본(本) 연구(硏究)는 주식시장의 변화가 경기변동에 대하여 갖는 선행성(先行性)의 유무(有無)와 선행기간(先行期間) 및 선행패턴을 검정하였다. 기존의 경기 정점(peak)과 저점(trough)에 따른 선행시차분석(先行時差分析)이나 주식시장과 경기변동간의 단순회귀모형에 의한 ${\beta}$계수 측정 방법과는 달리, 교차상관관계(交叉相關關係)에 의한 선행 결합여부를 검정하고 Granger 정의에 입각한 인과관계검정(因果關係檢定)을 시도하였다. 1975년부터 1991년까지의 월별자료를 이용하여 교차상관계수(交叉相關係數)에 의한 Ljung-Box Q-통계량 검정을 실시한 결과 주식수익률과 경기동행지수 순환변동치는 선행결합(先行結合)하고 있음을 알 수 있었으며, t-7기의 주식수익률과 t기의 경기동행지수 순환변동치간의 계수가 가장 크게 나타났다. 또한 주식수익률의 lead 1에서 3기까지 보다는 lead 4기 이후에 크게 나타났으며 업종별(業種別)로는 제조업(製造業) 관련분야에서 유의적으로 나타났다. Granger 정의에 의한 인과관계(因果關係) 검정(檢定)을 실시한 결과, 12개월 내지 9개월 전부터 1개월 전까지의 주식수익률을 이용하는 것이 경기동행지수 순환변동치의 과거 정보만을 이용하는 것보다 예측오차를 줄일 수 있는 것으로 나타나 주식수익률이 경기동행지수 순환변동치의 원인변수라 할 수 있을 것이다. 업종별(業種別) Granger 검정결과는 교차상관계수(交叉相關係數)에 의한 Ljung-Box Q-통계량 검정결과와 유사하게 나타났는데 이는 검정결과의 신뢰성을 높여주었다.
본 연구에서는 국내 자본시장의 개방이 광범위하게 진전된 1997년 외환위기 이후 기간을 대상표본으로 하여 한국주식시장에서 달러환위험에 대한 노출과 그 가격화 여부를 실증분석한다. 본 연구에서는 투자자들이 국내 주식시장 및 채권시장의 동향에 추가하여 미국신장의 움직임을 중요한 조건부 정보에 포함시켜 투자의사결정을 한다고 전제하고, 이에 상응하는 조건부 다중 베타위험 가격결정모형을 검정하였다. GMM추정의 초과식별조건을 이용하여 국내시장위험과 달러환위험 두 위험 요인을 포함한 가격결정모형의 모형설정오류를 검정한 결과 가격결정모형이 실제 주식수익률 자료와 배치되지 않는 것으로 나타났다. 조건부 달러환을 베타위험과 조건부 달러환위험 프리미엄은 모형에서 사전적으로 설정한 정보대용변수인 상수항과 한 시점 앞의 다우존스 주가지수 수익률, 국내시장 주가수익률 및 회사채 유통수익률에 의하여 설명이 이루어질 수 있고, 둘 다 시간가변적임이 결정되었다. 주식가격결정에 참여하고 있는 두 요인, 국내시장위험요인과 달러환위험요인의 상대적 중요성을 개략적으로 검정한 결과, 모든 포트폴리오에 걸쳐 국내시장위험요인이 더 큰 비중을 차지하고 있지만, 달러환위험요인도 무시할 수 없는 중요성을 가진 것으로 나타났다.
변동성지수는 옵션가격에 내재된 미래 기초자산의 변동성을 나타내는 지수이며, 투자자들이 예상하는 향후 주가 변동 가능성을 측정한 시장의 기댓값이다. 현재 한국거래소(KRX)에서 한국시장구조에 맞는 변동성지수를 개발하여 2009년 4월 13일부터 변동성지수(VKOSPI)를 발표하고 있다. 본 연구는 2002년부터 2008년까지 일별 데이터를 이용하여 기업규모, 시장기치 대 장부가치 비율 및 베타의 특징들로 그룹화된 포트폴리오의 미래 수익률에 대한 변동성지수의 예측력을 검증하였다. 그 결과 VKOSPI의 변화율은 미래수익률에 대해 강한 음(-)의 예측력을 갖고 있는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 Ang et al.[2]의 결과와 일치하고, 이는 VKOSPI가 수익률 결정요인이라 할 수 있다. 시장총변동성 추정치의 부호에 대해 Ang et al.은 시장 총변동성위험과 개별주식 수익률간의 음(-)의 관계로 설명하였다. 이는 시장 총변동성위험이 높아질 때, 시장변동성과 상관관계가 높은 주식은 시장위험에 대한 주식의 민감도, 즉 베타가 낮아져 개별주식 수익률이 하락한다는 것이다. 또한 포트폴리오를 그룹화하는데 베타가 포함되어진다면, 미래 수익률에 대한 VKOSPI의 예측력이 강하다는 것으로 나타났다.
인터넷 게시판이나 트위터 같은 온라인 매체는 쉬운 접근성과 실시간 특성으로 어떤 사건에 대한 사용자들의 반응이 즉각적으로 나타난다. 또한, 실시간으로 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있어 이 데이터를 잘 분석한다면 실제 사회에서 나타나는 다양한 현상들에 대해 파악할 수 있다. 최근 주식 시장에서도 이러한 온라인 데이터들을 분석하여 주가 변동이나 주식 시장 상황을 이해하려는 연구가 시도되고 있다. 이 논문에서는 주식 토론방의 게시물과 주가 사이에 어떤 상관관계가 있는지를 분석하고, 이를 이용한 주식 투자 종목 추천 시스템을 제안하고자 한다. 먼저 주가와 주식 토론방 게시물들 사이의 상관관계를 분석하기 위해서 KOSPI200에 속한 회사 중 55개의 회사를 대상으로 주가와 주식 토론방 게시물을 분석하였다. 2008년부터 2013년까지 6년 동안 각 회사의 주가와 게시물의 상관관계를 분석한 결과 개별 주가와 게시물 수 사이에는 특별한 상관관계가 나타나지 않았다. 하지만 주가와 게시물 수의 상관관계가 높을수록 주식 수익률이 높은 경향을 보였다. 이 논문에서는 주가와 게시물 수의 상관관계 정보를 이용한 투자 종목 추천 알고리즘을 제안하였고, 모의투자 실험을 통해 제안 방법의 효율성을 보였다. 2008년 1월부터 2013년 12월까지의 주가와 주식 토론방 데이터를 이용한 모의투자 실험에서 제안 방법으로 구성한 포트폴리오의 1개월 평균 수익률은 약 1.82%로, 주식 네트워크 특성을 이용한 기존 방법보다 약 0.64% 높은 수익률을 보였다. 또한, 마코위츠의 효율적 포트폴리오와 KOSPI200 수익률보다 각각 약 0.85%와 1.48% 높게 나타났다.
Roll의 비판 이후 실행된 많은 국내외 연구결과 CAPM으로 설명이 되지 않는 이례 현상(Anomaly)들이 발견되고 있다. 이례 현상들은 다 요인 모형(multi-factor model)과 같은 추가 위험 요인이론, 표본차이이론, 과잉반응 및 특성이론들로 설명되고 있고 이러한 이례 현상들은 재무관리의 지속적인 관심사인 미래의 주가수익률 예측과 밀접한 관계에 있다. 본 연구에서는 이례 현상들이 주가수익률에 미치는 영향을 알아보기 써하여 Haugen and Baker(1996)의 다 요인 및 수익률 추정 방법론을 국내 증권시장에 적용한 다 요인 모형과 $\beta$, 기업규모, PBR, 과거 1년 주가 수익률에 의한 단일 요인 모형을 이용하여 개별 기업의 포트폴리오 구성기준을 결정하고 이 기준에 의거하여 월별로 편입 주식들을 재조정한 포트폴리오들의 년간 누적 실제수익률 예측력을 비교 분석한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 다 요인모형의 경우 기대수익률이 높은 주식으로 구성된 포트폴리오가 기대수익률이 낮은 주식으로 구성된 포트폴리오보다 실제 년간 수익률이 높게 나타난 반면, $\beta$, 기업규모, PBR, 과거 1년 주가 수익률의 요인에 의한 단일 모형을 적용한 포트폴리오는 이들 순위와 실제 수익률간에는 상관성이 높지 않게 나타나 다요인 모형이 주가 수익률 예측력에 있어서 단일요인 모형보다 우수한 것으로 판단된다. 단일모형 중에서는 PBR을 이용한 포트폴리오가 $\beta$ 단일모형보다 좋은 주가수익률 예측력을 보여 주었다. 둘째, 주가 수익률을 결정하는 유의성있는 요인들은 당기순이익의 증감, 당해연도의 당기순이익의 분포, 자산증가율, 매매 유동성, 매출액 변동, 거래량 추세, 기업크기(시가총액), 과거 1개월간의 주가수익률, 자기자본증가율등으로 나타났다.
본 연구는 1988년부터 1994년까지 우리나라 주식시장에 상장된 IPO 주식의 장단기 성과를 분석하고, IPO 기업들의 상장 후 영업성과를 상장 이전의 영업성과와 비교하는 데 그 목적이 있다. 본 연구의 특징은 가격제한폭 제도가 상장 후 IPO 주가에 미치는 영향을 고려한 점에 있다고 할 수 있으며, 실증분석 결과 다음과 같은 사실들을 발견하였다. 단기적으로 볼 때, IPO 주식의 비정상 최초수익률은 가격제한폭을 고려하여 측정하는 경우에 훨씬 더 높게 나타나며 또한 상승시장의 경우에 더 높게 나타난다. IPO 주식은 상장 이후에도 추가적인 초과수익을 올리며, 상장 직후에 과잉반응 현상을 동반한다. 장기적으로 볼 때, IPO 주식의 수익률은 시장 평균수익률에 미치지 못한다. IPO 기업들의 영업성과가 상장 이후에 현저히 악화되는 것으로 나타난다. 이는 IPO 기업들이 공개모집을 하는 과정에서 기업내용을 과대포장(window-dressing)하는 증거라고 볼 수 있다.
본 연구는 IT 기술과 IT 산업 관련 주식가치의 연관성에 대하여 이론적인 동향분석과 우리나라 IT 산업 관련주가를 중심으로 간단한 실증분석을 실시하였다. 본 연구의 분석결론은 다음과 같이 크게 세 가지로 기술할 수 있다. 우리나라의 경우 IT 기술과 IT 관련 산업 주식 수익률은 상당히 큰 연관관계가 나타나고 있다. 둘째, 1990년 초반부터 2002년까지 분석기간 동안, 다른 산업의 주가수익률에 비하여 여러 통계적결과로 볼 때, 주식투자가에게 긍정적인 투자유인요인이 많았다는 사실이다. 마지막으로 IT 관련 주식 수익률은 선형성보다는 비선형성이 강하게 나타났다. 이러한 연구결과는 IT 관련 주식가치 연구분야에서 현재 보편적인 선형분석 방법론보다 비선형방법론에 입각한 방법론을 사용하여 연구결과를 제시해야 한다는 사실을 뒷받침하고 있다.
본 논문은 1980년${\sim}$1995년의 16년동안 한국주식시장에 있어서 주식수익률의 시계열자기상관성을 확인하는 행태적 측면과 투자수익률의 경제성을 파악하는 투자성과측면으로 구분된 단계적 검증을 실시함으로써 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략의 존재 및 그 초과수익률의 크기를 연구하였는바 이 연구에서 발견된 중요한 내용은 다음 다섯가지로 요약된다. 첫째, 한국주식시장에 있어서 거래전략의 개발가능성을 평가하기 위하여 특정시점을 기준으로 투자기간수익률과 분석기간수익률간의 시계열자기상관성을 검증한 행태적 측면의 실증결과에 의하면, 시계열속성을 나타내는 베타계수가 유의적인 양(+) 혹은 음(-)을 나타내기 때문에 특정시점 이전의 주식수익률은 목표투자기간동안에 투자할 대상을 선정하는데 중요한 정보원천이 될 수 있으며, 각 투자기간에 있어서 분석기간이 길어질수록 더욱더 유의적인 음(-)의 베타계수를 나타냄에 따라 계속거래전략보다 반전거래전략의 개발가능성이 높음을 알 수 있었다. 둘째, 주식시장에 전후수익률간의 시계열속성을 활용하여 투자를 하는 경우에 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략이 존재하는지를 파악하기 위하여 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 초과수익률간의 차이로써 측정된 수익률을 이용한 실증결과에 의하면, 행태적 측면의 결과와 일관되게 분석기간수익률의 정보를 이용하여 투자기간에 투자하는 경우에 시장수익률을 평균적으로 초과하는 거래전략이 존재하고, 또한 Loser와 Winner포트폴리오의 수익률차이값 중 유의적인 음(-)의 값보다는 유의적인 양(+)의 값이 보다 많으므로 반전거래 전략의 활용가능성이 높음을 확인하였다. 셋째, 분석기간에 기초한 투자기간에 대한 투자전략상의 유용성을 최대한 발휘할 수 있는 거래전략과 투자기간을 검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오의 수익률차이의 1개월 평균값에 의하면, 반전거래전략을 지지하는 경우가 계속거래전략의 경우보다 약 5배이상 높은 값을 실현하였고, 반전거래전략 중에서 분석기간 4개월에 대한 투자기간 24개월의 거래전략이 가장 높은 경제적 성과를 실현하였다. 넷째, 투자종목의 선택측면에서 각 거래전략의 실질적 유용성을 확인하기 위하여 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오의 고유한 속성을 검증한 결과에 의하면, 각 투자기간에 있어서 분석기간의 길이가 길어질수록 Winner포트폴리오는 유의적인 양(+)의 값을, Winner포트폴리오는 유의적인 음(-)의 값을 나타내었고, 특히 투자기간보다 분석기간의 기간길이가 긴 (투자기간<분석기간)에 이러한 경향이 더욱 뚜렷했다. 따라서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수 있으며, 특히, 한국주식시장에 적합한 거래전략은 반전거래전략이고, 이 전략의 유용성은 투자자가 설정한 투자기간보다 더욱 긴 분석기간의 주식가격정보에 의하여 최대한 발휘될 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 변동성 전략과 Fear and Greed 지수를 통하여 미국 주식의 매매를 자동으로 하는 연구를 진행하였다. 주식 시장의 변동성은 주가 변동을 유발할 수 있는 일반적인 현상이다. 투자자는 예상되는 변동성 수준에 따라 주식을 사고 파는 변동성 전략을 구현함으로써 이러한 변동성을 이용할 수 있다. 이 논문의 목적은 주식 시장에서 수익을 창출하는 변동성 전략의 효과를 탐구한다. 본 연구는 주식시장의 2차 데이터를 활용한 정량적 연구 방법론을 채택하여, 데이터에는 2016년부터 2020년까지 5년 동안 뉴욕증권거래소(NYSE)에 상장된 S&P 500 인텍스 주식에 대한 일일 주가 및 일일 변동성 측정치가 포함하였다. 전략은 변동성이 낮은 기간에서 주식을 사고 높은 변동성 기간에서 주식을 매도하는 것을 포함하였다. 결과는 변동성 전략이 샘플 기간 동안의 벤치마크 수익률 7.5%에 비해 연평균 9.2%의 긍정적인 수익률을 창출하였다. 따라서 전략이 샘플 기간의 5년 중 4년에서 벤치마크 수익률을 능가한다는 것을 나타났다. 이 전략은 2020년 COVID-19 대유행과 같이 시장 변동성이 높은 기간 동안 특히 잘 수행되어 벤치마크 수익률 5.5%에 비해 14.6%의 수익률을 기록하였다.
본 연구에서는 우리나라 주식시장에서 연속시간모형의 실증적 탐구와 확장을 위하여 정교하고 포괄적인 방법론을 도입하고자 하였다. 즉 확률변동성(Stochastic Volatility) 모형을 이용하여 우리나라 주식수익률 과정을 연속시간모형으로 설정하고 이런 정교한 연속모형의 추정을 위하여 효율적 적률법(EMM)을 도입하였다. 본 연구의 분석기간은 1995년 1월 3일부터 2002년 12월 30일까지이며 분석대상은 일별 KOSPI 지수 2150 관측치 이다. 연구모형 분석결과 우리나라 주가지수 수익률의 비정규성, leptokurtic한 분포 및 확률변동성 등이 추정되었으며 특히 EMM 모형의 추정결과 우리나라 주식시장의 주가지수 수익률과정은 단일요인(one factor) 확률변동성 모형보다는 2 요인(two factor) 확률변동성 모형을 도입하는 것이 더 바람직한 것으로 판명되었고 또한 확률변동성 모형을 설정할 때에는 우리나라의 개별 주식수익률뿐만 아니라 주가지수 수익률 등에도 존재되는 것으로 알려진 점프 특성 고려의 필요성이 증대되었다. 외환위기 이후 주식시장의 변동성 급등락 현상이 갈수록 심화되어 금융자산 위험관리의 필요가 절실히 요구되는 요즘시기에 기초자산의 수익률과정 및 확률변동성 특성을 심층적으로 분석하는 본 연구를 통하여 각종 금융기관 및 투자자들의 투자기회비용과 시행착오를 줄이는데 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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