분산에 대한 세 가지 착각

펀드를 여러 개 사면 분산일까#

2장에서 나눠 담는 효과는 담은 것들이 얼마나 함께 움직이는지가 정한다고 했습니다. 이 결론을 가장 놓치기 쉬운 곳이 펀드를 고를 때입니다.

인덱스 펀드는 시장 지수의 수익률을 따라가려는 펀드입니다. 지수에 든 종목을 모두 담거나 일부를 골라 담고, 그 종목들의 위험을 그대로 집니다.[1] 그러니 같은 지수를 따르는 펀드 세 개는 거의 같은 종목을 담은 바구니 세 개입니다. 세 펀드는 거의 똑같이 움직이고, 서로의 상관계수두 값이 함께 움직이는 정도를 −1에서 1 사이 숫자로 나타낸 것입니다. 1은 늘 같은 방향, 0은 직선 관계 없음, −1은 늘 정반대를 뜻합니다.종목 수와 상관계수 챕터에서 보기는 1에 가깝습니다.

같은 지수 펀드 세 개에 나눠 넣어도 한 펀드에 모두 넣은 것과 위험이 거의 같습니다. 늘 함께 움직이는 것은 몇 개를 담아도 하나처럼 흔들리기 때문입니다. 이렇게 서로 다른 펀드가 같은 종목을 담은 상태를 보유 종목 중복서로 다른 펀드가 같은 종목을 담고 있는 상태입니다. 펀드 수를 늘려도 위험은 거의 줄지 않습니다.이라고 합니다. 펀드를 늘려 얻는 효과는 거의 없고, 챙겨 볼 상품만 늘어납니다. 투자 대상을 늘릴수록 보수와 비용이 더 들어 수익률이 낮아질 수도 있습니다.[2]

계산 과정 보기

2장의 식 σ × √(ρ + (1 − ρ) ÷ n)에 ρ = 1, n = 3을 넣으면 σ × √(1 + 0 ÷ 3) = σ로, 펀드 하나의 변동성가격이 시간에 따라 얼마나 크게 오르내리는지를 나타낸 숫자입니다. 보통 수익률의 표준편차로 잽니다.종목 수와 상관계수 챕터에서 보기과 같습니다.

지수가 달라도 안심할 수는 없습니다. 펀드에 투자한다고 바로 분산이 되지는 않고, 한 업종에 집중한 펀드라면 더욱 그렇습니다.[2] 반도체 펀드와 정보기술 펀드처럼 이름이 달라도 같은 큰 회사를 함께 담을 수 있습니다. 그러면 2장의 표에서 상관계수가 높은 쪽에 해당합니다. 시가총액이 큰 회사일수록 비중이 커지는 지수의 규칙은 인덱스 투자 코스 1장에서 다루었습니다.

내 나라에만 담으면#

여러 나라에 나눠 담는 국제 분산여러 나라의 주식시장에 나눠 담아, 한 나라의 회사들이 함께 겪는 위험을 줄이는 방법입니다.으로 위험을 더 줄일 수 있다는 것은 오래전부터 알려져 있었습니다.[3] 나라 사이의 상관이 한 나라 안 종목들 사이보다 낮다면 바닥이 내려가기 때문입니다.[6] 그런데 실제 투자자들은 자기 나라 주식에 크게 쏠려 있습니다. French와 Poterba는 1991년 논문에서 세 나라 투자자의 쏠림을 이렇게 추정했습니다.[3]

이런 쏠림을 자국 편중여러 나라에 나눠 담는 이점이 알려져 있는데도 재산 대부분을 자기 나라 자산에 담는 경향입니다. 홈 바이어스(home bias)라고도 합니다.이라고 합니다. 저자들은 이 쏠림이 제도의 제약보다 투자자의 선택에서 비롯된 것으로 보았습니다.[3] 투자자들이 자기 나라 주식이 다른 나라 주식보다 해마다 몇 %p씩 더 벌 거라고 기대해야 설명된다는 것입니다.[3] 몇 종목에 몰아 담고 자주 사고판 개인 투자자의 수익률이 얼마나 깎였는지는 행동재무학 코스 2장에서 다룹니다.

한국 주식은 세계 주식시장에서 얼마나 될까요? MSCI ACWI IMI는 지수 회사 MSCI가 만드는 세계 주식 지수입니다.[4] 2026년 6월 30일 기준 이 지수에서 한국의 비중은 2.8%였습니다.[4]

국내 주식에만 담으면 세계 주식시장의 작은 한 조각에 돈을 모두 거는 셈입니다. 나머지 97.2%는 담지 않습니다.[4] 한 나라의 경기와 정책은 그 나라 회사들이 함께 겪는 일입니다. 그래서 국내 종목을 아무리 많이 담아도 1장의 체계적 위험경기나 정부 정책처럼 시장 전체가 함께 겪는 일에서 오는 위험입니다. 시장 위험이라고도 하며, 나눠 담아도 남습니다.회사의 위험과 시장의 위험 챕터에서 보기처럼 남습니다.[6]

반대로 세계 지수를 시가총액 비중대로 담으면 같은 날 기준 미국 한 나라에 62.7%가 몰립니다.[4] 어느 나라에 얼마나 담을지는 환율과 비용까지 함께 따질 문제입니다. 이 챕터가 정답 비중을 정해 주지는 않습니다. 다만 내가 무엇에 얼마나 걸려 있는지는 먼저 확인할 수 있습니다.

계산 과정 보기

국내 주식만 담으면 담지 않는 몫은 100% − 2.8% = 97.2%입니다(2026년 6월 30일 기준).

위기 때 함께 떨어진다#

마지막 착각은 상관계수가 언제나 같다는 믿음입니다. 실제 상관계수는 시기마다 달라집니다.[6]

Longin과 Solnik은 2001년 논문에서 이 문제를 따졌습니다. 다섯 개 큰 주식시장의 1959~1996년 월간 수익률을 살펴본 연구입니다.[5] 상관이 늘 같아도 흔들림이 큰 시기만 골라 재면 상관이 높게 나오는 착시가 있습니다. 저자들은 이 착시를 감안한 기준과 견주었습니다.[5] 크게 오른 달의 상관은 기준과 어긋나지 않았습니다. 그런데 크게 떨어진 달의 상관은 기준보다 훨씬 높았습니다.[5] 분산 효과가 가장 필요한 때에 오히려 줄어든다는 후속 연구들도 있습니다.[6]

그 무게를 2장의 예로 재 보겠습니다. 변동성 30%인 종목 30개를 같은 비중으로 담았습니다. 평소 상관계수 0.2가 위기 때 0.6으로 높아진다고 가정합니다. 0.6은 설명을 위해 정한 값입니다.

종목 수는 그대로인데 흔들림은 14.3%에서 23.5%로 커집니다. 종목을 더 사서 이 차이를 메울 수도 없습니다. 30종목이면 남은 흔들림이 이미 바닥에 붙어 있기 때문입니다.

계산 과정 보기

• 평소: 30% × √(0.2 + 0.8 ÷ 30) = 14.3%, 바닥은 30% × √0.2 = 13.4%입니다.
• 위기: 30% × √(0.6 + 0.4 ÷ 30) = 23.5%, 바닥은 30% × √0.6 = 23.2%입니다.

주식끼리의 상관이 위기 때 높아진다면, 성격이 다른 자산을 섞는 방법이 남습니다. 역사적으로 주식, 채권, 현금성 자산예금, 단기 국채처럼 값이 거의 흔들리지 않고 곧바로 쓸 수 있는 자산입니다.비율이 흔들림을 정한다 챕터에서 보기은 같은 때 함께 오르내리지 않았습니다.[2] 한 자산군성격이 비슷해 시장에서 비슷하게 움직이는 투자 대상의 묶음입니다. 주식, 채권, 현금성 자산이 대표적입니다.비율이 흔들림을 정한다 챕터에서 보기에 좋은 시장 상황이 다른 자산군에는 평범하거나 나쁜 일이 많았습니다.[2] 다만 자산군 사이의 상관도 늘 같지는 않습니다. 국제결제은행(BIS)의 2023년 분석에 따르면 미국 주식과 국채는 2021년 전까지 약 20년 동안 대체로 반대로 움직였습니다.[7] 그런데 2021년 중반 물가가 크게 오르면서 같은 방향으로 움직이기 시작했습니다.[7]

남는 시장 위험을 얼마나 질지는 주식과 채권, 현금성 자산을 어떤 비율로 섞느냐로 정해집니다. 다음에 이어질 주제는 그 비율을 정하고 유지하는 방법인 자산 배분과 리밸런싱입니다.

용어 정리

보유 종목 중복

서로 다른 펀드가 같은 종목을 담고 있는 상태입니다. 펀드 수를 늘려도 위험은 거의 줄지 않습니다.

자국 편중

여러 나라에 나눠 담는 이점이 알려져 있는데도 재산 대부분을 자기 나라 자산에 담는 경향입니다. 홈 바이어스(home bias)라고도 합니다.

국제 분산

여러 나라의 주식시장에 나눠 담아, 한 나라의 회사들이 함께 겪는 위험을 줄이는 방법입니다.

용어 사전 전체 보기

이해도 점검

정답 0 / 4

Q1같은 지수를 따라가는 인덱스 펀드 세 개에 100만 원씩, 모두 300만 원을 넣었습니다. 이 사람이 얻은 분산 효과를 바르게 설명한 것은 무엇입니까?

A펀드가 셋이므로 변동성이 3분의 1로 줄어듭니다.B펀드가 셋이므로 한 펀드가 떨어져도 나머지 두 펀드가 손실을 메워 줍니다.C세 펀드가 같은 지수의 종목을 담으므로 한 펀드에 300만 원을 넣은 것과 위험이 거의 같습니다.D운용사가 서로 다르면 담은 종목도 크게 달라지므로 분산 효과가 큽니다.

해설

같은 지수를 따라가는 펀드는 그 지수의 종목을 담고 그 종목들의 위험을 그대로 집니다. 세 펀드는 거의 똑같이 움직이므로 서로의 흔들림을 지워 주지 못합니다. 운용사가 달라도 같은 지수를 따라가면 담는 종목은 거의 같습니다.

Q2국내 주식만 서로 다른 업종으로 수십 종목 골라 담았습니다. 이 묶음을 바르게 설명한 것은 무엇입니까?

A한 나라 회사들이 함께 겪는 경기·정책의 영향은 국내 종목을 아무리 늘려도 남고, 세계 주식시장에서 보면 작은 한 조각에 모두 건 셈입니다.B종목이 많으므로 한 나라의 경기와 정책에서 오는 위험도 거의 사라집니다.C자기 나라 회사는 잘 알기 때문에 다른 나라 주식보다 해마다 더 높은 수익이 보장됩니다.D세계 지수를 시가총액 비중대로 담아도 한 나라에 쏠리는 일은 없으므로, 나라 비중은 따질 필요가 없습니다.

해설

한 나라의 경기와 정책은 그 나라 회사들이 함께 겪는 일이라, 국내 종목을 늘려도 1장의 체계적 위험처럼 남습니다. 2026년 6월 30일 기준 MSCI ACWI IMI에서 한국의 비중은 2.8%였습니다. French와 Poterba는 투자자들이 자기 나라 주식이 더 벌 것이라고 기대한다고 봐야 쏠림이 설명된다고 했을 뿐, 그런 수익이 보장된다고 하지 않았습니다. 세계 지수도 같은 기준일에 미국 한 나라가 62.7%를 차지했습니다.

Q3Longin과 Solnik(2001)이 1959~1996년 다섯 개 큰 주식시장의 월간 수익률에서 찾은 결과로 맞는 것은 무엇입니까?

A크게 오른 달과 크게 떨어진 달 모두 상관이 평소와 같았습니다.B크게 오른 달에만 상관이 기준보다 훨씬 높았습니다.C나라 사이 상관은 어느 시기에나 0에 가까웠습니다.D크게 떨어진 달의 상관이 착시를 감안한 기준보다도 훨씬 높았습니다.

해설

크게 오른 달의 상관은 기준과 어긋나지 않았지만, 크게 떨어진 달의 상관은 기준보다 훨씬 높았습니다. 흔들림이 큰 시기만 골라 재면 상관이 높게 나오는 착시가 있어, 저자들은 그 효과를 감안한 기준과 견주었습니다.

Q4변동성이 모두 같은 종목 30개를 같은 비중으로 담은 묶음이 있습니다. 평소에는 덜 함께 움직이던 종목들이 위기 때 훨씬 더 함께 움직이게 되면 묶음의 변동성은 어떻게 됩니까?

A종목 수가 그대로이므로 변동성도 그대로입니다.B커지고, 종목을 더 사도 거의 줄일 수 없습니다.C종목들이 서로를 받쳐 주므로 줄어듭니다.D한 종목만 가진 것보다 더 커집니다.

해설

종목 수가 같아도 함께 움직이는 정도가 커지면 흔들림의 바닥이 올라갑니다. 이 챕터의 예에서는 14.3%가 23.5%로 커졌습니다. 30종목이면 이미 바닥 가까이라 종목을 더 사도 거의 줄지 않습니다. 변동성이 같은 종목을 같은 비중으로 담은 묶음은 한 종목보다 더 흔들리지는 않습니다.

출처와 신뢰도

1. AIndex Funds · Investor.gov (미국 증권거래위원회)규제기관의 투자자 교육 자료입니다. 인덱스 펀드는 지수의 수익률을 따라가려 지수의 종목 전부나 표본을 담고 그 종목들의 일반적인 위험을 그대로 진다는 설명과, 투자 전에 투자설명서와 보고서, 공시된 보유 종목, 지수 구성 방법을 확인하라는 안내를 가져왔습니다.본문으로
2. ABeginners' Guide to Asset Allocation, Diversification, and Rebalancing · Investor.gov (미국 증권거래위원회)규제기관의 투자자 안내서입니다. 펀드라고 바로 분산이 되지는 않으며 한 업종에 집중한 펀드는 더욱 그렇다는 설명, 투자 대상을 늘리면 보수와 비용이 더 들 수 있다는 경고, 주식·채권·현금성 자산이 역사적으로 같은 때 함께 오르내리지 않았다는 설명을 가져왔습니다.본문으로
3. AKenneth R. French, James M. Poterba, “Investor Diversification and International Equity Markets” (1991) · NBER Working Paper 3609연구 논문입니다(American Economic Review 81(2) 게재). 일본·미국·영국 투자자의 주식 가운데 자국 주식 비중 추정치(98% 이상, 94%, 82%)와, 이 쏠림이 제도의 제약보다 투자자의 선택에서 비롯된 것으로 보인다는 결론을 초록에서 가져왔고, 기대수익률 차이가 연 수익률 기준 수백 bp(미국 투자자 250bp, 영국 투자자 500bp 넘게)라는 점은 같은 페이지의 논문 PDF 본문에서 확인했습니다.본문으로
4. AA Complete Geographic Breakdown of the MSCI ACWI IMI · MSCI지수 회사가 낸 자료의 2026년 8월판입니다(URL 폴더 이름은 february-2026). 2026년 6월 30일 기준 시장별 비중(미국 62.7%, 일본 5.6%, 대만 3.4%, 영국 3.1%, 캐나다 3.0%, 한국 2.8%)과, 이 지수가 투자 가능한 세계 주식시장을 덮는 지수라는 설명을 가져왔습니다.본문으로
5. AFrançois Longin, Bruno Solnik, “Extreme Correlation of International Equity Markets” (2001) · Journal of Finance 56(2) (ESSEC 경영대학원 교수 연구 기록)동료 심사 학술지 논문의 초록입니다. 1959년 1월~1996년 12월 다섯 개 큰 주식시장의 월간 수익률에서 크게 떨어진 달의 상관이 정규분포 가정보다 훨씬 높았다는 결과와, 변동성이 큰 시기만 골라 재면 상관이 높게 나오는 착시에 대한 경고를 가져왔습니다.본문으로
6. BDiversification (finance) · 위키백과 (영어)출처를 단 정리 문서입니다. 상관이 낮은 여러 나라 시장에 나눠 담으면 자국 자산만 담을 때보다 위험을 더 줄일 수 있다는 국제 분산의 설명과, 시장 스트레스 때 상관이 높아져 분산 효과가 줄어든다는 후속 연구의 정리를 가져왔습니다.본문으로
7. AMarco Lombardi, Vladyslav Sushko, “The correlation of equity and bond returns” (BIS Quarterly Review 2023년 12월, Box A) · 국제결제은행(BIS)중앙은행들의 국제기구가 낸 분기 보고서의 분석 상자입니다(견해는 저자의 것이라고 밝힘). 미국 주식과 국채 수익률의 상관이 물가 급등과 함께 2021년 중반 음에서 양으로 바뀌었고, 지난 20년은 음의 상관이 보통이었다는 설명을 가져왔습니다.본문으로