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상관계수가 낮거나 음수인 자산을 섞으면 포트폴리오 위험이 실제로 얼마나 줄어드나요?

중급상관관계최종 수정일

위험이 얼마나 줄어드는지는 고정값이 아니라 각 자산의 변동성(표준편차), 투자 비중, 상관계수에 따라 달라지지만, 상관계수가 낮아질수록 감소 폭이 커진다는 방향성은 분명합니다. 두 자산 포트폴리오의 위험(표준편차)은 각 자산의 위험과 비중뿐 아니라 상관계수가 들어간 공분산 항에 의해 결정됩니다. 상관계수가 +1(완전 양의 상관)이면 포트폴리오 위험은 두 자산 위험의 가중평균과 같아 분산효과가 전혀 없습니다. 예를 들어 변동성이 똑같이 20%인 두 자산을 절반씩 섞을 때, 상관계수가 0(무상관)이면 포트폴리오 변동성은 약 14.1%로 줄어들고, 상관계수가 -0.5면 10%까지, 완전 음의 상관(-1)이면 이론상 0%까지 줄어듭니다[1]. 즉 상관계수가 1보다 낮아질수록 위험 감소 폭이 커지고, -1에서 감소 효과가 최대가 됩니다. 다만 이렇게 줄어드는 위험은 개별 기업·산업 고유의 비체계적 위험에 한정되며, 시장 전체에 공통으로 작용하는 체계적 위험은 상관관계가 아무리 낮은 자산을 섞어도 분산투자로 제거할 수 없습니다. 따라서 현실에서는 상관이 낮은 자산을 조합해도 포트폴리오 위험을 완전히 0으로 만들 수는 없고, 시장 공통 위험만큼은 항상 남는다고 보시면 됩니다. 실제 자산 조합에서 위험을 얼마나 어떻게 줄일지에 대한 판단과 책임은 투자자 본인에게 있습니다.

본 콘텐츠는 일반적 정보·교육 목적이며 특정 종목의 매수·매도 추천이 아닙니다. 세부 조건과 제도는 기관·시점에 따라 다를 수 있으므로 실제 거래 전 해당 기관의 안내를 확인하시기 바랍니다. 투자 판단과 책임은 투자자 본인에게 있습니다.

참고 자료

  1. [스탠퍼드대(William F. Sharpe)] - Portfolios of Two Assets (Macro-Investment Analysis) - http://web.stanford.edu/~wfsharpe/mia/rr/mia_rr5.htm; 마코위츠 평균-분산 공식에 대입한 계산 예시

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