10.1 위험과 수익률의 기본 개념과 측정방법 (Common Measures of Risk and Return)

주식이나 채권에 투자할 때 투자자가 가장 먼저 고려해야 하는 두 가지 요소는 수익률(Return)과 위험(Risk)이다. 일반적으로 높은 수익을 기대할 수 있는 투자에는 그만큼 높은 위험이 따르며, 반대로 위험이 낮은 자산은 상대적으로 낮은 기대수익률(Expected Return)을 제공한다.

자본시장(Capital Market)의 핵심적인 기능 중 하나는 이러한 위험과 수익의 관계를 가격에 반영하는 것이다. 투자자는 위험을 감수하는 대가로 추가적인 수익을 요구하고, 시장에서는 이러한 요구수익률(Required Return)이 자산가격에 반영된다.

이번 글에서는 위험과 수익률의 기본적인 관계를 살펴보고, 투자자들이 실제로 위험과 수익을 측정할 때 사용하는 대표적인 지표를 알아본다. 

 

위험과 수익률의 기본 개념과 측정방법

1. 위험과 수익률(Risk and Return)의 기본 관계

투자에서 수익률(Return)은 일정 기간 동안 투자로부터 얻은 성과를 의미한다.

가장 기본적인 수익률은 다음과 같이 계산할 수 있다.

수익률(Return)

= (기말가격 − 기초가격 + 현금배당) ÷ 기초가격

예를 들어 어떤 주식을 50,000원에 매수한 후 1년 뒤 55,000원에 매도하고 1,000원의 배당금(Dividend)을 받았다고 하자.

이 경우 총수익률(Total Return)은

(55,000 − 50,000 + 1,000) ÷ 50,000

= 12%

가 된다.

즉, 투자자는 주가 상승으로 10%의 자본이득(Capital Gain)을 얻었고 배당수익률(Dividend Yield) 2%를 추가로 얻어 총 12%의 수익률을 기록했다.

따라서 주식투자의 수익률을 평가할 때는 단순한 주가 상승률뿐 아니라 배당금과 같은 현금흐름도 함께 고려해야 한다.

2. 기대수익률(Expected Return)

투자자는 미래의 실제 수익률을 미리 알 수 없다.

따라서 투자 의사결정을 내릴 때는 다양한 미래 시나리오와 각각의 발생확률을 고려하여 기대수익률(Expected Return)을 계산한다.

예를 들어 어떤 주식이

경기호황일 경우 20% 수익률

경기침체일 경우 −10% 수익률

을 기록할 것으로 예상하고 두 상황의 발생확률이 각각 50%라고 가정하자.

기대수익률(Expected Return)은

0.5 × 20% + 0.5 × (−10%)

= 5%

가 된다.

즉, 기대수익률(Expected Return)은 미래의 여러 가능한 결과를 확률로 가중평균한 값이다.

중요한 점은 기대수익률이 실제로 실현되는 수익률을 의미하지 않는다는 것이다. 실제 투자에서는 예상과 다른 경제상황이 발생할 수 있기 때문이다.

3. 위험(Risk)이란 무엇인가?

투자에서 위험(Risk)은 단순히 “손실을 볼 가능성”만을 의미하지 않는다.

금융에서는 일반적으로 실제 수익률이 기대수익률에서 얼마나 벗어날 수 있는가를 위험의 중요한 측정 대상으로 본다.

예를 들어 두 투자상품의 기대수익률이 모두 8%라고 하자.

A상품은 대부분의 경우 7~9% 정도의 수익률을 기록한다.

B상품은 어떤 경우에는 30%의 수익을 내지만 다른 경우에는 −20%의 손실을 기록할 수도 있다.

두 상품의 기대수익률이 같더라도 B상품의 수익률 변동성이 훨씬 크다.

따라서 B상품을 더 위험한 투자로 평가할 수 있다.

이러한 개념이 바로 수익률의 변동성(Volatility)이다. 

4. 평균수익률(Mean Return)

과거 투자성과를 분석할 때는 일정 기간 동안의 평균수익률(Average Return)을 계산할 수 있다.

가장 간단한 방법은 산술평균(Arithmetic Mean)이다.

예를 들어 3년 동안 주식의 연간 수익률이

10%, −5%, 15%

였다면 산술평균수익률은

(10% − 5% + 15%) ÷ 3

= 6.67%

이다.

산술평균(Arithmetic Mean)은 한 기간의 대표적인 평균수익률을 계산하거나 미래 한 기간의 기대수익률을 추정할 때 유용하다.

하지만 여러 기간에 걸쳐 실제 투자자산이 얼마나 성장했는지를 평가할 때는 다른 측정방법이 필요하다.

5. 기하평균수익률(Geometric Mean)

기하평균수익률(Geometric Mean)은 여러 기간 동안 실제로 투자자산이 얼마나 성장했는지를 나타내는 데 적합하다.

예를 들어 1,000만 원을 투자하여 첫해에 20%의 수익을 얻고 다음 해에 20%의 손실을 기록했다고 하자.

첫해에는

1,000만 원 × 1.20 = 1,200만 원

이 된다.

다음 해에는

1,200만 원 × 0.80 = 960만 원

이 된다.

결국 2년 후 투자금은 1,000만 원에서 960만 원으로 감소했다.

단순히 산술평균을 사용하면

(20% − 20%) ÷ 2 = 0%

이지만 실제 투자성과는 0%가 아니다.

기하평균수익률(Geometric Mean)은 복리효과(Compounding Effect)를 반영하기 때문에 여러 기간에 걸친 실제 투자성과를 측정할 때 더 적합하다.

6. 분산(Variance)과 위험

수익률의 변동성을 측정하는 대표적인 방법이 분산(Variance)이다.

분산은 각각의 실제 수익률이 평균수익률에서 얼마나 떨어져 있는지를 제곱하여 평균한 값이다.

개념적으로는 다음과 같이 표현할 수 있다.

Variance = Σ(실제수익률 − 평균수익률)² ÷ 관측치 수

수익률이 평균에서 멀리 떨어질수록 분산이 커진다.

따라서 분산이 크다는 것은 수익률의 변동성이 크고 투자결과의 불확실성이 높다는 것을 의미한다.

다만 분산은 수익률의 단위가 제곱되어 있기 때문에 직관적으로 해석하기 어렵다는 단점이 있다.

7. 표준편차(Standard Deviation)

분산의 단점을 보완하기 위해 사용하는 대표적인 위험 측정치가 표준편차(Standard Deviation)다.

표준편차는 분산의 제곱근이다.

Standard Deviation = √Variance

표준편차는 수익률과 동일한 단위로 표현되기 때문에 위험의 크기를 직관적으로 이해하기 쉽다.

예를 들어

A주식의 연간 표준편차 = 10%

B주식의 연간 표준편차 = 30%

이라면 B주식의 수익률 변동성이 A주식보다 훨씬 크다고 볼 수 있다.

따라서 다른 조건이 동일하다면 투자자는 B주식에 더 높은 위험을 요구할 가능성이 있다. 

8. 위험과 위험 프리미엄(Risk Premium)

투자자가 위험한 자산에 투자하려면 일반적으로 무위험자산(Risk-Free Asset)보다 높은 기대수익률을 요구한다.

이때 추가적으로 요구하는 수익률을 위험 프리미엄(Risk Premium)이라고 한다.

Risk Premium

= 기대수익률(Expected Return) − 무위험수익률(Risk-Free Rate)

예를 들어 무위험수익률(Risk-Free Rate)이 3%이고 어떤 주식의 기대수익률(Expected Return)이 9%라면 위험 프리미엄(Risk Premium)은 6%다.

이 6%는 투자자가 주식의 위험을 감수하는 대가로 요구하는 추가적인 기대수익률이라고 이해할 수 있다.

9. 위험이 높으면 항상 더 높은 수익을 얻는가?

여기서 중요한 구분이 있다.

위험이 높은 자산이라고 해서 반드시 실제 수익률이 높은 것은 아니다.

위험이 높다는 것은 결과의 불확실성이 크다는 의미다.

따라서 위험한 주식은 매우 높은 수익을 얻을 가능성도 있지만 큰 손실을 볼 가능성도 함께 가지고 있다.

자본시장에서 말하는 위험과 수익의 관계는 “위험한 자산은 반드시 높은 수익을 제공한다”는 의미가 아니다.

보다 정확하게는 투자자가 위험을 부담하기 위해서는 그 위험에 대한 보상으로 더 높은 기대수익률을 요구한다는 의미다. 

10. 시장수익률(Market Return)과 시장위험프리미엄(Market Risk Premium)

개별 주식의 위험과 수익을 분석하기 위해서는 전체 시장의 성과도 함께 살펴볼 필요가 있다.

시장포트폴리오(Market Portfolio)는 투자 가능한 모든 위험자산을 포함하는 포트폴리오라는 이론적인 개념이다.

현실에서는 대표적인 주가지수(Stock Market Index)를 시장의 대리변수(Proxy)로 사용하는 경우가 많다.

시장위험프리미엄(Market Risk Premium)은

시장 기대수익률(Expected Market Return)

− 무위험수익률(Risk-Free Rate)

로 계산할 수 있다.

예를 들어 시장의 기대수익률이 8%이고 무위험수익률이 3%라면 시장위험프리미엄은 5%다.

이는 투자자가 시장 전체의 위험을 부담하는 대가로 기대하는 추가적인 수익률이다.

11. 체계적 위험(Systematic Risk)과 비체계적 위험(Idiosyncratic Risk)

모든 위험이 동일한 방식으로 보상되는 것은 아니다.

기업의 위험은 크게 체계적 위험(Systematic Risk)과 비체계적 위험(Idiosyncratic Risk)으로 구분할 수 있다.

체계적 위험(Systematic Risk)은 경제 전체나 금융시장 전체에 영향을 미치는 위험이다.

예를 들어

금리 변화

경기침체

인플레이션

글로벌 금융위기

등이 있다.

이러한 위험은 여러 주식에 동시에 영향을 미치기 때문에 단순한 분산투자(Diversification)만으로 제거하기 어렵다.

반면 비체계적 위험(Idiosyncratic Risk)은 특정 기업이나 산업에 국한된 위험이다.

예를 들어 한 기업의 제품 결함이나 경영진 문제 등이 이에 해당한다.

이러한 위험은 여러 자산에 분산투자함으로써 상당 부분 제거할 수 있다. 

12. 분산투자(Diversification)의 중요성

투자자가 여러 주식에 투자하면 개별 기업의 특수한 위험이 서로 상쇄될 수 있다.

예를 들어 한 기업의 주가가 기업 자체의 문제로 20% 하락하더라도 다른 기업의 주가가 상승한다면 전체 포트폴리오의 손실은 줄어들 수 있다.

이것이 분산투자(Diversification)의 기본 원리다.

따라서 투자자가 부담하는 전체 위험 중 일부는 분산투자를 통해 제거할 수 있다.

그러나 시장 전체에 영향을 미치는 체계적 위험(Systematic Risk)은 분산투자를 하더라도 제거하기 어렵다.

이러한 구분은 이후 자본자산가격결정모형(Capital Asset Pricing Model, CAPM)을 이해하는 데 매우 중요하다.

13. 공분산(Covariance)과 상관계수(Correlation)

포트폴리오의 위험을 이해하기 위해서는 개별 자산의 수익률이 서로 어떻게 움직이는지도 살펴봐야 한다.

공분산(Covariance)은 두 자산의 수익률이 함께 움직이는 방향을 측정한다.

두 자산의 수익률이 같은 방향으로 움직이면 공분산은 양(+)의 값을 갖는다.

반대로 서로 반대 방향으로 움직이면 음(−)의 값을 가질 수 있다.

상관계수(Correlation Coefficient)는 공분산을 표준화한 지표로, −1에서 +1 사이의 값을 갖는다.

상관계수가 +1이면 두 자산의 수익률이 완전히 같은 방향으로 움직이고, −1이면 완전히 반대 방향으로 움직인다.

상관계수가 낮을수록 분산투자를 통해 포트폴리오 위험을 줄일 가능성이 커진다. 

14. 포트폴리오의 위험(Portfolio Risk)

두 개 이상의 자산으로 구성된 포트폴리오의 위험은 단순히 각 자산의 위험을 더해서 계산할 수 없다.

개별 자산의 비중뿐만 아니라 자산 간의 상관관계(Correlation)도 고려해야 하기 때문이다.

예를 들어 두 주식의 표준편차가 각각 20%라고 하더라도 두 주식의 상관관계가 낮다면 두 주식을 함께 보유한 포트폴리오의 위험은 각각의 주식을 단독으로 보유하는 것보다 낮아질 수 있다.

이러한 효과가 바로 분산투자(Diversification)의 위험감소 효과다.

따라서 포트폴리오의 위험을 분석할 때는 개별 자산의 변동성뿐 아니라 자산 간의 공분산(Covariance)과 상관계수(Correlation)를 함께 고려해야 한다.

15. 위험과 수익률을 어떻게 측정할 것인가?

지금까지의 내용을 정리하면 투자성과와 위험을 측정할 때 다음과 같은 지표를 활용할 수 있다.

평균수익률(Mean Return)

→ 과거 또는 예상 수익률의 평균

기대수익률(Expected Return)

→ 각 미래 시나리오의 확률을 고려한 예상 수익률

기하평균수익률(Geometric Mean Return)

→ 여러 기간의 복리 투자성과 측정

분산(Variance)

→ 수익률의 변동성을 측정

표준편차(Standard Deviation)

→ 수익률의 대표적인 위험 측정치

공분산(Covariance)

→ 두 자산의 수익률이 함께 움직이는 정도

상관계수(Correlation Coefficient)

→ 두 자산의 수익률 관계를 −1에서 +1 사이로 표준화

위험 프리미엄(Risk Premium)

→ 위험을 부담하는 대가로 요구되는 추가 수익률

이러한 지표들은 이후 자본시장에서 위험이 어떻게 가격에 반영되는지를 분석하기 위한 기초가 된다. 

마무리

위험과 수익률(Risk and Return)은 금융의 가장 기본적인 개념이면서 동시에 자본시장(Capital Market)을 이해하는 핵심적인 출발점이다.

투자자는 미래의 수익률을 확실하게 알 수 없기 때문에 기대수익률(Expected Return)을 기준으로 투자 의사결정을 내린다. 그리고 실제 수익률이 기대수익률에서 얼마나 벗어날 수 있는지를 통해 위험(Risk)을 평가한다.

대표적인 위험 측정치가 표준편차(Standard Deviation)다. 표준편차가 높을수록 수익률의 변동성이 크고 투자결과의 불확실성이 높다고 볼 수 있다.

하지만 주식의 위험을 단순히 표준편차 하나로 판단해서는 안 된다. 분산투자(Diversification)를 통해 제거할 수 있는 비체계적 위험(Idiosyncratic Risk)과 분산투자로 제거하기 어려운 체계적 위험(Systematic Risk)을 구분해야 하기 때문이다.

자본시장에서는 투자자가 부담하는 위험 가운데 특히 체계적 위험(Systematic Risk)이 중요한 의미를 가진다. 시장 전체에 영향을 미치는 위험은 분산투자를 통해 제거할 수 없기 때문에 투자자는 이러한 위험에 대한 보상을 요구하게 된다.

결국 자본시장에서의 핵심적인 질문은 다음과 같다.

“어떤 위험이 투자자에게 보상받아야 하는 위험이며, 그 위험에 대해 투자자는 얼마의 추가 수익률을 요구하는가?”

이 질문에 답하기 위해서는 단순히 개별 주식의 수익률과 변동성을 측정하는 것을 넘어, 해당 주식이 시장 전체의 움직임에 얼마나 민감하게 반응하는지를 분석해야 한다.

그리고 이러한 위험과 기대수익률의 관계를 체계적으로 설명하는 대표적인 이론이 바로 다음 단계에서 다루게 될 자본자산가격결정모형(Capital Asset Pricing Model, CAPM)이다.