KCMI 자본시장연구원
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금융산업 및 시장, 혹은 국가경제적으로 중요한 의미를 지닌 사안에 대해 시의성 있는 분석을 바탕으로 시사점 및 정책대안을 제공하는 보고서

보고서 1
자산관리서비스시장의 경쟁 구조와 시사점 [24-05]
선임연구위원 이성복 / 2024. 02. 14
코로나19 팬데믹 전후부터 자산관리서비스에 대한 고액자산가뿐 아니라 대중 부유층(mass affluent)의 수요가 빠르게 증가하고 있는 가운데 금융회사들은 자산관리서비스시장에서 경쟁력을 확보하기 위해 여러 방면으로 노력하고 있다. 그러나 금융회사들이 경쟁력을 성공적으로 확보하려면 자산관리서비스시장의 경쟁 구조를 먼저 이해하는 것이 필요하다. 자산관리서비스시장의 경쟁 구조에 따라 각 금융업권에 속한 금융회사가 취해야 할 전략이 달라야 할 수 있기 때문이다.

자산관리서비스시장을 투자자문, 투자일임, 신탁 서비스가 제공되는 시장으로 정의할 때 시장규모는 꾸준하게 증가하는 추세다. 서비스별 비중을 살펴보면 지난 10년 동안 투자자문의 비중은 등락을 반복하고, 투자일임의 비중은 감소하고 있으며, 신탁의 비중은 증가하였다. 금융업권을 은행, 증권, 자산운용, 보험으로 구분하여 각 금융업권의 시장점유율을 살펴보면 동일 기간 중 은행과 보험의 시장점유율은 증가하였으나 증권과 자산운용의 시장점유율은 감소하였다. 이를 종합해보면 자산관리서비스시장에서 금융투자업계의 경쟁력이 상대적으로 약화하였다고 평가할 수 있다.

자산관리서비스를 금전신탁과 투자일임으로 한정하고 자산관리서비스시장의 경쟁 구조를 살펴보면 자산관리서비스시장은 매우 경쟁적이다. 금전신탁이 투자일임보다 더 경쟁적인 것으로 보이나 실제는 투자일임이 금전신탁보다 더 경쟁적이다. 그러나 금융회사의 시장점유율은 더 낮은 관리보수 또는 더 높은 운용성과라는 서비스 경쟁력이 아닌 금융회사가 속한 금융업권 유형과 금융회사 자체의 유형에 의해 더 크게 영향을 받은 것으로 나타난다. 특히 은행, 증권사, 자산운용사가 5대 은행지주회사에 속한 은행지주계일수록 서비스 경쟁력과 무관하게 더 높은 시장점유율을 차지한다.

따라서 금융투자업계가 자산관리서비스시장에서 경쟁력을 확보하려면 자산관리서비스시장의 경쟁 패러다임을 완전히 바꿀 수 있어야 한다. 비대면 금융거래가 뉴노멀인 디지털 금융시대에는 디지털 채널의 경쟁력과 서비스 경쟁력이 금융회사의 시장점유율에 더 결정적인 요인으로 작용할 수 있기 때문이다. 이를 위해 증권사의 경우 디지털 채널을 자산관리서비스 중심으로 전환해야 하고 자산운용사는 디지털 자산관리서비스를 직접 공급할 수 있어야 한다. 또한 은행보다 안정적이면서 월등한 운용성과를 실현할 수 있는 역량을 갖춰 자산관리서비스 경쟁을 선도해야 한다.
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보고서 1
증권업 경쟁력 강화 시리즈 3: 국내 증권사의 해외진출 현황 및 과제 [24-04]
선임연구위원 최순영 / 2024. 01. 29
국내 증권사의 해외진출은 1984년 대우증권, 대신증권 및 쌍용증권의 도쿄 및 뉴욕 사무소 개설로 시작되었으며, 2023년 현재 14개 국내 증권사가 13개국에 69개의 해외점포를 두고 있다. 그러나 40년이 지난 역사에도 불구하고 국내 증권사의 해외사업은 충분한 성과를 거두지 못하고 있는 상황이다. 2022년 기준 14개 해외진출 증권사의 총 당기순이익 중 해외사업 비중은 5.3%에 불과하다. 해외진출 활성화가 여전히 증권사와 금융당국의 중요한 과제인 이유다.

2010년대 들어 국내 증권사의 해외진출은 아시아 신흥국에 집중되었다. 과거 국내 증권사의 해외진출은 선진국 시장에서의 한국물 중개 사업 위주로 이루어졌으나 큰 성과를 거두지 못했다. 이러한 경험을 바탕으로 국내 증권사는 지난 10여 년간 자본시장의 높은 성장 잠재력을 지닌 베트남, 인도네시아 등 아시아 신흥국에 현지법인을 앞다투어 설립하였다. 국내 증권사는 아시아 신흥국에서 리테일 브로커리를 주력 사업으로 두고 있으며, 나름의 성과를 거두고 있다. 현재 베트남 및 인도네시아 브로커리지 시장에는 다수 국내 증권사 현지법인이 상위 10대 증권사에 포진되어 있다. 그러나 국내 증권사는 초기 성공적 입지 확보 이후 사업의 확장에는 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 아시아 신흥국 해외사업을 재정비하는 경우가 늘어나고 있다.

최근 국내 증권사의 해외진출은 선진국 시장을 재조명하고 있다. 이러한 움직임은 특히 코로나19 이후 크게 증가한 국내 고객의 해외자산 투자 수요가 배경에 있다. 다수 국내 증권사는 미국, 영국 등 선진국 시장에서 다양한 투자 기회 발굴 및 중개 사업에 나서고 있다. 이와 더불어 일부 국내 증권사는 선진국 시장에서 ETF 시장조성(market making), 미들마켓(middle market) 대출 등 새로운 사업 분야도 개척하고 있다. 국내 증권사의 해외진출 전선이 선진국과 신흥국을 아우르고, 사업모델 또한 다변화하고 있는 상황으로 국내 증권사의 해외진출 전략 고도화 및 해외진출을 지원하기 위한 금융업계와 금융당국의 노력이 필요한 시점이다.
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레버리지ㆍ인버스 ETF 투자성과 요인 분석 [24-03]
연구위원 권민경 / 2024. 01. 18
코로나19 대유행 이후, 레버리지ㆍ인버스 ETF에 대한 투자자의 관심이 크게 증가하였으며, 운용업계 역시 LETF 상품 공급을 계속해서 확대하고 있다. 과거에 상장된 상품들이 시장대표지수를 기반으로 하는 경우가 많았다면, 최근에 출시된 상품들은 전기차, 2차전지, 빅테크 등 테마 지수를 기반으로 하거나, 국채30년 등 기초자산의 변동성이 높은 지수를 추종하는 경우가 많다. 향후 소수점 배율 상품의 출시도 예정되어 있어, 앞으로 상품의 다양성이 더욱 확대될 것으로 보인다.

본고에서는 레버리지ㆍ인버스 ETF 투자성과에 영향을 미치는 요인을 다각도로 분석하였다. 먼저, 상품의 구조적 측면에서 살펴보면, 투자성과에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 단연 복리효과다. 복리효과는 기초지수의 보유기간 누적수익률과 분산(변동성)에 민감하게 반응하였으며, 누적수익률이 0에 가까울수록, 그리고 분산이 클수록 음의 복리효과가 발생할 확률이 높았다. 그러나 0과 1사이의 소수점 배율 구간(예: +0.5배)에서는 정반대의 효과를 보였다. 즉, 누적수익률이 0에 가까울수록, 그리고 분산이 클수록 오히려 양의 복리효과가 나타날 확률이 높아진 것이다. 그 밖에도 개별 상품의 운용방식과 기초지수 선정의 차이 또한 비교지수 대비 초과성과에 영향을 미치는 중요한 요인으로 나타났다.

다음으로 투자자의 거래 행태적 측면에서 살펴보면, 투자자들은 레버리지ㆍ인버스 ETF에 대해 역추세추종 거래 양상을 보였으며, 이러한 매매 행태가 결과적으로 투자성과에 부정적 영향을 미쳤다. 특히, 코로나19 충격 이후 상승구간에서 –2배 상품의 포지션을 급격하게 확대한 것과, 단기적으로 일간 기초지수 변화에 대해 반대 포지션으로 과잉 대응한 것이 투자손실의 주된 원인이 되었다. 또한 지나치게 잦은 거래 역시 개인투자자의 투자성과를 지속적으로 악화시키는 결과를 초래했다. 이는 결국 레버리지ㆍ인버스 ETF가 투자자의 섣부른 판단과 잦은 매매 행태로 인해 투자성과에 부정적 영향을 미쳤다는 사실을 시사한다.
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증권업 경쟁력 강화 시리즈 2: 대형언어모형의 발전과 금융정보분석에의 활용 방안 [24-02]
연구위원 노성호 / 2024. 01. 11
생성형 AI(Generative AI)와 대형언어모형(Large Language Model)의 관심도 증가는 최근 이를 활용한 생산성 혁신에 대한 가능성에 대한 논의로 발전하고 있다. 특히 범용성과 인지적 능력을 보조할 수 있는 기술적 특징으로 인하여 여러 산업 분야에 걸쳐 고부가가치 업무를 보조하는 기술로서 생성형 AI를 활용하는 방안이 연구되고 있다. 이에 본 연구에서는 금융정보의 분석 업무에서 생성형 AI의 일종인 대형언어모형을 활용할 수 있는 방안을 제시하여 금융투자업에서의 활용 가능성을 진단하였다. GPT를 사용하여 KOSPI 200 기업의 영업 및 재무 현황을 분석한 결과, 적절한 맞춤화 과정을 통해 복잡하고 긴 공시자료를 효율적으로 요약하여 정보를 추출할 수 있음을 확인하였다. 그러나 GPT가 추출 및 요약한 정보의 사실성에 대한 검증이 필요하며 공시일 전후의 시장 변동성과 통계적으로 유의미한 관계를 찾기 어렵다는 점에서 향후 추가적인 개선 방안에 대한 연구가 필요하다.

낙관적인 기대감에 기반한 대형언어모형의 급격한 확산은 동시에 실무적인 차원에서 위험 요소와 제약 요인에 대한 고민을 유발하고 있다. 대표적인 위험 요소로서 대형언어모형이 답변을 작성하는 과정에서 근거가 부족하거나 거짓을 사실인 양 출력하는 문제가 있으며 제약 요소로서 초거대 모형을 학습 및 유지할 수 있는 인적, 물적 자원의 부족을 들 수 있다. 이와 같은 요소들에 대하여 발생 원인을 분석하고 그에 따른 대응 방향을 본 연구를 통해 논의하였다. 대형언어모형의 성공적인 도입을 위하여 기술적인 측면에서 고품질 학습 데이터의 수집과 처리를 위한 인프라의 구축과 더불어 구조적인 측면에서 IT 역량의 강화를 위한 투자를 확대할 필요가 있을 것이다.
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