한국 상업용 부동산 시장은 지난 10년간 상당한 외적 성장을 이루었다. 2022년 말 국내 상업용 부동산 펀드와 리츠의 운용 규모는 약 240조원으로 10년 전 25조원 규모 대비 10배 가까이 증가했다. 대체투자 자산운용사 수는 169개로 10년 전 대비 2배 이상 증가하였다. 그런데 이러한 외적 성장 이면에는 어두운 면도 있다. 부동산 시장의 규모 성장만큼 정보 서비스 산업이 발전하지 못했다. 데이터 원천에 대한 접근이 어려우며 계량 분석이 부족하다. 상업용 부동산 시장은 투자 담당자의 정성적 판단에 의존하는 시장이다. 체계적인 리스크 관리가 이루어지기 어렵다. 또한, 사모 위주로 성장하였고 공모 시장이 활성화되지 못했다. 공모 시장이 발전하기 위해서는 시장과 투자 상품에 대한 정보 공시가 발달해야 한다. 그리고 성과 추이를 측정하고 다른 자산군과 비교할 수 있는 지수가 필요하다. 또한, 투자자들이 투자 정보를 얻을 수 있는 개방된 채널이 필요하다.  

저성장 및 노령화와 같은 인구 구조 변화로 연금의 중요성이 대두되고 있다. 상업용 부동산을 기초 자산으로 임대료를 배당하는 상장 리츠는 대표적인 연금 투자 상품이다. 미국, 호주의 경우 연금 시장의 성장이 리츠 시장 외연 확대의 주된 배경이 되었다. 업계 플레이어들의 노력과 정책적 뒷받침이 바탕이 된다면 국내 상업용 부동산 시장이 발전할 수 있는 기회이다. 이러한 변화 가운데 국내 상장 리츠 지수(Index)를 개발 중에 있다. 지수화 작업에 핵심이 되는 증권 팩터 분석과 지수 개발 방법론에 대한 연구 내용을 기록하고자 한다.

단순하게 시가총액을 가중하는 방식으로 시작된 지수개발 방법론은 오늘날 팩터 분석에 기초한 스마트베타 지수 개발에 이르렀다. 대표적인 지수사업자인 FTSE와 MSCI가 발표하는 리츠 지수는 가치, 우량성, 모멘텀, 배당, 변동성, 기업규모에 기반한 스마트베타 지수이다. 최근에는 팩터 분석에 머신러닝이 활용되고 있으며 대체 데이터 적용 연구가 진행중이다. 

 

찰스 다우(Charels Dow), 에드워드 존스(Edward Jones), 찰스 버그스트레저(Charles Bergstresser) 세 명의 기자가 1882년 Dow Jones and Company를 설립했다. 당시 이들은 자신들이 다가올 금융 산업의 구조를 설계할 것이라고 예상하지 못했을 것이다. 1883년 금융 시장 뉴스를 요약한 <The customers afternoon letter>라는 이름의 두 페이지 기사가 출간되었다. 그들은 주식 가격 움직임을 기존과 다른 방식으로 분석하였고 대중들에게 시장의 움직임을 명확하게 전달하고자 하였다. <The customers afternoon letter>는 1889년에 오늘날까지도 전 세계 금융 시장을 대표하는 매체인 The Wall Street Journal로 이름을 변경하였다. 1896년 찰스 다우는 미국 주식 중 시가총액이 가장 큰 12개를 지수화하여 Dow Jones Industrial Average라는 이름의 지수를 출시하였다. 해당 지수는 대형주들을 포함하였고 미국 주식 시장을 대표하는 바로미터로 간주되었다. 오늘날까지 다우 존스 지수는 계속해서 진화하며 다각화 되어왔다. 각각의 지수들은 해당 시장을 대표하며 지수에 편입된 기업들을 위한 홍보 역할을 하였다. 해당 지수에 편입되면 기업을 알리는데 상당한 효과가 있었기 때문에 PR Machine이라 불리기도 하였다.

지수를 기반으로 투자하는 뮤추얼 펀드 형태의 인덱스 펀드를 시장에 처음으로 선보인 것은 뱅가드(Vanguard) 자산운용사의 창업자인 존 보글(John Bogle)이다. 폴 새뮤얼슨의 1974년 논문 <판단에 도전하다(Challenge to Judgement)>에서 영감을 받은 존 보글이 1976년 최초의 인덱스 펀드를 출시했다. 당시 사람들은 ‘보글의 어리석음'이라고 부르며 존 보글의 인덱스 펀드를 조롱하였다. 하지만 단순하게 운용되는 낮은 수수료의 인덱스 펀드는 대부분의 액티브 펀드 매니저보다 수익률이 우수함을 입증하였다. 노벨경제상을 수상한 폴 새뮤얼슨은 2005년 11월 15일 보스턴 증권분석가협회(Boston Security Analysis Society) 연설에서 다음과 같이 말했다.

"나는 존 보글의 인덱스 펀드를 바퀴, 알파벳, 쿠텐베르크의 인쇄술, 와인과 치즈 등과 어깨를 나란히 할 발명으로 간주한다. 존 보글 자신을 부자로 만들어주지는 않았지만 인덱스 펀드를 보유한 고객들의 장기수익률을 높여주었다. 태양 아래 새로운 것은 있다."

흔히 알고 있는 코스피(KOSPI), 코스닥(KOSDAQ), S&P 500은 시가총액 규모로 지수화 하는 시가총액 가중 지수(Market Capitalization Weighted Index) 방식에 의해 설계된다. 시가총액 가중 지수는 지수 개발 난도가 낮고 해당 시장 전체를 대표하는 대표성을 갖는다. 다우 존스에서 시가총액 규모 비율대로 미국의 상위 12개 기업을 편입하여 고안된 초기의 지수 개발 방법론은 오늘날 팩터 분석 연구에 기초한 스마트베타 지수 개발에 이르렀다. 시장 대비 높은 수익률을 내는 펀드 매니저들의 투자를 분석한 결과 규칙적인 패턴을 발견하였고 이를 팩터(factor)라고 불렀다. 대표적인 팩터로 가치, 우량성, 모멘텀, 변동성, 기업규모, 배당 등이 있다. 스마트베타는 포트폴리오를 특정 팩터에 노출시키는 전략이다. 규칙에 기반한 운용 방식으로 주가 지수를 만드는 것처럼 지수화할 수도 있다. 시가총액 방식의 주가 지수와 대비하여 ‘강화된 지수(Enhanced Indexation)’라고 부르기도 한다. 

 

 

미국과 유럽의 ETF 시장은 2022년 6조 7,000억 달러 규모를 넘어섰다. 시장 지수를 단순하게 추종하는 패시브(passive) 방식, 팩터 분석에 기반하여 벤치마크 시장 대비 높은 수익률을 추구하는 스마트베타(SmartBeta) 방식, 특정 테마에 노출되는 테마형(Tematic) 방식, 그리고 펀드 매니저의 리서치에 의존하는 액티브(Active) 방식이 있다.  

지난 수십 년 동안 퀀트 팩터 투자는 몇 가지 스타일에 기초한 간단한 접근 방식에서 멀티 팩터(Multi Factor)로 발전하였다. 스마트베타 펀드는 2017년에 자산운용(AUM) 규모 1조 달러를 넘어섰다. 패시브 투자는 특정 시장 전체에 투자하는 방식으로 S&P 500지수나 코스피 지수처럼 시장 지수와 거의 동일한 포트폴리오 구성으로 운용된다. 그러므로 지수 수익률과 포트폴리오 수익률은 거의 같다. 별다른 리서치 없이 단순하게 운용되기 때문에 액티브 펀드에 비해 운용 수수료가 상대적으로 낮다. 시장 전체를 추종하는 패시브 투자와 펀드 매니저의 의사결정에 의존하는 액티브 투자가 결합한 형태인 스마트베타 펀드가 시장에서 인기를 얻고 있다. 스마트베타는 규칙 기반(rule-based) 방식으로 투명도가 높으며 지수화가 가능하다. 미국 및 유럽 ETF 시장의 60%는 패시브 형태이며 40% 가까운 비율이 패시브와 액티브의 중간 형태인 스마트베타와 테마형이다. 액티브 방식의 ETF는 5% 미만이다. 

 

 

수학과 통계를 무기로 한 전문가들은 계량적 방법론을 통해 주식 시장을 분석했다. 1952년 해리 맥스 마코위츠(Harry Max Markowitz)는 그의 논문 <포트폴리오 선택 Portfolio Selection>에서 자산 간 분산 효과를 통해 동일한 수익률을 상대적으로 낮은 위험으로 달성할 수 있는 포트폴리오 이론을 발표했다. 마코위츠는 계란을 한 바구니에 모두 담지 말라는 분산 투자의 당위성을 수학적으로 증명하였다. 현대 포트폴리오 이론은 동일 수준의 위험에서 가장 높은 기대 수익률 포트폴리오를 어떻게 선택할지에 대한 최적화 방안을 제시한다. 그리고 윌리엄 샤프(William Sharpe)는 그의 논문 <Capital Asset Prices- A Theory of Market Equilibrium Under Conditions of Risk>와 책<Portfolio Theory and Capital Markets>을 통해 마코위츠의 포트폴리오 이론을 확장한 개념인 자본자산 가격결정 모델(Capital Asset Price Model, CAPM)을 발표했다. 자본자산 가격결정 모델은 금융이 학문으로 자리매김하는데 중요한 역할을 하였다. 자본자산 가격결정 모델은 특정 자산의 리스크를 해당 자산의 개별성이 아닌 해당 자산과 다른 자산들 및 시장 전체와 관계성 가운데 어떻게 움직이는지 설득력 있게 설명한 최초의 이론이었다. 자본자산 가격결정 모델은 리스크를 개별 자산 자체의 변동성이 아닌 시장 전체와 해당 자산 간의 상관성을 기초로 관찰한다. 현대포트폴리오 이론과 자본자산 가격결정 모델은 효율적 시장 가설(Efficient Market Hypothesis, EMH)의 이론적 배경이 되었다. 

효율적 시장 가설을 지지하는 이들은 단순히 시가총액가중 지수를 추종하는 펀드보다 더 나은 수익률을 가져오는 주식 투자가 가능하냐는 질문에 불가하다고 답변할 것이다. 효율적 시장 가설은 1967년 해리 로버츠(Harry Roberts)에 의해 개념화되었고 1970년대 시카고대학교의 노벨경제학 수상자인 유진 파마(Eugene Fama)에 의해 알려졌다. 효율적 시장 가설은 경제학을 오랜 기간 지배했다. 1960년대에서 1980년대까지 효율적 시장 가설 이론과 자본자산 가격결정 모델은 학계의 전반적인 기조였고 월가의 많은 업계 전문가들도 효율적 시장 가설을 지지하였다. 해당 가설에 따르면 시장의 주식 가격들은 항상 모든 관련 정보를 반영하기 때문에 시장을 이기려는 시도는 의미가 없다. 특정 시장 전체를 지수화한 시가총액가중 지수에 패시브하게 투자하는 것이 최선이다. 심지어 액티브 펀드 매니저에게 높은 수수료까지 지급해야 한다.

1980년대에서 1990년대에 걸친 여러 실증 연구로 효율적 시장 가설 이론은 부정되었다. 시장 베타가 개별 주식의 수익률을 증명하지 못한다는 연구들이 계속해서 나타났다. 학계와 업계 전문가들은 리스크 프리미엄이 단일 팩터인 시장 노출에만 의존한다는 현대포트폴리오 이론과 자본자산 가격결정 모델을 부정하였다. 시장 자체는 효율적이더라도 시장에는 주식의 본질 가치와 상관없이 투자하는 참여자들이 존재하기 때문에 비효율성이 발견된다. 효율적 시장 가설을 지지했던 유진 파마 또한 베타보다 기업규모 팩터(시가총액 기준)와 밸류 팩터(PBR: book-to-market ratio)가 시장 수익률과 더 높은 상관성을 보인다고 발표하며 효율적 가설 이론의 한계를 인정하였다.

시장이 효율적이라는 가설은 모든 경제 참여자들이 합리적이라고 간주하는 기존 경제학의 가정들에서 비롯된다. 경제학의 완전 경쟁 이론은 개별 주체의 합리성을 전제한다. 경제에 참여하는 모든 인간들을 절대적인 이성적 존재로 간주하는 전통 경제학의 가정 자체에 모순이 있다. 시장은 효율적이지만 비효율성이 존재한다. 효율적으로 비효율적인 시장이다. 시장 가격은 해당 주식의 펀더멘털과 무관하게 결정되곤 한다. 투자자의 비합리성과 편향적 행동에 영향을 받아 가격이 결정된다. 투자자들 사이의 경쟁은 시장을 효율적으로 만들지만 비용과 위험을 보상받을 정도로 비효율성이 시장에 존재한다. 효율적으로 비효율적인 시장에서는 베타를 상회하는 스마트베타를 추종하는 것이 합리적일 수 있다. 시가총액 가중 지수(Capitalization-Weighted Stock Index)를 그대로 추종하는 것이 아니라 주식의 펀더멘털에 기초해서 발견한 팩터들을 기초로 설계된 지수(Fundamentally-Weighted Stock Index)를 추종하는 것이다. 이는 단어 의미 그대로 시장인 베타(Beta) 보다 영리한(Smart) 스마트베타(Smart Beta)를 추종하는 것이다. 

 

 

회귀분석에서 상수항인 a에 대응하는 자본자산 가격결정 모델의 항은 무위험 수익률을 의미하는 Rrf다. 독립변수인 x에 해당하는 부분은 무위험 수익률 대비 주식 시장의 초과 수익률을 나타내는 시장위험 프리미엄 (Rm – Rrf)이다. 종속 변수인 y에 해당하는 부분은 개별 주식의 수익률을 나타내는 Ra이다. 회귀분석 x에는 시장 수익률을 대입하고 y에는 개별 주식 수익률을 대입할 수 있다. 회귀계수인 그래프의 기울기 b에 해당하는 부분은 개별주식의 베타 Ba이다. 회귀계수는 공분산(Cov) 나누기 분산(σ2)으로 표현 가능하다. 공분산은 두 개 확률변수의 선형 관계를 나타내는 값이다. 하나의 확률변수가 흩어진 정도를 측정하는 척도로써 분산을 고려한다면, 두 개의 확률변수 간의 흩어진 관계를 측정하는 척도로써 공분산을 고려한다. 자본자산 가격결정 모델에서 공분산은 전체 시장 수익률과 자산 a 수익률 간의 선형 관계를 의미하며, 분산은 전체 시장 수익률에 대한 분산이다. 공분산 값을 분산 값으로 나누면 회귀계수인 베타 값을 구할 수 있다. 

베타가 1이라는 뜻은 주식 시장과 움직임이 같다는 뜻으로 시장 그 자체를 의미한다. 베타가 1.2이면 전체 주식 시장 수익률이 +1%일 때 개별 주식의 수익률은 +1.2% 임을 의미한다. 반대로 주식 시장 수익률이 -1%라면 개별 주식의 수익률은 -1.2% 이다. 베타가 1보다 높은 주식은 주식 시장보다 수익률의 움직임이 크다. 반대로 베타가 1보다 낮은 주식은 주식 시장보다 수익률의 움직임이 작다. 따라서 일반적으로 상승장이 예상될 때는 베타가 높은 주식에 투자하는 게 유리하며 하락장이 예상될 때는 베타가 낮은 주식에 투자하는 게 유리하다.

헤지펀드 퀀트 포트폴리오에서 팩터 헤지는 필수 요소이다. 대부분의 퀀트 포트폴리오는 팩터 중립화를 기본 조건으로 한다. 즉, 시장 중립을 추구한다. 이는 펀드의 성과가 주식 시장의 상승 또는 하락에 영향을 받지 않을 수 있음을 의미한다. 헤지펀드 전략은 단순히 시장이 상승하는 데만 베팅하는 것이 아니기 때문에 상승과 하락 시장 모두에서 수익을 낼 수 있게 설계되어야 한다. 수학적으로 시장 중립적이라는 것은 회귀계수 b가 0임을 의미한다. 베타는 전략을 시장 중립으로 만드는 방법이다. 전략이 시장 중립적이지 않다면 시장 노출을 헤지하여 시장 중립적인 전략을 만들어야 한다. 예를 들어, 헤지펀드 전략에 노출되는 만큼 주식 시장을 매도하여 중립화 할 수 있다.

알파(Alpha)는 벤치마크를 초과하는 평균 수익률을 의미한다. 무위험 수익률 및 시장에 대한 노출도를 초과하는 기대 수익이다. 알파는 모든 액티브 매니저가 탐색하는 목표 그 자체이다. 만일 시장 중립적인 헤지펀드가 운용하는 포트폴리오의 베타가 0이고 알파가 5%라면 무위험 수익률보다 5% 더 높은 수익률을 보일 것이다. 무위험 수익률이 3%라면 헤지펀드는 8%의 수익률을 기록할 것으로 기대된다. 실제로는 고유 위험(idiosyncratic risk)으로 인해 차이가 있을 것이다.  

지금까지 베타와 알파에 대해 살펴보았다. 다음 글에서는 1930년대 가치투자의 대부인 벤자민 그레이엄에서부터 오늘날 인공지능 알고리즘에 이르기까지 지난 100년 가까이 걸쳐 어떻게 증권 팩터 분석 방법론이 발전하였는지 살펴보고자 한다.  

Index Fund Management. Fadi Zaher
Asset Management, Andrew Ang
What Works on Wall Street, James O`shaugnessy
Efficiently Inefficient, Lasse Heje Pedersen 
Stock for the long run, Jere,y Siegel
Intelligent Investor, Benjamin Graham 
Security Analysis, Benjamin Graham 
Machine Learning for Algorithmic Trading, Stefan Jasen
투자 퀀트와 함께하는 위험헤지, 이승환
스마트베타, 김병규, 이현열
월스트리트 퀀트투자의 법칙, 영주 닐슨
THE RENAISSANCE OF ETFS   https://www.oliverwyman.com/our-expertise/insights/2023/may/exchange-traded-funds-are-fueling-market-opportunities.html