시장 하락이 장기 기대수익률은 끌어올렸다

글로벌 시장 지수(GMI)의 장기 수익률 전망치가 9월에도 소폭 올랐다. 지난달 금융시장 하락에 힘입어 GMI의 예상 수익률은 5개월 연속 상승했다.
GMI는 캐피털 스펙테이터(The Capital Spectator)가 ETF로 구성한 지수다. 현금을 제외한 주요 자산군을 시가총액 가중 방식으로 섞은 포트폴리오를 대신한다. 기대수익률은 아래에 설명한 세 가지 모델의 평균으로 계산한다.
이번에 수정한 GMI 수익률 전망치는 8.3%다. 지난달 추정치보다 소폭 높아졌지만 여전히 이 지수의 최근 10년 수익률보다는 크게 낮다. 다만 그 격차는 최근 좁혀지는 추세로, 현재 1.3%포인트에 불과하다.
최근 흐름과 마찬가지로, GMI를 구성하는 자산군 가운데 여럿은 예상 수익률이 지난 10년간의 실현 수익률에 크게 못 미친다. 아래 표 맨 오른쪽 열의 빨간 칸이 이를 보여준다. 이런 마이너스 격차는 최근 성과만 볼 때보다 앞으로의 전망을 더 신중하게 봐야 한다는 신호다. 현재 마이너스 격차가 가장 큰 자산은 원자재이고, 미국 주식이 근소한 차이로 뒤를 잇는다. 같은 경고 신호는 GMI에도 해당하지만 강도는 훨씬 약하다. GMI의 연간 예상 수익률 8.3%는 지난 10년 연평균 수익률 9.7%를 다소 밑돈다.

GMI는 투자 기간이 무한한 평균적 투자자에게 맞는 ’최적’ 포트폴리오를 나타내는 이론적 벤치마크다. 현실에는 이런 한계가 있다. 그래서 GMI는 투자자마다 다른 기대, 목표, 위험 감내 수준 등에 맞춰 자산배분과 포트폴리오를 설계할 때 출발점으로 쓰기 좋다. 지금까지의 성과를 보면, 이 패시브 벤치마크는 대부분의 액티브 자산배분 전략과 견줄 만한 성과를 낼 것으로 보인다. 위험과 거래비용, 세금까지 반영하면 더욱 그렇다.
위 전망치 가운데 일부, 혹은 대부분, 어쩌면 전부가 어느 정도 빗나갈 수 있다고 보는 것이 합리적이다. 다만 GMI 전망치는 개별 구성 자산의 추정치보다는 어느 정도 더 믿을 만할 것으로 예상된다. 미국 주식이나 원자재 같은 개별 시장에 대한 예측은 변동성이 더 크다. 반면 이를 GMI 추정치 하나로 합산하면 시간이 지나면서 오차가 일부 상쇄될 수 있다.
위 전망치는 기대 수익률을 다듬는 기준점으로 볼 수도 있다. 예를 들어 여기서 쓰지 않은 다른 요인과 가정을 반영하는 모델을 추가해 위 점 전망치를 조정할 수 있다. 현재 밸류에이션과 그에 따른 내재 수익률 전망치 같은 것이 그런 요인이다. 위험 감내 수준이나 투자 기간 등을 반영해 투자자 개인에게 맞게 포트폴리오를 조정하는 것도 권장한다.
GMI의 실현 총수익률이 시간이 지나며 어떻게 변해 왔는지 보려면, 10년 롤링 연평균 수익률 기준의 성과를 살펴보면 된다. 아래 차트는 지난달까지 GMI의 성과를 미국 주식 ETF, 미국 채권 ETF와 비교한 것이다. 최근 10년간 GMI의 수익률은 연평균 9.7%로 견조하며, 7월 성과보다 소폭 높다.

위 표에 쓰인 전망치를 산출하는 방법과 나머지 지표의 정의를 간단히 정리하면 다음과 같다.

BB: 빌딩블록(Building Block) 모델은 과거 수익률을 미래 추정의 대용치로 쓴다. 표본 기간은 1998년 1월부터다. 위에 나열한 모든 자산군의 데이터를 확보할 수 있는 가장 이른 시점이기 때문이다. 먼저 자산군별 위험 프리미엄을 구하고, 이를 연율화한 수익률을 계산한 뒤, 기대 무위험 수익률을 더해 총수익률 전망치를 산출한다. 기대 무위험 수익률로는 10년 만기 미국 물가연동국채(TIPS)의 최신 수익률을 쓴다. 이 수익률은 ’안전’ 자산의 무위험 실질(물가 반영) 수익률에 대한 시장의 추정치로 여겨진다. 아래에 설명하는 모든 모델에도 이 ’무위험’ 수익률을 똑같이 쓴다. 여기서 쓰는 BB 모델은 모닝스타 자회사인 입보슨 어소시에이츠(Ibbotson Associates)가 처음 제시한 방법론을 느슨하게 따른 것이다.

EQ: 균형(Equilibrium) 모델은 위험을 통해 기대수익률을 역산한다. 수익률을 직접 예측하는 대신, 위험 지표로 미래 성과를 추정하는 좀 더 신뢰할 만한 틀에 기댄다. 수익률을 전망하는 것보다 위험을 예측하는 것이 조금 더 쉽다는 점에서 비교적 탄탄한 방식이다. 입력값은 세 가지다.

• 포트폴리오 전체의 위험의 기대 시장가격. 샤프지수, 즉 위험 프리미엄을 변동성(표준편차)으로 나눈 비율로 정의한다. 여기서부터 ’포트폴리오’는 모두 GMI를 뜻한다.
• 각 자산(GMI를 구성하는 시장)의 기대 변동성(표준편차)
• 각 자산과 포트폴리오(GMI) 간의 기대 상관관계

균형 수익률을 추정하는 이 모델은 빌 샤프(Bill Sharpe) 교수의 1974년 논문에서 처음 제시됐다. 요약된 설명은 The Portable MBA in Investment 3장에 실린 게리 브린슨(Gary Brinson)의 글을 참고하면 된다. 필자의 저서 Dynamic Asset Allocation에서도 이 모델을 다뤘다. 이 방법론은 먼저 위험 프리미엄을 추정한 다음 기대 무위험 수익률을 더해 총수익률 전망치를 구한다. 기대 무위험 수익률은 앞의 BB에서 설명한 것과 같다.

ADJ: 이 방법론은 위의 균형 모델(EQ)과 똑같지만 한 가지가 다르다. 단기 모멘텀과 장기 평균 회귀 요인을 반영해 전망치를 조정한다는 점이다. 모멘텀은 현재 가격을 직전 12개월 이동평균과 비교한 값으로 정의한다. 평균 회귀 요인은 현재 가격을 직전 60개월(5년) 이동평균과 비교해 추정한다. 균형 전망치는 현재 가격이 12개월과 60개월 이동평균에 비해 어느 수준인지에 따라 조정된다. 현재 가격이 이동평균보다 높으면(낮으면) 조정 전 위험 프리미엄 추정치를 낮춘다(높인다). 조정 공식은 단순하다. 현재 가격과 두 이동평균 사이 괴리율의 평균을 반대 방향으로 적용하면 된다. 예를 들어 어떤 자산군의 현재 가격이 12개월 이동평균보다 10%, 60개월 이동평균보다 20% 높다고 하자. 그러면 조정 전 전망치를 10%와 20%의 평균인 15%만큼 낮춘다. 최근 흐름에 비해 가격이 상대적으로 높으면 균형 전망치를 낮추고, 반대로 상대적으로 낮으면 균형 전망치를 높인다는 논리다.

Avg: 각 행(자산군)에 대한 세 가지 전망치의 단순 평균이다.

10yr Ret: 실제 수익률과 비교할 수 있도록, 기준 월까지 각 자산군의 최근 10년 연평균 총수익률을 보여준다.

Spread: 평균 모델 전망치에서 최근 10년 수익률을 뺀 값이다.

원본 게시물