KR Export Analysis
HS6 품목별 25년 수출 데이터(관세청). 핵심 질문 하나 — 수출 금액이 사상 최대인데, 그게 실물인가 가격인가? 금액을 물량(volume)과 가격(단가, ASP)으로 분해해 실물 활동만 추려낸다.
25 years of HS6-level Korean export data (Korea Customs). One question — export value is at a record, but is that real activity or price? Decompose value into volume and price (unit value) to isolate real activity.
① 수출 물량 모멘텀 — 헤드라인 (실물 활동) Volume momentum — headline (real activity)
YoY와 3m3m(연율) 물량 모멘텀(좌축, %)과 확산도(우축, 물량 늘어난 그룹 비중 %). 가중치는 고정베이스(표본평균 수출액)라 메모리 가격 스파이크가 가중치를 왜곡하지 않는다. 월별 raw는 선박 등 lumpy 품목 탓에 들쭉날쭉 — 추세는 3m3m·확산도로 본다.
YoY and 3m3m (annualized) volume momentum (left, %) with diffusion (right, % of groups with rising volume). Weights are fixed-base (sample-mean export value) so the memory price spike can't distort them. Monthly raw is lumpy (ships, etc.) — read the trend via 3m3m / diffusion.
수출은 경기 활동의 거울이지만, 거울에 비치는 건 금액이다. 금액 = 물량 × 단가. 단가(가격)가 흔들리면 금액은 실물과 무관하게 출렁인다. 활동을 보려면 물량을 봐야 한다.
Exports mirror the cycle — but the mirror shows value. Value = volume × unit price. When price moves, value swings independently of real activity. To see activity, look at volume.
물량(kg) YoY를 고정베이스 가중으로 집계하고, 확산도(부호 기반)는 가중치 무관이라 가격·lumpy 노이즈에 가장 강건하다.
Aggregate volume (kg) YoY with fixed-base weights; the diffusion index (sign-based) is weight-free and thus most robust to price and lumpy noise.
물량 모멘텀은 2025 중반 강한 회복(+50%대) 이후 둔화해 최근 플랫~소폭 마이너스(-3.8%). 확산도도 약 0.8 → 37%로 하락 — 물량이 늘어나는 품목이 줄고 있다(광범위 둔화).
Volume momentum recovered strongly in mid-2025 (~+50%), then decelerated to flat/slightly negative (-3.8%). Diffusion also slid from ~0.8 to 37% — fewer product groups are growing in volume (broad cooling).
⚠ 측정값(measurement)이지 선행 신호가 아니다. top-200 HS6(수출의 ~85%)·71류 제외 기준. 월별 raw는 lumpy하니 추세는 3m3m로.
⚠ A measurement, not a leading signal. Based on top-200 HS6 (~85% of exports), excl. chapter 71. Monthly raw is lumpy — read the trend via 3m3m.
② 금액 = 물량 × 가격 분해 — "사상 최대 수출"의 정체 Value = volume × price decomposition — what "record exports" really is
같은 시점, 같은 품목군의 세 YoY를 겹친다. 금액(빨강)이 +120%로 치솟는 동안 물량(파랑)은 0 부근, 단가(주황)가 +140%로 폭등. 금액 급등의 거의 전부가 가격이다 — 특히 메모리(854231)의 HBM/DRAM 단가 스파이크.
Three YoY series for the same groups, same dates. As value (red) spikes to +120%, volume (blue) sits near zero and unit price (orange) explodes to +140%. Almost all of the value surge is price — chiefly the HBM/DRAM ASP spike in memory (854231).
금액의 항등식: 금액 YoY ≈ 물량 YoY + 가격 YoY. 셋을 나란히 놓으면 금액 변화의 출처가 물량인지 가격인지 분해된다.
By identity, value YoY ≈ volume YoY + price YoY. Side by side, the three decompose the source of the value move into volume vs price.
메모리 854231: 2026-05 금액 +154.6% = 물량 +4.8% + 가격 +142.9%. 수출액 $11.5B(’25-05)→$29.4B(’26-05), 2.5배인데 물량은 거의 그대로.
Memory 854231, 2026-05: value +154.6% = volume +4.8% + price +142.9%. Export $ went $11.5B→$29.4B (2.5×) while volume barely moved.
"수출 사상 최대"는 가격(ASP) 신기루다. 실물 물량은 오히려 식는 중. 금액만 보면 "경기 과열"로, 물량으로 보면 "둔화"로 — 정반대 결론이 나온다.
"Record exports" is a price (ASP) mirage. Real volume is cooling. Read value alone → "overheating"; read volume → "slowing" — opposite conclusions.
⚠ "비싸서 못 산다(수요 파괴)"는 가격↑·물량↓ 정황과 부합하나 검증된 신호가 아닌 가설이다. 분해 자체는 직접 측정값(shuffle 불필요).
⚠ "Too expensive to buy (demand destruction)" fits the price-up/volume-down pattern but is a hypothesis, not a validated signal. The decomposition itself is a direct measurement (no shuffle needed).
②+ 수출 금액 YoY vs 주가지수 — 같은 모멘텀인가 Export value YoY vs equity indices — same momentum?
수출 금액 YoY와 4개 주가지수(코스피200·코스피·코스닥150·코스닥) YoY를 같은 축에 겹친다. 수출 금액과 지수가 함께 움직이는지 — 그리고 그 금액이 ②에서 본 대로 가격(ASP) 착시라면, 지수와의 동조는 "실물"이 아니라 "가격·기대"의 동조일 수 있다.
Export value YoY overlaid with four equity indices (KOSPI200, KOSPI, KOSDAQ150, KOSDAQ) YoY on one axis. Do exports and indices move together — and given ② showed the value is largely a price (ASP) mirage, any co-movement may reflect price/expectations, not real volume.
⚠ 단순 동조(겹쳐보기) — 검증된 선행/인과 아님. 코스닥150은 2015년 상장이라 그 이전 구간은 결측. "코스닥100"은 KRX 지수에 없어 코스닥150으로 대체.
⚠ Visual co-movement only — not validated lead/causation. KOSDAQ150 starts 2015 (earlier months missing). "KOSDAQ100" isn't a KRX index → KOSDAQ150 used.
③ 선행성 검증 — 물량 모멘텀이 경기를 선행하나? Leading-indicator validation — does volume momentum lead the cycle?
헤드라인 물량 모멘텀(3m3m)을 ECOS 동행지표(전산업생산지수·경기동행지수 순환변동치)에 lead-lag CCF로 붙이고 shuffle 검정으로 게이팅. best_lag>0이고 p<0.05일 때만 "선행(leads)". 그 외는 "미확립" — 측정이지 신호가 아님.
The headline volume momentum (3m3m) is aligned to ECOS coincident series (all-industry production, coincident-cycle) via lead-lag CCF, gated by a shuffle test. Labeled "leads" only if best_lag>0 and p<0.05. Otherwise "not established" — a measurement, not a signal.
| 레퍼런스 (동행지표)Reference (coincident) | 최적 시차Best lag | corr | p (shuffle) | 판정Verdict |
|---|---|---|---|---|
| 전산업생산지수 (YoY)All-industry production (YoY) | +7개월m | +0.290 | 0.000 | leads |
| 전산업생산지수 (3m3m)All-industry production (3m3m) | 0개월m | +0.432 | 0.000 | not established |
| 경기동행지수 순환변동치 (수준)Coincident cycle (level) | -4개월m | -0.208 | 0.001 | not established |
| 경기동행지수 순환변동치 (MoM)Coincident cycle (MoM) | -2개월m | +0.242 | 0.000 | not established |
선행지표라면 미래의 활동을 앞서 움직여야 한다(양의 시차). 그리고 그 상관이 우연이 아님을 shuffle 검정으로 통과해야 한다.
A leading indicator must move ahead of future activity (positive lag), and that correlation must survive a shuffle test (not chance).
전산업생산지수 (YoY)에서 +시차·shuffle 통과(leads). 그러나 같은 지표의 다른 변환(3m3m 등)은 동행(미확립)이고, leads 는 12개월 중첩(YoY/level) 변환에서만 나와 자기상관으로 p가 과대낙관될 수 있다.
전산업생산지수 (YoY): positive lag survives the shuffle (leads). But other transforms of the same series (3m3m, etc.) are coincident (not established), and the leads appear only in 12-month-overlapping transforms (YoY/level) — autocorrelation can inflate the p-value.
일부 변환에서 선행이 측정됐으나 변환 의존적이라 신호로 승격하지 않는다. 노이즈가 적은 변환(3m3m)에서 동행이면 그쪽이 진실에 가깝다 — 측정으로 기록, 트리거로는 미사용. 수출용 생산이 산업생산의 일부라 동행이 구조적 기대값이기도 하다.
A lead is measured in some transforms but it is transform-dependent, so it is not promoted to a signal. When the lower-autocorrelation transform (3m3m) is coincident, that is closer to truth — logged as measurement, not used as a trigger. Export production being part of industrial output makes coincidence the structural prior anyway.
⚠ 변환을 더 돌려 p<0.05 하나 줍는 건 multiple-comparison/p-hacking. "미확립"이 정직한 답이고, 그게 측정 규율의 정상 작동이다. machine은 측정만 — 비중·트리거 콜은 사람이.
⚠ Running more transforms to cherry-pick a p<0.05 is multiple-comparison/p-hacking. "Not established" is the honest answer — the discipline working as intended. The machine measures only; sizing/trigger calls are the human's.
③+ 동행지수 ↔ KOSPI 시차 맞추기 — 끌어서 lead-lag 탐색 Coincident ↔ KOSPI lag alignment — drag to explore lead-lag
경기동행지수 순환변동치와 KOSPI를 둘 다 MoM(전월대비) → z-score 표준화해 겹친다(진폭 차이가 커서 표준화로 패턴만 비교). 차트를 마우스로 좌우로 끌면 한 시계열이 그만큼 시프트되고, 겹치는 구간의 Pearson 상관·shuffle p가 실시간 재계산된다. 어느 시차에서 가장 잘 맞는지(best-lag)를 직접 찾아보는 도구 — 측정이지 신호가 아니다.
Coincident-cycle and KOSPI, both MoM → z-score standardized (amplitudes differ hugely, so standardize to compare pattern only). Drag the chart left/right to shift one series; the overlapping Pearson corr and shuffle p recompute live. Find the best-fitting lag yourself — a measurement tool, not a signal.
↔ 차트를 좌우로 드래그 — KOSPI가 0개월 시프트됨
↔ Drag the chart — KOSPI shifted by 0m
⚠ 시각 탐색 도구 — 드래그로 찾은 best-lag도 ③ 검증(shuffle 게이팅) 통과 전엔 신호가 아니다. MoM은 첫 월 결측, 동행지수는 ECOS 발표 시차 있음. corr은 겹치는 구간만.
⚠ A visual exploration tool — a dragged best-lag is not a signal until it passes the ③ shuffle gate. MoM drops the first month; the coincident index has ECOS publication lag. corr uses the overlap only.
④ 상위 수출 품목군 — HS6 개정보정 안정그룹 Top export groups — HS6 revision-stable groups
최근 12개월 수출액 기준 상위 10개 HS6 그룹. HS 개정(1996→2022)을 가로지르는 코드를 동일 HS4 내에서 통합한 안정그룹이라, 25년 시계열이 끊기지 않는다.
Top 10 HS6 groups by trailing-12m export value. Codes are unified across HS revisions (1996→2022) within the same HS4, so the 25-year series stays continuous.
⑤ 품목별 25년 추이 — 카테고리 선택 → 범례 클릭 (스파게티 방지) Per-item 25-year trajectory — pick a category → click legend (avoid spaghetti)
top-200 품목군. HS 챕터로 카테고리 자동분류 — 카테고리 탭을 고르면 그 품목만 표시된다. 금액(USD, 로그축)과 물량 지수(각 품목 첫 월=100) 토글. 카테고리 내 상위 5개가 기본 표시 — 범례 pill로 켜고 끈다.
Top-200 groups, auto-classified by HS chapter into categories — pick a tab to show only that category's items. Toggle value (USD, log axis) vs volume index (each item's first month = 100). Top 5 per category shown by default — toggle via legend pills.
⚠ 금액은 가격(ASP) 포함 — 실물 추이는 물량 지수로. 물량 지수는 각 품목의 첫 가용월=100 기준이라 기준월이 품목마다 다를 수 있음(신설 HS코드 등).
⚠ Value includes price (ASP) — for real trajectory use the volume index. The index is based on each item's first available month = 100, so base months can differ across items (newly-created HS codes, etc.).
데이터 · 방법
Data · method
- 출처: 관세청 품목별 수출입실적(GW, 15101609) — 월별 HS10, USD·kg. ECOS(한국은행) 전산업생산지수(901Y033)·경기종합지수(901Y067).
- Source: Korea Customs item trade (GW, 15101609) — monthly HS10, USD·kg. ECOS (BoK) all-industry production (901Y033), composite cycle (901Y067).
- 개정보정: UN HS 상관표(all 관계 + HS4 제약)로 1996→2022 개정 횡단 안정그룹 구성. 그룹 내 합산은 exact.
- Concordance: UN HS correlation tables (all relations + HS4 constraint) build revision-stable groups across 1996→2022. Within-group sums are exact.
- 측정 규율: 헤드라인=물량(가격 분리). 금액/가격은 진단용. 선행 라벨은 shuffle 통과시에만 — 현재 미확립.
- Discipline: headline = volume (price separated). Value/price are diagnostic. "Leads" label only on passing shuffle — currently not established.
generated 2026-06-21