금(Gold)은 그 무게만큼 포트폴리오 효용성이 있는가

투자자들은 인플레이션 불확실성, 통화정책과 규제정책 변화, 미 달러의 기축통화 지위에 대한 의문, 글로벌 경제가 경쟁하는 무역블록으로 분할될 가능성 등으로 특징지어지는 환경에서 비생산적 가치저장수단(non-productive stores of value:NPSOVs), 특히 금에 관심을 높였다.

{ NPSOV란 무엇인가?

이름에서 알 수 있듯이 비생산적 가치저장수단은 현금흐름을 창출하지 않으며 주로 가치를 유지하는 능력 때문에 투자자들이 찾는다. NPSOV는 일반적으로 사회가 가치 있고 시간이 지나도 합리적으로 안전하다고 여기는 희소 자산이다. NPSOV의 가치는 연도별로 변동할 수 있지만, 급격하고 영구적으로 가치를 잃을 확률은 낮다고 가정한다. 다이아몬드, 귀금속, 고급 와인, 예술품, 기타 명품이 예시다. 이 보고서에서는 수세기 동안 전형적인 NPSOV였던 금을 NPSOV 전반의 대용물로 사용한다. 살펴보겠지만 금의 생산능력 부재는 단점이 아니라 장점으로 볼 수 있는데, 성장 지향적이고 순환적인 자산과의 상관관계가 낮아지기 때문이다.

비트코인 지지자들은 사회적 합의에 뿌리를 둔 비생산적 자산(역사는 짧지만)인 비트코인이 NPSOV로서 금의 보완재나 대체재가 될 수 있다고 주장했다. 확실히 20년도 안 되는 기간 비트코인의 채택은 빨랐다. 일부 추정에 따르면 2025년 6월 기준 총 시가총액이 금의 거의 10%에 근접했다. 동시에 위험회피 국면에서 신뢰할 만한 안전자산 역할 같은 NPSOV의 다른 특성들은 아직 확립하지 못했다.

우리는 비트코인의 장기 가치저장 잠재력에 대해 입장을 취하지 않는다. 다만 금과 대안적 NPSOV 간 상대적 점유율의 장기 변화는 새로운 균형이 확립될 때까지 각 자산의 성과에 상당한 영향을 미칠 수 있다는 점을 지적하고 싶다. 그런 변화는 정의상 드물어야 한다(그렇지 않으면 NPSOV가 가치저장 기능을 상실할 것이다). 하지만 언젠가 그런 일이 일어난다면 우리 분석 대부분이 디지털이든 아니든 금의 대체재에 적용될 것이다.}

NPSOV로서 금은 독특한 모델링 과제를 제기한다. 인컴을 창출하지 않고 광범위한 산업적 용도가 없으며, 수익률 동인이 가변적이고, 장기 상승 잠재력이 불분명하다. 게다가 모든 NPSOV와 마찬가지로 금은 사회가 집단적으로 가치 부여를 중단하기로 결정할 경우 무가치해질 가능성이 항상 존재한다.

대부분의 연구에서 최적화 도구가 이런 변수들의 포트폴리오 영향을 더 잘 이해하는 데 도움이 된다는 점을 발견했다. 앞서 살펴봤듯이 최적화 프레임워크는 인풋을 제공하고 검증하며, 사고의 불일치를 식별하고, 상관관계와 테일 리스크가 포트폴리오 결과에 미치는 영향을 더 잘 이해하도록 도전하게 만든다.

이번 분석에서는 해당 프레임워크를 사용해 금의 포트폴리오 효용성을 평가한다. 금과 글로벌 성장 간의 장기 관계가 단기 경기사이클과의 낮은 상관관계와 결합되어 최적화 도구에게 매력적으로 작용한다는 점을 발견했다. 이는 특히 인플레이션 충격, 지정학적 불확실성, 주식-채권 양의 상관관계 기간에 더욱 그렇다.

금에 대한 전망

금이 현금흐름을 만들어내지 못한다는 점을 보면 장기 실질수익률이 제로이거나, 보관비용까지 감안하면 마이너스일 것이라고 생각할 수 있다. 쉽게 말해 금은 인플레이션을 감안했을 때 가치를 지켜줄 수는 있어도 늘려주지는 못한다는 얘기다.

우리는 다른 관점에서 출발한다. 아주 긴 시간으로 보면 금의 총가치 증가율이 전세계 부의 증가율과 맞아떨어져야 한다는 것이다. 왜 그럴까? 만약 금의 증가율이 세계 부의 증가율보다 의미 있게 낮거나 높다면, 충분히 긴 시간이 지나고 나서는 금의 총가치가 전세계 부에서 차지하는 비중이 0%나 100%에 가까워질 것이기 때문이다. 수천 년의 역사를 봐도 그런 일은 일어나지 않았다.

우리는 대략 200년 전까지 거슬러 올라가는 여러 자료를 바탕으로 주기적 추정치를 만들었는데, 이 기간 동안 금은 대체로 전세계 부에서 낮지만 의미 있는(한 자릿수) 비중을 차지해왔다. 또한 데이터가 좀 더 믿을 만해진 1975년부터 보면 금이 전체적으로 선진국 유동자산의 1.8%에서 7.3% 사이를 차지했다고 추정되며, 최근을 포함해 몇 차례 이 범위를 벗어나기도 했다. 과거로 갈수록 관측의 정확도는 떨어지지만, 장기 추정치와 이 50년간의 데이터는 우리 기본 가정을 뒷받침해준다.

이를 가격 전망으로 바꾸려면 추가 가정이 필요하고 여러 접근법이 가능하다. 가장 중요한 것은 쉽게 관찰되지 않는 부의 장기 성장률 추정이다. 위와 비슷한 논리에 따라 초장기 관점에서 부가 GDP와 같은 속도로 성장한다고 가정할 수 있다(따라서 실질 기준으로 대략 3%).

하지만 부 성장이 수년 또는 수십 년 동안 GDP 성장과 괴리될 가능성도 있다. 사례를 들면, 지난 50년간 우리가 측정한 유동성 자산은 GDP보다 2.4%포인트 빠르게 성장했다. 이것이 계속된다면 중기 실질수익률이 5%를 넘을 것을 의미하지만, 향후 50년은 지난 50년과 다를 수 있다.

또한 채굴되는 금의 양이 고정되지 않아서 금의 가격 수익률이 총가치 성장률보다 낮을 수 있다. 우리 기간 동안 금 공급은 연간 약 1.6% 증가했지만, 이 중 일부는 이미 가격에 반영되었을 수 있다. 반면 지정학적 긴장 기간 중앙은행들이 계속 비축량을 늘린다면 공급 증가 중 일부는 상쇄될 것이다.

이런 변수들을 어떻게 고려하느냐에 따라 다양한 그럴듯한 전망이 나온다. 예를 들어 실질 부(wealth)가 연 3% 성장하고 금 공급 증가가 매년 1.5%를 차감한다고 가정할 수 있다. 이렇게 하면 금의 기대 실질수익률은 1.5%, 즉 실질 무위험수익률 1.5%를 초과하는 수익률은 0%가 된다.

대안으로 가까운 미래 글로벌 부가 연 5%를 넘는 속도로 계속 성장할 것이고, 공급 증가와 무위험수익률을 고려한 후 2% 전망으로 이어질 것이라고 추정할 수 있다.

예시 목적으로 초과수익률 가정 0.5%를 사용하되 그 추정치 주변의 넓은 오차범위를 인정한다. 금의 변동성 추정을 위해서는 실증 결과에 맞춰 15%를 사용한다.

이런 위험-수익 프로필로는 금 보유에서 미미한 효용만 기대할 수 있다. 하지만 최적화 도구는 종종 자산에는 기대 위험과 수익 이상의 것이 있다는 점을 상기시켜 준다.

상관관계가 중요하다

이론적으로 금의 수익률은 특정 핵심 동인과 상관관계가 있어야 하지만, 그런 이론적 동인들이 종종 서로 상쇄되고 실증적 증거는 엇갈린다.

실질금리: 기회비용은 금 가치 결정의 핵심 요소다. 금에 배분된 모든 달러는 (최소한) 무위험금리나 다른 위험자산이 벌어들이는 추가 스프레드를 벌지 못하기 때문이다. 따라서 금 가격이 실질금리와 역방향으로 움직일 것으로 예상한다(미국 TIPS와 양의 상관관계, 명목채권과도 그럴 가능성이 높다).

경제성장: 금과 성장의 관계는 더 복잡하다. 한편으로는 금의 가치가 글로벌 부와 상관관계가 있어 주식 같은 성장자산과 양의 상관관계를 의미한다고 본다. 반면 금은 종종 안전자산으로 여겨져 시장 변동성이 높을 때 음의 상관관계를 의미한다. 더욱이 비생산적 자산으로서 금은 주식 하락을 포함한 전통적 경기사이클에 덜 노출되어야 한다. 이런 상쇄 요인들을 고려하면 시간이 지나면서 주식과 금의 상관관계를 약화시키는 상계 효과가 있다고 가정하는 것이 합리적이다.

인플레이션: 가치저장수단으로서 금은 일반적으로 인플레이션 전개에 반응할 것으로 예상된다. 하지만 이 관계는 금과 실질금리 간 음의 상관관계(실질금리 자체가 인플레이션과 양의 상관관계)에 의해 혼동되거나 심지어 상쇄될 수 있다. 금과 인플레이션의 상관관계는 일반적으로 생각하는 것보다 훨씬 제로에 가까운 경우가 많다.

이런 이론적 관계들이 현실에 얼마나 잘 들어맞을까?

[그래프 : 주요 자산 대비 금 상관관계 (1975-2025)]

금과 주식의 관계는 특히 최근 몇 년간 상당히 변동성이 컸다. 지난 50년간 상관관계는 평균 0.01을 기록했고 여러 차례 부호가 바뀌었으며, 시장 위기 동안(예: 2008년 가을, 2011년 8월, 2020년 2월, 2022년 봄) 갑작스럽게 음의 상관관계를 보인 시기들이 있었다. 이는 관계의 개별 동인들이 서로 다른 시기에 지배적 역할을 하지만 일반적으로 장기간에 걸쳐 상쇄된다는 직관을 뒷받침한다. 금과 주식 간 상관관계를 제로로 가정한다.

금과 물가연동채권은 시간이 지나면서 일반적으로 양의 관계를 보였는데, 적어도 글로벌 금융위기 회복 이후로는 그렇다. 이 역시 우리 직관을 뒷받침한다. 금과 명목채권의 관계는 대체로 TIPS와의 관계를 반영했고, 데이터가 시작된 1982년 이후 평균 상관관계는 0.12였다. 금과 채권 간 상관관계를 0.10으로 가정한다.

2004년 이후 데이터이지만 금과 인플레이션의 관계는 일반적으로 적당히 양의 관계를 보이며 이 기간 평균 0.13을 기록했다. 주목할 점은 2021년 말부터 2022년 중반까지, 그리고 2025년 4월에 다시 상관관계가 다소 증가했지만 두 기간 모두 정상 범위 내에 머물렀다는 것이다. 이는 금과 실질금리 간 음의 관계가 금과 인플레이션 간 양의 기대관계를 적어도 어느 정도까지는 상쇄할 수 있다는 위의 가설을 뒷받침한다.

이런 (낮은) 상관관계들이 중요하다. 주식 위험에 대한 금의 낮은 노출은 그렇지 않으면 주식과 채권이 지배하는 포트폴리오에 잠재적 효용을 제공한다. 앞서 제시했듯이 금의 기대 위험조정수익률이 전통적 자산들과 호의적으로 비교되지 않더라도 이는 사실일 수 있다. 최적화 도구는 금처럼 상관관계가 낮은 자산에서 주목할 만한 가치를 찾는다.

동시에 중요한 것은 단지 주식과 채권에 대한 금의 상관관계만이 아니다. 여전히 주식과 채권 간의 관계를 고려해야 하는데, 이는 투자자들에게 가장 중요한 관계 중 하나다.

1970년대부터 1990년대까지 대부분 양의 관계였던 주식-채권 상관관계는 2000년경 음수가 되어 20년 넘게 그 상태를 유지했다. 하지만 2021년 주식-채권 상관관계가 증가하기 시작했고 한동안 양수가 되기도 했다.

[그래프 3: 주식-채권 상관관계 (1975-2025)]

포트폴리오 전반에 걸친 이 두 자산의 편재성을 고려할 때, 이런 부호 변화가 미칠 수 있는 영향을 과대평가하기 어렵다고 본다. 이전 글에서 길게 논의한 내용이다. 채권이 주식과 높은 상관관계를 보이는 환경에서는 주식과 무상관인 모든 자산의 한계 포트폴리오 효용이 올라간다.

따라서 다른 조건이 동일하다면 주식-채권 양의 상관관계 환경에서는 금에 대한 전망이 변하지 않더라도 금의 잠재적 포트폴리오 효용이 증가한다.

테일 리스크에 대한 헤지

금은 불안정한 시기에 안전자산으로 널리 여겨지는데, 최근 몇 달간 생생하게 확인되었다. 주식이 3개월 내 25% 이상 하락했을 때 금의 평균 수익률은 -2%로 주식(-33%)보다는 현저히 좋았지만 채권(4%)보다는 나빴다.

[그래프 4: 주식 하락장 중 평균 수익률 (1990-2025)]

주식 하락장만이 멀티애셋 포트폴리오가 노출되는 유일한 테일 리스크는 아니다. 과도한 수요, 공급망 문제, 관세로 인한 인플레이션 충격은 주식과 채권 모두에 특히 고통스러울 것으로 예상되며 금을 포함한 실물자산에는 순풍을 제공한다. 이는 인플레이션 이벤트 동안 최적화 도구에게 금이 상대적으로 더 매력적일 수 있음을 의미하지만, 앞서 언급했듯이 금과 실질금리의 관계가 인플레이션 헤지로서의 효용을 부분적으로 상쇄할 수 있다.

물론 금도 자체 테일 이벤트를 가질 수 있다. 앞서 가정했듯이 비트코인(또는 다른 자산)이 표준적 NPSOV로서 금을 대체한다면 금은 가치의 상당 부분을 잃을 수 있지만 하룻밤에 그럴 가능성은 낮다. 대안으로 공급 증가의 실질적 증가가 금 가격의 심각한 하락을 야기할 수 있다.

한 예로 한 에너지 스타트업이 최근 핵융합 반응의 부산물로 금을 생성할 수 있다고 주장했지만 결과는 아직 검증되지 않았다. 어느 쪽 사건이 발생하더라도 포트폴리오의 다른 자산들이 동시에 폭락할 가능성은 낮다. 금이 "다르게 폭락하는" 경향이 금을 더 매력적으로 만든다.

종합적 고려

최적화 도구를 사용해 금의 수익률, 상관관계, 폭락 특성이 3자산 포트폴리오에서 금의 효용에 미치는 영향을 예시할 수 있다. 음의 주식-채권 상관관계와 양의 주식-채권 상관관계 환경, 폭락 고려 여부로 4가지 시나리오를 고려한다. 최적화 도구는 기대수익률, 분산, 폭락 위험에 대한 회피를 고려해 포트폴리오 효용을 극대화하는 것을 목표로 한다.

단순화를 위해 고정 변동성을 가진 롱온리 포트폴리오를 가정하지만 이런 제약 없이도 비슷한 직관이 적용될 것이다. 앞서 언급했듯이 기대수익률을 가정된 실질 무위험수익률 1.5%를 초과하는 수익률로 제시한다.

[표 1: 양식화된 최적화 입력변수]

[그래프 5: 양식화된 포트폴리오 위험 배분]

이 4가지 예시 상황 각각에서 최적화 도구는 적어도 적당한 양의 포트폴리오 위험을 금에 배분하는데, 이는 비생산적 자산에 대해서는 놀라울 수 있다. 또한 최적화 도구는 주식-채권 상관관계 가정과 잠재적 폭락 시나리오 고려에 명확한 민감성을 보인다.

구체적으로 포트폴리오가 양의 주식-채권 상관관계, 주식 폭락, 인플레이션 충격 같은 위험에 더 많이 노출될수록 최적화 도구는 금의 분산투자 효과에 더 많은 가치를 부여한다. 실제로 최적화 도구는 이런 고려사항들이 포함될 때 금에 몇 배나 많은 포트폴리오 위험을 배분하여 그 중요성을 강조한다.

이런 양식화된 예시는 위 배분 중 어느 것이 "옳다"고 제시하려는 것이 아니다. 더 현실적인 예시라면 수익률 목표, 위험 회피, 유동성, 레버리지 사용 가능성, 기타 포트폴리오 제약, 더 광범위한 자산을 포함한 다양한 추가 고려사항을 포함할 수 있다. 또한 앞서 언급했듯이 상당히 넓은 오차범위를 가진 극도로 장기적인 전망에 기반한 금의 기대수익률 추정치를 사용했다.

결론

추상적으로 보면 현금흐름을 전혀 창출하지 않고, 거의 제로에 가까운 기대 위험조정 실질수익률을 가지며, 이론적으로 하룻밤에 모든 가치를 잃을 수 있는 자산에 대한 설득력 있는 투자 논리를 상상하기 어려울 수 있다.

최적화 도구로 작업하다 보면 이런 직관이 빗나갈 수 있다는 점을 깨닫게 된다. 금의 상대적 생산적 활용 부족이 실제로는 주요 이점임을 알게 해준다. 금이 글로벌 부와 함께 성장하면서도 순환적 자산과 광범위하게 무상관 관계를 유지하게 만들기 때문이다. 그런 분산투자 특성은 안정된 상태에서 잠재적 포트폴리오 효용을 제공한다.

안정된 상태를 벗어나면 최적화 도구는 폭락 이벤트를 고려할 때, 특히 최근처럼 주식과 채권이 모두 양의 상관관계를 보이는 환경에서 금의 추가적 효용에 민감하게 반응하도록 도와준다. 게다가 세계가 더욱 지전략적으로 분열되고 다른 준비자산들이 덜 신뢰할 만하거나 바람직하지 않게 인식된다면 금의 안전자산 특성이 더욱 중요해질 수 있다. 어떤 경우든 그런 가정들을 정량화하는 것, 특히 금 같은 자산에 대해서는 포트폴리오에서의 역할을 결정하는 데 핵심이라고 본다.

<출처:https://www.deshaw.com/library/worth-its-weight>