글로벌 마켓 인덱스(GMI)의 장기 기대수익률이 10월에도 상승했다. 이로써 기대수익률은 6개월 연속 개선되며 상승 흐름을 이어갔다. 향후 수십 년을 내다보는 전략적 관점에서 글로벌 투자 대상 전반의 위험 대비 수익 구조가 계속 나아지고 있다는 의미다.
GMI는 캐피털 스펙테이터가 ETF를 활용해 주요 자산군(현금 제외)을 시가총액 가중 방식으로 조합해 만든 지표다. 기대수익률은 아래에 소개한 3가지 모델의 평균값으로 산출한다.
이번에 수정한 GMI 수익률 전망치는 연율 8.4%로 지난달 추정치보다 소폭 높아졌다. 다만 지난 10년간 이 지수의 실제 상승률인 9.9%에는 여전히 다소 못 미친다. 그 격차는 최근 몇 달 사이 좁혀져 현재 1.5%포인트다.
최근 업데이트와 마찬가지로 GMI를 구성하는 자산군 대부분은 전망 수익률이 지난 10년간의 실현 수익률을 웃돌고 있다. 아래 표 맨 오른쪽 열에 초록색으로 표시된 부분이다. 이는 GMI 기대수익률의 상당 부분을 최근 몇 년간 부진했던 시장이 이끌 것이라는 뜻이다. 그동안 뒤처졌던 만큼 상대적으로 상승여력이 커 보인다는 것이다. 반면 지난 10년간 가장 좋은 성과를 낸 미국 주식과 미국 외 선진국 주식은 앞으로 수익률이 둔화될 것으로 보인다. 그래도 양호한 수준은 유지할 것으로 예상된다. 
GMI는 투자 기간이 무한한 평균적인 투자자에게 맞는 ’최적’ 포트폴리오를 이론적으로 구현한 벤치마크다. 현실에 그대로 적용하기에는 이런 한계가 있는 만큼, GMI는 개별 투자자의 기대수익, 투자 목표, 위험 감내 수준 등에 맞춰 자산배분과 포트폴리오를 설계할 때 출발점으로 삼기에 유용하다. 그동안의 성과를 보면 이 패시브 벤치마크는 대부분의 액티브 자산배분 전략과 견줄 만한 성과를 낼 것으로 보인다. 위험과 거래비용, 세금을 감안하면 더욱 그렇다.
앞서 제시한 전망치 중 일부, 혹은 대부분이나 전부가 어느 정도 빗나갈 수 있다고 보는 것이 합리적이다. 다만 GMI 전망치는 개별 구성 자산의 추정치보다는 신뢰도가 다소 높을 것으로 예상된다. 미국 주식이나 원자재 같은 개별 시장 전망은 변동성이 크지만, 이를 하나로 모아 GMI 추정치를 내면 시간이 지나면서 오차가 일부 상쇄될 수 있기 때문이다.
이번 전망치를 기대수익을 다듬는 기준선으로 활용하는 방법도 있다. 예를 들어 여기서 쓰지 않은 현재 밸류에이션이나 내재 수익률 전망 같은 다른 요인과 가정을 반영한 추가 모델링으로 위의 점추정치를 조정할 수 있다. 위험 감내 수준과 투자 기간 등 투자자별 특성을 반영해 포트폴리오를 맞춤 설계하는 것도 권장된다. 그렇게 하면 권장 자산배분 비중도 달라지게 된다.
GMI의 실현 총수익률이 시간에 따라 어떻게 변해왔는지는 10년 롤링 연율 수익률 추이로 살펴볼 수 있다. 아래 차트는 지난달까지 GMI의 성과를 미국 주식과 미국 채권을 추종하는 ETF와 비교한 것이다. GMI의 최근 10년 수익률은 연율 9.9%로 견조하다. 이는 차트에 나타난 기간 중 최고 성과에 가까운 수준이다.
다음은 전망치 산출 방식과 위 표에 나온 다른 지표들의 정의를 간략히 정리한 것이다.
BB: 빌딩 블록(Building Block) 모델은 과거 수익률을 바탕으로 미래 수익률을 추정한다. 표본 기간은 위에 나온 모든 자산군의 데이터를 확보할 수 있는 가장 이른 시점인 1998년 1월부터다. 먼저 자산군별 위험 프리미엄을 계산해 연율 수익률을 구한 뒤, 여기에 기대 무위험 수익률을 더해 총수익률 전망치를 산출한다. 기대 무위험 수익률로는 10년 만기 물가연동국채(TIPS)의 최신 수익률을 쓴다. 이 수익률은 ’안전’자산의 무위험 실질(인플레이션 조정) 수익률에 대한 시장의 추정치로 여겨진다. 아래에 소개하는 모든 모델에도 같은 무위험 수익률을 적용한다. 참고로 여기서 사용한 BB 모델은 모닝스타 계열사인 이보슨 어소시에이츠가 처음 제시한 방법론을 느슨하게 차용한 것이다.
EQ: 균형(Equilibrium) 모델은 위험을 통해 기대수익률을 역산한다. 수익률을 직접 예측하는 대신, 위험 지표를 활용해 미래 성과를 추정하는 비교적 신뢰도 높은 틀을 쓴다. 수익률보다 위험을 예측하는 편이 조금 더 쉽다는 점에서 이 방식은 상대적으로 견고하다. 필요한 입력값은 다음 세 가지다.
- 전체 포트폴리오의 기대 위험의 시장가격 추정치. 샤프 비율, 즉 위험 프리미엄을 변동성(표준편차)으로 나눈 값으로 정의한다. 참고로 여기를 포함해 이 글에서 말하는 ’포트폴리오’는 모두 GMI를 가리킨다.
- 개별 자산(GMI를 구성하는 각 시장)의 기대 변동성(표준편차)
- 개별 자산과 포트폴리오(GMI) 간의 기대 상관관계
이 균형 수익률 추정 모델은 빌 샤프 교수가 1974년 논문에서 처음 제시했다. 요약된 내용은 게리 브린슨이 쓴 『The Portable MBA in Investment』 3장의 설명을 참고하면 된다. 필자도 저서 『Dynamic Asset Allocation』에서 이 모델을 다뤘다. 이 방법론은 먼저 위험 프리미엄을 추정한 뒤 기대 무위험 수익률을 더해 총수익률 전망치를 구한다. 기대 무위험 수익률은 앞의 BB 항목에서 설명한 것과 같다.
ADJ: 앞서 설명한 균형 모델(EQ)과 방법론은 같지만 한 가지가 다르다. 단기 모멘텀과 장기 평균회귀 요인을 반영해 전망치를 조정한다는 점이다. 모멘텀은 현재 가격을 최근 12개월 이동평균과 비교해 정의한다. 평균회귀 요인은 현재 가격을 최근 60개월(5년) 이동평균과 비교해 추정한다. 즉 현재 가격이 12개월·60개월 이동평균에 비해 어느 수준인지에 따라 균형 전망치를 조정하는 방식이다. 현재 가격이 이동평균보다 높으면 조정 전 위험 프리미엄 추정치를 낮추고, 낮으면 높인다. 조정 공식은 간단하다. 두 이동평균 대비 현재 가격 괴리율의 평균을 반대 방향으로 적용하면 된다. 예를 들어 어떤 자산군의 현재 가격이 12개월 이동평균보다 10%, 60개월 이동평균보다 20% 높다면 조정 전 전망치를 15%(10%와 20%의 평균) 낮춘다. 가격이 최근 흐름에 비해 상대적으로 높을 때는 균형 전망치를 낮추고, 반대로 상대적으로 낮을 때는 높인다는 논리다.
Avg: 각 행(자산군)별로 세 가지 전망치를 단순 평균한 값이다.
10yr Ret: 실제 수익률과 비교할 수 있도록 해당 월까지 자산군별 최근 10년 연율 총수익률을 보여준다.
Spread: 평균 모델 전망치에서 최근 10년 수익률을 뺀 값이다.
