팩토리가 더 무서운 이유




이 된다. 따라서 현재 배터리 가격을 감안하면 리튬을 구입하는데 사용되는 비중은 그리 크지 않다고 할 수 있다. 다만, 최근의 리튬 가격 상승은 우려스러울 수 있는데, 아직까지는 수십배 폭증하지 않는 한 그리 치명적이지는 않은 수준이다.


정작 문제는 안정적인 리튬 공급에 있는데, 현재 알려진 바로는 기가팩토리를 위한 리튬의 안정적 확보를 위해 네바다 주에 공장을 건설하는 것이라는 이야기도 있다.


테슬라, 네바다 주의 12억 5000만 달러 세제혜택 때문에 기가팩토리 네바다에 세우기로 해


또한 멕시코의 채광 업체와의 계약을 통해 배터리 생산 규모를 충분히 커버할 만큼의 리튬을 확보할 수 있을 거라는 예측도 있다.


테슬라, 북부 멕시코의 채광 회사들과 리튬 화합물 구매 계약 체결



결론적으로 기가팩토리 건설은 순로좁게 진행되고 있으며, 테슬라의 미래는 밝다고 할 수 있다.


아래 오프닝 행상 동영상을 참고하기 바란다.



<기가팩토리 오프닝 행사 동영상>




아래 동영상은 이번 기가팩토리 오프닝 행사에 참가한 어떤 할아버지가 건설 중이며 일부 가동 중인 기가팩토리를 투어한 내용을 담고 있다. 배터리 셀이 어떻게 제작이 되는지 생산은 어떤 식으로 이루어지고 있는지 확인해 볼 수 있다.




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기가팩토리, 네바다, 리튬, 리튬광산, 모델3, 모델S, 모델X, 엘론 머스크, 전기차, 테슬라, 테슬라 마스터플랜, 파나소닉

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  • BlogIcon 도플파란 2016.08.01 10:38 신고

    견학가보고 싶어지네요..ㅎㅎ 리튬을 안정적으로 제공받기 위해서.. 광산회사회사와 협약도 좋지만... 재활용하는 라인도 있었으면 하는 생각이..개인적으로 해봅니다.

    • BlogIcon Eddie.Kim 2016.08.01 10:46 신고

      좋은 아이디어네요~ 다만 재활용에 필요한 비용이 충분히 저렴해야지만 채산성이 나오지 않을까요.. 기술이 발전하면 리튬 배터리 재활용 기술이 많이 사용될 지도 모르겠네요^^

  • BlogIcon 이리오시 2016.08.01 17:34 신고

    오와 여러 기사 링크와 더불어 신뢰도 있고 수준있는 글이 여기에 또 있었네요. 잘 보고갑니다!

    • BlogIcon Eddie.Kim 2016.08.01 17:46 신고

      앗! 감사합니다~~
      나중에 포스팅 내용이 업데이트 될 수 있으니 또 들러주세요~~^^

테슬라 마스터 플랜 Part 2 - 미래로 가는 길

2016.07.22 12:22 Investment/Tesla


지난 주 엘론 머스크는 과거 테슬라의 10년 동안 걸어왔던 마스터 플랜 Part 1의 목표 달성에 이어 마스터 플랜 Part 2에 대한 예고를 했었다.





드디러 엘론 머스크 테슬라 CEO가 미국 시간으로 2016년 7월 20일 Tesla.com에 마스터 플랜 Part2(Master Plan, Part Deux)를 공개했다.


그 동안 테슬라는 단순히 전기 자동차 회사라고 보기엔 다소 옆길로 새는 행보를 보여줬었는데 예를 들면, ESS 시스템인 배터리 팩 제품을 런칭한다거나 철도 시스템을 뛰어넘는 운송 수단인 하이퍼 루프에 대한 프로젝트를 시작한다던지 하는 것들이다.


그럼에도 불구하고 그는 테슬라의 가치를 높이는데 많은 논란과 함께 세상을 깜짝 놀라게 하는 이벤트를 보여왔다. 최근 자사의 오토 파일럿(Auto Pilot) 사고나 자사주 매각 시기 논란 등의 악재는 있었지만, 다른 사람이 가지 않는 길을 걷고 있는 그가 앞으로의 10년의 세상을 어떤 식으로 바꾸어 놓게될지 마스터 플랜 Part 2를 통해 짐작해 볼 수 있게 되었다.


자사 홈페이지에서 밝히고 있는 마스터 플랜 Part 2는 크게 4가지로 나뉜다.


1. 에너지 생산과 저장의 통합

2. 자가용 이외 육상 운동 차량 전기차로의 확대

3. 자율주행 기술

4. 차량 쉐어링


언뜻 보기엔 그 동안 해왔던 전기차 자가용 라인업에 대한 것과는 한참 동떨어지는 내용이다. 테슬라를 자동차 회사로만 생각했다면 '이게 뭔 소리야'라고 반문할지도 모른다. 하나하나 그 진의를 파악해 보자.



에너지 생산과 저장의 통합


요즘 테슬라에 관한 논란이 많은 이슈 중 하나가 바로 솔라시티와의 합병 건이다. 테슬라 홈 배터리 팩 런칭으로 단순 전기 자동차 회사에서 에너지 기업으로 포트폴리오를 확장한 테슬라에게 엘론 머스크가 설립한 또 다른 회사인 태양광 업체인 솔라시티는 테슬라의 친환경 에너지 사업 영역을 강화시켜줄 수 있을 것으로 보인다. 



미국과 같이 차고가 따로 있는 집이라면 지붕에 태양광을 통해 차고에서 충전을 할 수도 있을 것이다.


위 그림처럼 가정에 태양광 패널을 설치해 두고 매일 전기 에너지를 생산하여 ESS에 저장을 해두고 충전 시킬 때마다 저장되어 있는 전기를 사용하기 때문에 빠른 충전이 가능하도록 만들 것으로 보인다. 이렇게 초기 설치 비용만 들인다면 굳이 유지비가 필요 없는 상황이 올지도 모른다.


관건은 충전 비용을 아끼자고 많은 초기 설치 비용을 일반 사용자가 낼 수 있겠느냐 하는 것이다. 초기 설치 비용 부담이 사용자에게 전적으로 달린 것인지 아니면 테슬라가 무상(가능성은 그닥...) 또는 전기 충전료보다 더 싸게 임대 비용을 받고 설치해주느냐 하는 것인지 고민을 해봐야 할 부분인 것 같다.


이 부분은 태양광 패널의 효율과 태양광 패널 공급에 따른 설치 단가, 그리고 좀 있으면 완공될 기가팩토리를 통한 배터리 생산 단가가 얼마나 하락하느냐에 따라 달린 일로 보인다.



자가용 이외 육상 운동 차량 전기차로의 확대


테슬라는 그 동안 스포츠카 - 세단 - SUV - 준중형 세단의 라인업을 발전시켜 왔다. 이제는 좀 더 라인업을 다양화 시킬 모양이다. 앞으로 컴팩트 SUV나 픽업 트럭과 같은 형태의 모델도 계획하고 있다고 한다.



벤츠의 Future Bus, 전기차는 아니지만 테슬라도 이와 같은 자율 주행 방식의 전기 버스를 개발 중일 듯...


이는 가장 많이 팔릴만한 준중형의 Model 3를 통해 규모의 경제를 키울 것이기 때문에 이를 기반으로 당연하게도 보다 다양한 라인업을 개발할 것이다. 이는 자동차 회사로서 당연히 나올 수 있는 발상이기는 하다. 하지만 아쉽게도 새롭지는 않다.


하지만 눈여겨 볼 점 하나는 테슬라의 자율 주행 기술과 결합될 전기 버스이다. BYD 등 몇몇 전기차 회사들이 전기 버스를 이미 만들고는 있지만 엘론 머스크가 구상하는 것은 완전 자율 주행 대중 운송 수단일 것이다. 엘론 머스크의 최종 목표인 화성에서의 식민 도시 건설에는 이런 형태의 운송 수단이 필요할 것이기 때문에 짐작컨데 다른 어떤 회사보다도 빨리 완성된 수준의 자율 주행 전기 버스를 사용화 시킬 것 같다. 또한 이는 환경 규제와 유지 비용 측면에서의 강점 때문에 많은 도시에서 수요가 있을 듯 싶다.



자율주행 기술


비록 최근에 테슬라 오토 파일럿을 맹신하여 발생한 사망사고로 인해 사용자 불안이 커졌을 거라 보는데, 엘론 머스크는 이에 대해 단호한 입장이다. 아직은 베타 버전이지만 빠른 속도로 자율 주행 테스트 데이터들이 테슬라 자동차 운전자를 통해 쌓여가고 있는 상황이다. 말하자면 자율 주행 빅데이터를 수집 중이다.


이는 현재 가장 진보된 자율 주행 기술과 데이터를 확보하고 있다고 알려진 구글과는 다른 방식으로 테스트와 빅데이터 수집을 하고 있는 것이다. 2009년 부터 자율주행 시험을 진행하고 있는 구글은 2015년 11월까지 약 330만 km의 주행 테스트 데이터를 확보했다. 이는 몇 대의 테스트 차량을 통해 진행하고 있는 상황이고, 테슬라는 자사의 오토 파일럿 기능을 활성화 시키는 것으로 부분적 자율 주행 테스트를 사용자에게 맡길 수 있는 상황이다. 따라서 현재까지도 많은 양의 주행 데이터를 확보 했겠지만 앞으로도 소프트웨어 업데이트를 통해 보다 진보된 자율 주행 기술을 적용하여 폭발적인 테스트 데이터를 확보할 수 있는 환경을 구축해 나가고 있다.




현재까지 테슬라의 누적 판매대수는 모델 S만 해도 10만대가 넘었으며, 대당 오토파일럿 테스트를 100km 씩만 한다고 해도 1000만 km가 된다. 올해 누적 판매량과 내년에 출시된 모델 3의 판매 대수까지 합한 상태에서의 오토 파일럿 테스트 주행 데이터 누적에 대해 생각해 보면 구글의 그것에 비해 데이터 수집량으로 보면 기하급수적으로 증가하여 추월할 것으로 보인다.



Auto Pilot은 편리한 기능이지만 완전하지는 않다



하지만 이는 아직 충분히 검증되지 않은 자율 주행 기술을 사용자에게 베타 테스르를 맡기는 것이기 때문에 사고의 위험을 어느 정도 안고 가는 것일 수 밖에 없다. 분명 '베타' 버전이기 때문에 혹은 법률 상으로 완전 자율 주행에 대한 허가가 날 수 없기 때문에 핸들에 손을 떼면 안된다는 강제 사항이 있으나 그건 운전자 마음이기 때문에 모든 운전자가 시키는대로 핸들을 잡고 운전하리라는 보장이 없다. 내 추측으로는 엘론 머스크도 사람들의 이런 심리 상태를 알기 때문에 회사가 공식적으로 하는 말과 달리 그 이상의 자율 주행 기술을 테스트 할 수 있으리라는 예상을 하지 않을까 싶다.



차량 쉐어링


아마도 이게 가장 뜬금 없는게 아닐까 싶은데, 공유 경제 개념을 도입해서 테슬라 차량을 사용하지 않을 때는 공유 모드로 설정해서 우버처럼 다른 사람이 사용하고 이용료를 지불하는 서비스를 도입할 수 있다는 것이다. 실제 테슬라 차량 소유자는 기껏해야 하루 중 5~10% 정도만 사용을 하기 때문에 공유 모드에 놓고 다른 사람이 사용하다가 소유주가 '소환(Summon)'을 하게 되면 자율 주행을 통해 사용자에게로 오게 한다는 발상이다.



Summon 기능을 통해 움직일 수 있는 상황이라면 언제든지 운전자에게로 '자율 주행'하여 오게된다.


이를 통해 리스 차량과 같이 달달이 내야할 돈이 있을 경우 쉐어링을 통해 벌어들이는 요금을 가지고 지불할 수도 있다.


엘론 머스크가 세상을 보는 방식을 일반 사람들과 다르다. 어쩌면 거시적인 시각에서 실제 사람들이 이동에 필요한 정도만 차량이 있으면 된기 때문에 차량 공유를 통해 도로위에 다니는 차량수를 줄이는게 맞다고 생각할 수도 있다.



정리하자면 테슬라는 앞으로


에너지 수확 - 저장 - 사용(전기차)를 통해 친환경 에너지 기업으로 포트폴리오를 이끌어나갈 것이다. 물론 현 수준에서만 생각할 것은 아니다. 엘론 머스크라면 혁신적인 에너지 수확 효율이나 전력 안정화 제어 등에 대해 더 고민할 것 같다.


마스터 플랜 Part 2를 실현 시키려면 무엇 보다도 지금 수준을 훨씬 뛰어넘는 안정화된 자율 주행 기술이 기반이 되어야 한다. 그래야 자율 주행 전기 버스, 무인 차량 이동/공유(운전자 없이 차주와 빌려가는 사람에게 왔다 갔다 할 수 있어야 함) 등을 구현할 수 있다.


앞으로 10년 후 쯤 마스터 플랜 Part 2가 실현이 된다면 단순히 사람들에게 차를 파는 회사가 아닌, 환경 오염 없는 친환경 운송 수단 및 운행 시스템을 장악하는 교통 관제 회사가 되어 있을 수도 있다. 자체적인 연료 수급, 다양한 운송 수단 플랫폼, 사람이 운전하는 것 보다 훨씬 더 안전한 자율 주행 시스템을 갖추게 될 것이기 때문이다.






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Autopilot, Summon, 공유경제, 마스터플랜, 마스터플랜 Part2, 모델3, 모델S, 모델X, 솔라시티, 쉐어링, 엘론 머스크, 오토파일럿, 자율주행, 전기버스, 태양광, 테슬라

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남중국해 이슈 - 새로운 세계적 경제 위기의 발단이 될까?

2016.07.14 22:07 Investment/경제동향 분석



요즘 뉴스를 장식하고 있는 남중국해 문제가 정치적인 관점에서는 어제오늘일은 아니다.


예전에도 중국군이 남중국해를 순찰하는 것과 필리핀 말레이시아 어부들이 조업을 못해 힘겹게 살아가는 것에 대한 다큐를 보았을 때, 뭐 저런 깡패같은 국가가 있을까 했는데 가깝게는 우리나라에서도 최근 서해에서 꽃게잡이 어부들이 불법 중국 어선 때문에 조업을 못해 꽃게를 시장에서 찾기 어려운 지경에 이른 것을 보면 우리에게도 남의 집 불구경 할 일은 아닌 것 같다.


2016년 7월 12일 네덜란드 헤이그 상설중재재판소(PCA, Permanent Court of Arbitration)에서 남중국해에 관한 중국의 주장이 무효라고 판결을 내린 것에서 이목이 집중되었다.



이미지 출처 - 위키피디아(https://en.wikipedia.org/wiki/South_China_Sea)



남중국해의 암초에다가 흙을 매워 섬을 만들고 거기에 군사 기지를 짓는 것도 모자라서 거기가 중국의 영토이니 그곳으로부터 인도네시아, 필리핀, 말레이시아 코 앞까지 중국의 영토라고 우기고 있다. 실제로는 국가 영토로 인정하지 않는 공해 상에다가 그런 일을 한 것이다.


당사자가 아니라도 어이없어 보이는 주장은 중국의 강력한 경제 제재로 인해 눈치를 보는 국가들에 의해 받아들여지고 있다. 방글라데시 등 일부 중국 의존도가 높은 국가는 중국의 입장을 지지한다고 밝혔다.



한국과 중국의 해양 영토 다툼


이러한 중국의 움직임은 비단 동남아 국가에게만 위협적인 것은 아니다. 우리나라에게도 이어도가 중국의 것이라고 주장한 바가 있었다.




한국과 중국의 해양 영토 경계를 한국 입장에서는 본토와의 거리에 따라 균등하게 선을 긋는 것으로 했다면 중국의 주장은 살고 있는 인구가 많으니 중국이 해양 영토를 더 가져가야 한다는 것이었다. 위의 그림처럼 이어도는 한국과 가장 가까운 섬이지만 중국은 자기네 땅이라고 주장하고 있다.


지금은 남중국해 문제로 중국이 무력행사를 하고 있지만, 나중에는 한국을 상대로도 떼를 쓰는 일이 발생할 것으로 본다.



미국과의 갈등, 경제 위기로 번지나?


남중국해에서 벌어지고 있는, 이미 국제 재판소에서 판결까지 난 문제를 무시하고 군사 행동을 하려하는 중국을 상대로 미국이 가만히 있지는 않을 것이다.


이미 미국 해군 함정이 남중국해에 배치되어 순찰을 강화하고 있었고, 남중국해 주변에 스테니스 항모전단 등을 배치하는 등 해군력을 강화했다. 중국도 역시 이에 맞춰 남중국해에 군사력을 집결 시키고 있다. 남중국해 고조되는 전운…미국·중국 앞다퉈 군사력 증강



크던 작던 남중국해에서 전쟁이 발발한다면 경제에 미치는 영향은 어떻게 될까? 이미 중국 국민들 사이에서 한국 제품 불매 운동이 벌어지고 있다는 사실은 쉽게 들을 수 있다.


전쟁이 발발한다면 미국의 경제 제재도 있을 것이기 때문에 위안화 약세가 예상이 된다. 또한 중국과 무역 규모가 큰 국가들에게도 파급이 미칠 것이기 때문에 중국 뿐만 아니라 중국 의존도가 높은 국가의 주가가 하락할 것이고, 안전 자산 선호 때문에 금이나 은과 같은 자산 가치가 상승할 것이다.


국제 유가는 산업 활동이 위축되어 수요가 낮아져 가격하락 요인으로 작용하겠지만 이미 유가가 충분히 낮은 상태라 제한적으로 작용할 수도 있다.


만약 전쟁이 발발하고 참여 국가가 늘어나게 된다면 그에 따라 미치는 관계도 복잡해 질 것이지만 기본적으로 정도의 차이이지 왠만한 국가의 주가 하락은 피할 수 없을 것이다.



에이 설마 중국이 진짜 전쟁을 하겠어?


위의 질문에 대답하자면 "솔직히 잘 모르겠다"이다. 한국 사람들 상식으로 생각하자면 아무리 자존심 상하고 경제적 불이익이 있는 상황이래도 목숨보다 소중하지는 않다는 생각에 극단적인 행동을 주저하게 된다. 하지만 중국 사람들의 마인드는 다른 것 같다. 여러 경로로 중국인들의 자존심을 목숨보다 중요하게 생각하는 케이스를 드물지 않게 접하게 된다.


좋아하는 남자에게 청혼을 거절 했다가 그 자리에서 아파트 옥상으로 올라가 투신 자살한 여자이야기나(실제로 중국에 거주하는 지인이 사는 아파트 단지에서 일어난 일이다!) 한국 회사의 중국 공장 사무실에서 근무하는 현채인이 한국 직원에게 무시당했다는 이유로 칼부림을 하면서 그 한국인을 죽이고 자기도 자결하려 했던 사건 등 목숨을 그렇게 경시할 수 있을까 의심되는 일들이 간간히 일어난다.


그렇다고 미국과 일본을 적으로 삼아 전쟁을 일으켰을 때는 그 피해가 막대할 것이기 때문에 과연 시진핑이 진심으로 전쟁도 개의치 않아하는 것일까 의심은 된다. 시진핑이 국가 주석으로 올랐을 때 중국인들 사이에서는 시진핑이 마음만 먹으면 미국과도 맞짱 뜰거라고 농담처럼 했던 이야기가 회상이 된다.


한국인 입장에서 그리고 투자자 관점에서도 이번 사태는 남의 일 처럼 가볍게 볼 사안은 아닌 것 같다.








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경제위기, 남중국해, 이어도, 중국 경제 위기, 중국 전쟁, 중국경제

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BBC 다큐 영국의 슈퍼 부자들 - 브렉시트의 발생 원인

2016.07.13 01:43 Investment/경제동향 분석


투자 커뮤니티나 주식투자를 하는 주변 지인들의 브렉시트에 대한 반응을 보면 거의 대부분 왜 그런 결정을 내렸는지 이해할 수 없다는 반응이다. 물론 주식을 보유하고 있으니 주가가 떨어지는 걸 반기는 사람은 없을테지만, 왜 영국 국민들이 그런 결정을 내려야 했는지에 대해 이해해 보려고 시도조차 하는 사람이 없다는 것에 나는 다소 충격적이었다.


그런 와중에 브렉시트의 원인으로 설명될 수 있는 하나의 사회 현상에 대한 다큐멘터리가 있어서 이를 소개하려 한다. BBC에서 2014년도에 제작한 경제 불평등에 관한 내용으로 영국의 중산층 이하의 사람들이 어떤 심정일지 다큐를 통해 대략이나마 짐작해 볼 수 있다. 또한 이를 통해 그 사람들이 왜 국가 GDP나 경제 성장에 대해 무심하게 될 수 밖에 없었는지도 엿볼 수 있다. 결국 벼랑끝에 몰리는 느낌이었을 것이다.


아래에 다큐 영상에 대한 내용을 요약한 캡쳐 이미지를 퍼왔다. 천천히 살펴보기 바란다.








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BBC, eu, 경제위기, 브렉시트, 슈퍼리치, 영국, 주식시장

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  • 박수진 2016.08.02 00:29 신고

    안녕하세요. 중국 경제에 브렉시트가 미치는 영향을 이야기 하던 중 함께 참고하면 좋을 것 같아 포스팅에 링크를 추가 했습니다. 글을 보고 동영상도 함께 찾아 봤는데 큰 도움이 되었습니다. 정말 감사합니다.

    • BlogIcon Eddie.Kim 2016.08.02 00:48 신고

      도움이 되었다니 다행입니다.^^

중국 경제 진단 - 지방 정부 부채 문제

2016.07.08 09:15 Investment/경제동향 분석




이미 많은 경로로 중국 경제위기의 불안 요소 중 하나로 지방 정부의 부채 문제에 관해 들어보았을 것이다. 중국 경제가 무너지면 그 파급력이 엄청나기에 평소에 중국 경제 위기 가능성에 관심은 많았지만 구체적인 근거에 대해서는 무지해왔던 중에 좀 더 면밀한 분석이 필요할 것 같아 부족하지만 정리해 보려 한다.



중국의 부동산 개발 광풍으로 인한 거품


- 바이두의 유령도시에 대한 논문


2015년에 재미있는 뉴스가 하나 눈길을 끌었다. 말로만 말이 많았던 중국의 유령도시(공실이 된 건물이 도시 전체적으로 분포해 있어 주택 보급 대비 거주 인구가 극도로 적은 도시)가 중국 내에 얼마나 되는지를 IT 기업에서 논문 형식으로 조사한 내용에 관한 것이다. 조사에 따르면 중국 내 유령 도시로 분류될 만한 지역의 수는 약 50여개? 정도로 나타났다고 한다. 2015년에 나온 논문이니 지금은 더 늘고 있을지도 모르는 일이다.


이미지 출처 - “Ghost Cities" Analysis Based on Positioning Data in China



중국 ‘유령 도시’, 빅데이터로 찾는다


Baidu found China’s “ghost cities,” but it is keeping their locations mostly a secret




- KBS 명견만리와 다큐1에서 소개된 중국 경제위기 중 유령도시


개인적으로 즐겨보는 프로그램인 KBS 명견만리에서도 비슷한 소재를 가지고 진행한 적이 있었다. 2015년 9월 KBS1에서 명견만리와 다큐1에서 하루 간격으로 중국 경제 위기에 대한 주제로 방송을 한적이 있다. 내용에는 중국이 직면한 산업 생산저하와 주식이나 부동산 투기 광풍으로 인한 거품 증가 그리고 높아지는 지방정부 부채 규모 증가에 대한 것을 다루고 있었으며 이로 인해 유령도시와 같은 현상들이 나타나고 있다는 것이다.




중국 경제 위기를 말해주는 하나의 현상으로 유령도시의 부동산 미분양 사태를 들 수 있다.




그럼에도 불구하고 불고 있는 부동산 투기 열풍은 중국의 가계 부채를 향상 시키는 결과로 다가온다.



지방정부의 묻지마식 개발로 인해 지방 정부의 부채 규모는 날이 갈 수록 커지고 있다.



중국 자체 통계에서도 유령도시의 숫자는 결고 적지 않은 수이다.




중국 경제학자도 이런 위험성을 경고하고 있다.




많은 도시들의 부동산 미분양 사태를 볼 수 있다.



- 지방정부에서 발행한 지방채 규모 및 부실 수준



2015년 말 기준 지방정부 부채는 직접 상환 의무를 가지는 의무채무와 우발채무 두 가지로 분류되는데, 의무 채무의 채무 한도액 16조 위안과 최근 4년간 증가속도를 바탕으로 한 우발채무 10조 4000억 위안을 합하여 총 26조 4000억 위안으로 추산된다. 레버리지 비율은 39%로 중앙정부보다 심각한 부실을 보인다.




개개 지역의 매추율을 보자면 대부분 성의 부채율은 안전한 수준이지만 귀저우나 랴오닝성의 경우 국제 허용 경계치인 100%를 크게 넘어섰고, 원난성과 내몽고 자치구에서도 위험한 수준에 도달하였다.



위험 수준을 어떻게 봐야 하나


- 중앙 정부나 산업계와의 부채 수준 비교


2015년 말 기준 중앙 정부의 부채는 총 11조 8224억위안으로 레버리지 비율은 17.%로 비교적 무난한 수준이다. 산업계에서는 금융과 비금융으로 나누어 보면 금융권은 21%, 비금융권은 156.1%로 소위 말하는 좀비기업이 점차 늘어나고 있는 형국이며 리커창 총리가 국무원 상무위원회 회의에서 개혁의 핵심으로 좀비기업을 지정하면서 관련 정책들을 추진하는 등 중앙 정부에서도 이를 관리하려는 노력을 하고 있다. 금융권은 상대적으로 레버리지 비율이 안정권인것 같지만 좀비기업에의 여신이 어떻게 될지 알수 없다는 점을 감안하면 부도나 파산에 의한 부담이 적지 않을 것으로 보인다.




중국 당국으로서는 지방 정부의 레버리지 비율 이외에도 좀비 기업의 관리에 대한 부담이 있을 수 밖에 없는 상황인 것이다.



- 중국 공산당의 부채 관리 노력, 당분간은 커버 가능


중국 재정부는 2016년 5월 26일 지방정부의 채무를 채권으로 교환해주는 부채-채권 스와프를 통해 만기 부채를 해결하고 있다고 발표했다. 중국 중앙 정부의 부채와 지방 정부의 부채를 모두 합한 부채 규모는 26조 6600억 위안(약 4804조원) 정도이며, 이는 중국 GDP의 39.4%로 40%가 안되는 수치이며 미국의 100%나 일본의 211%, 독일의 80% 수준에 견주어봐도 낮은 수치라는 점을 강조했다. 물론 중국 정부가 발표하는 통계의 신뢰도가 믿을 만한 수준인지 확인할 길은 없다.


중국은  부채-채권 스와프를 통해 지방 정부 부채 리스크를 충분히 관리 가능하며 단계적으로 디레버리지를 시행해 나갈 것이라고 주장했다.


중국 재정부 “채무 위기 통제 가능해…정부 부채, GDP의 39.4%”



하지만 다음 기사에서처럼 외부에서 보기에 이는 자유 시장 경제 시스템을 왜곡하는 일이라고 지적하기도 한다.


"中 지방정부 부채스왑은 임기응변…파산 가능해져야"



- 국외 문제로부터 촉발될 거품 붕괴 가능성


중국 정부가 말하는 통계 데이터에 오차가 적다면 지방 정부의 부채 문제가 심각하긴 해도 통제 불가능한 수준은 아니다. 따라서 브렉시트나 이로 인한 EU 경기 침체 등의 해외 요인에도 불구하고 당분간은 현 상태를 유지해 나갈 걸로 보인다.


다만, 위기는 예측하지 못하는 곳에서 터져 나오는 것인만큼 위화감이 드는 다른 요인이 없는지 검토해 볼 필요는 있다.




<참고자료>

- 중국의 레버리지축소 정책 추진 현황 및 전망, 2016년 05월 31일, 대외경제정책연구원 북경사무소,

16-08_중국의 레버리지축소 정책 추진현황 및 전망.pdf

- “Ghost Cities" Analysis Based on Positioning Data in China, Guanghua Chi, Yu Liu, Zhengwei Wu, Haishan Wu, 12 Nov 201, 'Ghost Cities' Analysis Based on Positioning Data in China.pdf




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