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본 연구에서는 최근 인기를 끌고 있는 정액적립식 투자로부터 기대되는 투자성과 및 위험의 특성에 대해 체계적인 분석을 시도한다. 먼저 적립식 투자의 성과를 평가하기 위한 척도로 흔히 사용되는 투자원금 대비 누적수익률과 복리로 환산한 연 수익률 중 어느 것이 더 적절한지 검토한다. 1980년 1월부터 1994년 12월까지의 과거 종합주가지수 자료를 활용하여 모의 인덱스펀드에 투자한 것으로 가정한 시뮬레이션 결과를 보면 연 수익률 기준으로는 정액적립식 투자가 매입 후 보유 투자에 비해 다소 우월한 성과를 보였으나 누적수익률 기준으로는 매입 후 보유 투자가 훨씬 우월한 성과를 올린 것으로 나타났다. 그러나 위험을 누적수익률의 표준편차로 측정할 경우 정액적립식 투자가 매입 후 보유 투자에 비해 위험도가 크게 낮았다. 마지막으로 부트스트래핑 기법을 이용한 분석 역시 정액적립식 투자가 매입원가 절감효과로 인해 매입 후 보유 투자에 비해 연 수익률 측면에서 다소 우월한 성과를 보이는 것으로 나타났으나 투자기간이 장기화될수록 투자 성과 및 위험도가 서로 접근하는 양상을 보였다. 이같은 분석결과는 투자자들이 정액적립식 투자기법에 대해 무조건적인 신뢰를 보내기보다는 자신의 재무여건에 맞는 선택을 할 필요가 있음을 시사해 준다.
In this paper, we investigate the return and risk characteristics of the dollar-cost averaging investment strategy, which has gained popularity in Korea. First, we discuss that the annualized return is a proper measure of investment performance, rather than the accumulative return on the amount of total fund invested for the entire period, which has been commonly used by the analysts and the public. Second, we implement simulations of both investment strategies using the monthly Korea Stock Price Index (KOSPI) data from January 1980 to December 1994, and compare the investment performance of dollar-cost averaging to that of buy-and-hold strategy. It turns out that dollar-cost averaging performed slightly better than the buy-and-hold strategy in terms of annualized return. In terms of accumulative return, however, buy-and-hold strategy performed far better, contrary to the common beliefs. Finally, we implement a bootstrapping procedure, and obtain the probability distributions of investment performances for both dollar-cost averaging and buy-and-hold strategies for various investment periods ranging from one to twenty years. The results show that, dollar-cost averaging performed better by about 0.50% a year than buy-and-hold strategy in terms of annualized return. However, it is also noted that, as the investment period becomes longer, the return and risk characteristics of both investment strategies tend to converge.
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Dollar-Cost Averaging, Simulation, Bootstrapping
