수익률의 특성을 분석 하는 것은 큰 문제

각 횡단면에서의 다중 회귀분 석에서 추정된 요인 수익률들의 상관관계를 나 타낸 것이다. 만약 큰 상관관계가 있는 경우가 존재한다면, 개별적으로 요인 수익률의 특징을 살펴보는 것은 잘못된 정보를 제공할 수 있다. 그러나 본 연구의 분석 결과, 전반적으로 큰 상 관관계를 가진 경우는 발견되지 않았다. 지면 관계상 전체적인 상관관계 행렬을 나타내지는 못했으나, 실제로 펀더멘탈 및 기술적 요인과, 거시경제 요인 수익률과도 큰 상관관계가 나타 나지 않았다. 후의 강건성 검정에서 수행한 무 비용 포트폴리오로 추정한 요인 수익률의 상관 관계와 비교하면 더 명확한 차이를 발견할 수 있다.

따라서 개별 요인 수익률의 특성을 분석 하는 것은 큰 문제가 없다고 할 수 있다. 는 요인 수익률들의 기초통계량 들을 나타낸 것이다. 표본 기간 동안의 평균과 그리고 그 분포를 제시하였으며, 또한 개별 기 업 수준에서 각 요인들의 기대수익률에 예측력 즉, 추정된 요인 수익률의 유의성을 알아보기 위해서, Fama and Macbeth(1973) 방법의 t-통 계량을 제시하였다. t-통계량은 이분산 및 자기 상관을 통제하기 위해서, 6개월 시차의 Newey and West(1987) 표준오차에 근거한 값을 제시 하였다. 먼저 요인 수익률 수준과 기대수익률에 대한 예측력에 대해서 살펴보자. 위험에 대한 보상이 가장 큰 요인들은 PR1M, BTM, PR12M ,ME, FX 등 이다. FX를 제외하고는 대부분 펀더멘 털과 기술적 요인이다. 또한 이러한 요인들은 대부분 기대 수익률에 대해서 유의한 모습을 가지고 있는 것으로 나타났다. 5% 수준에서 유 의한 예측력을 가지고 있는 요인은 BTM, PR1M, PR12M 이다. 반면, 거시경제 요인 수익 률은 FX를 제외하고는 크지도 않으며 예측력 도 유의하지 않았다. 국내에서의 규모 효과는 2000년대 이후 점차 약해지거나 사라지고 있는 추세이며, 반면 가치효과는 계속해서 나타나고 있다(엄철준·이우백·박종원, 2014).

본 연구의 결과에서도 ME는 음(-)의 수익률을 보였으나, 5% 수준에서 유의한 결과를 얻지는 못하였다. 반면, BTM은 높은 수익률(월평균 0.43%)로 위 험에 대한 보상을 얻을 수 있으며, 주식 수익률 에 대한 예측력도 있는 것으로 나타나 기존 연 구와 합치하는 모습을 보였다. 흥미로운 것은 PR1M과 PR12M이 서로 다른 부호를 나타낸 것이다. 단기 수익률 반전 현상 을 통제하기 위해서 고려한 전월의 수익률 PR1M은 음(-)의 수익률을 가지면서 기존 연구 (Huang et al., 2009 ; 윤상용 외, 2011)와 일치하 는 모습을 보였다. 반면 PR12M(과거 1년 수익 률)이 높을수록, 주식 수익률은 높게 나타나면 서 외환위기 이후 국내 시장에 모멘텀 효과가 존재한다는 연구(김상환, 2012; 엄윤성, 2013)들 과 일치하는 결과라 할 수 있다. 그러나 본 연구 는 어떠한 요인이 기대 수익률의 결정요인인가 를 살펴보는 연구는 아니기 때문에, 이에 대한 자세한 분석은 본 연구의 범위를 넘어가는 것 이므로 보류하기로 한다. 은 회귀 분석에서의 각 산업 더미 회귀계수, 즉, 산업 요인 수익률들의 기초 통계 량을 제시한 것이다. 여기서 주의할 점은 추정 된 산업 요인 수익률은 앞에서 추정한 펀더멘 털, 기술적, 거시경제 요인들과 달리 롱-숏 (Long-short) 포트폴리오 수익률이 아니라는 점이다. 즉, 특정한 산업 요인 수익률은 그 산업 에 100%로 투자하고(100% net long position) 다른 산업에 대한 포지션은 0%인 포트폴리오 수익률이라고 할 수 있다. 이는 펀더멘털, 기술 적, 거시경제 요인 익스포져들은 표준화를 하였 으나, 반면 산업 요인 익스포져는 1과 0의 더미 변수로 투입한다는 점에서 나타나는 차이라고 할 수 있다.

따라서 산업 요인 수익률의 통계량 을 앞에서의 스타일 요인 수익률의 통계량과 그대로 비교하여 해석하기는 어렵다. 그러나 의 결과는 1) 펀더멘털, 기술적, 거시 경제 특성들을 통제한 상태에서도, 추정된 산 업 요인 수익률 평균이 산업별로 차이가 존재 하고 유의한 산업도 있음을 알려주고 있으며, 2) 또한 표준편차에서도 산업별로 차이가 존재 함을 보이고 있다. 예를 들어, 소비자 서비스 (CONSUMER SERVICES)와 반도체(SEMI CONDUCTOR) 산업은 추정된 수익률 평균이 각각 0.028과 0.011으로 나타났다. 반면, 표준편 차는 각각 0.091과 0.106으로 오히려 반도체 산 업이 더 높게 나타났다. 이러한 결과들은 횡단 면 회귀분석에서 산업 요인들을 통제하는 것이 바람직한 것임을 말해주는 결과라고 할 수 있 다. 산업 요인을 통제하지 않았을 때 다르게 나 타나는 결과는 향후 추가 분석에서 다시 자세 하게 살펴볼 것이다

출처 : 토토사이트 ( https://scaleupacademy.io )

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