이 문제를 해결하기 위해 많은 사람들이 오래 전부터 여러 시도를 해 왔다. 대표적인 모형이 바로 블랙-리터만 모델이다. 블랙-리터만 모형은 기대수익률을 자의적으로 계산하기 보다는 초과내재수익률(implied excess market return)이라는 개념을 도입하여 시장에서 자연적으로 형성된 각 자산간 시가총액 비중 차이를 자산별 수익률로 역산하는 방법을 취했다. 이러한 개선 방법으로 인해 이 모형은 평균-분산 모형을 보다 확실하게 안정성 있게 적용할 수 있는 모델이라는 평을 받았다. 물론 이 모형도 문제는 있다. 현실 시장에서 자산간 시가총액의 격차가 단지 수익률과 변동성의 함수라는 간단한 상수에 의해서면 결정되는 것이냐는 의문이다.
이러 의심이 일리가 있는 것은 국가별 주식시장 사이의 시가총액 차이를 보면 알 수 있다. 예를 들어 선진국 증시의 시가총액이 한국증시 대비 30배가 크다고 해서 선진증시의 위험조정수익률이 30배 우월하다는 의미는 아니다. 앞서 지적한 대로 이 모형을 그대로 우리나라에 적용하기엔 무리가 있는 것도 사실이다.
그래서 대안으로 나온 리스크 기반 배분모형도 매우 단순한 구조이다. 각 자산들의 변동성에 반비례 하도록 비중을 부여한다는 것이 원칙이다. 그래서 이 모델에서는 안전자산에 비중이 커질 수밖에 없다. 리스크를 가능하면 균등하게 배분한다는 전략은 평균 리스크 량에 있어서도 시장지수 보다 안정적일 수밖에 없다. 리스크와 수익률 곡선의 볼록한(convexity) 특성상 자산의 리스크 량 감소가 수익성 하락폭 보다 더 크게 됨으로 안정적인 투자전략이 될 수 있다. 물론 자산가격 변동을 미리 예측할 수 있다면 자산배분전략은 필요하지 않을 것이다.
하지만 효율적 시장에서 규칙성 없이 움직이는 자산들을 통해 장기적으로 수익을 내기 위해서는 위험 대비 수익률이 우수한 포트폴리오를 구축하는 것이 가장 효과적인 전략일 것이다.
다만 리스크 배분 모델 중에서도 어떤 방법을 택하는가에 따라 결과는 차이가 있어 보인다. MDP는 ERCP나 IVP에 비해 변동성이 높다는 특징이 있는 것으로 알려져 있다. 또한 과거 증시급락 국면에서 MDP의 포트폴리오 조정은 다른 모형에 비해 상대적으로 더 많은 하락을 경험하였다. 이렇게 결과가 나타난 이유는 이 모델들 사이의 작동원리가 다르다는 점에서 원인이 있다.
즉, 특정 변수를 목표 값으로 최대화 혹은 최소화 방법론으로 접근하는 모델은 특정 자산으로 비중 쏠림이 발생하기 쉽다. 이런 현상은 MDP뿐 아니라 MSRP와 MVP 에서도 공통적으로 관찰되는 현상이다. 그렇지만 리스크의 균등한 배분 자체를 목표로 하는 ERCP나 IVP는 리밸런싱 강도 자체도 온건하고 포트폴리오 변동성 역시 안정적인 특성이 있다고 알려져 있다. 이런 방법상의 차이는 투자 시간이 흐를수록 결과 치에서 차이가 나타날 수밖에 없다.
결과적으로 보면 중요한 것은 어떤 모형을 선택하는가 보다 내가 시장에 대한 이해가 얼마나 되는가와 모델을 그대로 적용할 것이 아니라 내게 맞는 방식으로 변형할 수 있는 경험적인 측면이 고려되어야 한다는 것이다. 물론 중간에 수익이 나지 않는다하여 적용하는 모델을 수시로 바꾼다면 오히려 나중에 나타나는 결과가 무엇으로 인한 것인지 판단하기 더 어렵게 된다. 따라서 지극히 개인적인 측면의 가중치를 가질 수 있는 시장의 적응력이 가장 중요한 요소라 할 수 있다.
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