[한국] 베타가 음수인 주식을 찾아 하락장 대응하기 2 - 채권추심(SCI, 고려신용정보)

• 이전 글: 코스피 기준 2년 동안 베타가 음수이며, 투자 가능한 주식은 SCI 평가정보와 고려신용정보 였다. 
• 이번에는 하락장에서 이 주식이 실제로 이익을 낼 수 있는지 분석하고, 주가에 영향을 줄 수 있는 요인을 살펴보았다. 
• 하락장을 방어하는 주식이라는 점은 확실하지만, 시장이 크게 하락하거나 크게 상승하면 같이 따라가는 모습을 보인다. 
• 고려신용정보가 SCI 평가정보보다 주식의 수익률이 우상향하고 있으며, 이 부분 업계 1위이며, 매출액이 상승하고 있다는 점에서 고려신용정보가 현재는 SCI 평가정보보다 더 나은 것으로 판단된다. 
• 이러한 이유로 고려신용정보를 매수하였다. 필자의 매수 가격은 ₩ 10,240 이다. 

1. 개요 

  주식시장의 '베타'는 주가지수에 따라 주가가 어떻게 움직이는 지를 보여주는 지표입니다. 즉, 베타가 1이면 그 주식은 코스피와 동일하게 움직일 것이며, -1이라면 코스피와 정확히 반대로 움직인다는 뜻입니다. 그래서 주식시장에서 베타가 마이너스인 주식은 매우 보기 어렵습니다. 그래서 지난 글에서는 그러한 주식이 실제로 존재하는 지 알아보았습니다. 

  2년 간 한국 시장에서 베타가 음인 주식은 83개가 있었으나, 코넥스 시장 제외, 스팩 제외, 거래정지 제외 등을 따져본 결과 가장 조건에 맞는 업종은 채권추심업인 고려신용정보와 SCI평가정보 입니다. 그래서 이번 시간에는 채권 추심업 주식을 알아봅니다.  

 

2. 업종 분석

  고려신용정보의 보고서를 살펴보니 이 회사는 누군가의 채권에 부실이 생겨야 돈을 버는 구조입니다. 그러니 경제가 너무 좋고 이자율도 매우 낮으면 오히려 장사가 잘 안 됩니다. 이자율이 오르고 경제가 나빠지면 돈을 법니다. 회사의 반기보고서에서 2-7. 기타 참고사항을 살펴보면 중요한 말이 있습니다. 

채권추심업은 1995년 「신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률」(이하 '신용정보법'이라 함)이 최초 제정된 이후 지속적인 발전을 거듭하고 있습니다. 특히, 외환위기 이후 금융기관 및 일반 기업체의 부실채권이 급증하면서 본 시장은 괄목할만한 성장을 하였으며, 동시에 경제시스템의 윤활유 역할을 수행하여 왔습니다. 

  왜 채권추심업이 실물 경제와 반대로 가는 지 이해할 수 있는 문장입니다. 단, 조심해야 할 것은 경제가 심각하게 무너지면 추심할 채권이 회수가 안되어 수익이 떨어질 수 있음을 주의해야 합니다. 

 

3. 투자 전략 만들기 

  이제부터 코스피가 '하락'할 때, SCI 평가정보와 고려신용정보의 수익률이 어떻게 움직이는지 여러 자료를 통해 이해해 봅니다. 

3-1. 하락장 분석

  주가지수가 하락할 때, 이 주식은 돈을 벌어주어야 합니다. 기준으로 삼는 주가지수는 KOSPI 이며, 하락장은 1개월 간, 수익률이 5% 이상 하락했을 때를 기준으로 합니다.

 

사용한 코드는 다음과 같습니다. 요약하자면 2018년 ~ 현재까지 코스피의 월 평균 수익률이 5% 이상 하락한 경우, 오히려 두 주식이 상승하는 상황이 얼마나 있었는지 알아보는 것입니다. 

# 코스피 지수 데이터 불러오기
kospi_data = fdr.DataReader('KS11', '2018-01-01')

# 고려신용정보 주가 데이터 불러오기
ks = fdr.DataReader('049720', '2018-01-01')

# SCI평가정보 주가 데이터 불러오기
sci = fdr.DataReader('036120', '2018-01-01')

# 각 주가의 월간 평균 계산
ksp_monthly = kospi_data['Close'].resample('M').mean()
ksj_monthly = ks['Close'].resample('M').mean()
sci_monthly = sci['Close'].resample('M').mean()

# 데이터프레임으로 변환
df_m = pd.concat([ksp_monthly, ksj_monthly, sci_monthly], axis=1)
df_m.columns = ['코스피', '고려신용정보', 'SCI평가정보']

# ksp가 5% 이상 하락한 경우 추출
ksp_below_95 = df_m[df_m['코스피'].pct_change() < -0.05]

# 수익률이 +이면 1, -이면 2인 열 추가
df_m['ksj_result'] = df_m['고려신용정보'].pct_change().apply(lambda x: 1 if x > 0 else 2)
df_m['sci_result'] = df_m['SCI평가정보'].pct_change().apply(lambda x: 1 if x > 0 else 2)

# ksp_below_95에도 ksj_result 및 sci_result 열 추가
ksp_below_95['ksj_result'] = ksp_below_95['고려신용정보'].pct_change().apply(lambda x: 1 if x > 0 else 2)
ksp_below_95['sci_result'] = ksp_below_95['SCI평가정보'].pct_change().apply(lambda x: 1 if x > 0 else 2)

# 결과 출력
print(df_m.head())
print("\n5% 이상 하락한 경우:")
print(ksp_below_95)

 

결과는 7번의 상황에서 모두 4번 맞췄습니다. 또한, 전체 주가가 크게 빠지면 이 주식도 같이 빠집니다. 따라서 거대한 리스크에서는 차라리 코스피 인버스가 더 낫습니다. 또한, 주식시장이 크게 회복하면 이 주식도 따라서 오릅니다. 

 

3-2. 종목 선택

  두 주식 모두 하락장을 어느정도 방어하는 성향이 있음을 확인했습니다. 그러나 고려신용정보가 꾸준히 상승하였고 SCI평가정보는 상승률이 2018년 보다 오히려 하락했음을 알 수 있습니다. 외인 소진율도 고려신용정보가 현재 2% 이며 SCI는 0.6%입니다.  

 

  일간평균, 2021년 부터 현재까지의 두 주식의 상관계수는 0.43으로 '어느정도'는 같이 가는 것으로 보입니다. 따라서 어느주식을 사더라도 방향은 비슷합니다. 따라서, 둘 중 하나를 고르라 한다면 고려신용정보가 조금 더 안전해 보입니다. 

 

3-3. 결론

  이 종목은 시장이 상승하거나 금융 리스크가 해소되면 하락하고(레고랜드 사건 해소 이후 주가 하락), 반대로 가면 상승하는 청개구리입니다. 지금같이 미국 발 상업용 부동산 위기나 한국의 PF 위기 등이 언론에 나오면 매수하고, 어느정도 수익을 보면 매도하는 것이 좋습니다. 또한 주가지수가 대형 위기로 하락하는 경우에는 방어가 안 된다는 점도 알아두면 좋습니다.