섹터펀드

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이 기사는 2021년 09월 01일 14:11 더벨 유료페이지에 표출된 기사입니다.

한국투자파트너스가 지난해 결성한 '글로벌 바이오펀드'를 활용해 활발하게 투자를 이어나가고 있다. 특히 최근 한 달 사이 8곳의 스타트업을 포트폴리오에 담았다. 확보해 놓은 파이프라인을 활용해 발빠르게 투자하는 모양새다. 현재 소진율이 70%에 이른다.

1일 벤처투자업계에 따르면 한국투자파트너스가 운용 중인 '한국투자 바이오 글로벌펀드'는 지난 8월 총 401억원을 소진했다. 지난달 6일 티앤알바이오랩에 50억원을 투자하면서 스타트를 끊었다. 티앤알바이오랩은 3D 바이오프린팅 시스템과 세포프린팅에 필수 재료라 할 수 있는 바이오잉크 등의 기술을 개발하는 스타트업이다.

이후 와이피랩스(20억원), 케이피에스(50억원), 바이오사이언스(222억원), 소다크루(10억원), 프로티움사이언스(25억원), 모아이게임즈(15억원), 온다(9억원) 등 총 8곳의 스타트업에 베팅했다.

이렇게 지난달 말까지 한국투자파트너스는 바이오 섹터펀드를 통해 2490억원 가량을 소진했다. 이는 총 결성액의 70%에 육박하는 수준이다. 펀드를 결성한 지 2년도 채 안된 시점에 의무투자 비율 충족이 임박한 모양새다. 펀드레이징과 딜소싱을 병행했던 게 주효했다는 평가다.

의무투자기간이 4년인 걸 감안하면 비교적 빠른 투자 행보라는 평가다. 현재 추세면 연말께 무난히 펀드 소진이 마무리될 것으로 전망된다. 통상 벤처펀드는 관리보수와 운용에 필요한 부대비용 등을 차감하면 실질 소진율은 85% 수준이다. 투자집행이 마무리되면 본격적으로 회수 작업이 진행될 전망이다.

한국투자 바이오 글로벌펀드는 지난해 결성된 초대형 바이오 섹터펀드(Sector Fund)다. 결성액은 3420억원 수준이다. 멀티 클로징을 통해 총액을 늘렸다. 지난해 7월 1차 클로징을 통해 2370억원 규모로 출범했고, 4개월여 후인 작년 말께 1000억원을 추가로 펀딩했다.

한국투자파트너스가 3000억원대 펀드를 결성하는 것은 해당 바이오 펀드가 처음이다. 2012년 국민연금 출자를 계기로 만든 '한국투자 글로벌 프론티어 제20호(1048억원)'를 시작으로 2년마다 대형 벤처펀드를 선보이고 있다. 직전까지 최대 규모는 2018년에 조성한 '한국투자 Re-UP펀드(2850억원)'다.

한국투자 바이오 글로벌펀드에는 국내외 주요 출자기관이 유한책임출자자(LP)로 참여했다. 앵커 출자자는 1000억원을 출자한 국민연금이다. 모태펀드도 220억원을 출자했다. 군인공제회, 경찰공제회, 공무원연금공단, 산재보험기금 등 국내 주요 공제회·연기금과 대기업 계열사 등도 출자자로 참여했다. 금융그룹 계열사인 한국투자증권과 운용사인 한국투자파트너스는 각각 400억원씩을 책임졌다.

대표펀드매니저는 황만순 대표가 맡고 있다. 황 대표는 바이오 투자만 20년 이상 해오며 여러 굵직한 성과들을 내놓은 베테랑 벤처캐피탈리스트다. 핵심운용인력으로 변리사 출신인 정순욱 이사, 제약사 출신인 정은재 수석팀장이 참여한다.

펀드는 국내 바이오기업 60%, 해외 바이오기업 40% 비중으로 포트폴리오를 구성한다는 방침이다. 성장 단계별로도 초기부터 후기까지 다양한 기업들을 발굴하고 있다. 초기단계 바이오벤처에 자금을 투입하고, 성장에 맞춰 팔로우온(후속투자)까지 나선다. 기업당 투자하는 금액은 100억원 내외다. 이 같은 기준에 따라 현재까지 투자한 기업은 수십여 곳에 이른다.

해외섹터펀드 수익률 천차만별 "투자 조심"

‘금융ㆍ헬스케어ㆍ부동산ㆍ농수산물….’ 해외의 다양한 섹터에 투자하는 펀드들이 잇따라 등장하면서 투자자들의 관심이 높아지고 있다. 해외 섹터펀드는 일반적으로 국내 주식시장과 상관관계가 낮아 분산투자 대상으로 꼽히지만 각 섹터 및 펀드별로 성과의 편차가 크기 때문에 투자자들의 주의가 요구된다. 26일 한국증권이 최근 4년간 해외 주요 섹터펀드의 수익률과 위험 특성을 살펴본 결과 헬스케어ㆍ금융 섹터가 상대적으로 저위험ㆍ저수익 특성을 보인 반면 귀금속 섹터에 투자하는 펀드는 고위험ㆍ고수익을 나타냈다. 또 부동산ㆍ원자재 펀드의 경우 위험 대비 양호한 수익률을 시현하고 있는 것으로 나타났다. 현재 국내에서 운용되는 해외 섹터펀드의 경우 대부분이 출시된 지 6개월이 갓 지난 상품들이어서 평가하기에는 이르지만 일부 소비재 펀드의 수익률이 높았다. 미래에셋자산운용의 ‘미래에셋솔로몬아시아퍼시픽컨슈머주식 1(CLASS-A)’의 경우 최근 6개월 수익률이 22.54%를 기록하고 있다. 또 금융 섹터에 투자하는 펀드들도 국내 주식형 펀드나 해외 주식형 펀드의 평균 수익률보다 양호한 성적을 올리는 것으로 조사됐다. 박승훈 한국증권 펀드분석팀장은 “해외 섹터펀드는 다양한 수익률과 위험 및 분산투자 효과를 통해 투자성과를 제고하는 데 기여할 수 있다”면서 “하지만 시장 일반지수와 달리 개별 업종의 차별화된 성과 특성을 보이므로 이에 대한 충분한 검토가 필요하다”고 말했다. 또 최근 글로벌 증시의 동조화 현상이 심화하면서 주식시장과 섹터펀드간 상관관계 역시 점차 높아지고 있는 점도 유념할 필요가 있다. 블룸버그통신은 이날 글로벌 증시의 상관관계가 20년 만에 최고치를 기록했다고 보도했다.

본 연구에서는 2000년 1월부터 2009년 12월까지 섹터펀드 총 2,457일의 국내 인덱스 펀드와 보험 섹터펀드의 대용치로 사용한 KOSPI200 지수와 보험지수를 대상으로 9가지 모형을 이용한 VaR측정의 적정성을 비교분석하였다. VaR측정 방법으로는 단순이동평균모형, RM모형, GARCH모형을 이용 표본기간과 모형을 달리하여 9개 모형의 성과를 비교하였다. 사후검정 방법으로는 기대과다손실회수에 기초하여 모형의 적합성 여부를 판단하는 비조건부 커버리지 검정, 과다손실의 상호독립성을 판단하는 독립성 검정, 이 두 가지를 결합하여 판단하는 조건부 커버리지 검정을 통해 VaR측정의 적정성을 검증하였다. 검증결과는 95% VaR측정의 경우 KOSPI200 포트폴리오에서는 SMA(50), SMA(125), SMA(250), RM(0.99), AR(1)-GARCH(1.1)-, AR(1)-GARCH(섹터펀드 1.1)-, AR(1)-GARCH(1.1)-GED 모형이 우수한 모형으로 나타났다. 보험업 포트폴리오에서는 어떠한 모형도 조건부 커버리지 검증을 통과하지 못하고 있으나 무조건부 커버리지 검증과 상대적으로 높은 값을 고려하면 SMA(50), RM(0.96), AR(1)-GARCH(1.1)-모형이 우수한 모형으로 판단된다. 99% VaR 측정치에 대한 검증결과는 KOSPI200 포트폴리오에서는 RM(0.94), RM(0.96), RM(0.99)모형이 보험업 포트폴리오에서는 SMA(50), RM(0.96), AR(1)-GARCH(1.1)-, AR(1)-GARCH(1.1)-, AR(1)-GARCH(1.1)-GED 모형이 우수한 모형으로 나타났다.

This paper undertakes two types of fund in VaR model selection for KOSPI200 index and insurance sector index at the 95% and 99% confidence levels. Nine models are compared using daily returns from January 2000 to December 2009. The nine models are simple moving average model(SMA:50, SMA:125, and SMA:250), RiskMetrics model(RM:0.94, RM:0.96, and RM:0.99), and GARCH model using three different distribution assumptions. In order to choose appropriate models in types of fund among the various methods, three backtesting criteria(unconditional, independence, and conditional coverage) are used to test the statistical accuracy of models. Empirical results are as follows; At the case of 95% level, the performance of SMA models using historical data as 50, 125, 250 days, RM model using as 0.99, and AR(1)-GARCH(1.1) models with normal, , and GED distribution are better than that of other models in the KOSPI200 portfolio. The performance of SMA models using historical data as 50 days, RM model using as 0.96, and AR(1)-GARCH(1.1) models with -distribution are better than that of other models in the insurance stocks portfolio. At the case of 99% level, the performance of RM models using as 0.94, 0.95, and 0.96 in the KOSPI200 portfolio and SMA models using historical data as 50, RM models using as 0.96, AR(1)-GARCH(1.1) model with normal, , GED distribution are better than that of other models in the insurance stocks portfolio.

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