
이번 리포트는 전문적으로 자산을 운용하는 기관투자자들을 대상으로 전통 자산군(주식, 채권)과 비트코인의 적정 자산 배분율에 대한 접근 방식 중 하나를 제안하는 용도로 작성됐다. 현재 국내에서는 법인의 가상자산 투자가 불가능하다.
정석문 코빗 리서치센터장은 기관투자자의 위험 성향에 따라 비트코인의 적정 자산 배분율이 달라질 수 있다고 분석했다. ▲위험 회피(risk-averse) 성향의 기관투자자가 전통 자산군 포트폴리오에 비트코인을 추가할 경우 5%의 적정 자산 배분율을 제시했다. ▲위험 중립(risk-neutral)의 경우 11% ▲위험 선호(risk-taking) 성향일 경우 22%를 제안했다.
코빗 리서치센터는 주요 자산의 가격 데이터를 활용해 평균-분산 최적화(mean-variance optimization) 모델을 통해 적정 자산 배분율을 도출했다. 특히 국내 기관투자자들이 향후 해당 모델을 활용해 각기 다른 계수를 설정, 다양한 결과값을 도출할 수 있도록 했다.
정 센터장은 결과값을 통해 세 가지 결론을 제시했다.
첫 번째는 비트코인 적정 자산 배분율은 투자자의 위험 선호 성향이 높을수록 상승한다는 점이다. 다음으로는 비트코인을 투자 포트폴리오에 추가하면 모든 위험 성향의 투자자들이 소유한 자산 포트폴리오의 *위험 조정 수익률(risk adjusted return)이 상승한다는 점이다. 마지막은 자산 포트폴리오에 추가된 비트코인을 구매하기 위한 자금 조달 방식이 투자자의 위험 성향에 따라 다르게 나타난다는 점이다.
정 센터장은 “위험 회피 성향의 투자자는 채권 배분을 통해, 위험 선호 성향의 경우 주식 배분을 통해 자금을 조달하는 것이 적절하다”고 전망했다.
모델 도출에 활용된 주요 자산의 가격 데이터는 주식은 코스피와 스탠더드앤드푸어스(S&P)500 지수를 50%씩 담은 바스켓, 채권은 국채선물(KTB) 지수의 2012년 1월 1일부터 2022년 1월 31일까지의 데이터를 활용했으며 무위험 수익률(risk free rate)은 0이라고 가정했다.
*평균-분산 최적화(mean-variance optimization) 모델: 허용 위험과 투입 변수(기대수익률, 위험, 상관관계)에 따라 위험 범위 내에서 기대수익률을 최대화하는 최적의 포트폴리오를 산출하는 방법론. 미국의 경제학자이자 노벨경제학상 수상자인 해리 마코위츠가 1952년 제시했다.
*위험 조정 수익률(risk adjusted return): 평균 수익률을 위험 지표로 나눈 값으로 포트폴리오가 수익을 올리는 데 수반되는 위험을 감안한 수익률이다. 리포트에서는 샤프 지수가 사용됐다.
심예린 기자 yr0403@fntimes.com