AQR: 우리는 어떻게 여기까지 왔을까? 기대수익률 형성의 간략한 역사 - 기대수익률의 이해, 파트4

AQR 기대수익률의 이해 논문 시리즈는 투자자들이 실제로 어떻게 장기 수익률 기대치를 형성하는지를 이해하려는 논문들 시리즈 입니다. AQR은 아카데믹 연구 결과와 데이터를 바탕으로 투자를 하는 대형 퀀트 헤지펀드중 하나로, 다양한 투자 수익에 대한 저서를 출간하기도 했습니다.

https://www.valley.town/guru/portfolios?ownerCik=0001167557 벨리AI의 거장 포트폴리오 기능에도 AQR의 13F 보고서 데이터가 올라옵니다.

퀀트나 기타 계량적인 접근방식을 공부해보고 싶으신 분들은 본 논문 시리즈의 저자인 Antti Ilmanen(AQR 포트폴리오 솔루션 그룹 책임)의 다른 저서인 ≪Expected Returns≫이나 비교적 최근인 2022년에 출간한 ≪Investing Amid Low Expected Returns≫도 읽어보시길 권합니다.

글 전반에 걸쳐서 yields, returns, rates에 대한 비교가 많이 나오는데, 한국어로는 모두 수익률로 번역되지만 각각이 의미하는 바가 많이 달라 번역하면서 많이 원문 그대로 사용했습니다.

https://www.aqr.com/-/media/AQR/Documents/Whitepapers/How-Did-We-Get-Here-A-Brief-History-of-Expected-Returns-Formation.pdf?sc_lang=en

Executive Summary

이번 4부에서는 기대치 형성(기대수익률, expectation formation)의 역사를 살펴봅니다. 투자자들은 시간이 흐르면서 어떻게 장기 수익률 기대치를 만들어왔을까요? 학계에서는 투자자들이 실제로 어떻게 하고 있으며, 또 어떻게 해야 한다고 보아왔을까요?

이러한 역사에 대한 깊은 이해하고, 시장 결과가 수십 년에 걸쳐 사고방식을 어떻게 재편해왔는지 파악한다면, 투자자들이 현재를 포함한 어느 시점에서든 시장에 만연한 기대치를 이해하고, 포트폴리오에 대한 영향을 가늠하는 데 도움이 될 것입니다.

초기 발전사

Return 기대치의 역사는 인간 지식의 확장과 항상 존재하는 인간의 편향이라는 두 가지 특징으로 나타납니다. 지식의 확장에는 역사적 수익률 경험의 누적과 가치 지표 및 이론적 위험-보상 상충관계의 개발이 포함되며, 편향에는 기억에 의존한 외삽과 탐욕과 공포의 반복되는 사이클이 있습니다. 데이터가 없던 시절 사람들은 개개인의 경험과 이야기를 통해 형성된 집단적 경험으로부터 배웠습니다. 다른 사람의 성공적인 행동을 모방하는 것은 진화적으로 승리하는 전략이었기 떄문입니다.

시간이 지나면서, 사람들은 특정 투자나 투자 클래스, 나중에는 투자 지수에 대한 서면 기록과 수치 데이터로부터 학습할 수 있게 되었습니다. 과거 미국 주식 및 채권 수익률에 대한 주요 초기 연구로는 Smith(1924), Cowles(1938), Fisher-Lorie(1964), Macaulay(1939), Homer(1963)가 있습니다. 처음 세 연구는 주식 중심이었고 과거 returns에 초점을 맞췄으며, 뒤의 두 연구는 채권 중심이었고 과거 yields에 초점을(이 시리즈의 파트 3 참조) 맞췄다는 점이 우연이 아닙니다. IbbotsonSinquefield (1976), Dimson-Marsh-Staunton (2000) 등의 많은 연구들이 이를 뒤따랐습니다.

이러한 선구적 연구들은 미래 예측에 대한 지침으로 역사적 패턴을 분석했으며, 암묵적으로 일정한 기대수익률이나 프리미엄을 가정했습니다. 이러한 연구들의 혁신은 단순히 과거를 외삽한 데 있는 것이 아니라, 처음으로 노이즈보다 더 많은 정보를 제공할 수 있는 장기간의 역사 데이터를 구축했다는 데 있습니다. 지난 몇 년간의 데이터를 나이브하게(하지만 저항하기 어렵게) 후행(rareview mirror) 외삽하는 방식이 노이즈에 좌되며, 심지어 추세 지속이 아닌 반전으로 이어질 수도 있다는 점을 깨닫게 되었습니다.

과거를 외삽하려는 인간의 성향은 오랫동안 인지된 펀더멘탈 가치에 대한 일정한 기준점 설정과 균형을 이루어왔습니다. 고대 거래소에서도 "이것이 얼마의 가치가 있는지"에 대한 평가가 필요했고, 결국 거래 수단으로서 금이나 화폐의 도움을 받으면서 이런 평가가 수월해졌습니다. 고대에는 대출과 채권은 화폐의 시간 가치, 인플레이션, 신용위험, 요구수익률과 같은 개념들을 구체화했습니다. 토지와 대출이 주요 자산이었고, 주식과 유사한 자산이 더 일찍 존재하긴 했지만, 우리가 아는 형태의 주식 거래는 1600년대 암스테르담과 런던에서 시작되었습니다. 주식이 지배적인 자산 클래스가 된 것은 1800년대 후반 유한책임이 도입된 후로, 1900년대에 이르러선 채권과 토지를 능가하게 되었습니다. 주식은 오랫동안 매우 투기적인 자산으로 인식되었고, 주식 거래는 강한 외삽적 성격을 갖고 있었습니다. (Charles Dow and Edwin Lefèvre (1923)는 장기투자 보다는 단기트레이딩에 중점을 두었고, 가치 투자는 Graham-Dodd (1934)와 Keynes (1936)에 의해 체계화되었는데, 이는 1929년 대폭락과 대공황으로 주식 가치가 80-90% 급락하고 주식 투자의 평판이 땅에 떨어진 이후 주식 투자를 점차 존중받는 활동으로 만드는 데 기여했습니다.

초기에는 자산들이 서로 다른 기대수익률을 가질 수 있다는 학술 이론이 전혀 없었으며, 주식 가격의 랜덤워크에 관한 초기 연구(Bachelier 1900)나 할인현금흐름 모델(Williams 1938)에서조차 그러한 개념은 존재하지 않았다.

하지만 Markowitz(1952), Tobin(1958), Sharpe(1964), Fama(1970)의 현대 포트폴리오 이론(MPT)은 포트폴리오 위험, 위험-보상 상충관계, 자산 가격 결정 모델, 효율적 시장의 개념을 확립했습니다. 한때 지배적이었던 자본자산가격결정모델(CAPM)에서 자산의 기대수익률은 무위험 수익률(riskless rate)과 자산의 시장 민감도(베타, beta)에 주식 프리미엄(equity premium)을 곱한 값의 합입니다. 주식 프리미엄은 합리적 투자자들이 거의 무위험한 현금이나 채권보다 높은 위험의 주식에 대해 요구하는 공정한 보상을 의미합니다. Fisher-Lorie부터 Fama와 Ibbotson까지의 선구적 연구들이 장기 평균 returns로부터 주식 시장 프리미엄을 추정하는 것은 자연스러운 흐름이었고, 이는 사실상 시간에 따른 일정한 기대수익률을 가정하는 것이었습니다

마지막으로 자산 가격 이론은 일정한 기대수익률을 가진 단일 요인 CAPM보다 더 복잡해졌고, 다중 위험 요인과 경우에 따라서는 시간 가변적 기대수익률(time-varying expected returns)을 허용하게 되었습니다. 하지만 가장 큰 변화는 투자자의 합리성 가정을 포기하는 것이었으며, 이는 Kahneman-Tversky, Shiller, Thaler 등의 행동주의적 도전에 의해 뒷받침되었습니다.

마지막으로 1900년대 후반의 실증 연구들은 미국 외 국가들에서도 주식 프리미엄을 뒷받침하는 장기적 증거와 다른 자산 클래스(기간 프리미엄과 신용 프리미엄)와 스타일 팩터들(size, value, momentum 등)에 대한 체계적 보상이 존재함을 발견했습니다. 다만 스타일 팩터들에 대해선 아직 논쟁의 여지가 있습니다.

이 논문의 초점은 주식에 대한 장기 기대 수익률, 또는 현금이나 채권과 비교한 주식의 프리미엄에 있습니다. 특히 역사적 평균 returns(암묵적으로 일정한 기대수익률 가정)를 기반으로 추정되는지, 아니면 현재 배당 yield와 이익yield 같은 forward looking 추정치(시간 가변적 기대수익률 가정)를 기반으로 추정되는지 묻고자 합니다. 또한 투자자 관행과 학술적 사고의 진화를 별도로 다룰 것입니다. 두 흐름은 일부 겹치지만, 항상 같은 방향으로 움직이지는 않았습니다.

이 논의는 또한 시장 효율성과 투자자 합리성에 대한 논쟁과도 연결됩니다. 위에서 언급한 두 예측 접근법 중 어느 것이 본질적으로 더 우수하고 합리적일까요? 어느 정도는 그렇다고 할 수 있습니다. 주관적 장기 기대치 형성을 위한 rearview mirror 접근법은 비합리적인 반면, 시장 기반 forward looking 추정치는 객관적으로 실현 가능하므로 합리적이라고 주장할 수 있습니다. 다만 두 가지 주의사항이 있습니다:

• 미래 returns의 시간 변동을 정확히 측정하기 어렵다면, 거의 일정한 장기 평균 returns에 기준점을 두는 것이 합리적일 수 있습니다. 가장 심각한 비합리성은 단지 3-10년을 되돌아보는 rearview mirror를 사용하는 데서 나오는데, 이는 진정한 장기 평균을 추정하기에는 너무...