또미의 주식경제

지난달에 S&P 500 20년 데이터로 글 을 하나 썼습니다. 매년 최고점에만 산 사람도, 최저점에만 산 사람도, 20년 뒤에는 둘 다 돈을 벌었다는 내용이었습니다. 쓰고 나서 며칠 뒤에 이상하게 마음에 걸리는 게 하나 있었습니다. 그 글의 근거가 전부 미국이었다는 점입니다. 장기투자를 하면 결국 오른다는 말을 저는 꽤 믿는 편인데, 그 믿음의 증거로 제가 본 차트가 하나같이 미국 차트였습니다. 그래서 이번에는 일부러 미국 밖을 봤습니다. 일본, 한국, 그리고 미국도 가장 안 좋았던 시기만 골라서요. 결론부터 말하면 그 문장은 여전히 맞았습니다. 다만 "결국"이 얼마나 긴 시간인지를 알고 나니, 같은 문장이 조금 다르게 읽혔습니다. 1989년 12월 29일, 도쿄 그날 닛케이 225 지수는 38,915.87로 마감했습니다. 당시 일본 주식시장은 전 세계 시가총액의 40~45%를 차지하고 있었습니다. 미국이 33%였으니 일본이 더 컸습니다. 1982년에 일본 주식에 1만 달러를 넣었다면 1989년 초에 10만 달러가 돼 있었습니다. 7년 동안 매년 39%씩 오른 시장이었습니다. 그 다음 해에 38% 떨어졌습니다. 그리고 계속 떨어졌습니다. 2009년 3월 10일 종가는 7,054.98이었습니다. 고점 대비 82% 하락, 20년 걸린 하락이었습니다. 지수가 1989년 고점을 다시 넘은 날은 2024년 2월 22일입니다. 34년 2개월이 걸렸습니다. 이 숫자를 처음 봤을 때 저는 "그래도 배당이 있잖아"라고 생각했습니다. 그래서 찾아봤습니다. 배당을 전부 재투자한 총수익 기준으로도 1989년 말부터 2019년 말까지 30년 수익률은 -9.07%였습니다. 연평균 -0.32%. 본전이 된 건 2020년 11월이었습니다. 배당을 다 합쳐도 31년입니다. 30년이면 서른에 시작한 사람이 예순이 되는 시간입니다. "장기투자하면 결국 오른다"는 문장은 틀리지 않았지만, 이 경우 그 문장의...

미국 10년물 국채금리가 5.2%, 30년물이 5.5%를 넘었습니다. 10년물은 19년 만에, 30년물은 2004년 이후 가장 높은 수준입니다. 이 뉴스를 보고 이런 생각이 들 수 있습니다. 금리가 이렇게 높으면 채권을 산 사람은 이자를 많이 받아서 좋겠다. 그런데 실제 결과는 반대입니다. 국내에 상장된 미국 30년 국채 ETF 14개의 최근 1년 수익률은 평균 -11.74%이고, 한국 30년 국채 ETF 6개는 평균 -32.92%입니다. 그리고 그 하락 한가운데인 8월 한 달 동안 개인 투자자는 미국 30년 국채 ETF 한 종목을 1,710억 원어치 순매수했습니다. 채권 ETF 중 1위였습니다. 이자를 많이 주는데 왜 손실이 나는지, 손실의 크기는 무엇이 결정하는지, 그리고 지금 사는 사람과 1년 전에 산 사람의 손익분기점은 어디인지. 예측이 아니라 산수로 풀 수 있는 것들이라, 직접 계산해 본 과정을 정리했습니다. 채권 가격은 왜 금리와 반대로 움직이나 채권은 정해진 이자를 정해진 기간 동안 주기로 한 약속입니다. 이자가 고정돼 있다는 게 핵심입니다. 액면 100만 원에 매년 3만 원(3%)을 30년 동안 주는 국채를 갖고 있다고 해보겠습니다. 그런데 시장 금리가 5%로 올라서, 새로 발행되는 국채는 매년 5만 원을 줍니다. 이제 제 채권을 누군가에게 팔려면 100만 원을 받을 수 없습니다. 같은 돈으로 5만 원짜리를 살 수 있는데 3만 원짜리를 제값에 살 사람은 없으니까요. 남은 30년 동안 매년 2만 원씩 덜 받는 만큼 값을 깎아줘야 팔립니다. 계산하면 약 69만 원, 31% 할인입니다. 반대로 시장 금리가 2%로 내리면 제 3% 채권은 귀해집니다. 같은 계산으로 약 122만 원이 됩니다. 금리가 오르면 채권 가격은 내리고, 금리가 내리면 채권 가격은 오릅니다. 채권을 만기까지 들고 있으면 액면 100만 원을 돌려받지만, ETF는 만기 전에 계속 사고팔기 때문에 이 가격 변동이 그대로 수익률에 나타납니다. 마케터에게 익숙한 구...

작년 10월 1일 아침, 출근 준비를 하면서 본 경제 기사 제목은 "9월 수출 역대 최대"였습니다. 659억 5천만 달러, 전년보다 12.7% 증가. 숫자만 보면 수출 경기가 뜨겁게 달아오른 달이었습니다. 그런데 같은 발표 자료 안에는 다른 숫자도 있었습니다. 하루 평균 수출은 오히려 6.1% 줄었습니다. 한 달 뒤에는 반대 일이 벌어졌습니다. 10월 수출은 3.6% 늘어나는 데 그쳤는데, 하루 평균 수출은 14% 늘어 10월 기준 역대 최대를 기록했습니다. 두 번 다 이유는 같았습니다. 추석이 9월이냐 10월이냐. 올해는 추석이 9월에 있었고, 작년은 10월이었습니다. 그래서 이번 주 목요일(10월 1일) 발표되는 9월 수출입동향은 작년과 반대 방향의 착시가 생기기 쉬운 숫자입니다. 발표 전에 알아두면 좋을 읽는 법을 정리했습니다. 수출입동향은 언제, 어디서 나오나요 수출 통계는 한 달에 네 번 나옵니다. 같은 달의 숫자가 점점 정확해지는 구조입니다. 발표 시점 발표 기관 내용 매월 11일 무렵 관세청 1~10일 수출입 (잠정치) 매월 21일 무렵 관세청 1~20일 수출입 (잠정치) 다음 달 1일 오전 9시 산업통상부 월간 수출입동향 다음 달 중순 관세청 월간 수출입 현황 (확정치) 뉴스 헤드라인이 가장 크게 나오는 건 매월 1일 산업통상부 발표입니다. 보도자료 원문은 산업통상부 홈페이지와 정책브리핑 사이트에서 누구나 무료로 볼 수 있습니다. 첫 번째 숫자: 조업일수와 일평균 수출 수출 통계에는 조업일수 라는 항목이 있습니다. 그 달에 공장과 항구가 일한 날을 세는 방식인데, 평일은 1일, 토요일은 0.5일, 일요일과 공휴일은 0일로 계산합니다. 수출 총액을 조업일수로 나눈 값이 일평균 수출 입니다. 이 숫자가 중요한 이유는 명절 때문입니다. 추석 연휴가 있는 달은 일할 수 있는 날 자체가 2~3일 줄어듭니다. 하루하루의 수출이 똑같이 좋아도 총액은 작아질 수밖에 없습니다. 작년 9월과 10월이 ...

지난 글에서 펀드매니저 열 명 중 아홉 명이 15년 동안 지수를 이기지 못했다는 SPIVA 보고서를 정리했습니다. 그 글을 쓰고 나서 제게 질문이 하나 남았습니다. 그럼 지수를 따라가는 펀드를 사면, 저는 그 지수 수익률을 그대로 가져가는 걸까요? 모닝스타가 매년 내는 'Mind the Gap' 보고서가 이 질문을 다룹니다. 2025년 말까지 10년 동안 미국 펀드와 ETF는 연평균 9.9%를 벌었습니다. 그런데 그 펀드에 들어간 돈이 실제로 번 수익률은 평균 연 8.7%였습니다. 같은 펀드인데 매년 1.2%p가 어디론가 사라진 셈입니다. 올해 5월에는 이 격차의 대부분이 투자자의 실수가 아니라 계산 방식에서 나온다는 반론 논문도 나왔습니다. 이 글은 두 수익률이 왜 달라지는지, 격차를 둘러싼 연구와 반론, 그리고 제 계좌의 수익률을 직접 계산하는 방법을 순서대로 정리한 기록입니다. 펀드 수익률과 투자자 수익률은 다른 숫자입니다 펀드가 발표하는 수익률은 시간가중 수익률 입니다. 처음에 돈을 넣고 끝날 때까지 한 번도 더 넣거나 빼지 않은 사람이 얻었을 수익률이죠. 펀드 기준가격의 변화로 계산하기 때문에, 그 사이에 누가 얼마를 넣고 뺐는지는 반영되지 않습니다. 반면 투자자가 실제로 번 돈은 금액가중 수익률 로 봐야 합니다. 언제 얼마를 넣고 뺐는지가 결과에 그대로 반영됩니다. 같은 펀드라도 돈이 많이 들어가 있을 때 오르면 수익이 커지고, 돈이 많이 들어가 있을 때 떨어지면 손실이 커집니다. 간단한 예로 보겠습니다. 첫해에 20% 오르고 둘째 해에 10% 떨어진 펀드가 있습니다. 펀드 수익률은 2년 누적 8%, 연평균 3.9%입니다. 구분 투자자 A 투자자 B 처음 넣은 돈 1,000만 원 2,000만 원 1년 뒤 (+20%) 1,200만 원, 여기에 1,000만 원 추가 2,400만 원 2년 뒤 (-10%) 1,980만 원 2,160만 원 총 투자금 2,000만 원 2,000만 원 연 수익률 (금액가중) -0...

이달 초 대출 이자 인상 안내를 받고서야 금리 공부를 시작했다 는 글을 썼습니다. 그 글을 쓰면서 풀리지 않은 질문이 하나 있었습니다. 한국은행은 7월에 기준금리를 올렸는데, 왜 제 이자는 한참 뒤에야 오른다는 안내가 오는 걸까. 그 질문에 대한 답이 9월 22일에 나왔습니다. 한국은행이 '금융안정 상황(2026년 9월)'에서 기준금리를 올린 뒤 대출금리와 연체율이 몇 개월 뒤에 가장 크게 반응하는지를 실증 분석해 공개했습니다. 언론 보도에 따르면 한국은행이 이 시차를 따로 계산해 발표한 건 이번이 처음입니다. 이 글은 그 숫자들과, 헤드라인에서 잘 보이지 않는 부분, 그리고 대출이 있는 사람이 직접 확인해볼 만한 항목을 정리한 기록입니다. 배경: 7월과 8월, 두 번의 인상 한국은행은 지난 7월과 8월 금융통화위원회에서 기준금리를 각각 0.25%포인트씩, 두 달 연속 올렸습니다. 수도권 집값 상승과 가계부채 증가 압력이 주된 배경으로 꼽혔습니다. 그런데 기준금리가 오른 날 제 대출 이자가 바로 오르지는 않았습니다. 대부분의 대출자가 비슷했을 겁니다. 기준금리와 내 이자 사이에는 시차가 있고, 이번 보고서는 그 시차의 길이를 과거 데이터로 추정했습니다. 한국은행이 계산한 시차 2007년 1월부터 2026년 6월까지의 월별 자료를 분석한 결과입니다. 무엇이 기준금리 인상 후 가장 크게 반응하는 시점 은행 잔액 기준 대출금리 약 5개월 후 가계 취약차주·중소기업 연체율 약 9개월 전후 가계·기업 전체 은행 연체율 약 15개월 후 이 시차를 7월과 8월 인상에 단순히 대입하면 달력이 이렇게 됩니다. 무엇이 7월 인상분 8월 인상분 잔액 기준 대출금리 반응 정점 12월 무렵 내년 1월 무렵 취약차주·중소기업 연체 압력 정점 내년 4월 무렵 내년 5월 무렵 전체 연체율 반응 정점 내년 10월 무렵 내년 11월 무렵 연체 쪽 시점은 한국은행 보고서를 인용한 언론 보도에 나온 것이고, 대출금리 쪽은 같...

지난 글에서 증권사 애널리스트가 제시한 목표주가의 달성률이 19%라는 자료를 다뤘습니다. 그 글을 쓰고 나서 이런 질문을 받았습니다. 예측은 그렇다 치고, 실제로 돈을 굴리는 펀드매니저는 어떤가요? 이 질문에는 25년째 쌓인 답이 있습니다. S&P 다우존스 지수가 매년 발표하는 SPIVA 보고서입니다. 결론은 널리 알려져 있습니다. 펀드매니저 대부분은 지수를 이기지 못한다. 그런데 올해 5월 이 보고서의 계산 방식 자체가 액티브 펀드에 불리하게 짜여 있다는 반론 연구가 나왔습니다. 이 글은 유명한 숫자, 그 숫자에 대한 반론, 그리고 두 쪽을 다 놓고 봤을 때 남는 결론을 순서대로 정리한 기록입니다. SPIVA 보고서란 SPIVA는 S&P Indices Versus Active의 줄임말입니다. 액티브 펀드, 즉 펀드매니저가 종목을 골라 운용하는 펀드가 같은 영역의 지수를 이겼는지 졌는지를 집계합니다. 미국 대형주 펀드는 S&P 500과, 중형주 펀드는 S&P 미드캡 400과 비교하는 식입니다. 이 보고서가 신뢰받는 이유는 하나입니다. 중간에 사라진 펀드를 빼지 않습니다. 성과가 나빠서 청산되거나 다른 펀드에 합병된 펀드도 집계에 포함합니다. 살아남은 펀드만 모아서 보면 결과가 좋아 보일 수밖에 없는데, 그 착시를 제거한 겁니다. 숫자부터 미국 대형주 액티브 펀드 중 S&P 500보다 수익률이 낮았던 펀드의 비율입니다. 2024년 말 기준 보고서입니다. 기간 S&P 500보다 낮았던 펀드 S&P 500을 이긴 펀드 1년 65.2% 34.8% 3년 85.0% 15.0% 5년 76.3% 23.7% 10년 84.3% 15.7% 15년 89.5% 10.5% 15년을 보면 열 개 중 아홉 개가 졌습니다. 그리고 15년 기간에서는 대형주뿐 아니라 보고서가 다루는 모든 주식형·채권형 카테고리에서 과반이 벤치마크를 이긴 경우가 하나도 없었습니다. 20년으로 늘리면 미국 주식형 카테...

8월 소비자심리지수가 104.5로 발표됐을 때 뉴스 제목은 대체로 비슷했습니다. 소비심리 넉 달 만에 꺾였다, 지갑이 닫힌다. 그런데 같은 발표문에서 한국은행은 실물경제가 양호한 흐름을 이어가고 있다고 적었습니다. 제가 지난 글에서 다룬 7월 온라인쇼핑 거래액도 25조 원을 넘겨 역대 두 번째였습니다. 소비자들은 경기가 나빠졌다고 답했는데, 실제 지갑은 열려 있었던 셈입니다. 마케팅 분석 일을 하면 이 어긋남을 자주 봅니다. 설문에서 사람들이 말하는 것과 실제 구매 데이터가 보여주는 것이 다를 때가 많습니다. 그래서 설문 기반 지표는 읽는 법이 따로 있습니다. 이 글은 한국은행 소비자심리지수를 8월 자료로 뜯어보면서 그 읽는 법을 정리한 기록입니다. 소비자심리지수란 무엇인가 한국은행이 매달 전국 가구를 대상으로 하는 소비자동향조사에서 나오는 지표입니다. 이 조사는 생활형편, 경기, 물가, 금리, 집값 등에 대한 생각을 물어 26개의 개별 지수(CSI)를 만들고, 그중 소비 심리를 종합적으로 보여주는 6개를 합성해 소비자심리지수(CCSI)를 만듭니다. 6개 구성 지수는 이렇습니다. 가계 재정 4개 : 현재생활형편, 생활형편전망, 가계수입전망, 소비지출전망 경제 상황 2개 : 현재경기판단, 향후경기전망 발표는 보통 매달 하순이고, 한국은행 홈페이지 보도자료나 경제통계시스템(ECOS)에서 시계열을 내려받을 수 있습니다. 같은 100인데 뜻이 다릅니다 이 지표를 읽을 때 가장 먼저 걸리는 함정입니다. 개별 지수(CSI)와 종합 지수(CCSI)의 100이 서로 다른 뜻입니다. 구분 100의 의미 100보다 크면 개별 지수 (CSI) 긍정 응답과 부정 응답이 같음 긍정적으로 답한 사람이 더 많음 종합 지수 (CCSI) 2003년~2025년 장기평균 과거 평균보다 낙관적 그래서 8월처럼 현재경기판단CSI가 79이면서 CCSI가 104.5인 상황이 동시에 성립합니다. 현재 경기를 나쁘게 보는 사람이 좋게 보는 사람보다 많지...

증권사 리포트에서 목표주가를 제시한 보고서 100건 중 95건은 주가가 오른다고 했습니다. 그중 실제로 목표주가에 도달한 건 19건이었습니다. 자본시장연구원이 올해 5월에 발표한 분석 결과입니다. 2015년 이후 국내 애널리스트 보고서를 집계한 것이고, 목표주가에 내재된 기대수익률은 평균 34%였는데 실제 실현수익률은 평균 4%였습니다. 이 글은 그 숫자들을 정리하고, 왜 이런 구조가 생기는지, 그럼에도 리포트에서 무엇을 건질 수 있는지를 적은 기록입니다. 특정 증권사나 애널리스트를 비판하려는 글이 아닙니다. 구조를 이해하면 읽는 법이 달라진다는 이야기입니다. 숫자부터 항목 수치 비고 목표주가 제시 보고서 중 상승 전제 95% 100건 중 95건 매수 의견 비율 90% 이상 목표주가 달성률 19% 목표주가 내재 기대수익률 평균 34% 2015년 이후 실제 실현수익률 평균 4% 같은 기간 예상수익률과 실제의 차이 평균 약 30% 보고서가 나오는 상장사 비율 30% 2024년 기준 그중 유가증권시장 / 코스닥 44% / 23% 시총 상위 200개 기업 집중도 69% 전체 보고서 중 정리하면 이렇습니다. 리포트는 거의 항상 오른다고 말하고, 실제로는 다섯 번에 한 번 맞고, 기대와 현실의 거리는 30%포인트이며, 애초에 리포트가 나오는 회사가 열 곳 중 세 곳뿐입니다. 왜 이렇게 되는가 애널리스트가 무능해서가 아닙니다. 구조가 그렇게 생겼습니다. 증권사는 기업과 관계를 유지해야 합니다. 리서치센터가 어떤 회사에 매도 의견을 내면, 그 회사의 IR 담당자와의 관계가 끊깁니다. 탐방이 막히고 정보 접근이 어려워집니다. 같은 증권사의 다른 부서가 그 회사와 거래하고 있다면 문제는 더 커집니다. 그래서 부정적인 판단은 매도 의견이 아니라 목표주가 하향이나 커버리지 중단 같은 우회 신호로 나옵니다. 규제로도 잘 안 바뀌었습니다. 금융감독원은 2017년 9월부터 리포트에 목표주가와 실제 주가의 괴리율을 의무적으로 표시하...

지난 광고비 통계 글에서 광고비는 기업이 가장 먼저 줄이는 예산이라 경기를 앞서 움직인다고 적었습니다. 이번 글은 그 반대편 자료입니다. 기업이 아니라 소비자가 실제로 지갑을 연 기록, 국가데이터처(옛 통계청)가 매달 발표하는 온라인쇼핑동향조사입니다. 마케팅 분석 일을 하면 매달 1일 아침에 이 자료를 엽니다. 다음 달 예산을 어느 카테고리에 더 배분할지 판단하는 근거 중 하나이기 때문입니다. 그런데 뉴스 헤드라인과 실무에서 보는 지점은 꽤 다릅니다. 이번 7월 자료를 예로 들어 그 차이를 정리했습니다. 제가 실제로 업무하면서 리서치하고 보고서에도 실제 활용하는 방법까지 모두 담았습니다. 이 조사는 무엇인가 온라인쇼핑동향조사는 국가데이터처가 온라인쇼핑몰의 거래액을 상품군별, 매체별(PC와 모바일), 운영 형태별로 집계해 매달 발표하는 국가승인통계입니다. 현재 시계열은 2017년 개편 기준입니다. 이 자료의 장점은 속도입니다. 7월 자료가 9월 1일에 나옵니다. 연간 광고비 통계가 1년 넘게 걸리는 것과 비교하면 훨씬 빠르고, 분기 GDP보다도 이릅니다. 그래서 경기 판단의 초기 신호로 쓸 수 있습니다. 확인처는 국가데이터처 홈페이지의 보도자료, 또는 국가통계포털(KOSIS)에서 온라인쇼핑동향조사를 검색하면 상품군별 시계열을 직접 내려받을 수 있습니다. 회원가입 없이 됩니다. 2026년 7월 숫자 9월 1일 발표된 7월 자료의 핵심 수치입니다. 항목 금액 전년 동월 대비 온라인쇼핑 총 거래액 25조 954억 원 +7.3% 모바일쇼핑 거래액 19조 5,716억 원 +6.4% 모바일 비중 78.0% -0.6%p 음식서비스(배달) 3조 8,945억 원 +8.9% 음·식료품 3조 5,008억 원 +8.1% 여행 및 교통서비스 3조 1,695억 원 — 자동차 및 자동차용품 — +31.1% 의복 — -6.1% 25조 954억 원은 2017년 개편 이후 역대 두 번째입니다. 최대치는 올해 3월의 25조 5,434억 원이었고,...

지난 글에서 다룬 찰스슈왑의 20년 실험에는 다섯 명 모두에게 적용된 전제가 하나 있었습니다. 20년 동안 한 번도 팔지 않는다. 그래서 그 실험은 언제 사느냐만 비교할 수 있었고, 파는 행동의 비용은 알 수 없었습니다. 이번 글은 그 빠진 변수에 대한 데이터입니다. 하락장에서 팔면 실제로 어떤 결과가 나오는지, 숫자로 정리했습니다. 다만 이 주제에는 함정이 있습니다. 증권사가 즐겨 보여주는 유명한 차트가 있는데, 그 차트는 절반만 보여줍니다. 그래서 이 글은 차트를 먼저 보여드리고, 그 차트가 빼놓은 나머지 절반을 보여드린 다음, 그럼에도 왜 하락장 매도가 비싼 행동인지 정리하는 순서로 갑니다. 절반. 최고의 10일을 놓친 사람 JP모건 자산운용이 매년 갱신하는 자료입니다 . 2005년 1월 3일에 S&P 500에 1만 달러를 넣고 2024년 12월 31일까지 두었다면 7만 1,750달러가 됩니다. 연평균 10.4%입니다. 그런데 그 20년 중 수익률이 가장 높았던 단 10일 에 시장에 없었다면 결과는 이렇게 바뀝니다. 시나리오 20년 후 자산 연평균 수익률 계속 보유 $71,750 10.4% 최고의 10일 놓침 $32,871 6.1% 최고의 60일 놓침 $4,712 -3.7% 20년은 약 5,000거래일입니다. 그중 10일을 놓쳤을 뿐인데 자산이 절반 이하가 됩니다. 60일을 놓치면 원금이 깨집니다. 웰스파고 투자연구소의 30년 버전(1995년 7월~2025년 6월)도 같은 모양입니다. 계속 보유하면 연 8.45%인데, 최고의 30일을 놓치면 2.07%로 떨어집니다. 같은 기간 평균 물가상승률 2.5%보다 낮습니다. 여기까지가 흔히 보는 차트입니다. 결론은 늘 같습니다. 언제 오를지 모르니 그냥 들고 있어라. 나머지 절반. 최악의 10일도 놓친 사람 이 차트에 대한 반박은 오래전부터 있었습니다. 질문은 단순합니다. 최고의 날만 골라서 빼면 당연히 결과가 나빠지는데, 그럼 최악의 날도 같이 빼면 어떻게...

20년 동안 매년 정확히 연중 최저점 에만 사들인 사람과, 매년 정확히 연중 최고점 에만 사들인 사람이 있습니다. 같은 금액을 같은 지수에 넣었습니다. 20년 뒤 결과는 18만 6,077달러 대 15만 1,343달러였습니다. 신의 손과 최악의 손 사이 차이가 약 23% 입니다. 그런데 이 실험에는 여섯 번째 결과가 있습니다. 더 좋은 가격을 기다리다가 결국 사지 않고 현금으로 들고 있던 사람입니다. 그 사람은 4만 7,357달러로 끝났습니다. 최악의 타이밍으로 산 사람의 4분의 1입니다. 이 글은 그 실험의 전체 숫자와, 거기서 나온 결론, 그리고 이 데이터를 그대로 믿으면 안 되는 이유까지 정리한 기록입니다. 실험 설계 미국 찰스슈왑의 금융연구센터(Schwab Center for Financial Research)가 진행한 분석입니다. 2005년부터 2024년까지 20년 동안, 다섯 명이 매년 초에 2,000달러씩 받아 S&P 500 지수에 투자했다고 가정했습니다. 총 투입 금액은 각자 4만 달러입니다. 다섯 명의 전략은 이렇습니다. 완벽한 피터 — 매년 그해 종가 기준 최저점에 전액 투자. 예를 들어 2005년분은 4월 4일, 2006년분은 6월 13일에 넣었습니다. 20년 내내 한 번도 틀리지 않았습니다. 즉시 실행 애슐리 — 돈을 받은 그해 첫 거래일에 바로 투자. 아무 판단도 하지 않습니다. 매월 매튜 — 2,000달러를 12등분해 매달 초에 나눠 투자. 흔히 말하는 적립식 분할매수입니다. 최악의 로지 — 매년 그해 최고점에 전액 투자. 2005년분은 12월 14일, 2006년분은 12월 27일에 넣었습니다. 미루기 래리 — 더 좋은 기회가 곧 온다고 믿으며 계속 현금(미국 단기 국채)으로 보유. 결국 주식은 사지 않았습니다. 20년 뒤 결과 전략 20년 후 자산 투입 대비 1위와의 차이 완벽한 피터 (최저점) $186,077 4.65배 — 즉시 실행 애슐리 (연초) $170,555 4....

지난 9월 1일 글에서 경기 침체는 뉴스보다 광고 예산 회의에서 먼저 보인다고 적었습니다. 제 경험에서 나온 이야기였는데, 여러 분이 그걸 실제로 확인할 방법이 있느냐고 물어보셨습니다. 있습니다. 그것도 무료로 공개되어 있고, 통계청 승인을 받은 국가통계입니다. 다만 어디에 있는지, 어떻게 읽는지를 아는 사람이 드물 뿐입니다. 이 글에는 국내 광고비 데이터를 볼 수 있는 곳 세 군데와 실제 숫자, 그리고 읽을 때 빠지기 쉬운 함정까지 정리했습니다. 종목이나 투자 판단 이야기는 없습니다. 데이터를 읽는 방법만 다룹니다. 왜 하필 광고비인가 기업 예산 중에 광고비는 구조적으로 특이한 위치에 있습니다. 인건비는 사람을 내보내야 줄고, 임대료는 계약이 끝나야 줄고, 설비 투자는 이미 집행한 돈을 되돌릴 수 없습니다. 반면 광고비는 다음 달 캠페인을 안 켜면 그날로 줄어듭니다. 그래서 기업이 불안을 느끼면 가장 먼저 손대는 항목이 됩니다. 제가 실무에서 보는 순서도 대체로 그렇습니다. 실적 발표나 감원 뉴스가 나오기 훨씬 전에, 다음 분기 미디어 플랜 규모부터 조용히 줄어듭니다. 실제 숫자로도 나타납니다. 코로나19가 확산된 2020년에는 경제성장률이 마이너스를 기록하면서 총광고비 성장률도 -2.1%를 기록했고, 이후 크게 반등해 2021년에는 9.9%의 성장률을 보였습니다. 광고비가 경기와 같은 방향으로, 그리고 더 크게 출렁인다는 뜻입니다. 대부분의 회사원이나 사업부서에서 근무하고 계신 분들은 공감하실 것 같습니다. 광고비 규모 증감은 굉장히 해당 회사의 상황을 가장 예민하게 드러내 줄 수 있는 몇 안되는 중요한 지표입니다. 데이터 1. 광고경기전망지수(KAI) — 가장 빠른 신호 한국방송광고진흥공사(코바코)가 발표하는 월간 지표입니다. 통계청 국가승인통계이고, 매월 국내 560여 개 광고주에게 다음 달 광고지출이 늘어날지 줄어들지를 물어 그 응답을 지수로 만든 자료입니다. 산출식은 단순합니다. ○ KAI = (증가 응답 업체수 − ...