본 연구에서는 원유시장을 대상으로 위험-수익 관계와 시장 공포, 불확실성, 주식시장, 해상운임지수 사이의 연관성을 검증하기 위해 2002년 1월부터 2022년 6월까지 일별자료를 이용하여 분석하였다. 본 연구를 위해 위험-수익 관계는 TVP-EGARCH-M 모형을 적용하였으며, 시장 공포, 불확실성, 주식시장, 해상운임지수와의 관계를 분석하기 위해 웨이블릿 일치성 모형을 이용하였다. 본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 시간 가변적 위험-수익 관계 결과에 따르면, 원유시장도 높은 수익률과 높은 위험과 관련이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 상관관계와 그랜져 인과관계 분석결과, 위험-수익 관계와 VIX, EPU, S&P500, BDI 사이에서 약한 상관관계가 존재하는 것으로 나타났다. 그리고 EPU, S&P500과 위험-수익 관계에서 양방향 인과관계가 존재하지 않는 것으로 나타났지만 VIX와 BDI는 위험-수익 관계에 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 웨이블릿 일관성 결과를 보면, 위험-수익 관계와 VIX, EPU, S&P500, BDI 간의 관계 정도는 시간 가변적인 것으로 나타났다. 특히, 위기기간(금융위기, 코로나19) 전후에 서로 간의 관계가 높은 것으로 나타났다. 그리고 장기에 연관성이 높은 것으로 나타났다. 또한 위험-수익 관계는 VIX, EPU와는 양(+)의 관계, S&P500, BDI와는 음(-)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 따라서 시장참여자가 의사결정을 할 때 경제적인 환경 변화를 잘 인식해야 할 것이다.
본 연구는 비정상성과 관련된 기존의 연구들이 베타위험과 추가설명변수들 사이의 상관관계를 무시한 검증방법의 오류를 지적한다. 그 상관관계를 고려한 포트폴리오 구성방법을 선택한 후, 비정상성에 관한 좀 더 정밀한 검증을 실시하여 규모효과와 EP효과를 검토한다. 더 나아가 CAPM의 두 가지 주장, 즉, 베타위험의 유일성과 이 위험과 그 자산의 수익률간의 양의 상관관계를 갖는다는 두 가지 주장을 세밀히 검토하게 된다. 또한 이 모든 검증에서 등가중지수(Equal-Weighted Index: EWI)와 가치가중지수(Value-Weighted Index: VWI)의 적용에 대한 차이도 동시에 검토하였다. 1980년 1월부터 1993년 6월까지의 월별수익률과 한국신용평가주식회사의 주식수익률 데이터베이스(KIS-SMAT), 재무제표 데이터베이스(KIS-FAS)를 이용하여 검증한 결과, 한국중권시장에서는 규모효과만 존재하였고, EP효과가 존재한다는 증거는 얻지 못하였다. 또한 EWI와 VWI의 지수에 대한 차이는 아주 미미하였다. 특히 CAPM에서 주장하는 베타위험의 유일성과 베타위험과 그 자산의 수익률의 양의 상관관계에 대한 두 가지 사실에 대해서는 오히려 상반된 증거만을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 발생액의 질(AQ)을 정보위험의 대용치로 하여 정보위험이 기존의 자산가격결정 모형에서 고려하지 못했던 새로운 위험요인인가에 대해 실증 분석하였다. 정보위험의 대용변수인 AQ는 확장된 Dechow and Dichev(2002)의 모형을 이용하여 측정하였고, 이를 이용하여 정보위험과 주식수익률 프리미엄 간의 관계를 검증하였다. Fama-French의 3요인 모형에 정보위험요인인 AQfactor를 포함한 모형과 이에 기초한 횡단면 모형을 통해 분석한 결과, 한국자본시장에서 AQfactor에 대한 베타위험은 주식수익률 프리미엄과 유의적인 관계를 갖지 못하며, 그 관계는 포트폴리오 특성에 따라 다르며 일관적이지 못하다. 이는 미국과 호주에 대한 Francis et al.(2005), Gray et al.(2009) 의 연구결과와는 대비되는 것으로 한국자본시장에서 AQ로 측정된 정보위험이 주식수익률을 결정하는 가격결정요인으로 작용하지 못함을 나타내는 것이다. AQ를 기업의 기본여건과 관련된 부분과 경영자의 재량과 관련된 부분으로 분해한 경우 역시 유사한 결과를 보여준다. 한편, AQfactor는 기업규모와 밀접한 상관관계를 가져 한국자본시장에서 AQ로 측정된 정보위험과 주식수익률 프리미엄 간의 관계가 기업특성변수와 관련된 현상일 가능성을 시사한다.
자본시장에서 자산가격결정이론의 대부분은 투자자산의 기대수익률과 변동성이 시간의 흐름에 따라 일정한 것으로 가정하여 왔다. 그러나 최근의 연구 성과에 의하면 주식수익률의 변동성이 동분산이라기 보다는 이분산일 가능성이 높다는 것이다. 1982년 Engle에 의하여 개발된 자기회귀 조건부 이분산모형(ARCH)이 제시된 이래 ARCH형태의 모형개발이 계속 이루어져 왔다. 본 논문은 ARCH형태의 이분산모형 가운데서 EGARCH모형을 이용하여 위험프레미엄과 조건부 이분산과의 관계와 더불어 기대하지 않은 수익률변화와 변동성과의 관계를 규명하고자 노력하였다. 1980년에서 1994년까지의 주가자료를 전체기간과 세부기간(4기간)으로 분류하여 기술 통계량 분석을 행하고, 종합주가지수초과수익률, 동일 가치 가중지수초과수익률, 대형주 주가지수초과수익률, 소형주 주가지수초과수익률에 대하여 EGARCH모형 을 적용하여 실증분석 하였다. 그 결과 위험프레미엄과 조건부 이분산은 시간이 지남에 따라 일정한 관계를 보여주지 못하고 있어 투자자의 위험회피도(危險回避度)가 변화함을 보여주었다. 기대하지 않은 수익률변화와 변동성 관계에서는 기대하지 않은 음(陰)(-)의 주식수익률이 기대하지 않은 양(陽)(+)의 주식수익률보다 상대적으로 더 큰 변동성을 가져오는 것으로 보여 우리나라 주식시장에서 주식수익률의 변동성 정보의 비대칭 반응효과가 존재하는 것으로 나타났다.
반전거래전략의 투자성과와 체계적 위험의 관계를 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 시장모형과 Ibbotson(1975)의 RATS 모형을 이용하여 형성기간과 검증기간의 베타계수를 측정한 결과 체계적 위험의 변동가설에서 예견하는 것과 일치하는 결과를 발견할 수 있었다. 승자 포트폴리오의 베타계수는 검증기간에서 하락하는 한편 패자 포트폴리오와 차익 포트폴리오의 베타계수는 상승하는 것으로 나타났다. 둘째, RATS 모형을 이용하여 검증기간의 비정상수익률을 측정한 결과, 차익 포트폴리오의 경우 시장조정수익률 모형을 이용할 때의 월평균비정상수익률(1.32%)보다 작은 0.87%(t=3.153)이었다. 이러한 결과는 반대거래전략의 투자성과가 체계적 위험의 변화에 기인하는 증거로서 의미를 갖는다. 한편 형성기간과 검증기간에서 베타계수와 월평균비정상수익률의 변화를 분석한 결과 베타계수와 월평균비정상수익률이 동일 방향으로 변화하였던 것으로 나타났다. 셋째, 반전거래전략의 투자성과가 체계적 위험의 변화에 기인하는지를 검증하기 위하여 Chan (1988)의 모형을 이용하여 체계적 위험과 시장위험프리미엄의 관계를 분석한 결과, Chan(1988)이 주장한 것처럼, 패자 포트폴리오와 차익 포트폴리오의 경우 베타계수와 시장위험프리미엄 사이에 양(+)의 상관관계가, 그리고 승자 포트폴리오의 경우에는 음(-)의 상관관계가 존재하는 것으로 나타났다. 넷째, Chan(1988)이 주장한 것처럼, 체계적 위험과 시장위험프리미엄의 변화 관계가 시장상황에 따라 영향을 받는지를 검증하기 위하여 활황시장과 침체시장으로 분류하여 각 시장상황에 따라 베타계수를 추정하였다. 추정결과에 의하면, 패자 포트폴리오의 베타계수는 활황시장에서 1.0967(t=13.018), 침체시장에서 1.0883(t=15.310)을 보였으며, 승자 포트폴리오의 베타계수는 활황시장에서 0.9468(t=9.100), 침체시장에서 0.9086 (t=7.431)을 보였다. 다시 말하여 패자 포트폴리오의 베타계수는 시장상황에 따라 거의 차이를 보이지 않았지만, 승자 포트폴리오의 베타계수는 침체시장보다 활황시장에서 크게 나타남으로써 체계적 위험 변동가설과 일치하는 결과를 보였다.
본 연구는 우리나라 상장기업중 금융 보험업을 제외하고 비교적 상장기업수가 많은 9개 산업에서 임의로 선정한 180개 표본기업을 분석대상으로 하였다. 1989년 1월부터 1996년 12월까지를 분석대상기간으로 설정하여 베타계수 예측능력을 향상시키기 위한 회계위험변수모형의 예측능력을 평가하고 위험수준별 예측능력에 차이가 있는지도 분석하였다. 아울러 베타계수 추정시 사용된 수익률 측정간격에 빠른 베타계수의 안정성과 회계위험변수모형의 예측능력을 분식하였다. 본 연구의 중요한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 포트폴리오를 구성한 경우 수익률 측정기간에 관계없이 일관되게 예측오차가 유의적으로 적게 나타나 회계위험변수모형의 베타계수 예측능력이 우수하였으며 베타계수예측에 회계 변수의 유용성이 확인되었다. 둘째, 위험수준에 따른 베타계수의 안정성 분석에서는 중위험집단의 베타가 안정성이 높았으며 고위험집단에서 예측오차가 가장 크게 나타나 불안정하였다. 회계위험변수모형의 예측능력은 위험수준에 관계없이 단순모형보다 우수하여 베타예측에 회계정보의 유용성을 일반화시킬 수 있을 것이다. 셋째, 수익률 측정간격에 따른 베타계수의 안정성과 예측능력 분석에서는 월별수익률을 이용하는 경우보다 주별수익률을 이용하는 경우 추정베타의 안정성이 높고 베타계수 예측모형의 예측능력이 향상되는 것으로 나타났다. 넷째, OLS베타를 수정하지 않고 이용하는 경우보다 Bayesian 기법으로 수정한 Bayesian수정 베타를 이용할 경우 예측오차가 감소하여 Bayesian 수정기법의 유용성이 확인되었다.
주식의 기대수익률과 체계적 위험과의 관계를 설명한 자본자산가격결정모형(CAPM)은 지난 30년간 많은 재무학자들에 의해 지속적으로 검증 받아 왔다. 물론, 자본시장의 효율성도 포함된 결합가설(結合假說)(joint hypothesis)의 검증이라는 어려운 점도 있으나, 일련의 연구는 기존에 발견된 주가이례(株價異例)현상을 설명하기 위해 새로운 위험 변수가 필요하다고 지적하였다. 이러한 방향으로의 연구 중 차별정보가설은 투자분석에 이용 가능한 정보의 양(量)이 위험측정의 불확실성을 결정하므로 주식의 수익률도 따라서 변하게 된다고 설명하고 있다. 본 연구는 기업의 다각화가 진행됨에 따라 각 사업단위의 회계정보 및 소속산업의 자료수집을 통한 정보의 양이 증가된다는 가정아래 차별정보가설을 실증 분석한다. 기업규모를 통제하여 구성한 포트폴리오 분석 방법은 다각화지 수가 낮은 기업이 체계적으로 높은 초과수익률을 갖는 것으로 나타났다. 이 분석결과는 차별정보가설이 예 상하는 바와 일치하는 결과로 해석될 수 있다. 그러나, 기업규모의 통제없이 구성한 다각화 포트폴리오의 분석결과와 개별기업 차원의 회귀분석 결과는 초과수익률과 기업의 다각화 정도가 선형 관계가 아닌 U자형의 관계에 있다는 것을 보여주고 있다.
이 논문(論文)은 효용함수가 감소절대위험회피(DARA)와 일정상대위험회피(CRRA)의 성격을 갖는 멱함수라는 가정 하에 투자자의 상대위험외피계수(相對危險回避係數)를 추정하였으며 추정된 상대위험회피계수를 이용하여 효용기준 자산가격결정모형의 기대수익률과 위험의 선형관계를 실증적으로 분석하였다. 상대위험회피계수(相對危險回避係數)(RRA)는 실제 소비자료를 이용하는 방법과 시장수익률을 이용하는 두 가지 방법에 의해 추정하였다. 실증적(實證的) 연구결과(硏究結果), 첫째 한국증권시장에서 투자자의 상대위험회피계수는 3과 4 사이에 존재하는 것으로 나타나 투자자의 효용함수가 멱함수 형태임이 확인되었다. 둘째 효용함수를 멱함수 이외 다른 2개 (2차형 함수, 대수함수)의 함수로 가정하고 효용기준 자산가격결정모형을 검증한 결과 멱함수 하에서만 자산의 기대수익률과 위험간에는 선형관계(線形關係)가 성립하는 것으로 나타났다.
Banz(1981)와 Reinganum(1981)에 의한 실증연구에 의한 소기업과 대기업간의 수익률차이는 자본자산가격결정모형(CAPM)에 의하여 설명될 수가 없는 결과 즉, 과거의 체계적 위험과 기업규모를 기준으로 보면 도구변수(instrumental variable)인 기업규모는 추정된 CAPM의 베타에 대하여 통제한 연후에도 포트플리오간의 평균수익률에 대하여 통계적으로 유의적인 설명력을 가진다는 것이다 이것은 주식의 위험조정후수익률(risk-adjusted return)이 기업규모와 부(負)의 관계에 있다는 것으로서, CAPM으로서는 설명되지 않는 이상(異常)수익률 현상이다. Banz와 Reinganum 이후 미국학계에서 그동안 수많은 연구들이 규모효과에 대한 설명을 시도하였으나 아직도 완전한 설명은 존재하지 않고 있다. 본 연구는 우리나라 주식시장에서의 규모효과 존재여부에 관한 기존의 몇몇 연구들이 갖고 있는 방법론상의 문제점들을 제거함으로써 규모효과의 존재여부를 새로이 검증하였다. 특히, 동일가중지수수익률(equal-weighted index return)은 효율적 포트폴리오수익률이 나 종합주가지수수익률은 비효율적 포트폴리오수익률이라는 황선웅 이일균(1991)의 연구 결과를 고려하여, 시장수익률 대용치로서 종합주가지수수익률을 사용할 경우 규모효과의 검증결과가 어떠한 영향을 받는지도 아울러 분석하였다. 1980-90년의 기간을 대상으로 하여 실증분석한 결과, 먼저 동일가중지수수익률을 시장수익률로 사용할 경우 체계적위험 추정치와 기업규모간에는 부(負)의 관계가 존재하고 있음이 관측되고 있으며, 기업규모포트폴리오의 초과수익률 추정치도 대형주는 물론 소형주의 경우에도 통계적으로 유의하게 영(零)과 다르지 않다. 그 결과 최소한 1980-90년의 경우 우리나라 주식시장에는 규모효과가 존재하였다는 실증적 증거가 발견되지 않는다. 그러나 종합주가 지수수익률을 시장수익률로 사용하면 소형주에 대한 체계적위험이 대형주의 경우보다 오히려 작게 나타나고 있으며, 그에 따라 통제적으로 유의한 규모효과가 존재하는 것처럼 나타나고 있어 종합주가지수수익률은 시장수익률 대용치로 적절하지 않음을 제안하고 있다.
주식투자에 따른 체계적 위험인 베타는 실증분석에 따르면 장기적으로는 안정적이지만 단기적으로는 불안정하다. 본 연구에서는 3개월과 1년의 기간별로 추정된 규모별 및 업종별 포트폴리오 베타의 불안정성을 검토하고, 베타의 불안정성을 설명할 수 있는 거시경제변수를 찾아보고자 하였다. 베타추정시 시장수익률의 선택이 실증분석결과에 미치는 영향을 검토하고자 시장수익률로서 종합주가지수 수익률과 산술평균 수익률을 이용하여 베타를 추정하고, 이를 이요한 회귀분석 결과에 따르면 시장수익률로서 종합주가지수 수익률보다는 산술평균 수익률을 사용한 경우에 분석결과에 논리적 일관성이 있는 것으로 판단된다. 규모별 포트폴리오 베타와 거시경제변수간의 관계를 분석한 결과 금리차이와 수출비율은 소기업 포트폴리오 베타와는 음의 관계를, 대기업 포트폴리오 베타와는 양의 관계를 보이고 있다. 그리고 회사채금리는 소기업 포트폴리오 베타와 양의 관계를, 대기업 포트폴리오 베타와는 음의 관계를 보이고 있다. 거시경제변수와 업종별 포트폴리오 베타와의 회귀분석에서는 대부분의 거시경제변수가 일부 포트폴리오 베타와는 양의 관계를, 다른 포트폴리오 베타와는 음의 관계를 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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