글로벌 시장 지수(GMI)의 장기 기대수익률은 1월까지 3개월 연속 7%를 상회했으며, 12월 전망치 대비 소폭 상승했다. 수정된 이 전망치는 아래에 정의된 세 가지 모델을 기반으로 다자산(global multi-asset-class) 글로벌 벤치마크 기준으로 최근 역사상 가장 높은 기대수익률 전망을 반영하고 있다.
미국 주식은 여전히 시장 역사 및 GMI를 구성하는 다양한 자산군 대비 기대수익률이 낮은 유일한 예외적(outlier) 자산군으로 남아 있으며, 미국 주식의 평균 전망치는 지난 10년간의 실적을 크게 하회하고 있으며, 이는 향후 몇 년 동안 미국 주식의 수익률이 지난 10년간 시장이 기록한 실현 수익률 대비 눈에 띄게 둔화될 것을 시사한다.
반면, 주요 자산군 대부분은 여전히 지난 10년 실적을 웃도는 기대수익률을 기록하고 있으며, 이러한 점에서 보면 글로벌 분산 투자 포트폴리오의 매력은 지난 10년보다 더욱 높아진 상황이다.
GMI는 평균 투자자가 무한한 투자 기간을 가정할 때 “최적” 포트폴리오의 이론적 벤치마크를 나타낸다. 따라서 GMI는 투자자의 기대, 목표, 위험 감내 수준 등에 맞춰 자산 배분 및 포트폴리오 설계를 맞춤화하는 데 유용한 출발점으로 활용될 수 있다. GMI의 과거 데이터를 보면, 이 패시브 벤치마크의 성과는 대부분의 액티브 자산 배분 전략과 비교해 경쟁력이 있으며, 특히 위험, 거래 비용 및 세금을 고려한 조정 후 성과에서도 우수한 것으로 나타난다.
위에서 제시된 전망 중 일부, 혹은 대부분, 또는 전부가 실제 결과와 어느 정도 차이를 보일 가능성이 높지만, GMI의 예상치는 그 구성 요소들의 개별 예상치보다 상대적으로 더 신뢰할 수 있을 것으로 기대된다. 개별 시장(예: 미국 주식, 원자재 등)에 대한 예측은 변동성과 추적 오차(tracking error)에 더 크게 영향을 받지만, 이러한 개별 전망을 종합하여 GMI 예상치를 산출하는 과정에서 일부 오류가 시간에 따라 감소할 가능성이 있다.
위 전망을 해석하는 또 다른 방법은 이를 기대 수익률을 조정하는 기준점으로 활용하는 것이다. 예를 들어, 위에서 제시된 포인트 예상치는 배당수익률과 같은 현재 밸류에이션 요소를 반영한 추가 모델링을 통해 조정될 수 있다.
GMI의 실현된 총수익률이 시간이 지나면서 어떻게 변화해왔는지 살펴보기 위해, 이 벤치마크의 10년 이동평균 연환산 수익률을 참고할 수 있다.
아래 차트는 지난달까지의 GMI 성과를 미국 주식 및 미국 국채와 비교한 것이며, GMI의 최근 10년간 연평균 수익률은 7.8%로, 최근 역사적 흐름을 고려하면 강하지만 중간 수준의 성과를 기록하고 있다.
다음은 위 표에서 제시된 전망이 생성되는 방식과 기타 지표들의 정의에 대한 간략한 설명이다.
BB(Building Block) 모델: 과거 수익률을 미래 예측의 기준(proxy)으로 사용하는 방식이다. 샘플 기간은 1998년 1월부터 시작하며(위에 나열된 모든 자산 클래스의 가용 데이터 중 가장 이른 시점), 각 자산 클래스의 위험 프리미엄을 계산한 후 연환산 수익률을 산출하고, 여기에 예상 무위험 이자율을 더해 총수익률 전망을 생성하는 절차를 따른다. 예상 무위험 이자율은 최근의 미국 10년물 인플레이션 보호 국채(TIPS) 수익률을 사용하며, 이는 안전 자산의 무위험 실질(인플레이션 조정) 수익률에 대한 시장의 기대치를 반영한다. 아래 설명된 모든 모델에서도 동일한 "무위험" 이자율이 사용된다. 본 BB 모델은 대략적으로 모닝스타(Morningstar) 산하 Ibbotson Associates가 처음 제시한 방법론을 기반으로 한다.
EQ(Equilibrium) 모델: 기대수익률을 직접 예측하는 대신, 위험 요소를 기반으로 미래 성과를 역산(reverse engineer)하는 방식이다. 이는 미래 수익률을 예측하는 것보다 위험을 예측하는 것이 상대적으로 더 신뢰할 만한 접근법이라는 점에 기반하고 있다. 이 모델은 다음 세 가지 요소를 활용한다.
- 포트폴리오 전체의 예상 시장 위험 가격(market price of risk), 즉 샤프 비율(Sharpe ratio): 이는 위험 프리미엄과 변동성(표준편차)의 비율로 정의된다. 여기서 "포트폴리오"란 GMI를 의미한다.
- 각 자산(GMI의 시장 구성 요소)의 예상 변동성(표준편차)
- 각 자산과 포트폴리오(GMI) 간의 예상 상관관계(correlation)
이 균형 수익률 추정 모델은 1974년 Bill Sharpe 교수가 발표한 논문에서 처음 소개되었다. 이에 대한 요약은 Gary Brinson의 《The Portable MBA in Investment》 3장에서 확인할 수 있으며, 나 또한 《Dynamic Asset Allocation》에서 이 모델을 검토한 바 있다. 이 방법론은 먼저 위험 프리미엄을 추정한 뒤, 예상 무위험 이자율을 더해 총수익률 전망을 도출하는 방식을 따른다. 예상 무위험 이자율은 위의 BB 모델에서 설명한 값이 그대로 적용된다.
ADJ(조정 모델, Adjusted Model): 이 방법론은 위에서 설명한 **EQ(균형 모델, Equilibrium Model)**과 동일한 방식으로 작동하지만, 한 가지 차이점이 있다. 바로 단기 모멘텀과 장기 평균 회귀(mean reversion) 요인을 반영하여 전망치를 조정한다는 점이다.
- 모멘텀(Momentum): 현재 가격을 과거 12개월 이동평균선과 비교하여 정의한다.
- 평균 회귀(Mean Reversion): 현재 가격을 과거 60개월(5년) 이동평균선과 비교하여 추정한다.
균형 모델의 전망치는 현재 가격이 12개월 및 60개월 이동평균선 대비 얼마나 높은지(혹은 낮은지)에 따라 조정된다.
- 현재 가격이 이동평균선보다 높으면, 미조정(unadjusted) 위험 프리미엄 추정치를 감소시킨다.
- 현재 가격이 이동평균선보다 낮으면, 미조정 위험 프리미엄 추정치를 증가시킨다.
조정 방식은 간단하다. 현재 가격과 두 개의 이동평균선 간의 비율을 평균낸 후, 이를 역수로 적용하는 방식이다.
예를 들어, 어떤 자산군의 현재 가격이 12개월 이동평균선보다 10% 높고, 60개월 이동평균선보다 20% 높다면, 평균값(10%와 20%의 평균인 15%)만큼 전망치를 감소시킨다.
이 논리는 최근 역사적 가격 대비 현재 가격이 상대적으로 높을 경우 균형 모델의 전망치를 낮추고, 반대로 현재 가격이 상대적으로 낮을 경우 전망치를 높이는 방식으로 작동한다.
Avg(평균 전망치, Average Forecast): 각 자산군(row)별로 세 가지 모델(BB, EQ, ADJ)의 전망치를 단순 평균하여 나타낸 값이다.
10yr Ret(10년 수익률, 10-Year Return): 실제 실현된 수익률을 참고하기 위해, 해당 자산군이 목표 월까지 기록한 지난 10년간의 연환산 총수익률을 나타낸다.
Spread(차이, Forecast Spread): 모델 평균 전망치(Avg)에서 지난 10년 실현 수익률(10yr Ret)을 뺀 값으로, 향후 기대수익률과 과거 실현수익률 간의 차이를 보여준다.
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