[AssetClass] Real Estate


개요

자산군으로서의 부동산을 생각해 봅니다.

부동산은 참 신기한 자산군입니다. 한국에서는 금융에 별 관심이 없는 사람이라도 돈을 모아 상가나 원룸 등을 사서 임대 수익을 얻거나, 더 크고 비싼 아파트로 이사하는 것을 목표로 하는 사람이 많아 인기가 높습니다.

부동산은 상가 같은 상업용 부동산이든, 아파트 같은 주거용 부동산이든 가격 단위가 많이 높습니다. 자산배분에서 부동산을 편입하려면 건물을 통째로 사 오는 방식으로는 다각화에도 문제가 있고 거의 실현이 불가능합니다. 자산배분에서는 REITs (Real Estate Investment Trust)를 이용합니다. REITs는 말 그대로 부동산 투자 신탁으로, 주식 시장에 직접 상장되어 거래되거나, ETF로 만들어져 있습니다.

한국에 상장된 REITs는 증권사/은행 등에서 만든 REITs와 롯데 등 대기업 계열에서 만든 REITs를 합해 13개 정도가 상장되어 있습니다. 이들은 주로 국내 투자 REITs입니다. ETF로 만들어진 REITs는 한국에 7개가 상장되어 있고, 이들은 미국, 싱가포르, 일본에 투자합니다. 데이터 센터로 특화된 REITs ETF도 있습니다. 미국 시장에는 stockmarketmba.com 에서 확인되는 바로는 178개의 REITs가 상장되어 있습니다. 통신용 타워, 물류 창고, 데이터 센터, 헬스케어, 상업용 오피스, 아파트, 쇼핑몰, 편의점 등 다양한 종류를 취급합니다. etfdb.com 에서 확인되는 바로는 28개의 REITs ETF가 상장되어 있습니다. 확실히 미국이 선택지가 다양합니다.

REITs의 가치평가는 FFO (Funds From Operation), NAV (Net Asset Value) 를 많이 사용합니다. FFO는 당기순이익에서 자산 매각 차익을 빼고 감가상각비를 더한 것으로, 배당 가능한 현금이 어느 정도인지 알 수 있게 합니다. 시가총액과 비교한 P/FFO를 주식의 PER와 비슷하게 사용 가능합니다. NAV는 REITs가 가진 자산에서 부채를 차감한 것으로 시가총액과 비교한 P/NAV를 주식의 PBR처럼 사용 가능합니다.

REITs는 부동산에 투자를 하기 때문에 기초 자산의 유동성이 그리 좋지 않습니다. 그래서 REITs 자체에 대한 분산 투자와 잘 설계된 REITs를 가져가는 것이 중요합니다. 아래 사진은 Morningstar에서 제시한 주식, 미국 외 국가 주식, 장기 국채, 단기 국채, REITs 지수의 성과입니다. 1972년부터 2017년까지 REITs가 가장 성과가 좋았습니다. 2021년 3월까지로 확장해도 REITs ETF 중 대표적인 VNQ를 사용할 때 2018-202103 까지 누적 25.59%, 미국 주식은(VTI ETF) 동일 기간 59.71%가 올라서 1972년의 REITs 1달러는 2021년 3월에 217.21달러가 되고, 미국 주식 1달러는 164.71달러가 되어 여전히 REITs는 우수합니다.

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Vanguard Real Estate Index Fund (VGSIX)의 예시입니다. 일반적으로 투자 가능한 상품 중 긴 시계열을 가지고 있습니다. 1996년 6월부터 2021년 3월까지 약 25년 동안 연 복리 9.92%, 연 변동성 19.85%, 최대 하락 -68.28% (서브프라임 모기지 시기), Sharpe Ratio 0.48, 미국 주식 시장과 상관관계 0.60이 나왔습니다. 같은 기간 S&P 500은 연 복리 9.37%, 연 변동성 15.37%, 최대 하락 -50.97%, Sharpe Ratio 0.53이 나왔습니다. 미국 주식 시장과 상관관계가 제법 높습니다.

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REITs가 인플레이션에 어떻게 대응할지도 생각해 보아야 합니다. 주식/채권은 기본적으로 가져간다고 치고, TIPS/금/원자재들은 인플레이션 방어 기능을 수행합니다. REITs는 무슨 기능을 가질까요? REITs는 대부분 상업용 부동산에 투자하고 얻은 수익으로 투자자에게 배당을 합니다. 경제가 약간 힘들어져도 기업의 이익은 줄겠지만 임대료를 못 내지는 않을 것입니다. 그러나, 1차 오일쇼크 때인 1970년대 초반 같이 인플레이션이 과도하게 높은 상황이면 기업들의 영업 자체가 위협을 받기 때문에 상업용 부동산도 문제가 될 수 있습니다. 위의 REITs와 다른 자산군들을 비교한 그림에서도 그래프의 시작 부분인 1970년대 초입에 REITs는 가장 크게 타격을 입었습니다.

Inflation_Corr

Inflation_Beta

위 그림들은 제가 자주 사용하는 Vanguard 사의 그림들인데, REITs는 인플레이션 베타가 사실상 0입니다. 인플레이션과의 상관관계는 -0.02로 거의 없기는 합니다. 그래서 인플레이션 상황에 좋은 수익을 내서 포트폴리오를 지키는 것보다는 인플레이션과 무관하게 움직여서 인플레이션에 대한 방어 기능을 가진다고 볼 수 있겠습니다.

위에서 다룬 내용들은 상업용 부동산에 관련된 이야기입니다. 주거용 부동산은 어떨까요? Knoll et al (2019)에서는 주식, 집(주거용 부동산), 국채, 단기 채권을 1870년부터 2015년까지 분석합니다.

Knoll et al (2019)에서 주거용 부동산은 주식보다 우수합니다. 아래 표는 1870년-2015년 (full sample), 1950년-2015년 구간의 요약 데이터인데, 주거용 부동산이 주식보다 수익률은 높고 변동성은 낮습니다. 물론 보여주는 기간에 따라 어느 것이 성과가 더 좋은지는 바뀔 수 있지만, 146년 동안 저런 결과를 냈다는 것은 놀랍습니다.

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10년 이동 평균 그래프로 나타낸 것인데, 한눈에 보기에도 주거용 부동산은 변동성이 낮고 안정적입니다. Knoll et al (2019) 에서 제시한대로면 10년 구간을 어떻게 잡아도 주거용 부동산은 손실을 기록한 적이 없습니다. 추가로 주거용 부동산은 국가 간 상관관계가 낮아 국가 분산의 다각화 효과가 아주 좋다고 합니다.

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프랑스와 미국을 예로 들어 상업용 부동산(REITs)와 주거용 부동산을 비교합니다. 10년/5년 수익률 이동 평균 그래프인데, 누적 기준으로는 거의 비슷한 성과를 보입니다.

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본 김에 주거용 부동산 말고 논문에서 제시하는 다른 결과들도 보겠습니다. 일반적인 인식과 다르게 안전자산이라고 여기지는 국채와 단기 채권의 10년 이동 평균이 매우 불안정합니다. Full Sample (1870-2015) 기준으로 국채 및 단기 채권 실질 수익률이 가장 좋았던 나라는 덴마크이고 (각각 3.58%, 3.08%), 다른 국가들은 1-3% 수준이라 평균 2.5% 정도 수익을 냈습니다. 1980년부터의 데이터만 따로 제시하는데, 채권의 전성기라 할 만 합니다. 평균 5.64% 수익으로 역사적 평균의 2배이고, 금리 대하락의 수혜를 제대로 보았습니다. 자산배분 전략에서 채권 비중이 높기 때문에 백테스트 시 과거 40년 동안 채권 성과에 힘입어 이례적으로 성과가 잘 나온 것일 수 있어 채권 성과가 예전으로 돌아갈 경우도 생각해 보아야 할 것입니다.

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위험자산(주거용 부동산, 주식)과 안전자산(국채, 단기 채권)의 비교인데, 위험 자산 수익률이 더 높은 것은 당연한데 오히려 위험 자산이 10년 이동 평균 기준으로 변동성이 더 낮아보입니다.

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자본을 통해 얻는 수익률은 노동을 통해 얻는 수익률을 대부분의 기간에서 압도합니다. 노동이 이기는 구간은 세계 대전 2회 뿐입니다. 그렇기에 더더욱 투자를 해야 하고, 자기 전략을 믿고 버틴다면 누구나 시장에서 살아남을 수 있도록 하는 자산배분 투자를 해야 합니다.

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부동산이라는 자산군이 어떤 성격을 가지는지는 살펴보았고, 투자할 만한 ETF를 찾아보아야 합니다. ETF의 총자산 기준으로 Vanguard의 VNQ, BlackRock (iShares)의 IYR, Charles Schwab의 SCHH, State Street (SPDR)의 XLRE가 가장 큽니다. 미국 외 국가도 포함하려면 State Street (SPDR)의 RWO, BlackRock (iShares)의 REET 정도를 생각할 수 있고, 주거용 부동산에 더 힘을 주고 싶다면 BlackRock (iShares)의 REZ가 있습니다.

참고

Jordà, Ò., Knoll, K., Kuvshinov, D., Schularick, M., & Taylor, A. M. (2019). The rate of return on everything, 1870–2015. The Quarterly Journal of Economics, 134(3), 1225-1298.




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