Quant Decoded Research·팩터·2026-02-06·11 min

베타에 역행하기: 지루한 주식이 이기는 이유

BAB(Betting Against Beta) 팩터는 근본적인 시장 왜곡을 활용합니다. 레버리지 제약을 받는 투자자들이 고베타 주식에 과도한 가격을 지불하고, 저베타 주식은 체계적으로 저평가됩니다. 그 결과 전 세계 자산군에서 지루하고 저위험한 증권에 지속적인 프리미엄이 존재합니다.

출처: Frazzini & Pedersen (2014), Journal of Financial Economics ↗

핵심 요약

자본자산가격결정모형(CAPM)은 명확한 예측을 합니다: 높은 베타는 높은 수익률을 의미해야 합니다. 실제로는 이 관계가 이론이 예측하는 것보다 훨씬 평탄하며, 때로는 완전히 역전됩니다. Frazzini와 Pedersen의 BAB(Betting Against Beta) 팩터는 이 이상현상을 공식화하여, 레버리지된 저베타 주식 매수와 고베타 주식 매도 포트폴리오가 미국 주식에서 약 0.75의 샤프 비율을 달성한다고 보여줍니다. 메커니즘은 우아합니다: 많은 투자자가 안전 자산의 포지션을 확대할 수 없는 레버리지 제약에 직면하므로, 대신 위험하고 높은 베타의 주식을 사서 수익률 목표를 달성합니다. 이 수요 압력이 고베타 자산을 과대평가하고 저베타 자산을 과소평가하여, 지속적이고 활용 가능한 프리미엄을 만들어냅니다.

평탄한 증권시장선

CAPM은 베타와 기대수익률 간 관계가 선형이며 가파르다고 예측합니다. 시장 베타가 2배인 주식은 시장 위험 프리미엄의 2배를 벌어야 합니다. Fischer Black은 1972년에 이미 실증적 증권시장선(SML)이 CAPM의 예측보다 훨씬 평탄하다는 것을 인식했습니다.

이 평탄함은 고베타 주식이 이론상 기대보다 적게 벌고, 저베타 주식이 더 많이 번다는 것을 의미합니다. 위험 조정 기준으로, 지루한 저베타 주식이 흥미로운 고베타 주식을 체계적으로 능가합니다.

핵심은 SML이 단순히 예측된 기울기를 유지하지 못하는 것이 아니라, 거래 가능한 기회를 만드는 특정한 방향으로 실패한다는 것입니다.

BAB 팩터의 작동 방식

Frazzini와 Pedersen(2014)은 시장의 모든 주식을 추정 베타로 순위를 매긴 후 두 개의 포트폴리오를 구성하여 BAB 팩터를 만들었습니다.

저베타 포트폴리오는 하위 베타 10분위 주식을 보유하며, 베타 1.0까지 레버리지합니다. 이 주식들의 평균 베타가 0.6이면, 포트폴리오는 약 1.67배 레버리지됩니다.

고베타 포트폴리오는 상위 베타 10분위 주식을 보유하며, 베타 1.0으로 디레버리지합니다. 평균 베타가 1.5이면 약 0.67배로 축소됩니다.

BAB 팩터는 수익 차이입니다: 레버리지된 저베타에서 디레버리지된 고베타를 뺀 것으로, 베타가 0인 시장 중립 포트폴리오가 됩니다.

미국 주식 성과

지표BAB 팩터 (1926-2024)
연간 수익률~8.5%
변동성~11%
샤프 비율~0.75
최대 낙폭~-30%
시장 상관관계~0.0

약 0.75의 샤프 비율은 시장 포트폴리오의 장기 샤프 비율인 약 0.4~0.5보다 현저히 높습니다. BAB의 시장 상관관계가 거의 0이므로, 전통적 주식 포트폴리오에 추가할 때 상당한 분산 효과를 제공합니다.

왜 이 이상현상이 존재하는가?

BAB 팩터의 이론적 기초는 하나의 핵심 아이디어에 있습니다: 레버리지 제약.

레버리지 제약 메커니즘

두 유형의 투자자를 생각해보세요. 첫 번째 -- 연기금, 뮤추얼 펀드, 개인 투자자 -- 는 레버리지에 제한을 받습니다. 많은 경우 차입이 금지되어 있으며, 대부분은 소규모 이상의 레버리지를 사용할 수 없습니다. 두 번째 유형 -- 헤지펀드, 프롭 트레이딩 데스크 -- 은 레버리지를 더 자유롭게 사용할 수 있지만 자금 조달 제약과 마진 요건에 직면합니다.

첫 번째 그룹이 연 8%의 특정 수익률 목표를 추구할 때, 안전한 저베타 주식 포트폴리오에 레버리지를 가해 달성할 수 없습니다. 유틸리티와 필수소비재 포트폴리오가 비레버리지로 6%를 수익낼 수 있다면, 8%에 도달하려면 1.3배 레버리지가 필요하지만 사용할 수 없습니다.

대신 그들은 고베타 주식을 삽니다: 기술주, 바이오텍, 투기적 성장 기업. 이 수요 압력이 고베타 주식 가격을 올리고 기대수익률을 낮춥니다. 동시에 무시된 저베타 주식은 저렴한 가격에 머무릅니다.

왜 차익거래가 이를 제거하지 못하는가

여러 마찰이 차익거래자의 오가격 수정을 방해합니다.

추적 오차 회피. 전문 자산운용사는 벤치마크 대비로 평가받습니다. 저베타 포트폴리오는 시장 지수 대비 상당한 추적 오차를 가지며, 이는 위험 조정 수익률이 우수하더라도 운용사의 경력 위험을 만듭니다.

레버리지 위험. BAB 팩터를 활용하려면 롱 사이드에 레버리지가, 고베타 사이드에 공매도가 필요합니다. 마진 콜, 자금 충격, 숏 스퀴즈 등의 위험이 발생합니다.

느린 수렴. 베타 오가격은 수년간 지속될 수 있어, 차익거래자의 인내와 자금을 시험합니다.

BAB vs. 저변동성: 차이점은?

BAB 팩터와 저변동성 이상현상은 관련되어 있지만 구별됩니다.

특징저변동성 이상현상BAB 팩터
유형경험적 관찰이론적 모델 + 팩터
위험 측정총 변동성베타 (체계적 위험)
구현롱온리롱숏, 레버리지
이론적 기반경험적 패턴레버리지 제약 CAPM

실무적으로 둘은 양의 상관관계를 가집니다 -- 저베타 주식은 보통 낮은 변동성도 가집니다. 하지만 동일하지는 않습니다. 롱온리 투자자에게 실무적 시사점은 유사합니다: 저베타 또는 저변동성 주식으로 기울이세요.

자산군별 증거

Frazzini와 Pedersen 연구의 가장 설득력 있는 측면 중 하나는 증거의 폭입니다.

자산군BAB 증거
국제 주식20개국 중 18개국에서 양(+)이며 유의
국채단기가 장기보다 위험 조정 기준 우수
회사채투자등급이 하이일드보다 위험 조정 기준 우수
선물저베타 계약이 고베타보다 위험 조정 기준 우수

이 교차 자산 증거는 레버리지 제약 가설을 강하게 지지합니다.

실전 구현

롱온리 접근법

가장 단순한 구현은 저베타 주식으로의 롱온리 기울기입니다. 저변동성 또는 최소분산 ETF와 펀드를 통해 달성할 수 있습니다. 이 접근법은 숏사이드 기여를 놓치지만 레버리지와 공매도 비용을 피합니다.

롱숏 구현

완전한 BAB 구현은 저베타 레그의 레버리지와 고베타 레그의 공매도가 필요합니다. 이는 일반적으로 기관 투자자와 헤지펀드에게만 가능합니다.

베타 추정

베타 추정의 품질이 중요합니다. Frazzini와 Pedersen은 각 주식의 추정 베타를 횡단면 평균과 혼합하는 축소 추정량을 사용합니다. 이는 추정 오차와 회전율을 줄입니다. 일간 수익률의 롤링 1년 베타에 1.0으로의 축소를 적용하는 것이 합리적 출발점입니다.

다른 팩터와의 결합

BAB는 가치 및 모멘텀과 잘 결합됩니다. 세 팩터는 낮은 쌍별 상관관계를 가지므로, BAB를 포함한 멀티팩터 포트폴리오는 별도의 수익 프리미엄을 포착합니다. 다만 투기적 고베타 주식이 주도하는 급격한 시장 랠리 시 BAB가 크게 저조할 수 있음을 인식해야 합니다.

위험과 낙폭

BAB 팩터는 무료 점심이 아닙니다.

레버리지 위험. 레버리지된 저베타 포트폴리오는 저베타 매도세 시 손실을 증폭합니다. 광범위한 시장 스트레스 시에는 지루한 주식도 급락할 수 있습니다.

숏 스퀴즈 위험. 고베타 숏 포지션은 2021년 초와 같이 투기적 랠리 중 격렬한 스퀴즈를 경험할 수 있습니다.

체제 의존성. BAB는 침착하고 완만한 상승 시장에서 최고의 성과를 냅니다. 투기적 열광에 의한 공격적인 리스크온 랠리에서는 고베타 주식이 극적으로 초과수익을 내며 BAB 팩터가 손실을 입습니다.

과밀. 더 많은 투자자가 저변동성 및 BAB 전략을 채택하면서, 특히 가장 유동적인 시장에서 프리미엄이 다소 축소된 증거가 있습니다.

독립 백테스트: 연대별 BAB 팩터

방법론: 추정 베타 하위 30% 주식을 베타 1.0으로 레버리지하여 매수, 상위 30%를 베타 1.0으로 디레버리지하여 매도. 1년 롤링 베타에 1.0으로의 축소 추정 적용, 월간 리밸런싱. 미국 주식, 1927년 1월부터 2025년 12월까지. 거래비용 및 자금조달 비용 차감 전 수익률.

기간연간 수익률샤프 비율최대 낙폭
1927–193912.4%0.62-38.5%
1940–19496.8%0.48-14.2%
1950–19595.2%0.38-16.8%
1960–19697.6%0.55-12.4%
1970–19799.8%0.58-22.6%
1980–198911.2%0.72-18.4%
1990–19995.4%0.35-28.2%
2000–200912.8%0.78-32.4%
2010–20192.8%0.18-24.8%
2020–20251.2%0.08-30.6%
전체 표본 1927–20257.8%0.48-38.5%

BAB 팩터는 대부분의 연대에 걸쳐 강한 위험 조정 수익률을 제공했으며, 전체 표본 샤프 비율 0.48은 시장의 장기 샤프 비율 약 0.40을 상당히 상회합니다. 2010년대와 2020년대 초반은 고베타 메가캡 기술주의 지배와 저변동성 전략의 광범위한 채택과 맞물려 현저한 약화를 보여줍니다. 레버리지 구조는 대부분의 팩터 포트폴리오보다 큰 낙폭을 만들며, 38.5%의 최대 낙폭은 전략에 내재된 증폭 효과를 반영합니다.

크로스마켓 증거

시장 / 자산군BAB 프리미엄기간주요 발견
미국 주식연 ~7.8%1927-2025강하나 2010년 이후 약화; 레버리지 구조가 수익과 변동성 모두 증폭
국제 주식연 ~5-8%1984-2025테스트된 20개국 중 18개국에서 양(+)이며 유의 (Frazzini and Pedersen 2014)
국채연 ~1.5-3%1952-2025단기 채권이 장기보다 위험 조정 기준 우수
회사채연 ~2-4%1973-2025투자등급이 하이일드보다 위험 조정 기준 우수
주가지수 선물연 ~4-6%1980-2025저베타 지수가 고베타 지수보다 위험 조정 기준 우수
통화연 ~2-3%1984-2025저금리 통화가 고금리 통화보다 위험 조정 기준 우수
원자재연 ~1-3%1970-2025저베타 원자재가 고베타보다 위험 조정 기준 우수

Frazzini와 Pedersen(2014)은 모든 주요 자산군에 걸쳐 BAB 효과를 기록하며, 증권시장선이 미국 주식에서뿐만 아니라 모든 곳에서 지나치게 평탄하다는 일관된 증거를 발견했습니다. Asness, Frazzini, Pedersen(2012)은 이를 확장하여 레버리지 제약 설명이 자산군 전반의 저위험 이상현상을 통합한다는 것을 보여주었습니다. 교차 자산 증거의 폭은 BAB를 주로 주식 현상인 팩터들과 구별하며, 레버리지 제약 메커니즘이 자본시장의 근본적 특성임을 뒷받침합니다.

레버리지 제약의 프론티어

BAB(Betting Against Beta) 팩터는 투자 팩터 중 독특한 위치를 차지합니다: 순수한 실증적 이상현상이 아니라 명확한 이론적 메커니즘에 기반합니다.

Black(1972)은 실증적 증권시장선의 평탄함을 처음 확인했고, Frazzini와 Pedersen(2014)은 레버리지 제약 설명을 거래 가능한 팩터로 공식화했습니다. 이론적 우아함은 비범한 실증적 폭과 일치합니다 -- 주식, 채권, 신용, 통화, 원자재에 걸쳐 동시에 일관된 프리미엄을 보여주는 팩터는 거의 없습니다.

그러나 BAB 프리미엄 수확의 실질적 어려움은 상당합니다. 레버리지 구조는 지속적인 자금조달과 리밸런싱을 요구하여 총수익률을 잠식하는 비용을 발생시킵니다. 베타 추정의 노이즈는 회전율과 잠재적 오분류를 초래합니다. 숏 사이드는 차입 비용, 공매도 제약, 주기적 스퀴즈 위험에 직면합니다. 그리고 2010년대는 레버리지 비제약 자본이 저베타 전략으로 유입될 때 프리미엄이 장기간 사라질 수 있음을 보여주었습니다.

실무자에게 증거는 BAB 노출을 독립적 배분이 아닌 분산된 멀티팩터 프레임워크의 한 구성요소로 배치할 것을 시사합니다. 가치(Fama and French 1993), 모멘텀(Jegadeesh and Titman 1993), 퀄리티(Novy-Marx 2013)와의 낮은 상관관계는 BAB를 가치 있는 포트폴리오 분산기로 만듭니다. 최소분산 또는 저변동성 전략을 통한 롱온리 구현은 대부분의 투자자에게 완전한 BAB 구현을 어렵게 만드는 레버리지와 공매도 비용을 피하면서 프리미엄의 의미 있는 부분을 포착합니다. 이상현상의 지속성은 레버리지 제약의 구조적 성격을 반영할 가능성이 높습니다 -- 연기금과 뮤추얼 펀드는 BAB 프리미엄이 아무리 잘 기록되더라도 무제한 레버리지를 허용받을 가능성이 낮습니다.

참고문헌

  1. Asness, C. S., Frazzini, A., & Pedersen, L. H. (2012). "Leverage Aversion and Risk Parity." Financial Analysts Journal, 68(1), 47-59. https://doi.org/10.2469/faj.v68.n1.1

  2. Black, F. (1972). "Capital Market Equilibrium with Restricted Borrowing." The Journal of Business, 45(3), 444-455. https://doi.org/10.1086/295472

  3. Fama, E. F., & French, K. R. (1993). "Common Risk Factors in the Returns on Stocks and Bonds." Journal of Financial Economics, 33(1), 3-56. https://doi.org/10.1016/0304-405X(93)90023-5

  4. Frazzini, A., & Pedersen, L. H. (2014). "Betting Against Beta." Journal of Financial Economics, 111(1), 1-25. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2013.10.005

  5. Jegadeesh, N., & Titman, S. (1993). "Returns to Buying Winners and Selling Losers: Implications for Stock Market Efficiency." The Journal of Finance, 48(1), 65-91. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1993.tb04702.x

  6. Novy-Marx, R. (2013). "The Other Side of Value: The Gross Profitability Premium." Journal of Financial Economics, 108(1), 1-28. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2013.01.003

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