Investing Politics: Globalization Backlash and Government Disruption! Trump, Tariffs and Tesla! 저는 이 글을 몇 가지 고백으로 시작하고자 합니다. 첫 번째 고백은, 저는 세상을 회색의 다양한 스펙트럼으로 바라본다는 점입니다. 점점 더 많은 사람들이 세상을 흑백으로만 인식하는 이 시대에, 이러한 시각은 저를 비주류로 만듭니다. 따라서 이 글을 통해 트럼프, 관세, 혹은 테슬라에 대한 비난이나 찬사를 기대하고 계시다면, 아마 실망하실 수도 있습니다. 두 번째 고백은, 제 연구의 상당 부분이 ‘미시적인 세계’에 집중되어 있다는 점입니다. 저는 주로 개별 기업과 그들의 가치를 분석하며, 거시적 주제나 변수에 대한 작업은 그러한 기업 분석을 위한 보조 수단일 뿐입니다. 예를 들어, 제가 매달 업데이트하는 주식 위험 프리미엄(equity risk premium) 추정치는 시장에 대해 큰 주장을 하기 위한 것이 아니라, 기업 가치를 평가하기 위해 필요한 데이터를 얻기 위한 도구입니다. 그렇다고 해도, 오늘날 기업을 평가하기 위해서는 그 기업들이 속한 세계의 경제 및 정치적 상황을 고려하지 않을 수 없습니다. 다만 이러한 작업을 할 때, 한편으로는 트럼프와 관세, 다른 한편으로는 머스크와 도지코인(DOGE) 같은 자극적인 이슈들로 인해 감정적으로 반응하기 쉽고, 본인의 정치적 성향에 따라 결론이 좌우되기 쉬운 것이 사실입니다. 그렇기 때문에 저는 한 발 물러서서, 현재 우리가 직면한 이 시점에 이르게 된 두 가지 큰 흐름을 살펴보고자 합니다. 첫 번째는 세계화입니다. 이 흐름은 지난 40여 년간 경제와 시장을 형성해 왔지만, 이제는 그 정점을 지나 반발에 직면하고 있다고 저는 보고 있습니다. 두 번째는 파괴적 혁신(disruption)입니다. 이는 1990년대 기술 스타트업들에 의해 시작되어 수십 년에 걸쳐 기존 산업 질서를 무너뜨렸고, 이제는 정치 및 정부의 영역으로까지 확산되고 있는 상황입니다. 세계화 – 부상, 영향 그리고 역풍(Globalization – The Rise, Effects and Blowback) 세계화는 시대에 따라 다양한 형태로 나타났으며, 그중 일부는 폭력적이고 유해한 모습이기도 했습니다. 그러나 오늘날 우리가 경험하는 세계화는 1980년대에 본격적으로 가속화되기 시작하였고, 이는 우리 삶의 거의 모든 측면을 변화시켰습니다. 저는 전문 역사가가 아니지만, 이 부분에서는 제 강의실 안에서 세계화가 어떻게 전개되어 왔는지를 짧고 개인적인 관점에서 말씀드리고자 합니다. 이어서 세계화로 인해 수혜를 입은 이들과 피해를 입은 이들을 살펴보고, 마지막으로 2008년 금융위기가 어떻게 세계화의 정점을 찍게 만들었으며, 그 결과로 정치적·경제적 반발이 어떻게 나타나 오늘에 이르게 되었는지를 함께 분석해보겠습니다. 세계화의 짧은 (개인적인) 역사(A Short (Personal) History of Globalization) 세계화의 부상을 가장 잘 설명드릴 수 있는 방법은, 지난 40여 년간 제 강의실에서 그것이 어떻게 존재감을 드러냈는지를 말씀드리는 것이라고 생각합니다. 제가 1984년 캘리포니아대학교 버클리 캠퍼스(UC Berkeley)에서 교수 생활을 시작했을 당시, 경영 교육은 철저히 달러 중심적이었습니다. 전 세계의 경영대학원들은 미국 데이터를 바탕으로 작성된 교재와 사례를 사용했고, 미국 기업들이 중심에 있었습니다. 당시 제 수업에는 유럽과 일본 출신 학생들이 소수 있었지만, 그 외 지역에서 온 학생들은 거의 없었습니다. 졸업 후 이들이 취업한 기업들 또한 대부분 국내 중심의 운영과 매출 구조를 가지고 있었으며, 다국적 기업은 예외적인 존재였고, 이들조차도 대부분 미국이나 유럽에 본사를 두고 있었습니다. 그러나 오늘날의 경영 교육은 위치와 교육 콘텐츠 모두에서 세계화되었습니다. 유럽과 아시아의 경영대학원들은 세계 최고 경영대학 순위에 정기적으로 이름을 올리고 있으며, 수업 자료 또한 이러한 글로벌 트렌드를 반영하고 있습니다. 제가 현재 뉴욕대학교(NYU)에서 진행하는 수업의 경우, 미국 이외 국가에서 온 학생들이 더 많은 경우가 흔하며, 졸업 후 순수하게 국내 시장에만 집중하는 기관에 취업하는 학생은 매우 드뭅니다. 이들이 입사하는 회사들은 대부분 세계 곳곳에 공급망을 보유하고 있으며, 제품과 서비스를 글로벌 시장에 판매하고 있습니다. 기업이 세계화되면서, 소비자와 투자자들 역시 그 흐름을 따라갈 수밖에 없었고, 우리가 구매하는 음식에서부터 가구에 이르기까지, 그리고 우리가 투자하는 기업들까지 모두 이러한 글로벌한 영향력을 반영하고 있는 실정입니다. 세계화의 수혜자들(The Winners from Globalization) 소비자, 기업, 투자자들이 세계화의 흐름에 동참하면서, 이로 인해 확실히 많은 이들이 혜택을 받아왔습니다. 전체를 망라할 수는 없지만, 제가 생각하는 세계화의 가장 큰 수혜자들은 다음과 같습니다. 중국 계화의 최대 수혜자는 단연 중국입니다. 지난 40여 년간 중국은 경제적, 정치적으로 막대한 성장을 이루었으며, 이는 단순한 우연이 아니라, 세계화가 제공한 기회를 전략적으로 잘 활용한 결과입니다. 중국은 처음에는 세계 제조업의 중심지로 자리매김했고, 그 후 점차 축적된 부를 활용해 자국의 인프라와 제도를 구축해왔습니다. 중국의 부상이 어느 정도인지를 가늠해보기 위해, 저는 지난 수십 년간 전 세계 GDP 대비 중국의 비중을 살펴보았습니다(출처: 세계은행): 1980년부터 2023년까지 중국의 글로벌 GDP 점유율은 무려 10배 가까이 증가했습니다. 또한, 중국이 글로벌 경제 성장에서 차지하는 중심성(centrality)은 다음의 자료에서도 확인할 수 있습니다. 여기에서는 각 10년간 전 세계 GDP 변화분 중 어느 지역에서 얼마만큼 기여했는지를 백분율로 분석하고 있습니다: 2010년부터 2023년까지, 세계 경제 성장분의 약 38%가 중국에서 나왔으며, 이는 미국을 제외하면 가장 큰 비중입니다. 물론 미국은 훨씬 큰 경제 기반을 갖고 있었기 때문에 그 절대 규모는 더 컸으며, 미국의 성장 동력은 제가 다음 절에서 다룰 또 다른 글로벌 흐름인 ‘파괴적 혁신(disruption)’의 영향이 더 크게 작용한 결과이기도 합니다. 소비자 소비자들은 세계화를 통해 여러 측면에서 많은 혜택을 받아왔습니다. 무엇보다도 선택할 수 있는 제품의 종류가 훨씬 다양해졌고, 가격 또한 세계화 이전보다 전반적으로 낮아졌습니다. 이제는 계절에 상관없이 원하는 음식을 언제든지 먹을 수 있고, 의류는 너무 저렴해져서 사실상 일회용처럼 소비되는 경우도 많습니다. 이처럼 많은 분들이, 적어도 겉으로 보기에는 더 큰 구매력을 갖게 되었습니다. 국제 기구 세계은행(World Bank)과 국제통화기금(IMF)은 세계화 흐름 이전부터 존재해왔지만, 특히 신흥국에서 그 영향력은 더욱 강력해졌습니다. 선진국들도 유럽연합(EU), 북미자유무역협정(NAFTA)과 같은 국제 협의체와 제도들을 만들어, 기업과 개인이 자국을 넘어 국경 외부에서 활동하기 훨씬 용이해졌습니다. 동시에, 국제 상사법원(International Commercial Courts) 또한 다수 설립되었고, 이들은 국경을 초월해 상업 법률을 집행할 수 있는 권한을 점차 강화해 왔습니다. 금융시장(및 금융중심지) 지난 수십 년간 더 많은 기업들이 금융 시장에 상장할 수 있었을 뿐 아니라, 이 시장들은 공공 정책의 중심적 역할을 하게 되었습니다. 많은 경우, 정부 지출, 세금, 경제 정책에 대한 금융시장의 반응이, 해당 정책이 실제로 채택되고 유지되는지 여부를 결정짓는 기준이 되었습니다. 금융시장의 가치와 영향력이 커짐에 따라, 뉴욕, 런던, 프랑크푸르트, 상하이, 도쿄, 뭄바이 등 금융 중심 도시들은 그 중요성과 부(富)를 함께 키웠습니다. 물론 삶의 질 면에서는 다른 지역보다 반드시 우수하다고 보기는 어렵지만, 세계 다른 지역에 비해 경제적 우위를 차지하게 된 것은 분명합니다. 전문가 집단 우리는 전통적으로 전문가들에게 조언을 구해왔지만, 세계화는 새로운 유형의 전문가 집단을 등장시켰습니다. 이들은 자신들이 생각하는 전 세계의 주요 문제들을 진단하고, 이에 대한 해결책을 다보스(Davos), 아스펜(Aspen) 같은 국제 포럼에서 제시하며, 그 청중은 전 세계의 정책 결정자들이 됩니다. 이렇게 세계화는 전문가의 지위와 영향력을 한층 제도화하고 국제화시킨 셈입니다. 세계화의 패자들(The Losers from Globalization) 세계화가 한창 위세를 떨치던 시기, 그 지지자들은 세계화로 인해 발생하는 비용을 축소해서 설명하곤 했습니다. 그러나 분명히 손해를 본 집단들이 존재하며, 그 목록에는 적어도 다음과 같은 사례들이 포함됩니다. 일본과 유럽 세계화를 통해 중국이 부상한 모습을 보여주는 그래프는 동시에 일본과 유럽의 위상이 어떻게 약화되었는지도 보여줍니다. 예를 들어, 일본의 경우 1995년에는 전 세계 GDP의 17.8%를 차지했으나, 2023년에는 3.96%로 급격히 하락했습니다. 유럽 역시 1990년에는 25.69%를 차지하던 비중이 2023년에는 14.86%까지 줄어들었습니다. 이러한 감소세는 아래의 그래프에서 확인하실 수 있습니다. 물론 세계화로 인한 모든 성장이 제로섬(zero-sum) 게임이라고 볼 수는 없지만, 해당 기간 동안의 상당 부분은 제로섬적인 양상을 띠었습니다. 즉, 경제력과 부(富)가 유럽과 일본에서 새롭게 부상한 경제들로 이전된 측면이 분명히 존재했습니다. 소비자(‘통제’ 측면) 앞서 저는 소비자를 세계화의 수혜자 중 하나로 언급드렸고, 선택의 폭과 가격 측면에서는 분명 이득을 본 것이 사실입니다. 그러나 동시에 소비자들은 제품이 어디에서, 누구에 의해 만들어지는지에 대한 통제권을 잃게 되었습니다. 간단한 예를 들어보면, 과거에는 지역 농부, 어부, 정육점에서 야채, 생선, 고기를 구매했지만, 지금은 공장형 농장과 대형 슈퍼마켓을 통해 더 저렴한 가격으로 음식을 구입하게 되었습니다. 하지만 이러한 변화는 비용 절감이라는 이익과 함께, 품질·환경·지역 공동체 측면에서 일정한 대가를 수반하게 된 것입니다. 중소기업 중소기업의 쇠퇴에는 다양한 요인이 작용했지만, 세계화는 그 중 핵심적인 요인 중 하나였습니다. 이제는 소규모 기업들도 수천 킬로미터 떨어진 곳에서 제품을 생산하는 경쟁사들과 겨뤄야 하며, 그들보다 훨씬 불리한 비용 구조나 규제를 안고 있는 경우가 많습니다. 반면 대기업들은 세계화라는 도전에 보다 유연하게 대응할 수 있었고, 오히려 이를 활용하여 생산 거점을 비용이 가장 낮고 규제가 가장 적은 지역으로 이전함으로써 이익을 취할 수 있었습니다. 제가 올해 초 갱신한 데이터 업데이트 중 하나에서, 과거에는 중소기업이 대형주 기업보다 더 높은 수익률을 기록했던 ‘소형주 효과(small firm effect)’가 사라진 현상을 언급한 바 있습니다. 그리고 그 변화의 배경에는 세계화의 영향이 분명히 존재합니다. 선진국의 블루칼라 노동자 중국을 비롯한 여러 신흥국들이 낮은 비용의 제조 허브로 부상한 이면에는, 미국, 영국, 유럽 등 서구권 국가들의 제조업 경쟁력 약화와 일자리 감소라는 그림자가 함께 존재합니다. 공장 노동자들은 이러한 비용을 가장 직접적으로 감당해야 했으며, 고용 감소는 업종, 노동 기술 수준, 노조의 유무 등에 따라 다소 차이는 있었지만, 전반적인 수치는 분명한 흐름을 보여줍니다. 예를 들어, 미국의 제조업 일자리는 1979년 약 2,000만 개로 정점을 찍은 이후, 2024년에는 약 1,300만 개 수준으로 감소하였습니다. 또한 이 기간 동안 제조업 임금 ...

하워드 막스의 메모: Nobody Knows (Yet Again) Nobody Knows (Yet Again) (oaktreecapital.com) 2008년 9월 15일 월요일, 뉴욕증권거래소 장 마감 직후 리먼 브라더스는 파산 신청으로 전 세계를 놀라게 했다. 이는 베어스턴스와 메릴린치의 구제 및 파산 직후였으며, 이후 와코비아, 워싱턴 뮤추얼, AIG에서도 비슷한 상황이 연이어 벌어졌다. 시장 참여자들은 곧바로 미국 금융 부문이 붕괴 직전에 있다는 결론에 도달했다. 며칠 전까지만 해도 명확하지 않았던 사실이 이제는 명백해졌다. 금융기관들이 마치 도미노처럼 무너질 가능성이 생긴 이유는 (a) 금융 규제 완화, (b) 부동산 거품의 광기, (c) 무분별한 주택담보대출, (d) 주택담보대출을 수천 개의 등급이 부풀려진 구조화 증권으로 만든 일, (e) 높은 레버리지의 은행들이 이 증권들에 투자한 일, (f) 은행 간의 긴밀한 상호 연결성에서 비롯된 ‘상대방 리스크(counterparty risk)’ 등이 결합되었기 때문이다. 이런 두려움으로 인해 시장은 마치 끝없이 이어질 것 같은 하락 나선에 빠져들었다. 나는 당시의 상황과 전망에 대해 코멘트를 해야겠다고 생각했고, 그 결과 나흘 뒤 『아무도 모른다(Nobody Knows)』라는 제목의 메모를 발표했다. 나는 평소와 마찬가지로 미래에 대해 무지하다는 점을 인정했으나, 이전의 모든 예상이 이미 뒤집혀 있었던 만큼 그 불확실성은 더욱 커진 상태였다. 나를 포함한 그 누구도 이러한 하락 나선을 멈출 수 있을지 확신하지 못했다. 그럼에도 불구하고, 나는 우리가 이를 멈출 수 있다고 가정하고, 매우 할인된 가격의 금융자산에 적극적으로 투자해야 한다고 결론 내렸다. 어느 누구도 확실히 안다고 말할 수 있는 것은 없었고, 나 역시 마찬가지였다. 내가 할 수 있는 일이라곤 아래와 같은 논리적 결론들을 도출하는 것이 전부였다. 우리는 세상의 종말을 확신 있게 예측할 수 없다. 설령 세상이 끝난다는 것을 알게 된다 하더라도, 우리가 무엇을 해야 할지는 알 수 없다. 세상의 종말에 대비해 하게 될 행동들은, 만약 종말이 오지 않을 경우 오히려 파멸적일 것이다. 그리고 대부분의 경우, 세상은 끝나지 않는다. 분명히 나는 이러한 결론들을 미래에 대한 확신에서 내린 것이 아니었다. 하지만 나는 이미 준비되어 있었던 100억 달러의 자금(Opportunities Fund VIIb)에 투자하는 것 이외에 다른 논리적인 선택지를 찾지 못했다. 우리는 원래 부실채권에 대한 뛰어난 투자 기회를 잡기 위해 이 펀드를 조성한 것이었다. 그렇게 기다리던 기회가 실제로 도래했을 때, 어떻게 이를 실행하지 않을 수 있었겠는가? 특히 가장 우량한 채권들이 역사상 전례 없는 헐값에 거래되고 있었고, 엄청난 수익률이 제공되고 있었는데 말이다. 물론 우리는 그 시점에서도 미래가 어떤 모습을 하고 있을지 전혀 알지 못했다. 나는 미래를 분석했다고 주장할 수 없다. 사실 나는 “미래를 분석한다”는 표현 자체가 대표적인 모순어법(oxymoron) 중 하나라고 생각한다. 미래는 아직 만들어지지 않았고, 수백만 개의 복잡하고, 수치화할 수 없으며, 알 수 없는 요소들에 의해 끊임없이 변하기 마련이다. 우리는 미래에 대해 숙고하고 추측할 수는 있지만, ‘분석할’ 대상은 없다. 특히 글로벌 금융 위기 초기에는 분석할 것이 전혀 없었다. 2020년 3월, 나는 코로나19 팬데믹이 시작되던 시기에 『아무도 모른다 II (Nobody Knows II)』라는 제목으로 2008년 메모의 제목을 다시 사용했다. 그 메모에서 나는 하버드의 역학자 마크 립시치(Marc Lipsitch)의 말을 인용했는데, 그는 우리가 일반적으로 (a) 사실, (b) 유사한 경험으로부터의 정보 기반 추론, (c) 의견이나 추측에 근거해 의사결정을 내린다고 말했다. 하지만 코로나 팬데믹에 대해서는 적용 가능한 사실도 없었고 유사한 경험도 없었기 때문에, 우리에게 남은 건 오직 추측뿐이었다. 나는 2008년과 내가 투자했던 다른 위기들, 그리고 지금 이 순간에 대해서도 분명히 말하고 싶다. 나는 자신감에 차서 결론을 내리거나, 두려움 없이 행동하지 않는다. 투자라는 세계에서는 확신이 들어설 자리는 전혀 없으며, 특히 전환점이나 혼란의 시기에는 더더욱 그렇다. 나는 내 결론이 옳다고 확신하지 않지만, 만약 논리적으로 가장 타당한 방향을 도출할 수 있다면, 나는 그 방향으로 움직여야 한다고 느낀다. The Uncertain Outlook 2024년 2월 고객들에게만 보낸 메모 2024 in Review에서 나는 트럼프 행정부를 설명하는 단어로 “불확실성”을 들었다. 트럼프 대통령의 사고방식은 대부분의 대통령보다 예측이 어려워 보이는데, 이는 그의 사고가 일관된 이념에 따르지 않으며 매우 전술적으로 적용되거나 수정되기 때문이다. 그러나 트럼프는 최소한 1987년부터 미국이 세계 무역에서 취급받는 방식에 대해 불만을 표해왔고, 관세를 지지해 왔다는 점은 언급해둘 만하다. 그렇다고 해도, 그리고 우리가 그가 관세를 인상할 것이라는 사실을 알고 있었다 해도, 그 인상의 규모까지 예측한 사람은 없었다. 시장 역시 전혀 예상하지 못했다는 것이 명백했다. 지난주 벌어진 일들은 2008년의 사건들과 그로 인해 발생한 글로벌 금융 위기를 떠올리게 한다. 모든 규범이 무너졌다. 지난 80년간 세계 무역이 작동해온 방식은 이제 미래와 거의 관련이 없을지도 모른다. 경제와 전 세계에 미치는 영향은 전적으로 예측 불가능하다. 우리는 거대한 규모의 결정을 다시금 마주하고 있으며, 그 결정들을 뒷받침할 사실이나 과거의 경험은 없다. 정말로 아무도 알 수 없고, 이 메모의 많은 부분은 우리가 확실히 알 수 없는 것들에 관한 것이다. 그럼에도 불구하고, 이 글이 여러분이 사안을 정리하고 평가하는 데 도움이 되기를 바란다. 나는 이 주제에 대해 전문가란 없다고 단언하고 싶다. 경제학자들은 분석 도구와 이론을 가지고 있지만, 이번 경우처럼 우리가 자신 있게 따를 수 있는 결론을 제시할 경제학자나 도구는 없다. 현대 시대에 대규모 무역 전쟁은 없었기에, 이론들은 검증되지 않았다. 투자자, 사업가, 학계, 정부 지도자들 모두 조언을 하겠지만, 그 누구도 평균적인 똑똑한 관찰자보다 더 맞출 확률이 높다고 보긴 어렵다. 모두가 동의할 수 있는 것은 뻔한 것들뿐이다, 예컨대 물가 상승 가능성 같은 것. 덜 명확한 진실은 파악하기 훨씬 더 어렵다. 내가 강조하고 싶은 점은, 미래를 예측으로 다루는 사람일지라도 예측만으로는 충분하지 않다는 것이다. 예측에 더해, 자신의 예측이 얼마나 맞을 확률이 있는지에 대한 감각도 갖춰야 한다. 왜냐하면 모든 예측이 똑같은 무게를 가지는 것은 아니기 때문이다. 이번처럼 특수한 상황에서는 예측이 맞을 가능성이 평소보다 훨씬 낮다는 사실을 받아들여야 한다. 왜 그런가? 우선, 이번 사안에 관련된 전례 없는 수많은 불확실한 요소들 때문이다. 이번 사안은 우리 생애에서 가장 큰 경제적 사건이 될 수도 있다. 여기에는 선견지명 같은 것은 존재하지 않는다. 오직 복잡성과 불확실성만이 있을 뿐이며, 우리는 그것이 사실임을 받아들여야 한다. 이는 곧 우리가 확신이나 자신감을 전제로 행동하려 한다면 아무것도 하지 못하게 된다는 뜻이다. 혹은, 감히 말하건대, 만약 우리가 확신이나 자신감을 가지고 결정을 내렸다고 생각한다면, 아마 그 결론은 틀렸을 가능성이 크다. 우리는 그런 것들이 없는 상태에서 결정을 내려야 한다. 하지만 “행동하지 않기로 결정하는 것” 역시 하나의 행동이라는 점도 기억해야 한다. 포트폴리오를 그대로 유지하는 결정은, 변경하기로 하는 결정만큼이나 비판적으로 검토되어야 한다. 겁에 질린 투자자들이 피난처로 삼는 흔한 문구들 — “떨어지는 칼날은 잡지 않는다”라든가 “먼지가 가라앉고 불확실성이 해소될 때까지 기다리자” — 이런 말들이 우리 행동을 결정짓는 기준이 되어서는 안 된다. 나는 시장 분석가 월터 디머(Walter Deemer)의 책 제목을 좋아한다. “매수할 시기가 오면, 당신은 원하지 않을 것이다.” 가격을 가장 많이 떨어뜨리는 부정적 사건들은 무섭고, 매수를 망설이게 만든다. 그러나 나쁜 뉴스가 쏟아지는 바로 그 시점이야말로 종종 나서야 할 가장 좋은 타이밍이기도 하다. 마지막으로, 트럼프의 전술적 접근을 고려할 때, 모든 것이 바뀔 수 있다는 점을 반드시 염두에 두어야 한다. 그가 양보를 이끌어낸 뒤 스스로 승리를 선언해도, 혹은 상대국의 보복에 대해 더 강하게 맞대응해도, 전혀 놀라운 일이 아니다. 그래서 나는 금요일 와튼 스쿨 컨퍼런스에서 이렇게 말했다. “향후 3개월 뒤 특정 관세율이 얼마가 될지 안다고 생각하는 사람이 있다면, 그 사람이 무슨 숫자를 말하든 틀렸다고 나는 ...

하워드 막스의 메모: Gimme Credit Gimme Credit (oaktreecapital.com) (아직 검토안함) 고객들에게 받는 질문들을 통해, 저는 실시간으로 그들이 무엇에 관심을 두고 있는지 파악할 수 있습니다. 지난 10년 동안 시점마다 가장 빈번했던 질문은 “연준(Fed)은 금리를 언제 인상/인하할까요?”였습니다. 위기 상황에서는 보통 “지금 (야구 경기로 치면) 몇 회쯤 되었나요?”라는 식이죠. 1~2년 전부터는 “프라이빗 크레딧(private credit)에 대해 이야기할 수 있을까요?”라는 질문이 계속되어 왔고, 최근 몇 달간은 “스프레드(spreads)에 대해 어떻게 생각하세요?”가 자주 들립니다. 2022년에 금리가 바닥을 찍고 다시 오르기 시작한 이후, 크레딧(채권성 투자 자산)에 대한 관심이 높아져 왔습니다. 그래서 이번 메모는 이 주제에 집중해 보려 합니다. 제 글로서는 드물게 “자신이 하는 투자 이야기를 직접 하는 것(talking my book)”에 가까워질 수도 있겠지만, 그만큼 중요한 주제라고 생각합니다. 제가 예로 자주 들게 될 대상은 제가 경험이 가장 많은 하이일드 채권입니다. 데이터가 풍부하고, 고정 쿠폰(고정 이자율)을 가지다 보니 설명을 직관적으로 할 수 있기 때문입니다. 다만 제가 언급할 핵심 포인트들은 전반적인 크레딧 시장 전부에 적용됩니다. 서론을 마무리하기 전에, 한 가지 분명히 해두고 싶습니다. 누가 “프라이빗 크레딧에 대해 이야기해볼 수 있을까요?”라고 물으면, 저는 항상 “그전에 일단 크레딧 자체부터 이야기해봅시다”라고 답합니다. 공모 시장(public credit)의 채권은 대충 건너뛰면서, 단순히 사모 시장(private credit) 쪽으로 바로 가야 할 이유는 없다고 보기 때문입니다. 따라서 이번 글에서는 두 영역을 모두 다뤄볼 생각입니다. 작년은 크레딧 투자자들에게 대단한 한 해였습니다. 예컨대 ICE BofA 미국 하이일드 채권 지수(ICE BofA US High Yield Bond Index)가 8.2%의 수익률을 기록했지요. 그에 앞선 2023년에는 지수가 13.5%로 더 좋은 성과를 거두기도 했습니다. 이렇게 양호한 성과가 나온 배경은 무엇이며, 이는 크레딧 시장 전반에 어떤 의미를 남겼을까요? Background 많은 분이 아시다시피, 2009년부터 2021년까지 이어졌던 저금리 시대에는 크레딧 상품의 약정 수익률(쿠폰금리)이 상당히 빈약했습니다. 연준(Fed)이 금리인상 정책을 본격화하기 직전인 2022년 초만 해도, 하이일드 채권은 대체로 4%대 수익률을 보였고, 심지어 3%대로 발행되는 경우도 있었으며, 어느 채권은 2%대에 발행되기도 했습니다! 저는 당시 오크트리가 처한 과제를 “저수익률의 세계에서 투자하기”라고 표현했습니다. 극도로 낮은 채권 수익률은 대부분의 기관투자자에게 매력적이지 않았고, 이 때문에 많은 투자자가 채권 투자에서 발을 빼는 모습을 보였습니다. 다만 사모 크레딧(private credit) 시장에서 6% 정도의 이자율을 레버리지로 9% 수준까지 끌어올리는 방식에는 그래도 꽤 관심이 있었습니다. 2022년 들어, 연준의 금리인상이 불황을 초래할 것을 우려한 투자자들은 하이일드 채권 가격이 크게 떨어지도록 만들었습니다. 이는 금리 스프레드(spread)가 4% 이상까지 높아지는 결과를 낳았고, 그 결과 전체 수익률은 약 9.5% 수준까지 올랐습니다. 저는 당시에 이런 “약속된 수익률(promised returns)”이 (a) 절대적 관점에서 충분히 높은 편이고, (b) 채권이라는 계약성 자산이므로 상대적으로 안전하며, (c) 대부분 기관투자자의 목표 수익률을 훌쩍 웃돈다고 주장했습니다. 이러한 이유들로, 저는 투자 포트폴리오에서 크레딧의 비중을 높여야 한다고 제안했었습니다. 단순히 한 자릿수 후반대(High single digit)의 수익률만으로도 투자자들에게는 꽤 괜찮은 이익이 되었을 것입니다. 그런데 투자자들은 크레딧 시장이 매력적이라 판단했고, 나아가 고금리를 가진 채권은 향후 금리가 인하되면 더 높은 가치를 인정받으리라고 기대했습니다. 시간이 지나면서 투자자들은 경기침체 가능성에 대한 걱정도 덜하게 되었고, 그로 인해 크레딧 스프레드를 통해 위험보호를 크게 확보하려는 요구도 줄어들었습니다. 수요 증가, 금리 하락, 그리고 높은 스프레드를 요구하지 않는 분위기가 합쳐지면 채권 가격이 오르기 좋은 완벽한 조건이 만들어지고, 실제로 그렇게 진행되었습니다. 덕분에 최종적으로 채권들이 약속했던 수익률 이상의 총수익을 달성하게 되었고, 그 결과 하이일드 채권 시장은 2023~24년 2년간 연평균 10.8%라는 성과를 기록했습니다. 물론 가격이 오르면 그만큼 미래 기대수익률(prospective return)은 낮아집니다. 위에서 언급한 변화들로 인해, 현재 하이일드 채권의 평균 만기수익률은 9.5%에서 7%대 초반으로 내려왔습니다. 두려움과 위험회피 성향이 올라가면 자산 가격이 낮아져 미래 기대수익률이 높아지는 것처럼, 반대로 낙관주의와 위험선호가 강해지면 미래 기대수익률이 떨어지게 되는데, 이는 스프레드가 줄어들기 때문이기도 합니다. (수익률이 낮아진 것은 또한 기준금리 자체가 100bp 인하된 영향이 있기도 합니다.) What Is a Yield Spread? 어째서 누군가는 안정적인 차입자에게 빌려줄 수 있음에도 굳이 위험한 차입자에게 돈을 빌려주려 할까요? 답은 간단합니다. 위험도가 높은 차입자는 자금을 조달하기 위해 더 높은 이자율을 지불하기 때문입니다. 즉, 위험 차입자에게 요구할 이자율이 충분히 높아서, 예상되는 신용손실까지 감안하고도 안전한 채권보다 더 높은 수익을 낼 수 있다면, 그 위험을 감수할 만한 가치가 생기는 것이죠. 1970년대 말 마이클 밀켄(Michael Milken)이 하이일드 채권을 대중화했을 때 사용된 이론이 바로 이것이며, 제 커리어 또한 이 개념을 토대로 발전해 왔습니다. 위험 채권의 약속된 수익률과 더 안전한 비교 대상 채권의 수익률 간 차이를 “수익률 스프레드(yield spread)” 혹은 “크레딧 스프레드(credit spread),” 간단히 “스프레드(spread)”라고 부릅니다. 이를 “위험 프리미엄(risk premium)”이라 지칭하기도 하는데, 말 그대로 추가적인 디폴트 위험을 감수한 대가로 제시되는 추가 수익을 의미합니다. 그래서 스프레드는 일종의 보험료(insurance premium)에 해당합니다. 예를 들어, 자동차 보험 가입자가 보험사에 돈을 내고 차량 사고 위험을 전가하는 것과 유사한 개념이라는 것이죠. 수익률 스프레드는 기본적으로 기업 디폴트 추이와, 이에 대한 투자자 심리 변화에 따라 움직입니다. 예를 들어 디폴트 사례가 늘어나고 투자자들이 앞으로도 디폴트가 계속 많을 것이라고 예상하면, 더 넓은 스프레드 형태로 많은 위험보호를 요구하게 됩니다. 반대로 기업들의 신용도가 높아질 거라고 낙관할 때는, 그만큼 스프레드 요구치가 낮아집니다. 따라서 스프레드는 투자심리의 바로미터 또는 일종의 “공포 지표(fear gauge)”라고도 볼 수 있습니다. 여기서 자주 간과되는 점이 있는데, 스프레드는 실제 디폴트율(default rate) 자체를 말해주는 것이 아니라는 사실입니다. 스프레드는 투자자들이 디폴트율이 어떻게 될 것이라 예상하는지를 보여주는 수치입니다. 결국 신중한 투자자는 시장이 표현하는 견해(=현재 스프레드)를 바탕으로, 현실에서 실제 디폴트율이 어떻게 전개될지를 따져보고, 투자자들이 과하게 낙관적인지 혹은 과하게 비관적인지 판단해야 합니다. Are Today’s Yield Spreads Adequate? 지금 당장 누구나 궁금해하는 질문이 바로 이것일 겁니다. 예를 들어, 하이일드 채권이 8% 수익률을 제공하고, 동일 만기의 미국 국채 수익률이 5%라면, 그 스프레드(spread)는 3%(300bp)가 됩니다. 그렇다면 어느 쪽이 더 나은 선택일까요? 결국 디폴트(default)가 발생할 가능성에 달려 있습니다. 만약 하이일드 채권의 연간 디폴트율이 4%고, 디폴트가 일어났을 때 투자금의 75%를 날린다고 합시다. 그렇다면 예상 연간 신용손실(credit loss)은 3%(4%×75%)가 됩니다. 이 추정이 정확하다면, 두 투자안은 사실상 같다고 볼 수 있죠. ...

하워드막스의 메모: Getting Lucky 2014-01-16-getting-lucky.pdf (oaktreecapital.com) 어떤 메모는 특정 사건이나 단 하나의 읽을거리에서 영감을 받기도 합니다. 그리고 종종 – 제가 24년 전 첫 메모를 쓸 당시처럼 – 두 가지 관찰 내용이 맞물려 생길 때도 있습니다. 이번 메모가 그런 경우입니다. 첫 번째 관찰은 여기서 다루고, 두 번째는 7페이지에서 언급하겠습니다. 제 아내 낸시가 말하듯 제 메모들이 “항상 똑같다”고 느껴지지는 않을 것입니다. 왜냐하면 이번 메모의 주제는 제가 거의 다룬 적이 없었던 내용이기 때문입니다. 운(Luck)의 역할 이번 메모의 첫 번째 영감은 11월 초, 사우디아라비아 리야드의 호텔 방에서 Four Seasons Magazine을 우연히 집어 들었을 때 찾은 “운에 대한 옹호(In Defence of Luck)”라는 에드 스미스(Ed Smith) 글에서 비롯되었습니다. 그 잡지는 제가 들고 다니는 가방 속에 계속 들어 있었죠. 스미스는 첫 두 단락에서 해체해볼 가치가 있는 한 가지 논제를 제시합니다. "성공은 결코 우연이 아니다(‘Success is never accidental’)”라고 최근 트위터 창업자 잭 도시(Jack Dorsey)가 트윗했다. 우연이 아니라면, 그것은 계획의 결과라는 말이 될 것이다. 운이 아니라 전략이고, 무작위성이 아닌 완벽한 논리라는 의미다. 이는 듣는 이로 하여금 상당히 솔깃하게 만드는 요약이다. 만약 세상에 우연이 존재하지 않는다면, 승자들은 더욱 찬란한 빛을 발하게 된다. 또한 “운이란 없다”는 주장은 인간이 갖는 근본적 욕구—자신 앞길의 모든 것을 이해하고, 궁극적으로 통제하고자 하는—를 충족시킨다. 그래서 “운은 스스로 만드는 것이다(You make your own luck)”라는 말이 유행처럼 번지는 것이다. 이 두 단락만으로도 제 생각이 무척 활발해졌습니다. 저 역시 스미스처럼, 성공에는 많은 요소가 작용한다고 믿습니다. 어떤 것은 내가 만들어낸 것이지만, 또 상당 부분은 내가 통제할 수 없는 것들이죠. 분명 부단한 노력, 치밀한 계획, 끈기는 연속적 성공에 필수적입니다. 트위터 창업자 잭 도시가 말한 그런 요소들이죠. 그러나 설령 우리 중 가장 열심히 일하고 최고의 판단을 내리는 사람들일지라도, 운이 따르지 않으면 꾸준히 성공하기 어렵습니다. 그렇다면 ‘운’을 구성하는 것들은 무엇일까요? 태어날 때 물려받은 것들(출생 환경, 유전적 요인)부터 우연한 만남, 운 좋게 내린 선택, 그리고 예측 불가능하지만 결과적으로 결정적 영향을 미치는 사건들이 모두 운에 해당된다고 할 수 있습니다. 스미스는 운의 존재와 중요성을 말하면서 말콤 글래드웰(Malcolm Gladwell)의 인기 있는 책 『아웃라이어(Outliers)』를 언급합니다. 운을 부정하는 것은 어느 때보다도 유행입니다. 말콤 글래드웰이 대중화한 ‘성공은 1만 시간의 연습을 통해 이루어진다’는 이론은 과학적 근거가 빈약함에도 불구하고 이미 하나의 신화처럼 굳어졌습니다. 『아웃라이어』는 성공한 사람들에 관한 사례로 유명하고, 특히 “1만 시간의 법칙”이 가장 널리 알려져 있습니다. 하지만 그것만이 글래드웰의 메시지 전부는 아닙니다. 그가 주장한 중요한 부분 중 하나는 “1만 시간” 뒤에 오는 ‘인구통계학적 운(demographic luck)’이라는 개념입니다. 이는 단순히 노력이나 연습만으로는 설명되지 않는, 성공의 다른 면모를 보여주는 내용입니다. 인구통계학적 운(Demographic Luck) 글래드웰이 말하는 이 핵심 요소는, 일상 용어로는 “정말 적절한 시기에, 적절한 장소에서 태어나는 것”이라 부를 수 있습니다. 글래드웰의 예시는 무척 설득력이 있습니다. 캐나다에서는 아이스하키 팀을 구성할 때, 같은 해에 태어난 아이들을 기준으로 선발합니다. 그런데 1월생은 12월생보다 생일이 11개월이나 빠른 셈이어서, 신체가 더 크고 힘이 좋고 협응력도 뛰어나게 마련이죠. 그러면 더 좋은 팀에 뽑히고, 더 나은 코칭을 받고, 훨씬 많은 시간을 훈련하게 됩니다. 그 결과 1만 시간의 연습 기회를 얻고 실력과 재능을 제대로 보여줄 가능성이 더 커집니다. 제가 대학에 다니던 1960년대 중반에는 컴퓨터 작업을 모두 펀치카드로 입력했고, 그 결과를 다음 날 아침에야 받아볼 수 있었습니다. 그런데 빌 게이츠가 고등학교를 다니던 시절에는, 그 학교가 메인프레임 컴퓨터와 직접 연결된 타임셰어 단말기를 갖추고 있었습니다. 하루에도 수백 번씩 즉시 실험과 피드백을 반복하며 역량과 아이디어를 키울 수 있었던 것이죠. 게다가 게이츠가 살던 집에서 워싱턴대학까지는 버스로 쉽게 갈 수 있었고, 그의 가족 인맥 덕분에 그 대학의 컴퓨터 실습실을 쓸 수 있었습니다. 조 플롬(Joe Flom)과 그의 유대계 동료들이 1930년대에 로스쿨을 졸업했을 당시, 월가(Wall Street)의 명망 높은 로펌들은 그들을 채용해주지 않았습니다. 그래서 스캐든 압스(Scadden, Arps, Slate, Meagher & Flom)라는 로펌을 직접 차렸지만, 대형 로펌들이 “체면이 손상된다”며 거절하는 업무만 맡게 되었죠. 그런데 1970~80년대가 되자 적대적 M&A(기업 인수·합병)와 경영권 분쟁이 급증하면서, 이들이 쌓아온 업무 전문성이 빛을 발했습니다. 그 덕분에 조 플롬은 업계 선두 주자가 되었고, 막대한 수임료를 벌어들였습니다. 우연처럼 보일 수도 있지만, 마이크로소프트 공동창업자 빌 게이츠(1955년생)와 폴 앨런(1953년생), 썬 마이크로시스템즈 창업자 빌 조이와 스콧 맥닐리(둘 다 1954년생), 스티브 잡스와 에릭 슈밋(둘 다 1955년생), 스티브 발머(1956년생) 등은 모두 1950년대 초중반에 태어났습니다. 만약 10년만 더 일찍 태어났다면, 고등학교·대학 시절에 타임셰어 단말기를 쓸 수 없었을 겁니다. 반대로 10년만 더 늦게 태어났다면, 이들이 누렸던 “새로운 기회”를 먼저 잡은 선배가 이미 시장을 선점했을 것입니다. 마찬가지로, M&A 전문으로 이름을 날렸던 사람들도 모두 이 시기를 정확히 타고났습니다. 조 플롬은 1923년생이었고, 왁텔 립튼 로젠 앤 캣츠(Wachtell, Lipton, Rosen & Katz) 로펌의 4명 창립 파트너는 모두 1930~31년에 태어났습니다. 최근 휴가 기간에는 대중음악계의 전설 같은 세 분을 만날 수 있었습니다. 프로듀서 데이비드 게펀, 연예계 전문 변호사 앨런 그럽먼, 그리고 ‘더 밴드(The Band)’의 리더였던 로비 로버트슨이었죠. 흥미로운 건 이 셋 모두 1943년생이라는 겁니다. 저는 3년 뒤인 1946년에 태어났는데, 1956년에 부모님이 여름 캠프에 저를 데리러 왔을 때 “엘비스 프레슬리라는 신인 가수가 대단하고, 락앤롤이라는 새로운 장르가 나왔다”라고 말하던 것을 생생하게 기억합니다. 이 세 분은 운 좋게도 갓 떠오른 락앤롤 시대에 이바지할 완벽한 시기에 태어났고, 업계를 개척할 수 있었습니다. 만약 수십 년만 늦게 태어났다면, 음반 산업이 음원 다운로드와 불법 파일 공유로 이익을 잃어가는 상황을 피하지 못했겠죠. 결국 결론은 단순합니다. 새로운 트렌드, 혹은 전례 없는 분야에서 선두에 선다는 것은 엄청난 이점을 줍니다. 재능과 노력은 물론 중요합니다만, 시장을 일찍 선점하고 이후 인구 통계학적 변화와 대중의 취향 변화에 맞춰 뒤에서 크게 밀어주는 흐름까지 탄다면 성공에 훨씬 유리해집니다. 워렌 버핏(1930년생)이 말한 인구통계학적 운의 정점을 소개하고 싶습니다: 나는 운이 너무 좋았습니다. 내가 1930년에 미국에서 태어날 확률은 50분의 1도 되지 않았어요. 그 순간 복권에 당첨된 것이지요. 방글라데시가 아니라 미국에서 태어났기 때문에 인생이 완전히 달라졌습니다. 뱃속에 똑같이 영리하고 에너지가 넘치는 쌍둥이가 있다고 상상해 봅시다. 지니(Genie)가 그들에게 이렇게 말합니다. "너희 중 한 명은 미국에서 태어날 것이고, 다른 한 명은 방글라데시에서 태어날 것이다. 방글라데시에서 태어나면 세금은 내지 않을 거다. 미국에서 태어나는 권리를 사기 위해 네 소득의 몇 퍼센트까지 낼 생각이 있느냐? " 이는 개인의 천부적인 자질뿐 아니라, 어느 사회에 속하느냐에 따라 운명이 달라진다는 점을 보여줍니다. ‘난 전부 내 힘으로 해냈어’라고 말하며 자신의 성공을 호레이쇼 앨저 이야기쯤으로 여기는 사람들 말이죠. 하지만 그 사람들도 ‘방글라데시 대신 미국에서 태어나게 해달라’며 기꺼이 지불할 금액이 클 겁니다. 이것이 바로 태생적 복권(Ovarian Lottery)입니다. (앨리스 슈로더(Alice Schroeder)가 쓴 『스노볼(The Snowball)』에서) 버핏은 본인이 이뤄낸 성과가 전적으로 자신의 공로라고 여기지 않습니다. 예를 들어 그가 미국이 아닌 방글라데시에서 태어났다면? 혹은 여성이었으며, 1930년에 태어난 여성이 누릴 기회가 훨씬 적었다면? 또는 1830년에 태어나서 헤지펀드 산업 자체가 존재하지도 않았으면? 아니면 2014년에 태어나 수많은 경쟁자가 이미 한발 앞서 나간 세상에서 자라야 했다면? 혹은 다른 부모에게서 태어나 벤저민 그레이엄(Columbia) 밑에서 배우지 못했다면? 혹은 찰리 멍거와의 파트너십이 없었다면? 다른 누군가와 운의 도움을 인정하고, 운이 했던 기여를 받아들이는 사람들을 보면 저는 크게 감명받습니다. 스미스의 글에서 인용된 다음 구절도 전적으로 공감할 만합니다: 메리토크라시(meritocracy)라는 용어를 처음 만든 사회학자 마이클 영(Michael Young)은 성공이 일어났다면 반드시 그럴 만한 이유가 있었을 것이라고 여기는 태도의 위험성을 이렇게 지적했다. ‘만약 승자들이 자기 성취를 ‘당연한 대가’로 인식한다면…그들은 때때로 견디기 힘들 정도로 자기만족에 빠지게 된다. “정말 전부 내 힘으로 했나?”라는 질문 버핏이 “전부 내 힘으로 했다(I did it all myself)”라고 말하는 사람들을 언급하는 대목은, 2012년 오바마 대통령 재선 캠페인 때 한 연설을 떠올리게 합니다. 오바마 대통령의 해당 발언은 꽤나 논란이 되었습니다. 만약 당신이 사업을 하면서 성공했다면, 당신 혼자만의 힘으로 이룬 것은 아닙니다. 누군가가 이루게 했습니다(Somebody else made that happen). 이 발언 자체만 떼어 놓고 보면, 개인의 성공을 전면 부정하거나, 오로지 단체 성취만이 존재한다고 말하는 것처럼 들립니다. 개인의 노력과 투지를 무시하는 듯하고, 어떤 면에서는 전형적인 ‘미국적 성공관’에 반하는 것 같기도 합니다. 사실 한 문장 한 문장만 딱 떼어 놓고 모든 발언이 늘 완벽하게 들릴 순 없습니다. 오바마 대통령의 발언 전체 맥락을 보면 좀 다른 뜻이 보입니다: 만약 당신이 성공했다면, 어딘가에서 누군가가 당신을 도와줬습니다. 평생 잊지 못할 좋은 선생님이 있었을 수도 있지요. 누군가가 우리가 지금 누리는 멋진 미국 시스템을 만들어 놓았고, 그 시스템 안에서 당신이 성공할 수 있었습니다. 누군가는 도로와 교량에 투자하기도 했습니다. 만약 당신이 사업에 성공했다면, 그건 결코 당신 혼자만의 힘으로 이룬 것이 아닙니다. 누군가가 이루게 했습니다(Somebody else made that happen). 분명 오바마는 마지막 두 문장에서 몇 마디 핵심 단어를 빠뜨렸는데, 아마도 연설을 듣는 청중이 그 이전 맥락에서 이미 함축된 의미를 이어받을 거라고 생각했기 때문이었을 겁니다. 만약 (아래 이탤릭체로 표시한) 네 단어만 더했더라면 그의 메시지는 훨씬 온건하게 들렸을 것입니다. 즉, f you’ve got a business – you didn’t build that alone. Somebody else provided assistance that made that happen(누군가가 도와주었습니다). 달리 말하면, 우리는 누군가의 도움을 받을 정도로 운이 좋았다는 뜻입니다. 사실 우리 모두 그렇지 않았나요? 나 스스로만으로 이뤄낸 것인가? 사람들은 제게 “총명하다, 통찰력이 있다, 부지런하다”라고 생각할 수도 있겠죠. 저도 그런 평가가 반갑습니다. 하지만 제가 『아웃라이어』를 읽고 난 뒤, ‘운이 내 성공에 기여한 바’를 제 자녀들에게 일일이 적어줬던 적이 있습니다. 그것을 통해 ‘인구통계학적 운’이 실제 제 삶에 어떻게 적용되었는지를 공유해보고자 했습니다. 무엇보다도 미국, 그리고 제2차 세계대전 직후에 태어났다는 것이 가장 큰 이점이었습니다. 전쟁에서 돌아온 군인들과 전쟁 기간 억눌렸던 소비 수요의 폭발, 그리고 엄청나게 불어난 인구가 맞물려 베이비붐 세대가 생겼고, 이어 경제성장이 빠르게 진행되었습니다. 저는 전후 태어난 이 세대 중 선두에 있었습니다. 저는 미국 중산층 부모에게 태어났습니다. 이들은 가족 중 처음으로 미국에서 태어난 1세대였고, 저를 교육시켜 제가 집안에서 ...

QUESTIONS 2.1. (a) QEPM에서 사용되는 세 가지 α의 유형은 무엇이며, 이들은 어떻게 다른가? (b) 일반 투자 대중이 흔히 사용하는 또 다른 α의 유형은 무엇이며, QEPM에서는 왜 그다지 중요하지 않은가? 2.2. (a) 어떤 경우에 α^B = α^{CAPM}이 되는가? (b) α^{MF}가 다른 α 유형들과 동일해질 수 있는가? 2.3. (a) 사전 α(ex-ante α)와 사후 α(ex-post α)는 어떻게 구분되는가? (b) 이상적으로, 포트폴리오 매니저는 이 둘 사이에 어떤 관계를 기대하는가? 2.4. (a) 정보 비율(information ratio)을 정의하라. (b) QEPM에서 정보 비율이 중요한 이유는 무엇인가? 2.5. QEPM의 일곱 가지 원칙(tenets)을 나열하시오. 2.6. 순수 차익거래(pure arbitrage)와 통계적 차익거래(statistical arbitrage)의 차이를 설명하시오. 순수 차익거래: 위험이 전혀 없이 수익을 얻는 기회 <- 시장이 전체적으로 비효율을 가정 통계적 차익거래: 일정한 확률 기반으로 초과 수익을 기대하는 전략 <- 시장이 대체로 효율적이지만, 비효율이 존재(충분히 많은 거래에서 평균적으로 이익이 발생하도록 설계) 2.7. 시장 효율성의 세 가지 유형을 나열하시오. 2.8. 약형 시장 효율성(weak-form market efficiency)을 정의하시오. 2.9. 준강형 시장 효율성(semistrong-form market efficiency)을 정의하시오. 2.10. 강형 시장 효율성(strong-form market efficiency)을 정의하시오. 2.11. 각 시장 효율성 유형별로 작동하지 않을 수 있는 정량적 분석 유형의 예를 하나씩 제시하시오. 2.12. 문서화된 이상현상(anomalies) 세 가지를 나열하시오. 이러한 이상현상에 대한 이론적 혹은 행동재무학적 설명이 있다면, 설명하시오. 2.13. 데이터 마이닝 혹은 데이터 스누핑에 가장 영향을 받을 수 있는 이상현상 세 가지를 나열하시오. 그 이유도 설명하시오. 2.14. 모호성 회피(ambiguity aversion)란 무엇인가? 투자 예시를 들어 설명하시오. 2.15. 보유 효과(disposition effect)란 무엇인가? 2.16. 약세장(bear market)에서는 거래량이 감소하는 것으로 알려져 있다. 이 현상을 일반적인 행동 편향(behavioral biases)을 통해 설명해보시오. 보유 편향, 후회 회피 2.17. QEPM 실무자들이 시장이 비효율적이라고 믿는 세 가지 이유를 제시하시오. 2.18. 기본 법칙(Fundamental Law)의 한 가지 특수한 경우는, 정보적 가치를 지닌 독립적인 예측들이 전체 예측의 정확도를 향상시킬 수 있다는 개념과 관련이 있습니다. 당신과 QEPM 부서는 매달 주식 시장을 예측하기로 결정했다고 가정합시다. 선택지는 다음 세 가지입니다: 시장 상승 (market up) 시장 하락 (market down) 시장 보합 (market flat) 모든 참여자의 예측을 수집한 다음, QEPM 부서의 합의 예측(consensus forecast)을 다음과 같이 구성합니다: 집합적 예측은 다수결로 결정됩니다. "상승(long)" 신호가 n/2 초과이면, 전체 예측은 "long"이 됩니다. n/2 미만이면 "short"가 됩니다. 정확히 n/2이면, 동전 던지기로 결정을 내립니다. 또한, 모든 사람의 의견은 서로 독립적이라고 가정합니다. (a) 어떤 조건에서 QEPM 부서의 합의 예측이 개별 예측보다 더 정확할 수 있습니까? 𝑝 > 0.5 ,   𝑛 ↑ p>0.5, n↑ (b) 모든 참여자가 동일한 확률 p로 정답을 맞춘다고 가정합시다. 다음 개별 확률들을 고려해보세요:0.5, 0.53, 0.60, 0.65, 0.70, 0.75 참여자가 총 22명이라고 가정할 때, QEPM 부서의 합의 예측이 옳을 확률은 각각 얼마가 되겠습니까? 𝑋 ∼ 𝐵 𝑖 𝑛 𝑜 𝑚 𝑖 𝑎 𝑙 ( 𝑛 = 22 , 𝑝 ) X∼Binomial(n=22,p) 𝑃 (   𝐺 𝑟 𝑜 𝑢 𝑝   𝑖 𝑠   𝑐 𝑜 𝑟 𝑟 𝑒 𝑐 𝑡   ) = 𝑃 ( 𝑋 ≥ 12 ) P( Group is correct )=P(X≥12) 즉 예) p=0.75일 때, 𝑃 ( 𝑋 ≥ 12 ) = ∑ 𝑘 = 12 22 ( 22 𝑘 ) 𝑝 𝑘 ( 1 − 𝑝 ) 22 − 𝑘 = 0.997 P(X≥12)= k=12 ∑ 22 ​ ( k 22 ​ )p k (1−p) 22−k =0.997 2.19. 기본 법칙(Fundamental Law)은 여러 근사(approximations)를 포함하고 있으며, 그 중 하나는 다음과 같습니다: 𝑅 2 1 − 𝑅 2 = 𝐼 𝑅 2 1−R 2 R 2 ​ =IR 2 (a) R² 값이 각각 10%, 20%, 50%, 80%일 때, 위 근사식에서의 오차를 계산하시오. 예) R²=0.1 -> 0.1/0.9=0.11111 ->Error=0.1111-0.1=0.0111 예) R²=0.2 -> 0.2/0.8= 0.25 -> ...