안녕하세요,
KB증권 주식시황 하인환입니다.
최근 출장을 다녀왔습니다.
몇 가지 갑론을박이 있었던 업종전략에 대해 순차적으로 다루고자 합니다.
첫 번째는 'IT분야 제조업 건설투자'입니다. 저는 이번 사이클에서 가장 중요한 데이터라고 생각하는데, 저의 생각에 동의하는 기관들이 제법 있었습니다. 하지만 또 한편으로는, 그 데이터를 선행하는 지표를 찾고자 하는 노력도 진행되고 있었습니다. 상반된 해석을 할 수 있는 부분입니다.
일단 오늘의 HD현대일렉트릭 실적 서프라이즈로 최근의 하락이 일단락된 분위기입니다. 다음으로 주목해야 하는 것은 약 10일 뒤에 발표되는 미국 제조업 건설투자 데이터입니다. 추후 데이터 발표되면, 또 대응하도록 하겠습니다
자세한 내용은 보고서 참고 부탁드립니다.
감사합니다!
■ 이번 사이클에서 가장 중요한 데이터: 미국 제조업 건설투자
■ 트럼프 리스크를 덮은 실적 발표: 그리고 다음 데이터 발표일은 8월 1일 (그때까진 무난할 것)
■ Marketing Trip 후기 [싱가포르-홍콩]: 가장 중요한 지표라는 점 동의, 선행지표 찾는 중
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이번 사이클에서 가장 중요한 데이터: 미국 제조업 건설투자
KB증권은 이번 사이클이 (공급망 재편을 위한) 투자 사이클이라 판단한다 (『이번 사이클에서 가장 중요한 데이터: 미국 제조업 건설투자』, 7/8). 이에 따라 이번 사이클에서 가장 중요한 데이터를 하나 꼽는다면, ‘미국 제조업 건설투자’가 되겠다. 이유는 다음과 같다.
- 미국 제조업 건설투자: 지금은 미국으로의 제조업 리쇼어링 시대다. 따라서 ① 미국, ② 제조업, ③ 건설투자는 시대적인 흐름을 반영하는 대표적인 지표다.
- 미국 제조업 건설투자 중 어떤 분야가 증가했을까: 미국 제조업 건설투자의 세부항목이 모두 증가한 것은 아니다. <그림 1>에서 보면, IT분야는 2021년보다 10배 이상 급증했지만, 그 외의 분야는 거의 증가하지 않았다. 따라서 IT분야 제조업 건설투자가 급증하고 있는 것을 월간 단위로 확인할 수 있는 데이터가 되겠다. [IT 분야 제조업 건설투자이기 때문에, AI Capex가 지속되는지 여부까지도 확인 가능한 셈이다]
트럼프 리스크를 덮은 실적 발표: 그리고 다음 데이터 발표일은 8월 1일 (그때까진 무난할 것)
최근 트럼프 리스크가 반영되며 한국 증시가 하락했고, 일부 업종들의 낙폭도 컸다. 먼저 한국 주식시장에 대해서는 다음 자료를 참고할 수 있겠으며 (『트럼프의 시대: 2018년의 악몽이 재현되진 않을 3가지 이유』, 7/22), 이번 자료는 전력설비 등과 관련된 아이디어로 참고할 수 있겠다. 미국 IT분야 제조업 건설투자 데이터는 2021년 말 대비 현재 약 16.5배 증가했을 것으로 추정되는데, 중요한 점은 그 ‘IT분야 제조업 건설투자 데이터’ 내에 AI Capex가 포함됐을 가능성이 크다는 것이다. 한국 전력설비 등의 기업들의 매출을 월별로 가늠해볼 수 있는, 현실적으로 가장 선행하는 지표라 판단한다. 간접적으로는 HBM 등의 매출로 연결될 수 있는 점도 참고할 수 있겠다.
단기적으로는 8월 1일에 발표되는 추가 데이터 (미국 제조업 건설투자) 확인까지는 관련 기업들의 흐름이 무난할 것이라 예상한다. 그리고 8월 1일에 발표되는 데이터가 증가세를 지속할 경우, 추가적인 상승 가능성도 열어볼 수 있겠다. 하지만 데이터가 영원히 상승할 수는 없을 것인데, 정점을 가늠하는 데이터로는 OECD 경기선행지수를 활용할 필요가 있겠다. 과거 100pt를 돌파하고 정점에 도달한 기간을 고려한다면, 이번에는 연말연초가 정점이 될 가능성이 높다. 그 전후에는 미국 제조업 건설투자 데이터도 정점에 이를 가능성을 고려할 필요가 있겠다.
Marketing Trip 후기 [싱가포르-홍콩]: 가장 중요한 지표라는 점 동의, 선행지표 찾는 중
최근 해외출장을 다녀왔는데, 싱가포르/홍콩의 일부 기관들도 ‘IT분야 제조업 건설투자 데이터 또는 유사한 데이터’를 통해 전력설비 등 분야에 대해 접근하는 듯 했다. 이는 2가지를 시사한다.
첫째, 데이터 그 자체를 매월 확인하는 매우 중요하다는 것을 의미한다 (매월 초 업데이트 자료 발간 예정). 둘째, 이것에 대해서도 선행하는 지표를 찾고자 하는 노력이다. 이는 즉, 데이터가 둔화할 조짐이 보일 경우 그 대응도 매우 빠를 것임을 시사한다.
