포트폴리오 관리 및 자산배분: 분산효과와 성과평가
포트폴리오 관리 및 자산배분 영역은 위험의 분해, 분산투자의 원리, 그리고 샤프지수·트레이너지수·젠센 알파 같은 성과평가 척도의 차이를 묻는다. 같은 펀드도 어떤 척도를 쓰느냐에 따라 우열이 뒤집힐 수 있다는 점이 핵심이다.
위험과 분산
- 총위험은 체계적 위험과 비체계적 위험으로 나뉘고, 분산투자로 줄일 수 있는 것은 비체계적 위험이다.
- 상관계수가 -1에 가까울수록 분산효과가 크고, +1이면 위험 감소가 없다.
- 투자정책서(IPS)에는 목표수익률, 위험허용도, 유동성 필요, 제약조건을 명시한다.
성과평가
- 샤프지수 = (Rp-Rf)/σp, 트레이너지수 = (Rp-Rf)/βp.
- 젠센 알파 = Rp - [Rf + β(Rm-Rf)], 정보비율 = 초과수익/추적오차.
예시
A펀드 12%, 표준편차 15%, B펀드 10%, 표준편차 18%, 무위험이자율 3%라면 샤프지수는 A 0.60, B 0.389로 A가 우수하다. 그러나 베타가 A 1.2, B 0.7이면 트레이너지수는 A 0.075, B 0.10으로 역전된다. 척도의 분모가 총위험인지 체계적 위험인지가 결론을 바꾼다.
감점 포인트
- 샤프지수에 베타를 넣는다.
- 젠센 알파에 실현 시장수익률과 기대 시장수익률을 혼용한다.
- 상관계수 -1에서 위험이 0이 되는 조건을 놓친다.