자산 간 상관관계와 분산투자 효과

상관관계(Correlation)는 두 자산이 얼마나 비슷한 방향으로 움직이는지를 -1에서 +1 사이의 숫자로 나타냅니다.

+1: 완전 양의 상관. 하나가 오르면 다른 것도 똑같이 오름. 분산 효과 없음. 0: 무관. 두 자산이 독립적으로 움직임. 적당한 분산 효과. -1: 완전 음의 상관. 하나가 오르면 다른 것은 내림. 이론적으로 완벽한 헤지.

예시적 역사 상관관계 (변동 가능): 미국 주식 – 미국 장기채권: 약 -0.1 ~ -0.3 (낮은 음의 상관) 미국 주식 – 금: 약 0.0 ~ 0.1 (거의 무관) 미국 주식 – 신흥국 주식: 약 +0.7 ~ +0.8 (높은 양의 상관)

마코위츠 현대 포트폴리오 이론에 따르면, 상관관계가 낮은 자산을 조합하면 개별 자산보다 변동성이 낮은 포트폴리오를 만들 수 있습니다.

예시: 주식(변동성 20%)과 채권(변동성 7%)을 50:50으로 조합. 상관관계 -0.2라면 포트폴리오 변동성은 단순 평균(13.5%)보다 낮아집니다.

이것이 "공짜 점심"이라 불리는 분산투자 효과입니다. 위험을 줄이면서 수익률을 크게 포기하지 않을 수 있습니다.

분산투자의 큰 약점이 있습니다: 시장이 패닉에 빠질 때 상관관계가 1로 수렴하는 경향이 있습니다.

2008년 금융위기: 주식, 리츠, 회사채, 신흥국 채권이 모두 함께 폭락했습니다. 평소에는 다르게 움직이던 자산들이 같이 내렸습니다.

진정한 분산 효과는 위기 시에 사라지기 쉽습니다. 이 때문에 국채(특히 미국 국채)가 진짜 위기 시에도 상승하는 희귀한 자산으로 인정받습니다. 반면 금은 위기 시 효과가 일관되지 않습니다.