대감집
8/31 코스톨라니 달걀모형 검증 본문
Overview
- 코스톨라니 달걀모형이 여전히 의미가 있다고 판단됨
- 달걀 모형에서 중요한것은 금리에 따른 투자 방향성인데 한국 시장에서도 의미가 있다고 판단
- 정량적인 의미 정도를 찾기위해 Pearson Correlation을 도입해서 다각도(시제)로 분석
- 금리에 따른 부동산/주식 투자는 반대로 움직이는 성향(반비례)이 있음 -> 아래 그림과 동일
- 예금과 채권은 동시에 움직이는 성향(정비례)이 있음 -> 아래 그림과 다름
- 부동산과 주식은 동시에 움직이는 성향(정비례)이 있음 -> 아래 그림과 다름
01. 최신 10년 데이터 분석
- A Phase(금리 최고 도달): 정책금리를 통해 통화량(M2)을 감소. -0.7의 높은 반비례성
- B Phase(금리 하락 시작): 예금/채권은 상승은 동시에 발생. 0.9의 높은 비례성
- C Phase(금리 하락 정체): 예금/채권은 주택가격과 관계성이 낮음. 0.1~0.3의 무관계
- D Phase(금리 최저 도달): 정책금리를 통해 통화량(M2)을 증가. -0.7의 높은 반비례성
- E Phase(금리 상승 시작): 주식/부동산은 상승은 동시에 발생. 0.8~0.9의 높은 비례성
- F Phase(금리 상승 정체): 예금/채권은 주가와 관계성이 낮음. -0.2~0.2의 무관계
02. 최신 5년 데이터 분석
- A Phase(금리 최고 도달): 정책금리를 통해 통화량(M2)을 감소. -0.9의 높은 반비례성
- B Phase(금리 하락 시작): 예금/채권은 상승은 동시에 발생. 0.9의 높은 비례성
- C Phase(금리 하락 정체): 예금/채권은 주택가격과 관계성이 낮음. 0.1~0.3의 무관계
- D Phase(금리 최저 도달): 정책금리를 통해 통화량(M2)을 증가. -0.9의 높은 반비례성
- E Phase(금리 상승 시작): 주식/부동산은 상승은 동시에 발생. 0.4~0.5의 중간 비례성
- F Phase(금리 상승 정체): 예금/채권은 주가와 관계성이 낮음. -0.1~0.3의 무관계
03. 최신 3년 데이터 분석
- A Phase(금리 최고 도달): 정책금리를 통해 통화량(M2)을 감소. -0.9의 높은 반비례성
- B Phase(금리 하락 시작): 예금/채권은 상승은 동시에 발생. 0.7~0.8의 높은 비례성
- C Phase(금리 하락 정체): 예금/채권은 주택가격과 관계성이 낮음. 0.1~0.3의 무관계
- D Phase(금리 최저 도달): 정책금리를 통해 통화량(M2)을 증가. -0.9의 높은 반비례성
- E Phase(금리 상승 시작): 주식/부동산은 상승 관계성이 낮음. -0.1의 낮은 비례성
- F Phase(금리 상승 정체): 예금/채권은 주가와 관계성이 낮음. -0.1~0.2의 무관계
04. 최신 1년 데이터 분석
- A Phase(금리 최고 도달): 데이터량이 적어서 판단 불가
- B Phase(금리 하락 시작): 예금/채권은 상승은 동시에 발생. 0.5~0.7의 높은 비례성
- C Phase(금리 하락 정체): 예금/채권은 주택가격과 관계성이 낮음. 0.1~0.3의 무관계
- D Phase(금리 최저 도달): 데이터량이 적어서 판단 불가
- E Phase(금리 상승 시작): 주식/부동산은 상승은 동시에 발생. -0.5~-0.7의 높은 반비례성
- F Phase(금리 상승 정체): 예금/채권은 주가와 관계성이 낮음. -0.3~0.1의 무관계
References
https://snapshot.bok.or.kr/dashboard/A3
한국은행 금융경제 스냅샷
snapshot.bok.or.kr
https://www.reb.or.kr/r-one/portal/stat/easyStatPage.do
부동산통계정보시스템
통계, 통계조회, 복수통계, 변동비교통계, 사칙연산통계
www.reb.or.kr
https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.corr.html
pandas.DataFrame.corr — pandas 2.2.2 documentation
Include only float, int or boolean data. Changed in version 2.0.0: The default value of numeric_only is now False.
pandas.pydata.org
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