글로벌 시장 전망 밝아졌다… 기대수익률 상향 기조 지속

글로벌 시장 지수(GMI)의 예상 총수익률이 7월에도 소폭 상승하며 최근의 상향 조정 기조를 이어갔다. 장기 수익률 전망치와 지난 10년간의 과거 실적 간 격차는 최근 다소 축소되었으나, 장기 전망은 여전히 과거 성과를 하회하는 수준에 머물러 있다.

GMI는 현금을 제외한 주요 자산군의 글로벌 인덱스 펀드를 ETF 대용 지표를 활용해 시가총액 가중 방식으로 산출한 포트폴리오다. 본 보고서에 반영된 최신 전망치는 아래 명시된 3개 기초 정량 모델의 산술 평균값이다.

• 연간 예상 총수익률: 8.0% (전월 추정치 대비 소폭 상승)

• 10년 과거 연평균 수익률: 9.6%

• 전망치 vs 과거 성과 격차: -1.6%p (격차 축소 흐름 유지)

GMI를 구성하는 세부 자산군 대부분은 향후 기대수익률이 지난 10년간의 실적을 하회할 것으로 추정된다(하단 표 최우측 열 참조).

특히 미국 주식(U.S. Equities) 부문에서 과거 성과 대비 기대수익률의 갭이 가장 크게 발생하고 있다. 정량 모델은 미국 주식이 과거의 강력한 상승세에는 미치지 못하더라도 여전히 견조한 수익을 창출할 것으로 전망하고 있으나, GMI 전체 연평균 기대수익률(8.0%)은 7월 기준 지난 10년간의 누적 연평균 수익률(9.6%)을 지속적으로 하회하는 모습이다.

GMI는 투자 기간의 제약이 없는 평균적인 투자자에게 적합한 ’최적’ 포트폴리오의 이론적 벤치마크다. 현실적인 한계를 감안할 때, GMI는 투자자 개개인의 기대치와 목표, 위험 성향에 맞춰 자산 배분과 포트폴리오를 다듬어가는 유용한 출발점이 된다. 과거 성과를 보면, 위험과 거래 비용, 세금 등을 차감하고도 이 패시브 벤치마크는 웬만한 액티브 자산 배분 전략에 뒤너지 않는 경쟁력을 증명해 왔다.

상기 제시된 전망치 역시 일정 부분 오차가 발생할 가능성은 있다. 하지만 개별 자산군 전망치보다는 GMI 전체 추정치의 신뢰도가 더 높다. 미 주식이나 원자재 같은 개별 시장에 대한 예측은 변동성이 크지만, 이를 지수 형태로 통합하는 과정에서 예측 오차가 상쇄되는 효과가 나타나기 때문이다.

이번 전망치는 기대를 다듬어가는 ’기준선(Baseline)’으로 활용할 수도 있다. 예컨대 앞서 제시된 단일 추정치에 본 분석이 담지 못한 추가 변수나 가정을 더해 모델을 정교화하는 식이다. 투자 기간과 위험 허용도 등을 종합 반영한 맞춤형 포트폴리오를 구성하는 방안이 권장되는 이유다.

GMI의 실제 총수익률 궤적을 살펴보기 위해 10년 롤링 연평균(Rolling 10-year annualized) 성과를 분석했다. 지난달까지의 GMI 성과는 미 주식 및 채권 추종 ETF와 비교 분석됐다. 최근 10년간 GMI의 연평균 수익률은 9.6%로 견조한 수준을 유지했으나, 6월 성과에 비해서는 눈높이가 소폭 낮아졌다.

다음은 위 표에 수록된 예측치 산출 방식과 기타 지표에 대한 개요다.

빌딩 블록 모델(BB): 빌딩 블록 모델은 과거 수익률을 향후 성과를 추정하기 위한 대용 지표로 활용한다. 분석 대상 기간은 1998년 1월(상기 표기된 전 자산군의 데이터 수집이 가능한 가장 과거 시점)부터 시작된다. 산출 절차는 각 자산군의 위험 프리미엄과 연평균 수익률을 산출한 뒤, 여기에 기대 무위험 수익률을 더해 총수익률 전망치를 도출하는 방식이다. 기대 무위험 수익률로는 10년 만기 미국 물가연동채(TIPS)의 최신 수익률을 적용한다. 해당 수익률은 ’안전 자산’에 대한 시장의 무위험 실질(물가상승률 반영) 수익률 추정치로 간주되며, 이하 설명할 모든 모델에도 동일하게 적용된다. 본 분석에 사용된 BB 모델은 이봇슨 어소시에이츠(Ibbotson Associates, 모닝스타의 자회사)가 제안한 방법론을 기반으로 변형 적용했다.

균형 모델(EQ): 균형 모델은 위험(리스크) 지표를 역산해 기대수익률을 추정한다. 수익률을 직접 예측하는 대신 상대적으로 신뢰도가 높은 리스크 측정 체계에 의존하는 방식이다. 리스크 예측이 수익률 추정보다 다소 용이하다는 점에서 프로세스의 안정성이 높다. 3가지 핵심 입력 변수는 다음과 같다.

• GMI 포트폴리오 전체의 기대 샤프 지수(Sharpe Ratio): 변동성(표준편차) 대비 위험 프리미엄의 비율로 정의되는 시장의 위험 가격(Market price of risk) 추정치. (단, 여기서 언급되는 ’포트폴리오’는 GMI 지수 전체를 의미)

• 개별 자산군별 기대 변동성(표준편차): GMI를 구성하는 세부 자산 시장별 예상 변동성

• 포트폴리오(GMI) 대비 개별 자산군의 기대 상관계수: 전체 GMI 지수 흐름과 개별 자산군 간의 연관성 추정치

균형 수익률(Equilibrium returns)을 추정하는 이 모델은 빌 샤프(Bill Sharpe) 교수의 1974년 논문에서 처음 제시되었다. 주요 요약은 가리 브린슨(Gary Brinson)이 저술한 《The Portable MBA in Investment》 3장을 통해 확인할 수 있으며, 본인의 저서 《Dynamic Asset Allocation》에서도 해당 모델을 다룬 바 있다. 본 방법론은 우선 위험 프리미엄을 추정한 뒤, 여기에 기대 무위험 수익률을 가산해 최종 총수익률 전망치를 도출하는 구조다. 기대 무위험 수익률 산출 방식은 상기 언급된 BB 모델과 동일하다.

조정 모델 (ADJ): 상기 균형 모델(EQ)과 방법론적으로 동일하나, 단기 모멘텀 및 장기 평균 회귀(Mean reversion) 요인을 반영해 전망치를 보정한다는 점에서 차이가 있다. 모멘텀은 직전 12개월 이동평균 대비 현재 가격으로 정의되며, 평균 회귀 요인은 직전 60개월(5년) 이동평균 대비 현재 가격으로 추정된다.

균형 모델 전망치는 이들 이동평균 대비 현 가격 수준에 따라 조정된다. 현재 가격이 이동평균을 상회(하회)할 경우, 조정 전 위험 프리미엄 추정치는 하향(상향) 조정된다. 보정 방식은 두 이동평균 대비 현재 가격 비율의 평균값을 역산하는 식이다.

• 예시: 특정 자산군의 현 가격이 12개월 이동평균 대비 10%, 60개월 이동평균 대비 20% 웃돌 경우, 조정 전 전망치는 15%(10%와 20%의 평균)만큼 하향 조정된다.

• 적용 논리: 자산 가격이 최근 과거 대비 상대적으로 높은 수준일 때는 균형 전망치를 낮추고, 반대로 가격이 상대적으로 저평가되어 있을 때는 전망치를 상향 조정하는 원리다.

• 평균 (Avg): 각 자산군(행)별 3개 전망치의 산술 평균값

• 10년 수익률 (10yr Ret): 실제 실적과의 비교를 위한 지표로, 대상 월 기준 최근 10년간의 연평균 총수익률

• 스프레드 (Spread): 평균 모델 전망치에서 최근 10년 연평균 수익률을 차감한 수치(전망치 - 과거 성과)

원본 게시물