시장 민감도 잡는 단일 숫자
지난 lesson 에서: CAPM 의 중심 input 이 β. 베타가 주식의 전 시장 움직임 민감도 측정. 수학적으로:
베타가 주식 수익률과 시장 수익률의 공분산을 시장 수익률 분산으로 나눈 거. 트랙 3 lesson 3 의 공분산/상관 언어, 주식 vs 시장에 적용.
쉬운 말로 의미: 시장이 X% 오르면 이 주식이 평균 얼마 오름? β 가 답.
범위별 베타 직관
- β = 1.0: 시장과 함께 움직임. 인덱스 펀드가 정의상 β ≈ 1.
- β > 1: 시장 움직임 증폭. 테크 주식이 종종 β = 1.2-1.6. 투기적 또는 레버리지 거래가 2+ 가능.
- β < 1: 시장 움직임 댐핑. 유틸리티, 소비재 필수, 헬스케어가 종종 β = 0.5-0.8.
- β = 0: 시장과 무상관. 순수 현금, 가끔 금.
- β < 0: 시장과 반대로 움직임. 주식엔 드물; 가끔 금 또는 VIX 관련 상품.
베타 값이 역사 데이터에서 추정. 시끄러움 (주식 베타가 시간 가로질러 변할 수) 과 방법론 따라 다름 (어느 시장 인덱스, 어느 시간 기간, 일 vs 주 수익률). 다른 출처가 같은 주식에 다른 베타 줄 수.
왜 베타가 중요
세 이유:
1. CAPM 기대 수익률. 베타가 input. 높은 β = CAPM 당 더 높은 기대 수익률.
2. 포트폴리오의 시장 민감도. 너 포트폴리오 가중평균 베타가 1.3 이면 너 포트폴리오가 시장 1.3x 움직일 거 평균 기대. 10% 시장 폭락이 대략 13% 포트폴리오 폭락 시사. 포지션 sizing 에 유용.
3. 헤지. Long 포지션 헤지하고 싶으면 베타 알면 시장 위험 중화하려 얼마 short 인덱스 노출 필요한지 알려줌.
제한과 정밀화
실세계 베타가 시끄러움. 흔한 제한:
- 시간 변동. 2020 의 주식 베타가 반드시 2025 의 베타와 같지 않아.
- 체제 의존. 평소 베타가 위기 베타와 다를 수 (패닉에 상관계수 솟음).
- 모든 위험을 잡지 못함. 주식의 풀 위험에 베타-시장-상대가 무시하는 개별 요인 포함.
다요인 모델 (Fama-French 3요인, 5요인 등) 이 프레임워크 확장 — *가치* 요인, *크기* 요인 등 추가해서 cross-sectional 수익률 변동 더 잘 잡음. 진지한 정량 분석에 유용; CAPM-with-just-beta 가 대부분 retail 목적에 OK.
핵심
베타 = 주식의 시장 민감도. Cov(R, R_m) / Var(R_m). β = 1 시장과 움직임; > 1 증폭; < 1 댐핑. CAPM input 과 포트폴리오 단계 민감도 측정으로 사용. 실무에서 시끄러움 + 시간 변동. 다요인 모델이 프레임워크 확장. 트랙 1 의 다형성 *흔들림* base class — 같은 모양, *시장 흔들림 대비 한 주식의 흔들림* 에 적용.