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가전제품을 살 때 삼성제품은 눈 여겨 보지 않습니다. 가능하면 LG를 사려고 합니다. 생활로 자리잡은 삼성불매입니다. 그렇지만 자본시장으로 넘어와 일을 하다 보면 삼성증권 애널리스트들이 제공하는 혜안에 감동할 때가 많습니다. 블로그에서 자주 언급했던 전균 위원과 김동영 위원이 여전히 멋진 보고서를 내놓았습니다. 여기에 또 한 분을 추가하였습니다. 한국일보 기사로 접한 분입니다.
북한투자전략팀을 이끄는 유승민 수석연구위원은 전략 담당 애널리스트로 활동하면서 북핵문제 등 지정학적 이슈를 함께 연구해 왔다. 지난해 10월 발간한 ‘북한 핵 위기에 대한 소고’ 보고서에서는 북미간의 협상으로 방향을 틀 가능성이 있다고 예상했고 남북정상회담 직전인 지난 4월에는 ‘급변하는 한반도 정세와 전망’이라는 제목의 투자전략 리포트를 발간하기도 했다.삼성증권 관계자는 “북한과 관련해서는 개인 뿐 아니라 연기금, 해외기관 등 국내외 여러 투자자들의 정보 수요가 폭증하고 있음에도 전담 리서치 조직이 없어 체계적 대응이 쉽지 않았다”며 “단순한 일회성 투자테마를 넘어 경협주도 성장시대에 맞는 새로운 중장기 투자 아이디어를 제공할 수 있을 것”이라고 강조했다.
북한 공부하는 삼성증권, 업계 첫 전담 리서치팀 구성중에서
기사가 언급한 보고서들입니다. 그 중 2017년 10월에 내놓은 보고서는 북핵 위기의 종착점으로 대화를 이야기합니다. 모두가 전쟁을 예상할 때입니다. 그래서 높은 평가를 받는 듯 합니다.
2.
전균 위원님의 보고서는 변동성에 대한 3부작입니다. 아마도 VIX 선물 ETN 4종목 신규상장와 관련이 있는 듯 합니다. 그렇지만 변동성개념, 변동성상품 그리고 변동성전략으로 이어지는 보고서는 읽어볼 가치가 충분합니다.
3.
마지막 보고서는 김동영 위원의 Fama-French 3 팩터 모델을 다룬 보고서입니다.
“The Cross-Section of Expected Stock Returns” 논문 해설과 한국시장 분석 Eugene Fama와 Kenneth French 교수의 3 팩터 모델은 현대 투자론 분야의 바이블이다. Fama and French가 1992년과 1993년 논문을 통해 발표한 3 팩터 모델은, 그 동안 CAPM 이론에만 머물러 있던 학계가 다양한 팩터 모델을 본격적으로 연구하게 되는 계기가 되었다. 그리고, 이 이론은 현재의 자산 운용업계가 과학적인 팩터 투자 방법론을 점차 확대하는 것의 시금석이 되었다. 3 팩터 모델은 1992년의 “The Cross-Section of Expected Stock Returns”과 1993년의 “Common risk factors in the returns on stocks and bonds”라는 2개의 논문으로 완성되었다. “The Cross-Section of Expected Stock Returns” 논문은 전통적인 CAPM 모델 상에서의 베타가 실제로는 주가 결정력이 없었음을 실증적으로 보여주고 있고, 사이즈와 BE/ME(장부가치 대 시장가치 비율) 변수가 주가수익률을 더 잘 설명하는 변수라고 주장한다. “Common risk factors in the returns on stocks and bonds” 논문은 이전 논문의 주장을 좀 더 가다듬어, 현재는 익숙해진 SMB(Small Minus Big), HML(High Minus Low) 리스크 프리미엄을 도출해냈다. 글로벌 운용업계가 팩터 투자에 주목하고, 국내에서도 스마트 베타 투자상품이 늘어나는 이 때, 자산 운용에 있어서 체계적인 이론에 근거하고 이를 활용하여 투자에 접목하는 접근법이 필요하다고 본다. 이에 따라 본 리포트에서는, 3 팩터 모델의 전편에 해당하는 1992년 논문에 대해서 전문 번역과 이에 대한 해설, 한국 시장에 대한 추가 분석을 진행하였다. 다음에 나올 후편 리포트에서는 1993년 논문에 대한 해설을 진행할 계획이다.
위 보고서가 설명하고 있는 1992년 발간한 The Cross-Section of Expected Stock Returns와 1993년 발간한 Common risk factors in the returns on stocks and bonds의 원문입니다. 참고하시길 바랍니다.
