자본시장연구원 Korea Capital Market Institute

저비용과 효율적인 지수추종을 강점으로 하는 상장지수펀드(Exchange-Traded Fund: ETF)가 매력적인 장기투자수단으로 각광을 받으면서, 자산운용사들은 다양한 ETF 상품을 경쟁적으로 출시하고 있다. 그 중에서도 최근 들어 단연 돋보이는 것은 스마트베타 ETF 상품이다. 2015년 한 해 동안 미국에서만 무려 34개의 운용사가 156개의 스마트베타 ETF를 출시하였으며, 이는 같은 기간 동안 미국에서 신규 출시된 전체 ETF 상품 중 57.1%에 해당한다. 운용사 뿐 아니라 투자자들의 관심도 뜨겁다. 미국의 스마트베타 ETF 시장규모는 2010년 처음으로 1,000억달러를 돌파한 이후, 2013년 2,000억달러, 2015년 4,500억달러를 돌파하였을 정도로 가파르게 성장하고 있으며, 대부분의 시장규모 증가분이 투자자들의 자금 순유입에 기인하였다. 

스마트베타 ETF가 이처럼 인기를 모으는 이유는 무엇보다도 스마트베타 ETF가 기존 액티브펀드와 패시브펀드의 단점을 보완한 상품이기 때문이다. 과거 사례에 비추어보았을 때 액티브펀드의 경우 성과 대비 지나치게 높은 비용을 부담해야 한다는 단점이 있었고, 시가총액 가중방식으로 구성되는 전통적인 패시브펀드의 경우 비용 부담은 작지만 다양성이 부족해 투자기회가 제한적이라는 단점이 있었다. 이에 반해 새롭게 등장한 스마트베타 ETF는 기존 패시브펀드의 저비용구조를 그대로 유지하면서, 동시에 다양한 상품으로 확장이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 스마트베타 ETF로 인하여 운용사들은 기존의 전통적인 패시브펀드와의 경쟁을 피해 새로운 시장을 개척할 수 있고, 투자자들은 기존 패시브펀드와 차별화된 투자기회를 접할 수 있게 된 것이다.  

스마트베타 상품 여부를 구분하는 기준은 다음과 같다. 첫째, 패시브 방식으로 운용되어야 한다. 액티브펀드의 경우 임의의 투자판단이 개입되거나 투자방식이 언제든지 변할 수 있기 때문에 스마트베타 상품으로 분류하지 않는다. 둘째, 편입할 투자대상을 선별하거나 또는 편입종목의 투자비중을 결정하는 과정에서 시가총액이 아닌 계량적 지표를 적어도 한 차례 이상 활용하여야 한다. 이에 따라 스마트베타 상품들은 시가총액 가중방식으로만 운용되는 전통적인 패시브펀드와는 차별화된 성과를 보여줄 수 있으며, 지표의 선정 및 조합, 비중결정방식에 따라 다양한 형태로 변형 또는 확장이 가능하다. 

‘스마트베타’라는 용어는 비교적 최근에 들어서야 쓰이기 시작했지만, 그 개념은 이전부터 학계 또는 업계에서 이미 제시되고 활용되어 왔다. 학계의 관점에서 보면 Fama & French(1993) 등에서 제시된 다요인모형이 스마트베타의 활용 가능성을 일찌감치 제시하였으며, Haugen & Baker(1991) 등 대안인덱스에 관한 연구들도 스마트베타의 이론적 기반을 제시하였다. 또한 자산운용업계의 관점에서 보면 스마트베타는 기존 헤지펀드 또는 일부 뮤추얼펀드에서 사용하던 퀀트전략으로부터 파생되었다고 볼 수 있다. 스마트베타도 결국 계량화할 수 있는 자료를 이용하여 일련의 매매규칙을 만들고 이를 기계적으로 따르는 운용전략이기 때문이다. 그럼에도 불구하고 스마트베타 ETF가 이토록 부각되고 있는 것은 이러한 전략이 저비용과 효율적인 지수추종이라는 ETF의 장점과 잘 맞아떨어졌기 때문이다. 

스마트베타 전략을 구분하면 크게 대안요인 방식과 대안인덱스 방식으로 구분할 수 있다. 대안요인 방식은 주로 시장이상현상(market anomalies) 문헌에서 파생된 전략을 뜻하며, 실제 시장에서는 관찰되지만 기존 자산가격결정모형(asset pricing model)으로 설명할 수 없는 현상을 의미한다. 대표적으로 가치, 모멘텀, 로우볼, 퀄리티, 그리고 이들을 조합한 다중요인 전략이 있다. 대안인덱스 방식은 시가총액 가중방식보다 더욱 효율적인(efficient) 포트폴리오 구성방식이 존재한다는 실증연구에 기반을 두고 있으며, 대표적으로는 동일가중, 분산화 가중지수, 펀더멘탈, 최소 분산지수, 최대 분산화율 지수, 위험 효율화 지수 등이 있다. 

본 연구에서는 먼저 스마트베타 ETF가 가장 발달한 미국 시장에서 이들의 실제 성과를 확인해봄으로써 스마트베타 ETF의 특징을 파악하고자 하였다. 각 전략별 대표상품들의 월평균수익률, 표준편차, 샤프지수 등 단순 성과지표들을 시가총액 가중방식으로 구성된 벤치마크와 비교해보고, 벤치마크에 대한 회귀분석을 통해 스마트베타 ETF의 효율성을 측정하였다. 그리고 Small Minus Big(SMB), High Minus Low(HML), Up Minus Down(UMD) 등 대안요인에 대한 의존도, 급등락장에서의 성과 등을 추가로 살펴보았다. 

그 결과, 아무리 스마트베타 ETF 상품이라 할지라도 시가총액 가중방식으로부터 완벽하게 자유롭지 못하다는 사실을 알 수 있었다. 벤치마크에 대한 스마트베타 ETF의 성과 민감도가 전반적으로 높은 수준을 보인 것이다. 이는 롱숏 포트폴리오를 구성할 수 없는 ETF의 구조적 한계에 기인하는 것으로 보인다. 하지만 그렇다고 해서 이들이 시가총액 가중방식에만 의존하는 것은 아니다. 스마트베타 ETF의 성과는 대안요인의 변화와도 상당 부분 연계되어 있으며, 일부 상품의 경우 이를 통해 효율적으로 수익을 거두고 있는 것으로 나타났다. 이는 투자자들이 스마트베타 ETF를 통해 수익의 원천을 다변화시킴으로써 손쉽게 분산투자의 효과를 얻을 수 있다는 것을 의미한다. 한편, 수익률의 크기는 상품별로 큰 차이를 보였다. 배당, 퀄리티, 로우볼 상품은 시장 포트폴리오에 비해 우수한 성과를 보인 반면, 가치와 모멘텀, 동일가중 상품은 저조한 성과를 기록했다. 이는 스마트베타 ETF가 학계 또는 업계에서 과거 좋은 성과를 보였던 것으로 검증된 전략들을 채택하여 활용하고 있으나, 실제로 운용될 시점에도 계속해서 좋은 성과를 보일 것이라고 확신할 수 없다는 사실을 분명하게 보여준다. 

미국과는 달리 국내 시장에서는 스마트베타 ETF 시장의 역사가 그다지 길지 않아 실제 상품의 성과를 살펴보는데 제약이 존재한다. 이에 본 연구에서는 국내 증시 자료를 이용해 과거 시점에서 가상의 스마트베타 상품을 구성해보고 이들의 성과를 분석함으로써 스마트베타 ETF가 우리나라에서도 효과적으로 적용될 수 있을지 살펴보았다. 

그 결과, 스마트베타 전략이 과거 국내 증시에서 전반적으로 좋은 성과를 낼 수 있었다는 사실을 확인하였다. 또한 미국 시장에서와 마찬가지로 이들의 수익 중 상당 부분은 시장 위험이 아니라 다양한 대안요인에서 기인하고 있었으며, 이에 따라 투자자들은 스마트베타 상품을 통해 위험을 충분히 분산시킴으로써 효율적으로 수익을 거둘 수 있었던 것으로 나타났다. 다만, 분석기간을 전·후반기로 나누어보았을 때, 스마트베타 전략의 성과가 후반기에 크게 약화되었다는 사실을 확인하였다. 이는 스마트베타 전략이 시장에 알려진 이후 많은 투자자들이 이를 활용하였기 때문일 수도 있고, 아니면 단순히 시장이나 투자자의 특성이 바뀌었기 때문일 수도 있다. 

앞으로도 스마트베타 ETF 시장은 국내·외를 막론하고 계속해서 성장해나갈 것으로 전망된다. 단순히 시장규모만 커지는 것이 아니라, 다양한 종류의 상품이 등장하고 서로 경쟁하면서 질적으로도 진화해나갈 것이다. 스마트베타 ETF 시장의 성장으로 인하여 투자자들은 유동성이 풍부한 주식 및 채권시장에서 다양한 대안요인에 손쉽게 분산투자를 할 수 있으며, 개개인의 성향에 적합하도록 보다 세분화된 포트폴리오도 구성할 수 있게 될 것이다. 단, 스마트베타 ETF가 이름처럼 항상 ‘스마트’하게 우수한 성과를 내는 만능 상품이 아니라는 사실을 운용사와 투자자 모두 분명하게 인식하고 있어야할 것이다.