금융공학을 활용한 TDF 퇴직 연금 전략!

EDHEC 경영대학원 리오넬 마르텔리니(LIONEL MARTELLINI) 교수와 빈센트 밀하우(VINCENT MILHAU) 연구원이 작성한 논문을 바탕으로 구성된 책이다. 금융공학 및 리스크 관리 기법을 활용해 최적의 퇴직 연금 전략을 도출한다. 먼저 적립 기간 동안 안정적이고 예측 가능한 대체 수익을 제공하는 '은퇴 채권', 즉 은퇴 채권 복제 포트폴리오를 도입한다. 그리고 은퇴 채권과 효율적인 수익 추구 포트폴리오를 결합해 미래 소득액의 불확실성을 줄이면서 상승 잠재력을 제공하는 투자 전략을 구축한다. 마지막으로 리스크 보험 기법을 채택해 최소 수준의 대체 소득을 확보하는 동시에 더 높은 수준의 소득에 도달할 가능성을 허용하는 전략을 제안한다.

[목 차]

1장. 서문


2장. 은퇴 시기를 준비하는 투자가 왜 중요한가?
2.1 퇴직 연금제도의 구성
2.1.1 첫 번째 축: 의무적이며 공적으로 관리되는 연금제도
2.1.2 두 번째 축: 의무 등록이 요구되는 기업 연금제도
2.1.3 세 번째 축: 자발적 저축
2.2 인구 통계학 및 재정 문제
2.2.1 인구 통계학적 맥락
2.2.2 확정 급여형에서 자금 부족 문제
2.2.3 적정하지 않는 대체 소득


3장. 처분 문제: 어떻게 연금화하는가?
3.1 소비와 장수 위험 간 트레이드 오프
3.1.1 시제 간 소비 투자 계획
3.1.2 불확실한 투자 기간
3.1.3 적용 가능성의 한계
3.2 연금
3.2.1 연금 보험료 가격 책정
3.2.2 연금 퍼즐
3.2.3 보장성 변액 연금
3.3 휴리스틱 지출 방식
3.3.1 이자만 지출
3.3.2 고정 수익률 가정
3.3.3 지속 가능한 인출률 찾기
3.3.4 4% 룰
3.4 은퇴 채권: 대체소득을 확보하기 위한 새로운 자산
3.4.1 장수 리스크를 대비한 보험이 필요하지 않는 경우
3.4.2 은퇴 채권 현금 흐름
334.3 은퇴 채권 대 이연 연금
3.4.4 처분 문제의 솔루션으로 은퇴 채권


4장. 은퇴 채권 및 그 사용
4.1 현금 흐름 매칭 자산
4.1.1 이연 시작일
4.1.2 평탄한 소득 흐름
4.1.3 생계비 조정 가능
4.2 은퇴 채권 가격 책정
4.2.1 무이표채 바스켓으로 살펴본 은퇴 채권
4.2.2 수리적 공식
4.2.3 무이표채 수익률 시리즈 획득
4.2.4 수익률 곡선에서 빈틈 메우기
4.3 은퇴 채권의 가격 및 은퇴자 투자에서 목적 분류
4.3.1 대체소득 관점에서 저축의 구매력 측정
4.3.2 은퇴 투자의 목표
4.3.3 본질적 목표를 최대 달성 가능한 수준보다 낮게 설정하는가?
4.3.4 수리적 예
4.4 대체소득을 확보하는 방법(혹은 확보하지 못하는 방법)
4.4.1 축적 혹은 처분 도구로서의 은퇴 채권
4.4.2 사례 연구
4.4.3 은퇴 채권 대용 자산으로 나쁜 케이스
4.4.4 목표 헤징 포트폴리오


5장. 축적 단계 향상하기
5.1 밸런스 펀드와 타깃 데이트 펀드
5.1.1 전통적인 재무 자문
5.1.2 투자 상품 개관
5.2 현대 포트폴리오 이론의 조언과 얼마나 일관성이 있는가?
5.2.1 최적의 빌딩 블록
5.2.2 리스크 회피도 효과
5.2.3 확률적 투자 기회 조합에서 투자시계 합리화
5.2.4 비금융 소득의 역할
5.3 더 좋은 빌딩 블록 방식
5.3.1 전통적인 안전 자산 빌딩 블록 방식이 갖고 있는 문제
5.3.2 성과 추구 포트폴리오
5.3.3 펀드 대량 맞춤
5.4 은퇴를 위한 목표 기반 투자
5.4.1 절대 부의 가치와 상대 부의 가치
5.4.2 목표 자금 조달 현황
5.4.3 종료 이득 의사 결정
5.5 개인 혜택
5.5.1 목표 기반 투자 전략 비교
5.5.2 역사적 백테스트
5.5.3 확률적 시나리오를 통한 비교


6장. 퇴직 투자에 리스크 예산 기법 적용하기
6.1 목표 기반 투자에서 리스크 수익 상충관계
6.1.1 기대 수익률과 변동성의 단점들
6.1.2 목표에 도달할 확률
6.1.3 포트폴리오 보호와 상승 잠재력 사이의 상충관계
6.2 최적 전략에서 실행 가능 전략으로
6.2.1 확률 최대화 전략
6.2.2 포트폴리오 보험으로 최소 소득 수준 보호
6.2.3 갭 리스크와 상방 잠재력
6.2.4 “현금화” 리스크
6.3 리스크 통제 밸런스 또는 타깃 데이트
6.3.1 뮤추얼 펀드에 리스크 통제 도입
6.3.2 역사적 백테스트
6.3.3 갭 리스크에 미치는 재조정 빈도의 영향
6.3.4 확률적 시나리오
6.4 리스크 통제 전략의 설계 원리
6.4.1 대중 맞춤형 펀드
6.4.2 보장된 소득 수준
6.5 필수 목표의 선택
6.5.1 필수 목표 1: 종료일의 대체소득 최소 수준 보장
6.5.2 필수 목표 2: 구매력 연간 손실 상한
6.5.3 필수 목표 3: 투자된 각 기여금의 비율 보존
6.5.4 역사적 시나리오 시뮬레이션
6.5.5 확률적 시나리오의 시뮬레이션


7장. 결론: 은퇴 투자의 미래
7.2 “목표 기반 리포팅”과 고객과 더 나은 커뮤니케이션 필요
7.3 교육 관련 도전 과제


부록 A. 3절에 관한 부록
부록 B. 4장에 대한 부록
부록 C. 5장에 대한 부록
부록 D. 6장에 대한 부록

◈ 이 책의 다루는 내용 ◈

2장은 퇴직 제도를 간략히 알아보고, 퇴직 후 소득을 보충하기 위한 저축과 투자 전략을 수립하는 것이 중요해지는 인구통계학적 및 경제적 과제를 검토한다. 3장에서는 저축을 충분한 시간 동안 지속적이면서도 안정적인 소득 흐름으로 전환할 수 있는 방법을 찾는 전환 문제를 알아본다. 4장은 대체소득 측면에서 저축 구매력을 평가하며, 이러한 채권의 가격이 어떻게 사용될 수 있는지 자세히 보여줌으로써 자신이 은퇴를 위한 궤도에 올랐는지 알고자 하는 개인에게 일련의 유용한 지표를 제공한다. 5장은 노후를 위해 저축하는 생애주기인 적립 단계의 투자 전략을 다루며, 은퇴 채권이 빌딩 블록으로 사용되는 새로운 형태의 밸런스 펀드(Balanced Funds)와 타깃 데이트 펀드(Target Date Fund)를 설명한다. 6장은 유리한 시장 시나리오에서 더 높은 수준에 도달하는 데 필요한 상승 가능성을 유지하면서 은퇴 시 최소 대체소득 수준을 확보하기 위해 고안된 정교한 유형의 투자 전략을 소개한다. 7장에서는 은퇴 설계에서 목적 지향 투자 접근법(Goal-based investment approach)을 채택하는 함의와 결론을 제시한다. 마지막으로 부록에서 기술적 세부 사항과 수학적 도출 과정을 보여준다.

◈ 옮긴이의 말 ◈

누구나 은퇴 후 편안한 노후 생활을 기대하지만 현실은 녹록하지 않다. 일단 근로를 하지 않아도 충분한 소득을 창출할 수 있는 자산이 필요하고, 해당 자산을 잘 운용할 수 있는 투자 전략을 가지고 있어야 한다. 그렇다면 핵심 질문은 1) 은퇴 전 충분한 자산을 어떻게 증식하고 2) 해당 자산을 잘 운용하는 방법은 무엇일까?
질문이 대한 답을 제공하기 위해 이 책에서는 현존하는 퇴직 연금 솔루션의 문제점부터 진단한다. 대부분의 퇴직상품이 수익률 극대화 전략을 추구하는데, 이는 자산 증식기(Accumulation Period)에 적절한 투자 목표지만 은퇴 이후의 투자 목표로는 부적절하다. 퇴직 연금의 투자 목표는 안정적인 대체 소득 창출이어야 한다. 근로 소득이 없는 개인이 은퇴 전 소득의 몇 %(대략 60%)를 안정적으로 창출하는 것이 퇴직 연금의 주 투자 목적으로 바람직하다. 그러나 이것만으로는 부족하다. 즉 생활비 상승을 매년 반영한 대체 소득을 안정적으로 창출해야 한다. 저자는 여기에 착안해 은퇴 채권(Retirement Bond)이라는 새로운 개념의 은퇴자를 위한 안전 자산 설계를 주장한다.

은퇴 채권만으로 모든 문제가 해결되는 것이 아니다. 은퇴 이전의 자산 축적기에는 상당한 금액을 주식으로 대표되는 위험 자산에 투자해야 한다. 위험 자산을 ’수익 추구 포트폴리오’라고 하는데, 수익 추구 포트폴리오와 은퇴 채권을 적절히 결합해 미래 대체 소득의 불확실성을 줄이면서 동시에 자산 증식 잠재력도 함께 갖고 있는 은퇴자의 투자 목적에 부합하는 솔루션을 만든다. 이렇게 한다면 진정적으로 은퇴자에게 최적화된 맞춤형 퇴직 솔루션을 제공할 수 있다.

최근 국내에서도 퇴직 연금의 저 수익률 문제를 해결하기 위해 다양한 시도를 도입하고 있다. 대표적으로 생애주기펀드(TDF)를 DC형 퇴직 연금에 디폴트 옵션(Default Option)으로 편입하는 제도가 시행될 예정이다. 행동재무학의 디폴트값 효과(Default Effect)를 활용해 개인 투자가가 특별한 펀드를 선택하지 않으면 TDF에 디폴트로 투자하는 것이다. 본 제도의 도입으로 TDF가 퇴직 연금 투자 상품의 대표로 자리매김할 것이다. 긍정적인 제도 변화에도 불구하고, 국내에 판매되고 있는 TDF는 투자 목적이 절대 수익 추구이고, 은퇴 이후 대체 소득을 제공하는 기능이 없으며, 천편일률적인 글라이드 패스(Glide Path)를 갖고 있어 문제가 아닐 수 없다. 해당 문제를 해결할 때 이 책에서 소개하는 투자 아이디어를 적용할 수 있다. 이 책을 통해 퇴직자에게 더 적합한 TDF 상품이 출시돼 개인의 행복한 노후 생활은 물론 전체적인 사회 복리 증진에도 기여하기를 바란다.

저자 : 라이오넬 마르텔리니
(LIONEL MARTELLINI)
EDHEC 경영대학원의 재무학과 교수이자 EDHEC-RISK INSTITUTE 소장이다. 이전에 서던 캘리포니아 대학교(UNIVERSITY OF SOUTHERN CALIFORNIA)의 교수였으며 프린스턴 대학교(PRINCETON UNIVERSITY)에서 방문 교수를 지냈다. 캘리포니아 대학교(UNIVERSITY OF CALIFORNIA, BERKELY)에서 박사 학위를 받았다. 각종 기관투자가, 투자은행, 자산운용사 등에서 리스크 관리, 대체투자 전략, 자산배분 결정 등과 관련한 자문을 하고 있다. 자산 운용, 포트폴리오 이론, 파생상품평가, 고정소득상품, 대체투자 등에 관한 연구가 JOURNAL OF ECONOMIC DYNAMICS AND CONTROL, JOURNAL OF MATHEMATICAL ECONOMICS, JOURNAL OF PORTFOLIO MANAGEMENT, MANAGEMENT SCIENCE, REVIEW OF FINANCIAL STUDIES 등 유력 학술지에 등재됐다. 2009년과 2010년에 인콰이어 유럽 최우수상(INQUIRE EUROPE FIRST PRIZE)을 수상했다. JOURNAL OF ALTERNATIVE INVESTMENTS와 JOURNAL OF PORTFOLIO MANAGEMENT를 포함한 다양한 저널의 편집위원으로 활동하고 있다.

저자 : 빈센트 밀하우
(VINCENT MILHAU)
EDHEC-RISK INSTITUTE의 리서치 디렉터이다. 프랑스 니스 대학에서 경영학 박사 학위를 받았다. 기관 또는 개인 투자자를 위한 포트폴리오 최적화 및 자산 배분 분야에서 여러 연구 프로젝트를 담당하고 있다. 최적의 포트폴리오 선택에 확률적 미적분학과 자산가격이론을 적용하는 것과 투자자들의 목표에 도달하는 투자 솔루션의 설계와 구현에 초점을 맞추고 있다. JOURNAL OF PORTFOLIO MANAGEMENT, JOURNAL OF ALTERNATIVE INVESTMENTS, JOURNAL OF PENSION ECONOMICS & FINANCE 등 주요 학술지에 논문을 발표하고 있다.

역자 : 이기홍
카네기멜론대학교에서 석사 학위를 받았고, 피츠버그대학교의 FINANCE PH.D, CFA, FRM이자 금융, 투자, 경제분석전문가다. 삼성생명, HSBC, 새마을금고중앙회, 한국투자공사 등과 같은 국내 유수의 금융기관, 금융 공기업에서 자산 운용 포트폴리오 매니저로 근무했으며 현재 딥러닝과 강화학습을 금융에 접목시켜 이를 전파하고 저변을 확대하는 것을 보람으로 삼고 있다. 저서로는 『엑셀 VBA로 쉽게 배우는 금융공학 프로그래밍』(한빛미디어, 2009)이 있으며, 번역서로는 『포트폴리오 성공 운용』(미래에셋투자교육연구소, 2010), 『딥러닝 부트캠프 WITH 케라스』(길벗, 2017), 『프로그래머를 위한 기초 해석학』(길벗, 2018)과 에이콘출판사에서 출간한 『실용 최적화 알고리즘』(2020), 『초과 수익을 찾아서 2/E』(2020), 『자산운용을 위한 금융 머신러닝』(2021), 『실전 알고리즘 트레이딩 배우기』(2021), 『존 헐의 비즈니스 금융 머신러닝 2/E』(2021), 『퀀트 투자를 위한 머신러닝ㆍ딥러닝 알고리듬 트레이딩 2/E』(2021), 『자동머신러닝』(2021), 『금융 머신러닝』(2022) 등이 있다. 누구나 자유롭게 머신러닝과 딥러닝을 자신의 연구나 업무에 적용해 활용하는 그날이 오기를 바라며 매진하고 있다.

역자 : 하석근
학성고와 한국외국어대학교 경영학과를 졸업하고, 미국 컬럼비아대학교 산업공학 석사, 프랑스 EDHEC 경영대학원에서 프랭크 파보지(FRANK J. FABOZZI) 교수 지도하에 경영학 박사 학위를 받았다. 「THE JOURNAL OF PORTFOLIO MANAGEMENT」 등 주요 학술지에 논문을 등재하고 있으며, 한국외국어대학교 경영대학 및 GEORGE MASON UNIVERSITY KOREA에서 학생들을 가르치고 있다.
한국투자공사 출신 임직원으로 구성된 WWG 자산운용에서 헤지펀드를 운용하고 있다. 하나UBS 자산운용에서 해외 펀드를 운용했고, 디멘셔널 펀드 어드바이저 미국 본사 및 싱가폴 법인에서 부사장으로 글로벌 주식 포트폴리오를, 한국투자공사에서 국부를 운용했다. 모건스탠리와 현대증권에서 근무했다. 번역서로 『실전 금융 머신러닝 완벽 분석』(에이콘, 2018)과 『초과 수익을 찾아서 2/E』(에이콘, 2020)이 있다. CFA 및 FRM이다.