올해 가장 인기를 끌었던 명대사 중 하나가 (2016년) 타짜라는 영화에서 나왔던 조연이죠 바로 극중 캐릭터 곽철용의 ‘묻고 더불어 가’라는 대사가 아닐까 생각하는데요. 국내 증권사의 각종 보고서에서도 이 대사를 딴 제목이 많이 나오고 있습니다. 과연 내년 증시에서도 ‘묻고 더블로 갈 수 있을 정도’로 주가가 좋아질지 오늘은 이 문제를 알아보는 시간 마련했습니다. 도움 말씀을 주기 위해 -한국경제신문, 한 상 춘 논설위원-이 이 자리에 나와 계십니다.
Q. 한 위원님! 안녕하십니까? 요즘 증권가에서 “묻고 더블로 가”라는 영화 대사가 잘 쓰인다고 하는데 먼저 그 내용부터 말씀해주시지요.
-증권사 보고서 “묻고 더블로 가” 많이 보여
-미래에셋 “묻고 더블로 가, EV 안 무너졌다”
-현대차 “악재 묻고 모멘텀은 더블로 가”
-한국투자 “호실적에 모멘텀까지…묻고 더블로 가”
-KB 증권 “묻고 더블로 가, 중국 무너지지 않는다”
-내년 주가 전망, 하나같이 ‘묻고 더블로 가’
Q. “묻고 더블로 가”는 워낙 명대사라 다들 아실 것으로 생각하는데요. 모르시는 분들을 위해 -이 대사가 어떤 의민지 말씀해주시지요.
-2006년 영화 타짜에서 나온 곽철용 명대사
-배우 김응수, 곽철용 캐릭터로 뒤늦게 유명세
-LG 생활건강 등 기업체 광고에서 많이 활용
-초불확실성 시대에 맞아 떨어지는 ‘명대사’
-‘묻고 더블로 가’ 적극적 혹은 공격적 의미
-국내 증권사 보고서, 매도보다 매수같은 의미
Q. 요즘 예측 시즌을 맞아 국내 증권사의 내년도 예측이 일제히 나오고 있는데요. 역시나 ‘묻고 더블로 가’ 기조이지 않습니까?
-국내 증권사, 각종 포럼에서 내년 주가 전망
-수준 차이 있지만 내년 코스피 상단 2400~2500
-상·하반기 놓고 보면 ‘상고하저’ 기조 많아
-낙관론 근거, 경기 회복과 실적 개선에 근거
-주가 전망, ‘묻고 더블로 가’ 용어 많이 사용
-월가, 주가 고평가 우려 확산 속 ‘신중론 대세’
Q. 요즘 들어 앞다퉈서 내놓은 국내 증권사의 내년도 예측을 보면 주가 수준뿐만 아니라 주가 전망에 필요한 중요한 근거도 똑같다는 비판이 나오고 있지 않습니까?
-국내 증권사 예측 고질병, 내년 전망도 반복
-주가 예측, 시장 흐름에 너무 민감하게 반응
-주가 예측을 ‘아니면 말고’ 식으로 쉽게 수정
-성장률도 아닌데, 수치를 들어 주가 예측
-군집성 주가예측 관행도 흔하게 범하는 고질병
-성장률, 한국은행 전망치에서 상하 0.5%p 범위
Q. 중요한 것은 이런 예측이 얼마나 맞느냐 하는 점인데요.그동안 국내 증권사 주가 전망에서는 ‘마이클 피시 현상’이 자주 지적돼 오지 않았습니까?
-증권사 주가전망, ‘마이클 피시 현상’ 지적
-마이클 피시, BBC 방송의 기상 전문가
-1987년, 시청자로 부터 ‘허리케인 올 것’ 제보 받아
-피시, 허리케인 오지 않을 것으로 예측
-당일 300년 만에 대형 허리케인 발생
-전문가 예측 완전히 빗나갈 때 ‘자주 사용’
Q. 요즘 들어 마이클 피시 현상이 자주 발생하고 있는데요.대표적인 몇 가지 사례들을 말씀해주시죠
-16년 美 대선, 힐러리 클린턴 당선 예견
-‘옥토버 서프라이즈’ 발생, 트럼프 당선
-트럼프 당선 이후, 미국 증시 비관론 일색
-美 증시 다우 등 주요 지수 ‘사상 최고’
-해리 덴트, 18년 이후 감남 등 집값 폭락
-강남 집값, 현 정부 출범 이후 40% 상승
Q. 경제여건이 변한 만큼 경기와 주가를 예측하는 기법도 변해야 될 것 같은데요. 종전의 주가예측기법은 요즘은 잘 들어맞습니까?
-증시 여건, 노멀에서 뉴 앱노멀 시대로 전환
-차트 등 ‘recently effect’ 기법들은 안 맞아
-엔·달러, 3개월 선행→일본과 경합관계 약화
-유가, 9～10개월 선행→원유 의존도 하락 추세
-반도체 지수, 3～5개월 선행→최근에는 정체
-장단기 금리차, 9개월～1년 선행→예측력 놓고 논란
Q. 예측이 어려운 만큼 예측이 정확하다면 더 차별화될 수 있지 않습니까? 요즘 들어 새로운 예측기법으로 부상하는 것을 소개해주시지요.
-불확실성이 높아질수록 예측의 필요한 시대
-예측 주기를 반기 혹은 1년에서, 분기로 단축
-경기와 주가 선행성, 교차상관계수로 파악
-마코브-스위치, 카오스 이론, 인공신경망 등
-마코브-스위치 모델, 추세 전환 파악에 유용
-IMF의 CVI, OECD의 CLI, ECRI의 큐브기법
지금까지 한국경제신문, 한상춘 논설위원이었습니다. 오늘 말씀 감사합니다.
Q. 한 위원님! 안녕하십니까? 요즘 증권가에서 “묻고 더블로 가”라는 영화 대사가 잘 쓰인다고 하는데 먼저 그 내용부터 말씀해주시지요.
-증권사 보고서 “묻고 더블로 가” 많이 보여
-미래에셋 “묻고 더블로 가, EV 안 무너졌다”
-현대차 “악재 묻고 모멘텀은 더블로 가”
-한국투자 “호실적에 모멘텀까지…묻고 더블로 가”
-KB 증권 “묻고 더블로 가, 중국 무너지지 않는다”
-내년 주가 전망, 하나같이 ‘묻고 더블로 가’
Q. “묻고 더블로 가”는 워낙 명대사라 다들 아실 것으로 생각하는데요. 모르시는 분들을 위해 -이 대사가 어떤 의민지 말씀해주시지요.
-2006년 영화 타짜에서 나온 곽철용 명대사
-배우 김응수, 곽철용 캐릭터로 뒤늦게 유명세
-LG 생활건강 등 기업체 광고에서 많이 활용
-초불확실성 시대에 맞아 떨어지는 ‘명대사’
-‘묻고 더블로 가’ 적극적 혹은 공격적 의미
-국내 증권사 보고서, 매도보다 매수같은 의미
Q. 요즘 예측 시즌을 맞아 국내 증권사의 내년도 예측이 일제히 나오고 있는데요. 역시나 ‘묻고 더블로 가’ 기조이지 않습니까?
-국내 증권사, 각종 포럼에서 내년 주가 전망
-수준 차이 있지만 내년 코스피 상단 2400~2500
-상·하반기 놓고 보면 ‘상고하저’ 기조 많아
-낙관론 근거, 경기 회복과 실적 개선에 근거
-주가 전망, ‘묻고 더블로 가’ 용어 많이 사용
-월가, 주가 고평가 우려 확산 속 ‘신중론 대세’
Q. 요즘 들어 앞다퉈서 내놓은 국내 증권사의 내년도 예측을 보면 주가 수준뿐만 아니라 주가 전망에 필요한 중요한 근거도 똑같다는 비판이 나오고 있지 않습니까?
-국내 증권사 예측 고질병, 내년 전망도 반복
-주가 예측, 시장 흐름에 너무 민감하게 반응
-주가 예측을 ‘아니면 말고’ 식으로 쉽게 수정
-성장률도 아닌데, 수치를 들어 주가 예측
-군집성 주가예측 관행도 흔하게 범하는 고질병
-성장률, 한국은행 전망치에서 상하 0.5%p 범위
Q. 중요한 것은 이런 예측이 얼마나 맞느냐 하는 점인데요.그동안 국내 증권사 주가 전망에서는 ‘마이클 피시 현상’이 자주 지적돼 오지 않았습니까?
-증권사 주가전망, ‘마이클 피시 현상’ 지적
-마이클 피시, BBC 방송의 기상 전문가
-1987년, 시청자로 부터 ‘허리케인 올 것’ 제보 받아
-피시, 허리케인 오지 않을 것으로 예측
-당일 300년 만에 대형 허리케인 발생
-전문가 예측 완전히 빗나갈 때 ‘자주 사용’
Q. 요즘 들어 마이클 피시 현상이 자주 발생하고 있는데요.대표적인 몇 가지 사례들을 말씀해주시죠
-16년 美 대선, 힐러리 클린턴 당선 예견
-‘옥토버 서프라이즈’ 발생, 트럼프 당선
-트럼프 당선 이후, 미국 증시 비관론 일색
-美 증시 다우 등 주요 지수 ‘사상 최고’
-해리 덴트, 18년 이후 감남 등 집값 폭락
-강남 집값, 현 정부 출범 이후 40% 상승
Q. 경제여건이 변한 만큼 경기와 주가를 예측하는 기법도 변해야 될 것 같은데요. 종전의 주가예측기법은 요즘은 잘 들어맞습니까?
-증시 여건, 노멀에서 뉴 앱노멀 시대로 전환
-차트 등 ‘recently effect’ 기법들은 안 맞아
-엔·달러, 3개월 선행→일본과 경합관계 약화
-유가, 9～10개월 선행→원유 의존도 하락 추세
-반도체 지수, 3～5개월 선행→최근에는 정체
-장단기 금리차, 9개월～1년 선행→예측력 놓고 논란
Q. 예측이 어려운 만큼 예측이 정확하다면 더 차별화될 수 있지 않습니까? 요즘 들어 새로운 예측기법으로 부상하는 것을 소개해주시지요.
-불확실성이 높아질수록 예측의 필요한 시대
-예측 주기를 반기 혹은 1년에서, 분기로 단축
-경기와 주가 선행성, 교차상관계수로 파악
-마코브-스위치, 카오스 이론, 인공신경망 등
-마코브-스위치 모델, 추세 전환 파악에 유용
-IMF의 CVI, OECD의 CLI, ECRI의 큐브기법
지금까지 한국경제신문, 한상춘 논설위원이었습니다. 오늘 말씀 감사합니다.
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