투자이론 | 리스크와 수익률 (1) 기본개념

 

| 무위험자산과 기대수익률

 

정기예금이나 국공채와 같은 자산군은 무위험자산으로 분류됩니다.

 

여기에 투자하면 정해진 이자율에 따라 만기가 되면 원금+이자를 확실히 받게 됩니다.

 

이러한 확실성(certainty) 하에 얻게 되는 수익률을 무위험수익률(risk free rate of return)이라고 합니다.

 

 

주식이나 부동산과 같은 자산군에 투자하면 미래시점에 얼마만큼의 수익이 날 지 알 수 없습니다.

 

이러한 불확실성(uncertainty)을 감수하면서 추구하는 수익률을 기대수익률(expected rate of return)이라고 합니다.

 

 

사람들은 기대수익률이 무위험수익률보다 높아야 주식, 부동산 같은 위험자산에 투자합니다.

 

그리고 위험자산에 투자할 때도 KT&G 에 투자하는 사람과 테슬라에 투자하는 사람이 감내하는 리스크의 크기는 서로 다릅니다.

 

테슬라에 투자하는 사람은 기대수익률이 KT&G 같은 종목보다 더 높으니까 투자하는 것이고, 테슬라가 KT&G 보다 더 위험한 종목이라는 것을 여러 경로를 통해 알고 있습니다.

 

기대수익률이 다르면 미래에 동일한 금액을 벌어들여도 현재가치로 계산하면 서로 다른 값이 나옵니다.

 

 

간단한 예시를 들어보겠습니다.

 

KT&G와 테슬라의 내년도 수익금액이 1조원으로 동일하다고 가정하겠습니다.

 

테슬라의 기대수익률이 20% 이고, KT&G의 기대수익률이 10% 라고 한다면, 내년에 벌어들일 1조원을 현재가치로 계산한 결과는 다음과 같습니다.

 

테슬라 : 1조원/(1+20%) = 약 8,300억원       KT&G : 1조원/(1+10%) = 약 9,100억원

 

기대수익률이 커지면 미래에 기대되는 기업의 이익을 현재가치로 환산할 때 할인되는 폭이 커집니다.

 

그래서 기대수익률이 큰 업체가 그보다 기대수익률이 낮은 업체와 동일한 금액의 이익을 내면 기업가치는 그만큼 낮아집니다.

 

이를 만회하려면, 기대수익률이 큰 업체는 현재가치 계산식의 분자 부분, 즉 이익을 더 많이 내야 합니다.

 

 

 

| 기대수익률

 

미래의  특정 시점의 케이스별 수익률과 해당 케이스의 발생확률을 대응시켜 기대수익률을 계산합니다.

 

계산식은 다음과 같습니다.

 

E(R) : 기대수익률 , p : 해당 케이스의 발생확률 , R : 해당 케이스의 수익률

 

E(R) = 합계 (pi * Ri)

 

계산식을 보면 기대수익률이라는 것은 해당 기업에서 발생 가능한 케이스에서 나오는 "평균" 수익 개념입니다.

 

 

 

| 리스크

 

위험(risk)이란 미래현금흐름의 변동가능성(variability)를 의미합니다.

 

"현금흐름"은 현금유입과 현금유출의 합산입니다. 즉, 이익과 손실 양쪽 모두에서 발생하는 현금의 움직임을 포괄하는 개념입니다. 

 

현금흐름의 변동폭이 작으면 리스크가 작고, 변동폭이 크면 리스크가 크다고 표현합니다.

 

투자 관점에서 리스크가 크다는 것은 부정적인 의미만 갖지 않습니다.

 

씨클리컬 업체의 경우 현금흐름 변동폭이 크지만 상승흐름을 타면 이익이 어마어마하게 납니다.

 

2021년 현재 시점에서 보면 철강쪽 업체들이 그런 국면에 속해있지요.

 

 

리스크 측정은 미래의  특정 시점의 케이스별 편차와 해당 케이스의 발생확률을 대응시킨 분산(variance)으로 구합니다.

 

분산은 특정 케이스가 평균에서 얼마나 떨어져있냐를 보는 개념이지요.

 

리스크  관점에서는 특정 케이스의 수익률이 평균(기대수익률)에서 얼마나 떨어져있는지 보기 위하여 분산을 이용하는 겁니다.

 

분산이 크다는 것은 특정 케이스의 수익률이 기대수익률로부터 멀리 떨어져있다는 것이고, 그러면 변동폭이 평균보다 훨씬 크다는 얘기이니 그만큼 리스크가 크다는 얘기입니다.

 

편차(deviation)란, 해당 케이스의 수익률과 기대수익률의 차이 입니다.

 

이를 계산식으로 표현하면  [ Ri - E(R) ] 로 표현할 수 있으며, 분산의 전체 계산식은 다음과 같습니다.

 

a^2 : 분산 , E(R) : 기대수익률 , p : 해당 케이스의 발생확률 , R : 해당 케이스의 수익률

 

a^2 = 합계 [ pi * ( Ri - E(R) )^2 ]

 

 

그런데 분산은 측정단위가 제곱되어 %^2 으로 측정된 값입니다.

 

그래서 일반적으로 사용하는 % 단위로 일치시키기 위하여 분산에 제곱근을 취한 값인 표준편차(standard deviation)를 많이 사용합니다.

 

 

기대수익률과 리스크를 계산하는 것은 쉬우나 그 의미를 체득화하려면 여러각도에서 생각해봐야 합니다.

 

이를 돕기 위해 사례를 하나 더 들겠습니다.

 

 

동전 던지기를 해서 앞면이 나오면 1만원, 뒷면이 나오면 5천원을 준다고 해보지요.

 

앞면 또는 뒷면이 나올 확률은 똑같이 1/2 입니다.

 

그럼 동전 던지기를 해서 받을 수 있는 평균금액은 계산해보지 않아도 7,500원이 나오지요.

 

여기서 기대수익이 7,500원인 겁니다.

 

그렇다면, 리스크(편차)는 얼마일까요?

 

부호는 다르지만 앞면일때도 뒷면일때도 2,500원이 나옵니다.

 

기대수익과 리스크 수치를 확인하면 이 동전던지기를 할 때 평균적으로 7,500원을 벌 수 있는데, 리스크를 감안하면 최저 5,000원 / 최대 10,000원까지 벌 수 있다는 정보를 얻을 수 있습니다.

 

 

지금까지 기대수익률(평균)과 리스크(분산)에 대해 알아봤습니다.

 

투자자들은 위의 2가지 요소를 기준으로 투자 여부를 결정하는데, 이를 평균-분산기준이라고 합니다.

 

이 기준에 따르면, 기대수익률이 같으면 리스크가 작은 주식을 선택하게 되고, 리스크가 같다면 기대수익률이 큰 주식을 선택하게 되지요.

 

이를 지배원리(dominance principle)이라고 합니다.