상관계수란?
두 변수 간의 연관성을 보여주는 지표다. 값이 1이면 두 변수의 움직임이 완전히 같다는 뜻이다. -1이면 움직임이 완전히 역방향이라는 의미이다. 통계학에서 출발을 했으나, 자산군 간의 움직임을 비교하고, 자산배분에 용이하게 사용할 수 있다.
상관계수 구하는 방법
상관계수를 구하는 방법은, 학자의 이름을 따서 피어슨, 스피어만, 켄달 계산식 등이 있다. 하지만 비전문가가 쫓아하기에는 쉽지 않다. 대신 엑셀 함수를 활용하여 상관계수를 구할 수 있다.
하이일드 스프레드와 S&P500과의 상관관계를 한번 직접 구해보자.
CORREL 함수를 사용하는데, 함수를 입력하고 첫 번째 변수 범위를 입력하고, 이어서 두 번째 변수 범위를 입력해준다.
=CORREL(첫 번째 변수 범위, 두 번째 변수 범위)
하이일드 스프레드와 S&P500 그리고 나스닥과의 상관관계
2020/09/10 - [투자/경제 지표] - 하이일드 스프레드의 의미
하이일드 스프레드의 의미
[하이일드 스프레드의 의미] 최근 들어 주식투자에 대한 관심이 점점 높아지고 있습니다. 그러면서 자연스럽게 생기는 고민은 도대체 언제 매수하고 언제 매도해야 하는지에 대한 '타이밍'이
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1997년 1월 ~ 2020년 12월 까지의 월별 움직임을 기반으로 상관계수를 계산했다. 해당 기간 전체 동안의 하이일드 스프레드와 S&P500의 상관관계는 -0.31이었으며, 나스닥과의 상관관계는 -0.25였다. 하이일드 스프레드와 주가지수는 반대로 움직인다고 알고 있었고 음의 상관관계를 예상했었다. -0.5 이상은 나올 것이라 예상했지만 생각보다 상관계수가 작았다.
왜 상관관계가 -0.5 이하였을까?
의아함을 느껴 년도별 상관계수를 따로 구해봤다. 그 결과, 24년 중, 6개 년도에서 +상관계수를 기록했고 전체 기간의 상관계수에도 영향을 끼쳤다. 6개 년도를 제외한 나머지 년도에는 대부분 -0.8 이상의 상관계수를 보였다. 그렇다면 상관계수가 적었던 해를 자세히 한번 살펴보자.
2007년도를 보면, 하이일드 수치는 2.76에서 5.69까지 두배 이상 올랐다. 하지만 S&P500은 큰 변동성이 없었으며, 나스닥은 오히려 괜찮은 상승률을 보여줬다. 하지만 하이일드가 올라간 건 다 이유가 있었다. 2008년부터 본격적으로 주가가 빠지기 시작했고, 하이일드는 더욱 거침없이 올라 2008년 12월에는 20.31에 다다랐다. 마찬가지로 주가는 곤두박질쳤다.
상관관계가 낮다기보다는 시간 차이가 있었다.
위의 2007년 그리고 2008년의 데이터를 봤을 때 알 수 있는 것은, 주가는 하이일드 스프레드와 시간 차이를 두고 '반대로' 움직일 때가 있다는 것이다. 일반적으로는 거의 같은 시점으로 움직이지만 큰 경제위기 기간이나, 시장에 버블이 쌓이고 있을 때 시간차를 두고 반대로 움직였다. 이 점은 투자자 입장에서 볼 때 하이일드 스프레드를 더욱 유심히 모니터링해야 하는 이유이기도 하다. 주가는 올라가는데 하이일드 스프레드가 위로 치솟는다면 분명 경계를 해야 한다.
상관계수를 어떻게 활용할까?
한 가지에 몰빵하여 투자를 한다는 것은 그만큼 큰 수익을 거둘 수도 있지만 한방에 골로 갈수도 있는 방법이다. 상관계수가 +1에 다다르는 자산군들만 보유를 한다면, 모두 같은 방향으로 움직이기 때문에 한번에 자산이 몰락할 수 있다. 가설을 세우는데 상관계수를 구해 도움이 될 수도 있고, 포트폴리오를 구성할때도 큰 도움이 된다.
