요인 수익률의 변동성

이번에는 각 월별 및 시장의 상승 및 변동성 충격 정도에 따라 어떻게 요인 수익률 수준의 행태가 다르게 나타나는지를 살펴본다. 는 각 월마다의 요인 수익률의 평균, 그리고 시장이 상승장인지 아닌지(해당 월 KOSPI의 무위험 수익률 대비 초과 수익률이 0보다 크면 UP, 나머지는 DOWN)에 따른 평균을 제시한 다. 먼저 1월과 12월의 요인 수익률을 살펴보면, ME 요인이 가 장 큰 차이를 보이고 있음 알 수 있다. 즉, 국내 에서도 1월에 수익률이 높은 패턴이 지속적으 로 발생하고, 특히 이러한 효과가 규모가 작은 기업에서 많이 발생한다는 소기업효과 및 1월 효과가 존재하고 있음을 알 수 있으며 이는 김 동철·신성호(2006)과 일치하는 결과이다.

실제 로 ME 요인의 1월과 12월의 평균 수익률은 각 이러한 결과는 국내 시장상황의 변화를 고려한 기대 수익률의 횡단면 설명 모 형을 제시하고 검증한 엄철준(2012)의 결과와 도 합치하는 모습이다. 다음으로, 시장상황을 고려한 시장베타, ME, BTM에 대한 Fama and Macbeth(1973) 횡단면 분석의 결과를 보면, 하 락 시기의 ME에 대한 회귀계수가 음(-)으로 더 큰 모습을 일관적으로 보이고 있다. 상승 월과 하락 월의 차이가 가장 큰 요인은 BETA이다. 시장 베타 요인 수익률은 시장이 상승할 때는 크게 상승하고, 역시 하락할 때는 같이 하락을 하게 되는 모습을 보였으며, 역시 엄철준(2012) 의 결과와 궤를 같이 하는 것이라 할 수 있다 사실 본 연구에서 가장 관심 있는 통계량은 바로 요인 수익률의 변동성이다.

Chan et al. (1998)은 요인 수익률의 변동성이 클수록, 기초 요인이 주식 수익률들의 공변동(Comovement) 에 큰 영향을 미칠 수 있다고 주장하였다. 즉, 수익률에는 큰 예측력이 없는 요인이라 하더라 도, 포트폴리오의 위험 또는 변동성 관점에서 볼 때는 중요한 요인이 될 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 요인 수익률의 표준편차에 가장 크 게 주목해서 살펴볼 것이다. 는 총 표본 기간 동안의 각 요인 수익률들의 표준편 차와 각 월 및 시장 상황에 따른 표준편차이다. 먼저 수익률 표준편차를 기준으로 순위를 매 겨볼 때, 상위 5개는 다음과 같다 : PR12M, ME, CRD, TERM, BTM. 이는 앞에서의 수익률 수 준에 대한 예측력 분석의 결과와는 조금 차이 를 보인다. ME(기업규모)와 PR12M(12개월 모 멘텀)등과 달리, 기간 및 신용 스프레드에 대한 민감도(TERM, CRD)와 시장 베타(BETA)는 수익률에 대한 유의한 예측력을 가지고 있지 못하는 것으로 나타났으며, 위험에 대한 보상도 크지 않았다. 반면 그 요인 수익률의 변동성은 상대적으로 큰 편이었다. 이러한 결과를 종합하 면 다음과 같이 정리할 수 있다.

첫 번째, 수익률에 대한 예측력이 적은 요인 이더라도, 수익률들의 공변동 또는 공분산에는 영향을 끼칠 수 있다. 따라서 이러한 결과는 포 트폴리오의 위험 관리에 있어서, 수익률의 공분 산에 큰 영향을 끼칠 수 있는 요인들에 대한 고 려와 관리가 필요함을 나타낸다. 예를 들어 현 재 포트폴리오의 구성이 모멘텀 효과를 가진 주식들 또는 신용 스프레드에 민감하게 반응할 수 있는 종목들에 편향되어 있다면, 포트폴리오 위험관리 측면에서 관리를 할 필요가 있다는 것이다

출처 : 스포츠토토사이트 ( https://facehub.ai )

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