국민연금 기금의 국내 주식시장 영향력에 대한 연구 (Impact of the Korean National Pension Fund on the Domestic Stock Market)

서지정보

· 발행기관 : 한국경제연구학회
· 수록지 정보 : 한국경제연구 / 33권 / 3호 / 35 ~ 68페이지
· 저자명 : 남재현, 원승연, 김주희

초록

본 연구는 향후 급격히 증가할 국민연금 기금의 국내 주식시장 비중 확대로 인해서 발생하는 시장충격비용을 추정하고 그에 따른 시사점을 제시하였다. 기존 연구는 국민연금 기금의 거래자료를 이용하여 국민연금 거래의 시장충격 비용을 계산하였으나, 이는 국민연금 기금의 개별 종목별 시장 매매 규모가 1% 이상을 상회하지 않는 경우가 대부분인 표본을 이용한다는 점에서 향후 국민연금 기금의 국내 주식시장에서의 비중 증가 시 발생할 수 있는 시장충격 비용을 추론하는 데 한계가 있었다. 이에 대신하여 본 연구는 군집현상으로 보이는 것으로 확인된 외국인 투자자의 거래자료를 대상으로 거래규모에 따라 시장충격 비용이 어떻게 증가하는지를 분석하였다. 분석 결과 국민연금의 직접매매 자료를 이용한 분석의 경우 거래에 따른 시장충격비용이 명확하게 나타나지 않았지만, 외국인 자료를 사용하여 추정하는 경우에는 거래에 따른 시장충격 비용이 통계적으로 유의하게 나타나는 것을 확인하였다. 매매 규모 구간별 추정 결과 순매수 또는 순매도가 시장충격에 미치는 영향의 비선형성을 발견할 수 있었으며, 특히 외국인 투자자가 순매수를 하는 경우보다는 순매도를 하는 경우에 이러한 시장충격 비용의 비선형적 증가가 보다 분명히 나타남을 확인하였다.

영어초록

There is growing concern that the trading activities of the Korean National Pension Fund (KNPF) may destabilize the Korean stock market, as the total amount of the KNPF funds increases. Prior research has calculated the market impact cost by utilizing the KNPF transaction data. However, this approach has serious limitation to infer future market impact costs of trading by the KNPF with much larger market share, since most of the individual stock market transaction volume of the historical KNPF transaction data does not exceed 1% of the market share. Instead, this paper estimates the market impact cost and also analyzes the relationship between the cost and the trading volume by using transaction data of foreign investors, who are known for their herding behaviors. We find that there exists a statistically significant market impact cost of trading by foreign investors, and the increase in the trading volume of foreign investors appears much larger market impact cost. The non-linearity shows more strikingly in the case of the net sales than the net purchases of foreign investors. Meanwhile, we cannot find a statistically significant market impact cost of trading by utilizing the historical KNPF transaction data like prior literature.

참고자료

· 없음