파생상품시장의 개요

2003.08.31

□ KRW Derivatives Market Overview

● Market Size

 

ㅡ 파생상품의 유동성은 Structured 상품의 가격 산정시 중요한 요인

 

ㅡ 내부부문 연계를 통해 Local Bank의 비중확대 예상

ㅡ Foreigner: 헷지 포지션의 반대포지션 → 비중확대시 유동성 증대

● 발전 과정

1998 ~ 2000 : 단순한 형태의 파생상품

2000 ~ 2002 : Asset Swap 위주

2002 ~        : Bond Attatched Products (Structured Products, Derivatives liked Products)

                   의의 ① 원화로만 구성된 파생상품

                          ② 헤지가 아닌 투자목적의 파생상품

                   문제점: 유행에 민감 → 유행이 지날때 마다 기존 상품에서 타격

                              ∵ 유동성 부족 → 이론가와의 차이

                                  → Deal Cover 위주 → 투자자에 대한 비용 전가

                   해결책: 유동성 증가 필요

                              ① Credit Risk 해결

                              ② Trading 세력 필요

● Risk Management

ㅡ Single Product : 개별 자산별 리스크 관리

ㅡ Book Management : 보유 금액(Book) 전체의 리스크 팩터별 리스크 관리

ㅡ Value Approach: 파생상품 가격산정과 그 변화를 통한 리스크 관리

□ Credit Derivatives

● Global Credit Derivatives Market

(단위: USD Bil, 자료: BBA Credit Derivatives Report 2001/2002)

 

ㅡ 신용파생상품시장의 지속적 증가 예상

 

● Global Credit Derivatives Market

 

(단위: %, 자료: BBA Credit Derivatives Report 2001/2002)

 

ㅡ CDS가 차지하는 비중이 가장 큼

ㅡ Portfoli/CLO의 비중 확대 예상

 

□ Structured Products

 

● Markekt Rate Structured Products

 

 

● Where Does the Value Come From?

 

ㅡ Bet against the forward implied by the market

ㅡ Sell Volatility (via call option)

 

 

● Valuation

 

① 상품분해

 

1) Inverse Floater (Single Currency, No Calls)

 

 

2) Inverse Floater (Single Currency, With Calls)

 

 

※ Swaption에 내재된 cap으로 인해 정확한 가격은 아니나 대략적인 가격 추정 가능

0 < Cap에 의한 영향 < Cap Premium 이므로,

① Cap Premium 차감시 보수적인 Pricing

② Cap의 delta를 이용한 가격 추정 → Cap * Delta

    0 < Delta < 1

 

3) Range Accrual

 

 

※ Digital caps

≒ Cap Spread with strike spread between 25-50bps,

    expires in the middle of every coupon period

 

② Valuation

 

1) 간단 추정 : 분해된 개별 Vanilla 상품의 가격을 통해 추정

 

2) Valuation . 분해된 개별 상품의 헤지 방법 모색

    → 다양한 헤지방법 중 유동성이 가장 높은 헤지 방법 선택

    → Monte Carlo Simulation을 통한 가격 계산 (10,000회 이상)

Risk Factor : Correlation

Risk Factor : Correlation


전통적인 위험 측정 수단인 베타에 이미 상관계수가 반영되어 있으므로
오래전부터 상관관계는 위험요소였다고 할 수도 있지만...
여전히 크게 신경을 쓰지 않는 부분이 상관관계입니다.
거시적으로는 전세계 동조화, 작게 보면 structured된 투자안과 레버리지 투자안의 증가 등으로
점점 중요한 변수가 되어 가고는 있지만...
그러다 보니
대안투자가 투자의 가장 큰 매력이라며 들고 나오게 되는 부분이기도 합니다.

헤지펀드나 Commodities와 같은 대안투자에서 가장 많이 이야기 되는 것은
기존자산과 상관관계가 낮다는 점입니다.

그러나 유의할 점은 상관관계에 있어서 언제나 들어맞는 공식은 없으며 유동적이라는 점입니다.


<자산간 다양한 상관관계>

상관관계를 단순히 몇이라고 수치로만 이야기 하는 것은 의미가 없을 수 있습니다.
몇가지 경우를 들어보면 다음과 같습니다.

Factor	Equity	Bond	Commodities
Bull (Traditional)	+	-	+
Bull (Traditional)	-	+	-
Financial Crisis (1)	-	-	-
Financial Crisis (2)	-	+	+
Inflation	-	-	+
Liquidity	+	+	+

시차가 존재하지만 전통적인 관점에서 경기에 따른 자산가격의 변동은 다음과 같습니다.
경기가 호황시 주식가격은 오르고,
기업의 시설투자 수요 증가로 금리가 올라 채권가격은 하락합니다.
원재료에 대한 수요증가로 commodities의 수요는 증가합니다.
그리고 불황시 그 반대입니다.

그러나 불황이 위기로 이어지면
주식가격이 폭락하며, 신용위험의 증대로 채권가격도 같이 하락합니다.
그리고 불황으로 수요 및 투자가 감소하며 commodities의 가격은 하락할 수 있습니다.
아시아 외환위기시 위와 같은 상황이 발생했었습니다.
주식과 채권의 동반하락.
다행히 원유가격이 낮아서 살 수 있었지
원유가격까지 올랐으면 큰일 났다고 사람들은 말했습니다.
그러나 사실 수요처가 위기를 겪으며 수요감소로 원유가격이 하락한 거지
운이 좋게 하락한 것은 아니었습니다.

그런데 그 반대 현상이 일어나기도 합니다.
위기가 감지되면…
주식가격이 하락하지만…
안전자산 선호 현상이 일어납니다.
미국국채 기준이지만 채권 수요의 증가로 채권가격은 상승하고,
금등 commodities에 대한 투자목적의 수요로 가격이 오르기도 합니다.
투자목적의 수요가 절대적 금액이 크지 않더라도 심리적 요인이 되어서...

호황이 지속되면 인플레이션이 증가하게 되고
이때는 주식과 채권 등 금융자산의 가격은 하락하고,
Commodities의 가격은 오르게 됩니다.

불황의 조짐이 보이거나 경제를 살리기 위해
통화량을 증가시키게 되는데 그 정도가 과해지면
주식, 채권, commodities 등 모든 자산 가격이 상승하게 됩니다.
서브프라임 사태가 발생하기 직전 1~2년의 세계 경제가 그렇습니다.
돈이 넘치다 보니, 금융자산이든 실물자산이든 가리지 않고
돈이 된다 싶으면 찾아다니다 보니 모든 자산 가격이 오르게 됩니다.


<상관관계와 경기 사이클>

일부에서는 이를 경기 사이클과 연관지어 생각하기도 합니다.

주식은 전망이 반영되므로 경기에 선행하고,
기업들은 재고의 조정을 확인 후 투자하게 되므로 commodities는 동행하고
채권은 기업들의 투자가 늘면서 자금을 차입하게 되므로 후행한다는 것입니다.

[1] 경기가 바닥이라고 인식되는 순간 주가는 오르기 시작합니다.
그러나 경제는 생산능력을 여전히 하회하고 있으므로 commodities의 가격은 하락하고 있습니다.
[2]경기가 바닥을 지나고 올라가며, 재고가 줄고 기업들은 생산을 늘리며
commodities의 가격은 오르게 됩니다.
[3]기업의 투자증가는 자금수요의 증가로 이어지고 금리상승, 채권가격 하락이 발생합니다.
[4]경기는 정점으로 향해가고
주식은 먼저 반응해 하락하기 시작합니다.
[5]이후 경기가 꺾이게 되고, 재고가 쌓입니다.
재고가 적정수준을 상회하게 되면 생산을 줄이며 commodities의 가격도 하락하게 됩니다.
[6]이후 자금수요가 급감하며 금리는 하락, 채권가격은 상승하게 됩니다.
경기는 지속적으로 하락하게 됩니다.

	[1]	[2]	[3]	[4]	[5]	[6]	[1]
주식	▲	▲	▲	▽	▽	▽	▲
Commodities	▽	▲	▲	▲	▽	▽	▽
채권	▲	▲	▽	▽	▽	▲	▲

그러나 이러한 해석 역시 조심해야 합니다.
사람들이 경기 사이클 상 언제부터 오를 거라고 생각되면
앞서 투자하기도 합니다.

특히 사이클 대로 움직이는게 확실하다면
선행지표를 보고 동행지표에 투자하고, 동행지표를 보고 후행지표에 투자하면
언제나 수익만 올리겠죠.

전통적으로 경기 후행지표라고 생각되던 것이
어느 순간에는 동행지표가 되기도 합니다.

국내채권금리의 경우 예를 들면
외환위기 직후 주식은 6개월 선행지표, 채권금리는 후행지표로 인식되었습니다.
그러나 채권시장의 유동성이 증가하며 채권금리는 동행지표에 가깝게 됩니다.

또한 호황이든 불황이든 고려해야 할 변수가 많기에
상관관계의 기계적인 적용은 위험합니다.

자산간 상관관계에 대한 해석은 과거에 대한 사후적 해석이지만
투자자에게 필요한 상관관계는 미래에 대한 것이기 때문입니다.

Image from Playground.AI

자산운용 수필 (18) 펀드 ②

자산운용 수필 (18) 펀드 ② 


CPPI vs VPPI

콜옵션은 옵션 프리미엄을 고려하지 않을 경우
Underlying Asset이
행사시점에서 행사가격이라고 불리는 특정가격 이하로 내려가면
이익이나 손실이 없고
행사가격 보다 높으면 이익이 발생하게 됩니다.

이러한 콜옵션의 pay off를 모방하는 것이 CPPI 전략입니다.
만기시 원금에 해당하는 zero rate 국채를 삽니다.
공식적으로 원금을 보장하지는 않지만 구조상 펀드는 원금의 안정성을 높입니다.
나머지 금액으로 주식과 같은 위험자산에 투자하게 되는데
수익을 올리기 위해서는 레버리지를 일으키게 됩니다.
레버리지 비율은 확정되어 있고,
특정 trigger point에 달하면 위험자산을 처분하게 됩니다.
위험자산이 0원이 되더라도 매입한 국채로 원금은 지급이 가능해집니다.

나만 이 투자전략을 구사하고 있고 시장이 안정적으로 움직인다면
좋은 전략이 될 수 있습니다.

그러나 이 전략이 선풍적인 인기를 끌게 되며
문제가 발생합니다.
바로 시장이 급락하게 되면,
동일한 전략을 구사하고 있는 펀드들은 모두 포지션을 청산하게 됩니다.
급락이 폭락으로, 그리고 패닉으로 이어지게 됩니다.

레버리지가 없었다면 위험자산가격이 0원이 되어도 원금은 보존되겠지만
레버리지의 존재는 위험자산가격의 폭락이 손실로 이어집니다.
펀드들은 보유하고 있던 무이표 국채 일부를 팔아야 하고,
국채가 매물로 나오며, 채권 가격도 하락하게 됩니다.

위험자산과 무위험자산 양쪽에서 펀드의 손실은
투자자들의 펀드환매를 부추키게 되고 펀드의 손실은 걷잡을 수 없이 커지게 됩니다.

결국 CPPI는 실패하고 말았습니다.
책에는 종종 나오긴 하지만….

실패하였다고는 하지만 기본 개념까지 나쁜 것은 아니었기에
이후 나오게 된 전략은 VPPI입니다.

CPPI와 유사하나 이 전략의 핵심은 레버리지 비율이 동태적으로 변할 수 있다는 점입니다.
상승장에서 적극적으로 레버리지를 확대하여 수익을 극대화하고
하락시 레버리지를 축소하여, 극단적인 경우 0까지 만듭니다.
레버리지가 0이 되면 기대수익률은 떨어지지만
원금 손실은 발생하지 않는다는 장점이 있습니다.
전략의 중요한 부분인 레버리지의 운용방법은 각 펀드마다 다르게 되며
CPPI와 같은 동시 trigger 위험은 낮습니다.

다만… 투자자 입장에서
원금보장의 의미에 대해 생각해 볼 필요는 있습니다.

10년 만기 무이표 채권이 50~60%에 거래 되고 있다고 치면
10년 뒤에 원금이 보장되어도 경제적으로는 40~50%의 손실이 발생한 것입니다.
High Yield 담보부 채권의 회수율이 70~80%임을 생각해 보면,
원금이 보장되었지만 오히려 손실은 High Yield Bond 보다 크게 됩니다.

그럼에도 투자의 매력이 여전히 있는 건
High Yield Bond를 투자하고 Default가 나서 원금의 70~80% 회수하였을 경우
피감사시 이곳저곳 불려다녀야 하지만
원금보장 펀드의 경우 10년 뒤 원금만 보장되어도
그런 일이 발생할 가능성은 낮기 때문입니다.

Image: Isis, Egyptian goddess associated with funerary rites, wealth and prosperity from Playground.AI

자산운용 수필 (17) Emerging Market

아래는 이머징마켓 관련입니다.
이머징마켓 뿐만 아니라 다른 시장에 대해서도
보통 시장을 보는 시각에 대해서는 가르치기 보다는 경험의 영역으로 넘기게 됩니다.
정답이 없기 때문일 겁니다.

언제나 말씀드리듯...
제가 쓰는 글도 '이렇다'라는 정답을 제시하는 건 아닙니다.

저 역시 정답을 모르고...
어쩌면 다른 분들보다 더 모를 수도 있습니다.
그러면서도...
하나 또는 몇개의 시각에서 쓰고 있을 뿐입니다.

중요한 건 정답이 아니라
다른 사람의 시각을 이해하고,
자신 만의 시각을 만들어 가는 것일 겁니다.
저 역시 갈 길이 멀기만 한....

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Emerging Market


이머징마켓의 정의는 정의하는 사람마다 차이가 납니다.

예를 들어 ABN Amro Asset Management의 경우는 다음과 같이 정의를 내리고 있지만…

지난 15년 간 대외채무에 대해 채무불이행 상태를 겪거나
혹은 구조조정(restructuring)을 단행한 적이 있는 국가
신용도의 최고한도(ceiling)가 BBB+/Baa1이하인 국가
1인당 국민소득이 US$9,386 미만인 국가
높은 정치적/경제적 리스크를 지닌 국가

일부에서는 미국, EU, 일본을 제외한 나머지 전지역을 통칭하는 넓은 의미로 사용하기도 합니다.

이머징마켓 자체에 대해 이야기하려는 건 아니고
시장을 보는 시각에 대해 이야기 하고자 합니다.

몇넌 전만 해도 황금알을 낳는 시장처럼 여겨지던 이머징마켓은
최근 전세계 경제에 먹구름이 드리우며,
자금 유출 위험에 노출되어 있습니다.

투자 붐이 있을 당시 Emerging Market과 관련된 각종 연구 결과를 보면
다음과 같은 시각이 주(主)였습니다.

Emerging Market은 선진국 시장과 segmented 되었다고 보았습니다.
그 와중에 포트폴리오론이나 투자론에서 흔히 말하는 분산효과가 가장 많이 인용되었습니다.
기대수익률은 높지만 상관관계가 낮기 때문에
이머징마켓 자산에 투자시
기대수익률의 가중평균인 포트폴리오의 예상 수익률은 증가하고,
낮은 상관관계로 위험은 줄어든다며 고수익 저위험을 외쳤습니다.

그러나… 당시에도 이미 나오고 있었던 다음과 같은 경고는 무시되고 있었습니다.

한국을 포함 이머징 국가들의 경제 구조는 미국과 중국 등 몇 개 국가에 집중되어 있었습니다.
이는 통계적인 수치야 어떻든
이머징 마켓과 선진국의 실제 상관관계는 낮기만 하지 않음을 의미합니다.
특히 시장에 충격이 올 경우
평소보다 상관관계는 높아지고 충격은 더 커지게 됩니다.

상관관계가 높지 않더라도
그것이 이머징 국가들에 대한 투자가 유리하다는 것을 의미하지 않는다는 견해도 있었습니다.
상관관계가 낮은 이유는
위험이 고조될 경우 안전자산 선호현상인 Flight to quality 현상때문입니다.
이머징 국가에서의 자금의 유출과 그 자금이 선진국 시장으로 유입되기 때문에
선진국의 금융자산 가격은 소폭하락하거나 오히려 오르게 되고
이머징 국가의 금융자산 가격은 큰 폭으로 떨어지게 됩니다.
시간이 지나 통계를 돌려보면 상관관계는 낮게 나타나겠지만
그것이 정말 과연 리스크를 줄일 수 있느냐는 반문을 하기도 했습니다.

그리고 또다른 시각은 이머징 국가간의 상관관계입니다.
특별한 이벤트가 없을 때 이머징 국가별 특성으로 이머징 국가 간의
상관관계는 낮게 나타날 수 있습니다.

그러나 이벤트 발생시 앞서 말한 안전자산 선호현상으로 인해
이머징마켓 자체에서 자금이 유출됩니다.
이머징마켓 펀드에 투자한 투자자는
여러 이머징 국가에 분산투자했다고 생각하고 있지만
정작 분산효과는 전혀 없게 됩니다.
그러다 보니 잘못하면 펀드 수익자들이 패닉상태에 빠져 이머징마켓 펀드의
Fund run 사태로 이어질 수 있다는 견해도 이미 있었습니다.

또한
몇몇 애널리스트와 신용평가사들은
헤지펀드 등 일부 이머징 마켓 펀드의 투자행태에 대해서도 경고를 하고 있었습니다.
이머징 마켓 투자 경험이 없는 펀드가 뒤늦게 시장에 뛰어들며
투자대상 국가의 통화에까지 exposure를 그대로 확대하고 있었습니다.

해당 국가의 경제가 활황이고 신용도가 상향될 경우,
금융자산의 자본이득과 환관련 이익 등 두 배의 수익을 올릴 수 있기 때문입니다.
그러나 반대로
해당 국가에 경제적 위험이 올 경우,
금융자산 가격의 폭락과 함께 통화가치의 하락이 동반됩니다.
그대로 현지통화 자산에 대해 naked 투자를 하는 건
레버리지로 안 잡히는 레버리지 투자였습니다.

신생펀드들과 관련된 또다른 위험은
아무도 모르는 이머징 국가에까지 투자를 넓히고 있었기 때문입니다.
후발 주자로 이익을 내려다 보니 남들이 투자해서 가격을 올려놓은 시장이 아니라
아무도 안들어간 시장으로 들어가야 했기 때문입니다.
Blind에 가까운 투자행태를 보이기 시작했습니다.
일부라고는 하지만 그들의 행태는 더 이상 투자가 아닌 도박이 되고 있었습니다.


그렇다면 이머징마켓은 안 좋은 투자안 일까요?

개인적으로 이머징마켓 주식에 대해서는 확신하지 못하고 있습니다.
위험하다 아니다를 떠나서 적정 가격을 제가 알지 못하기 때문입니다.
그러나 이머징마켓 국채의 선별 투자에 대해서는
예전에도 그랬고, 지금도 그렇고 여전히 긍정적입니다.

과거 데이터를 살펴보면
이머징마켓 국채 투자시 수익의 대부분은 높은 이자수익에서 발생했습니다.
시장의 충격이 가격을 떨어뜨리겠지만
해당 국가가 버틸 수만 있으면 여전히 높은 이자수익이 가능하다는 장점이 있기에
타이밍 투자는 모르겠지만
장기 투자로서의 매력은 여전히 유지하기 때문입니다.

다만 중요한 것은 알고 투자하느냐 아니냐라고 생각합니다.


그럼 어떤 나라가 이머징 국가들 중 안전할까요?

우리나라 사람들은 그래도 우리나라를 이머징 국가 중에 앞서고 있다고 생각하고
안전하다고 여길 겁니다.
중국과 인도, 역시 단기적으로는 몰라도 장기적으로 잘 나갈 거라 생각합니다.
대만… 역시 이머징 국가라고 하기엔 탄탄한 중소기업을 기반으로 한 기술이 있습니다.
베트남… 시장이 안 좋긴 해도 국민성이 한국과 비슷하고 높은 교육열이 있어서
잠재력이 있다고들 합니다.

참고로 베트남과 관련해서…
베트남 주식시장은 매우 규모가 작았습니다.
실제 경제규모보다 시가총액이 작다며 엄청난 폭등이 예상된다고 하여
시가 총액 보다 더 많은 자금이 몰려들었죠.
베트남 부동산 개발 쪽에서도 비슷한 일들이 벌어졌습니다.
그러나, 장기적으로는 어떨지 몰라도
단기적으로 볼때는…
규모가 작다면… 적은 금액으로도 폭등을 유발하겠지만
규모가 큰 펀드가 빠져나가게 되면
시장은 언제든 폭락할 수도 있다는 당연한 위험은 간과되고 있었습니다.

어쨌든 저도 아시아 쪽 이머징 마켓을 더 긍정적으로 봅니다.
라틴 아메리카.. 자원이 풍부하다고 하지만
정치적 불안정 등을 고려시 그다지 손이 나가지 않습니다.

그러나 미국 사람들은?
사람마다 다르겠지만
지리적으로 가깝다 보니 라틴 아메리카 국가들을 더 좋게 보는 경향이 있습니다.

라틴 아메리카 정치가 불안정하다 해도
대한민국에 대한 북한의 위협보다는 안전하다고 보고,
농산물이나 광물 등 천연자원 때문이라고도 합니다.

또한 유럽 및 미국 사람들은 또한 동유럽에도 높은 점수를 줍니다.
동유럽 국가들이 EU로 들어오며 좋아질 거라는 전망 때문이기도 합니다.

카스피해 연안국은 원유등 매장된 천연자원으로 인해 평가가 좋습니다.
그리고… 빠지지 않는게… 유럽과 인접해 있다는 점입니다.

그러나 라틴 아메리카든 동유럽이든, 카스피해 연안국이든
보다 중요한 요인은 behavioral finance에서 말하는 familiarity일 겁니다.
더 잘 알고 더 친숙한 곳에 아무래도 점수가 후하게 되죠.

누가 맞는지 알 수는 없지만
사람들의 생각에 따라 유동성이 제공되는 곳이 금융시장입니다.
중국과 인도는 여전히 이머징이지만 규모로는 이미 경제대국으로 달리 취급되고 있고,
나머지 이머징 아시아와 대한민국은 이러저러해 좋다고 우리는 이야기 할 지 몰라도…
결국 시장 유동성이 취약할 수 밖에 없습니다.

Image: Feng Po Po, Chinese goddess associated with the wind, wealth and money from Playground.AI

자산운용 수필 (16) 대안투자 (Alternative Investments) : Commodity

자산운용 수필 (16) 대안투자 (Alternative Investments) : Commodity


부실채권(NPL, Non Performing Loan), M&A, Hedge Fund, Commodity의 공통점은?

대안투자다? 틀린 답은 아닙니다만…
또 다른 특징은 바로 그들만의 리그라고 불린다는 점입니다.
대안투자다 보니 제도권 밖에 있어서 그럴 수도 있지만….
위와 관련된 시장에 종사하면 명함을 내밀었을 때
생소한 직장명으로 인해 잘 모르는 사람들로부터
어떻게 번듯한 직장하나 갖지 못했을까라는 동정어린 눈길을 받을 수도 있지만…
실제로는 엄청난 이익을 챙기고 있을 겁니다.

미국 Top 10 MBA 출신들이 가장 선호하는 곳 역시 월가의 IB가 아닌 헤지펀드라고 하죠.

금융쪽에 있다보면
그들만의 리그라는 말을 많이 듣습니다만…
Commodity 쪽에 종사하는 사람을 만나보면…
그 중에서도 가장 심한 곳이 Commodity 시장이라고 합니다.
금융쪽에서 Commodity를 취급하는 사람의 숫자는 전세계에서 손으로 꼽을 수 있고
가장 어려운 건 업무자체가 아닌 시장진입이라고 까지 합니다.

Commodity.

최근 원유를 비롯한 원자재 가격이 급등하며 최근 몇 년 사이 관심을 많이 받고 있는 분야입니다.
Commodity라고 묶기는 하지만
원유 등 에너지,
금, 은 등 귀금속,
니켈, 구리 등 귀금속과 반대되는 비금속
옥수수 등 농산물과 돼지 등 축산물,
그 외에도 목재 등 다양합니다.

주식, 채권 등 일반적인 금융상품의 가격은 inflation과 음의 상관관계를 지니는 반면,
부동산이나 Commodity 가격은 inflation과 양의 상관관계를 가지기 때문에
포트폴리오 효과가 우수하다는 점이 가장 큰 특징입니다.

또한 금융상품은 negatively skewed 되어서 이벤트 리스크 발생시 가격의 폭락을 보이나
Commodity는 이벤트 리스크는 가격의 폭등을 초래하는 positively skewed 형태입니다.
Skewness에서도 헤지효과가 우수하다고 볼 수 있습니다.

그러나 무조건 좋기만 할까요?

우선 과연 헤지효과가 있느냐는 질문을 던질 수 있습니다.
경기하락시 투자 수요 및 에너지 수요 감소로 이어지면
금융상품 가격과 commodity 가격 모두 하락할 거라는 우려입니다.
이에 대해 사람들은 시차를 이야기 합니다.
주식 등 금융상품은 경기에 선행하는 반면,
Commodity는 경기에 후행하므로, 경기순환에 있어 헤지효과가 있다고 합니다.

기간에 따라 다르겠지만 데이터를 보면
사실 금융상품과 Commodity의 상관관계가 생각보다는 낮지 않습니다.
그러나 이벤트 발생시, 금융상품 끼리의 상관관계가 1에 가깝게 급격히 올라가는데 비해
Commodity는 그때 상관관계가 오히려 낮아진다는 장점이 있습니다.

그리고, 특히 공급측면의 충격으로 인한 스태그플레이션에서 투자효과가 클 겁니다.
금융시장에서는 경기침체와 물가상승이라는 곰과 호랑이의 공격에 고전할 때,
Commodity 가격은 올라갈테니까요.

다만 commodity 가격단위와 같은 USD를 사용하는 미국의 경우
완벽한 효과로 이어질 수 있지만…
다른 나라의 경우는 환율효과도 고려해야 합니다.

Commodity 펀드에 가입하여 동일기간 commodity 가격이 폭등했는데…
정작 손에 쥔 것은 원금도 안되는 경우도 있습니다.

투자대상으로 Commodity 시장을 접근할 때
두가지 방법을 생각해 볼 수 있습니다.

손쉽게 접근할 수 있는 방법은 간접적인 방법입니다.
전통적인 방법은 정유사 등 관련 기업의 주식을 투자하는 방법입니다.
그 외에 commodity가 주 산업인 외국에 대한 투자도 있습니다.
좀더 직접적인 exposure를 높인 건
Commodity 펀드나 Commodity 연계 파생결합상품을 이용하는 방법입니다.
펀드나 파생결합상품 투자시
사람들은 “commodity = 알 수 없다 = 위험하다”라고 생각하는 경향이 있습니다.
그러다 보니 만기를 짧게 가져가려 합니다.

그렇지만
개인적으로는 commodity는 짧게 가져가는 것이 더 위험하다고 생각합니다.
Commodity는 장기적으로 볼 때는 제한된 공급과 증가하는 수요로
가격이 오를 수 밖에 없습니다.
대체 에너지가 나오더라도 대중화가 될 때까지는 많은 시간이 걸리기 때문에
포지션을 청산할 시기는 충분합니다.

그러나 단기적으로는 지정학적 위험등 급등락의 위험을 지니고 있어서 오히려 위험합니다.
국내 최고의 전문가라고 불리던 외국계 IB의 한국인 애널리스트 역시
단기적 전망을 물어보면 답을 회피합니다. 누구도 알 수 없는 부분이라고….

직접적인 투자의 대표적인 방법은 선물(futures)입니다.
이는 현물을 보유시 보관비용이 많이 들기 때문입니다.

그러다 보니 금융상품과 비교시 다음과 같은 특징을 보입니다.

금융시장을 보면
선물에서는 long과 short 모두 자유로운 반면
현물에서는 아무래도 long position만 자유롭고, short position은 이론에 비해 제한적입니다.
그러다 보니 현물이 저평가 될 경우 차익거래가 많이 발생하여 가격을 돌려놓기 쉽지만
고평가 될 경우 빠른 시일 내에 조정되지 못합니다.

Commodity 시장을 생각해 보면
현물에서 long position이 쉽지 않습니다.
그러다 보니 현물이 저평가 된 상태가 지속될 수 있습니다.

Commodity 가격이 급등할 것으로 예상되고 특히 현물이 저평가 되어 있다고 판단되면
보관비용을 감수하더라도 현물에 투자할 유인이 생깁니다.

전통적으로 현물은 보관비용으로 인해 투자목적으로 접근하지 못한다고 여겨왔지만…
몇년전부터는 일부 IB나 헤지펀드에서 현물까지 투자하기 시작했다고 합니다.
유조선과 원유저장 탱크 등을 갖춰서….

초기에는 IB 이후 헤지펀드나 commodity mutual fund 등의 등장에 대해서는
투기목적 수요의 증가로 인해
Commodity 가격을 과도하게 올리고 있다는 비난과
참여가 제한되어 비효율적이던 시장에
유동성과 효율성을 공급했다는 긍정적인 평가가 상존합니다.

그러나 정확한 금액이 집계되지 않다보니
개인별 단기전망의 차이와도 이어집니다.

헤지펀드 등 투기성 자금이 빠질 경우
단기적으로 commodity 시장이 급락할 수 있다는 경고와
Commodity 시장에서 그러한 단기적 투기성 자금은 미미하여
영향이 없다는 주장입니다.

Image: Ebisu, Japanese god associated with water, fisheries and wealth from Playground.AI

자산운용 수필 (15) 대안투자 (Alternative Investments) : Hedge Fund ③

자산운용 수필 (15) 대안투자 (Alternative Investments) : Hedge Fund ③


금융시장 분석에 있어서 큰 흐름은
기본적 분석(Fundamental Analysis)과 기술적 분석(Technical Analysis)라고 볼 수 있습니다.

사람마다 선호도가 다르고 두 개가 다 중요하겠지만 굳이 나누자면
학계에서는 기본적 분석을 선호하고,
실무에서는 기술적 분석을 선호하는 사람이 많습니다.
실무도 세분화하면
애널리스트는 기본적 분석을, 자산운용사의 운용자는 기술적 분석을 선호하는 경향이 있고
주식 등 현물시장에서 보다는 선물시장에서 기술적 분석을 선호합니다.

기술적 분석의 특성은 다음과 같습니다.

하나는 쉽다는 점입니다.
복잡한 계산과정이 필요없이 그래프만으로 분석이 가능합니다.
그러다 보니 학계보다 실무에서, 애널리스트 보다 운용자들이 선호하게 됩니다.

또 다른 특징은 유동성이 풍부한 시장일수록 기술적 분석이 잘 들어 맞습니다.
언제나 그렇지는 않지만 일반적으로
선물(futures)과 같이 유동성이 풍부한
정상 시장(Nomal market)에서 좋은 분석방법이고,
활발한 거래를 통해 여러 번의 작은 이익을 얻기에 좋은 방법입니다.

시장참여자들의 인식이 바뀌는 순간 큰 손실을 입을 수 있는 위험에 노출되어 있기에
그래프 분석뿐만 아니라 시장의 의견에 대한 지속적인 주시가 필요합니다.

기본적 분석은 본질적 가치를 분석하여
투자대상의 고평가-저평가 여부를 파악하는 방법으로
유동성이 낮은 투자안에 적정합니다.
시장의 유동성이 높을수록
투자안의 가격은 그 순간의 모든 가격정보를 반영하고 있을 가능성이 높습니다.
그런 시장하에서는
기본적 분석으로 인한 가격과 그 외 모든 정보가 포함되어 있게 됩니다.

그러나 유동성이 낮은 투자안의 가격은
시장의 비효율성으로 인해 저평가 또는 고평가가 되어 있을테고
기본적 분석을 통해 수익을 얻을 기회가 있습니다.

도박이 아니면서 큰 수익을 얻는 경우는
기본적 분석을 통해서인 경우가 많습니다.
미국의 큰 손들이 지향하는 가치투자가 바로 이것입니다.

다만 투자대상이 유동성인 낮은 투자안이 많고
아니더라도 일단 본질적 가치가 회복될 때까지 기다려야 하므로
자신이 운용하는 펀드의 유동성이 뒷받침되어야 합니다.
큰 손들이 큰 돈을 벌 수 있는 이유이기도 하죠.
이때 펀드의 유동성은 ‘펀드의 현금화가능자산 – 펀드의 예상인출금액’의 개념입니다.

헤지펀드에서 갑자기 이런 이야기를 꺼낸 이유는
헤지펀드의 유동성과 관련이 있기 때문입니다.
헤지펀드 자체는 유동성이 풍부합니다.
일반적으로 상당히 오랜기간 동안 인출이 불가능하기 때문입니다.
펀드의 청산 전에는 인출 불가한 펀드도 존재합니다.
현금화 가능 자산이 낮더라도 펀드의 예상인출금액이 0에 가까우니
펀드 입장에서는 유동성이 오히려 높게 됩니다.
그렇기 때문에 자유로운 투자가 가능합니다.

헤지펀드에 투자한 투자자 입장에서는 그 반대입니다.
장기간 현금화가 불가능하게 되므로 유동성이 낮은 투자안입니다.
위의 논리대로면 기본적 분석이 필요하지만
기본적 분석을 하기위한 데이터를 입수하는 것이 원천적으로 불가능한 경우가 대부분입니다.

여기에 헤지펀드의 고수익 저위험의 비밀 아닌 비밀이 존재합니다.
저위험이 아닌 측정불가능한 위험이 되기 때문입니다.

헤지펀드의 위험을 측정할 수는 없지만 현대 포트폴리오론 적인 접근 역시
그러한 접근의 한계를 통해
헤지펀드의 고수익 저위험을 설명할 수 있습니다.

포트폴리오론에서 바라보는 위험은
총위험은 수익률의 표준편차이며,
시장에 대한 민감도인 베타로 체계적 위험을 측정하고
체계적 위험만 보상되는 위험이라고 판단하여
이에 대한 위험-수익 분석만 추구합니다.
개별자산에서 기본적 분석을 선호하는 학계이지만
포트폴리오로 가면 개별자산에 대한 접근이 불가능하다는 한계로 인해
일종의 기술적 분석을 하게 되는 셈입니다.

그리고 이러한 접근 방법의 한계를 보여주는 것이
바로 헤지펀드 등 대안투자입니다.

우선 헤지펀드와 같은 대안투자의 경우,
대부분 투자안은 유동성이 부족하게 됩니다.
그리고 유동성 부족은
유동성 리스크라는 실질적인 위험의 증가에도 불구하고
가격은 잘 변하지 않게 됩니다.
그러다 보니 표준편차는 오히려 줄어들기에 총위험을 낮추는 모양새를 보이게 됩니다.

또한 헤지펀드에서 사용하는 다양한 전략은
전략자체도 다양하지만 어느 한 전략을 고수하지 않습니다.
일부기는 하지만
돈이 될거라는 생각만으로 운용전략을 180도 바꿔서
운용자들이 잘 모르는 시장에 베팅을 하기도 합니다.
운용전략의 수시 변화는 펀드의 불안정성을 높여 실질 위험을 증가시키지만
시장의 대용치로 사용하는 지수와의 상관관계는 낮추게 됩니다.
따라서 수치만 보면 체계적 위험이라고 불리는 베타 역시 낮아지게 됩니다.

상식적으로 생각하는 위험은 높지만…
현대 포트폴리오론에서 말하는 총위험과 체계적 위험은 낮게 유지됩니다.

이렇기 때문에 헤지펀드나 대안투자가 투자하면 안 된다는 것은 아닙니다.
투자자가 그 위험을 알고 용인할 수 있는 수준이라면
그것은 적정한 투자안입니다.

다만, 전반적인 인식이
외환위기 직후에는
‘헤지펀드 = 핫머니 = 도덕적 문제가 있는 고위험 투자안’
이라는 인식에서 요즘은
‘고수익 저위험의 아름다운 투자안’
이라는 막연한 환상으로 변해가는 것을 봅니다.

그러나 어디까지나 헤지펀드나 대안투자들도
나름대로의 위험-수익 구조를 지닌 투자안일 뿐이며
단지 기존 이론상으로 잡히지 않는 위험을 늘렸을 뿐이란 점을 알아야 하고,
투자 전에 그 위험을 볼 수 있어야 합니다.

그러기 위해서는
결국 due diligence라고 불리는 펀드실사 등을 통한
질적인 분석이 중요한 요인일 수 밖에 없습니다.

국내 일부 금융회사에서는 비행기 값이 아깝다고 실사절차 없이
탁상공론을 통해 다수결로 정하는 곳도 있고,
또 일부는 펀드에 돈 넣어주는 대가로 외유를 하는 정도로 생각하기도 합니다만

헤지펀드 실사는 투자의사 결정 전에 이루어져야 하는
반드시 필요한 절차입니다.
그리고 CFA 협회에서 강조하듯이
의사결정에 영향을 줄 것 같으면 펀드나 IB의 비용으로 실사를 가서는 안됩니다.

Image: Daikokuten, Japanese god associated with wealth and fortune from Playground.AI

자산운용 수필 (14) 대안투자 (Alternative Investments) : Hedge Fund ②

자산운용 수필 (14) 대안투자 (Alternative Investments) : Hedge Fund ②


그 전에 했었는지 아닌지 기억이 가물가물…
아마 빼먹었던 것 같아 추가합니다.

포트폴리오나 펀드의 성과를 측정하는 대표적인 방법은 벤치마크와의 비교입니다.
공부를 한 사람들이 범하기 쉬운 잘못 중 하나는 시장지수 벤치마크에 대한 맹신입니다.
그런 사람들은 부채나 hurdle rate와 같이 특정 수익률을 기준으로 삼으면
공부를 덜해서 그런다고 보고
시장지수를 벤치마크 대상으로 설정하도록 합니다.
그러나 실제로는 투자성향이나, 부채 특성에 따라
시장지수 보다는 절대적 수익률이 보다 유용한 벤치마크 지수가 되기도 합니다.
다만 투자성향이나 부채 특성은 개개인마다 다르기에 연구대상으로 삼기 힘들고,
절대적 수익률은 반대로 분석할만한 내용이 없기 때문에
이론적 접근은 시장지수를 벤치마크로 하는 것에 치중해 있을 뿐입니다.

왜 갑자기 벤치마크 이야기일까요?

시장지수와 벤치마크는 바로 헤지펀드의 시작과 관련이 있습니다.
뮤추얼펀드의 경우 대부분 성과는 벤치마크 대비 얼마의 수익률을 타겟으로 합니다.
그러나 현실적으로 주식시장이 30%하락 했는데
내가 가입한 펀드는 20%만 하락했다고
행복해 할 사람이나, 매니저에게 추가적인 성과보수를 기꺼이 주려는 사람은
거의 없을 겁니다.

시장지수를 벤치마크로 삼고, 벤치마크 대비 추가수익률을 매니저의 평가지표로 삼는 것은
시장영향을 배제하고 매니저의 역량을 평가하겠다는 이론적 근거에서 나왔지만
현실적으로 투자자나 펀드 수익자들은 그것을 받아들이지 못하는 경우가 많습니다.
원래는 그런 뮤추얼펀드의 한계 때문에 나오게 된 것이 헤지펀드입니다.

뮤추얼펀드와 달리 Short position을 자유롭게 취할 수 있도록 하여
헤지펀드의 대표적인 전략으로 알려진 Long-short 전략을 구사하여
시장에 중립적인 수익률을 얻고자 하는데서 출발합니다.
대부분의 투자자들이 short position을 취하는데 제약을 받기 때문에
금융시장은 이론과 달리 효율적이지 못하게 됩니다.
현물에서 저평가된 종목은 사면 되므로 저평가로 인한 차익거래는 찾기 어렵지만
고평가 되었을 경우, 해당 종목을 보유하고 있지 않은 투자자들은
어떻게 할 방안이 없기 때문입니다.
또한 해당 종목을 보유하고 있더라도 장기투자기관들은
해당 종목을 팔기보다는 그냥 보유하려는 경향이 있습니다.

그러한 시장의 비대칭성에 기인한 비효율성은
Short position을 자유로이 취할 수 있는 헤지펀드에게
차익거래 기회를 줍니다.
양방향을 취하는 차익거래의 특성상 거래당 수익은 크지 않게 되므로
수익률을 올리기 위해서는 어느 정도의 레버리지가 필요하게 되고
투자자들은 차익거래는 무위험 수익을 얻는 전략이라는 환상에
레버리지에 대한 거부감이 없게 됩니다.

헤지펀드가 고위험 투자안으로 인식되게 된 것은
헤지펀드들이 많아지면서 부터입니다.
헤지펀드 및 Managed Fund 등 차익거래를 노리는 펀드들이 많아지면서
차익거래를 취할 수 있는 기회는 줄어들고,
기회를 찾는다 하더라도 그 거래에서 얻을 수 있는 수익은 미미하게 됩니다.
결국 동일한 수익률을 얻기 위해서는 더 높은 레버리지를 취할 수 밖에 없습니다.
또한 차익거래 기회가 한정되어 있기 때문에
방향성 투자나, 새로운 시장에 대한 투자도 하게 됩니다.

LTCM의 예에서 보듯이 그러나 차익거래는 무위험 거래가 아닙니다.

헤지펀드나 자산운용에 관심있으신 분들은 LTCM의 성공과 실패를 다룬
‘When Genius Failed (천재들의 실패)’를 읽어보시기를 권합니다.
한국어판은 절판되었었는데…
다시 나오고 있는지는 모르겠습니다.

차익거래의 함정은
꼭 LTCM의 예가 아니더라도 종종 보게 됩니다.
예를 들면 우리나라에서도 IRS 2년과 통안증권 2년의 차익거래가 유행했던 적이 있습니다.
이론상 동일만기 기준으로 IRS는 시중은행의 신용위험이고,
통안증권은 한국은행의 신용위험이니 IRS 이자율이 더 높아야 합니다.
그러다보니 통안증권의 이자율이 더 높아지는 순간
많은 금융기관들이 통안증권을 사고, IRS Pay하는 차익거래를 들어갔습니다.
그러나…
그 차이는 좁혀지지 않았고…
오히려 사람들은 스왑과 채권시장은 별개의 시장이므로
이자율이 역전되는 것은 이상할게 없다는 식으로 생각을 바꾸었습니다.

차익거래의 기회와 비교시 구조적인 변화가 자주 있지는 않지만
차익거래의 기회냐 구조적 변화냐는 지나기 전에는 알 수 없습니다.
불확실성에 대한 레버리지는 그만큼 리스크를 떠안는 것임을 명심해야 합니다.

Image: Zhao Gongming (趙公明), Chinese taoist associated with wealth from Playground.AI

자산운용 수필 (13) 대안투자 (Alternative Investments) : Hedge Fund ①

자산운용 수필 (13) 대안투자 (Alternative Investments)

대안투자는 주식, 채권과 같은 전통적인 투자안에 대비된 개념으로
사람들 마다 대안투자로 보는 기준이 다릅니다.

광의로는 전통적인 주식, 채권을 제외한 모든 투자안을 의미하며
이 기준으로 대안투자를 분류하게 되면
ABS계열 및 파생계열 등 구조화된 상품 등도 모두 포함하게 됩니다.
그러나 이렇게까지 넓게 보면 대안투자로 묶는 의미가 크지 않게 됩니다.

그 외에 경제활동에 따라 대안투자를 분류하는 방법도 있습니다.
대안투자를 대안적 자금조달, 대안적 투자대상, 대안적 투자전략으로 나누어 봅니다.

자금조달 방법의 다양화라고 할 수 있는 대안적 자금조달로
Private Equity, Private Debt, Venture Capital,
Vulture Capital(Distressed Debt) 등을,
혹자는 여기에 High Yield Bond/Loan이나 Microcap Stock 등도 포함시킵니다.

투자대상을 다양화한 대안적 투자대상으로
부동산, 귀금속, 비금속, 에너지, 농산물 등을,

투자전략를 다양화한 대안적 투자전략으로
헤지펀드, Fund of Funds, Managed Futures 등을 대안투자로 보게 됩니다.

이론상으로 대안투자는 기존 자산과의 상관관계가 낮아
포트폴리오 편입시 리스크를 줄이는 효과가 있습니다.
사람 마다 다르지만 적정 수준의 대안투자 보유비중에 대한 연구결과에서는
대안투자 전체의 exposure는 전체 투자자산의 10~20% 선이 적당하다고 보며,
그 중 헤지펀드의 비중은 전체 투자자산의 3~20%선으로
대안투자안 중 가장 많습니다.

헤지펀드 (Hedge Fund)

대안투자 중 대표적인 것은 헤지펀드일 겁니다.
헤지펀드는 다양한 상품을 대상으로 다양한 투자기법을
하나 또는 복합적으로 이용하여 변동성을 최소화 하면서
수익을 극대화하려는 펀드를 지칭합니다.
수익 변동성을 최대한 줄이기 위해
시장상황과 관계없는 일정수준의 절대적 수익을 추구하는 것을 특징으로 합니다.
헤지펀드가 사용하는 투자기법은 매우 다양하며
펀드별 특정적인 투자기법을 사용하기도 하고,
특정되지 않은 다양한 투자기법을 사용하거나,
투자기법을 펀드수익자에 알리지 않고 중간에 자유로이 바꾸기도 합니다.

헤지펀드를 판매하는 브로커의 말이기는 하지만
헤지펀드의 특징으로는 높은 수익과 낮은 변동성이 이야기 됩니다.
실제로도 헤지펀드의 과거 실적은
대부분 높은 return과 낮은 vol을 나타냅니다.

그러나 정량적 분석의 원천자료는 운용사의 제공 자료로서
대부분 제3자의 검증이 대부분 없다는 데이터 신뢰성의 문제점을 지니고 있습니다.

최악의 경우 운용사들이 속일 수도 있고,
그렇지 않더라도 Appraisal Data 문제라는 것이 있습니다.
유동성이 있는 실질적인 시장이 존재하지 않는 경우
아무도 그 가격을 알 수 없기에
평가에 사용되는 것은 appraisal data 입니다.
설령 Bloomberg나 Reuters 등에 가격정보가 뿌려지고 있더라도
이는 시장가격이 아닌 추정된 가격입니다.
실제 청산시 그 가격을 받게 될 가능성은 낮습니다.
또한 제공되는 데이터 역시 일별 데이터가 아닌 월별 데이터가 대부분입니다.
그러다 보니 변동성이 실제보다 낮게 나올 수 밖에 없습니다.

또 다른 특징은 기존자산과의 낮은 correlation입니다.

때론 상관관계가 낮기도 합니다.
일부 헤지펀드 중에는 short position을 취해
주가가 빠질 때 오히려 10%이상의 수익을 올리는 등
음의 상관관계를 보이는 투자안도 있습니다.
그러나 모든 헤지펀드가 그렇지는 않습니다.
시중의 유동성 움직임에 따라 오히려 동조화를 보이는 헤지펀드도 많습니다.
심지어 레버리지로 short position을 잘못 취하여
참조자산의 가격이 상승할 때 파산하는 경우도 발생합니다.

Survivorship bias 역시 많이 언급되는 부분입니다.
헤지펀드 뿐만 아니라 다른 펀드에도 적용되지만
헤지펀드의 경우 그 영향은 더욱 큽니다.
일부 연구 결과에 의하면 2.5년 내에 실적부진으로 폐쇄되는 헤지펀드가
전체 헤지펀드의 50%에 달한다고 합니다.

Fund of Hedge Funds (FoF)는 사람에 따라서 헤지펀드의 일부로 보기도 하고
새로운 자산군으로 보기도 합니다.

동일 자산군으로 분류하는 사람들은 제한없이 다양한 자산에 투자할 수 있는
헤지펀드가 또하나의 투자대상으로 헤지펀드를 삼았을 뿐 기본적으로는 같다고 봅니다.
그러나 새로운 자산군으로 분류하는 사람들은
개별자산에 투자하는 것과 헤지펀드를 투자하는 것은 엄연히 다르다는 점을 강조합니다.

분류가 어떻든
Fund of Hedge Funds에 대한 분석은
그 자체로도 의미가 있으며,
헤지펀드에 직접 투자하기 전 단계로도 의미가 있습니다.

Fund of Hedge Funds의 투자전략은
대부분 Strategy은 Top Down 방식이며 Manager 선정은 Bottom Up 방식입니다.
전혀 제한 없이 투자하기도 하며,
특정 Strategy에만 투자(Relative Value, Event Driven)하거나,
주식이나 채권 등 특정자산군에 특화하는 운용사들도 있습니다.

FoF의 Risk 관리는 민감도 분석, 스트레스 테스트 등
기본적 방법론에서 특별한 차이점은 없습니다.
작은 조직일수록 개개인의 맨파워와
각 담당자들이 리스크 관리에도 신경을 쓴다는 점을 강조하고
큰 조직일수록 다단계 리스크 관리체계와 전산 등 잘 구비된 시스템
그리고 복잡한 매뉴얼을 강조합니다.
그러나 펀드든 기업이든 대부분 리스크 관리에 실패하는 경우는
시스템의 부재보다 잘 구비된 시스템의 미작동인 경우가 많습니다.
실제로 방문하고 미팅하는 방법이 필요합니다.

이러한 과정에서 정성적 평가 비중이 높게 됩니다.
따라서 경험 축적은 중요한 부분입니다.
실제로 모 보험사 같은 경우,
외환위기 후 상당히 오랫동안 자산운용부문에서 해외투자를 못했던 적이 있습니다.
국내에서 더 이상 투자하기 힘들자 그룹내 박사 출신들을 대거 포진시키며
1년간 2조원 투자를 목표로 해외투자를 재개하였답니다.
각종 이론적 지식에 능통한 그들은 복잡한 분석을 통해
헤지펀드에 투자를 하였고, 반년동안 몇천억원을 투자하며
해외투자의 큰 손으로 부각했습니다.
그러나 몇 개월 만에 그들이 투자한 헤지펀드들은 천억원이 넘는 손실을 냈고
해당 보험사의 해외투자는 다시 잠정 중단된 적이 있다고 합니다.
극단적인 경우였지만
정성적 분석을 대수롭지 않게 생각할 경우 발생하기 쉬운 예입니다.

정성적 분석은 환경이 변하고 전략도 수시로 변하는 헤지펀드 시장의 특성상
피할 수 없는 부분이기도 합니다.
정량적 분석의 한계는 과거 데이터와 향후 예상과의 불일치 위험이 높습니다.
위험을 겪어 보지 않은 운용자가 실제 위험에 직면에서 어떻게 대응할지
알 수 없습니다.
실제로 위험을 겪어 본 운용자도 반복적으로 겪지 않았기 때문에,
생존할 수 있던 것이 운이었는지
투자철학에 근거한 리스크 관리능력이었는지 판단하기 어렵습니다.

펀드마다 다르지만
FoF의 매니저들은 수백개의 헤지펀드를 바라보면서도 실제 투자하기 위해서는
투자전 최소 2~3번의 실사(Due Diligence)와
투자후 매년 1~2회 이상의 정기 미팅을 갖는다고 합니다.

제대로 헤지펀드나 FoF를 투자하기 위해서는
그 정도의 노력이 필요하겠죠.

정성적 평가 비중이 높을 경우 우려사항은
실제 운용 및 리스크 관리 능력보다는 면담자의 언변에 좌우 될 위험이 높다는 점입니다.
특히 영어등 이(異)언어권의 경우 동 위험은 높아집니다.
면담시점에서 주관적 판단이 미치는 영향이 크기 때문입니다.
헤지펀드 운용자를 소개시켜주는 브로커의 사전 설명 및
언변에 의한 선입견이 영향을 미치기도 하며,
때론 자신도 모르게 listening test로 착각하는 사람도 드물지 않게 존재합니다.
수학을 잘하는 사람이 자신이 분석할 수 있는 투자안과
좋은 투자안을 혼동하듯이
자신이 잘 알아들으면 좋은 투자안이라고 착각하는 경우입니다.
이렇게 말하면 설마라고 생각하실 분들도 있겠지만…
상대방의 설명을 더 잘 듣기위해 영어에 집중하다 보면
사람들이 의외로 실수를 많이하는 부분입니다.
영어를 잘하면 더 많이 알고 있다는 착각이 들면서….

자산운용 수필 (12) 펀드

자산운용 수필 (12) 펀드


펀드는 지금까지 언급한 그리고 언급할 모든 투자 안에 투자가 가능합니다.
그러다 보니 별도로 언급하기도 애매하고,
또 굳이 언급할 필요도 없을 것 같습니다.

이 중 Hedge Funds는 별도로 정의하는 경향이 많은데
가장 큰 특징은 절대수익률을 추구한다는 점입니다.
헤지펀드가 나오기 전 기존 펀드들은 대부분
Bench Mark 대비 초과수익률을 추구하는 형태였습니다.
헤지펀드는 일단 대안투자 쪽에서 다시 말씀드리고
펀드 일반에 대한 몇가지만 언급하고자 합니다.

회사형과 계약형.

국내 펀드의 경우 관련 규정등에 의해 비교적 쉽게 구분이 됩니다.
수익증권이 일반적이며,
관련 규정에 의해 주식회사의 형식인 뮤추얼펀드 등이 있습니다.

그러나 해외 펀드의 경우 구분이 어려운 경우가 많습니다.
일반적인 뮤추얼펀드 구조를 제외하고 가장 많이 보았던 해외펀드의 형태는
미국과 조세회피지역 두군데를 근거로 하는 회사를 설립하고,
두 종류이상의 share를 co-issue 형태로 발행하는 회사형입니다.
실체는 같지만
미국을 근거로 하는 share는 미국내 투자자에게만 판매하고
조세회피지역의 share는 미국외 투자자에게 판매하게 됩니다.
이런 구조를 택하는 이유는 미국 국내법 및 세금 문제로 인한 부분입니다.

그러나 회사형만 있는 것은 아니고 계약형도 존재합니다.

일부 운용자들은 돈만 벌면 됐지
그런 형식적 구분이 뭐 그리 중요하냐라고 하지만...
사실 중요합니다.
경제적 실질 때문이 아니라 여러가지 관련 규정들 때문입니다.

국내 회계기준상 계약형은 기타유가증권(수익증권), 주식회사는 주식,
유한회사는 출자금으로 구분하여야 합니다.

그리고 회사형의 경우 한국은행에 역외금융회사로 신고해야 합니다.
그런데 한국은행 담당자가 어떤 사람이냐에 따라
계약형은 역외금융회사가 아니라는 담당자와
계약형도 계약형 회사이므로 역외금융회사라는 담당자로 나뉩니다.

역외금융회사로 분류되면…
각종 신고 및 사후 보고사항, 그리고 내부 승인절차 등에서
일반 투자안 보다 훨씬 까다로운 내외부 규정을 적용받게 됩니다.

구분을 하려고 해도 그 자체가 쉽지 않은 것도 고민해야 하는 부분입니다.
펀드의 명칭에 따라
Ltd로 끝나면 회사형, trust로 끝나면 계약형으로 나누는 것이 일반적이나
Ltd로 끝나는 회사형 중에서 다시 주식회사와 유한회사로 나누는 것은 쉽지 않습니다.
또한 Trust로 끝나도 모두 수익증권이 아니라
그 안에서도 계약형 회사와 수익증권으로 나뉜다는 설도 있습니다.

투자대상의 선택

투자대상 자산과 운용사를 선정하는 것은 중요한 부분입니다만
운용사 선정의 경우, 개별투자안을 분석하는 것보다 정성적 요인 더 많이 작용하게 됩니다.

감독당국은 운용사 선정의 자의성을 막기 위해
내부기준을 수립하도록 권장하고 있으나 참 어려운 부분이기도 합니다.
내부기준을 너무 빡빡하게 설정할 경우 투자하고 싶은 운용사를 투자 못하는 경우가 발생합니다.
반대로 여유를 많이 두고 수립할 경우 내부기준은 형식적이고
운용자의 자의적인 판단에 움직이게 됩니다.
이렇다 보니 개개인의 도덕성이 뒷받침되지 못할 경우에는
접대에 대한 유혹에 넘어가기 쉽습니다.

펀드 뿐만 아니라 Structured Finance 분석시 들어가는 가정 중 하나는
투자자산의 부도율입니다.

이때 많은 기관들이 자체 분석보다는 외국계 IB의 자료를 받아 분석을 합니다.
그런 사람들은 Raw data 자체가 운용사에서 나온 걸 IB에서 전해주는 거니
굳이 그 데이터로 다시 분석하는 건 의미가 없다고 말합니다.

계량적 분석은 IB에 맡긴 채
투자시 정성적인 요인이 중요하다지만 지나치게 정성적 요인만 고려하는 경우입니다.

IB에서 기본적으로 주는 건 Marketing Material 이고,
요청하면 엑셀화일을 주지만 계산식은 모두 없앤 값만 들어있습니다.

제대로 분석을 하려면 처음부터 Cash flow를 다시 만들어야 하는데 만드는 것은 귀찮습니다.
시간도 많이 걸리고 때로는 노가다 하고 있다는 느낌도 듭니다.

Fund는 좀 낫지만 CDO 같은 경우는 Tranche 별 안정성을 위해 각종 test가 들어갑니다.
여기보다는 CDO 쪽에서 말씀을 드렸어야 했지만….
원금 잘 갚을 건지에 대한 O/C(Over Collateralized) test와
이자 잘 갚을 건지에 대한 I/C(Interest Coverage Test) 등이 대표적입니다.
각 트랜치별 test가 들어가고 건마다 조금씩 다르기 때문에…
계약내용을 아주 자세히 들여다 보며 따라가야 합니다.
잘못하다가는 엑셀에서 순환참조에 걸리는 경우도 많습니다.

그러나 그럼에도 그렇게 해야하는 이유….
추가적으로 요청을 해도 기본적으로 IB에서 주는 자료는 민감도 분석입니다.
부도율 가정을 0%, 0.5%, 1%, 1.5%, 2%로 했다면
보통은 투자기간 10년이면 10년 동일한 부도율을 가정합니다.
그러나 만약 10년간 평균부도율이 2%였다고 하면
매년 2% 발생하는 경우는 없습니다.
매년 1%씩 발생하다가 특정 2개년 6%씩 발생하는 형태죠.
그리고 그 시점에 따라 동일한 연평균 부도율이어도
손실율 여부가 달라집니다.

Raw data는 IB에서 주는 걸 믿어야죠.
그것까지 속인다면… 그건 사기행위니… 믿어도 될 겁니다.
그러나 동일한 raw data라도 분석방법에 따라
결과와 해석이 달라질 수 있습니다.

이를 측정하기 위해서는 시뮬레이션을 해야하고…
그러기 위해선 Matlab이든 엑셀 VBA(Visual Basic Application)이든
필요하게 됩니다.
이런 것까지 다른 사람을 시킬 수 없으니까요.
그런 이유로 원든 원치않든…
최소한 간단한 프로그래밍을 익혀야 하는 거고요.

저는 펀드나 CDO 분석시에는 Visual Basic을 선호합니다.
아무래도 VBA가 데이터를 읽고 쓰기 편하니까요.
그럼 제가 Matlab과 VBA를 잘 아느냐?
아닙니다…
VBA라기 보다는 Macro에 가깝죠.
그래서 엑셀 VBA를 선호하는 거겠지만….

엑셀 VBA가 더 좋다는 건 아닙니다.
Matlab도 엑셀 데이터를 읽어와서 다시 엑셀에 쓰는게 가능합니다.
매트릭스 개념을 활용하면,
여러가지 부도율 케이스를 동시에 계산하여
보다 빠르게 할 수 있다는 장점이 있습니다.
5종류의 부도율을 10,000번씩 시뮬레이션 한다고 할 때..
매트랩을 쓰면 10,000번이면 되지만
아니라면 50,000번을 돌려야 하니…
속도의 차이가 크죠.

시장 Data

펀드 분석시 데이터는 크게 운용사 및 펀드 관련 데이터와 시장 데이터로 나뉩니다.
운용사 및 펀드 관련 데이터는 운용사 내부 데이터로서 다른 경로를 통해 얻기 어렵습니다.
IB를 통하거나 직접 운용사에게 요청하는 수 밖에 없습니다.

시장 데이터 역시 IB에게 달라고 하면
안 바쁠 땐 기꺼이 줍니다.
바쁠 땐? 투덜대겠지만 주긴 줍니다.

그런 것까지 뭐 직접 찾냐는 운용자나 심사담당자들이 있습니다.
그런 사람들은 직접 찾으려는 사람들을 보며 왜 IB를 못믿느냐고 합니다.

저요?
당연히 믿습니다.
만약 시장데이터를 속인다?
그런 브로커가 있다면 그건 사기꾼도 아닌 바보입니다.
맘만 먹으면 조회할 수 있는 자료를 속이지는 않겠죠.
그러나 IB는 자신이 유리한 데이터를 주게 됩니다.
그리고 IB 입장에서는 그래야 합니다.

그렇기 때문에 직접 찾아봐야 하죠.
시장 데이터는 펀드, CDO, 파생결합상품 등 여러 투자안을 분석할 때 필요합니다.

그 중 한 예를 들면…
예전에 미국의 장단기 금리 차이와 연결된 파생결합상품이 나왔었습니다.
IB에서 준 데이터로는 역전된 적이 기간 중 4일인가 밖에 없었습니다.
당연히 안정적이라 보겠죠. 상식적으로도 역전 가능성은 낮고….

그러나 기간을 확대해 보거나, 미국 이외의 다른 나라 데이터를 보면…
장단기 금리의 역전이 생각보다 흔한 일이며,
역전이 안되다가도 한번 역전되면
그 추세가 몇 년씩 지속되는 모습을 보였습니다.

그 자료를 봐도 물론 투자하기는 했습니다만…
안 본 사람은 해당 투자안을 무위험투자안 처럼 생각하고 마음 놓고 투자합니다.

그러나 그렇게 한번 본 사람은 헤지방안이 있는지,
아니면 해당 구조에 대한 익스포저를 어떻게 할 것인지 고민하게 됩니다.
그리고 적정 프리미엄과 이론가격이 어떨지를…

단기적으로야 차이가 없겠지만…
그런 태도들이 모이면… 어떤 충격이 올 때 분명 다른 결과가 나올 겁니다.

데이터는 주로 데이터스트림, 로이터, 블룸버그 등에서 받습니다.
사람마다 선호도가 다르고,
그에 따라 회사에서 사용하는 것도 다르게 됩니다.

대체적으로 데이터는 데이터스트림이 제일 좋다고 합니다.
그러나 비싸기도 하다죠. 저는 사용해본 적은 없습니다.

복합파생상품이나 파생결합상품 등에서는 로이터를 많이 씁니다.
제가 본 계약서들은 모두 다 로이터의 값으로
이자를 결정하는 구조였습니다.

저희 회사는 블룸버그를 씁니다.
예전에는 해외쪽에서 주식은 로이터 – 채권은 블룸버그에서 강점이 있었다고 합니다.
그땐 저도 이 일을 안해서 잘 모릅니다만…

Data 수집에 있어서 기간에 의해 영향을 미치는 요인을
Time period bias라고 합니다.

David, Faman and French는
3 factor model의 실증검증에서
1929년에서 1997년 간 monthly data를 사용하였습니다.
그래서 small company와 big company 간 유의미한 스프레드가 있다고 보았습니다.
분석기간 동안 small company의 수익률이 좋았고,
혹자는 그 부분을 유동성 프리미엄이다, survivorship bias다,
신용위험 스프레드다라고 해석합니다만.. 그것을 떠나서…

Siegel(2002)에 의하면 1926년에서 2001년까지 보았을 때
1975년에서 1983년 간의 기간을 제외하고 분석하면
Large cap stocks이 small cap stocks 보다 수익률이 좋게 나온 답니다.

이렇듯 데이터 해석은 기간에 따라 달라지게 됩니다.
그러므로 데이터만 아는게 아니라 시장을 알아야 하고,
데이터를 맡기지만 말고 직접 봐야 합니다.

지금은 모 투신사의 내부 전략 담당자로 거액에 스카우트되며
시장에서 사라진 모 채권애널리스트가 있었습니다.
그 사람의 가장 큰 강점은? 시장 데이터를 찾아내는 능력이었다고 합니다.
아니 능력이 아닌 노력이라고 하는 편이 맞을 겁니다.
유의미한 데이터를 찾아내기 위해 밤을 세우는 일도 다반사였다고 하니까요.

여담입니다만…
앞에 말한 분이 스카우트되어 시장에서 사라지는 것을 보고
일부에서 말했습니다.
아무리 돈을 많이 줘도… 시장을 직접 못보는데… 좋을까라고….
그러자 그 분과 친하던 어느 분 왈… 몸값을 알면 그런 말 못할 거라더군요.
얼마정도인지 조차 알려주지는 않았지만….

자산운용 수필 (11) 파생결합상품 ⑥ 분석목적

자산운용 수필 (11) 파생결합상품 ⑥ 분석목적


분석목적.

파생결합상품의 분석방법에 대해 질문을 받을 때마다 제가 강조하는 부분이 바로
왜 그 투자안을 분석하려 하냐는 것입니다.
많은 사람들이 그게 왜 중요하냐고 오히려 반문하지만…
파생결합상품을 분석할 때 왜 내가 그 투자안을 분석하느냐는 점을 먼저 생각해야 합니다.

다음과 같이 위치에 따라 그 목적은 서로 다르고,
목적이 다르면 방법이 달라지기 때문입니다.

관련자들 중 대표적인 기관은 IB, 은행, 증권사 등입니다.
그들에게는 리스크를 최소화한 수수료 수입이 가장 큰 목적입니다.
그러기 위해서 투자자가 보기에 매력적이어 보이는 구조를 만들거나 파는게 가장 중요합니다.

이중 외국계 IB의 경우는 Swap Bank 역할도 직접하게 되며
Swap Bank의 경우는 헤지를 통해 Bid-ask spread를 통한 추가 수익을 얻게 됩니다.

내부 시스템이나 신상품의 경우 PC를 통해 이론가격을 계산하기도 하지만
실제 이론가격보다는 헤지를 가정한 시장가격이 중요합니다.
대부분의 파생결합상품은 완전헤지는 불가능합니다.

그래서 헤지시 DV01이라고도 부르는 달러 듀레이션을 이용한다고 합니다.
책을 보면 듀레이션 부분에 잠깐 이런 것도 있다는 정도로 언급되지만…
실무에서는 중요하게 이용됩니다.

DV01은 가격의 민감도를 돈이라는 동일한 척도로 변환시킨 것입니다.
헤지란 이런 DV01를 중립화하는 것이고,
헤지를 위해 다양한 헤지상품을 살펴보게 됩니다.

잘 모르는 사람들은 가장 비슷한 구조로 헤지할 거라고 생각하지만…
제가 그렇게 생각했었습니다.
실제로는 다양한 현물 및 파생상품 중 유동성이 가장 풍부한 상품을 투자한다고 합니다.
그렇기 때문에 다양한 상품을 단일한 척도로 만들 수 있는 DV01 개념을 선호하게 되고요.
동일한 구조의 1 대 1 매칭이 아니기에
시장상황에 따라 포지션을 조절하는 동적 헤지를 하게 됩니다.

Issuer의 경우, IB, 은행, 증권사 등 판매 금융회사가 직접될 수도 있습니다만
제 3자가 되기도 합니다.
직접 발행일 경우에는 발행은 직접 파생금융상품 거래를 꺼리는 기관들에게
유가증권 형태로 투자안을 제공하는 의미가 있으며,
제 3자가 발행자일 때는 조달 코스트를 낮추는 것이 가장 중요한 부분이 됩니다.

Investor 중 front에 있는 운용자들은 기본적으로 시장에 대한 Betting을 하게 됩니다.
일부 공부를 열심히 한 운용자들은 가격의 덫에 빠지기도 합니다.
이론가격을 분석해서 좋은 가격이면 투자하려 합니다.
그러나 운용자들의 기본은 betting이어야 합니다.
이론가격은 가격 협상을 위한 보조적인 부분일 뿐입니다.

투자기관의 애널리스트 또는 심사담당자는 이론가격을 분석하게 됩니다.
이론가 계산은 감독원의 권고사항이기도 합니다.
이론가 계산시 염두해야 할 점은 액면가 100인 상품을 기준으로 했을 때
발행시점의 기준가는 100이 될 수 없다는 점입니다.
그럴 수 밖에 없는게…
앞서 말한 듯이 발행자는 발행금리를 낮추었고,
판매자는 수수료 수익을 얻게 됩니다.
그러한 수익들은 투자자 입장에서는 모두 비용이 됩니다.
그렇기 때문에
개별 상품과 그 상품의 헤지 비용 등에 따라 다르지만
보통 98전후이면 적정하다고 봅니다.
이론가격 계산시에는 채권 이자율은
No arbitrage model을 주로 사용하게 됩니다.

투자기관의 리스크관리 부문에서는
역시 계량적 접근을 합니다.
그렇지만 관점은 좀 다릅니다.
No arbitrage model 보다는 Equilibrium 모델을 사용하여 리스크를 측정하게 됩니다.
그 과정에서 이론가격이 계산되어 나오기도 합니다만…
그것은 부수적일 뿐입니다.
이론가격이 아닌 투자안의 계량적 리스크 측정이 주가 되며,
내부 시스템이 잘 갖춰진 금융회사에서는 기존자산과의 상관관계까지 고려하기도 합니다.

그외 채권평가사에서도 이론가격을 계산하게 됩니다.
때로는 자체평가 능력이 없는 투자기관에서 투자전 이론가격을 의뢰하기도 하고,
그렇지 않더라도 공모로 발행된 채권에 대해서는 매일매일 가격을 제시하여야 합니다.
파생결합상품은 유통시장에서 거래되는 경우가 드물기 때문에
그 가격들은 채권평가사에서 계산한 이론가격 또는 추정가격이 됩니다.