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어떤 투자 종목이든 초보가 있고, 고수가 있습니다.
초보 분들보다는 고수가 수익률이 좋은 이유는
이론이 있고, 정보가 있고,
경험을 통한 정리가 되어 있는 분들이기 때문이죠.
당연히 수익 확률 또한 더 높습니다.
수익 확률을 높이고, 수익률을 높이기 위한
많은 전략들이 있지만, 오늘은 자산을 분산 투자의
기초가 된 포트폴리오 이론이라는 것을 간단하게 소개하겠습니다.
포트폴리오(Portfolio) 이론이란?
1952년 Harry M. Markowitz가 발표한 재무 관리 이론입니다.
High Risk, High Return이란 말처럼 어떤 자산으로 높은 수익을
얻고 싶다면 높은 위험을 감수해야 하고,
낮은 위험을 원한다면 수익도 낮아집니다.
위험과 수익의 상충 관계를 뜻하는데요.
하지만, 여러가지 자산을 섞어서 투자하게 되면
동일한 수익률을 유지하면서도 투자 위험을 특정 하한선까지
줄이는 것이 가능하다는 이론입니다.
확률과 분산을 이용하여 기대 수익률과 위험을 측정하는
기법으로 제시 되어서 투자 위험의 감소 효과를 줍니다.
여기서 포트폴리오란
두 개 이상 여러 자산의 조합을 말합니다.
일반적으로 분산 투자를 위해서 주식, 채권, 부동산과 같은 금융 자산이나
실물 자산 가운데 다수를 선택,결합한 조합으로 통칭 됩니다.
재무에서는 주로 증권에 적용되어 투자 위험을 줄이기 위한
분산 투자 조합안의 의미로 사용되죠.
텔레비전이나 신문, 책 등에서 매번 자산은 분산투자 해야 된다고
말하기 때문에 대부분 사람들이 들어서 많이 알고 있을 거라 생각되지만,
그 의미를 제대로 이해하고 있는 사람은 별로 없는 거 같습니다.
그럼 어떤 바구니에 나눠 담아야 위험이 감소 하느냐에 대해서까지 언급하고 있지 않은 듯 합니다.
일단 위험을 수익률의 변동성으로 정의합니다.
자산의 수익률이 평균으로부터 많이 움직일수록
즉 편차가 클수록 내가 얻게 될 수익률의 범위가 크게 됨으로
위험이 크다고 할 수 있죠.
통계학을 배웠다면 편차의 제곱의 평균이 분산이고
분산에 루트 취한 것이 표준편차임을 알 수 있는데
이 표준편차가 위험의 지표로 이해될 수 있습니다.
그렇다면 이 표준편차는 어떤 때 줄어들 수 있는가?
하나의 예를 들어 설명해 보면,
A주식의 수익률이 호황일 때는 18% 수익률을 제공하며
보통 상황에서는 5%수익을 제공하고
불황의 경우 -8%의 수익을 제공한다고 하죠.
풋 옵션 매수? 각 상황의 확률은 1/3로 동일합니다.
B주식의 수익률은 호황 -20%, 보통 3%, 불황 20% 의 수익률을 제공합니다.
이때 A주식의 기대 수익률은 5% 표준편차는 10.6%가 되고
B주식의 기대 수익률은 1% 표준편차는 16.4%로 계산되는데,
이 경우 기대 수익률은 높은데다 위험까지 적은
A주식에 모든 돈을 투자 하는것이 옳은가?
아니면 A주식 25% 매도한 금액으로 B주식을 매입하여
구성한 포트폴리오가 더 좋은 투자안이 될까?
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단순히 생각하기에 B주식의 기대 수익률이 낮고 위험도 더 큼으로
B주식의 편입으로 인한 포트폴리오의 위험이 커질 것으로 생각되지만,
이렇게 구성된 포트폴리오의 표준편차를 구해보면
오히려 더 적은 3.9%가 나오게 됩니다.
즉 포트폴리오를 구성함으로써 위험이 감소하였고
포트폴리오의 기대 수익률도 4%로 수익성도 많이 훼손되지 않았습니다.
그 이유는 A,B 주식이 반대로 움직였기 때문이죠.
A주식이 호황일 때 18%의 수익을 제공하면
B주식은 -20%를 제공하는 것으로 알 수 있습니다.
그 결과 합칠 경우, 즉 포트폴리오를 구성할 경우 수익률의 변동폭이 감소하게 되는 것이죠.
개별 자산의 진정한 위험은 개별 자산의 표준편차가 아니라
편입되면서 포트폴리오 전체 수익률의 변동성에 미치는
증분 효과라고 할 수 있습니다.
이 증분 효과가 포트폴리오의 변동성을 크게 하는 경우,
즉 같은 방향으로 움직이는 자산이 편입된 경우
오히려 위험이 증가하게 되고,
반대로 반대 방향으로 움직여 포트폴리오의 변동성을
작게 만드는 자산이라면 위험이 감소하게 됩니다.
그래서 투자자 본인의 기대 효용을 극대화 시키는 포트폴리오들을
모아서 최적의 포트폴리오를 만들어 분산하는 전략을 세우는 것도
좋은 전략이라고 보입니다.
결국 나만의 포트폴리오도 정보와 분석의 싸움이 되겠네요.
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