Korean J Financ Stud Search

CLOSE


Korean J Financ Stud > Volume 49(6); 2020 > Article
ALM 기반 성과평가 지표에 관한 실증분석: 확정급여형 퇴직연금을 중심으로

Abstract

This study compared and analyzed the traditional Sharpe Ratio, which is an asset-oriented performance evaluation index, and the surplus and funded ratio Sharpe ratios, which are Asset and Liability Management (ALM) based performance evaluation indexes, focusing on the case of occupational defined benefit pension plan. Prior to performance evaluation, a portfolio was calculated to maximize each performance evaluation index based on historical data. The proportion of deposits was the highest in the portfolio maximizing the asset-oriented performance evaluation index, and the proportion of domestic bonds with high correlation with liability was the highest in the portfolio maximizing the ALM-based performance evaluation index. The ALM-based performance evaluation index is considered to be a more desirable indicator for asset management considering liability, which has the primary goal of maintaining and improving the funded ratio. To manage extreme risks, it is desirable to use risk management indicators such as VaR as an auxiliary. To promote an asset management strategy that considers liabilities, an ALM-based performance evaluation index as a relevant assessment indicator must be developed at the same time. This study outlines the usefulness of ALM-based performance evaluation indicators and contributes to the activation of asset management that considers liabilities.

요약

본 연구는 확정급여형 퇴직연금의 사례를 중심으로 자산중심의 성과지표인 전통적 샤프지수, 부채를 고려한 ALM 기반의 성과지표인 잉여금 샤프지수, 적립비율 샤프지수를 비교, 분석하였다. 성과평가에 앞서 과거 데이터를 기반으로 각 성과평가 지표를 극대화하는 포트포리오를 산출하였다. 자산 중심의 성과평가 지표를 극대화하는 포트폴리오에서는 예금의 비중이 가장 높게 나타났으며, ALM 측면의 성과평가 지표를 극대화하는 포트폴리오에서는 부채와 상관관계가 높은 국내채권의 비중이 가장 높게 나타났다. 적립비율의 향상 및 안정적 유지가 우선적인 목표인 부채를 고려한 자산운용에서는 ALM 기반의 성과지표가 보다 적절한 지표로 분석되었다. 이와 더불어 극단적인 위험을 관리하기 위해서 VaR와 같은 위험관리지표가 보조적으로 활용되는 것이 바람직한 것으로 판단된다. 부채를 고려한 자산운용 전략이 활성화되기 위해서는 이를 평가하기 위한 ALM 기반의 성과평가 지표가 동시에 발전되어야 한다. 본 논문은 ALM 기반의 성과평가 지표의 효용성을 제시하는 동시에 부채를 고려한 자산운용의 활성화에도 상당 부분 기여할 수 있을 것이다.

1. 서론

전통적인 투자 전략은 자산의 기대수익률과 리스크를 중심으로 효율적인 포트폴리오를 구성하는 것이다. 자산부채종합관리(ALM: Asset Liability Management)란 자산의 기대 수익률과 리스크 뿐 아니라 부채의 가치를 동시에 관리하는 기법이다. 즉 부채의 특성을 분석하고, 그 특성을 고려하여 자산운용을 하는 것이다. ALM은 금리변동에 따른 은행의 예대금리 손실을 방지하기 위해 사용된 금융관리기법으로 주로 은행의 재무 건전성 확보를 목적으로 사용되었다. 그러나 은행뿐만 아니라 보험 및 연기금 등에서도 금리변동에 따른 부채 변동성 리스크 관리 차원에서 도입되어 적극적으로 사용되고 있다.
특히, 최근 국제회계기준 도입으로 보험 및 연기금은 부채 변동성 리스크 관리의 필요성이 증가하고 있다. 퇴직연금의 경우 2011년부터 확정급여형 퇴직연금의 부채가 시가로 평가되고 있으며 보험회사의 부채도 2023년 국제회계기준이 도입되어 원가에서 시가로 평가될 예정이다. 이처럼 장기채권의 특성과 유사한 연금 및 보험의 부채를 시가로 평가함에 따라 금리, 임금상승률 (물가상승률) 등 외부변수에 의한 부채변동성이 증가할 것으로 예상된다. 부채변동성에 대응하기 위해서는 부채의 만기구조에 대응되는 자산에 대한 투자가 필요하며, 이를 위해 전문적인 투자기관을 통한 위탁운용의 필요성이 증가하고 있다. 최근 주목받고 있는 OCIO(Outsourced Chief Investment Officer)1)를 통한 자산운용의 근본적인 목적도 바로 전문적인 기관을 통한 자산부채종합관리라고 할 수 있다. 우리나라의 경우 2001년 연기금투자 Pool에 의한 OCIO가 시작된 이래, 최근에는 고용보험기금, 산재보험기금, 주택도시기금 등의 주요 공적기금이 OCIO를 통해 투자를 집행하면서 그 시장규모가 지속적으로 성장하고 있다. 위탁자 입장에서는 전문성을 지닌 OCIO를 통해 포트폴리오 관리, 위험관리, 투자 의사결정, 성과평가 등을 위임하면서 효율적인 투자 집행이 가능하다는 장점이 있다. 그러나 우리나라의 OCIO 운용기관은 기금 규모에 비해 운용인력의 규모 및 전문성이 부족하여 제대로 된 OCIO 서비스를 제공하기 어려운 실정이다.
이제는 OCIO 운용기관이 전문인력의 양성을 통해 자산중심의 전략이 아닌 금리 등 외부변수 변화에 따라 보유한 자산과 부채의 가치 변동을 인지하고, 자산·부채의상관관계를 고려하여 보유한 자산과 부채의 변동성을 감소시키는 포트폴리오 배분 전략이 필요하다. 이러한 부채와 자산의 변동성 관리를 통한 자산 배분을 수행하기 위해서는 우선 부채에 대한 특성을 파악하는 것이 중요하다. 예를 들어 연기금의 경우 연금 지급에 영향을 미칠 수 있는 리스크를 관리하는 것이 중요하다. 구체적으로 연금 수급자 및 가입자의 연령구성, 수급자격요건, 연금급부 산식 등이 연금 지급에 영향을 미칠 수 있다. 이러한 요인들과 외부 경제 환경 변화에 기초하여 장래의 연금지급 현금흐름 및 연금부채의 변화를 고려하여 자산을 배분하고, 이에 따른 연기금의 적립비율 등 재정상태에 어떠한 영향을 미치는 지 분석할 필요가 있다. 부채를 고려한 자산운용 전략이 발전되기 위해서는 이를 평가하기 위한 ALM 기반의 성과평가 지표가 동시에 발전되어야 한다. 연기금제도의 운용 목표를 정함에 있어 부채를 고려하는 경향이 확산되고 있는 추세이지만, 아직까지 부채를 감안한 성과평가는 일반화되어 있지 않다.
저금리 기조의 고착화, 한국채택국제회계기준 도입에 따른 퇴직 부채의 시가 평가 등으로 확정급여형 퇴직연금제도에서도 부채를 고려한 자산운용의 필요성이 제기되고 있다. 그러나 다수의 확정급여형 퇴직연금제도가 퇴직급여부채 대비 자산이 부족한 적립부족 상태에 있음에도 불구하고, 여전히 예금 중심의 극단적인 보수적 투자 성향에서 벗어나지 못하고 있는 것이 우리나라의 현실이다. 적립비율의 안정적 유지 또는 개선을 목표로 하는 부채 중심의 자산운용 전략을 수립되지 않으면, 향후 퇴직급여지출로 인한 재무적 위험이 발생할 가능성이 매우 높은 상황이다. 자산운용 전략의 변화를 유도하기 위해서는 성과평가 지표 또한 부채를 고려하는 방향으로 발전되어야 한다. 본 연구는 확정급여형 퇴직연금의 사례를 통해 부채를 고려한 ALM 기반 성과평가 지표를 산출하고 전통적인 자산중심 성과평가 지표와의 차이점 및 비교우위를 제시하고자 한다. 대부분의 국내 연기금은 부채를 고려하지 않은 채 전통적인 샤프지수를 극대화 하는 방식으로 shortfall risk를 제어하고 있으며 예금의 자산배분비중이 매우 높게 나타나는 현실을 감안할 때, 본 논문은 ALM을 고려한 자산운용전략 수립 및 실제 운용에 시사점을 제공하는 동시에 자본시장의 활성화에도 상당부분 기여할 수 있을 것이다.
본 논문의 구성은 다음과 같다. 제 2장에서는 선행연구 및 이론적 배경에 대해 살펴본다. 제 3장에서는 과거데이터를 바탕으로 ALM 기반 성과지표에 대한 실증분석결과를 제시한다. 제 4장에서는 연구의 결과를 요약하고 시사점과 함께 논문의 한계점 및 발전방향을 제시하기로 한다.

2. 선행연구 및 이론적 배경

투자성과에 대한 평가는 1960년대 Sharpe(1964), Treynor(1965), Dietz(1968), Jensen(1968) 등의 연구로부터 시작되었다. 초기의 성과평가는 회계적 이익이 중심이 되었으나, 이후 금액가중 수익률 및 시간가중수익률의 개념이 도입되었다. CAPM(Capital Asset Pricing Model)의 등장과 함께 단순한 수익률의 개념을 넘어 위험대비 초과수익률의 개념이 성과평가에 도입되었다. 샤프지수(Sharpe Ratio), 정보비율(Information ratio), 트레이너지수, 젠센지수 등은 평균-분산 기준에 의한 대표적인 위험조정 성과평가 지표들이다. 이들 성과평가 지표들은 부채가 고려되지 않은 자산 중심의 성과지표이다. 반면, 연기금은 가입자의 장래 급여지급을 대비해야 한다는 제약이 존재한다. 즉, 기금의 부채가치 대비 자산가치가 부족하게 될 위험이 가장 근본적인 위험으로 부채를 고려한 자산배분 전략의 수립과 함께 부채를 고려한 성과평가 지표가 요구된다.
자산 중심의 성과평가 지표는 자산 포트폴리오에서 위험과 수익의 관계에 대한 정보를 제공해 주는 반면, 부채를 고려한 ALM 기반의 성과평가 지표는 부채와의 동일한 방향성 또는 부채에 대한 헤지 능력에 대한 정보가 추가적으로 필요하다. 즉 다른 모든 조건이 동일하다면, 부채에 대한 헤지 능력이 높은 자산이 더 우월한 자산이 된다. 연기금 운용자들은 단순한 투자수익률을 넘어 적립비율을 안정적으로 유지할 수 있는 투자 전략에 관심을 갖게 되었으며, 이를 계기로 자산과 부채를 통합적으로 고려한 모형에 대한 연구가 활발하게 진행되었다.
본 연구에서는 자산 중심의 연기금 투자성과 평가지표로 널리 활용되고 있는 전통적 샤프지수를 자산과 부채의 차이로 정의되는 잉여금(Surplus) 및 부채 대비 자산의 비율로 정의되는 적립비율(Funded Ratio)에 적용하여, 부채를 고려한 ALM 기반의 성과평가 지표인 잉여금 샤프지수와 적립비율 샤프지수를 제시한다. 본 연구는 국내 퇴직연금 제도의 특성을 고려한 가상의 퇴직연금 부채를 가정하여, 부채를 고려한 ALM 기반의 성과평가 지표를 산출하여 비교우위를 제시했다는 점에서 기존의 연구와 차별성이 있다.

2.1 전통적 샤프지수(Classical Sharpe Ratio)

Sharpe(1966, 1994)에 의해 고안된 전통적 샤프지수는 펀드의 성과평가를 위해 가장 보편 적으로 사용되는 지표로, 식 (1)과 같이 변동성 대비 초과 수익률로 포트폴리오의 성과를 측정 한다.
(1)
SR(t)=E[RP(t)]RFσ[RP(t)]
여기서, SR(t): 전통적 샤프지수
E[RP(t)]: 포트폴리오 기대수익률
RF: 무위험자산의 수익률
σ[(RP(t)]: 포트폴리오 수익률의 표준편차
전통적 샤프지수는 포트폴리오 수익률의 표준편차를 총 위험으로 사용하여, 위험자산 투자에 따른 초과수익 규모를 측정한다. 무위험자산 수익률 대비 포트폴리오의 초과 수익률 값을 포트폴리오 수익률의 표준편차로 나누어 계산한다. 총 위험 한 단위당 초과 수익 규모를 측정하며 다른 조건이 일정하다면 전통적 샤프지수가 클수록 성과가 우수한 펀드가 된다. 초과수익률을 나타내는 분자의 값이 음(-)을 가지는 경우에는 총 위험이 클수록 전통적 샤프지수가 크게 나타나는 문제점이 발생한다. 이 문제점을 해결하기 위해 분자의 값이 음(-)인 경우 초과수익률에 표준편차를 곱하여 지수를 산출하며, 이 방법으로 산출된 지수를 수정샤프지수(Modified Sharpe Ratio)라고 한다.
일반적으로 펀드의 운용에는 벤치마크가 주어지며, 무위험자산 수익률이 아닌 벤치마크 대비 초과수익률로 성과를 평가하기도 한다. 이 지수를 정보비율이라고 하며, 식 (2)와 같이 벤치마크 수익률 대비 포트폴리오의 초과수익률을 추적오차로 나누어 산출한다. 추적오차는 포트폴리오 수익률과 벤치마크 수익률의 괴리도를 의미하며, 포트폴리오 수익률에서 벤치마크 수익률을 차감한 값의 표준편차로 계산된다. 정보비율이 높을수록 성과가 우수한 펀드라고 할 수 있으며, 펀드의 운용회사 또는 운용인력이 자산들만의 고유한 정보로 벤치마크 대비 초과 성과를 달성했다는 의미가 된다.
(2)
IR(t)=E[RP(t)]E[RB(t)]σ[(RP(t)RB(t)]
여기서, IR(t): 정보비율
E[RP(t)]: 포트폴리오 기대수익률
E[RB(t)]: 벤치마크 기대수익률
σ[RP(t)-RB(t)]: 추적오차
전통적 샤프지수가 표준편차로 계산되는 총 위험 1단위 당 초과수익을 측정하는 반면, 체계적 위험인 베타 1단위 당 초과수익을 측정하는 지표로서 트레이너지수(Treynor, 1965)가 있다. 포트폴리오 수익률이 균형상태에서의 수익률보다 얼마나 높은 지를 나타내는 지표로 젠센지수 (Jensen, 1968)가 있으며, 이는 포트폴리오의 종목 선택 능력을 측정하는 가장 대표적인 방법이다.

2.2 잉여금 샤프지수(Surplus Sharpe Ratio)

1980년 말부터 연기금 운용에 있어 ALM의 필요성이 새롭게 제기되면서 평균-분산 최적화 이론이 잉여금 최적화(surplus optimization) 이론으로 확장되었다. 잉여금 개념을 활용한 해외연구로는 Leibowitz and Henriksson(1988), Sharpe and Tint(1990), Ezra(1991), Leibowitz et al.(1992) 등이 있으며 국내연구로는 Ryu et al.(2008), Sung and Cheong(2015), Cheong and Sung(2015), Sung et al.(2016), Cheong and Sung(2018) 등이 있다.
잉여금은 자산가치와 부채가치의 차이로 정의되며, 임의의 t 회계연도의 잉여금 변화는 식 (3)과 같이 나타낼 수 있다.
(3)
S1(t)S0(t)=[A1(t)L1(t)][A0(t)L0(t)]                  =[A1(t)A0(t)][L1(t)L0(t)]
여기서, S0 (t): t 회계연도 초 잉여금
A0 (t): t 회계연도 초 자산가치
L0 (t): t 회계연도 초 부채가치
S1 (t): t 회계연도 말 잉여금
A1 (t): t 회계연도 말 자산가치
L1 (t): t 회계연도 말 부채가치
상기 식 (3)는 아래 식 (4)와 같이 재구성할 수 있다.
(4)
S1(t)S0(t)=S0(t)·Rs(t)                  =A0(t)·RA(t)L0(t)·RL(t)
여기서, RS (t): t 회계연도의 잉여금 증가율(= S1(t)S0(t)S0(t))
RA (t): t 회계연도의 자산 증가율(= A1(t)A0(t)A0(t))
Rl (t): t 회계연도의 부채 증가율(= L1(t)L0(t)L0(t))
식 (4)를 재구성하면, 잉여금 증가율 RS (t)는 식 (5)와 같이 산출된다.
(5)
RS(t)S1(t)S0(t)S0(t)=[A0(t)S0(t)×RA(t)][L0(t)S0(t)×RL(t)]
식 (5)는 회계연도 초 잉여금이 0 또는 음수가 되는 경우에는 정상적인 지표로 사용될 수 없다는 문제점을 가지고 있으며, 필요에 따라 다음의 두 가지 방법으로 변경하여 문제점을 해결할 수 있다. 먼저 회계연도 초 자산가치 (A0 (t)) 대비 잉여금 증감으로RS (t:A0 )를 식 (6)과 같이 정의할 수 있다(Sharpe and Tint, 1990; Ezra, 1991). 임의의 회계연도 t 에 대해,
(6)
RS(t:A0)=S1(t)S0(t)A0(t)=[RA(t)1FR0×RL(t)]
여기서, FR0: 초기 적립비율(A0(t)L0(t))
다음으로 회계연도 초 부채가치(L0 (t)) 대비 잉여금 증감으로 RS (t:L0 )를 식 (7)과 같이 정의할 수 있다(Leibowitz et al., 1992). 임의의 회계연도 t 에 대해,
(7)
RS(t:L0)=S1(t)S0(t)L0(t)=[FR0×RA(t)RL(t)]
식 (6)은 연금자산 운용에 있어서 자산의 중요성을 강조한 자산 중심의 잉여금 증가율로 이해할 수 있으며, 식 (7)은 부채 매칭을 위한 자산의 수동적 목적을 강조한 부채 중심 잉여금 증가율로 이해할 수 있다. 완전적립을 가정한 경우 즉, 초기 적립비율이 1인 경우 식 (6)과 식 (7)이 일치하게 되며 식(8)로 나타낼 수 있다, 본 연구에서는 임의의 회계연도 t의 잉여금 증가율은 식 (8)과 같이 자산 증가율과 부채 증가율의 차이로 정의한다(Sung and Cheong, 2015).
(8)
Rs(t)=RA(t)RL(t)
전통적 샤프지수의 개념을 잉여금 영역으로 확대한 잉여금 샤프지수(SSR(t))는 식 (9)과 같이 정의할 수 있다(Sung et al., 2016; Cheong and Sung, 2018).
(9)
SSR(t)=E[Rs(t)]Rsfσ[Rs(t)]=E[RA(t)]E[RL(t)]Rsfσ[Rs(t)]
여기서, SSR(t): 잉여금 샤프지수
E[RS (t)]: 기대 잉여금 증가율
E[RA (t)]: 기대 자산증가율
E[RL (t)]: 기대 부채증가율
Rsf: 무위험 잉여금 증가율
σ[RS (t)]: 잉여금 증가율의 표준편차
식 (9)의Rsf는 무위험 잉여금 증가율로 전통적인 샤프지수에서 무위험 수익률에 해당하는 개념이다. 전통적인 샤프지수에서 무위험수익률은 투자자가 추가적인 위험을 수용하지 않고 기대하는 최소 수익률이다. 자산의 수익률과 부채증가율의 일치를 기본적인 목적으로하는 ALM 전략에 있어서 자산포트폴리오에 기대하는 최소 수익률은 부채증가율로 볼 수 있기 때문에 본 연구에서Rsf를 0으로 가정한다. Rsf를 0으로 가정할 경우에는 식 (9)의 분자가 E[RA (t)] -E[RL (t)]로 되기 때문에 ALM의 본연의 목적과 일치하게 된다. 이를 반영하여 식 (9)의 잉여금 샤프지수는 식 (10)으로 재정의할 수 있다.
(10)
SSR(t)=E[Rs(t)]σ[Rs(t)]=E[RA(t)]E[RL(t)]σ[Rs(t)]

2.3 적립비율 샤프지수(Funded Ratio Sharpe Ratio)

연금자산을 적립하는 목적은 부채를 충당하는 데 그 목적이 있다. 잉여금 증가율과 유사한 지표로 Leibowitz and Kogelman(1994)이 제시한 적립비율 증가율이 있다. 일반적으로 잉여금 증가율은 자산 및 부채가치 변화로 인한 재정상태를 직관적으로 파악하기 어려운 문제점이 존재한다. 이에 비해 적립비율 증가율의 경우 자산 및 부채 규모 변동에 따른 재정상태 변동에 적절히 대처가 가능한 장점이 존재한다.
임의의 t 회계연도 초에 산출되는 적립비율(FR0 (t))은 식 (11)과 같다.
(11)
FR0(t)=A0(t)L0(t)
또한, 적립비율의 증가율 RFR (t)는 식 (12)와 같이 나타낼 수 있다.
(12)
RFR(t)=FR1(t)FR0(t)1=A1(t)L1(t)A0(t)L0(t)1=A1(t)×L0(t)L1(t)×A0(t)1         =A1(t)A0(t)L1(t)L0(t)1=1+[A1(t)A0(t)A0]1+[L1(t)L0(t)L0(t)]1=1+RA(t)1+RL(t)1=RA(t)RL(t)1+RL(t)
적립비율 증가율은 잉여금 증가율을 나타내는 식 (8)을 (1+ RL (t))로 나누어서 산출된다. 상기 식 (12)는 부호 변화나 분모가 0이 될 가능성이 없기 때문에 상당히 유용한 지표라 할 수 있다.
잉여금 샤프지수와 유사한 방법으로 적립비율 샤프지수(FRSR(t))는 식 (13)과 같이 정의할 수 있다.
(13)
FRSR(t)=E[RFR(t)]RFRfσ[RFR(t)]
여기서, FRSR(t): 적립비율 샤프지수
E[RFR (t)]: 기대 적립비율 증가율
RFRf: 무위험 적립비율 증가율
σ[RFR (t)]: 적립비율 증가율의 표준편차
식 (13)에서 RFRf는 무위험 적립비율 증가율로 전통적 샤프지수에서 무위험 수익률, 잉여금 사프지수에서 무위험 잉여금 증가율에 해당하는 개념이다. 앞에서 기술한 무위험 잉여금 증가율을 0으로 가정한 바와 같이, 본 연구에서RFRf는 0으로 가정한다. 이를 반영하여 식 (13)의 적립비율 샤프지수는 식 (14)로 재정의할 수 있다.
(14)
FRSR(t)=E[RFR(t)]σ[RFR(t)]

3. ALM 기반 성과평가 지표 실증분석

제 3장에서는 구체적인 부채산출모형과 함께 자산성장모형을 제시하고, 실증데이터를 바탕 으로 투자대상 자산 별 자산 중심의 성과평가 지표 및 부채를 고려한 ALM 기반의 성과평가 지표를 산출한다. 이를 토대로 각각의 차이점 및 비교우위를 분석하고자 한다.

3.1 부채산출모형 및 자산성장모형

한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 따르면, 퇴직급여부채는 예측단위적립방식(PUC: Projected Unit Credit)에 의해 산출된 예측급여채무(PBO: Projected Benefit Obligation)2)를 사용하도록 명시하고 있다. 예측단위적립방식은 가입근로자 각각에 대한 예측급여채무를 먼저 산정한 이후에 표준부담금을 산정하는 기금중심의 적립방식이다. 구체적으로 예측단위적립방식에 의한 연금 채무 산출원리는 다음과 같다. 연금채무 산정에 필요한 임금상승률, 퇴직률, 사망률, 할인율 등에 대한 가정을 바탕으로 가입근로자별 장래 예상퇴직급여를 각 근무연수에 대응하는 단위(Unit)로 분할한다. 만약, 가입근로자가 연간 근로용역을 제공하면 장래 예상퇴직급여의 총 근무단위 중에서 한 단위가 추가적으로 발생하며, 장래 시점 별 예상퇴직급여의 총 근무단위에 대한 현재 누적 단위의 계리현가를 당기의 예측급여채무로 산출한다. 이러한 예측급여채무 산출방식은 회계의 발생기준에 부합한 산출방식으로 볼 수 있다. 예를들어 <그림 1>은 산출 메커니즘의 이해를 위해 장래 임금상승률의 변동이 없다는 가정 하에 정년퇴직급여에 대한 예측급여채무 산정방식을 도식화하였다. 정년퇴직급여에 대한 예측급여채무 산정을 위해서는 정년시점의 예상퇴직급여를 산정하고 이를 그 시점의 총 근무기간으로 나눈 단위로 분할한다. 만약, 입사 후 1년이 지난 시점에서의 예측급여채무는 정년시점 예상퇴직급여 1단위의 현재가치를, 2년 후 시점에서는 정년시점 예상퇴직급여의 2단위를 현재가치화하여 산정한다.
<그림 1>
예측단위적립방식(PUC)에 의한 예측급여채무 산정
kjfs-49-6-811-g001.jpg
본 연구에서는 예측단위적립방식에 의해 산출된 예측급여채무를 퇴직급여부채로 가정한다. t 회계연도 말 기준 x+t세 근로자의 예측급여채무 산출식은 다음과 같다.
(15)
PBOx(t)=j=13PBOx(j)(t)
(16)
PBOx(j)(t)=k=0NRAxtvtk+12×kpx+t×qx+t+k(j)×(Bx+t+k(j)+Bx+t+k+1(j)2)
여기서, PBOx (t): t회계연도 말 x +t세 근로자의 예측급여채무
PBOx(j)(t): t회계연도 말 x +t세 근로자의 j요인(사망퇴직, 중도퇴직, 정년퇴직)에 의한 예측급여채무
NRA: 정상퇴직연령
vt(=11+it) : t회계연도 말에 적용되는 국고채의 시장수익률
kpx+t: x+t세의 근로자가k년 동안 재직할 확률
qx+t+k(j): x+t+k세에 도달한 근로자가 1년 이내에j요인에 의해 탈퇴할 확률, (단 탈퇴는 사망 및 중도퇴직은 기중 탈퇴, 정년퇴직은 기시 탈퇴를 가정)
Bx+t+k(j): x+t+k시점에서j요인에 의한 약정된 예상퇴직급여
임의의 회계연도 t에 대응하는 퇴직급여부채 L(t)는 식 (15), 식 (16)에 의해 계산된 예측급여 채무가 된다. 즉, PBOx (t-1)=L0 (t)이고, PBOx (t)=L1 (t)로 나타낼 수 있으며 부채의 성장모형은 다음과 같이 표현할 수 있다.
(17)
L1(t)=[1+i(t)]×[L0(t)+NC0(t)]B(t)±G(t)
L0 (t): t 회계연도 초 퇴직급여부채 가치
L1 (t): t 회계연도 말 퇴직급여부채 가치
i(t): t 회계연도 적용 할인율, 일반적으로 근로자의 잔여근무연수에 대응하는 우량회사채 금리를 적용
NC0 (t): t 회계연도 초 표준부담금
B (t): t 회계연도에 발생한 퇴직급여지급액(단, 회계연도 말 지급)
G(t): t 회계연도의 보험수리적 손익
즉, t 회계연도 말 퇴직급여부채는 회계연도 초 퇴직급여부채[L0 (t)]에 이자비용[L0 (ti(t)]과 당기근무원가[NC0 (t)×(1+i(t))]3)를 더하고 퇴직급여지급액을 차감한 후 보험수리적 손익이 산출되는 구조이다.
여기서 보험수리적 손익은 할인율, 임금상승률, 그 밖의 변동요인(경험조정) 등의 보험수리적 가정 치와 실제 치와의 차이에 의한 손익이다. 즉, 연시시점의 보험수리적 가정이 회계연도 기간에 실현될 경우 보험수리적 손익은 발생하지 않으나 현실적으로 이는 불가능하므로 매 회계연도 마다 발생한다.
한편, 확정급여형 퇴직연금의 자산은 식(18)에 의해 성장한다고 가정한다.
(18)
A1(t)=[1+Rp(t)]×[A0(t)+C0(t)]B(t)
여기서, A0 (t): t 회계연도 초 퇴직급여자산 가치, A1 (t-1)=A0 (t)로 이 기간 동안 추가적인 부담금 납부나 퇴직급여지급은 없는 것으로 가정
A1 (t): t 회계연도 말 퇴직급여자산 가치
C0 (t): t 회계연도 초 사용자 납입부담금, 사용자의 재무적 상황에 따라 표준 부담금과 실제부담금은 다르나 여기서는 실제부담금과 표준부담금은 동일하다고 가정
B (t): t 회계연도에 발생한 퇴직급여지급액(단, 회계연도 말 지급)
Rp (t): t 회계연도의 투자수익률

3.2 분석데이터

본 논문에서는 확정급여형 퇴직연금의 성과평가는 전통적인 자산 중심의 자산배분 방식보다 자산과 부채를 동시에 고려한 자산배분 방식이 더 바람직하다는 가정 하에, 우리나라의 과거 데이터를 사용하여 예시적으로 분석하였다. 분석 대상 기간은 2001년~2018년으로 선정하였으며, 국내주식, 국내채권, 예금, 글로벌주식, 글로벌채권을 투자 가능 자산으로 한정하였다. 글로벌주식 및 글로벌채권은 환헤지를 가정하여 USD 기준 지수변화율만을 고려하여 산출하였다. 해당기간 별 투자 가능 자산의 기대수익률과 표준편차는 <표 1>과 같다.
<표 1>
투자자산 별 기대수익률 및 표준편차
이 표는 분석 기간인 2001년~2018년 동안 국내주식, 국내채권, 예금, 글로벌주식, 글로벌채권의 연도 별 실제 투자 수익률을 산술평균하여 기대수익률과 표준편차를 산출하였다.(Bloomberg, Informax, BOK) (단위: %)
구분 Index 기대수익률 표준편차
국내주식 KOSPI 10.73% 23.54%
국내채권 KIS채권종합지수(만기10년 이상) 5.25% 10.41%
예금 정기예금(1~2년) 3.66% 1.31%
글로벌주식 MSCI AC World(USD) 7.10% 19.35%
글로벌채권 JP Global Aggregate Bond(USD) 4.86% 5.46%
각 투자자산의 기대수익률 및 표준편차를 살펴보면 기대수익률 수준에 비례한 위험이 증가하는 패턴을 보여주고 있음을 알 수 있다. 세부적으로 분석기간 동안 국내주식 및 국내채권의 기대수익률과 위험이 글로벌주식 및 글로벌채권 대비 높게 나타났다.4)
한편, 퇴직급여부채의 증가율을 도출하기 위해 앞서 언급한 예측급여채무 산출식에 적용된 주요 가정은 다음과 같다. 할인율은 K-IFRS 제1019호 기준서에 의한 예상 지급 시기에 대응하는 국고채 수익률을 사용하였다.5) 예상임금상승률은 통계청에서 발표하는 협약임금상승률을 사용 하였다. 사망률과 퇴직률은 보험개발원(2015)에서 발표한 표준퇴직률 및 표준사망률을 사용 하였고, 정상퇴직연령은 60세로 가정하였다. 2000년 말 제도 도입 당시 가입자의 연령, 근무연수 및 임금은 <표 2>와 같다. 논의의 편의상 1인 기업과 신규 입사자는 없다고 가정하였다.
<표 2>
가입자의 연령, 근무연수, 임금
구분 연령 근무연수 임금(원)
가입자 25세 5년 2,000,000
위의 가정을 통해 산출된 각 회계연도 별 퇴직급여부채 및 그 증가율은 <표 3>과 같다. 퇴직급여부채증가율은 산출 가정 중 할인율의 변화와 예상임금상승률의 변화에 주로 영향을 받는다. 할인율은 퇴직급여부채증가율과 반비례 관계를 나타내며, 할인율의 하락은 부채의 증가 요인으로 할인율의 상승은 부채 감소 요인으로 작용하게 된다. 반면, 예상임금상승률은 퇴직급여 부채증가율과 정비례 관계를 나타내며, 예상임금상승률의 상승은 부채의 증가 요인으로 예상임금 상승률의 하락은 부채 감소 요인으로 작용하게 된다.
<표 3>
퇴직급여부채 및 퇴직급여부채 증가율 추이 (단위: 년, %, 원)
회계 연도 예상 지급시기 할인율 할인율 변화율 예상임금 상승률 예상임금상승률 변화율 퇴직급여 부채 퇴직급여 부채증가율
2000 7.83 7.13 - 6.00 - 9,244,998 -
2001 8.36 6.92 -2.90 6.70 11.67 12,507,004 35.28
2002 8.81 5.56 -19.66 6.40 -4.48 17,025,161 36.13
2003 9.17 5.30 -4.73 5.20 -18.75 19,094,346 12.15
2004 9.46 3.76 -28.98 4.70 -9.62 24,894,376 30.38
2005 9.71 5.60 48.66 4.80 2.13 24,695,654 -0.80
2006 9.91 5.04 -9.94 4.80 0.00 29,892,474 21.04
2007 10.07 5.69 12.90 4.90 2.08 32,476,523 8.64
2008 10.17 4.26 -25.18 1.70 -65.31 31,479,595 -3.07
2009 10.23 5.41 27.15 4.80 182.35 41,029,441 30.34
2010 10.24 4.53 -16.28 5.10 6.25 51,677,538 25.95
2011 10.20 3.79 -16.29 4.70 -7.84 59,952,532 16.01
2012 10.11 3.16 -16.65 3.50 -25.53 62,968,674 5.03
2013 9.97 3.58 13.39 4.10 17.14 70,166,062 11.43
2014 9.79 2.60 -27.44 3.70 -9.76 81,575,102 16.26
2015 9.55 2.08 -20.00 3.30 -10.81 89,882,855 10.18
2016 9.28 2.09 0.30 3.60 9.09 99,855,599 11.10
2017 8.96 2.47 18.29 4.20 16.67 109,913,075 10.07
2018 8.60 1.96 -20.62 4.20 0.00 124,460,206 13.24
분석 기간 중 부채증가율이 30% 이상을 기록한 연도는 2001년, 2002년, 2004년, 2009년 등 4개 연도이다. 2001년의 경우 할인율 하락과 예상임금상승률의 상승이 동시에 발생하였다. 2002년과 2004년은 할인율의 하락이 부채증가에 주로 영향을 미쳤으며, 2009년도에는 예상임금 상승률의 상승이 부채증가에 주로 영향을 미쳤다. 부채는 다른 변수가 고정되었다고 가정할 때 근속년수의 증가에 따라 상승 추세를 나타내는 것이 일반적이나 분석 기간 중 2005년과 2009년에는 예외적으로 하락하였다. 2005년에는 금리 인상에 따른 할인율의 상승이 부채 하락을 견인했으며, 2008년에는 글로벌 금융위기로 인한 예상임금상승률의 하락으로 인해 부채가 하락하게 된다. 부채는 산출가정 중 할인율과 임금상승률에 가장 영향을 많이 받는데 할인율과는 반비례 관계, 임금상승률과는 정비례 관계가 나타난다. 부채증가율은 근속년수의 증가와 산출가정의 변동에 따라 매년 -3.07%~35.28%로 변동성이 상당히 크게 나타나고 있다. 부채증가율의 평균은 16.15%, 표준편차는 11.24%로 나타났다.
퇴직급여부채 증가율을 구성하는 요인을 분해하면 당기근무원가, 이자원가, 보험수리적 손익 등으로 크게 구분된다. 이를 고려한 연도별 세부 증가율은 다음과 같다.
사용자의 재정상황에 따를 수 있으나 실제 납입 부담금이 당기근무원가와 동일하다고 가정 하였으므로 적립이율을 일정하게 유지하기 위해서는 연간 운용수익이 이자원가와 보험수리적 손익의 증가율 이상을 달성해야 한다.
<표 4>
퇴직급여부채 증가율 분해 (단위: 년, %)
회계연도 당기 근무원가 (①) 이자원가 (②) 보험수리적 손익 퇴직급여부채증가율 (①+②+③)

할인율 임금 상승률 경험 조정 합계 (③)
2000 -
2001 19.49 7.13 2.10 6.90 -0.34 8.66 35.28
2002 16.46 6.92 14.71 -3.73 1.76 12.74 36.13
2003 12.15 14.12 2.49 -12.85 2.83 -7.53 12.15
2004 30.38 12.32 17.14 -6.63 2.24 12.76 30.38
2005 -0.80 10.90 -18.54 0.86 2.22 -15.46 -0.80
2006 21.04 9.92 5.95 0.00 -0.42 5.53 21.04
2007 8.64 9.03 -6.73 0.98 0.33 -5.42 8.64
2008 -3.07 8.33 10.26 -33.42 6.07 -17.09 -3.07
2009 30.34 7.53 -15.51 30.76 3.30 18.55 30.34
2010 25.95 7.17 10.43 3.72 -0.77 13.38 25.95
2011 16.01 6.68 8.29 -4.87 1.38 4.80 16.01
2012 5.03 6.24 6.28 -13.60 2.32 -5.00 5.03
2013 11.43 5.83 -4.79 6.29 0.94 2.44 11.43
2014 16.26 5.54 10.59 -4.70 1.25 7.13 16.26
2015 10.18 5.22 5.40 -4.37 1.34 2.37 10.18
2016 11.10 4.94 -0.07 3.08 1.06 4.08 11.10
2017 10.07 4.71 -3.97 5.79 1.45 3.27 10.07
2018 13.24 4.52 5.01 0.00 1.24 6.25 13.24
<표 5>를 통해 부채산출 가정 중 할인율의 변화와 예상임금상승률 변화, 부채증가율, 각 자산에 투자를 가정했을 때 자산증가율 간의 상관계수를 살펴보았다. 각 투자자산간의 상관계수를 살펴보면, 국내채권과 국내주식 및 글로벌주식은 부(-)의 상관관계를 나타내어 국내채권과 주식형 자산간에 분산투자효과가 존재하는 것으로 나타났다. 반면, 국내채권과 예금 및 글로벌 채권은 정(+)의 상관관계를 나타내었다.
<표 5>
부채산출가정과 자산증가율, 부채 증가율의 상관계수
구분 할인율 변화율 예상임금상승률 변화률 부채 증가율 국내 주식 국내 채권 예금 글로벌 주식 글로벌 채권
할인율 변화율 1.00
예상임금상승률변화율 0.52 1.00
부채증가율 -0.23 0.43 1.00
국내 주식 0.64 0.49 0.26 1.00
국내 채권 -0.76 -0.39 0.59 -0.25 1.00
예금 -0.08 -0.22 0.41 0.38 0.63 1.00
글로벌 주식 0.41 0.43 0.14 0.64 -0.31 0.02 1.00
글로벌 채권 -0.26 -0.13 0.51 0.15 0.68 0.79 0.12 1.00
부채증가율은 본 연구에서 가정한 5개의 투자자산 모두와 정(+)의 상관관계를 나타내어 모든 투자자산이 일정 부분 부채헤징 효과가 있는 것으로 나타났다. 부채증가율과의 상관계수는 국내채권, 글로벌채권, 예금, 국내주식, 글로벌주식 순으로 높게 나타나 국내채권이 부채헤지에 가장 적절한 자산임을 알 수 있다.
할인율의 변화는 부채증가률과 부(-)의 상관관계를 나타내고 있다. 할인율의 변화는 국내채권 및 글로벌채권과 부(-)의 상관관계를 나타내며, 국내주식 및 글로벌주식과는 정(+)의 상관관계를 나타내었다. <표 3>의 예시를 통해 살펴보았듯이 할인율 하락은 부채를 증가시키며, 할인율 하락에 따른 부채증가를 헤지하기에는 채권형 자산이 적절한 자산임을 알 수 있다. 예상임금상승률 변화는 부채증가율과 정(+)의 상관관계를 나타내고 있다. 예상임금상승률 변화는 국내주식 및 글로벌 주식과 정(+)의 상관관계를 나타내었으며, 국내 채권과, 예금, 글로벌채권과는 부(-)의 상관관계를 나타내었다. 예상임금상승률의 상승에 따른 부채증가를 헤지하기 위해서는 채권형 자산보다는 주식형 자산이 적절한 자산임을 알 수 있다.

3.3 성과평가 지표 극대화 자산배분

투자성과 평가지수의 산출에 앞서 부채산출모형, 자산성장모형 및 분석데이터에 기반하여 자산중심의 성과지표인 전통적 샤프지수, 부채를 고려한 ALM 기반의 성과지표인 잉여금 샤프지수, 적립비율 샤프지수를 극대화하는 포트포리오를 산출해 보았다. 각 포트폴리오는 위험자산의 투자비중의 합이 1이며, 공매도는 허용되지 않는다는 제약조건하에 각 지표를 산출하는 식 (1), 식 (10), 식 (14)의 최적화 문제를 통해 산출이 가능하다. 전통적 샤프지수 산출에 요구되는 무위험 수익률은 분석 기간 월별 한국은행 기준금리의 평균값인 3.03%를 사용하였다.
전통적 샤프지수를 극대화하는 포트폴리오는 국내주식 9.39%, 국내채권 33.81%, 예금 50.54%, 글로벌 주식 6.25%로 구성되었다. 즉, 예금의 투자비중이 가장 높게 나타났으며 국내채권, 국내주식 순으로 투자 비중이 결정되었다. 예금은 수익률이 가장 낮은 자산이지만 변동성도 가장 낮은 자산이기 때문에 나타난 결과로 분석된다. 국내 확정급여형 퇴직연금의 실제 자산배분6) 은 이보다 더 보수적인 운용을 하고 있으며, 확정급여형 퇴직연금 제도를 도입한 기업들은 자산만을 고려한 수익 및 위험 관점에서의 합리적인 포트폴리오 조차도 구성하지 못하고 있는 상황이다.
잉여금 샤프지수를 극대화하는 포트폴리오는 국내 주식 30.12%, 국내 채권 66.38%, 글로벌 주식 3.51%로 구성되었다. 전통적 샤프지수 극대화 포트폴리오와 비교해 보면, 부채증가율과 상관관계가 높은 국내채권의 비중이 높은 반면 예금은 포트폴리오 구성에 포함되지 않았다. K-IFRS의 도입으로 2011년부터 확정급여형 퇴직연금의 부채는 공정가치로 평가되고 있다. 예금의 경우 만기보유자산으로 구분되어 공정가치가 아닌 상각 후 원가 방식으로 평가되는 금융자산이다. 예금은 수익률이 가장 낮은 자산이지만 변동성도 가장 낮은 자산으로 전통적인 샤프비율 극대화 포트폴리오에 가장 큰 비중을 차지하고 있으며, 실제로 확정급여형 퇴직연금 자산은 예금을 중심으로한 원리금보장형상품 중심으로 투자되고 있다. 하지만 부채를 고려한 잉여금 샤프비율 극대화 측면에서 예금은 부채증가율 및 변동성을 적절하게 헤지하지 못할 뿐 아니라 회계적으로도 불일치에 노출된 자산이다. 부채와의 상관계수가 높은 글로벌채권이 포트폴리오에 포함되지 않은 이유는 국내채권과의 상관성이 높을 뿐 아니라 부채증가율을 커버하지 못하는 낮은 수익률 때문에 나타난 결과로 분석된다.
적립비율 샤프지수를 극대화하는 포트폴리오는 국내주식 18.56%, 국내채권 70.16%, 글로벌 주식 11.28%로 구성되었다. 잉여금 수익률 극대화에 기반한 자산배분에 비해 국내주식의 비중은 줄어든 반면, 국내채권의 비중은 증가한 것을 알 수 있다. 일반적으로 잉여금 수익률 극대화의 경우 자산 및 부채가치 변화로 인한 재정상태를 직관적으로 파악하기 어려운 문제점이 존재한다. 이에 비해 적립비율 증가율의 경우 자산 및 부채 규모 변동에 따른 재정상태 변동에 적절히 대처가 가능한 장점이 존재한다.
<표 6>
성과지표 극대화 자산배분
구분 국내주식 국내채권 예금 글로벌주식 글로벌채권
전통적 샤프 극대화 9.39% 33.81% 50.54% 6.25% -
잉여금 샤프 극대화 30.12% 66.38% - 3.51% -
적립비율 샤프 극대화 18.56% 70.16% - 11.28% -

3.4 성과평가지표 산출 및 비교분석

3.4.1 자산 중심 성과평가 지표: 전통적 샤프지수

국내주식, 국내채권, 예금, 글로벌주식, 글로벌채권 등 5개의 개별 자산군과 앞에서 산출한 전통적 사프지수 극대화 포트폴리오, 잉여금 사프지수 극대화 포트폴리오, 적립비율 샤프지수 극대화 포트폴리오 등 8개의 투자 대상 자산에 대해 자산 중심의 성과지표인 전통적 샤프지수를 산출해 보았다. <표 7>을 통해 살펴보면, 개별 자산군에 100% 투자한 경우에 비해 분산투자를 통해 포트폴리오를 구성할 경우 전통적 샤프지수가 높은 것을 확인할 수 있다. 전통적 샤프지수 극대화 포트폴리오의 경우 기대수익률은 잉여금 샤프지수 극대화 포트폴리오 및 적립비율 샤프지수 극대화 포트폴리오 대비 낮게 나타났으나 낮은 변동성으로 인해 전통적 샤프지수가 가장 높게 나타났다. 예금은 변동성이 가장 낮은 자산이지만 기대수익률 또한 가장 낮은 자산으로 전통적 샤프지수가 중위권에 있으며, 국내주식과 글로벌주식은 기대수익률은 높지만 변동성 또한 높아 전통적 샤프지수는 하위권에 머무르고 있다.
<표 7>
투자 수익률 및 전통적 샤프지수
구분 국내 주식 국내 채권 예금 글로벌 주식 글로벌 채권 전통적 샤프 극대화 잉여금 샤프 극대화 적립비율 샤프 극대화
평균 10.73% 9.41% 3.66% 7.10% 4.86% 6.48% 9.73% 9.40%
표준편차 23.54% 10.41% 1.31% 19.35% 5.46% 3.28% 6.70% 6.15%
전통적 샤프지수 0.33 0.61 0.48 0.21 0.33 1.05 1.00 1.03
95% VaR -28.11% -7.77% 1.49% -24.82% -4.16% 1.07% -1.32% -0.76%
연기금의 자산운용은 단순한 수익률의 개념이 아니라 위험관리가 중요하다는 전제하에 표준편차와 함께 위험을 계량화하는 대표적인 지표인 최대예상손실액(VaR: Value at Risk)을 추가적으로 산출해 보았다. 95% VaR는 예금이 1.49%로 가장 높게 산출되었다. 원리금보장상품 위주의 투자는 투자성과평가 측면에서는 바람직하지 못한 자산이지만 위험관리 측면에서는 우수한 자산으로 볼 수 있다. 예금과 샤프지수 극대화 포트폴리오의 경우 95% VaR 수준에서 원금 손실이 발생하지 않는 결과를 보여주었다. 변동성이 높은 국내주식, 글로벌주식은 전통적 샤프지수와 함께 95% VaR가 가장 낮은 자산으로 나타났다.

3.4.2 ALM 기반 성과 평가 지표: 잉여금 샤프지수, 적립비율 샤프지수

<표 8>을 통해 살펴 본 잉여금 샤프지수는 잉여금 샤프지수 극대화 포트폴리오, 적립비율 샤프지수 극대화 포트폴리오, 국내주식 순으로 높게 나타났다.7) 전통적 샤프지수 측면에서 하위권인 국내주식의 경우 잉여금 증가율이 가장 높은 자산으로 잉여금 증가율의 높은 변동성에도 불구하고 잉여금 샤프지수가 상위권으로 나타났다. 예금의 경우 잉여금 증가율이 -2.29%로 가장 낮게 나타났으며, 잉여금 샤프지수도 투자 대상 자산 중 최하위를 나타냈다.
<표 8>
잉여금 증가율 및 잉여금 샤프지수
구분 국내 주식 국내 채권 예금 글로벌 주식 글로벌 채권 전통적 샤프 극대화 잉여금 샤프 극대화 적립비율 샤프 극대화
평균 3.79% 1.24% -2.29% 2.15% -1.62% -0.60% 1.57% 1.34%
표준편차 26.56% 11.56% 10.27% 23.96% 10.10% 8.52% 8.63% 7.95%
잉여금 샤프지수 0.14 0.11 -0.0024 0.09 -0.0016 -0.0005 0.18 0.17
95% VaR -40.03% -17.84% -19.24% -37.38% -18.28% -14.66% -12.68% -11.78%
잉여금 증가율 측면에서의 위험관리지표인 VaR8)를 살펴보면, 95% VaR는 적립비율 샤프지수 극대화 포트폴리오, 잉여금 사프지수 극대화 포트폴리오, 샤프지수 극대화 포트폴리오 순으로 높게 나타났다. 자산 중심 성과지표에서 95% VaR가 가장 높은 자산으로 평가되었던 예금의 경우 부채증가를 효과적으로 헤지하지 못하기 때문에 잉여금 증가율 측면에서의 VaR는 하위권에 있다. 변동성이 높은 국내주식, 글로벌주식은 또한 잉여금 증가율 측면의 VaR가 낮은 자산으로 평가되었다.
다음으로 <표 9>를 통해 적립비율 샤프지수를 살펴보면, 적립비율 샤프지수 극대화 포트 폴리오, 잉여금 샤프지수 극대화 포트폴리오, 국내채권 순으로 값이 높게 나타났다.9) 적립비율 증가율 측면에서의 위험관리지표인 VaR10)는 잉여금 증가율과 동일한 순위를 보여주었다.
<표 9>
적립비율 증가율 및 적립비율 샤프지수
구분 국내 주식 국내 채권 예금 글로벌 주식 글로벌 채권 전통적 샤프 극대화 잉여금 샤프 극대화 적립비율 샤프 극대화
평균 2.54% 1.55% -1.46% 1.99% -1.20% -0.16% 1.45% 1.37%
표준편차 24.88% 10.42% 9.16% 21.08% 9.01% 7.66% 7.83% 7.10%
적립비율 샤프지수 0.10 0.15 -0.0013 0.09 -0.0011 -0.0001 0.18 0.19
95% FRaR -38.50% -15.64% -16.57% -32.80% -16.08% -12.79% -11.48% -10.35%

3.4.3 성과평가 지표 간 비교 분석

<표 10>은 각 지표 별로 8개의 투자대상 자산의 순위를 요약한 표이다. 전통적 샤프지수 극대화 포트폴리오는 전통적 샤프지수가 가장 높은 자산이나, 잉여금 샤프지수 및 적립비율 샤프지수는 하위권에 있다. 이 결과는 전통적 샤프지수 극대화 포트폴리오가 부채증가를 효과적 으로 헤지할 수 없기 때문에 부채를 고려한 성과평가 측면에서는 열위에 있다는 것을 보여주고 있다. 예금이 전통적 샤프지수는 중위권에 있으나, 잉여금 샤프지수 및 적립비율 샤프지수는 최하위 값을 나타내는 것도 유사한 이유로 판단된다. 반면, 변동성이 높은 국내주식, 글로벌주식의 경우 전통적 샤프지수는 최하위 순위에 있으나 잉여금 샤프지수 및 적립비율 샤프지수는 중위권에 있다.
<표 10>
투자 대상 자산별 성과평가 지수 순위
순위 \지표 1 2 3 4 5 6 7 8
전통적 샤프지수 전통적 샤프 극대화 적립비율 샤프 극대화 잉여금 샤프 극대화 국내채권 예금 글로벌 채권 국내주식 글로벌 주식
잉여금 샤프지수 잉여금 샤프 극대화 적립비율 샤프 극대화 국내주식 국내채권 글로벌 주식 전통적 샤프 극대화 글로벌 채권 예금
적립비율 샤프지수 적립비율샤프 극대화 잉여금 샤프 극대화 국내채권 국내주식 글로벌 주식 전통적 샤프 극대화 글로벌 채권 예금
자산중심의 성과지표인 전통적 샤프지수, 부채를 고려한 ALM 기반의 성과지표인 잉여금 샤프지수, 적립비율샤프지수의 순위 상관계수는 <표 11>과 같다. ALM 기반의 성과평가 지표인 잉여금 샤프지수와 적립비율 사프지수 간의 순위 상관계수는 0.95로 매우 높은 상관계수를 나타내고 있으나 전통적 사프지수와 잉여금 샤프지수의 상관계수는 0.24, 전통적 사프지수와 적립비율 샤프지수의 상관계수는 0.33으로 낮게 나타나고 있다. 자산중심의 성과지표와 부채를 고려한 ALM 기반의 성과지표간에는 상당한 차이점이 존재하며, 가입자의 장래급여 지급이 가장 중요한 목표인 연기금의 경우 ALM 기반의 성과지표의 도입이 필요하다.
<표 11>
성과평가 지표간 순위 상관계수
전통적 샤프지수 잉여금 샤프지수 적립비율샤프지수
전통적 샤프지수 1.00
잉여금 샤프지수 0.24 1.00
적립비율 샤프지수 0.33 0.95 1.00
<표 12>를 통해 8개 투자 대상 자산에 투자했을 경우 적립비율 추이를 살펴보았다, 평균적립 비율은 주식이 가장 높게 나타났으며, 예금이 가장 낮게 나타났다. 주식의 경우 평균적립비율은 가장 높았으나 적립비율의 표준편차는 32.67%로 변동성이 크게 나타났으며, 분석 기간 중 최소적립 비율은 90.04%, 위험관리지표인 적립비율의 95% VaR는 82.88%로 낮은 수준을 보였다. ALM 기반의 성과평가지표 기준으로 상위에 있었던 잉여금 샤프지수 극대화 포트폴리오 및 적립비율 샤프지수 극대화 포트폴리오는 평균적립비율이 각각 134.15%, 128.32%로 투자 대상 자산 중 상위권으로 나타났다. 적립비율의 최소값 및 위험관리지표인 적립비율의 95% VaR 는 완전적립인 100% 수준을 유지하는 것으로 나타났다. 반면, 전통적 샤프지수 극대화 포트 폴리오의 평균적립비율은 104.74%로 완전적립인 100% 수준을 상회하나, 적립비율의 최소값은 89.95%, 위험관리지표인 적립비율의 95% VaR는 89.26% 로 근로자퇴직급여 보장법에서 규정한 최소적립비율 수준을 하회하고 있다.11) 분석 결과에 의하면, 적립비율의 향상 및 안정적 유지가 우선적인 목표인 부채를 고려한 자산운용은 잉여금 샤프지수, 적립비율 샤프지수 등 ALM 기반의 성과지표가 보다 바람직한 지표로 판단되며, 극단적인 위험을 관리하기 위해서 VaR와 같은 위험관리지표가 보조적으로 활용되는 것이 바람직하다고 생각된다.
<표 12>
투자 대상 자산 별 적립비율 추이
구분 국내 주식 국내 채권 예금 글로벌 주식 글로벌 채권 전통적 샤프 극대화 잉여금 샤프 극대화 적립비율 샤프 극대화
평균 136.79% 122.15% 86.40% 92.17% 96.21% 104.74% 134.15% 128.32%
표준편차 32.67% 10.80% 9.74% 16.80% 13.31% 9.38% 14.82% 12.93%
최대 217.33% 152.66% 113.39% 125.13% 130.31% 130.54% 159.55% 151.62%
최소 90.04% 101.70% 71.18% 52.89% 74.79% 89.95% 101.20% 98.11%
95% VaR 82.88% 104.33% 70.34% 64.45% 74.25% 89.26% 109.70% 106.98%

4. 요약 및 결론

연기금, 보험 상품과 같이 장래지출이 약정되어 있거나 타인자본을 조달하여 운용하는 경우에는 지출 규모 및 시점 등을 고려한 자산운용이 필요하다. 최근 OCIO 시장의 확대, 보험 및 연금부채 시가평가 등으로 그 중요성이 더욱 커지고 있다. 그럼에도 부채를 고려한 자산운용은 아직까지 활성화되지 못하고 있다. 확정급여형 퇴직연금의 경우 제도출범 이후 15년 가까이 경과하였음에도 불구하고 부채에 대한 충분한 고민 없이 원리금보장형 상품에 의한 자산운용이 지속되고 있다. 이러한 자산운용으로 투자수익률이 저조하게 되어, 퇴직연금이 공적연금을 보완하는 노후소득원 으로서 역할을 제대로 못하게 될 가능성이 높아지고 있다.
이에 본 연구는 확정급여형 퇴직연금의 사례를 중심으로 확정급여형 퇴직급여부채의 증가율과 과거 2001년~2018년간 투자 대상 자산의 수익률을 이용하여 자산 중심의 성과평가 지표인 전통적 샤프지수와, 부채를 고려한 ALM 기반의 성과지표인 잉여금 샤프지수 및 적립비율 샤프지수를 산출하고 비교·분석하였다.
성과평가 지표 산출을 위해 전통적 사프지수 극대화 포트폴리오, 잉여금 사프지수 극대화 포트폴리오, 적립비율 샤프지수 극대화 포트폴리오를 산출하였다. 전통적 샤프지수를 극대화하는 포트폴리오는 예금의 구성 비율이 가장 높게 나타났다. 예금은 수익률이 가장 낮은 자산이지만 변동성도 가장 낮은 자산이기 때문에 나타난 결과로 판단된다. 잉여금 사프지수 극대화 포트폴리오 및 적립비율 샤프지수 극대화 포트폴리오에서는 부채와 상관관계가 높은 국내채권의 비중이 가장 높게 나타났다.
실증분석 결과에 의하면, 자산중심의 성과평가 지표와 부채를 고려한 ALM 기반의 성과평가 지표 간에는 상당한 차이점이 존재하였으며, 적립비율의 향상 및 안정적 유지가 우선적인 목표인 부채를 고려한 자산운용은 ALM 기반의 성과지표가 보다 바람직한 지표로 판단된다. 부채를 고려한 자산운용 전략이 활성화되기 위해서는 이를 평가하기 위한 ALM 기반의 성과평가 지표가 동시에 발전되어야 한다. 본 논문은 ALM 기반의 성과평가 지표의 효용성을 제시하는 동시에 부채를 고려한 자산운용의 활성화에도 상당부분 기여할 수 있을 것이다.
본 연구는 다음과 같은 한계점을 가지고 있다. 첫째, 단순화를 위해 1인 기업을 가정하여 부채를 산정하였다. 향후 보다 현실적이고 정교한 부채모형을 통한 연구가 필요하다. 둘째, 2001년~2018년을 분석 기간으로 한 사후적 분석에 의존하고 있다. 분석 기간이 단기인 관계로 실증분석의 신뢰성에 한계가 존재할 수 있다. 통계적 시뮬레이션 등을 통해 신뢰성 제고를 위한 추가적인 연구가 필요하다.

Notes

1) OCIO는 장기 투자자금을 가진 기관투자자가 외부의 자산운용사 또는 자문사에게 투자를 일임하는 형태이다.

2) K-IFRS에서는 예측급여채무를 확정급여채무(Defined Benefit Obligation)라고 한다.

3) 당기근무원가는 회계연도 근로자가 근무용역을 제공함에 따라 발생하는 퇴직급여부채의 증가액으로 정의되며 실무에서는 연초시점에 산정된 표준부담금(예상퇴직급여 1단위의 현재가치)에 (1+ 할인율)을 적용하여 정한다.

4) 분석의 단순화를 위해 해외 투자의 경우 환헤지만을 가정했으나, 실제 운용에서는 환헤지 및 환오픈 여부에 따라 기대수익률 및 표준편차에 중요한 영향을 미칠 수 있으며 잉여금 혹은 적립비율을 극대화하는 자산배분 또한 달라질 수 있다. 연기금의 해외 투자는 포트폴리오 다변화 측면에서 더욱 가속활 될 전망이며, 부채를 고려한 자산배분 전략에 있어서도 외환효과에 대한 고려와 함께 자산군별 적정 환헤지 비율에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

5) 한국채택국제회계기준(K-IFRS) 제1019에서는 확정급여채무(예측급여채무)를 산출하기 위해 사용되는할인율은 보고기간 말 현재 우량회사채의 시장수익률을 참조하여 결정하도록 규정되어 있고, 만약 회사채 시장의 두터운 거래층이 없는 경우에는 보고기간 말 현재 퇴직급여채무의 예상 지급 시기와 일관성이 있는 만기의 국공채의 시장수익률을 사용하도록 되어 있다.

6) 2018년 말 확정급여형 퇴직연금의 원리금보장형 상품의 비중은 95.2%로 나타났으며 원리금보장형 상품은 주로 예·적금, 보험, ELB(원금이상의 수익을 보장하고 중도해지 시 원금손실이 발생하는 않는 주가연계파생결합사채) 등이 있음.

7) 잉여금증가율의 평균값이 음인 경우 평균값에 표준편차를 곱하는 수정샤프지수(Modified Sharpe Ratio) 방법을 사용하여 산출하였다.

8) 잉여금증가율 측면에서의 VaR는 잉여금위험(SaR: Surplus at Risk)이라는 용어로 구분하여 불리우기도 한다.

9) 적립비율 증가율의 평균값이 음인 경우 평균값에 표준편차를 곱하는 수정샤프지수(Modified Sharpe Ratio)방법을 사용하여 산출하였다.

10) 적립비율 증가율 측면에서의 VaR는 적립비율위험(FRaR: Funded Ratio at Risk)이라는 용어로 구분하여 불리우기도 한다.

11) 근로자퇴직급여 보장법에 따르면, 확정급여형퇴직연금 제도의 최소적립비율은 2020년 현재 90%에서 2021년 1월 1일 이후 100%로 강화되며, 적립비율이 95% 수준에 미치지 못하는 경우 사용자는 적립금 부족을 3년 이내에 균등하게 해소할 수 있도록 부족 금액에 대한 자금 조달방안, 납입 계획 등의 내용을 포함한 정안정화계획서를 구체적으로 작성하여야 한다.

References

1. Cheong, D, and Sung J, 2015, Levered Liability Driven Investment Strategy for Occupational Defined Benefit Pension Plans in Korea, Journal of Insurance Studies, Vol. 26 (2), 2015, pp. 3-32.

2. Cheong, D, and Sung J, 2018, Diagnosis of Investmnet Behaviors of Occupational Defied Bebefit(DB) Funds in Korea using a Liability Driven Investment(LDI) Approach, Financial Stability Studies, Vol. 19 (1), 2018, pp. 39-66.
crossref
3. Dietz, P. O, 1968, Components of a Measurement Model:Rate of Return, Risk and Timing, Journal of Finance, Vol. 23 (2), pp. 267-275.
crossref
4. Ezra, D. D, 1991, Asset Allocation by Surplus Optimization, Financial Analysts Journal, Vol. 47 (1), pp. 51-57.
crossref
5. Jensen, M. C, 1968, Problems in Selection of Security Portfolios:The Performance of Mutual Funds in the Period 1945-1964, Journal of Finance, Vol. 23 (2), pp. 389-416.
crossref
6. Leibowitz, M. L, and D. Henriksson R, 1988, Portfolio Optimization within a Surplus Framework, Financial Analysts Journal, Vol. 44 (2), pp. 43-51.
crossref
7. Leibowitz, M. L, Kogelman S, and N. Bader L, 1992, Asset Performance and Surplus Control:A Dual-shortfall Approach, Journal of Portfolio Management, Vol. 18 (2), pp. 28-37.
crossref
8. Leibowitz, M. L, and Kogelman S, 1994, Funding Ratio Return:A more Universal Approach for Asset/Liability Management, The Journal of Portfolio Management, Vol. 21 (1), pp. 39-47.
crossref
9. Ryu, K, Lee K, and Kim D, 2008, Asset Management for Defined Benefit Retirement Plan, Korea Insurance Research Institute Research Paper, Korea Insurance Research Institute, (http://www.kiri.or.kr/report/reportList.do?docId=3210&catId=4&searchCon=&searchWord=&page=8)

10. Sharpe, W. F, 1964, Capital Asset Prices:A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk, The Journal of Finance, Vol. 19 (3), pp. 425-442.

11. Sharpe, W. F, 1966, Mutual Fund Performance, The Journal of Business, Vol. 39 (1), pp. 119-138.
crossref
12. Sharpe, W. F, 1994, The Sharpe Ratio, Journal of Portfolio Management, Vol. 21 (1), pp. 49-58.
crossref
13. Sharpe, W. F, and G. Tint L, 1990, Liabilities-A New Approach, The Journal of Portfolio Management, Vol. 16 (2), pp. 5-10.
crossref
14. Sung, J, and Cheong D, 2015, Liability Driven Investment Strategy using Risk Parity in Occupational Defined Benefit Pension Plans in Korea, Korean Journal of Insurance, Vol. 101, pp. 1-32.
crossref
15. Sung, J, Lee B, and Jang J, 2016, A Study on the Performance Evaluation Index for Defined Benefit Pension Funds, Korean Journal of Insurance, Vol. 108, pp. 55-80.
crossref
16. Treynor, J. L, 1965, How to Rate Management of Investment Funds, Harvard Business Review, Vol. 43 (1), pp. 63-75.
crossref


ABOUT
BROWSE ARTICLES
EDITORIAL POLICY
FOR CONTRIBUTORS
Editorial Office
6F, Korea Financial Investment Association Building
143, Uisadangdaero, Yeongdeungpo-gu, Seoul 07332, Korea
Tel: +82-2-783-2615    Fax: +82-2-783-6539    E-mail: office@e-kjfs.org                

Copyright © 2021 by Korean Securities Association. All rights reserved.

Developed in M2PI

Close layer
prev next