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재무관리 SPSS를 이용한 CAPM 실증분석 평가A+최고예요

재무관리-GROUP PROJECT-목 차》22개의 주식의 베타추정치 ............. 3》베타값을 이용한 CAPM 을 실증 분석 ......... 7》포트폴리오에 대한 성과분석 ........ 8》Portfolio 효과분석 그래프 .............. 92. 선택한 22개의 주식의 베타추정치를 구하시오.조원의 취향대로 선택한 22개의 기업의 베타추정치를 구하기 위해서 SPSS를 이용하였다.잠깐 베타값에 대한 개념과 기초이론에 대해서 설명하자면 일반적으로 σim을 σim2으로 나누어 표준화한 값인 σim/σim2을 체계적 위험이라 정의하며 이를 베타(beta:β)로 나타낸다.개별주식 i의 체계적 위험(βi) ==그리고 SPSS에서 회귀분석을 사용하였는데 회귀분석은 아래와 같은 기본공식을 사용하고 있다. analysis의 regression을 선택. 독립변수와 종속변수를 구분하여 대입하였다.ri=αi+βi?rm+ei위 식에서 ri는 개별기업의 주식수익률, rm은 시장수익률, ei는 잔차항을 나타낸다.위 식의 기울기에 해당하는 βi가 바로 체계적 위험을 나타내는 식 σim/σim2 이 되고 이것은 시장포트폴리오의 수익률 rm의 변화에 대하여 개별기업 주식의 수익률 ri가 얼마나 민감하게 변화하는가를 보여주는 값이다. 여기서는 잔차항 부분은 무시하였고 기존 자료를 대입하여서 베타추정치를 구하였고 그에 따른 주식의 그래프도 예시로 그려보았다. 하지만 분량관계로 처음 주식3개만 회귀분석을 통한 그래프를 작성하였다. 선택된 22개의 기업과 그 spss의 결과는 아래와 같다.1) 대한제분Unstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.ModelBStd. ErrorBeta1(Constant)2.2901icientstSig.ModelBStd. ErrorBeta1(Constant)2.0402.974.686.496베타추정치.427.425.1461.003.321※페이퍼코리아의 증권특성선4) 한국타이어Unstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.ModelBStd. ErrorBeta1(Constant)2.5941.5481.676.101베타추정치1.129.221.6015.101.0005) 유한양행Unstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.ModelBStd. ErrorBeta1(Constant)1.7441.3481.293.202베타추정치.846.193.5434.387.0006) 한국유리Unstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.ModelBStd. ErrorBeta1(Constant)1.8012.088.862.393베타추정치.670.298.3142.244.0307) 동국제강Unstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.ModelBStd. ErrorBeta1(Constant)2.2992.1431.073.289베타추정치1.346.306.5444.393.0008) 대림통상Unstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.ModelBStd. ErrorBeta1(Constant)2.5891.8871.372.177베타추정치.425.270.2261.575.1229) 로케트 전기Unstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.ModelBStd. ErrorBeta1(Constant)2.2397.097.315.754베타추정치3.1041.015.4113.059.00410~22까지의 기업들은 위와 같이 구하여 22개 기업들의 베타추정치를 한 표에 정리하면 다음과 대한 기본적인 원리에 대해서 설명하자면 Ri =α0 +α1 ? βi′+ei 의 회귀모형으로부터 회귀식 Ri =α0 +α1 ? βi′ 를 추정하고 이 회귀식을 이론적인 증권시장선인 E(ri) = rf +[ E(rm)-rf ]?βi 와 비교하여 [ E(rm)-rf ]에 해당하는 α1의 값이 양수가 나오고 또한 rf에 해당하는 α0의 값이 양수가 나오게 되면 CAPM이 성립한다고 가정하였다.먼저 2번에서 구한추정값 22개를 독립변수로 하고 22개 개별주식의 평균수익률을 종속변수로 하여 SPSS를 이용한 회귀분석을 실시하였다. SPSS의 사용에 대해서는 2번 과정에서 설명한 것과 동일하다. SPSS를 통해 나온 결과는 아래와 같다.Unstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.ModelBStd. ErrorBeta1α0.835.7501.113.279α11.601.601.5112.662.015CAPM에서 증권시장선의 기울기에 해당하는 α1 (=[ E(rm)-rf ])의 값이 1.601이 나왔다. 그리고 Y절편인 무위험자산 수익률에 해당하는 α0 (=rf)의 값은 0.835가 나왔다.Ri =0.835 + 1.601?βi′이 결과를 토대로 나름대로 검증을 하면주식의 기대수익률은에 의해 결정되는데가 약 1.6의 값을 가지므로 시장의 위험 ‘1’에 근접한 수치이다. 위 식에서 보는바와 같이를 X축으로 수익률을 Y축으로 하는 간단한 직선의 함수형태를 가지고 있다. 증권시장선의 기울기인 위험프리미엄이 1.601으로 양수 값이 나왔다. 이는 위험회피형의 투자자들에게 위험부담에 대한 대가를 지불한다는 것을 나타낸다. 마지막으로 증권시장선의 절편은 0.835 으로 양수 값이 나왔으므로 CAPM 을 보다 더 정확하게 증명하여 준다. 그러므로 우리의 포트폴리오 분석결과에 따르면 CAPM 은 성립한다고 할 수 있다.4. 선택한 22개 주식 포트폴리오에 대한 성과분석을 하시오.이 단계에서 우리 조는 우리가 선택하여 투자한 포트폴리오가 과연은 1 이다.는 0.35이다.(※ 원래는를 구하려면 각각의의 가중 평균치를 구해야 하지만, 여기에서는 모든 w가 동일하다는 가정 하에의 산술평균을 구한다.)기초자료)포트폴리오 평균- 2.97 베타평균 1.114 무위험이자율 평균 0.35 ,시장수익률 평균 1.67각각의 수치를 대입시켜 보면=2.352이며=1.32 으로 우리 조가 작성한 포트폴리오의 수익률이 시장의 수익률보다 높았음을 알 수 있다.=2.352=1.32위와 같은 결과를 통해서 우리 조원이 취향에 따라서 고른 주식을 통해 작성한 포트폴리오가 시장보다 더 잘 벌어드린 좋은 포트폴리오라는 사실을 확인할 수 있었다.1. Portfolio 효과분석을 그림으로 나타내시오(10개 주식 Portfolio까지)마지막 프로젝트로 1번을 선택한 이유는 가장 작업시간이 많이 걸리고 통계 프로그램의 사용에 있어서 번거로움이 있을 것이라는 조원들의 판단 하에 1번을 마지막으로 처리하기로 하였다.먼저 분산투자 할수록 투자의 위험은 감소한다는 포트폴리오 효과를 그래프로 나타내는 것을 제1목표로 하고 작업에 착수하였다.1) 22개의 주식을 선택하고 그 주식들로 구성된 포트폴리오를 구성하였다.22개의 주식들의 이름을 사용하면 번거롭기 때문에 우리 조는 주식들을 명목척도를 사용해서 숫자로 전환하여 사용하였다. (1,2,3,4,...) 이 주식들의 원래 이름은 2번 프로젝트 과정의 마지막 부분에 있는 주식들 개별 베타값 에서 확인할 수 있다. 그리고 그 주식들을 묶어서 포트폴리오를 작성하였다. 2개일 경우와 3개일 경우, 4개일 경우부터 총 10개의 주식으로 구성된 포트폴리오를 구성하였다.예를 들어 10개씩 묶은 포트폴리오의 경우(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) (1,2,3,4,5,6,7,8,9,11) (1,2,3,4,5,6,7,8,9,12) (1,2,3,4,5,6,7,8,9,13)(1,2,3,4,5,6,7,8,9,14)위와 같이 1O개의 주식으로 만들어진 포트폴리오 조합을 만들었다.( 2개씩 묶는 경우부터 4개씩 묶는 경우부분에서 공분산 행렬 구하는 부분을 선택하여 개수에 따라 집어넣은 변수의 숫자를 달리하여 값을 도출하였다.1 2 3 4 5 6 7-> 7개로 구성된 하나의 포트폴리오 공분산 행렬을 SPSS를 통해 도출하여 엑셀을 통해 다시 출력하였다. 이것은 7개의 주식으로 구성되어 있는 것들 중의 하나로서 이러한 공분산 행렬을 5개를 추출하였다.3) SPSS를 통해 나온 각 포트폴리오 조합들의 공분산 행렬을 엑셀로 옮겨와서 가중치 작업을 실행하였다.가중치는로 동일하게 부여된다는 가정을 세우고 작업에 임하였다. 위에 있는 자료를 엑셀로 옮기고 가중치 부여작업은 상당한 작업량을 필요로 하여 1번 과정 가운데서 가장 어려운 과정이었다.이 론 :=+(ij) =위와 같은 식은 균등투자를 했다는 가정 하에 도출 가능한 것으로 이 포트폴리오에서는 가중치는 균등하게 되었다.그 다음 엑셀을 통해서 가중치를 부여하는 것이다.엑셀을 이용하여 다음과 같은 순서로 포트폴리오의 위험을 구하였다.① 공분산 행렬? (A~I 열) : 공분산 행렬이다.? (1~8 행) : Ri 5란 변수부터 Ri 11까지 총 7개의 변수의 공분산 행렬? (9~16 행) : Ri 9, 10, 11, 12, 14, 15, 16 변수의 공분산 행렬? (17~24 행) : Ri 14, 15, 16, 17, 18, 19, 12 변수의 공분산 행렬총 3개의 공분산 행렬들을 확인할 수 있다. 개수는 모두 7개로 7개 묶음 포트폴리오의 일부분(※ 여기에서 Ri 라 함은 각 주식을 말하는 것이다.)② 가중치 적용? (J~P열) : 가중치를 적용시킨 포트폴리오의 값들이 기록되어 있다.가중치를 동일하게 주어 각각의 공분산에 을 곱해준다.엑셀의 함수를 이용하여 곱하는 값을 다르게 하여 그 결과를 도출하였다.위의 예와 같이 7개의 변수의 경우에는×=을 각각의 공분산 행렬에 곱해주어 가중치 를 적용시켰다.③ 포트폴리오의 위험? (Q열) : 포트폴리오 이론에 따 라 포트폴리오의 행렬안의 값들을 모두 합하면 그 포트폴리오 의 총 위험이 나온다고 하고

경영/경제| 2006.12.14| 14페이지| 1,500원| 조회(737)

회귀분석, SPSS, 베타, CAPM, 실증분석

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