지리적 접근성 차이가 국제펀드(International Fund)의 투자성과에 미치는 영향

- 일본과 중국의 역내 및 역외 펀드간의 성과비교 -

박영규(성균관대)

송인욱(성균관대)

요약

근래에 들어 글로벌 자본시장이 단일화 되고 있음에도 불구하고, 지리적 접근성과 정보접근성의 관계 및 투자자들의 Home Bias(근접지역 주식선호) 현상에 대한 국제적(cross border) 차원의 연구가 거의 없었다. 이에 본 연구는 일본시장과 중국시장에 투자하는 펀드를 대상으로 펀드투자지역과 운용지역간의 지리적인 접근성이 펀드성과와 관련이 있는 지를 테스트 하였다. 2000년 3분기부터 2007년 4분기까지 일본과 중국에 투자하는 국제투자펀드를 대상으로 운용사의 위치에 따라 지리적으로 가까운 지역에서 운용되는 역내 펀드그룹(Asia)과 그외 지역에서 운용되는 역외 펀드 그룹(Others)로 나누어 펀드의 성과 차이를 비교하였다. 분석결과 성과가 가장 우수한 펀드 그룹 간에는 Others 지역에서 운용되는 펀드의 성과가 우월하며, 성과가 가장 낮은 그룹에서는 Asia 지역에서 운용되는 펀드의 성과가 나은 결과를 얻었다. 이는 중국이나 일본에 투자하는 구미의 펀드들 중 최상위 그룹은 아시아지역에서 운용되는 펀드들에 비해서 지리적 거리에도 불구하고 정보 취득면에서 열세에 있지 않으며 오히려 운용능력이 우월하지만, 원거리에서 운용하는 최하위 그룹 펀드들은 근거리에서 운용되는 최하위그룹에 비해 정보적인 열세를 극복하지 못하기 때문인 것으로 추정된다. 연구자들은 추가적인 성과의 성분(Performance attribut) 분석을 통해 Others 지역 펀드들이 종목선택능력에 우위를 Asia 지역 펀드들이 타이밍능력에 우위가 있음을 보임으로써 이러한 해석을 지지하였다.

1. 연구목적

1990년대부터 금융의 국제화가 급속히 진행되면서 세계 각 국의 투자자들은 국내가 아닌 해외주식시장 투자에 관심을 갖게 되었다. 투자자들이 굳이 국내시장에 머물지 않고 해외투자를 선택하는 가장 큰 이유는 자산을 지역별로 나누어 투자함으로써 위험분산 효과를 얻을 수 있기 때문일 것이다. 국제포트폴리오 이론에 따르면 개별국가 시장에 투자자산의 전부를 투자하는 것보다는 다양한 시장의 다양한 섹터를 이용하여 투자하는 경우 투자효율선(Efficient Frontier)을 확장시켜 위험대비 더 높은 수익을 올릴 수 있다.

그러나 해외시장에 투자하는 것은 현지에 투자자금을 송금하는 문제부터 계좌개설 등 실질적인 절차가 복잡할 뿐 아니라 투자에 필요한 정보취득에 있어서도 지리적 거리 및 시차 등의 제약요인들이 있다. 이 때문에 많은 투자자들이 직접투자보다 간접투자수단인 해외펀드를 통해서 해외 주식시장에 투자하고 있는 것이 현실이다. 그렇다면 해외에 투자하는 펀드들은 일반 개인이나 법인에 비해서 이러한 절차문제나 정보취득 문제로 인한 불리함이 없는 것인가? 일정규모 이상의 자산을 해외에 투자하는 자산운용사들의 경우 투자절차에 따른 환전이나 계좌개설 등의 문제 들은 사전에 철저히 준비하므로 국내시장에서 주식을 거래하는 것에 비해 별다른 불편함이 없다. 따라서 해외투자펀드들에 있어서 해외투자의 어려움은 절차상의 문제보다는 지리적 거리에 따른 정보획득성의 문제로 귀결된다. 이러한 정보취득상의 제약요인을 극복하기 위해서 자산운용사들은 현지국의 증권사들이 작성하는 영문 리포트를 활용하거나 현지국의 언어를 이해하는 직원을 고용해서 현지의 수많은 정보를 빠르게 입수하기 위해 노력한다. 그리고 보다 더 적극적인 경우는 현지에 지사나 현지법인을 설립하고 직접 직원을 파견 또는 현지고용해서 펀드를 운용하게 한다. 인터넷을 비롯한 정보통신의 발전으로 정보와 자금의 흐름에 간격이 좁혀지고 자본시장이 단일화 되고 있음에도 불구하고, 많은 자산운용사들이 해외펀드를 운용할 때 현지에서 운용 하는 것은 아무래도 지리적거리가 가까울수록 정보접근성이라는 측면에서 이점이 있기 때문이다. 사실, 정보접근성은 시장분석 및 종목선택 능력, 매매시점 포착, 위기에 대한 신속한 대응 등 운용사의 다양한 펀드운용능력에 영향을 미친다.

그러나 이러한 해외투자 펀드의 성과와 지리적인 접근성간의 관계는 많은 사람들이 막연하게 관련성을 생각할 뿐 실제로 계량화해서 테스트하기 힘들다는 이유로 지금까지 별다른 연구가 진행되지 못해 왔다. 또한, 펀드의 수익률이 단기적인 매매보다는 펀더멘탈에 근거한 중장기적 수익률에 의해 좌우되기 때문에 인터넷 등으로 정보의 장벽이 낮추어진 오늘 날 지리적 거리가 투자의 성과에 큰 영향을 미치지 않을 것이라는 주장도 적지 않다. 이에 본 연구는 일본시장과 중국시장에 투자하는 펀드자료를 바탕으로 해외투자 펀드의 성과와 펀드투자지역과 운용지역간의 지리적인 접근성이 관련이 있는 지를 테스트 해 보고자 한다. 이러한 연구는 국제적으로 해외투자펀드의 규모와 수가 급하게 성장하고 있는 현 시점에서 지리적 접근성에 따른 국제펀드의 성과를 분석하는 최초의 연구라는 점에서 그 의의가 높다. 이를 통해 우리는 지리적인 거리가 해외투자에 있어서 얼마나 영향을 미치는지 확인할 수 있으며 자산운용사나 투자자 입장에서 운용전략이나 투자전략을 수립하는데 있어서 유용한 정보를 제공할 것이다. 또한, 많은 재무 논문에서 논의되어온 외국인 투자자와 국내 투자자 간의 정보의 우위성 여부와 지리적인 접근성과의 관계도 확인해 볼 수 있다는 면에서도 의의가 있다.

2. 국내외 연구동향

투자에 있어서 지리적 거리와 성과와의 관계는 매우 중요한 문제일 수 있으나 대부분의 투자자가 자국시장에 투자하는 현실상 이러한 주제에 대한 연구는 국내는 물론 해외에서도 많이 이루어지지 못했다. 특히, 우리나라나 일본과 같이 지리적 면적이 작은 나라에서는 지리적 거리에 따른 정보접근성의 차이가 비교적 작을 수 밖에 없기 때문에 이에 대한 연구는 거의 찾아 볼 수 없다. 그러나 지역이 방대한 미국의 경우 지리적 접근성과 정보비대칭의 관계에 대하여 근래에 들어 여러 학자에 의해 연구가 진행된 바 있다.

이 중 가장 대표적인 연구는 Coval and Moskowitz(1999, 2001)의 연구를 들 수 있다. 이들(Coval and Moskowitz, 1999)은 미국 내 주식형 펀드 2,183개의 보유 주식 포트폴리오를 분석하여 펀드운용사와 펀드내 포함된 주식들의 본사간의 물리적 거리가 피동적인 벤치마크 포트폴리오에 소속되어 있는 회사들의 본사와의 거리에 비해 평균적으로 가깝다는 것을 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 이들은 펀드매니저들이 지리적으로 근접한 곳에 위치한 회사의 주식을 선호하며 이는 정보의 접근성이 용이하기 때문이라고 주장하였다. 또한 Coval and Moskowitz(2001)의 연구에서는 미국 내 주식형펀드들의 포트폴리오를 지리적으로 가까운 주식(Local-100km이내)과 그 외의 주식(Distance)으로 구분하여 이들 Local과 Distance 주식 투자 간의 수익률 차이를 비교하였다. 분석결과 1975년부터 1994년까지의 미국 내 펀드들은 Local 범주에 속한 주식투자 수익률이 Distance 범주에 속한 주식투자 수익률에 비해 높은 것으로 나타났다. Coval과 Moskowitz는 이러한 결과가 펀드매니저들이 지리적으로 가까운 주식에 대한 정보에 비교우위가 있기 때문이라고 주장하였다.

Ivkovic and Weisbenner(2005)는 Coval and Moskowitz(1999)의 연구를 확장하여 지리적 접근성이 개인투자자의 주식 선호에 미치는 영향을 실증분석하였다. 이들은 1991년부터 1996년까지 NYSE, AMEX, 그리고 NASDAQ에 상장된 보통주를 대상으로 78,000명의 개인투자자 데이타를 실증분석한 결과, 투자자들은 지리적으로 가까운(250miles내) 지역의 회사를 선호하며, 그 정도는 Coval and Moskowitz의 연구에서 나타난 뮤추얼 펀드 매니저들보다 더욱 강함을 발견하였다. 또한 개인투자자가 보유하고 있는 주식 중 지리적으로 가까운 주식이 그렇지 않은 주식에 비하여 연평균 3.7%의 초과수익률을 실현시켜 준다는 결과를 보고하였다. 연구자들은 이러한 결과가 개인투자자도 펀드 매니저들과 마찬가지로 지리적으로 근접한 주식에 대하여 정보우위에 있으며, 이를 이용하여 초과수익률을 거둘 수 있음을 보여주는 것이라고 해석하였다.

최근들어 Kedia et al.(2008) 과 Kang and Kim(2008)은 기업의 인수합병에서 지리적 접근성이 어떠한 영향을 미치는지 실증분석 하였다. 먼저 Kedia et al.(2008)은 1990년부터 2003년까지 총 3,738개의 기업인수사건을 지리적으로 근접한 Local(100km이내)과 그 외 지역인 Non-local로 구분하여 사건연구분석을 시행하였다. 그 결과 인수 사건일 기준 (-2, 2)일의 초과누적수익률이 Local이 2.4%로 Non-local의 0.9% 보다 2배 이상 높은 것으로 나타났다. Kang and Kim(2008) 역시 대량 주식인수 사건을 이용하여 지리적 접근성이 인수사 및 투자 선호에 영향을 미치는지 실증분석 하였다. 이들은 1990년부터 1999년까지 799개의 표본을 선정한 후, 지리적거리 250마일을 기준으로 해당 사건을 In-State와 Out-of-State 인수사건으로 구분하여 인수 후 지배구조의 변화와 인수발표 직후 초과수익률을 조사하였다. 그 결과 지리적으로 근접한 회사에 대한 대량 주식인수가 원거리 인수에 비하여 상대적 빈도가 높은 것으로 나타났으며 인수 후 지배구조에 참여하는 정도 및 인수 발표 직후 초과수익률도 높았음을 발견하였다. 따라서 기업인수 사건연구를 통한 이 두 연구 역시 지리적 접근성이 기업인수의 결정 및 성공에 긍정적인 요인으로 작용한다고 주장하였다.

한편, Kevan et al.(2008)은 지리적 접근성이 회계감사의 질과 비용에 영향을 미치는지 테스트하기 위하여 2000년부터 2006년 사이에 회계감사를 받은 4,237개 기업(총 18,762개 표본)을 이용하여 실증분석을 실시하였다. 이들은 Haversin 공식을 이용하여 회계감사 대상 기업과 회계감사 회사 사이의 물리적 거리를 측정하여 지리적 접근성(Distance)과의 상관성을 살펴보았다. 분석결과 선행연구에서 회계감사 비용과 회계감사의 질을 측정하는데 영향을 미치는 것으로 알려진 주요변수들을 통제변수로 고려한 이후에도 지리적 접근성(Distance)은 회계감사의 질과 비용에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 회계감사 대상 기업과 회계감사 회사 사이의 지리적인 거리가 멀수록 회계감사 비용은 증가하며, 회계감사의 질은 떨어지는 것으로 나타났다. 이는 지리적인 거리가 멀어질수록 대상기업에 대한 모니터링 비용의 증가를 가져오기 때문이라고 해석할 수 있다.

Sinnott, Roger W. 1984. "Virtues of the Haversine." Sky & Telescope. 68 (2), pp159

이상의 연구들을 살펴보면 Coval and Moskowitz(1999, 2001)가 지리적 거리와 펀드운용자들의 투자선호도 및 성과와의 관계를 분석한 이래 다양한 연구자들이 지리적 거리가 다른 투자자(개인투자자)나 다른 변수(기업인수나 회계감사)에 미치는 영향을 조사하는 방향으로 연구범주를 확장시켜 왔다. 그러나 지금까지의 모든 연구들은 지리적인 거리를 국내시장에 국한 할 뿐 실제로 지리적인 거리가 큰 영향을 미치는 국제자본시장을 대상으로 연구범주를 확장시키지 못했다. 따라서 본 연구는 기존 국가단위에 머물던 연구의 범주를 글로벌지형으로 확장시킨다는 면에서 이전의 연구들과 차별화된다고 하겠다.

3. 연구내용 및 방법

해외투자펀드운용의 시장에 대한 지리적 접근성과 펀드운용성과와의 관계를 살펴보기 위해 본 연구에서는 세계에서 시장규모면에서 최상위를 차지하면서도 외국인들의 투자가 활성화되어있는 일본과 중국시장을 대상으로 연구를 진행하도록 한다. 이들 두 시장을 선택한 이유를 보다 자세히 설명하면 다음과 같다. 첫째, 일본시장과 중국시장은 미국시장을 제외하고는 시가총액면에서 세계 2위와 3위를 (2008년말 기준) 차지하는 세계 최대규모의 자본시장이다. 이들과 비슷한 규모의 영국의 증권거래소는 유럽과 세계 각국 기업을 상장시키고 있어 실제 영국이라는 한 국가의 거래소라고 보기에 어려운 점을 고려할 때 일본과 중국시장이야 말로 세계에서 가장 많이 외국인들이 현지기업에 투자하는 시장이라고 할 수 있다. 둘째, 세계에서 해외투자가 가장 활발한 자본은 세계 자본시장의 거의 절반을 차지하고 있는 미국자본과 영국을 중심으로 하는 유럽자본이다. 이들 구미투자자들의 관점에서 볼 때 일본이나 중국시장은 지리적으로나 문화적으로 가장 먼 거리가 있어서 본 연구의 관심사인 지리적 거리가 정보취득이나 운용성과에 미치는 영향을 가장 잘 검증할 수 있는 표본이 될 것이다. 셋째, 이들 두 나라 중 일본은 경제적으로 가장 선진화된 국가이며 자본시장의 발달도 아시아에서 가장 그 역사가 깊다. 그에 비해 사회주의 국가인 중국은 아직 개발 도상국가이며 사회주의 국가라는 특성 때문에 자본시장의 역사 매우 짧다. 따라서 이 두 나라 시장에 대한 해외펀드들과 역내펀드들의 성과를 비교하는 것은 해외운용사들이 선진시장에 비해서 후진시장에서 운용능력에 비교우위가 있는 것인가를 테스트할 수 있는 좋은 기회를 제공해 줄 수 있을 것이다.

일단 연구대상 지역을 선정하였으므로, 본 연구에서는 펀드운용사와 펀드투자지역(일본, 중국)의 지리적 접근성에 따른 성과평가 및 펀드의 포트폴리오 분석을 다음과 같은 절차 및 방법을 통해 진행토록 한다.

가. 연구자료

우선 본 연구의 목적 상 일본 및 중국시장에 투자하는 전 세계 해외주식투자펀드들의 자료가 필수적이다. 보다 구체적으로 해외주식투자펀드의 이름, 규모, 운용사의 위치와 운용 포트폴리오 내역 등의 자료가 필요하며 이때 펀드운용사의 위치는 본사가 아닌, 해당 펀드를 실제로 운용하는 지점의 위치가 필요하다. 다행히 이에 대한 데이터는 Thomson Financial - International Mutual Fund(SP7)에서 추출할 수 있었으며 연구기간은 Thomson Financial - International Mutual Fund(SP7)이 제공하는 2000년 3분기부터 2007년 4분기까지로 한다.

연구기간 중 Thomson(SP7)에서 제공하지 않는 2006년 1분기부터 4분기까지는 제외되었다.

우리는 먼저 Thomson Financial-International Mutual Fund 자료가 제공하는 전체펀드 중 중국과 일본지역의 보유 주식 비중이 펀드 총자산(TAV)의 95%이상인 펀드를 선별하였다. 그런데 Thomson Financial의 데이터에는 펀드의 수익률을 산출하기 위한 순자산가치(Net Asset Value, NAV)를 제공하지 않으며 펀드포트폴리오 내역만 제공한다. 따라서 펀드의 운용수익률 산출을 위해서 본 연구자들은 펀드포트폴리오 내역 주식들에 대한 주가를 COMPUSTAT-Global에서 추출하여 펀드수익률 계산에 이용하였다. 이 과정에서 포트폴리오내의 주식과 COMPUSTAT -Global에서 제공하는 월별 수익률이 펀드 총자산의 95%이하(매칭비율기준)인 펀드는 연구대상에서 제외되었다. 이러한 과정을 통해 최종 연구대상이 되는 펀드는 총 3,619개이며, 이 중 일본투자펀드는 2,597개 중국투자펀드는 1,022개였다. 아래 <표1>은 Thomson Financial 의 41,754개 펀드 중 연구대상 펀드를 추출하는 과정을 요약한 것이다. 이 표에서 전체표본기간을 상승기와 하락기로 나눈 것은 시장상황에 따라 지리적 거리와 성과간의 관계가 달라질 수 있는지를 추가적으로 분석하기 위해서이다.

<표 1> 연구대상 펀드 수

	Thomson Spectrum	중국, 일본 펀드 (Japan / China)	연구대상 펀드
전체기간 [00.3분기-07.4분기]	41,754	6,061 (2,716 / 3,345)	3,619 (2,597 / 1,022)
Bearish 각 국의 증시를 기준(일본 Nikkei225지수 / 중국 상해지수)으로 두 기간(Bearish / Bullish)으로 구분하였다. 일본은 Bearish기간은 2000년 1월 - 2003년 3월 / Bullish기간은 2003년 4월 - 2007년 12월이며, 중국은 Bearish기간은 2000년 1월 - 2005년 4월 / Bullish기간은 2005년 6월 - 2007년 12월이다.	28,680	1,944 (1,397 / 547)	2,137 (1,261 / 873)
Bullish	35,878	5,433 (2,259 / 3,174)	2,964 (2,202 / 762)

나. 연구방법

지리적 거리에 따라 운용성과가 달라지는 가를 테스트 하기 위한 본 연구의 목적상 우리는 먼저 위의 일본과 중국에 투자하는 펀드들을 자국 및 역내에서 운용하는 펀드그룹(Asia Group)과 다른 대륙에서 운용하는 펀드그룹(Others Group)으로 구분하였다. 전체기간을 기준으로 볼 때 일본에 투자하는 펀드 중 Asia Group 펀드는 1,250개고 Others Group 펀드는 1,492개로 샘플 수에서 큰 차이는 없었으며 중국의 경우에도 Asia Group은 591개 Others Group은 468개로 통계적인 문제를 일으킬 만한 차이를 나타내지 않고 있다. 본 연구는 일본과 중국 각각의 경우에 지리적으로 가까운 Asia Group과 지리적으로 먼 Others Group 간의 성과차이를 비교하는데 초점을 맞추며 이 때 기간은 전체기간 및 시장상승기, 시장하락기로 나누어 비교하도록 한다. 한편, 펀드 성과를 비교하기 위한 방법으로는 단순수익률(Raw Return), 젠센알파(Jensen's Alpha), 그리고 Carhart 4-Factor 모형을 모두 사용해 볼 것이다.

Asia 및 Others 그룹으로 나누어 카운트한 펀드수가 전체 연구대상의 펀드수보다 다소 많은 것은 일부 펀드가 운용지역을 아시아지역에서 타 지역으로 또는 타 지역에서 아시아로 바꾸었기 때문이다. 이 경우 기간에 따라 Asia그룹이냐 Others 그룹이냐가 결정된다.

또한 성과평가 비교이후에는 D-G-T-W 모형(Daniel, Griblatt, Titman, and Wermersm 1997)을 이용하여 Asia Group 펀드와 Others Group 펀드의 성과를 결정하는 요인(performance attribute)에 차이가 있는 지도 비교하고자 한다. 이를 통해 시장에서 일반적으로 인식하는 대로 지리적으로 가까운 곳에서 운용하는 펀드가 시장매매 타이밍 면에서 우월하고 서구펀드매니저들이 운용하는 펀드가 종목선정능력 면에서 우월한지 등을 규명해 볼 수 있을 것이다.

운용그룹별 성과차이를 비교분석하기 위해서는 일단 개별 펀드별로 산출된 단순수익률(Raw Return), 젠센알파(Jensen's Alpha), Carhart 4-Factor 모형 그리고 D-G-T-W 모형 값을 이용, 아래 식과 같이 Asia Group과 Others Group의 평균 성과를 계산한 후 t-test(paired) 등을 사용하여 상대적인 우위를 비교토록 한다.

[eqn: R _{t} ^{Asia} = {1} over {A_t} sum _{i=1} ^{A _{t}} r _{i,t}]	[eqn: R _{t} ^{Others} = {1} over {O_t} sum _{i=1} ^{O _{t}} r _{i,t}]

[eqn: R _{i,t} ^{Aisa}]: Asia지역에서 운용하는 펀드들의 t시점의 평균수익률

[eqn: R _{i,t} ^{Others}]: Others지역에서 운용하는 펀드들의 t시점의 평균수익률

[eqn: A _{i,t}] : Asia지역에서 운용하는 펀드의 t시점에서의 수

[eqn: O _{i,t}] : Others지역에서 관리하는 펀드의 t시점에서의 수

[eqn: r _{eqalign{i,t# }}] : i번째 펀드의 t시점의 성과(단순수익률, 젠센알파, 4-factor 수익률)

아래에서는 위의 그룹별 값을 구하는데 사용되는 펀드별 단순수익률(Raw Return), 젠센 알파(Jensen's Alpha), Cahart 4-Factor 모형 수익률, 그리고 DGTW 의 CS, CT 계산법을 간단히 정리하였다.

DGTW 성과분해 방법 중 AS 역시 시행하였으나, 펀드 전체의 성과와 비슷함으로써 이는 별도로 보고하지 않음.

1) 단순수익률(Raw Returns)

본 연구에서는 먼저 개별 펀드 내 포함된 주식의 수익률을 가중평균하여 펀드수익률의 대용치로 사용한다. 원래 펀드수익률을 측정하기 위해서는 순자산가치(Net Asset Value, NAV)를 이용하는 방법이 가장 간단하지만 Thomson Financial의 International Mutual Fund 데이터는 펀드운용사의 위치와 펀드포트폴리오 내역은 제공하지만 펀드 NAV를 제공하지 않는다. 따라서 펀드의 운용 포트폴리오내 개별 주식의 주가를 COMPUSTAT-Global을 이용하여 매칭, 펀드의 NAV변화 및 수익률을 측정하는 방법을 차선책으로 선택하였다. 그런데 Thomson Financial - International Mutual Fund(SP7)의 포트폴리오 내역은 분기별로 구성되어 있으므로 우리는 전분기에 보고 된 포트폴리오구성이 다음 분기(3개월)동안 동일하게 유지된다고 가정한다. 예를 들어, 2000년 3분기 말 포트폴리오가 2000년 10∼12월에 동일하게 유지된다고 가정하였다. 이러한 가정 하에 아래의 식과 같이 펀드별 월 단위수익률을 계산할 수 있다.

[eqn: R _{i,t} = {1} over {3} sum _{z=1} ^{3} sum _{j=1} ^{n} w _{ij,t} r _{ij,t+z}]	(1)

[eqn: R _{i,t}] : i펀드의 t시점의 수익률

[eqn: n] : t시점의 i번째 펀드의 보유주식 수

[eqn: w _{ij,t}] : t시점의 i번째 펀드의 보유주식 중 j주식의 비중

[eqn: r _{ij,t+z}] : i번째 펀드의 보유주식 중 j주식의 t+1, 2, 3시점의 수익률

2) Jensen's Alpha

다음으로, 펀드의 성과평가에 주로 사용되고 있는 전통적인 Jensen's Alpha는 아래와 같이 산출한다.

[eqn: alpha _{i,t} =(R _{i,t} -R _{f,t} )+ beta _{i} (R _{M,t} -R _{f,t} )]           (2)

[eqn: alpha _{i,t}] : t시점의 i펀드의 Jensen's Alpha

[eqn: R _{i,t}] : t시점의 i펀드의 단순수익률

[eqn: R _{M,t}] : t시점의 시장수익률(종합주가지수의 수익률)

[eqn: R _{f,t}] : t시점의 무위험수익률

중국 - Central Bank Benchma가 Interest Rate (Less than 20 days)
일본 - Certificate of Deposit (90 days)

[eqn: beta _{i}] : i펀드의 시장베타

연구의 표본기간은 2000년 1분기부터 2007년 4분기까지이며, 2000년 이전의 데이터가 존재하지 않기 때문에, [eqn: beta _{j}]는 연구표본기간의 전체기간 자료를 이용 시장베타를 산출하는 방법을 사용하였다.

3) Carhart 4-Factor Model

Carhart(1997)는 기존의 뮤추얼펀드 등의 성과평가에 있어서 기존 기업의 규모(size)와 성장성(book to market ratio)등을 고려한 Fama and French(1993)의 3요인 모형에 모멘텀(momentum)을 포함한 4요인모형을 제안하였으며 이 모형은 단순수익률이나 젠센 알파에 비해서 최대한 통제변수를 포함한 모형으로 학문적인 연구에서 많이 사용되므로 본 연구에서도 Cahart의 4-factor 모형을 이용한 위험조정성과도 아래와 같이 측정하여 Asia 및 Others 그룹의 성과비교에 이용한다.

[eqn: R _{i,t} = alpha _{i,t} + beta _{i} R M RF _{t} +s _{i} SMB _{t} +h _{i} HML _{t} +p _{i} PR1YR _{t} +e _{i,t}]      (3)

[eqn: R _{i,t}] : t시점의 i펀드의 단순수익률

[eqn: alpha _{i,t}] : t시점의 i펀드의 Carhart 4-Factor 위험조정수익률

[eqn: beta_i], [eqn: s_i], [eqn: h_i], [eqn: p_i] : 계수

[eqn: R M RF_t] : t시점의 시장요인

[eqn: SMB_t] : t시점의 Fama-French의 기업규모요인

[eqn: HML_t] : t시점의 Fama-French의 가치요인

[eqn: PR1YR_t] : t시점의 모멘텀요인

여기서 [eqn: alpha _{i,t}]는 펀드 i의 시장요인, 규모요인, 가치요인 그리고 모멘텀요인이 고려된 위험조정성과를 의미한다. [eqn: R MRF _{eqalign{t# }}] 는 시장요인으로써 시장수익률(종합주가지수의 수익률)에서 무위험수익률을 차감하여 산출하였다. [eqn: SMB_t]는 규모요인으로써 본 연구에서는 규모요인을 산출하기 위해 시가총액을 기준으로 하여 상위 50%에 해당하는 기업으로 B포트폴리오, 하위 50%에 해당하는 기업으로 S포트폴리오를 구성한다. 다음으로 개별 종목의 수익률을 가치가중하여 이 들 두 포트폴리오의 수익률을 산출한 후, 최종적으로 S포트폴리오의 수익률에서 B포트폴리오의 수익률을 차감하여 규모요인의 수익률 시계열을 산출한다. [eqn: HML_t]은 가치요인을 나타내며, 장부가/시가비율이 상위 30%인 주식으로 가치가중 포트폴리오 H의 수익률을 구한 후 장부가/시가비율이 하위 30%인 주식으로 구성된 가치가중 포트폴리오 L의 수익률을 차감함으로써 산출한다. 마지막으로 모멘텀 요인은 먼저 t-12 시점부터 t-1 시점까지 11개월의 각 종목의 월별 단순수익률을 합산한다. 이렇게 산출된 종목별 모멘텀 수익률을 가치요인과 동일하게 상·하위 30%로 두 개의 포트폴리오를 구성하여, 상위 30%의 포트폴리오 수익률에서 하위 30%의 포트폴리오의 수익률을 차감하여 모멘텀 요인으로 사용하였다. 각 요인별 계수([eqn: beta_i], [eqn: s_i], [eqn: h_i], [eqn: p_i])는 앞에서와 마찬가지로 표본기간의 전체를 대상으로 산출하였다.

4) Daniel-Grinblatt-Titman-Wermers 의 수익률 분해법

대부분의 펀드평가 모형이 기대수익률에 대한 펀드수익률의 초과정도를 측정함으로써 성과를 평가한다는 면에서 CAPM에 기초를 두고 있는 펀드성과평가 모형이다. 이에 반해 Grinblatt-Titman(1989)은 벤치마크 수익률과 비교하지 않고도 펀드의 운용성과를 평가할 수 있는 새로운 개념의 평가모형을 제기하였다. Daniel- Grinblatt-Titman-Wermers(1997)는 Grinblatt-Titman(1989)의 연구를 한 단계 발전시켜 펀드가 보유한 주식의 수익률과 규모, 시가/장부비율, 모멘텀의 특성이 유사한 주식들로 구성된 벤치마크 포트폴리오와의 수익률을 비교하여 펀드 초과성과의 원천을 분해하는 방법을 제안하였다. 이들은 아래 식(4)와 식(5)와 같이 펀드의 성과를 분해해서 산출하는 식을 제시하고 이를 각각 종목선택(CS: Characteristic Selectivity) 및 투자시점선택(CT: Characteristic Timing) 능력을 나타내는 값으로 간주하였다.

아래 식들에서 [eqn: w]는 종목 [eqn: j]에 투자된 비중을 나타내는 항이며 [eqn: b]는 벤치마크의 수익률임을 구분하기 위해서 사용된 기호이며 위의 세 식은 모두 특정시점 [eqn: t]에 대한 측정치만을 나타낸다. 따라서 기간전체에 대한 측정치를 구할 때는 기간내 각 시점의 측정치를 합하여 평균하여 사용하게 된다.

[eqn: CS _{i,t} = 1over3 sum_z=0^2 sum _{j=1} ^{n} w _{ij,t-1} (R _{ij,t+z} -R _{t+z} ^{b _{j,t-1}} )]            (4)

[eqn: R _{ij,t+z}] : i번째 펀드의 보유주식 중 j주식의 t+0, 1, 2시점의 수익률

[eqn: R _{t+z} ^{b _{j,t-1}}] : t-1시점에서 분류된 그룹의 t+0, 1, 2시점의 벤치마크 수익률

벤치마크 수익률을 산출하기 위하여 각 개별 주식의 규모요인(Size, ME), 장부가치 대비 시장가치 비율(Book-to-Market ratio, BEME), 모멘텀(Momentum, MOM)을 이용한다. 규모요인(ME)은 개별 주식의 월말 종가와 발행주식 수의 곱으로 이루어지며, 장부가치 대비 시장가치 비율(BEME)는 개별 주식의 장부가치를 시장 규모로 나누어 산출한다. 모멘텀(MOM)은 해당 주식의 1년간의 월별 수익률의 합으로 산출하였다. 이렇게 산출된 세 가지 요인을 이용하여 각 요인에 따라 5개의 그룹으로 나눈다. 즉, 규모요인에 따라 5개의 그룹, 장부가치 대비 시장가치 비율에 따라 5개 그룹, 그리고 모멘텀에 따라 5개 그룹으로 나누어 총 125개(5×5×5)의 그룹을 만든다. 이렇게 만들어진 125개 그룹 내 하위 주식들의 월별수익률을 시장가치에 따라 가중평균을 하여 각 그룹의 벤치마크 수익률을 산출한다.
Jensen's Alpha와 마찬가지로 Thomson Financial - International Mutual Fund(SP7)은 분기별 운용 포트폴리오만 추출할 수 있기 때문에 분기 운용포트폴리오가 하위 3개월 동안 동일하게 유지된다고 가정하고 연구를 진행하였다.

the book value of stockholders' equity, plus balance sheet deferred taxes and investment tax credit (if available), minus the book value of preferred stock.

위 식에서 종목선택수익률(CS)이 0이면 펀드가 보유한 주식 보유비중을 근거로 볼 때 펀드의 성과가 벤치마크 포트폴리오와 차이가 없음을 의미하고, 양(+)의 값을 가지면 펀드매니저가 종목선택을 통해 성과가 우수한 주식을 많이 편입함으로써 벤치마크보다 우월한 성과를 나타냈음을 의미한다.

[eqn: CT _{i,t} = 1over3 sum_z=0^2 sum _{j=1} ^{n} (w _{ij,t-1} R _{t+z} ^{b _{j,t-1}} -w _{ij,t-13} R _{t+z} ^{b _{j,t-13}} )]          (5)

위의 투자시점선택수익률(CT)은 펀드매니저가 시장예측능력이 있다면 시장 상황에 적합한 유형의 주식보유비중을 늘릴 것이라는 가정에 의한 식이다. 이 식에서 보는 바와 같이 CT는 현재의 종목별 보유비중에 해당벤치마크수익률을 곱한 값에서 1년 전의 종목별 보유비중에 해당벤치마크 수익률을 곱한 값을 차감하여 산출한 것이다.

본 연구에서는 Asia Group 과 Others Group 간의 CS 와  CT 를 비교해 봄으로써 역내운용펀드와 역외운용펀드간 성과의 원천(attribute)이 차별화 되는지를 비교해 볼 수 있을 것이다.

4. 실증분석

일본과 중국에 투자하는 펀드를 펀드운용지역과 시장의 지리적 접근성을 기준으로 구분하여 각 그룹사이의 펀드 성과에 차이가 나타나는지 실증분석하기 위한 방법으로는 단순수익률(Raw Return), 젠센 알파(Jensen's Alpha), 그리고 Carhart 4-Factor 모형을 모두 사용해 보았다.

또한 성과평가 비교이후에는 D-G-T-W 모형(Daniel, Griblatt, Titman, and Wermersm 1997)을 이용하여 Asia Group 펀드와 Others Group 펀드의 성과를 결정하는 요인(performance attribute)에 차이가 있는 지도 비교해 보았으며, 추가적으로 펀드 내 종목구성의 특성이 다른지에 대한 회귀분석 비교도 수행하였다.

가. 단순수익률(Raw Returns)

이번 절에서는 펀드 운용사가 위치한 지역에 따라 펀드 성과에 미치는 영향을 단순수익률(Raw Return)을 이용하여 검증하고자 한다. 산출된 펀드 수익률을 운용지역에 따라 아시아(Asia)와 그 외 지역(Others) 간에 차이가 나는지 검증하였으며 그 결과를 <표 2>에 제시하였다.

<표 2> Raw Return - Asia vs. Others

p-value는 운용지역 그룹에 따른 t-test[paired]에 대한 결과 값을 의미하며, *, **, ***는 각각 유의수준 10%, 5%, 1%에서 통계적으로 유의함을 나타낸다.
운용지역을 자국과 타국으로 구분하여 동일한 분석을 반복 시행하였으며, Asia vs. Others의 실증분석과 큰 차이를 보이지 않는다. 따라서 지면의 분량을 고려하여 생략하였다.

		전체기간		Bearish		Bullish
		#	Raw (%)	#	Raw (%)	#	Raw (%)
Japan	Asia	1,293	0.02	713	-1.46	1,114	1.10
	Others	1,530	0.02	717	-1.43	1,226	1.08
	[eqn: R^Aisa -R^Others]		0.00		-0.03		0.02
	p-value		0.999		0.604		0.874
China	Asia	660	0.92	614	0.52	561	2.05
	Others	483	1.40	314	1.00	253	2.55
	[eqn: R^Aisa -R^Others]		-0.48		-0.48		-0.49
	p-value		0.231		0.319		0.515

<표 2>에서 볼 수 있듯이 일본에 투자하는 펀드의 경우 일본에 근접한 지역(Asia)에서 운용하는 펀드와 그 외 지역(Others)에서 운용한 펀드의 성과 차이가 0.05% 이내로 거의 나타나지 않으며, 그 차이에 대한 t-test 결과 또한 유의하지 않은 것으로 나타났다. 반면 중국에 투자하는 펀드의 경우 일본에 투자하는 펀드와는 달리 중국에 근접한 지역에서 운용하는 펀드가 그 외 지역에서 운용하는 펀드에 비하여 시장 상황에 상관없이 전체적으로(전체기간, Bearish, Bullish) 낮은 성과를 거두는 것으로 나타났다. 하지만, 중국 역시 운용지역에 따른 펀드의 성과 차이는 0.5% 미만이며, 차이에 대한 t-test 결과 또한 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이는 지리적으로 가까운 곳에서 운용하는 펀드가 우수한 성과를 거둔다는 미국시장의 연구 결과(Coval and Moskowitz, 2001)와 다른 결과이며 이에 대한 추가적인 분석이 필요하다.

이를 위해 본 연구자들은 운용지역에 따른 두 그룹(Asia vs. Others)을 펀드성과에 따라 4개의 그룹으로 세분화하여 비교해 보았다. 성과가 좋지 않은 하위 25%를 「Group 1」으로, 성과가 가장 좋은 상위 25%를 「Group 4」로 하여, 월단위로 그룹을 재조정하였다. 성과에 따라 4개의 그룹으로 나누어 실증 분석한 결과를 <표 3>을 통해 살펴보면, 전체기간에서 일본과 중국에 투자한 펀드 모두 성과에 따른 총 4개의 그룹 중 상·하위 25%에 해당하는 「Group 1」과 「Group 4」에서는 운용지역에 따라 성과 차이가 발생하는 반면, 중간 그룹인 「Group 2」과 「Group 3」에서는 성과 차이가 없는 것으로 나타났다. 우선, 성과가 하위 25%인 「Group 1」의 경우 투자지역과 지리적으로 근접한 Asia 그룹에서 운용하는 펀드가 지리적으로 먼 Others 그룹에서 운용한 것보다 높은 수익률을 거두었다. 그러나 성과 상위 25%인 「Group 4」의 경우 Asia그룹이 Others 그룹에 비하여 낮은 수익률을 거두는 반대의 결과를 나타내었다. 즉, 성과가 좋은 펀드 중에서는 지리적으로 먼 Others 그룹이 더 우월하며, 성과가 좋지 않은 펀드 중에서는 Asia 그룹이 더 우월한 성과를 거두었다. 이는 또한 지리적으로 근접한 Asia 그룹에서 운용하는 펀드가 그 외 지역(Others)에서 운용하는 펀드에 비하여 펀드들의 성과 편차가 적다는 의미도 포함한다.

이를 시장상황에 따라 두 기간으로 구분하여 분석한 결과, 전체기간에서 나타나는 특징은 시장상황이 좋지 않은 기간에 나타나는 특징에 기인한 것임을 알 수 있다. 시장상황이 좋지 않은 기간(Bearish)에서는 전체기간의 결과와 동일하게 「Group 1」과 「Group 4」에서 운용지역에 따라 차이가 발생하는 반면, 중간 그룹인 「Group 2」과 「Group 3」에서는 차이가 없다. 또한 「Group 1」과 Group 4」에서 발생하는 성과의 차이는 전체기간과 마찬가지로 성과상위 그룹에서는 Other 그룹이 성과가 우월하며 성과하위 그룹에서는 Asia그룹이 성과가 우월한 것으로 나타났다. 하지만 시장상황이 좋은 기간(Bullish)에서는 일본과 중국에 투자하는 펀드 모두 그룹에 상관없이 운용지역에 따른 성과차이가 없는 것으로 나타나서 전체기간의 성과차이는 시장상황이 좋지 않은 기간의 성과차이에 기인한 결과로 보인다.

하지만 단순수익률은 투자성과에 위험을 반영하지 않았으므로 펀드의 투자성과를 명확히 측정하는데 한계를 가진다. 따라서 다음 절에서는 위험조정수익률(Jensen's Alpha, Carhart 4-factor)을 이용하여 국제투자펀드의 투자성과를 측정해 본 후 결과에 대한 본격적인 해석을 하고자 한다. 또한 이상의 분석 결과에서 볼 수 있듯이, 성과에 따라 나눈 그룹 간에는 명확한 차이를 보임에도 불구하고 전체 표본 펀드 사이에는 차이가 나타나지 않는다. 이는 성과를 그룹별로 구분하지 않은 경우 표본 펀드의 평균 수익률을 구할 때에 성과가 좋은 그룹과 나쁜 그룹간의 수익률이 상쇄되어 운용/투자지역별 펀드의 성과차이를 보여주지 못함을 알 수 있다. 따라서 이후 실증분석에서도 운용/투자지역별 성과에 대한 명확한 차이를 보여줄 수 있는 그룹별 분석을 계속 시행토록 한다.

<표 3> Raw Return - Asia vs. Others (그룹별)

Raw Return (단위 : %)			Japan					China
			Asia	Others	차 이	p-value		Asia	Others	차 이	p-value
전체 기간	All	개수	1,293	1,530				660	483
		Raw	0.02	0.02	0.00	0.999		0.92	1.40	-0.48	0.231
	Group 1		-1.83	-2.25	0.42	0.002***		-2.55	-4.08	1.53	0.000***
	Group 2		-0.37	-0.26	-0.11	0.241		-0.15	-0.12	-0.03	0.943
	Group 3		0.35	0.35	0.00	0.957		1.71	2.25	-0.54	0.225
	Group 4		1.93	2.23	-0.30	0.002***		4.64	7.23	-2.59	0.000***
Bearish	All	개수	713	717				614	314
		Raw	-1.46	-1.43	-0.03	0.604		0.52	1.00	-0.48	0.319
	Group 1		-3.16	-4.10	0.94	0.000***		-2.66	-4.45	1.79	0.000***
	Group 2		-1.81	-1.67	-0.14	0.046**		-0.27	-0.61	0.34	0.518
	Group 3		-1.10	-1.06	-0.04	0.413		1.27	1.83	-0.55	0.297
	Group 4		0.22	1.08	-0.86	0.000***		3.73	6.86	-3.13	0.000***
Bullish	All	개수	1,114	1,226				561	253
		Raw	1.10	1.08	0.02	0.874		2.05	2.55	-0.49	0.515
	Group 1		-0.86	-0.89	0.03	0.862		-2.23	-3.02	0.80	0.290
	Group 2		0.68	0.78	-0.10	0.550		0.18	1.30	-1.12	0.177
	Group 3		1.41	1.38	0.03	0.840		2.96	3.48	-0.52	0.551
	Group 4		3.18	3.06	0.12	0.307		7.30	8.29	-0.99	0.294

나. Jensen's Alpha

이번 절에서는 위험조정수익률을 이용하여 운용지역간의 차이가 존재하는지 확인토록 한다. 위의 단순수익률은 투자성과에 측정 시 위험을 고려하지 않았기 때문에 펀드의 성과를 대표한다고 할 수 없다. 따라서 위험조정수익률의 측정을 통한 비교가 필요한데 이 중 먼저 Jensen's Alpha를 이용한 실증분석 결과를 <표 4>에 제시하였다. 실증 분석 결과는 대체로 단순수익률의 결과와 크게 다르지 않다. <표 4>에서 볼 수 있듯이, 전체기간의 모든 펀드에 대하여 일본 펀드는 Asia 지역에서 운용한 펀드가 Others 지역에서 운용한 펀드에 비하여 0.46% 높은 수익률을 기록하였으며, 중국 펀드는 Others 지역에서 운용한 펀드가 1.50% 높은 수익률을 거두었지만 이들 차이 모두 통계적인 유의성을 가지지 못한다. 이를 성과그룹에 따라 4개의 그룹으로 구분한 경우에는  성과 상·하위 25%인 「Group 1」과 「Group 4」에서는 명확한 차이를 나타내고 있으며 단순수익률의 경우와 마찬가지로「Group 1」에서는 운용지역이 투자지역과 지리적으로 근접한 Asia 그룹에서 운용하는 펀드가 높은 투자 성과를 거둔 반면, 「Group 4」에서는 Others 그룹이 보다 높은 성과를 거두었다.

이를 시장상황에 따라 나누어 보면, 단순수익률의 경우와 마찬가지로 전체기간의 결과가 시장상황이 좋지 않은 경우에 기인함을 알 수 있다. 즉, 시장상황이 좋지 않은 경우 전체기간의 결과와 동일하게 일본과 중국에 투자하는 펀드 모두 「Group 1」에서는 Asia 그룹에서 운용하는 펀드가 높은 수익률을 거둔 반면, 「Group 4」에서는 Others 그룹에서 운용하는 펀드가 높은 성과를 거둔다. 즉, 전체기간의 결과와 마찬가지로 투자지역과 운용지역의 물리적 거리가 가까울수록 펀드 사이의 투자 성과 편차가 작았다. 이러한 분석 결과는 예상하지 못한 의외의 결과이다. 미국시장에서 진행된 선행연구들에 따르면 물리적 거리가 가까울수록 정보접근성의 측면에서 우위를 점하는 것으로 보고 되었으며, 이에 따라 연구자들은 사전적으로 투자지역에 지리적으로 근접한 Asia 그룹에서 운용한 펀드가 Others 그룹에서 운용한 펀드에 비하여 우월한 성과를 보일 것으로 예상하였다. 그런데, 성과가 좋지 않은 그룹(Group 1)에서는 예상한 결과대로 Asia 그룹에서 운용하는 펀드가 우월한 투자 성과를 거두는 것으로 나왔으나, 성과가 좋은 그룹(Group 4)에서는 반대의 결과가 나온 것이다.

이러한 결과는 성과그룹에 따라 정보접근성과 운용능력에서 차이를 보이기 때문이라고 해석할 수 있다. 일반적으로 Others 그룹에 속한 북미나 유럽의 운용사들은 아시아에 위치한 운용사에 비하여 운용기법에서 선진화되었다고 인식된다. 이들 펀드들 중 상위 25%에 속한 펀드매니저들은 운용능력 뿐 아니라 정보 접근성능력도 우수하기 때문에 근거리에서 운용되는 상위그룹 펀드보다 우월한 성과를 나태낸 것이라고 보여진다. 반면, 성과 하위 25%인 「Group 1」의 Others 그룹에 속한 운용사들은 Others 그룹내의 하위그룹이므로 정보접근성 측면에서 Asia 그룹에 비하여 열위에 있으면서도 이를 극복할 만한 우위가 없기 때문에 Asia 그룹보다 낮은 성과를 기록했다고 보여진다. 또한 Others 그룹보다 Asia 그룹이 펀드 사이에 성과 편차가 작은데 이는 Asia 지역에 위치한 운용사간에는 정보 접근성의 측면에서 편차가 크기 않지만 물리적으로 원거리에서 운용하는 Others 지역 운용사간에는 회사의 규모나 능력에 따라 원거리 정보에 대한 접근성 차이가 더 크며 이 때문에 성과의 편차도 크게 나타나기 때문인 것으로 판단된다.

하지만 시장상황이 좋은 기간(Bullish)에서는 일본과 중국에 투자하는 펀드 모두 모든 성과그룹(Group 1-Group 4)에서 운용지역에 따른 성과차이가 없는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 시장상황이 좋지 않은 기간과 비교해서 해석할 필요가 있다. 일반적으로 시장상황이 좋지 않은 경우에는 자산운용사의 위기관리능력이나 종목선택능력이 보다 분명히 차별화된다. 하지만 일반적으로 시장상황이 좋은 경우, 모멘텀 투자전략을 이용한 공격적인 투자자들이 충분히 높은 수익을 거둘 수 있으며 이 때문에 운용실력의 차이의 유의성이 줄어드는 것으로 판단된다.

이상의 추론에 대하여, 이후 (라)절에서 D-G-T-W 성과분해 모형(Daniel, Griblatt, Titman, and Wermersm 1997)을 이용하여 다시 한 번 검증토록 하겠다.

<표 4> Jensen's Alpha - Asia vs. Others

Jensen's Alpha (단위 : %)			Japan					China
			Asia	Others	차 이	p-value		Asia	Others	차 이	p-value
전체 기간	All	개수	1,293	1,530				660	483
		Alpha	-0.04	-0.50	0.46	0.937		-0.97	0.53	-1.50	0.113
	Group 1		-1.89	-2.32	0.43	0.001***		-2.46	-3.84	1.38	0.001***
	Group 2		-0.43	-0.32	-0.11	0.253		0.07	-0.06	0.13	0.919
	Group 3		0.29	-0.28	0.57	0.981		-0.31	1.24	-1.55	0.136
	Group 4		1.87	2.17	-0.30	0.002***		4.85	7.28	-2.43	0.000***
Bearish	All	개수	713	717				614	314
		Alpha	-1.52	-1.37	-0.15	0.000***		0.78	0.40	0.38	0.390
	Group 1		-3.22	-4.17	0.95	0.000***		-2.49	-4.09	1.59	0.001***
	Group 2		-1.86	-1.73	-0.13	0.056*		0.05	-0.41	0.46	0.395
	Group 3		-1.16	-1.16	0.00	0.466		1.55	1.08	0.47	0.432
	Group 4		0.16	1.03	-0.87	0.000***		4.00	6.94	-2.94	0.000***
Bullish	All	개수	1,114	1,246				568	266
		Alpha	1.05	0.31	0.74	0.410		-3.61	0.83	-4.44	0.165
	Group 1		-0.92	-0.97	0.05	0.761		-2.36	-3.15	0.79	0.291
	Group 2		0.62	0.71	-0.09	0.560		0.11	0.88	-0.77	0.178
	Group 3		1.35	0.53	0.82	0.834		-3.12	1.65	-4.77	0.177
	Group 4		3.12	3.00	0.12	0.308		7.23	8.21	-0.99	0.293

다. Carhart 4-Factor Model

본 절에서는 세 번째 성과비교 방법으로 Carhart 4-Factor Model를 이용하여 위험대비 초과수익률을 측정하였으며, 이 결과는 <표 5>에 제시하였다.

Carhart 4-Factor Model을 이용한 결과 역시 Jensen's Alpha의 경우와 거의 같다.  전체기간의 모든 펀드에 대하여 일본 펀드는 Asia 그룹과 Others 그룹에서 운용한 펀드 사이에 투자 성과가 차이가 없으며, 중국 펀드는 Others 그룹에서 0.48% 초과 수익률을 거두었지만 통계적으로 유의하지 않다. 이를 성과그룹에 따라 4개의 그룹으로 나눈 경우 「Group 1」에서는 지리적으로 근접한 Asia 그룹에서 운용하는 펀드가 높은 투자 성과를 거둔 반면, 「Group 4」에서는 Others 그룹에서 운용하는 펀드가 높은 투자 성과를 거두었다. 즉, 여전히 지리적으로 근접한 곳에서 운용하는 펀드 사이의 투자 성과 편차가 작은 것으로 나타났다.

이러한 결과를 시장상황에 따라 나누어 보면, 시장상황이 좋지 않은 경우 전체기간의 결과와 동일하게 일본과 중국에 투자하는 펀드 모두 「Group 1」에서는 Asia 그룹에서 운용하는 펀드가 높은 수익률을 거둔 반면, 「Group 4」의 경우 Others 그룹에서 운용하는 펀드가 높은 성과를 거둔다. 즉, 투자지역과 운용지역의 물리적 거리가 가까울수록 펀드 사이의 투자 성과 편차가 작았다. 하지만 시장상황이 좋은 기간에는 일본과 중국에 투자하는 펀드 모두 성과그룹과 상관없이 운용지역에 따른 차이가 없는 것으로 나타났다.  이러한 결과는 앞의 젠센 알파에서 나타난 결과의 유효성을 확인해 주는 결과이다. 따라서 본 연구자들은 앞 절에서와 마찬가지로 지리적으로 멀리 위치한 Others 그룹의 최상위 그룹은 정보취득 면에서 지리적인 핸디캡을 커버할 만한 능력을 갖추고 있으면서 운용기법에 앞서 있기 때문에 Asia 그룹 상위그룹보다 우월한 성과를 낼 수 있었다고 해석한다.  반면, Others 그룹의 최하위 그룹은 지리적인 거리에 따른 정보취득의 열세를 극복할 만한 능력이 없기 때문에 오히려 Asia 그룹의 하위그룹보다도 성과가 낮을 수 밖에 없는 것으로 보인다.  그러나, 시장이 상승장인 경우에는 이러한 운용능력의 차이가 상대적으로 약하게 나타나서 시장이 하락세일 때에 비해서 차이가 통계적으로 유의하게 나타나지 않는 것으로 보인다.

<표 5> Carhart 4-Factor Model - Asia vs. Others

Carhart 4-Factor (단위 : %)			Japan					China
			Asia	Others	차이	p-value		Asia	Others	차이	p-value
전체 기간	All	개수	1,293	1,530				660	483
		Carhart	0.18	0.18	0.00	0.999		0.40	0.88	-0.48	0.231
	Group 1		-1.67	-2.09	0.42	0.002***		-3.07	-4.60	1.53	0.000***
	Group 2		-0.21	-0.10	-0.11	0.241		-0.67	-0.64	-0.03	0.943
	Group 3		0.51	0.51	0.00	0.957		1.19	1.73	-0.54	0.225
	Group 4		2.09	2.39	-0.30	0.002***		4.13	6.71	-2.58	0.000***
Bearish	All	개수	717	713				581	352
		Carhart	-0.46	-0.43	-0.03	0.604		0.55	1.02	-0.48	0.319
	Group 1		-2.16	-3.10	0.94	0.000***		-2.64	-4.42	1.79	0.000***
	Group 2		-0.80	-0.67	-0.13	0.046**		-0.25	-0.59	0.34	0.518
	Group 3		-0.10	-0.06	-0.04	0.413		1.30	1.85	-0.55	0.297
	Group 4		1.22	2.09	-0.87	0.000***		3.75	6.89	-3.13	0.000***
Bullish	All	개수	1,226	1,114				535	285
		Carhart	0.65	0.63	0.02	0.874		-0.04	0.45	-0.49	0.515
	Group 1		-1.31	-1.35	0.04	0.862		-4.32	-5.12	0.80	0.290
	Group 2		0.23	0.32	-0.09	0.550		-1.91	-0.79	-1.12	0.177
	Group 3		0.95	0.93	0.02	0.840		0.87	1.38	-0.52	0.550
	Group 4		2.73	2.61	0.12	0.307		5.21	6.19	-0.99	0.294

라. Daniel-Grinblatt-Titman-Wermers 의 수익률 분해법

이번 절에서는 Asia 그룹과 Others 그룹 사이의 성과 요인의 차이를 분석하기 위하여 Daniel-Grinblatt-Titman-Wermers 성과분해(performance attribute) 방법을 실시하였다. 펀드의 운용성과를 종목선택능력(CS: Characteristic Selectivity)과 투자시점선택능력(CT: Characteristic Timing)으로 나누어서 검증하고, 그 결과를 <표 6>과 <표 7>에 제시하였다.

<표 6>의 종목선택능력의 전체기간 결과를 보면, 전체 표본 펀드에 대하여 일본에 투자하는 펀드는 Asia 그룹과 Others 그룹 사이에 차이가 통계적으로 유의하지 않은 반면 중국에 투자하는 펀드는 Others 그룹이 Asia 그룹에 비하여 1.01% 높은 성과를 나타냈으며 그 차이는 통계적으로 유의하다. 이를 다시 성과에 따라 4개의 그룹으로 나누어 보면 성과 상·하위 25%인 「Group 1」과 「Group 4」에서는 성과의 차이가 보다 명확하게 나타난다.  그리고 앞의 위험조정성과비교와 마찬가지로 종목선택수익률에 있어서도 일본과 중국에 투자하는 펀드 모두 「Group 1」에서는 Asia 그룹이 우수한 성과를 거두며, 「Group 4」에서는 Others 그룹이 우수한 성과를 거두었다.

이를 시장상황에 따라 나누어 보면, 시장상황이 좋지 않은 경우 전체기간의 결과와 유사하다. 일본과 중국에 투자하는 펀드 모두 성과가 나쁜 「Group 1」에서는 Asia 그룹이 우수한 성과를 거두며, 성과가 좋은 「Group 4」에서는 반대로 나타났다. 또한 차상위그룹인 「Group 3」에서도 Others 그룹이 Asia 그룹에 비해서 유의한 수준에서 종목선택능력이 우월한 것으로 나타났다.  이는 비교적 우수한 상위 그룹들의 경우 앞의 위험조정수익률에서 나타났던 Others 그룹의 우수한 성과가 종목선택능력에 많이 기인한다는 뜻이다. 또한, 시장상황이 좋은 경우에도 전체기간의 결과나 앞의 위험조정수익률의 결과와는 달리 최상위 그룹에서는 (중국의 경우에는 차상위그룹까지) Others 그룹이 Asia 그룹보다 종목선택 능력이 나은 것으로 나타났다. 이는 지리적으로 떨어진 곳에 위치한 Others 그룹의 경쟁력은 기업분석능력에 기인한 종목선택 능력의 우월성임을 시사하는 결과이고 Others 그룹의 최하위그룹만이 Asia 그룹의 최하위 그룹보다도 종목선택능력이 없을 뿐 평균적으로 Others 그룹은 종목선택 능력이 우월하다고 봐도 무리가 없다.

다음으로 <표 7>의 투자시점선택능력을 보면 전체기간에서 일본에 투자하는 펀드는 Asia 그룹이 Others 그룹에 비하여 0.04% 유의한 초과 수익률을 얻었다.  이를 다시 그룹별로 나누어 보면, 「Group 1」에서는 Asia 그룹이 「Group 4」에서는 Others 그룹이 통계적으로 유의한 수준의 우월성을 보이고 있다. 반면 중국에 투자하는 펀드의 경우 전체 표본 펀드에 대하여 Asia 그룹과 Others 그룹 사이에서 투자시점선택능력의 차이가 없는 것으로 나타났다. 이를 성과 그룹으로 나누어 보면 성과가 나쁜 그룹(Group 1, Group 2)에서 Asia 그룹이 Others 그룹에 비하여 우수한 투자시점선택능력을 가지며, 성과가 좋은 그룹에서는 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않아서 앞의 Others 상위그룹의 우수한 위험조정성과의 원천이 타이밍 보다는 종목선택능력임을 다시 한 번 확인시켜 준다.

추가적으로 투자시점선택능력을 시장상황별로 나누어 보면, 시장상황이 좋지 않은 경우는 일본과 중국에 투자하는 펀드 모두 전체 표본 펀드에 대하여 통계적으로 유의한 타이밍 능력차이가 나타나지는 않는다. 하지만 이를 성과에 따라 그룹을 나누어 보면, 일본 펀드의 경우 「Group 1」과 「Group 4」에서 통계적으로 유의한 차이를 보이며, 하위그룹에서는 Asia 그룹이 상위그룹에서는 Others 그룹이 나은 타이밍 능력을 보였다. 그러나 중국의 경우 상위그룹에서 Others 그룹이 나은 타이밍능력을 찾을 수 없었다. 반면, 시장상황이 좋은 경우 일본이나 중국 구별 없이 거의 모든 그룹에서 오히려 Asia 그룹이 Others 그룹보다 타이밍 능력이 우수한 것으로 나타났다. 이들 결과를 종합해보면, 앞에서 서술했던 대로 Asia 그룹의 성과의 원천은 상당부분 상승기에 있어서의 타이밍 능력에 있다는 해석을 지지하는 결과로 간주되며, 이러한 경향은 일본보다 중국시장의 경우 더욱 강하다. 특히, Asia 그룹의 타이밍의 우월성은 시장 상승기에 더욱 명확히 나타나므로, 전체적인 위험조정수익률에서 상승기에 Others 그룹의 우월성이 유의하지 않게 된 이유를 설명할 수 있게 된다.

이상의 D-G-T-W 성과분해 결과를 정리해 보면 대체로 최하위 그룹에서는 Asia 쪽에서 운용하는 펀드들이 종목선택능력이나 타이밍능력 모두에서 우월하며 최상위(또는 상위) 그룹의 경우 종목선택능력은 Others가 타이밍능력은 Asia 쪽이 대체로(특히 상승기에) 우월한 것으로 나타났다.  이러한 결과는 앞 절의 위험조정 수익률에 있어서 하위그룹에서는 Asia 쪽이 꾸준히 우월하지만, 상위그룹에서는 Others가 시장상황이 좋지 않을 때는 우월하지만 시장호황기에서 우월성이 유의하지 않게 나타나는 이유를 어느 정도 설명해 주고 있다.  즉, 상위그룹의 경우 Others의 종목선택능력의 우월성이 Asia의 상위그룹의 타이밍능력의 우월성 때문에 희석될 수 있으며 이는 특히 시장이 상승기(=모멘텀투자의 효력이 높을 때) 일 때 나타나는 현상이다.

<표 6> D-G-T-W 종목선택능력 (CS : Characteristic Selectivity) - Asia vs. Others

DGTW-CS (단위 : %)			Japan					China
			Asia	Others	차이	p-value		Asia	Others	차이	p-value
전체 기간	All	개수	1,228	1,177				387	422
		CS	-1.01	-0.96	-0.05	0.447		-0.57	0.44	-1.01	0.025**
	Group 1		-2.76	-3.55	0.79	0.000***		-3.22	-5.59	2.37	0.000***
	Group 2		-1.27	-1.28	0.01	0.970		-1.64	-1.36	-0.28	0.606
	Group 3		-0.64	-0.51	-0.13	0.074*		0.09	1.57	-1.48	0.003***
	Group 4		0.61	1.50	-0.89	0.000***		2.61	6.73	-4.12	0.000***
Bearish	All	개수	630	648				302	273
		CS	-1.36	-1.33	-0.03	0.663		-0.06	0.57	-0.63	0.243
	Group 1		-2.92	-4.57	1.65	0.000***		-2.37	-5.51	3.13	0.000***
	Group 2		-1.60	-1.64	0.04	0.644		-1.19	-1.29	0.10	0.601
	Group 3		-0.98	-0.82	-0.16	0.009***		0.57	1.81	-1.24	0.038**
	Group 4		0.07	1.73	-1.66	0.000***		3.07	6.81	-3.74	0.000***
Bullish	All	개수	1,081	888				344	180
		CS	-0.77	-0.69	-0.08	0.521		-2.08	0.06	-2.14	0.006***
	Group 1		-2.65	-2.80	0.15	0.355		-5.32	-5.83	0.50	0.593
	Group 2		-1.03	-1.02	-0.01	0.939		-2.97	-1.55	-1.42	0.046**
	Group 3		-0.40	-0.29	-0.11	0.357		-1.33	0.86	-2.19	0.008***
	Group 4		1.00	1.33	-0.33	0.011**		1.27	6.51	-5.24	0.000***

<표 7> D-G-T-W 투자시점선택능력 (CT : Characteristic Timing) - Asia vs. Others

DGTW-CT (단위 : %)			Japan					China
			Asia	Others	차이	p-value		Asia	Others	차이	p-value
전체 기간	All	개수	895	468				153	52
		CT	-0.08	-0.12	0.04	0.006***		-0.15	-0.34	0.18	0.381
	Group 1		-0.61	-0.88	0.27	0.000***		-0.73	-2.60	1.87	0.000***
	Group 2		-0.18	-0.21	0.03	0.090*		-0.41	-0.95	0.54	0.005***
	Group 3		0.02	0.01	0.01	0.501		0.04	0.21	-0.17	0.456
	Group 4		0.46	0.58	-0.12	0.019**		1.12	1.38	-0.26	0.144
Bearish	All	개수	269	170				87	48
		CT	-0.06	-0.09	0.03	0.359		-0.28	-0.32	0.04	0.932
	Group 1		-0.66	-1.24	0.58	0.000***		-0.74	-2.59	1.85	0.000***
	Group 2		-0.19	-0.25	0.06	0.144		-0.60	-0.95	0.35	0.090*
	Group 3		0.06	0.09	-0.03	0.617		-0.10	0.21	-0.31	0.265
	Group 4		0.56	1.02	-0.46	0.000***		0.99	1.46	-0.48	0.607
Bullish	All	개수	843	409				128	12
		CT	-0.09	-0.14	0.05	0.001***		0.48	-0.47	0.95	0.000***
	Group 1		-0.58	-0.67	0.09	0.101		-0.68	-2.68	2.00	0.004***
	Group 2		-0.17	-0.18	0.01	0.403		0.27	-0.96	1.23	0.014**
	Group 3		-0.01	-0.05	0.04	0.002***		0.78	0.23	0.55	0.002***
	Group 4		0.40	0.32	0.08	0.027**		1.55	0.90	0.65	0.014**

마. 종목구성 특성차이 비교

마지막으로 본 절에서는 Asia 지역의 펀드들과 Others 지역의 펀드 간에 펀드를 구성하고 있는 종목상의 특성에 차이가 있는지를 회귀분석을 통해 확인하고자 한다. 이를 통해 Asia 지역 펀드운용자들과 Others 지역 펀드운용자들이 선호하는 종목들이 다른지 알 수 있을 것이다.  <표 8>은 중국 및 일본에 투자하는 전체펀드내의 각 종목별로 Asia 그룹 펀드내의 해당종목에 대한 투자비중과 Others 그룹 펀드내의 해당종목에 대한 투자비중을 종속변수로 종목특성변수를 독립변수로 하여 회귀분석을 시행한 결과를 나타낸다. 여기에서 사용된 종목특성변수는 COMPUSTAT-Global을 통해 자료확보가 가능한 부채비율(D/E), 자산수익률(ROA), 기업규모(Size), 성장성(M/B), 주가변동성(VAR) 등이다.  먼저 전체표본에 대한 회귀분석결과를 살펴보면 자산수익률, 기업규모, 성장성, 변동성 등에서 유의한 수준의 차이가 발견된다.  표의 결과에 따르면 자산수익률이나 주가변동성이 큰 기업일수록 Asia 그룹 내의 비중이 높은 반면 기업규모나 성장성이 큰 기업일수록 Others 그룹 내의 비중이 높은 것으로 나타났다.  그러나, 표본을 중국투자펀드와 일본투자펀드별로 나누어 살펴본 결과 Asia 그룹과 Others 그룹 간의 종목특성의 차이는 전체를 비교한 것처럼 다양하게 나타나지 않음을 알 수 있다. 특히 중국펀드의 경우 위에서 열거된 종목특성변수 중 Asia 그룹과 Others 그룹 펀드 내의 비중을 결정하는 데 유의하게 차이를 갖는 변수는 발견되지 않았다. 이에 비해 일본펀드의 경우는 Others 그룹일수록  Asia 그룹에 비해서 기업규모가 큰 종목과 성장성이 높은 종목의 비율이 높은 경향이 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 앞의 절에서 발견된 Others 펀드들의 종목선택의 우위가 대체적으로 펀더멘탈이 안전한 대형주와 성장성이 높은 종목을 선호하는 것과 연관성이 있음을 보여주는 것이다.

추가적으로 앞에서와 같이 성과그룹별로 펀드들을 분류한 후 펀드내 종목특성에 대한 회귀분석을 시행하여 상하위 그룹의 성과원천과 종목특성간의 관계를 확인하고자 하였다. 그러나, 중국의 경우 원래 표본수가 일본에 비해서 적을 뿐 아니라 재무제표 자료가 확보되지 않는 기업 수가 많아서 이를 다시 성과별로 4 등분한 후에 종목특성별 회귀분석을 수행할 수 없었다.

<표 8 > 펀드 구성 종목특성에 대한 회귀분석 결과  Asia vs. Others

MODEL		Whole				Japan				China
		HoldA	HoldO	t-test		HoldA	HoldO	t-test		HoldA	HoldO	t-test
Intercept	Parm	-1.481	-2.391	3.356		-1.787	-2.230	1.735		0.885	-1.943	1.194
	P-value	0.000	0.000	0.002		0.000	0.000	0.093		0.150	0.396	0.242
D/E	Parm	-0.568	-0.526	-0.421		-0.405	-0.501	1.051		-0.446	0.122	-0.608
	P-value	0.000	0.000	0.677		0.000	0.000	0.302		0.070	0.892	0.547
ROA	Parm	1.542	0.393	4.722		0.435	0.139	1.310		4.116	7.957	-1.446
	P-value	0.000	0.050	0.000		0.001	0.452	0.200		0.000	0.002	0.158
Size	Parm	0.115	0.161	-3.400		0.119	0.151	-2.513		0.089	0.134	-0.395
	P-value	0.000	0.000	0.002		0.000	0.000	0.018		0.005	0.215	0.695
M/B	Parm	0.000	0.016	-4.765		0.000	0.016	-5.400		-0.095	-0.005	-1.161
	P-value	0.666	0.000	0.000		0.448	0.000	0.000		0.000	0.951	0.255
VAR	Parm	2.059	1.466	2.157		1.770	1.450	1.260		-1.437	-0.176	-0.421
	P-value	0.000	0.000	0.039		0.000	0.000	0.217		0.036	0.952	0.677
Adj R^2		0.042	0.020			0.035	0.021			0.052	0.012

<표 9> 일본투자펀드의 성과그룹별 종목특성에 대한 회귀분석 (Asia vs. Others)

MODEL			Japan
			Bottom				Top
			HoldA	HoldO	t-test		HoldA	HoldO	t-test
Intercept	Parm		-2.631	-3.537	1.036		-2.728	-3.852	3.259
	P-value		0.000	0.000	0.308		0.000	0.000	0.003
D/E	Parm		-0.456	-0.796	1.141		-0.332	-0.185	-1.183
	P-value		0.000	0.006	0.263		0.000	0.105	0.246
ROA	Parm		0.656	-0.640	1.179		0.814	0.695	0.320
	P-value		0.004	0.552	0.248		0.000	0.038	0.751
Size	Parm		0.167	0.229	-1.451		0.171	0.231	-3.517
	P-value		0.000	0.000	0.157		0.000	0.000	0.001
M/B	Parm		0.010	0.134	-5.696		0.000	0.022	-5.755
	P-value		0.000	0.000	0.000		0.424	0.000	0.000
VAR	Parm		1.842	1.991	-0.167		1.884	1.397	1.322
	P-value		0.000	0.022	0.869		0.000	0.000	0.196
Adj R^2			0.032	0.013			0.061	0.028

따라서 불가피하게 일본펀드들에 대해서만 성과 상위그룹과 하위그룹에 대한 구성종목 특성에 대한 회귀분석을 시행하였으며 그 결과를 <표 9>에 제시하였다. 이를 살펴보면 <표 8>에서와 마찬가지로 Others 그룹의 경우 Asia 그룹에 비해서 기업규모가 크고 성장성이 높을수록 펀드 내 비중이 높은 경향이 있다는 것을 확인할 수 있다. 다만, 성과하위 그룹에 있어서는 대형주에 대한 선호가 통계적으로 유의할 수준까지는 아니었다. 대체로 Others 그룹의 펀드운용지역이 미국이나 유럽 등 서구 자본시장 선진국임을 감안할 때 이러한 결과는 충분히 이해되는 결과이며 자료의 부족으로 중국시장에 대한 성과그룹별 종목특성에 대한 회귀분석을 시행하지 못했지만 일본시장의 결과가 중국시장에 투자하는 선진국 펀드들에 대해서도 비슷하게 적용될 것이라고 보아도 큰 무리가 없을 것이다.  결국 앞의 성과분석에서 관측되었던 일본 및 중국시장에 투자하는 Other 상위 그룹에서의 Asia 상위 그룹에 대한성과우위나 종목선택능력의 우위는 보다 펀드멘탈에 기반한 대형주나 성장주에 대한 선호도에 일정부분 정도 기인하는 것임을 회귀분석을 통해 알 수 있다.

5. 결론

90년대 이후 정보통신의 발전으로 자본시장이 단일화 되고 있음에도 불구하고, 지리적 접근성과 정보접근성의 관계 및 투자자들의 Home Bias에 대한 국제적 차원의 연구는 매우 부족하다. 이에 본 연구는 일본시장과 중국시장에 투자하는 펀드를 중심으로 해외투자 펀드의 성과와 펀드투자지역과 운용지역간의 지리적인 접근성이 관련이 있는 지를 테스트 해 보았다. 2000년 3분기부터 2007년 4분기까지 일본과 중국에 투자하는 전 세계의 펀드를 대상으로 운용사의 위치에 따라 지리적으로 가까운 곳에서 운용되는 펀드그룹(Asia)과 그 외 지역에서 운용되는 펀드 그룹(Others)로 나누어 펀드의 성과 차이를 비교하였으며 분석결과를 요약하면 다음과 같다.

첫째, 단순수익률을 이용한 펀드성과 분석 결과 일본과 중국에 투자하는 펀드 모두 전체적인 평균성과에서는 운용지역(Asia, Others)에 따른 성과차이가 뚜렷하게 나타나지 않았다. 그러나, 펀드들을 성과에 따라 4개의 그룹으로 나누어 실증 분석한 결과, 성과가 하위 25%인 「Group 1」의 경우 투자지역과 지리적으로 근접한 Asia 그룹에서 운용하는 펀드가 높은 수익률을 거두었으며 성과 상위 25%인 「Group 4」의 경우 Others 그룹에서 운용하는 펀드가 더 높은 수익률을 거두는 것으로 나타났다. 이를 시장상황에 따라 두 기간으로 나누어 분석한 결과, 시장상황이 나쁜 기간에는 이러한 경향이 더욱 뚜렷했으며 시장상황이 좋은 기간에서는 일본과 중국에 투자하는 펀드 모두 성과그룹에 상관없이 운용지역에 따른 성과 차이가 유의하지 않는 것으로 나타났다.

둘째, 위험조정수익률(Jensen's Alpha, Carhart 4-factor)을 이용하여 실증 분석한 결과, 단순수익률의 결과와 유사하게 전체기간에 대하여 일본과 중국에 투자하는 펀드 모두 Asia 그룹과 Others 그룹에서 운용한 펀드 사이에 투자 성과가 차이가 유의하지 않다. 이를 성과그룹에 따라 4개의 그룹으로 나눈 경우 단순수익률의 경우와 마찬가지로「Group 1」에서는 지리적으로 근접한 Asia 그룹에서 운용하는 펀드가 높은 투자 성과를 거둔 반면, 「Group 4」에서는 Others 그룹에서 운용하는 펀드가 높은 투자 성과를 거두었다. 즉, 지리적으로 근접한 곳에서 운용하는 펀드 사이의 투자 성과 편차가 작았다. 이를 다시 시장상황에 따라 나누어 보면, 시장상황이 좋지 않은 경우에는 전체기간의 결과와 동일하게 일본과 중국에 투자하는 펀드 모두 「Group 1」에서는 Asia 그룹에서 운용하는 펀드가 높은 수익률을 거둔 반면, 「Group 4」의 경우에는 Others 그룹에서 운용하는 펀드가 높은 성과를 거두었다. 하지만 시장상황이 좋은 기간에는 일본과 중국에 투자하는 펀드 모두 성과그룹과 상관없이 운용지역에 따른 차이가 없는 것으로 나타났다.

셋째, D-G-T-W방법에 의한 성과성분 분석을 시행하였다. 중목선택능력의 경우, 일본과 중국에 투자하는 펀드 모두 「Group 1」에서는 Asia 그룹이 우수한 성과를 거두며, 「Group 4」에서는 Others 그룹이 우수한 성과를 거두었다. 이러한 결과는 시장상황이 좋을 때나 좋지 않았을 때로 구분하는 경우에도 지속되었다. 또한 투자시점선택능력을 비교해 보았을 경우, 일본에 투자하는 펀드들에서는「Group 1」에서는 Asia 그룹이 「Group 4」에서는 Others 그룹이 통계적으로 유의한 수준의 우월성을 보였다. 반면 중국에 투자하는 펀드의 경우 성과가 나쁜 그룹(Group 1, Group 2)에서 Asia 그룹이 Others 그룹에 비하여 우수한 투자시점선택능력을 가지며, 성과가 좋은 그룹에서는 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않았다. 그러나 추가적으로 투자시점선택능력을 시장상황별로 나누어 보면, 시장상황이 좋지 않은 경우에는 하위그룹에서는 Asia 그룹이 상위그룹에서는 Others 그룹이 낫거나(일본) 비슷한(중국) 타이밍 능력을 보였지만 시장상황이 좋은 경우 일본이나 중국 구별없이 거의 모든 그룹에서 Asia 그룹이 Others 그룹보다 타이밍 능력이 우수한 것으로 나타났다.

넷쩨, Asia 그룹과 Others 그룹 펀드내의 종목별 비율과 종목별 특성간의 관계를  회귀분석한 결과 Others 그룹이 기업의 규모가 크고 성장성이 높은 종목을 선호하는 경향이 있음을 발견하였으며 Others 그룹이 보여주었던 종목선택의 우위는 이러한 특성에 근거하는 우위임을 유추할 수 있었다.

이러한 결과를 종합해 볼 때 중국이나 일본에 투자하는 펀드들 중 우수한 펀드그룹의 펀드들 간에는 지리적 접근성에 따른 정보습득 능력의 차이가 거의 없는 반면, 하위그룹의 펀드간에는 지리적 접근성이 성과에 영향을 미치는 것으로 보인다. 이로 인해 운용능력이 뛰어나지 않은 하위그룹에서 지리적으로 떨어져있는 Others 그룹에서 운용된 펀드의 성과가 지리적으로 가까운 Asia 그룹에서 운용된 펀드들에 비해서 지속적인 성과열위를 나타냄을 확인할 수 있었다. 반대로 최상위 그룹에서 Others 그룹이 오히려 성과 우위를 보인 것은 매우 의외의 결과였다.  그러나 시장상황별로 나누어 분석해 본 결과 Others 그룹이 최상위 그룹에서 우위를 나타내는 것은 시장상황이 좋지 않을 때의 성과 우위를 바탕으로 한 결과(시장상황이 좋을 때는 차이가 없었음)이며 이는 Others 그룹이 위험관리나 장기적인 펀더멘탈 종목선택 능력에 우위가 있기 때문으로 유추된다. 실제로 추가적인 성과성분(Performance attribut) 분석을 시행 한 결과 실제로 Others 지역 펀드들이 종목선택능력에 우위를 Asia 지역 펀드들이 타이밍능력에 우위가 있으며 특히 Asia 지역 펀드들의 타이밍 능력우위는 시장상황이 좋을 때 강하게 나타남을 발견함으로써 이러한 유추해석의 정당성을 확보하였다. 또한 종목별 회귀분석결과도 이러한 해석을 지지하는 결과를 나타내었다.

연구결과를 놓고 볼 때 글로벌 투자에 있어서 충분한 정보네트워크를 가지 상위 자산운용사들에게 지리적인 접근성의 문제는 예상보다 투자성과의 큰 제약요인이 되지 못하는 것으로 보인다. 오히려 이들 상위그룹 펀드매니저들은 뛰어난 위험관리나 장기 종목선택능력을 바탕으로 지리적인 접근성이 높은 지역에서 운용되는 펀드들 보다 우월한 성과를 나타낼 수도 있다. 그러나, 이러한 능력을 갖추지 못한 하위그룹 펀드매니저들 간에 지리적 접근성은 여전히 펀드의 성과에 영향을 미치는 요인으로 작용할 수 있는 것으로 보인다. 이러한 결과는 해외투자 펀드를 선택하는 투자자나 해외펀드 운용을 위한 해외진출 전략을 고민하는 운용사들에게 유용하게 활용될 수 있을 것이며 Coval and Moskowitz (1999, 2001)의 연구이후 지속적으로 관심의 대상이 되었던 지리적 접근성과 투자의 성과에 대한 연구를 국제적인 차원으로 확장시켰다는 면에서 학술적인 의의가 있다고 하겠다.

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