다요인모형의 주식수익률 예측 성과 비교 (Comparison of Multi-Factor Asset Pricing Models for Predicting Stock Returns)

서지정보

· 발행기관 : 한국금융공학회
· 수록지 정보 : 金融工學硏究 / 22권 / 1호 / 139 ~ 165페이지
· 저자명 : 이현석

초록

본 연구는 Fama-French의 전통적인 3 요인 및 5 요인 모형과 칼만 필터로 추정한 동적 요인모형 등 세 가지 모형의 포트폴리오 예측력을 비교하고 있다. 본 연구는 이 세 가지 모형을 사용하여 시장, 규모, 가치, 이익, 투자 등을 나타내는 5개 요인변수 중 시장변수를 제외한 2개 변수를 선택하여 구성한 6개 결합포트폴리오의 수익률에 대한 예측을 하고 있다. 각 결합포트폴리오는 각 변수를 크기에 따라 각각 8개로 분리한 후 이들을 결합한 64개 하위 포트폴리오를 갖고 있다. 요인변수 및 포트폴리오의 수익률은 1998년 7월부터 2022년 3월까지 KOSPI 및 KODAQ 기업의 월말 자본이득률과 기대배당수익률을 모두 고려한 주식수익률을 사용하여 구하였다.
각 모형의 예측력은 Diebold-Mariano 통계량을 통해 비교하였다. 실증 분석 결과는 6개 결합포트폴리오 모두에서 동적 요인모형이 Fama-French의 전통적 3 요인 및 5 요인모형에 비해 매우 탁월한 예측력을 갖고 있음을 보여주고 있다. 또한 Fama-French의 3 요인모형이 5 요인모형에 비해 보다 우수한 예측력을 갖고 있음도 발견하였다. 이 연구 결과는 요인 수를 증가시키는 접근법이 항상 좋은 예측력을 갖는 것이 아님을 보여주고 있으며, 또한 상태변수를 사용하는 동적 요인모형이 과거 수익률 자료에 의존하는 전통적 Fama-French 모형에 비해 예측 성과가 우수함을 보여주고 있다.

영어초록

This study compared the portfolio predictive power of three models: the traditional Fama-French 3-factor and 5-factor models, and the dynamic factor model estimated by Kalman filter. In this study, six combined portfolios were constructed by selecting two variables among the four factor variables representing size, value, profitability, and investment, and then compared the prediction performance for the rate of return of the six combined portfolios using these three models. Each combined portfolio has 64 sub-portfolios in which each variable is divided into 8 categories according to the size of the factor variables. Each factor variable and portfolio return were obtained using stock returns considering both the monthly capital gains and expected dividend yields of KOSPI and KODAQ companies from July 1998 to March 2022.
The predictive power of each model was compared through the Diebold-Mariano statistic. The results of the empirical analysis show that the dynamic factor model has excellent predictive power compared to the traditional Fama-French 3-factor and 5-factor models in all six combined portfolios. It was also found that Fama-French 3-factor model had better predictive power than the 5-factor model.
The results of this study show that approaches that increase the number of factors do not always have good predictive power, and that dynamic factor models that consider the state variables have better predictive performance than traditional Fama-French models that rely on past return data.

참고자료

· 없음