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[참고] 스프레드 프로덕트 (Spread Product)의 이해 – 채권인덱스

코스피 (KOSPI)나 S&P 500 등의 주가지수가 있듯이, 채권에도 지수가 존재한다. 가장 많이 사용되는 인덱스들은, 바클레이즈 (Barclays) 인덱스, 씨티그룹 (Citigroup)의 인덱스, 그리고 제이피모간 (J.P. Morgan)의 인덱스 등이다. (참고로, 바클레이즈 인덱스는 기존 리만 (Lehman) 인덱스를 바클레이즈가 리만 브라더스를 인수하면서 같이 인수한 현재 시장점유율이 가장 높은 인덱스지만, 최근 블룸버그 (Bloomberg)에 매각되어 이전 절차를 진행중이다.)

채권인덱스의 존재는 투자자들로 하여금, 그 투자실적에 대한 상대적인 평가가 가능하게 하고, 투자능력에 대한 분석, 투자성과에 대한 분석 등이 가능하게 해주기 때문에 상당히 유용하게 사용된다. 예를 들어, 한 투자자가 연 5%의 수익을 창출하였지만, 그가 운용하는 포트폴리오의 벤치마크인 채권인덱스가 7% 성과를 보였다면, 그 투자자의 성과는 상대적으로 저조한 편인 것이고, 반면에 같은 기간 벤치마크 인덱스가 2% 성과를 보였다면, 투자자는 시장성과 대비 상당한 초과수익을 창출한 것이다. (물론 그 투자자가 취한 위험의 크기에 대해서도 분석해야 하겠지만, 상당한 초과수익을 거둔 것은 맞다.)

따라서, 뮤츄얼 펀드를 비롯한 많은 채권투자자들이 채권인덱스를 그 성과평가의 기준으로 사용하고 있으며, 대부분이 전반적인 포트폴리오를 채권인덱스의 구성을 상당부분 맞추어 놓고, 각 세부 섹터에 대해 운용자의 견해를 반영하여 일부 Overweight 혹은 Underweight을 하는 식으로 채권인덱스의 성과보다 좋은 성과 (Outperform)를 거두기 위해 노력한다.

여러번 언급해왔던 채권이라는 금융상품의 성격상, 모든 채권이 유동성이 풍부하지는 않기 때문에, 채권인덱스를 투자자의 포트폴리오로 복제하는 것이 주식인덱스를 복제하는 것만큼 용이하지는 않다. 인덱스에는 채권의 종류도 수없이 많을 뿐더러, 그 모든 채권이 당장 매입/매도가 가능할 정도로 유동성이 풍부하지는 않을 수 있고, 매입/매도가 가능한 채권이라고 하더라도 거래비용이 지나치게 많이 발생할 수도 있다. 그렇기 때문에, 채권인덱스를 복제하는 여러 가지 방법들이 사용되고 있는데, 선물과 이자율스왑, 신용부도스왑 등의 좀더 유동성이 뛰어난 채권 대체제로 복제를 하는 방법도 있을 수 있고, 인덱스 자체를 기초자산으로 하는 토탈리턴스왑, 인덱스를 추적하는 채권인덱스 복제상품 (Replicated Bond Index) 등도 활용되고 있다.

각 인덱스들 제공자들은 시장별, 통화별, 등급별, 산업별, 발행자별 등으로 인덱스를 세분화해서 운영 및 관리하고 있고, 각 인덱스 제공자들은 나름대로의 인덱스 포함 기준을 가지고 있어서, 가능한 유동성이 풍부한 채권들 위주로 인덱스가 구성되도록 설정하고 있다.

대부분의 주식인덱스들과 마찬가지로, 대부분의 채권관련 인덱스들도 시장가치 기준으로 비중을 산정한다. 여기서 논란이 될 수 있는 부분은, 주식의 경우에는 시가총액이 큰 기업이 우량한 기업일 가능성이 높고, 현재도 건전한 상태이기에 주식가치의 상승으로 시가총액이 증가하겠지만, 채권의 경우 좀 다를 수 있다는 것이다. 재무상태가 건전하고 성과가 좋은 기업들은 상대적으로 부채비율이 낮을 것이기 때문에 채권발행규모가 적을 수 있는 반면, 재무상태가 안 좋아지고 있는 기업들이 채권발행규모가 증가하면서 인덱스 내의 그 비중도 커지기 때문이다. 이러한 채권의 시장가치 기준으로 비중을 산정한 채권인덱스를 추적하는 투자자는 상대적으로 부채비율이 높은 기업에 대한 투자비중을 늘려야 하는 문제가 생긴다. 이에 대한 논의는 지속되고 있고, 이와 같은 문제를 보완해주는 채권인덱스들도 등장했지만, 아직도 대부분의 채권인덱스들은 시장가치 기준으로 그 비중이 설정되어 있고, 대부분의 투자자들도 그 인덱스들을 지표로 삼고 있기는 하다.

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[참고] 스프레드 프로덕트 (Spread Product)의 이해 - 채권인덱스
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채권인덱스의 존재는 투자자들로 하여금, 그 투자실적에 대한 상대적인 평가가 가능하게 하고, 투자능력에 대한 분석, 투자성과에 대한 분석 등이 가능하게 해주기 때문에 상당히 유용하게 사용된다.
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