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pandas_ta를 적용한 통계적 인덱스 지표

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참고할만한 지수들

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참고할만한 지수들

발틱운임지수(BDI: Baltic Dry Index)

  • 석탄, 철광석, 시멘트, 곡물 등 원자재를 싣고 26개 주요해상운송경로를 지나는 선적량 15천 톤 이상 선박의 화물운임과 용선료등을 종합하여 산정하는 지수로, 배들이 원자재를 '얼마나 자주' 돌아다니는 지를 알려주는 지표
  • 운반하는 품목들이 생산의 기초 원재료이므로 이 배들이 활발히 움직인다는것은 원자재에 대한 수요가 높아지고 있다는 것으로 생산이 활발하게 이루어지고 있다는 의미가 된다. 그러므로BDI는 경기선행지표의 역활을 합니다.
  • 원재료 수요가 증가하면 교역량이 증가하고 선박의 운송비용이 올라 BDI가 높아지는데, 그만큼의 물류를 운반할 배가 많이 필요하다는 것으로 해운업과 조선업의 주가는 뛰게 됩니다.
  • 1985년 1월 4일을 기준(1000)으로 그 움직임을 관찰하는데BDI가 높으면 경제가 활발하게 움직이고 낮아지면 반대로 해석이 가능합니다.

BDI는 한국관세물류협회(https://www.kcla.kr/web/inc/html/4-1_5.asp)에서 HTML 겁사기로 부터 파싱한 것입니다.

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import matplotlib.cbook as cbook
mpl.rcParams["font.family"]="nanumgothic"
mpl.rcParams["font.weight"]="bold"
mpl.rcParams["font.size"]=11
data=pd.read_excel("---.xlsx", sheet_name="bdi", index_col=0)
data=data.dropna()
data.tail()
연도
2022.04.08 2055.0
2022.04.11 2031.0
2022.04.12 2035.0
2022.04.13 2068.0
2022.04.14 2137.0
Name: BDI, dtype: float64
fig, axs = plt.subplots(1, 1, figsize=(6.4, 7), constrained_layout=True)
plt.plot(data.index, data.iloc[:])
axs.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=1))
plt.xticks(rotation=90)
plt.grid(True)
plt.show()
BDI.

이마트 지수

통계청에서 발표하는소비재판매액지수는 내수 경기를 나타냅니다. 그러나 이 지수만으로 내수경기의 상태를 파악하는 것에는 한계가 있습니다. 예를 들어 지수의 상승은 순수히 판매의 증가에 의할 수도 있지만 물가의 상승 요인에 기인할 수 있기 때문입니다. 이런 한계점은 판매액이 아닌 판매량을 측정함으로써 보완될 수 있습니다.

이마트지수는 전국의 이마트 매장중 매출 수준이 안정적인 50개 매장을 선정하여 식품, 생활용품, 의류, 가전제품 증 476개의 상품군을 대상으로판매량을 지수로하여 만든 '실질 소비량 측정지수'입니다.그러므로 실질적은 판매의 증감을 살펴볼 수 있습니다.

이마트 지수는 매 분기별로 발표하고 전년도 같은 기간의 판매량을 100으로 하여 계산하는 것으로서 판매 증가는 100이상, 감소는 100 이하값을 나타냅니다.

국내 가계소비를 이마트가 대표할 수 있어야 이 지수의 대표성이 보장되어야 한다는 측면과 소비 후에 집계된 것으로 선행지표라기 보다는 현재의 내수경기 상황의 일부를 보여주는 보조적 자료라는 한계를 가지고 있습니다.

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