안녕하세요. 김창현 전문가입니다.
주식·가상화폐
Q. 코스피와 코스닥을 구분한 이유가 무엇인지 궁금해요
안녕하세요. 김창현 경제전문가입니다.우리나라 주식시장이 코스피와 코스닥으로 이원화되어 있는 이유는 각 시장의 목적과 상장 기업의 특성이 다르기 때문입니다. 이는 투자자들에게 다양한 투자 기회를 제공하고, 기업들에게는 성장 단계에 맞는 자금 조달의 기회를 부여하기 위함입니다. 대기업은 코스피를 통해 대규모 자금을 조달하고, 중소 벤터기업은 코스닥을 통해 성장 자금을 확보할 수 있도록 하여, 기업의 성장 단계별로 적합한 자금 조달 채널을 제공합니다. 이는 전체 산업 생태계의 활성화에 기여합니다. 각 시장의 특성에 맞는 정보 공개 및 규제를 통해 투자자들을 보호합니다. 코스피는 정보의 투명성과 안정성을 , 코스닥은 성장 잠재력에 대한 정보를 중점적으로 제공합니다.
경제동향
Q. 부자한테 세금을 더 걷는 건 공평한 건가요?
안녕하세요. 김창현 경제전문가입니다.세금 부담 능력이 큰 사람이 세금을 더 많이 내는 것이 합리적일 수 있습니다. 즉, 소득이 높을수록 소비하고 저축할 여유가 크므로, 세금을 더 많이 내더라도 생계에 미치는 영향을 적다는 논리입니다. 이는 사회 전체의 복지와 안정에 기여하기 위한 일종의 '사회 계약'으로 보기도 합니다. 부자에게 더 많은 세금을 걷어 이를 저소득층 지원, 복지, 교육, 사회 인프라 등에 재투자함으로써 사회 전체의 불평등을 줄이고 사회 통합을 도모할 수 있습니다. 부가 소수의 사람에게 집중되는 것을 막고, 더 많은 사람에게 기본적인 생활과 발전의 기회를 제공하는 데 기여한다는 관점입니다. 이는 장기적으로 사회의 지속 가능한 발전에 필수적이라고 할 수 있습니다. 부자들이 부를 축적하는 과정에서 사회의 법과 질서, 교육 시스템, 도로, 통신 등 다양한 사회 인프라로부터 큰 혜택을 받았으므로, 그에 대한 대가를 더 많이 지불해야 한다는 주장도 있습니다.
자산관리
Q. 우리나라가 고령화시대가 되어가는데요 미래에 가장 기대가 되는 섹터는 어떤 섹터인가요
안녕하세요. 김창현 경제전문가입니다.고령 인구 증가는 의료 및 건강 관리 서비스 수요의 폭발적인 증가를 의미합니다. 이 섹터는 가장 직접적이고 확실한 수혜를 받을 것으로 예상됩니다. 만성 질환 관리, 예방 의학의 중요성이 커지면서 첨단 의료기기와 정밀 진단 장비에 대한 수요가 증가할 것입니다. 인공지능 기반 진단 솔류션, 웨어러블 헬스케어 기기 등도 유망합니다. 노인성 질환 치료제 개발, 예방 백신, 맞춤형 신약 개발에 대한 투자가 확대될 것입니다. 바이오시밀러, 세포치료제, 유전자치료제 등 첨단 바이오 의약품 시장도 성장 잠재력이 큽니다. 전문 요양 시설, 방문 요양 서비스, 재활 병원 및 프로그램에 대한 수요가 급증할 것입니다. 간병 로봇, 재활 로봇 등 돌봄 기술도 중요해집니다.
자산관리
Q. 미국의 JP모건이 우리나라 주식시장에서 5000천 포인트도 가능하다고하는데 왜 이런 리포터를 낸건가요
안녕하세요. 김창현 경제전문가입니다.JP모건은 한국 정부와 기업들이 추진하는 기업 거버넌스 개혁이 한국 증시의 '코리아 디스카운트' 해소에 기여할 것으로 보고 있습니다. 코리아 디스카운트란 한국 기업의 실적이나 자산 가치에 비해 주가가 저평가되는 현상을 의미하는데, 이는 복잡하고 불투명한 지배구조가 주요 원인으로 지적되어 왔습니다. 특히 한국 대통령이 임기 중 코스피 5000을 달성하겠다는 공약을 내세우고, '코스피 5000 위원회'를 구성하여 자본시장 선진화 방안을 추진하는 등 정부의 강력한 의지가 JP모건의 긍정적인 평가에 영향을 미쳤습니다. 이러한 지배구조 개선 노력은 기업의 투명성과 주주 가치 제고로 이어져 외국인 투자자들의 한국 시장에 대한 신뢰를 높일 것으로 기대됩니다.
경제동향
Q. 챗지피티의 발전은 어디까지 지속 될까요 ?
안녕하세요. 김창현 경제전문가입니다.현재는 텍스트, 이미지, 영상 등 각각의 데이터를 처리하는 능력이 발전하고 있지만, 앞으로는 이 모든 모달리티를 통합하여 더욱 복합적이고 실제적인 상황을 이해하고 반응할 수 있게 될 것입니다. 예를 들어, 단순히 영상을 보고 설명하는 것을 넘어, 영상 속 인물의 감정이나 의도를 파악하고 적절한 대화나 행동을 제안하는 수준으로 발전할 수 있습니다. 단순히 학습된 데이터를 기반으로 답변을 생성하는 것을 넘어, 복잡한 문제에 대한 논리적 추론 능력이 강화될 것입니다. 이는 과학 연구, 법률, 의학 등 전문 분야에서 복잡한 문제 해결에 기여할 수 있습니다. 스스로 데이터를 학습하고 오류를 수정하며 성능을 개선하는 능력이 더욱 향상될 것입니다. 이는 AI가 인간의 개입 없이도 끊임없이 발전할 수 있는 기반을 마련할 것입니다.