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네. 안녕하세요. KB증권 어 주식 전략 맡고 있는 김민규입니다. 어 저희는 오늘 2027년도 어 주식시장 전망을 말씀을 드리고자 하는데요. 오늘 저랑 이제 퀀트 박유환 그리고 주식 시원 김지우 이렇게 세 명이 이야기를 한번 드려 보도록 하겠습니다. 어 저는 이제 시장 전반적인 방향에 대해서 또 그 방향을 결정질 변수들에 대해서 이야기를 먼저 드려보고자 하고요. 일단 저희는 뭐 올해 연말부터 시작해 나와서 뭐 내년 연초 정도까지는 그래도 시장이 반등이 한번 나오지 않을까라고 생각을 하고 있습니다. 어, 한번 그림으로 보여 드리면은 어, 한국 증시의 랠리가 크게 한네 번 정도 있었죠.
어, 3조 호항 그리고 이제 다컴버블 그다음에 2000년대 초반에 있었던 브릭스 랠리 그리고 마지막이 지금의 AI 이렇게 네번이 있는데 어 지금처럼 AI라는 테마를 어 미국과 같이 공유했었던 적은 사실 다컴밖에 없었습니다. 뭐 3조 호환과 브릭스 랠리 이런 건 이제 신흥국 중심의 랠리였기 때문에 어 약간 비교 사례가 다른 것 같고요. 그래서 결국에 비교 대상이 다컴일 수밖에 없는데음 그 당시 증시의 진행 양상을 보면은네 단계로 진행이 됩니다. 첫 번째가 한국이 먼저 달려가서 고점을 찍고 어 그다음에 하락도 먼저 나오고요. 하지만 미국은 한국이 충격을 받을 때까지 어 별로 충격을 받지 않고 있다가 잠시 주춤하긴 할 수 있어도 잘 버티면서 꾸준히 올라갑니다.
그리고 세 번째 단계가 미국 증시가 고점을 향해가고 또 꾸준하게 랠리가 나온다라는 점을 확인을 하면은 한국 증시도 미국을 따라서 마지막 반등이 나오고 그리고네 번째가 무너질 때는 같이 무너진다라는게 어 증시의 미국과 한국의 진행 양상인데요. 어 저희는 지금 1번과 2번까지는 진행이 되었고 앞으로 남은 거는이 3번과 4번이다라고 판단을 합니다. 그래서 올해 연말부터 내년 연초까지는이 3번이 진행되지 않을까라고 생각을 하고 있고요. 어, 뭐 그 근거는 여러 가지가 있죠. 뭐 뒤에서도 말씀을 드릴 거라서 저는 그냥 짧게만 말씀드리면은 어, 올해는 우리나라 기업 이익이 굉장히 많이 성장을 했습니다.
어, 지난해에 비해서 순위익으로 따져 보면은 어, 순위익이 700조를 넘어서 어, 276%의 성장률을 보일 것으로 지금 전망이 되고 있는데 어, 근데 이익은 이렇게 올라왔는데 밸루에이션은 굉장히 많이 내려왔죠. 어, 올해 초에 코스피의 PER이 10배였는데 지금은 다섯 배가 안 되는 그런 상황이니까 거의 반토막 이상이 났습니다. 어, 이렇게 반토막이 난 이유는 이익 성장은 좋지만 이게 계속 지속이 될 거냐라는 이거이 붙었기 때문인데 어, 이걸 거꾸로 얘기를 해 보면은 이익 성장률이 올라갈 때는 밸류에이션이 빠지지만 오히려 이익 성장률이 떨어질 때는 밸루에이션이 올라가는게 한국 시장이기도 합니다.
그래서 내년도 이익 성장률을 체크해 보면은 일단 지금 현재 컨센서스 기준으로는 올해 대비 어 대략 33% 정도 성장이 날 것으로 예상이 되고 있는데요. 어 극단적으로 가정을 해서이 예상이 틀려서 뭐 20% 대까지 내려오고 그리고 밸루에이션의 움직임이 하나도 없다라고 가정을 해도 뭐 지금 수준에서보다는 많은 업사이드가 있지 않을까라고 생각을 하고 있고요. 어 그래서 지수 타겟은 뭐 고점을 정확히 찍긴 어렵지만 보수적으로 생각했을 때 뭐 대략한 7천 중반 긍정적인 시나리오 하에서는 뭐 9천 정도를 생각해 볼 수 있지 않을까라고 저희는 생각하고 있고요.
그리고 하단은 어느 정도로 잡고 있는지를 말씀을 드려 보면은 저희는 5,000 초중반 정도가 하단이지 않을까라고 생각합니다. 어 그것과 관련돼서는 과거 어 랠리 때 고점과 저점을 한번 그려 보았는데요.음 음, 왼편에 그림 보시는 것처럼 어, 한국 시장이 밸루에이션을 뚫었었던 그런 랠리들이 끝나고 나서 어느 정도까지 PBR이 내려갔는지를 측정을 해 보면은 공통적으로 나타나는 현상이 있습니다. 모두 다 고점의 대략 -60% 정도까지 내려간다라는게 밸루에이션의 어, 일반적인 순환이었고요. 어, 이번 사이클의 고점은 지난 6월 달에 찍었었던 대략 PBR 한 2.6배 정도입니다.
여기서 - 60%를 적용을 하게 되면은 대략 한 1배 정도가 PBR의 저점으로 어 상정을 해 볼 수가 있을 것 같은데요. 어 1배를 내년도 BPS 기준으로 환산을 해서 지수로 바꾸게 되면은 대략 한 5,400포인트 정도 됩니다.음 그렇기 때문에 저희는 뭐 그것보다 조금 더 보수적으로 감안을 하면은 5,000포인트 초반이 될 텐데 그 정도가 지수에 하다니지 않을까라고 생각을 하고요. 어, 그리고 AI 랠리가 어, 아직 끝나지 않았다라는 점에서 어떤 지표를 보고 저희가 그렇게 판단을 했는지를 좀 말씀을 드려 보도록 할게요. 음, 그 두 가지 지표는 어, 생산성인데요.
아, 생산성과 변동성입니다. 일단 변동성 먼저 말씀을 드려 보면은 어, 보통 우리가 생각하는게 주가가 올라갈 때 변동성이 같이 올라간다. 음, 이제 생각을 하지만 사실 그렇지가 않습니다. 랠리 초반에는 주가가 먼저 매끄럽게 쫙 올라가기 때문에 변동성은 낮은 상태에 머물러 있고요. 그리고 랠리가 후반부를 향해 가게 되면은 어 주가가 급등락을 거듭하기 때문에 변동성이 그때부터 올라갑니다. 어 이제 주가라는 것은 우리가 뭐 수익률도 있고 밸루에이션도 있고 여러 가지 판단할 수 있는 지표가 있지만 사실 어 이런 버블 장세 때 주가만 보고 어 지금이 고점이다라는 것을 논하기에는 어렵죠.
모두가 다 이제 후행적인 지표들이죠. 근데 변동성 같은 경우에는 그래도 어느 정도 레인지가 정해져 있습니다. 그래서 변동성을 봤을 때 아 이게 변동성이요 정도 올라갔으면은 이게 장세의 끝이다 아니다런 어느 정도 볼 수가 있는데 보통 순서가 이렇게 진행이 됩니다. 초반에 주가가 먼저 올라가게 되고요. 그다음에 변동성이 뒤따라서 올라갑니다. 뭐 변동성 지표는 뭐 베타도 있고 그냥 단순 변동성도 있는데 뭐 여러 가지 지표들로 봤을 때 그렇다라는 거고요. 그리고 주가가 먼저 빠지고 그다음에도 변동성은 계속해서 고점을 향해 올라가는 거. 어 그렇게 그림을 그리게 되는데요.음 이렇게 봤을 때이 AI의 변동성이 어느 정도까지 왔는지를 통해서이 주가 랠리도 어 끝까지 왔는가 아닌가를 볼 수가 있는데 아직 AI 랠리는 변동성에 올라가는 그런 초입 단계에 있다라고 저희는 보여집니다.이 그림 같은 경우에는 빨간색이 AI 기업들의 변동성 그리고 까만색이 어 나머지 주식 시장의 변동성인데요.
보시는 것처럼 올해 대략 한 4월 정도까지는 AI 기업들의 변동성과 어 전체 시장의 변동성이 그렇게 크게 차이가 나지 않았는데 4월 2부터 지금 벌어지고 있는 그런 상황이고요. 즉 변동성이 올라가고 있지만 아직 초입 단계인 뭐 그런 상태로 볼 수가 있을 것 같고요. 이게 다컴버시에 나스닥이 그랬던 것처럼 뭐 50% 60%까지 올라가게 되면은 뭐 그때가 이제 진짜 끝물이지 않을까라고 저희는 판단하고 있고요. 근데 변동성이음 저희는 올해 말 그리고 내년에는 어 더 올라갈 트리거도 있다라고 생각합니다.음 그 트리거는 아무래도이 프론티어 모델 AI 업체들에 상장이 될 텐데요.
다컴버 때도 테크 기업들의 상장이 그게 다했던게 99년과 2000년이었습니다. 음. 그러면서 이제 기억하시는 것처럼 변동성도 급등하고 또 이제 주가도 고점을 향해서 달려갔었던 뭐 그런 기억이 있죠. 어, 다컴 때는 물론 이제 굉장히 많은 수의 기업들이 상장했다라는게 지금과는 좀 차이점이지만 근데 그 당시에는 사실의 수혜를 굉장히 많은 증에 많은 기업들이 누렸었고 지금은 AI의 수혜를 적은 층에 소수의 기업들이 누리고 있는 그런 상황이기 때문에 이때랑 비교했을 때 약간 기업의 사이즈는 그때는 이제 여러 기업에 퍼져 있었고 지금은 한두 개 기업에 몰려 있었다라는게 다르지만 어쨌든 이런 모델 업체들의 상장이 저희는 이제 변동성을 키우는 트리거가 되지 않을까라고 생각하고요.
그리고 두 번째로 어 판단해 볼 수 있는 지표는 생산성입니다. 사실 생산성은 이렇게 신기술이 등장하고 어 보급 초반에는 그렇게 크게 눈에 띄는 변화가 없습니다. 어, 변화는 사실 모든 과정이 다 끝난 다음에 즉 주가가 올랐다가 변동성이 올라가고 변 주가가 무너지고 버블이 다 꺼진 다음에 그다음에 보급이 어, 대략 한 절반 이상 정도까지 올라가게 되면은 그때서야 이제 올라가는게 바로 생산성인데요. 뭐 그런 면에서 보면은 지금 당장은 생산성에 대한 큰 변화를 확인을 하기가 어, 힘듭니다. 물론 이제 후행적으로 보면은 이런 기술들이 생산성을 높혔다라는게 뭐 1910년대, 20년대, 뭐 60, 70년대 또 이제 90년대, 2000년대 다 나타나는 일이지만 이런 데이터로 관찰할 수 있는 변화는 어 명확하게 드러나진 않을 텐데요.
저희는 그래도음 최근에이 근로자들이 AI 덕분에 업무 시간을 줄이고 있다. 이런 결과들이 나오고 있는 걸로 보아서는이 속도와 정도의 차이는 있겠지만이 AI라는 것이 어느 정도 생산성의 개선 효과는 있지 않을까라고 생각을 하는데요. 어, 근데 사실 시장이 걱정하는 거는 생산성이 없는 것처럼 보이게 만드는 물가 상승입니다. 저희가 왜 그거를 경계를 하고 걱정을 해야 되는지 좀 말씀을 드려 볼게요. 어, 생산성이라는 것의 본질은 더 적은 시간과 비용을 투입해서 더 많은 산출물을 내도록 하는 것이죠. 어, 예를 들면 이런 겁니다. 어, 제가 사장님인데 어, AI를 쓸 줄 아는 직원을 기존 직원들보다 더 높은 연봉에 채용을 하거나 또는 기존 직원한테 똑같은 연봉을 주면서 AI를 비용을 들여서 쓰게 해 주는 거예요.
그렇게 해 주면은이 친구가 더 많은 생산성을 낼 줄 알고요. 어, 근데 생각보다 생산성을내는게 좀 더디다라고 이제 느껴지면은 똑같은 월급을 주는 상황에서도 어, 그게 뭔가 비용처럼 느껴지고 생산성이 없는 것처럼 느껴질 때가 있겠죠. 이런 신규의 보급 초반부에는 어 생산성 개선 효과가 잘 안 나타나지만 물가가 올라가고 비용이 올라가는 거 이것만으로도 사람들은 아이 기술이 생산성이 별로 없구나라고 느끼는게 일반적입니다. 근데 그게 중요한 이유는 그렇게 느낄 때가 어 주가가 무너질 때랑 어 시점이 겹치기 때문인데요. 대표적인 예시가 1966년과 2000년 초반입니다.음 음, 이때가 어 니프티프티 랠리와 다컴 랠리에 어 조정이 크게 나왔었던 그런 시기인데음 [콧방귀] 그 당시 모두 다 말씀드렸던 것처럼 물가가 올라가면서 어 생산성 개선 요건 아직 나타나고 있지 않지만 사람들이 아이 신기술이라는게 어 별별 재미 없는 거구나라고 느끼기 시작했던 시점이거든요.
어 그래서 지금도 AI의 보급이 저는 뭐 국가마다 다르기는 하지만 대략 한 3, 40% 이상이 된 그런 상황이기 때문에 어 AI에 많은 투자를 해 놓은 그런 사람들 입장에서 봤을 때는 뭔가이 정도면은 생산성의 효과가 있어야 되는데라는 조심이 생길 시점인 거 같아요. 음. 그래서 물가가 올라가기 시작하면은 그 조바심을 더 자극을 해서 뭔가 AI 랠리의 제동을 걸지 않을까라는 생각을 갖고 있는 거고요. 다만 시장의 전망은 어 그 제동이 당장 걸린다라고 보기에는 무리가 있습니다. 왜냐면은 유가의 기조 효과가 내년 초부터 사라지게 되면서 일단 내년 초부터는 물가 상승률 전망치가 빠르게 내려갈 걸로 예상이 되고 있어서 뭐 이런 점을 보면은 아직 AI 랠리는 조금에도 여지가 더 있지 않을까라고 생각을 하고요.
물론 이제 물가가 이렇게 예상대로 내려가 주면 좋지만 내려가지 않는다라고 하면은 어느 정도 제동은 걸릴 수가 있겠죠. 음. 예를 들면은 금리 인상의 효과로 주거비가 자극이 된다던가 뭐 그 이유는 금리를 인상하게 되면은 모기지 금리가 올라가게 되면서 주택 구매 수요가 위축이 되고 주택 구매가 위축이 되면은 이제 임대료가 자극이 되죠. 그래서 이제 어 생활 물가에서 큰 비중을 차지하고 있는 어 그런 임대료가 자극이 되면은 물가가 또 생각보다 빨리 내려오지 않을 수도 있겠죠. 그리고 또 최근에 물가를 많이 끌어올렸었던 유가가 생각보다 덜 내려온다던가 뭐 그런 식의 이벤트가 생기면은 저희는 이제 그게 AI 랠리에 제동을 걸 그런 리스크로 좀 생각을 하고 있고요.
뭐 하지만 아직까지는 뭐 그 시점이 조금 남아 있는 거 같다 뭐라는 생각이고요. 그래서 뭐 업종 관련돼서 좀 넘어가서 이야기를 드려 보도록 할게요. 어 저희는 어 내년도 그리고 지금부터 시작해서음 반도체도 조금씩 다시 봐야 될 시점이 아닐까라고 생각을 합니다. 물론 이제 장기적으로 반도체가 과거에 시황 산업을 벗어나서 진짜 이제 다른 모습으로 황골 탈퇴했다 이런 부분은 아직까지는 이제 정답을 내릴 수 없는 영역이긴 하지만 일단이 정도 낙폭에서는 뭐 진입을 했을 때 어 수익이 나지 않았었던 적이 뭐 많지는 않았습니다. 예를 들어 뭐 반도체 종목들에 고점 대비 낙폭을 점검해 보니까 어이 두 대장주 모두 다 뭐 40% 뭐 50% 이상 빠져 있는 그런 상황이에요.
고점 대비. 근데 40% 50% 이상 빠졌었던 그런 날들 중에 아무 날이나 골라서 매수를 했을 때 어 성공 확률을 측정을 해 보니까 굉장히 높게 나왔습니다. 그래서 이런 점을 보면은 일단 단기적인 기회는 어 주어진게 아닐까라고 생각을 하고요. 물론 이제 장기적으로는 이익 전망을 같이 봐야겠죠. 어, 지금의 이런 하락이 사실 단기 반등 기회는 줄 수 있어도 어,이 장기적으로 이게 추세적으로 다시 이제 반등이 되려면은 어, 시장에서 걱정하는 것처럼 내년부터 이익 전망이 하향되지 않을 거다라는 부분이 좀 확인을 해야 될 거 같고요. 어, 지금 시장의 밸루에이션은 반도체 업종에 대해서 대략간 PBR로 봤을 때 두 배 중반 정도를 주고 있습니다.
근데이 두 배 중반 정도의 PBR은 대략 ROE 기준으로 봤을 때 30% 초중반 정도거든요. 근데 지금의이 예상치는 60% 이상입니다. 그러니까 어떻게 보면은 시장이 이만큼의 밸류에이션을 주고 있다라는 거는이 60%를 믿지 않고 30% 어딘가 거다라고 예상을 하고 있는 거죠. 뭐 물론이 예상이 틀릴 수도 있어요. 실제로 60%가 맞을 수도 있고 어 그래서 밸루에이션이 다시 올라가는 정상화 과정이 일어날 수도 있긴 하겠지만 저희는 그 둘 중에 어디가 맞을지가 내년도에 좀 판가이 나지 않을까라고 생각하고요. 근데 보수적인 시나리오를 가정을 해서 내년도에 만약에 이익 추정시가 하향이 된다라고 해도 저희는 뭐 반도체가 완전히 끝난 건 아니다라고 생각합니다.
보통 이익 추정치 하향을 시작하면은 3개월 정도 후에 단기적으로 매수할 계획가 한 번 더 주어집니다. 어 반도체의 이익 추정이 하향이 됐었던 사례들을 제가 여기 한번 어 2013년부터 시작해서 2024년까지 다 나열를 해 보았는데요.이 사례들의 이제 차트를 자세하게 이제 살펴보니까 이익 추정치 하향이 시작되고 주가의 거점은 저점은 3개월 후에 나오는게 일반적입니다. 뭐 최근에 2024년 같은 경우에도 2024년도 한 대략 한 9월 달에 이익 추정시 하향이 시작이 되니까 그다음 2024년도 11, 12월에 이제 주가의 1차 저점이 나오고 그리고 단기 반등이 한 번 나오고 그리고 어 진짜 장기 투자 기회는 그 이후에 있었던 EPS의 바닥에서 한 번 더 주어졌었다라는 점에서 저희는 일단 뭐 반도체 같은 경우에는 뭐 지금 시점에서는 단기 반등도 가능해 보이고 그리고 장기적인 기회는 어 EPS를 보면서 결정할 수 있다라는게 저희 생각이고요.
어, 그리고 어, 반도체 이외에도 음, 내년도에는 올해는 좀 소해를 많이 받았지만 어, 그래도 반전의 기회를 보여 줄 수 있을 만한 업종들이 있지 않을까 싶습니다. 일단 올해 소회 받았었던 업종들을 좀 꼽아 보면은 대표적인게 뭐 바이오, 뭐 소프트웨어, 뭐 엔터, 또 이제 뭐 소재 이런 것들이 들어가는데 어, 그런 업종들의 공통점이 사실 지금까지 실적이 그렇게 매력적이진 않았었다라는 공통점이 있어요. 그리고 뭐 올해 주가 같은 경우에도 어 그렇게 막 좋은 수익률을 내주지 못했던 업종이다라는 공통점도 있고요. 근데 예를 들어서 올해 뭐 배터리 업종 같은 경우 떠올려 보시면은 작년까지 딱 이런 상황이었거든요.
실적도 안 좋고 어 거래도 별로 안 되고 별로 이제 재미없는 주식처럼 느껴지던 그런 상황이었는데 아시는 것처럼 이제 올해 좀 좋은 수익률을 내줬죠. 그래서 저희는 뭐 내년도에도 이런 업정들이 좀 나타날 것 같다라는 생각이에요. 음. 그래서 뭐 이런 쪽에서도 소해 업종에서도 기회를 찾는게 굉장히 저는 이제 내년도 수익에 중요한 싸움이 되지 않을까 생각을 하고 있고요. 어 그래서 그런 업종들에 대한 부분 그리고 이제 시장에 대해서 추가적으로 좀 볼 만한 지표들에 대한 설명을 어 뒤에이어서 저희 퀀담당과 시험 담당이 말씀을 드려 보도록 하겠습니다.
감사합니다.네 안녕하세요. 2027년 한국 주식 시장 전망이 나왔습니다. 이번 2027년 전망에는 세 가지 관점에서 한국 주식 시장에 대한 전망을 전달드리려고 합니다. 이번 퀀트 전망에서는 이제 두 가지 이야기를 이제 전달드립니다. 첫 번째는 이제 이익 전망에 대한 의심, 즉 잘 남길 기업에 대한 이야기를 전달드리고요. 두 번째는 그 외에서 찾을 수 있는 성장 기회, 잘 벌 기업에 대한 이야기를 전달드리려고 합니다. 먼저 첫 번째 파트로는 잘 남길 기업 이익에 대한 의심부터 시작을 하고자 합니다. 먼저 제목이 이제 기대에서 의심으로인데요.
2027년 왼쪽 차트 보시다시피 코스피 영업 이익 자체는 연초 이후에 183% 상향됐습니다. AI 설비 투자 확대 그리고 반도체 업항 개선에 대한 기대가이 전망을 이렇게 높이 끌어올렸다는 겁니다. 그런데 이제이 남색 부분은 영업익 추정체 변화율입니다. 추정지가 계속 올라갔던 상반기와 다르게 지금 2026년 연말에 집어들면서 지금 변화율이 10월 0% 수준까지 낮아졌습니다. 이익 전망 자체는 여전히 높은 곳에 있는데이를 끌어올리던 속도 자체가 눈에 띄게 느려진 겁니다. 시장은 얼마나 벌 수 있는지 보다 예상한만큼 벌 수 있는가에 대한 의심을 제기하기 시작했습니다.
지금 오른쪽 차트 보시다시피 코스피 제조업의 영업 이익 증가율은 2026년은 362%로 정점을 찍고 2027년에 약 47% 수준으로 낮아질 전망입니다. 아 물론 2026년에 가파는 이익 증가로 비교 기준이 크게 높아진 영향도 있습니다만 지금 [콧방귀] 연초와 상황이 다릅니다. 당시에는 투자에 따라서 얼마나 더 늘어날지에 대한 기대만으로도 이익 전망을 높일 여지가 있었는데 이제는 그 기대가 상당 부분 숫자에 반영됐습니다. 이제는 정말로 실제 수익으로 돌아올 수 있을지 높아진 전망을 뒷받침할 성과가 정말 있는지에 대한 질문이 제기되기 시작한 겁니다.
왜 이런 의심이 제기됐을까 생각을 해보면 투자자들 그리고 우리 모두 다 같이 이런 상황을 여러 차례 경험을 했고 경험을 했기 때문에 의심을 제기하고 있다라고 생각을 합니다. 이익 증가율이 정점을 지나더라도 다음에 이익 카드 감소하는 건 아닙니다. 그런데 이제 과거 지금처럼 이익 증가율이 정점을 지난 2005년, 2011년 그리고 2022년을 살펴보면 모두 실제 영업 이익 증가율이 이제 마이너스를 기록하면서 전년 대비 영업 이익률이 감소를 했습니다. 특히 이제 2011년하고 2022년 같은 경우에는 6월까지는 사실은 영업익 중가율이 플러스로 예상이 되면서 증익할 거라고 생각이 됐는데 이후에 전망치가 이제 모두 하향되면서 실제 실적이 감익으로 마무리가 됐습니다.
그럼 왜 이런 현상이 발생했을까 따져보면 영업 이익률이 하락했기 때문입니다. 세차례 모두 매출액은 사실 전년 대비 증가했었는데요. 늘어난 매출에서 남기는 이익이 줄어들면서 영업 이익이 결국에 감소한 겁니다.이 당시의 컨센서스. 그러니까 이제 영업 이익 증가율 정점 이후면 세 번. 그리고 그 외에 평균도에 영업 이익률 컨센서스 추위를 보면 영업 이익 증가율 정점 국면 이후에는 컨센서스 추위가 두 배 더 빠르게 감소하는 것을 확인하실 수 있습니다. 그렇기 때문에 이러한 이익률의 빠른 둔화 경험은 이익 증가율이 이제 정점을 찍고 2027년에 이제 낮아지게 되는데 이때 높아진 실적 전망을 경계하는 이유가 되어집니다.
그러면 이익률이 얼마만큼 중요하냐라는 질문을 하실 수 있는데요. 국내 기업 자체는 영업 이익률 1% 작은 변화에도 크게 영업 이익이 움직입니다. 만약에 이제 왼쪽에 보시다시피 코스피 기준인데요. 2027년도에 코스피 영업 이익률이 요렇게 1%만 낮아지게 되면 영업 이익이 얼마나 줄어드느냐 하면 47조원이 감조합니다. 만약에 삼성전자와 SK 하이닉스를 빼고 코스피 제조을 살펴보게 되면 만약에 영업 익률이 이렇게 1% 1% 포인트 낮아지게 되면 영업익 자체가 당초 전망 대비 12.5% 16.8조원이 8조원이 감소하게 됩니다. 즉 이제 영업익률 전망이 1%만 낮아지게 돼도 대부분의 이익이 대부분까지는 아니지만 상당 부분의 이익이 이제 사라지게 되는 겁니다.
따라서 지금 현 상황에서는 얼마나 남기느냐가 중요합니다. 즉 마진이 개선이 기대되는 곳 잘 남길 곳 기업에서 이제 투자 기회를 찾고자 합니다. 이제 종목 발굴의 범위 자체는 이제 중소형주랑 코스닥까지 관심을 가져 볼 만 한데요. 왜냐하면 2027년에는 이런 마진 개선이 기대되는 기업의 비중 자체가 2026년 61%에서 2027년 50.8%로 8%로 크게 낮아집니다. 그런데 유일하게 코스닥에서는 이러한 기업 비중이 증가합니다. 그리고 이제 코스피 내에서는 대형주, 중형주, 소형주 중에 소형주가 그 비중이 가장 높기 때문에 종목 발굴의 기회 자체는 이제 주근 소형주 그리고 코스닥에도 있을 것으로 이제 저희는 예상하고 있습니다.
그러면 마진 개선이 기대되는 곳을 구체적으로 어떻게 찾을 것인가라고 이제 고민을 해 봤는데요. 이제 극키 아이디어는 바로 이번에는 원가율의 변화입니다. 이제 매출 원가를 매출 액으로 나눈게 이제 매출 원가율인데요. 원가율의 변화 자체는 이제 매출력 자체의 성장만큼 영업 이익률에 큰 영향을 미칩니다. 실제로 앞서 보여 드린 이제 세 번의 사례에서 나타냈던 이익률 하락을 대부분 매출 원가율이 상승하면서 이익률을 끌어내렸던 것을 확인하실 수 있는데요. 25년 그리고 2011년 2022년 모두 매출은 증가했지만 매출 원가율 변화 효과가 이제 -2.5% 포인트 각각 -2.5% 포인트 그리고 -1.8% 8% 포인트로 크게 나타나면서 이익률을 크게 끌어내렸습니다.
물론 이제 매출 변화에 따른 효과도 있었겠지만 그보다 원가 상승에 따른 비용 압박이 더 크게 나타나면서 지금 이익률을 크게 끌어내렸다는 것을 확인하실 수 있습니다. 그래서 이제 과거 수익성 악화의 요인은 사실 매출액보다는 매출 원가다라고 계속 강조를 드리고 있고요. 그렇다면 지금은 어떨 것이냐라는 질문이 있는데 다행히도 지금 연말까지는 아직은 운임하고 이제 유가 수준이 높지만 최근에 이제 러시아산 원유 수출 재계 그리고 중동원유 공급 정상화 등 유가 안정의 가능성을 높여 주는 움직임들이 나타나고 있습니다. 즉 이제 비용보담 완화의 가능성이 높아지고 있는데요.
이러한 상황에서 이제 매출 원 변동성이 큰 기업의 반전 기회를 찾아보자라고 생각하고 있습니다. 왜냐하면 같은 비용 여건 변화에도 기업마다 이익률에 미치는 영향이 다릅니다. 왜냐면 이제 원재료비 그리고 운송비 생산 구조에 따라서 매출 원가율이 이제 크게 출렁이는 기업도 있지만 사실은 매출 원가율의 변동성이 높지 않아서 비용 부담이 커지든 작아지든 매출액 그리고 영업 이익에 미치는 영향의 작은 기업도 있습니다. 여기서 이제 저희가 주목하는 거는 변동성이 크기 때문에 회복이 크게 나타날 수 있는 기업에 주목을 하자는 겁니다. 예를 들어서 이제 과거 업종내 매출 원가 변동성이 상대적으로 낮았던 이제 LG화이 검은색 선인데요.
매출 원가율의 폭이 이제 75%에서 85%로 낮고 롯 케미컬 같은 경우에는 이제 95%에서 75%로 매출 원가율의 변동폭이 큰 거를 확인하실 수 있습니다. 때문에 이제 원가 부담이 높아졌을 때와 달리 원가 부담이 낮아졌을 때 매출 원가율이 크게 하락했고 이에 따라서 영업 이익률이 크게 개선됐던 모습 확인하실 수 있습니다. 그렇기 때문에 이제 상대 주가를 보시게 되면 같은 시기에 이제 롯데 케미칼이 엘드 화학에 대비해서 크게 아웃포폼했던 거를 확인하실 수 있고요. 예를 들면 이제 음식료 업정에서도 농심과 옷두기를 비교를 해 봤을 때 매출 원가율의 변동성이 훨씬 큰 농심에서 원재료 부담이 낮아졌을 때 이제 매출 원가율이 크게 하락을 했고 이로 인해서 이제 영업 이익률이 크게 상승하고 그 결과가 이제 주가로 상대 주가를 비교해 봤을 때 농심이 옷두기를 크게 아웃포했다는 점을 확인하실 수 있습니다.
때문에 이제 지금처럼 비용 부담이 낮아질 수 있는 상황에서는 원가율 변동성이 큰 기어의 반전 기회가 나타날 수 있다라고 예상하고 있습니다. 하지만 사실 이런 비용 여건이 개선되더라도 실제 기업 실적이 반영되기까지는 약간의 시차가 존재합니다. 그래서 시간 순서로는 먼저 비용 여건의 변화에 크게 의존하지 않는 즉 민감도가 낮은 기업에 관심을 둡니다. 왼쪽 차트에서 보시듯이 이제 빨간 동그라미 매출 원가율의 표준 편차 자체가 낮고 매출 원가율 값 자체가 낮은 업종 즉 통신 서비스, 소프트웨어 그리고 미디어 등이 해당합니다. 낮은 원가율 자체는 이제 원가 관련 노이즈에 대한 노출이 적은 사업 구조를 샀기 때문에이 업종들에 먼저 주목을 한 이후 원가율 변동성이 높은 업종 내에서 예를 들면 소재 업종이 해당을 하겠죠.
그리고 이제 맞은 회복을 기대할 수 있는 업종과 기업들의 관심을 가져보자. 즉 시간 준서로는 이제 민감도가 낮은 업종에서 민감도가 높은 업종으로 제한을 드리고 있습니다.이 지금까지의 파트에서는 잘 남길 기업 즉 이제 비용 구조를 이용해서 이익 전망을 잘 지켜낼 수 있는 기업에 대해서 알아봤는데 사실 이익 전망 자체는 성장에 대한 모든 것을 보여 주는 건 아닙니다. 특히 이제 최근 몇 년간 가장 뜨거운 테마였던 AI와 기술에 대해서는 이러한 비용 구도를 적용할 수가 없는데요. 따라서 이제 실체가 다 드러나지 않은 성장 그 부분에 대해서는 추가적으로 특허 데이터를 살펴봐서이 이야기를 풀어 보고자 합니다.
이제 사실 기술에 대한 이야기를 하면 이제 기술 성장에 대한 이야기를 하는데 그 결과를 이제 금액으로 살펴보고자 하면 연구 개발비를 떠올릴 수도 있습니다. 근데 연구 개발비는 기술 개발에 투입한 금액이고 이제 회계 구조에 따라서 다르게 상계될 수 있기 때문에 모든 걸 보여주지 않습니다. 하지만이 결과를 추가적으로 볼 수 있는게 특허인데요. 특허은 이제 투입된 금액으로 확보된 기술을 보여줍니다. 국내에 이제 한국의 AI 특허 출론 추위를 보시면 2017년 이후에 약 24배가 증가했다는 점을 확인하실 수 있습니다. 근데 이제 AI 관련 특허 중에 구성이 어떻게 되었나를 살펴보면 AI 기술만 그러니까 순수 AI 알고리즘을 개발하는데만 그 이제 공개된 특권은 약 6%에 불과하는데 그 외에 이제 응용 소프트웨어 서비스 그리고 적용 산업에 대한 특허가 약 95%를 차지하는 것을 확인하실 수 있습니다.
즉 AI 관련 기술 개발의 상당 부분이 기존 제품, 서비스, 산업별 기술과 결합되어 있다라는 의미인데요. 그렇게 되면 이제 AI 관련 특허의 상당 부분이 기존 산업의 기술과 결합되 있다는 건데 그러면 반대로 각 기술 분야에서 AI가 얼마나 침투되어 있을까를 한번 살펴봤습니다. 그거를 이제 구체적으로 살펴본게 기술별 특허 출연 중에서 AI 특허가 차지하는 비중입니다. 왼쪽에 이제 좀 더 큰 분야. 그리고 오른쪽이 좀 더 세부 분야로 나눠서 살펴본 겁니다. 이제 하나의 특허가 출연이 되면 여러 기술 분야의 동시에 속할 수 있습니다. 만약에 이제 신약 개발에 AI를 활용한 특허라면 화학 정보와 그리고 이제 AI 기술로 한 개 분류가 되는데이를 바탕으로 이제 각 분야 기술 분야에서 공개된 특허 중에 몇 건이 AI 기술로도 분류되었는지이를 이제 AI 특허 침투율이라고 정의를 해서 찾아본 겁니다.이를 이를 살펴보면 이제 오른쪽에 x축이 절대적인 특허 비중이고요.
여기 y축은 작년 대비해서 연간이 침투율이 얼마나 늘어났는가를 확인해 보는 기준입니다. 먼저 이제 X축을 보시게 되면 바이오 정보, 화학 정보에서 AR 특허 침투이 가장 높은 것을 확인하실 수 있는데요. 즉 이제 신약 개발 관련 바이오 분야에서 AI 관련 특허 침투율이 가장 높았다라는 뜻입니다. 이제 신약 후보 물질을 찾으려면 뭐 부자 특성도 예측을 해야 되고 질병 원인 연구하려면 뭐 유전자랑 단백질 데이터 분석도 해야 되는데 여기서 관련된 AI 기술이 가장 많이 이제 공개되고 있다라고 의미를 파악하시면 되고요. 투자 관점에서는 이제 신약 개발 성과뿐만 아니라 AI를 활용해 진단 기기, 의료 소프트웨어 성능을 높이는 기업에 이제 관심을 줄 만합니다.
그 이거는 이제 절대적인 비중이었고 AI 관련 기술로 분류되는 특허의 비중 중 가장 빠르게 높아진 즉 Y축의 분야를 살펴보시면 첫 번째가 이제 공정 제어입니다. 이게 가장 요즘에 화두가 되는 생산성이랑 연관되는 분야인데요. 이런 공정제화 분가 이제 변화폭이 가장 컸는데 오히려 배터리, 반도체, 소자, 반도체 부분에서는 증가폭이 크지 않은 걸로 확인하실 수 있습니다. 절대적인 비중도 낮고요. 이거를 이제 의미적으로 풀어 보자면 이제 특허 자체가 공정 제어 생산성을 높이는 분야에선 많이 활용되고 있지만 제품 고유의 성분 제품 자체를 이제 발달시키데 있어서 AI 테커가 아직은 많이 나오고 있지 않다라는 점을 확인하실 수 있습니다.
그 외에는 이제 통신 소프트웨어 드론 분야에서 지금 AI 특허 침투이 높아지고 있는 거를 확인하실 수 있는데요. 이거를 이제 구체적으로 살펴서 세부 분야별로 보면 이제 정보 보안, 네트워크 보안, 무선만 관리, 네트워크 모니터링 분야에서 AI 특허 침틀이 높아지고 있는 걸로 확인하실 수 있습니다. 즉이를 풀어 보면 AI가 처음에는 뭐 글을 쓰고 질문에 답하는 기술로 시장에 관심을 처음 받았다면 최근에는 시스템을 지키고 운영하는 AI 기술 개발이 눈에 들어오고 있습니다. 이러한 이제 기술 개발 방향은 사실 AI 수요의 변화도 맡아하고 있는데요.
지금 AI 에이전트가 기업의 데이터와 소프트웨어를 직접 활용하면서 보안의 중요성이 높아지고 데이터 트래픽 증가에 따라서 이제 네트워크 운용 효율화 수요도 확대될 전망입니다. 이에 따른 수요와 지금 특허 기술 자체가 맞다 있다는 점이 굉장히 특징적인데요. 물론 이제 이거를 종합해 보면 그럼 바이오 그리고 이제 소프트웨어 통신인 관심 업종으로 나오게 되는데 이러한 업종들은 사실 한차례 시장에 주목을 받았었던 업종입니다. 새로운 투자 테마는 아니고요. 다만 세부적으로 이제 뭐 보안이나 네트워크 보안 등 이제 조금 더 세부로 살펴볼 수 있다는 점은 특징적이긴 합니다만 그래도 이제 시장이 AI 관련주의 가치를 다시 평가하는 과정에서 구체적으로 과거에는 기대감 많이 주가를 끌어 올렸다면 이러한 기수 개발 자체가 앞으로는 근거화되어서 이제 재료가 되고 기대가 약해지는 국면에서는 실체가 있는 기술이기 때문에 주가 하단을 지지하는 요인으로 작용할 수 있다라고 판단을 하고 습니다.
특히 이러한 관련 기업들이 지금 52주 기준으로 낙폭이 굉장히 큽니다. 그래서 AI 테마 내에서 지금 반도체만 주목을 과거에 받았었고 지금 이러한 소프트웨어 바이오 그리고 통신 분야는 AI 테만의 소해주로 볼 수도 있는데요. 이렇게 주가가 낮아져 있는 지금 특허 자체가 반등의 이야기를 만들어 줄 수도 있습니다. 이거는 이제 과거에 낙폭대 기업 중에 특화 증가 기업의 이듬의 상대 수익률을 비교한 건데요. 과거 이제 52주 기준으로 낙폭화대 종목 중에 특허 공개 증가율이 높았던 기업들은 이제 특허 증가율이 높았던 기업은 1년과 2년 기준으로 특허 증가율이 증가했던 상위 1분 기업들을 의미를 합니다.
이러한 기업들이요 노란색 막대 차트인데요.이 이 기업들이 이듬에 다음에 코스피를 평균 14.5% 포인트 우돌았습니다. 전체 낙복과대 기업은 6.4% 포인트 우돌았는데요. 이것보다 8.1% 1% 포인트 높은 수치입니다. 즉 특허가 나름 재료와 근거가 되어서 반등의 기회를 만들어 줬을 수도 있다라고 말씀을 드리는 겁니다. 그래서 이제 물론 코스피 자체가 아웃포폼했던 해에는 유의한 성과가 안 나타날 수 있지만 그렇지 않았던 해는 특히 이제 특허가 나름 반등의 재료가 되었던 점이 특징적이라는 거. 그래서 지금 시점에서도 이런 A템 안에 소해주였던 바이오 그리고 통신 소프트웨어에 다시 한번 주목해 볼 수 있을 만하다라고 말씀을 드리고자 합니다.
지금까지는 이제 퀀천에서 2027년 전망 이익과 특로 이야기를 풀어 봤는데요. 다음에 이어서는 시황 파트에서 2017년 매크로 환경 변화에 따른 업종 대응을 구체적으로 이제 말씀드리고자 합니다. 감사합니다. 안녕하세요. K비 증권 시황을 맡게 된 김지우라고 합니다. 어, 들어가기 앞서서 현재 시장의 상황을 먼저 짚어 보면 왼쪽에 보시면 이제 코스피에 1년 주기로 이제 고점 대비 최대 낙폭의 그래프를 추위를 그려 놨는데 현재 AI 사이클에서는 40%가 지금 빠진 수준에 위치해 있고 과거에 이제 팬데믹이라든가 금융 위기 등과 비교를 했을 때 비교가 될 만한 수준까지 증시가 지금 과매도 국면에 빠져 있다라고 고 판단을 하고 오른쪽에 살펴보면 코스피 선행 12계열 선행 기준으로 약 64%가 고점 대비 축소가 된 상황입니다.이 이 상황은 이제 과거의 글로벌 금융 위기보다 더 어 하락을 한 상황이라고 보시면 될 거 같은데 그만큼 현재 시장의 하락이 실적이 아닌 투자 심리의 축소로 인해서 나타나고 있는 하락이다라고 해석이 가능할 것 같습니다.
그러면 무엇이 시장에 이런 과매도를 초래하는가에 대해 의문이 드실 수 있는데요. 저희는 시장에 부정적인 자기 강화 움직임이 팽배에 있다고 판단을 합니다. 여기서 자기 강화란 무엇인가? 그 유명한 투자자인 조지 소르스가 주장한 이론 중에 재기성 이론이라고 있습니다. 재기성 이론이란 현실이 우리의 인식을 영향을 줄뿐만 아니라 우리의 인식 또한 현실에 영향을 줄 수 있다라고 주장한이 인원입니다. 현재 AI 사이클에서의 비율을 들자면 투자자들이 과거 법을 붕괴 사례와 현재 투자 사이클을 비교를 하면서 투자 심리가 축소가 되고 이에 따라서 주가가 하락을 하고 있는 상황에서 주가가 하락을 하니까 기업들의 자본 조달 비용이 상승을 하고 그에 따라서 기업들의 펀더멘탈이 악화가 되고 있는 이런 투자자들의 그 투자 심리 축소뿐만 아니라 기업들의 펀더멘탈까지의 악영향을 줄 수 는 이런 반복적인 부정적인 자기 강화가 나타나는 상황에 지금 위치해 있다라고 판단을 합니다.
그렇다면 시장은 과거에 어떤 버블 사례들을 참고를 하고 있을까요? 저희는 어 과거에 대규모 케펙스를 동반한 법을 붕괴 사례들 정리를 해 봤는데 대표적으로는 어 미국과 영국의 철도 광풍 그리고 미국의 1920년대 광란의 20년대라고도 불리는 1920년대가 존재하고요. 그다음으로론 이제 잘 아시다시피 다컴 버블 그 그리고 미국 주택 버블 등이 존재합니다. 어, 간단하게 각 사례들을 살펴볼 예정인데 특히 버블이 어떻게 붕괴되었는지 그 움직임의 관점을 두어서 좀 더 중요하게 살펴보도록 하겠습니다. 총 두 가지의 움직임으로 설명을 할 수 있는데 첫 번째가 밸류에이션 멀티플 하락입니다.
과거의 버블 사례들을 봤을 때 유가가 오르고 인플레이션이 오르면서 매크로 환경이 악화되고이 악화된 매크로 환경이 결국에는 밸루에이션 멀티플 하락으로 이어지는 과정이 먼저 나타났다라고 설명할 수 있을 것 같고요. 두 번째로는 이제 밸류에이션 멀티플이 하락한 상태에서 어 실제로 경기와 기업의 이익이 꺾이면서 증시가 붕괴를 시작했다라는 움직임 패턴을 저희가 살펴볼 수 있습니다. 어, 버블 사례 첫 번째 사례를 보시면 어, 먼저 미국 철도 광풍을 들 수 있는데 이제 1960년대 70년대 미국 남북 전쟁이 끝나고 난 뒤의 토지 공여 제도 그리고 회사 철도 회사체 발행을 통해서 당시에 그 철도 강풍이 어 과열 상태까지 취소샀는데요.
오른쪽에 그래프를 보시면 하늘색 선이 이제 미국 철도 회사의 월별 주가 지수 그리고 검색선위 미국 철도 총 이익을 저희가 살펴볼 수 있습니다.이 이 철도 회사의 주가 지수를 고점에서 억른 사건은 1871년대부터 주요 자금 공급자인 유럽 대륙 투자자들의 그 미국 철도해 회사체에 대한 부정적인 평가 때문에 고점을 형성을 했다고 볼 수 있는데 그 이후에 실질적으로 붕괴를 일으킨 거는 1874년도부터 이루어진 미국 철도 이익이 극을 했던 그런 부분이 실제로 미국 철도 회사의 붕괴를 어 본격화시켰다라고 보실 수 있습니다. 앞서서 말씀드린 어 이익과 경기가 꺾여야지만 버블이 붕괴된 사례와 적합한 그 사례다라고 말씀을 드릴 수 있는데요.
그다음 사례로는 이제 광란의 20년대를 들 수 있습니다. 광란의 20년대라고 하면은 이제 미국의 공장 전기와 그리고 대량 생산 체제가 들어서면서 당시 몇십 년간 이어져 왔던 미국 주가의 박스권 돌파를 돌파 사례로 저희가 확인할 수 있는데요. 여기서도 마찬가지로 어 미국의 경기 사이클이 꺾이고 나서 증시의 정점이 나타났고 그에 따라서 버블이 하락을 한 그런 공통된 움직임을 저희가 살펴볼 수 있는데 오른쪽에 보시면 빨간색 들시로 제가 증시 정점이 1929년 9월이라고 적어 놨습니다. 그런데 여기 지표 승용차 생산 지표라든가 당시 생산 지수 그다음에 소비제 생산 지수를 보시면 증시 정점에 앞서서 1929년 그 여름에 경기 지표의 정점이 먼저 나타난 부분이 있고 그다음 이제 증시의 정점 증시 하락의 본격화가 나타났다라고 저희가 확인할 수 있습니다.
실제로 경기 지표가 정점이 나타나기 전에는 어 왼쪽에 보시면 이제 검색선이 금리입니다. 금리가 상승함에도 불구하고 노항색선 어 멀티플이 덩달아 상승을 하면서 어 증시는 계속 상승을 했던 모습인데 오른쪽에 이제 경기가 꺾이고 나서야지 이제 증시가 정점이 나타났다. 즉 앞서서 말씀드린 어 경기가 꺾이고 나서 증시가 붕괴가 본격화되었다라는 움직임이이 1920년대 미국 강난의 20년대 사례에서도 공통되게 나타나는 것을 저희가 확인할 수 있습니다. 어 그다음 사례도 비슷한데요. 제가 이렇게 어 똑같은 말을 계속 하는 것 같음에도 불구하고 반복해서 말씀드리는 이유가 뭐냐면 그만큼이 경기가 경기 사이클이 둔화되어야만 증시가 본격적으로 하락을 한다는 부분이 중요하다고 계속 강조를 드리고 있는 부분이고요.
어, 여기서도 마찬가지로이 하늘색 선 그리고 파란색 선에 금리가 상승을 하하면서 어, 밸류에이션 멀티플이 축소가 되는 상황이 먼저 나타났고 그 이후에 이제 검색선으로 저희가 확인할 수 있는 S&P 500의 고점이 형성이 됩니다. 하지만 고점이 형성이 되는데 아직까지 증시가 하락을 하지 않았던 이유는 그만큼 기업 이익이라든가 경기에 대한 어 기대가 있었던 부분이 있었는데 오른쪽에 보시면 이제 99년도에서 2000년도에 넘어가면서 제조업 PMI 그리고 서비스어 PMI가 실제로 [콧방귀] 꺾이면서부터 이제 증시가 어 고점에서 버티고 있던 증시가 어 하락을 본격화했다.
했다라는 그 움직임을 저희가 또 확인할 수 있습니다. 비슷하게 이제 2007년대 주택법을도 어 금리가 먼저 상승을 하고 밸루에이션 멀티플이 축소가 되고 그럼에도 불구하고 증시는 고점에서 버티다가이 오른쪽 아래 그래프의 제조 PMI가 꺾이고 나서야 어 기업 이익도 꺾이면서 증시가 본격적으로 하락을 한 공통대 패턴을 저희가 또 확인할 수 있고요.이 2022년도에도 마찬가지로 어 금리 상승, 멀티플 축소 그리고 경기가 둔화가 되면서 어 증시의 하락이 본격화된 이런 공통등 특징을 앞서서 이제 다섯 차례 저희가 확인을 했습니다. 그럼 이제 여기서 중요한 점이 현재 경기 사이클이 어느 부분에 위치해 있냐이 부분이 좀 더 중요한데요.
왜냐면 지금 증시가 이렇게 과매도권에 어 빠져 있는 사이에 만약에 경기가 여전히 견조하다고 저희가 판단을 낼 수 있다면이 지금의 그 하락이 단순하게 공포의 떨가 매수의 기회로 저희가 활용할 수 있기 때문에 어 그만큼 중요하다고 생각을 합니다. 왼쪽에 보시면 미국의 분기별 GDP 성장률을 그려 놨는데 이제 실선으로 이렇게 표시한 부분이 이제 확정치 그리고 오른쪽에 점선으로 표시한 부분이 KB 증권 매크로팀에서 전망한 전망치입니다. 저희 매크로 팀은 2027년에도 미국 GDP가 연평균 2% 내외로 견조한 성장을 지속할 거라고 전망을 하고 있고요.
오른쪽에 이제 글로벌 OECD 경기 선행 지수를 모아 놨는데 여기서도 마찬가지로 미국과 글로벌 지수 역시 100포인트 이상 어 확장 공면을 지속하고 있는 것을 확인할 수 있습니다. 지금은 이제 경기가 견조해 보이긴 하는데 이것보다 더 중요한게 앞으로 경기가 둔화가 경기 둔화의 변곡점이 언제 나타날 것이냐이 부분도 저희가 꼭 확인을 해야 될 부분인데요. 어 저희는 크게 총 두 가지 관점에서이 경기가 둔화가 어떻게 나타날 건지 어 추측할 수 있다고 생각을 합니다. 그 근거 중 하나가 이제 주택 경기와 미국 제조 경기의 시차를 통해서 확인할 수 있는 부분인데 보통 금융이 긴축적으로 바뀌면 다른 경기 지표보다 주택 경기 지표가 가장 먼저 어 나타나는 모습을 역사적으로 저희가 확인할 수 있습니다.
어 왼쪽 위에 파란색 선이 이제 미국의 주택 경기 지수고 그리고 검은색 선이 미국의 정책 금리 추위인데 최근 2026년 8월에 미국 장기 금리가 다시 상승을 하고 9월에 이제 기준 금리를 한 9개월 만에 다시 올리면서 미국 주택 지수가 10월 들어서 악화가 되고 있는 모습을 확인할 수 있습니다. 10월 들어서 미국 주택 지수가 악화가 되었는데 그러면 시차를 두고 제조업 경기 지수는 언제쯤에 둔화가 될 것인가이 부분을 확인하기 위해서 왼쪽 아래 주택 지수와 ISM 제조업 지수 신규 주문 지표를 같이 그려 놨습니다. 이제 보통 과거 사례들을 보면 약 6개월에서 12개월의 시차를 두고 주택 지수가 먼저 악화가 되고 그다음에 미국 제조업 신규 주문 지표가 악화되는 모습을 확인할 수 있는데 어 앞서서 말씀드렸다시피 올해 10월 9월에서 10월 다시 미국 주택 지수가 악화가 되었으니까 어 단순하게 계산을 해 보면 약 6개월 정도 이후부터 어 미국 경기 둔화에 대해 관심을 가질 필요가 있다.라고 살펴볼 수 있습니다.
그렇게 치면 이제 내년 한 중반부터 저희가 어 미국 제조업 경기의 둔화 변곡점을 좀 관심 지켜볼 수 있겠죠. 이제 오른쪽에 보시면 과거 미국 제조업 지수 그리고 미국 제조업 지수를 이루고 있는 신규 주문 지표 그다음에 생산 지표가 어 어느 정도 레벨에서 정점을 이뤘는지 제가 그려 놨습니다. 보시면 보통 50 후반에서 60 초반의 정점을 형성을 하는 것을 공통적으로 확인할 수 있는데요. 현재 신규 주문 지표 그다음에 생산 지표 같은 경우에는 약 50포인트 중반대니까 이걸 단순하게 이제 시차를 이용해서 계산을 해 보면 이것도 또한 내년 중순쯤의 고점 가능성을 가르키고 있다라고 해석할 수 있습니다.
그렇게 치면 이렇게 역사적 패턴을 통해서 어 판단하면 내년 중반까지는 미국 경기가 확장할 여유가 있다라고 저희가 가져갈 수 있겠습니다. 어 왼쪽에 그래프를 보면 이제 미국 제조업 지수 중에 고객 제고 생산자의 제고가 아닌 고객의 제고가 어떻게 움직이고 있는지도 살펴볼 수 있는데요. 어 왼쪽에 그래프의 검색 선입니다. 보시면 어 역축으로 저희가 표시를 해 놨고 고객의 제고가 계속해서 부족해지고 있는 상황이 확 심화가 되고 있는 모습 즉 달리 말하면 여전히 어 고객의 제고가 쌓여서 경기 둔화가 나타날 가능성은 매우 낮은 모습이다라고 저희가 또 해석을 할 수 있는 부분이 있습니다.
만약에 이렇게 ISM 제조업 지수가 내년 중반까지 상승을 이어 나갈 수 있다라고 앞선이 지표들의 사례를 통해서 가정을 한다면 오른쪽에 보시면 이제 ISM 제조업 지수의 전년도 대비 차이 포인트로 나타낸 차이하고 그다음에 한국 수출 전년 동기 대비 한국 수출의 증가율을 같이 그려 놨는데요. 만약에 ISM 제조업 지수가 내년 중반까지 상승을 할 수 있다면 한국 수출 증가율의 모멘텀도 어 꺾일 가능성보다는 이어질 가능성이 좀 더 높다고 판단을 하고 어 한국 실적의 대부분이 이제 수출에서 나오다 보니까 한국 수출이 계속해서 모멘텀 있게 상승을 한다면 어 중단기적으로는 경기와 실적에 대한 우려를 좀 낮춰놔도 되지 않을까라는 판단이 입니다.
근데 이제 주가가 단순하게 많이 빠졌다고 해서 반등을 하는 건 저희가 아니라고 생각을 하고 중단기적으로 그러면 어떤 반등의 트리거가 있을까 고민을 해 봤는데 저희는 이제 연말 연초에 유가와 운인 비용의 안정화에 따라서 증시가 반등을 모색할 수 있다고 생각을 합니다. 왼쪽에 보시는 표는 이제 WTI1U와 두바이의 가격 그래프를 저희가 그려 놨는데 2026년 5월 6월에 이제 미국과이는 1차 합의가 시작되고 그로부터 약 1에서 1년 1개월 반 이후에 어 원유의 가격 안정화가 나타난 그 사례가 있습니다. 어, 지금은 이제 9월에서 10월에 다시 호르모즈 해업의 원유 수출이 조금씩 정상화가 되고 그다음에 운임 비용이 조금씩 내려오고 있는 상황에서 약 1개월에서 1개월 반 정도의 시차를 두고 이제 원유 가격이 정상화가 된다고 생각을 한다면 9월에서 10월부터 이제 정상화가 시작을 했으니까 그로부터 1개월 뒤면 이제 11월부터 12월 정도의 이제 원유 가격이 내려올 수 있다라고 저희가 해석을 할 수 있습니다.
그래서 이제이 부분이 이제 연말 연초의 주요 반등 트리고로 작동을 할 거다라고 판단하는 부분입니다. 또 오른쪽에 미국의 주요 물가 지수를 저희가 그려 놨는데 그 파란색 선이 헤드라인 CPI 증가율인데 어 여전히 헤드라인 에너지를 포함한 헤드라인 CPI가 어 헤드라인 CPI 중심으로 상승을 이어나가고 있다 보니까 이런 단기적인 물가 안정이 어 증시에 반등 촉매로 충분하게 쓸 수 있다라고 판단을 합니다. 종합을 하면 이제 과거의 역사적인 법을 붕괴를 살펴보면 이제 매크로 환경이 악화되더라도 실제 경기가 꺾이기 전까지는 버티는 모습을 저희가 확인을 했고요.
그리고 현재 경기 사이클이 아직 견조한 모습까지 확인을 했습니다. 그리고 경기 사이클의 둔화 변곡점은 내년 중반 정도로 전망을 하고 있는 부분이고 그렇기 때문에 연말 연초에는 그 다가올 에너지 수급 안정화를 총매로 증시가 충분히 반등을 할 수 있다고 생각을 하고 그에 따라서 기존의 주도였던 반도체 그리고 AI 관련 주식을 연말 연초에 제시를 드립니다. 이후에 반등이 지속되고 그리고 에너지와 환율이 안정화가 되다 보면 종목의 확산이 일어날 수 있는데 이때는 이제 내수 유통, 유틸, 항공, 음식료 등의 업종을 관심 종목 관심 업종으로 제시를 하는 부분이고요.
이제 2027년 중반부터 경기 둔화의 변곡이 나타날 가능성이 큰데 그 경기 둔화의 가치성이 조금씩 높아진다면 그동안 코스피 대비해서 어 쭉 소외되었던 코스닥의 그 소외 현상 해소에 대해서 저희가 주목을 하는 부분입니다. 코스닥을 이제 경기 둔화 시기에 추천드린 이유가 이제 설명을 드릴 수 있는데 어 경기가 둔화되면 코스닥을 봐야 한 이유는 탑다운 관점에서 코스닥의 그 상승 요인은 수급입니다. 수급 코스피 대비 얼마나 코스닥이 관심을 받을 수 있을지 그 수급에서 코스닥의 이제 소외 현상이 해소되느냐의 여부가 갈리는데 왼쪽에 보시면 이제 미국의 장단기 금리차가 줄어드는 국면에서 코스닥 데비 코스피의 상대 지수도 동시에 줄어드는 것을 저희가 역사적으로 확인할 수 있습니다.
그만인 즉은 시장에서 장단기 금리차가 줄어든다고 하면 시장에서 경기 둔화의 우려가 확대가 되면 그만큼 코스닥이 코스피를 아웃퍼할 확률이 높아진다는 그런 의미로 해석할 수 있습니다. 이런 움직임은 이제 단기적으로는 맞진 않아도 장기적으로 시기를 펼쳐서 보면 어 어느 정도 동행하는 추세를 가지고 있고요. 또 오른쪽에 그래프를 보시면 이제 한국 월수출의 전년 동기 대비 성장률 하고 이제 코스닥의 상대 강도를 그려왔습니다. 이제 노란색 선이 코스닥 상대의 강도고 이게 하락을 해해야지만 코스닥이 좋은 거고 상승을 하는게 코스피가 좋다고 해석을 할 수 있는데 한국의 수출 모멘텀이 증가를 하면 코스닥 대비 코스피가 그만큼 좋아지는 그런 움직임을 볼 수 있고 만약에 2027년 중반부터 한국 월수출 모멘텀이 둔화가 된다면 반대로 코스피 대비 코스닥이 그만큼 좋아질 수 있는 가능성 크다고 생각을 합니다. 네. 이상입니다. 깨비증권. KB 증권.
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