기관 투자자들은 포트폴리오의 목표 자산 배분 비중을 맞추기 위해 정기적으로 리밸런싱(주식 상승 시 매도, 채권 상승 시 매수 등)을 수행한다. 이 논문은 이러한 기계적인 리밸런싱이 시장 가격에 미치는 의도치 않은 결과, 특히 예측 가능한 가격 패턴과 그로 인한 비용을 분석한다.
연구자들은 실제 모든 기관 투자자의 거래 데이터를 얻을 수 없기 때문에, 대표적인 리밸런싱 행동을 모방(simulate)하고 그로 인해 발생할 것으로 예상되는 압력(pressure)을 측정하는 대리 지표(proxy)를 개발했다.
주요 아이디어는 다음과 같다:
1. 가상 포트폴리오 설정:
가장 일반적인 기관 투자자 배분 중 하나인 60% 주식 / 40% 채권 포트폴리오를 가정한다.
이 포트폴리오의 일일 수익률 변화를 추적하기 위해 유동성이 높고 일별 데이터 확보가 용이한 S&P 500 선물(주식 대표)과 10년 만기 미국 국채 선물(채권 대표)의 일일 수익률 데이터를 사용한다 (1997년~2023년).
2. 핵심 측정치: 목표 비중 이탈 정도 (Weight Deviation):
매일 시장 움직임에 따라 이 가상 포트폴리오 내 주식과 채권의 가치는 변동한다. 예를 들어 주식이 채권보다 더 많이 오르면, 주식의 비중은 60%를 초과하게 된다(Overweight).
리밸런싱은 이 실제 비중과 목표 비중(60%) 간의 차이(Weight Deviation)를 해소하려는 활동이다.
논문에서는 매 거래일 종료 시점(t-1) 기준으로 주식 비중이 목표치(60%)에서 얼마나 벗어나 있는지를 계산한다. 이 '이탈 정도'가 바로 리밸런싱 압력을 나타내는 핵심 측정치이다. 이탈 정도가 클수록, 다음 날(t) 리밸런싱 거래가 발생할 가능성과 그 규모가 커질 것이라고 가정한다.
3. 두 가지 리밸런싱 규칙 모델링: 기관 투자자들이 사용하는 대표적인 두 가지 규칙 기반 리밸런싱 방식을 모델링하여 각각의 신호(Signal)를 만든다.
Threshold 신호 (임계치 기반):
개념: 주식 비중이 목표치(60%)에서 특정 임계치(Threshold, δ) 이상 벗어나면 리밸런싱을 실행하여 비중을 다시 60%로 맞춘다는 규칙이다. (예: δ=2%라면, 주식 비중이 62%를 넘거나 58% 아래로 떨어지면 리밸런싱)
측정: 다양한 임계치 δ 값(논문에서는 0%부터 2.5%까지 0.1% 간격) 각각에 대해 매일의 주식 비중 이탈 정도를 계산한다. δ=0%는 매일 리밸런싱하는 경우, δ가 커질수록 리밸런싱 빈도는 낮았다. (Figure 1 참조)
최종 신호 (Equation 2): 실제 투자자들은 다양한 임계치를 사용할 것이므로, 0%~2.5% 범위의 모든 δ 값에 대해 계산된 이탈 정도를 **평균**내어 최종 Threshold 신호를 만든다. 이는 다양한 리밸런싱 빈도를 가진 이질적인(heterogeneous) 투자자 그룹의 평균적인 행동을 포착하려는 시도이다.
Calendar 신호 (일정 기반):
개념: 주식 비중 이탈 정도와 관계없이, 매월 마지막 영업일과 같이 정해진 일정에 따라 리밸런싱을 실행하여 비중을 60%로 맞춘다는 규칙이다. 이는 월말/분기말 보고 기준일 맞추기, 현금 흐름 관리 필요성 등과 관련된다.
측정: 매일의 주식 비중 이탈 정도를 계산하되, 리밸런싱(즉, 이탈 정도를 0으로 리셋)은 오직 매월 마지막 영업일에만 발생한다고 가정한다. 다른 날에는 이탈 정도가 누적된다.
월말 효과 집중 : 이 신호의 예측력은 월말에 집중될 것으로 예상되므로, 분석 시에는 주로 Calendar 신호 값과 월말 더미 변수(예: 월 마지막 주를 나타내는 week4)를 곱한 상호작용 항의 효과를 중요하게 생각한다.
4. 신호의 의미:
두 신호 모두 *양수(+) 값은 가상 포트폴리오에서 주식 비중이 목표치(60%)보다 높음(Overweight)을 의미한다. 이는 과거에 주식이 채권보다 좋은 성과를 냈음을 나타낸다.
이 경우, 리밸런싱을 하려면 주식을 팔고 채권을 사야 하므로, 이 신호들은 다음 날(t) 주식 수익률 하락과 채권 수익률 상승을 예측하게 된다. (신호와 미래 수익률 간 음(-)의 관계)
요약하자면, 이 논문은 실제 거래 데이터 대신, 널리 쓰이는 60/40 포트폴리오와 두 가지 대표적인 리밸런싱 규칙(Threshold, Calendar)을 시뮬레이션하여 목표 비중 이탈 정도를 계산함으로써, 시장 전체에 가해질 수 있는 리밸런싱 압력을 측정하는 대리 지표를 개발하고 이를 분석에 활용했다.
3. 주요 발견 (가격 예측 가능성): 두 리밸런싱 신호 모두 다음 거래일의 자산 가격 변동을 예측하는 능력이 있다.
* 주식이 채권 대비 초과 성과를 내서 주식 비중이 높아지면(신호 값 양수), 다음 날 주식 수익률은 평균 약 16-17bp 하락하고 채권 수익률은 약 2-4bp 상승하는 경향이 나타난다. 채권이 초과 성과를 낸 경우는 반대이다.
* 이러한 예측력은 기존의 모멘텀, 반전, 변동성, 거시경제 지표 등의 효과를 통제한 후에도 유의미하다.
* Calendar 신호의 예측력은 특히 월말에 집중되는 경향을 보인다.
4. 리밸런싱 비용 추정: 이러한 예측 가능한 가격 변동은 리밸런싱을 수행하는 투자자에게 비용을 발생시킨다. 이 비용은 연간 약 160억 달러(미국 가구당 약 200달러)에 달하는 것으로 추정된다.
5. 가격 영향의 지속성: 리밸런싱으로 인한 가격 압력은 단기적이며, 약 2주 이내에 대부분 원상 복귀되는 경향을 보인다. 이는 리밸런싱 거래가 시장 펀더멘털에 대한 정보를 거의 담고 있지 않음을 시사한다.
6. 선행 매매(Front-Running) 가능성: 리밸런싱으로 인한 예측 가능한 가격 패턴은 특정 시장 참여자들에게 선행 매매를 통해 이익을 얻을 기회를 제공한다. 리밸런싱 신호에 기반한 모의 트레이딩 전략은 높은 위험 조정 수익률(알파 및 샤프 비율 1 이상)을 달성했다. 특히 시장 변동성이 크고 유동성이 낮은 기간에 수익성이 더 높았다.
7. 검증 분석: 연구 결과는 다양한 분석을 통해 검증되었다.
* 예측력은 월말 및 분기말에 더 강하게 나타난다(계절성).
* 개별 주식 및 채권 시장 모두에서 예측력이 확인된다.
* 2000년대 초반 이후 예측력이 증가했는데, 이는 연기금 자산 배분 변화, 현금 흐름 수요, TDF 산업 성장 등과 일치한다.
* 대형주/소형주 지수 간 상대 수익률은 예측되지만, 가치주/성장주 간에는 예측력이 없다.
* 국제 주식 시장에서도 유사한 예측력이 발견된다.
* CFTC 선물 거래자 포지션 데이터 분석 결과, 헤지 거래자(기관 투자자 프록시)는 리밸런싱 방향으로, 투기 거래자는 반대 방향으로 포지션을 변경하는 경향이 나타난다.
8. 결론 및 시사점: 기계적인 포트폴리오 리밸런싱은 시장에 상당한 가격 영향을 미치고 예측 가능한 패턴을 생성하여 투자자에게 비용을 발생시킨다. 리밸런싱 자체는 분산투자 유지 및 현금흐름 관리 등 중요한 이점을 제공하지만, 현재 널리 사용되는 방식(Threshold, Calendar)은 비효율성을 내포하고 있다. 따라서 투자자와 연구자들은 리밸런싱의 이점을 유지하면서 비용을 최소화할 수 있는 더 효과적인 정책을 모색해야 한다.
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