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연준의 빅컷, 경기침체인가 아니면 과잉 유동성 우려인가?

미 9월 FOMC회의 결과 요약FOMC가 18일 연방기금금리 목표 범위를 4.75~5.0%로 50bp 인하했다. 경제 펀더멘털이 소폭의 금리인하를 시사했다면 유동성의 힘은 빅컷을 기대한 것이 사실이었는데 결과적으로는 유동성의 힘을 앞세운 시장의 힘에 굴복한 양상이 되어 버렸다. 연준 인사 중에서도 미셸 바우먼 연준 이사는 25bp 인하를 주장하며 이번 결정에 대해 명시적으로 반대표를 행사했다. FOMC 결정이 만장일치를 이뤄내지 못한 것은 2년 만이다. (2022년 6월 이후 처음) 또한 연준 이사가 FOMC 결정에 반대한 것은 지난 2005년 9월 이후 처음 있는 일이다. FOMC는 성명서에서 고용 증가세가 "느려졌다"고 평가를 하향했다. 그러면서 고용과 인플레이션 목표를 달성하는데 미치는 리스크들이 ..

머신러닝 개요, 앙상블 학습

1. 앙상블 학습의 개념앙상블 학습이란 여러 개의 분류기를 생성하고 각 예측들을 결합함으로써 보다 정확한 예측을 도출하는 기법입니다.앙상블 학습 → 선형 분류기와 같은 간단한 학습기로 학습을 수행하되, M개의 학습기를 결합함으로써 결과적으로 더 좋은 성능을 가진 학습기를 만들고자 하는 방법 → 고려사항: 어떤 학습기? 어떻게 결합? 학습기 선택을 위한 차별화 방법 → 학습 알고리즘의 차별화, 모델 선택과 관련된 파라미터의 차별화, 학습 데이터의 차별화 결합 방법 → 병렬적 결합, 순차적 결합 학습 데이터 생성 방법에 따른 분류 → 필터링에 의한 방법, 리샘플링에 의한 방법(예, 배깅), 가중치 조정에 의한 방법(예, AdaBoost) 2. 배깅과 보팅 배깅 → 리샘플링 기법을 적용한 학습기 선택 방법 배..

미국 9월 FOMC 예상 및 주요 관심 사항

9월 FOMC 예상한국 시간으로 추석 연휴가 끝나는 9월 19일 새벽에 미국 FOMC 회의 결과가 발표된다. 고금리 등에 의해 경기 불확실성이 커지고 있고, 물가 흐름이 2% 중반대로 안정되고 있기 때문에 이번 회의 부터는 드디어 금리인하를 시작할 수 있을 것으로 예상된다. 최근 미국에서는 경기침체 우려까지 불거지며 연준의 통화정책에 대한 컨센서스가 매우 빠르게 변화 하고 있지만, 그럼에도 불구하고 급격하게 보강되고 있는 (달러)유동성(미국 MMF규모는 이미 6조 3000억 달러로 급증, 한국 GDP의 3배를 넘어서고 있음)과 양호한 실물경기 흐름으로 인해 기대 인플레이션이 빠르게 상승할 수 있으므로 이러한 위험에 대비해 연준은 분기 1회 정도(25bp)의 매우 느린 속도로 금리인하 기조를 이어갈 것으로..

머신러닝 개요, 데이터 표현: 특징 추출

특징 추출이란, 기계 학습을 위해 원시 데이터로부터 유용한 특징들을 선택, 조합, 생성하는 과정이다. 이 과정은 다량의 원시 데이터에서 주요 정보를 식별하여 관련이 높고 차원이 낮은 표현을 제공하는 것을 목표로 한다. 특징 추출은 주로 분류, 군집화, 회귀, 예측 등의 과제에서 사용된다. 특징 추출은 전통적인 기계 학습에서 매우 중요한 역할을 하며, 주로 사람이 수행하거나 특화된 알고리즘을 이용한다. 이는 종종 높은 수준의 도메인 지식을 필요로 한다. 그러나 딥러닝이 등장하며, 인공신경망이 데이터의 원시 표현에서 복잡한 특징까지 직접 학습하는 end-to-end 학습이 가능해졌다. 따라서 딥러닝은 사람의 개입 없이 특징 추출을 자동화하고, 특징 선택의 편향을 줄이며, 복잡한 패턴을 식별할 수 있게 하였다..

한국 8월 금통위 프리뷰 및 주요 관심 사항

8월 금통위 예상 8 월 금통위에서는 기준금리 동결을 예상하며 2008 년 이후 가장 긴 기간 동안 금리를 동결하는 결과가 될 것이다. 서울 중심가 주택가격 상승세를 고려할 때 동결에 반대하는 위원은 없을 것으로 예상되지만 7월과 비교해 3 개월 내 금리인하에 찬성하는 위원이 늘어날 수 있기는 하다. 중기적 관점에서 보면 가장 큰 요인은 물가가 어느 정도 하락하고 있지만, 실물경기는 그 다지 나쁘지 않다는 점이다. 아주 단기적으로만 보면 물가는 오히려 반등 압력이 있고, 실물경기는 글로벌 경기 불확실성이 크다.  이러한 점들을 종합적으로 볼 때 통화당국이 어느 한쪽의 우세를 일방적으로 두둔해 주기는 대단히 어려워 보이는 것이다.7월 의사록에서 찾아 보는 실마리7 월 금통위 의사록에서 위원들은 인플레이션 ..

약 달러와 캐리트레이드 자금의 회수 위험

미국 7월 고용부진과 BOJ의 금리인상이 촉발시킨 위험8월초에 있었던 글로벌 금융시장의 요동은 미국 7월 ISM제조업지수의 폭락과 부진한 고용보고서에 의해 촉발되었다. 그리고 충격이 배가되었던 것은 BOJ의 금리인상과 함께 촉발된 엔 캐리 트레이드 언와인드 때문으로 분석되고 있다. 초대형 폭풍은 일단 지나간 듯하다. 8월 7일 BOJ가 수습에 나서면서 엔화가 약세를 이어갔고, 엔 캐리 트레이드가 급격하게 추가 청산될 가능성은 줄어들었다. 하지만 월가에선 당분간 시장이 불안정할 수 있다는 관측이 많다. 9월 6일 8월 고용보고서 발표되고 연준이 9월 18일 FOMC에서 본격적으로 금리인하를 단행하기 전까지는 미국 경제 침체에 대한 우려가 이어질 것이고, 엔 캐리 트레이드 추가 청산도 다시 나타날 수 있기 ..

미국 7월 고용지표와 시장 충격에 대한 해석

미국 7월 고용동향비농업 고용자수는 +11.4만명으로 시장예상(17.5만명)을 큰 폭 하회하고 3개월 연속 둔화 실업률은 전월 4.1%에서 4.3%로 상승하여 실업률의 3개월 이동평균이 지난 12개월 동안의 최저치보다 최소 0.5%p상승할때 발동되는 SahmRule이 발동(국제금융센터 인용)인플레이션의 예고지표라고 할 수 있는 평균 시간당 임금은 전월비 기준 0.2% 상승하여 전월의 0.3%와 시장예상치 0.3%를 모두 하회, 전년동월비 기준으로는 3.6%를 기록하여 전월의 3.9%와 시장예상치 3.7%를 모두 하회고용률은 60.0%를 기록하여 전월의 60.1% 보다는 둔화되었으나, 아직까지는 100개월 평균치 59.6%는 상회금융시장 시사점전반적으로 이전까지의 고용이 워낙 좋았기 때문에 그렇지 고용이 ..

몽골 여행과 트레킹

더 없이 좋았던 몽골 트래킹 - 끝 없이 펼쳐지는 초원과 꽃들의 향연. 양귀비의 유혹이 마음을 더욱 설레게 한다. - 끝 없이 제공되는 양고기, 소고기, 말고기... 과일과 치킨, 돈육이 쪼매 그립기는 하다. - 무엇보다 한국은 27~35도가 평균인데, 몽골은 섭씨 15~23도가 평균기온. 습도가 낮아 더욱 좋다 - 요즘 기상이변으로 뇌우가 가끔 내리고 그때 마다 도로에 물이 넘치지만, 이곳이라도 이러한 어릴적 정취가 남아 있기를 기대하는 이방인의 엉뚱한 생각까지.. ㅎㅎ

여행과 경제 2024.08.03

몽골 경제 개요 및 특징

1. 몽골 경제 개요 몽골의 경제는 전통적으로 농업과 목축에 기반을 두고 있었다. 이러한 상황은 2차대전 말까지 이렇다 할 변동 없이 계속되었으나 농업과 공업이 급속하게 발전하기 시작한 것은 제2차 세계대전 이후이다. 제1차 5개년계획(1948∼1952)에서는 전시 중의 가축 감소 회복이 도모되고, 이어서 제2차 5개년계획(1952∼1953)에서는 전시 중의 가축 감소 회복이 도모되고, 이어서 제2차 5개년계획(1953∼1957) 및 3개년계획(1958∼1960)에서 농목업의 집단화·공업화가 추진되었다. 이 기초 위에 1961년부터 제3차 5개년계획이 시작되었는데, 중·소대립(중소대립(中蘇對立))의 격화와 더불어 중국은 원조를 중지하는 한편, 몽골은 코메콘에 가입(1962)하여 소련·중앙유럽 여러 나라의..

여행과 경제 2024.07.29

머신러닝 개요, 지도학습: 선형 및 로지스틱 회귀분석

선형회귀선형 회귀 분석은 모형이 선형이라고 가정하면 엄청난 양의 데이터가 필요하지 않기 때문에 매우 인기 있는 도구입니다 ML에서는 상수 항을 바이어스, 계수를 가중치라고 합니다.선형회귀는 매개변수를 변경하여 함수를 최소화하는 것이 목적입니다. 단계는 다음과 같습니다: 모수에 대한 시작 값 선택 가장 가파른 기울기, 즉 목적 함수를 최대로 줄이기 위해 매개 변수를 변경해야 하는 방향을 찾습니다 가장 가파른 비탈길 방향으로 계곡을 따라 한 걸음씩 내려갑니다 2단계와 3단계를 반복합니다 계곡 바닥에 도달할 때까지 계속합니다로지스틱 회귀로지스틱 회귀는 선형회귀분석의 출력을 범주형으로 제한한 회귀분석으로서 분류 문제에 적용한다.이진 분류 문제에 대해 입력 x가 주어졌을 때, 클래스 레이블이 1이 될 조건부 확률..

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