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제목 물리법칙으로 본 외환 시장
작성자 kmeri2011
작성일자 2018-04-16
외환시장은 물리 법칙으로 설명할 수 있다. 2017년 초 이후 처럼 미국 달러에 대한 수요보다 공급이 많으면 힘의 원리상 달러가치는 하락하고 유로화와 우리나라 통화 가치는 상승하는 경향이 있다. 또한 환율 상승(원화가치 하락)을 기대하고 거주자 외화예금예금을 많이한 외환시장 참여자들이 많을수록 작용에 대한 반작용 법칙으로 기존의 외화예금자들이 추가적인 하락(환차손)을 우려하여 보유외화예금을 시장에 매도하는 과정에 시장환율은 추가적으로 하락하게 된다.
 
그러니까 환율 상승예측에 실패한 사람이 많을수록 환율 하락 국면에서 이들 때문에 추가적인 하락을 수반한다. 예를 들면 달러 당 원화 환율이 1.050원이 붕괴되는 달러 당 1.120원에서 외화예금을 한 외환시장 참여자들이 추가적인 환차손 방어심리가
작용하기 때문에 환율은 달러 당 1.020원 또는 1천원대 초반까지 하락하게 되는 것이다. 기술적 반등 또는 하락 역시 작용 반작용의 법칙으로 설명할 수 있다. 단기에 많이 하락하거나 상승하면 투자자들에게 반작용 심리현상이 나타나기 때문이다. 이러한 경우에는 조그만 핑계거리를 가지고 상승하는 경향이 있다. 예를 들면, 최근 시리아 사태 등으로 신흥국 통화가치가 상승하다고 하락하는 것이 대표적인 사례다.  
 
뿐만 아니라 중력의 법칙으로 외환시장을 설명할 수도 있다. 달러 인덱스 가치가 비정상적으로 달러 당 105까지 상승하면 환율 결정 원리상 중력을 이기지 못하고 다시 달러가치가 하락하는 시장이 외환시장이다. 미국의 500대 기업 수출 의존도가 전체 매출액의 40%에 육박하기 때문이다. 트럼프 대통령이 달러 약세를 유도한 배경 역시 수출경쟁력이 약화되는 미국 수출 기업을 보호하는 동시에 미국계 투자은행으로 하여금 미국 달러를 통화가치가 비정상적으로 낮아진 유로 존 국가로 돈의 이동을 요구한 것으로 평가할 수 있다.
 
관성의 법칙도 작용한다. 일단 상승 또는 하락으로 반전되면 상장기간 동안 같은 방향으로 진행되는 경향이 있다. 미국 달러가치가 2017년초 이후 2018년까지 1년 이상 하락이 진행되고 있는 이유이기도 하다.  새로운 반전이 있기 위해서는 엄청난 에너지가 필요하므로 관성의 법칙이 일정 기간 동안 작용하는 것이다. 지금 우리나라 외환시장 환경을 보면 관성의 법칙을 제어할 만한 힘이 축적되지 않고 있다. 아직도 삼성전자 반도체 매출액 마진율이 15~ 20%에 육박하가 때문에 경상수지 흑자는 지속될 수 없고, 반도체 매출액 감소현상이 나타나지 않고 있기 때문이다.
 
외환시장에는 물리학의 복잡계 이론도 작용한다. 제조업과 주식시장, 외환시장(유로화 달러, 파운드 등), 채권시장, 원자재 시장 등 환율에 영향을 미치는 복잡한 요인들이 복잡하게 얽힌 카오스 상태에서 새로운 질서가 나타나기 위해서는 다양한 환율영향 요소에 변화가 있어야 한다. 예를 들면, 미국 달러가치가 지나치게 낮아진다거나, 선진국과 신흥국 시장금리가 제조업이 감당하기 어려울 정도로 상승하거나, 자동차와 컴퓨터 같은 신 기술이 나타나는 등 새로운 힘이 나타나야 한다.
 
문제는 외환시장에 작용하는 물리법칙을 제대로 평가하기 위해서는 환율영향요소를 제대로 이해할 수 있어야 한다. 2012년처럼 엔화 약세 요인을 아베 정부의 양적완화에서 찾으면 환율진행 방향을 알 수가 없다. 이유은 일본은 한국보다 화폐 유통속도가 훨씬 느린 것도 엔 화 약세를 제한하는 요소이지만, 실제로 환율에 영향을 미치는 양적완화(시중은행 대출을 포함하는 양적완화) 조치는 우리나라 박근혜 정부가 더 강하게 밀어 붙였기 때문이다.
 
무엇보다 아무리 중앙은행이 돈을 많이 공급하더라도 시중에 유통되지 않고 일본이나 미국처럼 중앙은행에 다시 예치되는 구조에서는 통화가치 하락을 유도하지 못한다는 사실을 알아야 한다. 이유는 중앙은행에 다시 예치된 본원 통화는 물가에도 외환시장에도 중립적이기 때문이다. 한국경제 한상춘 논설위원의 환율전망(2008년 달러 몰락 및 2017년 슈퍼 달러 시대 도래 전망 등)이 반복적으로 실패하는 이유도 화폐에 대한 개념과 화폐의 역할을 제대로 이해하지 못하는 것이 이유로 추정된다.
 
그리고 환율영향을 미치는 영향요소별 힘의 크기는 정해진 것이 아니고 항상 변화 무상하므로 이를 시시각각으로 체크할 수 있는 능력이 있어야 한다. 예를 들면, 2007년 말부터 2008년말까지 외국인 투자자들은 500억 달러밖에 유출시키지 못했다. 그런데 지금은 이미 외국인 호주머니로 이동된 돈이 수천억원에 육박하므로 이를 효과적으로 유출시키기 위해서는 2008년과  다른 전략을 선택할 것이다. 이유는 과거보다 훨씬 더 많은 돈을 해외로 이동시켜야 하기 때문이다.
 
4차산업 시대 인공지능에 환율관련 정보를 입력해야 할 인간(전문가 ?)인 해결해야할  핵심과제이기도 하다.  만약, 새로운 환율영향요소를 알지 못하거나 과거의 경험관련 정보를 그대로 입력할 경우,  나아가 복잡한 환율영향요소별 힘의 크기를 분석할 능력이 없는 인간이 입력할 경우, 인간이 인공지능에  입력한 빅데이타 때문에 외환시장에서도 2015년 이후 중국 주식투자처럼 큰 손실이 발생할 수도 있다.
 
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