디지털 경제 ETF 위험 측정 방법

위험의 적절한 정의를 결정하는 것은 금융 분야의 핵심 질문이다. 이는 재무 손실 위험이 단순히 재무 수익뿐만 아니라 금융 전문가의 경력 전망, 경제 전반의 시스템적 위험 등에도 영향을 미치기 때문이다. 위험을 줄이기 위해 현대 금융의 핵심 원칙은 다각화를 수용하여 단일 주식으로부터 발생하는 위험을 감소시키는 것이다.

포트폴리오를 다각화하고 이론적으로 위험을 감소시키는 데 사용되는 기술은 상장지수펀드(ETF)이다. 여러 주식을 하나의 쉽게 거래 가능한 증권으로 통합함으로써, ETF는 복잡성과 비용을 낮게 유지하면서 포트폴리오를 다각화할 수 있는 가능성을 제공한다.

하지만 ETF를 통해 수백, 심지어 수천 개 기업에 투자를 분산한다 하더라도 위험이 완전히 사라지는 보장은 아니다. 예를 들어, 테마형 ETF는 여전히 투자자를 집중된 테마 위험에 노출시키며, 해당 섹터의 모든 주식이 산업 전반의 추세에 반응하여 동기화된 움직임을 보일 가능성이 높다.

베이징 외국어대학교, 허난 산업무역 직업대학, 그리고 광시 대학의 중국 연구진이 수행한 최근 연구는 디지털 경제 ETF가 여전히 지속적인 변동성 클러스터링과 시장 충격에 대한 비대칭적 반응을 보일 수 있음을 조사했다. 이 연구는 투자자에게 테마형 ETF 포트폴리오에서 모델 선택 및 꼬리 위험 모니터링을 위한 통찰과 실용적인 지침을 제공한다.

그들은 International Review of Economics & Finance¹에 연구 결과를 발표했으며, 제목은 “디지털 경제에 투자하기: 변동성과 위험 관리에 대한 증거“이다.

다각화 및 위험

지난 수십 년간 디지털 경제 활동(데이터, 네트워크, ICT, 그리고 AI)은 선진국 경제를 장악하기 시작했다: “47개 주요 경제권의 디지털 경제가 2020년에 총 생산량의 43.7%를 차지했다.”

하지만 주식 기반 디지털 경제 노출에 대한 체계적인 증거는 학술 경제 연구에서 아직 제한적이다. 여기서 논의된 연구는 주로 중국에 초점을 맞추고 있지만, 데이터가 풍부하고 국가가 디지털 활동 발전을 지원하는 더 넓은 선진 경제권으로 확대할 수 있는 유용한 사례를 제공한다.

“중국 국가통계국은 디지털 경제 통계 분류(2021)를 발표했으며, 이는 디지털 경제 활동을 정의하기 위한 공식 기준을 제공하고 테마 지수 및 투자 상품 개발을 지원한다.”

이러한 지원은 관련 ETF로 자본 흐름을 집중시키며 정책 발표와 기술 사이클 뉴스에 대한 민감도를 증폭시킬 수 있다.

디지털 ETF 측정

데이터 수집

연구진은 2014년 1월 1일부터 2022년 4월 30일까지 중국의 디지털 경제와 관련된 ETF(예: “digital economy”, “information technology”, “5G” 등)의 수량과 가치를 수집했다.

출처: 국제 경제·금융 리뷰

그들은 이어서 테마 대표성과 시장 관련성을 충족하는 두 개의 대표 ETF를 선정했다: 정보기술 ETF(512330.SH)와 5G ETF(512228.SH).

연구진은 시장 변동성 변화를 추정하기 위해 여러 GARCH 계열 모델을 적용했다. 이후 이러한 변동성 예측치를 사용해 95%, 97.5%, 99% 신뢰수준에서 VaR(Value at Risk)을 계산했다. VaR는 포트폴리오가 일정 비율의 시간만 초과해야 하는 손실 한계치를 추정한다.

ETF의 변동성

위험을 줄이고 단일 사건의 영향을 분산시켜 변동성을 낮추려는 의도에도 불구하고, 이 두 디지털 ETF는 여전히 변동성 급등을 보이고 있다.

출처: 국제 경제·금융 리뷰

대부분은 광범위한 경제에 대한 외부 충격 때문이었지만, 2015년 중국 시장에 특화된 기술주에 대한 강한 압력과 같은 산업 측면의 요인도 있었다.

“2015년 강세 시장 자산 거품 붕괴, 2018·2019년 무역 마찰, 2020년 초 COVID-19 발생, 2022년 러시아‑우크라이나 갈등, 그리고 2022년 COVID-19가 공급망에 미친 영향 등은 모두 부정적인 충격이다. 이 기간 동안 정보기술 ETF의 변동성은 크게 나타났다.”

모델 vs 가정

투자자와 경제학자에게 유용한 발견은 가정된 수익 분포가 사용된 특정 GARCH 모델보다 더 큰 영향을 미칠 수 있다는 점이다.

이는 기존의 정규분포 모델이 극단적인 손실을 과소평가할 수 있어 위험 모델이 예측하지 못한 예상치 못한 손실을 초래한다는 의미이다. 반면, Student-t 및 일반화 오차 분포(“꼬리 두꺼운 사양”)는 보다 보수적인 꼬리 위험 추정치를 제공했다.

출처: 국제 경제·금융 리뷰

왜 VaR만으로는 충분하지 않은가

Value at Risk는 손실 한도를 추정하지만, 그 한도를 초과했을 때 손실이 얼마나 심각해질 수 있는지는 나타내지 않는다. Expected Shortfall은 최악의 결과 구간 내 평균 손실을 추정함으로써 이 한계를 보완한다.

두 ETF 모두에서 연구는 Expected Shortfall이 VaR보다 더 큰 손실 추정치를 제공하고 초과 횟수가 적다는 것을 발견했다. 이는 두 측정값이 상호 보완적임을 의미한다. VaR은 비정상적으로 나쁜 성과가 시작되는 지점을 나타낼 수 있는 반면, Expected Shortfall은 이러한 꼬리 사건이 얼마나 파괴적일 수 있는지를 더 잘 보여준다.

투자자 시사점

테마 ETF는 특히 개인 투자자들에게 수백, 때로는 수천 개의 다양한 주식에 저비용 한 번의 거래로 접근할 수 있게 함으로써 필요한 유동성과 분산 투자를 제공하는 훌륭한 수단이었다.

하지만 테마 ETF의 특성상 S&P500 기반이나 글로벌 주식 선정과 같은 고도로 분산된 ETF보다 위험이 더 높다. 이는 하나의 산업에 집중함으로써 ETF 구성 종목들이 동시에 같은 방향으로 움직일 가능성이 자연스럽게 증가하기 때문이다.

이 연구에서 또 다른 중요한 시사점은 과거 수익률이나 섹터 내러티브만으로는 ETF 선택에 충분하지 않다는 것이다. 하방 모델링, 집중도, 유동성 및 스트레스 행동도 동등하게 중요하다.

마지막으로, 많은 금융 모델이 위험을 정규분포로 가정하지만 실제 금융 시장은 “두꺼운 꼬리”를 가지고 있어 예상보다 훨씬 자주 극심한 변동성을 경험한다는 점을 투자자는 항상 기억해야 한다. 따라서 진정으로 분산된 포트폴리오를 구축하는 것이 필수이며, 너무 적거나 지나치게 연관된 테마 ETF로 인한 원치 않는 집중을 피하는 것도 중요하다.

ETF 기술에 투자하기

MSCI Inc.

ETF가 전 세계에서 가장 인기 있는 금융 분산 도구가 되면서, 이러한 ETF와 그 기반 인덱스를 만든 이들은 막대한 혜택을 누렸다.

MSCI는 다양한 인덱스와 평가 시스템을 통해 국내외 투자자에게 금융 상품을 제공하는 세계적인 기업이다.

따라서 직접 ETF를 생산하지는 않지만, 기관 자본이 자금을 배분하기 전에 점점 더 필요로 하는 측정, 위험 평가, 인덱스 및 공시 인프라를 판매한다.

출처: MSCI

2025년 12월 31일 기준, 약 21조 달러 규모의 자산이 MSCI 인덱스에 벤치마크되었으며, 이 중 13.7조 달러는 적극 운용 자산, 7.3조 달러는 인덱스 자산이다.

이는 회사의 6,300명 이상의 직원이 전 세계 100개국 이상에서 6,700개의 기관 고객에게 신뢰받고 있음을 의미한다.

자산 운용사가 회사 고객의 대부분을 차지하고, 그 다음으로 은행 및 자산 소유자가 있다. 고객의 45%는 미주 지역, 38%는 EMEA(유럽, 중동, 아프리카) 지역이다.

출처: MSCI

종종 하나로 인식되지 않지만, MSCI는 1,000개 이상의 데이터 제품 라인에서 18백만 개의 다양한 증권을 매일 다루는 1,900개의 API를 보유한 완전한 핀테크 기업이다.

회사의 매출은 매우 안정적이며, 매출의 97% 이상이 반복 매출이다. 매출은 2021년부터 2026년까지 연평균 11% 성장했으며, 자유 현금 흐름은 연평균 13% 성장했다.

출처: MSCI

전반적으로 MSCI는 금융 시스템의 ‘배관’에 노출되는 투자를 원하는 투자자에게 좋은 주식이며, 고부가가치 인덱스, 포트폴리오 분석 및 다자산 위험 관리 도구를 제공한다.

이는 금융 산업과 투자자가 테마 포트폴리오를 구축, 측정 및 스트레스 테스트할 수 있게 하는 ‘삽과 곡괭이’ 투자 관점이다.

(MSCI에 대해 더 자세히 읽으려면 회사 전용 투자 보고서에서 확인하세요)

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참조 연구

^{1. Xiaolei Yan, Yuanchen Zhao, and Lingyu Huang. 디지털 경제에 투자: 변동성과 위험 관리에서의 증거.International Review of Economics & Finance. 2026년 12월. Article: 105852. 권 112. 10.1016/j.iref.2026.105852}