트럼프관세로 인한 주식시장 최근 영향분석

분석 방법론

트럼프 행정부의 관세 부과 정책이 미국 주가지수(S&P 500, NASDAQ, Dow Jones)에 미친 영향을 분석하기 위해, 아래의 통계적 기법을 활용할 수 있습니다.

1. 이벤트 스터디 (Event Study)

특정 이벤트(관세 부과 발표)가 금융 시장(주가지수)에 미친 영향을 분석
관세 발표 전후 일정 기간의 수익률(Abnormal Return, Cumulative Abnormal Return)을 계산

2. 회귀 분석 (Regression Analysis)

주가지수 수익률 = α + β * 관세 부과 변수 + ε 형태의 다중회귀 분석
GDP 성장률, 금리, 실업률 등 통제 변수를 추가하여 영향력 정밀 분석

3. 시계열 분석 (Time Series Analysis)

ARIMA 모델을 사용하여 관세 발표 시점의 주가지수 변동 패턴 파악
Granger Causality Test로 관세 부과가 주가지수 변동을 유발하는지 검정

Python 코드 (이벤트 스터디 + 데이터 시각화 포함)

아래 코드는 yfinance를 이용해 미국 주가지수 데이터를 가져와 관세 부과 이벤트 전후 주가지수 움직임을 분석하는 코드입니다.

Step 1: 데이터 수집 및 전처리

import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from statsmodels.api import OLS, add_constant

# 1. 주가지수 데이터 다운로드 (S&P 500, NASDAQ, DOW JONES)
tickers = ['^GSPC', '^IXIC', '^DJI']
data = yf.download(tickers, start="2016-01-01", end="2024-12-31")['Adj Close']

# 2. 일일 수익률 계산
returns = data.pct_change().dropna()

# 3. 관세 부과 이벤트 날짜 리스트 (예시)
tariff_events = [
    "2018-03-01",  # 철강·알루미늄 관세 발표
    "2018-07-06",  # 중국 340억 달러 제품 관세
    "2019-05-10",  # 중국 2000억 달러 제품 관세율 10% → 25% 인상
    "2019-08-01",  # 추가 3000억 달러 중국 제품 관세 발표
    "2020-01-15"   # 1단계 무역합의 서명 (관세 완화)
]

# 4. 이벤트 기간 정의 (-10일 ~ +10일)
event_window = 10

Step 2: 이벤트 스터디 수행

event_returns = {}
for event in tariff_events:
    event_date = pd.to_datetime(event)
    start = event_date - pd.Timedelta(days=event_window)
    end = event_date + pd.Timedelta(days=event_window)

    if start in returns.index and end in returns.index:
        event_returns[event] = returns.loc[start:end]

# 5. 평균 누적 비정상 수익률 (Cumulative Abnormal Return, CAR) 계산
car_results = pd.DataFrame(index=range(-event_window, event_window+1))

for event, event_data in event_returns.items():
    car_results[event] = (event_data + 1).cumprod() - 1

car_results['Mean_CAR'] = car_results.mean(axis=1)

Step 3: 시각화 (이벤트 전후 주가지수 변동)

plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.lineplot(data=car_results, x=car_results.index, y="Mean_CAR", marker='o', label="평균 CAR")
plt.axvline(x=0, linestyle='--', color='red', label="관세 발표일")
plt.xlabel("이벤트 발생 전후 (일수)")
plt.ylabel("누적 비정상 수익률 (CAR)")
plt.title("트럼프 관세 발표 전후 주가지수 반응")
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

해석

이벤트 발표 직후 주가지수가 하락하는 경향이 있는지 확인
일정 기간 이후 반등이 있는지 (단기적 상승 후 하락)
관세 발표가 미국 증시에 미치는 패턴 파악 가능

이후 회귀 분석(주가지수 수익률 ~ 관세 변수 포함) 또는 시계열 분석(Granger Causality Test)을 추가하면 트럼프 행정부 관세 정책과 주가지수 간의 인과 관계를 보다 정밀하게 분석할 수 있습니다

결과값의 이미지 출력결과는 다음과 같니다.

관세발표전 꾸준히 하락하다 발표후 급락뒤 반등 그리고 반락 경향성을 보입니다.

아재의 데이타사이비언스 공부기록들