헤지펀드 트레이딩 위험의 산업간 비교분석

Abstract

헤지펀드는 시장의 상황과 상관없이 항상 수익을 추구하는 절대수익추구 매매기법을 사용하여 기존의 매수중심 뮤추얼 펀드운용과 차이를 보인다. 헤지펀드는 뮤추얼펀드에서 사용한 벤치마크대비 위험측정방법 및 위험관리방법과 다른 방법이 필요하다. 헤지펀드에서 사용하는 다양한 방법이 있지만 일시적으로 발생하는 가격오류(mispricing)를 이용하는 방법인 페어트레이딩(pairs trading)이 가장 일반적이다. 상황의존형이나 롱숏, 상대가치투자등이 모두 이러한 페어트레이딩을 기반한 전략이다. 페어트레이딩은 매매방법이 객관적이어서 다양한 헤지펀드 연구에서 사용되었다(Elliott, Van der Hoek, & Malcolm, 2005; Gatev, Goetzmann, & Rouwenhorst, 2006; Hong & Susmel, 2004; Hu, Ypsilanti, Cummer, & Lam, 2004; Papadakis & Wysocki, 2007). 또한 소소하고 많은 수익과 크고 희박한 손실을 유발할 수 있는 수익구조를 보유하고 있어 헤지펀드 트레이딩전략을 대표하기에 적합하다. 이 논문에서는 특정한 산업에 국한된 주식들만 매매하는 산업별 페어트레이딩의 성과와 위험을 측정하고 산업간 차이를 비교, 분석하였다. 이 논문에서는 페어트레이딩 매매기법의 위험을 측정하기 위해 VaR(value at risk) 와 ES(expected shortfall)을 사용하였다. 페어트레이딩과 같은 진입과 청산이 매우 빈번하게 일어나는 매매기법의 위험은 일반적으로 많이 사용되는 Fama and French (1993)의 3요인 모델로 설명하기는 어렵다. Fama and French (1993)의 3요인 모델은 시장대비 초과수익률을 설명하기 위해 시장민감도(RmRf), 소형주효과(SMB), 저평가주효과(HML)을 사용하지만, 이들 요인으로 분석하기 위해서는 투자성과가 최소 월별 수익률로 계산되어야 한다. 실제 페어트레이딩의 진입하여 포지션이 오픈된 기간은 1달 미만인 경우가 많다. 헤지펀드들의 매매기법 중 상당수도 진입과 청산이 매우 빈번하게 발생하기 때문에 이들의 투자위험을 평가하기 위해 다양한 노력이 이루어지고 있다. Gupta and Liang (2005); Jorion (2000); Patton (2009)는 헤지펀드의 매매기법별 위험을 VaR과 ES를 통해 추정하였다. 이들은 헤지펀드의 수익률분포가 정규분포가 아닌 높은 첨도와 두꺼운 꼬리를 갖는 분포를 따르고 있기에 두꺼운 꼬리분포에 적합하도록 VaR과 ES를 변형하여 사용하였다. 이 논문에서도 Gupta and Liang (2005); Jorion (2000); Patton (2009)과 유사한 방법으로 페어트레이딩의 수익률을 추정하였다. 두꺼운 꼬리분포는 일반적으로 금융시장에서 자주 관측된다. 국내에서도 문성주, 이덕창, 김대호, and 오세경 (2003) 이 원/달러 환율시장을 대상으로 두꺼운 꼬리분포의 VaR을 추정하였고, 문성주 and 양성국 (2006)는 이분산성과 두꺼운 꼬리분포를 갖는 KOSPI200 수익률의 VaR과 ES를 다양한 방법으로 추정하였다. 산업별 페어트레이딩은 특정 산업내 주식간의 최소거리를 측정하여 적절한 쌍을 투자종목으로 추천하는 방법이다. 산업별로 성과를 보면 소재와 자유소비재산업의 성과가 매우 우월하고, 건강관리와 산업재산업의 성과는 초과수익률을 올리긴 하지만 안정적인 누적수익곡선을 보이진 않았다. 정보기술, 금융, 필수소비재산업의 경우 성과가 매우 저조하여 절대수익추구라는 헤지펀드의 목표에 적합하지 않았다. 산업별 차이가 발생하는 원인으로 페어트레이딩의 수익근원에 영향을 주는 요인을 생각해 볼 수 있다. 페어트레이딩은 일정 기간 동안 유사한 주가흐름을 보인 주식들을 쌍으로 매매하여 수익을 발생시킨다. 일정 기간 동안 비슷한 주가흐름을 보인 주식들 중 주가가 하락하는 주식을 매수하고, 주가가 상승하는 주식을 매도한다. 이후 두 주식이 다시 비슷한 주가흐름을 보이게 되면 수익이 발생하고, 두 주식의 가격차이가 계속 벌어진다면 큰 손실이 발생하게 된다. 큰 손실이 발생하는 경우가 바로 위험을 초래하게 되는데, 이러한 경우는 유사한 사업을 영위하던 두 주식에 주가에 영향을 미치는 영업상 차이가 발생할 때 나타난다. 이러한 유의미한 주가차이를 유발하는 원인을 산업적 특성으로 살펴보았다. 첫 번째는 산업의 진화단계, 두 번째는 산업의 기술 집약 정도, 세 번째로 페어트레이딩 포트폴리오 내에서 제거되지 않은 비체계적인 위험이 산업별 차이를 설명할 수 있었다. 산업별 차이를 보이는 원인을 분석하기 위해 산업별 주식의 동태적 분석을 수행하였다. 주식들간의 상관계수의 절대값을 가중치로 하는 가중치 네트워크를 구성하였다. 시장지수의 역사적 변동성인 시장변동성과 가중치분산과의 관계를 회귀분석한 결과, 일반적인 산업은 양의 회귀계수 값을 보였지만 금융산업은 음의 회귀계수 값을 보였다. 시장변동성에 관한 시장변동성 가중치의 산술평균, 가중치의 분산, 강도지표, 응집도지표의 회귀분석결과를 기반으로 할 때, 금융, 정보기술, 산업재산업은 하나의 그룹으로 구분 지을 수 있었다. 시장변동성이 증가할 때, 이 그룹에 속하는 주식들은 그렇지 않은 주식들보다 더 강한 상관정도를 보였다. 반면에 소재와 자유소비재산업은 다른 그룹에 속한다고 할 수 있다. 이 그룹에 속한 주식들은 그렇지 않은 주식들보다 고변동성 상황에서 상관정도가 약하게 증가하는 모습을 보였다. 이로 판단하건대 시장변동성에 민감하게 반응하지 않는 산업들의 수익이 향상된 것은 시장에서 안정적인 양상을 보이는 주식들로 구성되어 있기 때문이고, 이들을 대상으로 페어트레이딩 매매기법을 수행하는 것이 자산증식에 도움이 될 수 있다.