더 나은 분산 투자로 지속 가능한 투자를 개선할 수 있을까?

ESG 포트폴리오에 더 나은 분산 투자가 여전히 필요한 이유

환경·사회·지배구조(ESG) 평가가 높은 기업을 담은 포트폴리오라도 일부 시장 위험에 지나치게 노출될 수 있습니다. 매력적인 기업을 고르는 일과 이들 기업을 조합해 회복력 있는 투자 포트폴리오를 만드는 일은 서로 연관되어 있지만, 각각 다른 판단이 필요합니다.

새로운 연구인 「네 가지 목표를 고려한 지속 가능한 포트폴리오 최적화: 분산 투자의 역할 평가」는 이 차이를 직접 살펴봅니다.¹ 연구진은 수익률, 하방 위험, 지속 가능성을 기준으로 최적화한 포트폴리오와 분산 투자까지 명시적 목표로 삼은 포트폴리오를 비교했습니다.

연구 결과는 실용적인 교훈을 제시합니다. 포트폴리오를 구성할 때 분산 투자에도 독립적인 비중을 둬야 한다는 것입니다. 분산 투자를 반영하면 대체로 자산 배분의 폭이 넓어지고 변동성이 낮아졌지만, 투자자는 때때로 수익률을 일부 포기하고 ESG 점수도 소폭 낮아지는 결과를 감수해야 했습니다. 이런 상충 관계를 의식적으로 선택하고 이해하기 쉽게 만드는 것이 중요합니다.

ESG 점수만으로 포트폴리오 분산 투자를 대신할 수 없는 이유

ESG 점수는 개별 기업의 특정 특성을 요약합니다. 분산 투자는 투자 자산들이 서로 어떤 관계로 움직이는지에 관한 것입니다. 평가가 높은 기업들로 포트폴리오를 구성해도 금리, 기술 지출, 소비자 수요 또는 동일한 지역 시장에 대한 위험을 함께 안고 있을 수 있습니다.

ESG 평가가 높은 소프트웨어 기업 여러 곳으로 구성된 가상의 포트폴리오를 생각해 보겠습니다. 이들 기업의 사업 관행은 투자자의 지속 가능성 선호에 부합할 수 있지만, 차입 비용이 상승하면 주가가 비슷한 움직임을 보일 수 있습니다. 평가가 더 높은 소프트웨어 기업을 하나 추가하면 포트폴리오의 평균 ESG 점수는 높아질 수 있지만, 해당 위험 노출은 실질적으로 달라지지 않을 수 있습니다.

이러한 차이는 펀드에도 적용됩니다. 여러 ETF를 보유하더라도 각 ETF의 상위 보유 종목과 경제적 민감도가 겹친다면 집중 위험이 반드시 해소되는 것은 아닙니다. Securities.io가 최근 살펴본 디지털 경제 ETF의 위험은 보유 투자 상품의 개수를 넘어서는 분석에 유용한 맥락을 제공합니다.

그러면 자연스럽게 연구의 핵심 질문이 떠오릅니다. 분산 투자가 독립적으로 중요하다면, 투자 모델에 이를 명시적으로 추구하도록 했을 때 어떤 결과가 나타날까요?

지속 가능한 포트폴리오 연구는 분산 투자를 어떻게 검증했나

연구진은 서로 연관된 두 가지 모델을 구축했습니다. 두 모델 모두 기대수익률을 높이고 위험가치(Value-at-Risk)를 낮추며 포트폴리오 ESG 점수를 높이는 것을 목표로 했습니다. 두 번째 모델에는 네 번째 목표인 분산비율(Diversification Ratio) 확대가 추가됐습니다.

변동성을 기준으로 하는 분산비율은 개별 보유 자산의 변동성을 가중 평균한 값과 결합 포트폴리오의 변동성을 비교합니다. 이 비율은 서로 함께 움직이는 자산을 보유할 때와 비교해 투자 자산을 결합함으로써 변동을 얼마나 줄일 수 있는지를 보여 줍니다. 단순히 증권의 개수를 세는 것만으로는 이 정보를 얻을 수 없습니다.

분석에는 LSEG Data & Analytics의 일별 시장 데이터와 ESG 점수가 사용됐습니다. 네 가지 투자 대상군은 유럽, 영국, 미국의 주요 지수에 포함된 주식으로 구성됐습니다.

포트폴리오는 500거래일 단위의 롤링 윈도우를 사용해 추정한 뒤, 이후 20거래일 동안 평가했으며 20일마다 리밸런싱했습니다. 이 표본 외 검증 방식은 포트폴리오를 구성하는 데 사용한 데이터만으로 성과를 판단하는 대신, 이후 관측값을 바탕으로 자산 배분을 평가합니다.

진화 최적화 알고리즘인 ev-MOGA는 목표별로 서로 다른 조합을 제공하는 포트폴리오를 탐색했습니다. 투자자는 지속 가능성이나 하방 위험 방어에 더 큰 비중을 두는 등 선호하는 방향을 설정할 수 있었습니다. 이 프레임워크는 동일한 투자 기회 집합에서도 투자자마다 합리적으로 서로 다른 포트폴리오를 선택할 수 있음을 인정합니다.

포트폴리오 위험 감소에는 측정 가능한 상충 관계가 따랐다

네 가지 데이터셋 모두에서 분산 투자를 명시적으로 목표로 삼자 표본 외 변동성과 위험가치가 일관되게 낮아졌고, 자산 배분의 폭도 넓어졌습니다. 하지만 이러한 개선에는 대체로 수익률 하락과 ESG 점수의 소폭 감소가 따랐습니다.

최대 낙폭과 위험조정 성과에서는 결과가 더 다양하게 나타났습니다. Euro Stoxx 50 분석에서는 분산 투자를 추가한 결과 선정된 다섯 개 모델 포트폴리오 모두에서 샤프 비율과 소르티노 비율이 개선됐습니다. 투자자 유형에 따라 수익률이 오른 경우도, 내린 경우도 있었습니다.

전통적인 접근 방식도 여전히 경쟁력을 보였습니다. 유럽 사례에서는 글로벌 최소분산 벤치마크가 특히 우수한 재무 성과를 거둬 변동성이 가장 낮고 위험조정 성과가 가장 높았습니다. 다만 ESG 점수는 가장 낮았습니다.

이러한 비교는 연구의 유용성을 높여 준다. 정교한 모델이 단순한 대안보다 언제나 우월하다고 암시하는 대신, 추가 선호를 충족하는 데 따르는 대가를 보여 준다. 지속 가능한 포트폴리오 구성은 근거를 바탕으로 여러 목표 사이에서 절충점을 찾는 과정이 된다.

투자자의 선택을 명확히 드러내는 것이 진정한 혁신이다

더 넓은 관점에서 보면, 포트폴리오 소프트웨어는 각 절충을 통해 투자자가 무엇을 얻는지 설명해야 한다. ESG 점수, 변동성 추정치, 수익률 전망은 선택 가능한 대안과 함께 제시될 때 더 유용한 정보가 된다.

예를 들어 투자자는 특정 산업에 대한 의존도를 크게 낮출 수 있다면 포트폴리오의 ESG 점수가 소폭 하락하는 것을 받아들일 수 있다. 또 다른 투자자는 지속 가능성을 우선시해 투자 대상의 범위가 좁아지더라도 이를 선택할 수 있다. 어느 쪽이든 단일 핵심 지표만으로는 제대로 평가할 수 없다.

Securities.io가 다룬 ESG 교육과 개인투자자 펀드 자금 흐름은 투자자의 선호를 투자 결정으로 연결하도록 돕는 일이 중요하다는 점을 보여 준다. 이 연구는 그다음 단계, 즉 그러한 선호가 실제 자산 배분에 어떤 의미를 갖는지 보여 준다.

따라서 유용한 포트폴리오 논의에는 다음 세 가지 질문이 필요하다.

• 포트폴리오가 반드시 유지해야 하는 지속 가능성 특성은 무엇인가?
• 포트폴리오가 줄여야 할 공통 시장 익스포저는 무엇인가?
• 수용할 수 있는 수익률 또는 실행상의 절충은 무엇인가?

이러한 질문은 투자자가 연구진의 알고리즘을 직접 재현하지 않고도 투자 결정을 개선하는 데 도움이 된다.

ESG 점수가 높다고 해서 현실 세계의 영향이 입증되는 것은 아니다

또 다른 중요한 구분은 지속 가능성 목표가 무엇을 측정하는지에 관한 것이다. 이 연구는 포트폴리오의 ESG 점수를 최적화한다. 그렇다고 해서 현실 세계의 배출량 감소, 노동 여건 개선 또는 환경에 이로운 프로젝트에 대한 추가 자금 조달이 독립적으로 입증되는 것은 아니다.

포트폴리오는 보유 자산을 바꾸는 것만으로도 보고되는 특성이 달라질 수 있다. 그러한 변화가 기업의 행동에 영향을 미치는지는 별도의 문제이며, 이를 확인하려면 다른 근거가 필요하다.

이러한 구분은 시의적절하다. 2026년 10월 12일, 유럽증권시장감독청(European Securities and Markets Authority)은 영향 및 전환 관련 주장을 다루는 추가 지침을 발표했다. 투자 목표를 명확히 설명하면 투자자는 전략이 실제로 무엇을 이루려는지 이해하는 데 도움이 된다.

포트폴리오 설계자가 얻을 시사점은 명확하다. 먼저 원하는 결과를 구체적으로 정해야 한다. 지속 가능성 관련 재무 위험 관리, 특정 활동의 배제, 측정 가능한 영향 추구는 서로 다른 목표다. 모델은 입력받은 특성만 최적화할 수 있다.

포트폴리오 최적화, 여전히 개선이 필요한 부분

이 연구는 실제 적용과 관련된 한계도 짚는다. 과거 데이터 표본은 6년에 걸쳐 있으며, 연구 결과는 특정 ESG 데이터 세트에 좌우된다. 평가 방법론이나 시장 환경이 달라지면 자산 배분 결과도 달라질 수 있다.

최적화 과정에는 거래 비용이 명시적으로 포함되지 않았다. 20거래일마다 리밸런싱을 허용했으므로 거래 비용이 실제 성과에 영향을 줄 수 있다. 과세 계좌에서는 이익 실현에 따른 비용이 추가로 발생할 수 있으며, 보고된 포트폴리오 비교만으로는 그 영향을 판단할 수 없다.

VaR(Value-at-Risk)은 손실 임계값을 나타낼 뿐, 그 임계값을 초과하는 손실의 규모를 설명하지 않는다. VaR 추정치가 개선된 포트폴리오라도 극심한 손실을 입을 수 있다.

따라서 실용적인 후속 분석에서는 거래 비용과 세금을 반영한 분산 투자 효과를 스트레스 시나리오 및 대체 하방 위험 지표와 함께 비교할 수 있다. 투자자가 실제로 직면하는 조건에서도 개선 효과가 유효한지 확인하는 것이 목표다.

MSCI, 포트폴리오 분석 인프라에 대한 투자 기회 제공

이러한 실행상의 과제는 포트폴리오 분석 도구를 개발하는 기업과의 사업적 연관성을 만든다. MSCI는 점점 더 맞춤화되는 투자 전략을 뒷받침하는 기술에 관심 있는 투자자에게 관련 투자 기회를 제공한다.

MSCI의 최적화 서비스는 포트폴리오 구성 기능과 위험 모델, ESG 및 기후 정보, 거래 비용 모델 등의 입력 데이터를 결합한다. 이로써 MSCI는 투자자의 선호를 실제 실행 가능한 자산 배분으로 전환하는 데 쓰이는 인프라의 일부가 된다.

MSCI가 2026년 7월 발표한 포트폴리오 구성과 상충하는 제약 조건에 관한 논문은 업계의 관련 과제를 설명한다. 투자 목표, 포트폴리오 익스포저, 위험 통제, 거래 실행을 일관된 업무 흐름 안에서 연결하는 일이다.

투자 측면의 연관성은 주제 차원에 머문다. 첨부된 연구는 MSCI가 해당 알고리즘을 도입했음을 입증하지 않으며, 회사의 추가 매출을 예측하지도 않는다. MSCI 투자를 검토하는 투자자는 여전히 기업 가치, 경쟁 상황, 분석 사업의 상업적 성과를 살펴봐야 한다.

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명확한 우선순위를 바탕으로 지속 가능한 포트폴리오 구축

이 연구는 분산투자를 명시적인 설계 선택으로 다뤄야 한다는 주장을 뒷받침한다. 기업의 평가 등급이 높고 과거의 위험 관리 체계가 잘 갖춰져 있다고 해서 포트폴리오의 위험 노출이 효과적으로 분산되는 것은 아니다.

투자자에게 가장 유용한 진전은 서로 상충하는 목표를 더 명확히 파악할 수 있게 된다는 점이다. 잘 설계된 프로세스는 지속가능성 선호가 집중도에 어떤 영향을 미치는지, 분산투자가 예상 성과를 어떻게 바꾸는지, 그리고 그 이점이 실행 비용을 고려한 뒤에도 유지되는지를 보여줘야 한다. 분석 기능이 개선되면 선택지가 더 명확해져 이러한 프로세스에 도움이 될 수 있다.

참고문헌:

¹ Garcia-Bernabeu, A., Hilario-Caballero, A. 및 Luciani, F. (2026). 네 가지 목표를 고려한 지속가능 포트폴리오 최적화: 분산투자의 역할 평가. Operations Research Perspectives. 온라인 선출판. https://doi.org/10.1016/j.orp.2026.100420