국내 주식시장에서의 요인 수익률과 그 위험에 대한 연구 (A Study on the behavior of factor returns in Korean Stock Market)

서지정보

· 발행기관 : 대한경영학회
· 수록지 정보 : 대한경영학회지 / 30권 / 4호 / 631 ~ 656페이지
· 저자명 : 한민연, 강형구

초록

본 연구는 국내 주식시장에서의 펀더멘털 요인, 기술적 요인, 거시경제 요인들의 수익률과 그 행태에 대해서연구하였다. Chan, Karceski, and Lakonishokl(1998)의 연구를 발전시켜 2004년 7월부터 2015년 9월까지유가증권시장에 한번이라도 상장되었었던 비금융업 기업을 대상으로 각 요인들의 수익률을 추정하고분석하였다. 기존 연구와 달리, 본 연구는 요인 수익률 추정에 있어서 실무에서 많이 사용하는 횡단면 다중회귀분석을 적용하였으며, 추가적으로 산업 요인을 고려하였다는 점에서 가장 큰 차이가 있다.
주요한 결과는 다음과 같다. 첫 번째, 주식 기대 수익률 수준에 영향을 미치는 요인은 주로 BTM (장부가-시장가 비율), PR1M(과거 1개월 수익률), PR12M(과거 12개월 수익률) 등의 펀더멘털 및 기술적요인인 것을 알 수 있었다. 이러한 요인들은 대체적으로 높은 위험조정수익률을 제공하였다. 둘째, 주식수익률의 공변동에 영향을 끼치는 요인은 PR12M(과거 12개월 수익률), ME(기업규모), CRD(신용 스프레드), TERM(기간 스프레드), BTM(장부가-시장가 비율), BETA(시장 베타), PR1M(과거 1개월 수익률) 등으로나타났다. 거시경제 요인은 기대 수익률에 대해 설명력이 의미 있게 나타나지 않았고, 그 포트폴리오 수익률과위험 대비 성과도 좋지 않았다. 다만, 요인 수익률의 변동성이 높아, 수익률들의 공변동(Comovement)에는영향력이 높을 수 있다는 결과를 얻었다. 이는 수익률 수준에 영향을 끼칠 수 있는 요인과 수익률의 공변동에영향을 끼치는 요인은 다를 수 있음을 알려준다. 마지막으로 무비용 포트폴리오(Zero Investment Portfolio)를구성하여 추정한 요인 수익률을 대상으로 한 강건성 검정에서도 역시 비슷한 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구는 실무적으로 다음과 같은 시사점을 제공한다. 첫 번째, 요인 투자전략(Factor investing)을수행하는데 있어서 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 본 연구의 결과를 통해 국내 주식시장에서 위험에 대한보상을 충분히 지급하고, 투자전략으로서 가치가 있는 요인이 어떠한 것인지 살펴볼 수 있다. 두 번째, 정확한공분산-분산 행렬을 추정하고 예측하기 위한 주식 위험 모형(Equity risk model)의 수립에 도움이 될 수 있다.
수익률의 수준에는 큰 영향을 끼치지 못하더라도, 수익률의 공변동에는 영향을 끼치는 요인들이 있다. 본연구의 결과는 위험 모형의 구축 시 위와 같은 요인들에 대한 고려가 필요하다는 것을 시사한다.

영어초록

Factors can be interpreted as the source of expected return and risk. With allocation and management on the factor exposure, investors can earn a profit in long run. Therefore, it is important to study the behavior of return and risk from factors for portfolio management. Up to these days, which factor affects on the level of expected return has been the important question in finance.
Meanwhile, there is less research on which factor can capture systematic comovement of returns.
In the perspective of risk and portfolio management, however, predicting the covariance-variance structure of return can be also crucial. This is our motivation and starting point.
In this study, we conduct research on various factor returns and their behaviors in Korean stock market. Extending Chan, Karceski, and Lakonishok(1998), we estimate many factor returns, then investigate which factor affects on expected return and common variations of returns. Compared to existing academic studies on this topic, our research has a major difference that we use a cross-sectional regression that was usually preferred by practitioners to estimate factor return(MSCI Barra, 2007). To consider industry factors, we also control industry dummies in cross-sectional regression with three main taxonomies of factors, such as fundamental, technical and macroeconomic factors.
Our main findings are summarized as the followings. First, BTM(Book to market ratio), PR1M(Prior 1-month return), PR12M(Prior 12-month return) have an explanation on the level of expected return. Usually, these factors suggest high risk-adjusted returns. Second, PR12M(Prior 12 -month return), ME(Market capitalization), CRD(Credit spread), TERM(Term spread), BETA(Market beta), BTM(Book to market ratio), PR1M(Prior 1-month return) affect on covariation of returns.
Macroeconomic factors don't affect on the level of return and don't have the high risk-adjusted return.
Meanwhile, macroeconomic factors can capture the structure of return covariation, because their factor returns have high volatility(Chan et al., 1998). This result shows that the factor would have effects on return covariation, even though it can't be priced. Finally, our empirical result remains robust when we change the method for estimation of factor return to the construction of zero investment portfolio.
Our research has several implications. First, We investigate various candidates for factor investing in Korean stock market. With our empirical result, investors can find which factor strategies provide the high risk-adjusted return in practice. Second, in terms of portfolio management, our results shows implication how to construct an equity risk model to forecast precise covariance-variance matrix of the equity portfolio. Even though a factor does not explain the level of return, it can capture the structure of comovement of returns. Therefore, practically, incorporating these factors that can affect on covariation of returns into equity risk model is important. Especially, macroeconomic factors should be selected and considered in a risk model to capture the structure of covariance-variance of return.

참고자료

· 없음