본 논문에서는 재정가격결정모형(裁定價格決定模型)(Arbitrage Pricing Model)을 기초로 우리나라 주식시장에 영향을 주는 거시경제변수가 무엇인가를 찾고자 하였다. 방법론면에서는 과거변수(過去變數)(lagged variables)에 의해서만 기대치를 형성시키는 AIRMA(Autoregressike Integrated with Moving Average) 방법을 이용하기보다는 마코프속성(屬性)(Markov Property)을 갖는 상태공간모형(狀態空間模型) (State Space Model)을 이용하여 보다 합리적인 거시경제 요인의 이노베이션을 하였다. 또한 단순한 요인분석(要因分析)(factor analysis)에 의한 요인추출은 요인의 표본의존성(標本依存性)(Sample dependency)이 심하므로 그룹간 요인분석(inter-battery factor analysis)을 행하여 추정(推定)된 요인(要因)(요인값 : factor score)과 요인수를 결정하여 관련 거시경제변수를 선택한다. 그룹간 요인분석을 위한 그룹을 형성할 때 그룹내에서는 동질성을 그룹간에는 이질성을 최대한 살리는 것이 필요한데, 이를 위해 군집분석(群集分析)(Cluster Analysis)을 사용한 것이 특징이다. 결론적으로 우리나라 주식시장에 영향을 미치는 거시경제요인(巨視經濟要因)으로 단위노동비율, 제조업제품재고지수, 채권프리미엄, 수출물가지수, 정부부문 통화공급, 회사채수익률, 종합주가지수 등 7가지가 있는 것으로 분석되고 있다.
본 논문은 10개의 기업규모별 자산을 대상으로 최근에 발전된 계량기법인 GMM(generalized method of moments)을 이용하여 베타(beta)를 추정하였다. 분석대상기간으로 $1982.1{\sim}1991.4$사이의 월별자료를 사용한다. 실증분석 결과에 의하면, 기업규모별 구분에 따른 자산의 경우에 규모가 큰 기업보다 규모가 작은 기업의 베타가 상대적으로 작은 것으로 나타났다. GMM의 추정을 위한 수단변수로 회사채수익률과 정기예금금리의 금리차, 분석대상이 되는 자산 수익률과 시장포트폴리오의 자기시차, 그리고 상수가 사용되었다. OLS를 사용한 CAPM추정 결과에 비해 GMM을 사용한 추정 결과가 우월할 수 있음을 보여주고 있는데, 이것은 GMM에 사용된 수단변수들이 수단변수를 포함시킴으로써 관련자산들의 자기시차가 아닌 CAPM추정에 필요한 유용한 대용변수(代用變數)(proxy)를 제공하였고, 나아가 GMM이 잔차항(殘差項)의 자기상관(自己相關) 뿐만 아니라 조건부(條件附) 이분산(異分散)(conditional heteroskedasticity)을 잘 설명하고 있기 때문인 것으로 판단된다. t값 및 P-value에 의하면 GMM을 사용한 단순 CAPM 추정이 우리 나라의 현실경제와 잘 부합될 수 있음을 암시한다.
본 연구는 기업의 부채만기와 결정요인의 관련성에 대한 이론적 논거를 제시하고 우리나라 상장제조기업을 대상으로 대기업과 중소기업으로 구분하여 기업규모별 부채만기 결정요인을 다중회귀분석으로 실증적으로 규명하고자 하였다. 실증적 분석 대상기간은 1995년부터 2000년까지 6개년으로 분석기간 동안 신용평가 전문기관으로부터 회사채 신용등급을 평가받은 제조기업 204개 기업을 표본으로 선정하여 분석하였다. 연구결과를 종합하면 우리나라 상장제조기업으로 대기업과 중소기업 모두 기업규모가 크고 레버리지가 높고 자산의 만기가 긴 고정자산을 많이 보유하고 있는 기업일수록 부채만기구조에서 장기부채를 많이 이용하고 있는 것으로 입증되었다. 성장옵션과 법인세율은 부채만기결정에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났으며 기업의 우량성과 유동성위험을 나타내는 수익증가율과 채권등급은 대기업의 주요 부채만기 결정요인으로 나타났다. 수익증가율이 크고 채권신용등급이 높은 우량대기업일수록 단기부채를 많이 이용하는 것으로 확인되었으며 중소기업은 기업의 우량성과 신용등급이 부채만기에 유의적인 영향을 미치지 않았다.
회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.
본 연구에서는 전통적 자본구조 이론인 정태적 상충이론과 자본조달순위이론 뿐만 아니라 최근 새로 등장하고 있는 시장적시성이론의 타당성과 거시 경제변수가 자본구조에 미치는 영향을 종합적인 틀에서 분석하였다. 목표자본구조 결정과 자본조달 선택의 2단계 분석 결과, 자본구조의 특정이론이 일관성 있게 지지되기보다는 각 이론이 부분적으로 지지되는 결과가 나타났다. 1단계 목표자본구조 식의 추정에 있어서 기업 특성변수의 계수는 전반적으로 정태적 상충이론보다는 자본조달순위이론을 지지하였으나 2단계의 자본조달 선택요인의 분석에서는 정태적 상충이론에서 주장하듯 기업이 목표자본구조를 설정하고 이를 추구하는 경향이 있는 것으로 분석되었다. 또한, 자금이 부족한 기업일수록 회사채보다는 오히려 주식을 발행하는 경향이 강한 것으로 나타나 단순한 형태의 자본조달순위이론의 예측과는 부합하지 않았다. 그러나 주가가 상대적으로 고평가된 기업일수록 회사채보다 주식을 발행할 가능성이 높게 나타나 시장적시성이론이 지지되는 결과를 보였다. 한편 본 연구에서는 Korajczyk and Levy(2003)와 달리 기간 스프레드와 신용 스프레드 등 거시경제 변수가 자본구조 결정에 미치는 영향은 미미하였고, 재무적 제약이 있는 기업보다 재무적 제약이 없는 기업이 자본조달 시기를 조절할 수 있기 때문에 거시경제 변수나 시장 적시성 변수의 영향이 더 클 것이라는 그들의 주장을 지지하는 직접적 증거도 발견되지 않았다.
기업간전자상거래 거래액은 그룹(항목)별로 다양한 원인에 의해서 거래액 결정이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 전자상거래 거래액의 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 기업간전자상거래 거래액에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 7 그룹(제조업, 전기 가스 수도업, 건설업, 도소매업, 운수업, 출판, 영상, 방송통신 및 정보서비스업, 기타)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2005년 1월부터 2009년 12월까지의 자료를 이용하였고. 기업간전자상거래 거래액을 종속변수로 설정하고 사이버쇼핑몰 거래액, 회사채, 종합주가지수, 신용카드 거래액, 예금은행 대출금리, 환율을 독립변수로 투입하였다. 기업간전자상거래 거래액 요인을 추정한 결과 사이버 쇼핑몰 거래액, 종합주가지수, 그리고 예금은행 대출 금리와 환율은 각각 유의적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 회사채는 음(-)의 영향을 나타내는 비유의적인 변수이고 신용카드거래액도 정(+)의 영향을 미치지만 기업 간 전자상거래 거래액에 큰 영향을 주지는 않은 것으로 나타났다.
본 연구에서는 미국, 영국, 한국 금융시장의 주식, 회사채, 국채, 부동산지수와 상품지수로 구성된 포트폴리오에서의 상품지수의 역할을 실증적으로 제시하고자 했다. 일반적인 금융상품으로만 구성된 포트폴리오와 상품지수가 포함된 포트폴리오의 수익률과 위험을 비교 분석하여 상품지수의 포트폴리오 구성요소로서의 타당성을 검증했다. 또한, 국가별 통화정책의 변화에 따라 분석기간을 긴축정책기와 확장정책기로 구분하여 그 성과를 비교함으로써 상품지수가 인플레이션 헤지수단이 될 수 있는지를 확인하고자 하였다. 미국과 영국의 경우 GSCI지수는 긴축기에 다른 금융자산에 비해 위험대비 수익률이 높아 포트폴리오 편입비중이 크며, 포트폴리오의 효율성을 높이는 것으로 분석되었다. 영국의 경우 환율을 적용하기 전과 후의 분석결과가 크게 상이하지 않으나, 한국의 경우 환율을 적용한 GSCI지수의 포트폴리오 편입비중은 미국, 영국시장과 유사한 결과를 보이나, 환율과 GSCI지수를 각각 독립적인 자산으로 편입하여 분석할 경우 그 효과는 미미한 것으로 나타났다. 즉, 환율을 적용하여 편입한 GSCI지수의 포트폴리오 수익률 상승효과 중 상당한 부분이 환율로 인한 것이며, 해외시장의 경우와 단순히 비교하기는 어렵다는 점이다. 따라서, 우리나라의 경우는 미국, 영국과 달리 환율을 적용한 상품지수가 인플레이션에 대한 헤지수단이 되나, 환율효과가 지배적이므로 상품지수 자체의 공헌도는 높지 않다고 평가된다.
주식시장에 체계적으로 영향을 미칠 수 있는 거시경제변수(巨視經濟變數)들과 국민경제의 중요한 한 부분인 주식시장(株式市場)의 관계를 구체적으로 규명하는 것은 투자자에게 유용한 정보를 제공하는 동시에 주식시장이 건전한 방향으로 발전할 수 있도록 유도하는 의미 있는 일이다. 본 연구의 목적은 주식수익률의 횡단면적 차이를 설명할 수 있는 경제적으로 유의적인, 즉 '가격화(價格化)'된 거시경제변수(巨視經濟變數)를 발견하는데 있다. 이를 위하여 주식평가모형과 기존의 연구결과를 토대로 주식수익률에 체계적으로 영향을 미칠 수 있는 31개의 거시경제변수를 선정한 후, 실증적 연구방법을 사용하여 우리나라 주식시장에서 '가격화(價格化)'된 거시경제변수가 무엇인지를 확인하였다. 먼저 주식수익률(株式收益率)에 체계적으로 영향을 미칠 수 있는 31개의 거시경제변수(巨視經濟變數)들을 요인분석하여 6개의 공통적 특성으로 압축 요약한 후, 각 차원(요인)을 가장 잘 대표하는 6개의 거시경제변수(대용변수)(巨視經濟變數(代用變數))를 추출하였다. 그리고 요인분석에 의해서 추출된 6개의 거시 경제변수와 주식수익률로 Fama & MacBeth(1973) 방법과 유사한 2단계회귀분석을 실시하여 주식수익률에 유의적인 영향을 미치는 '가격화'된 거시경제변수를 발견하였다. 그 결과, 6개의 거시경제변수 중 산업생산지수증가률(産業生産指數增加率), 회사채류통수익율(會社債流通收益率) 그리고 종합주가지수수익률(綜合株價指數收釜率)등 3개의 거시경제변수가 주식수익률의 횡단면적 차이를 설명할 수 있는 유의적인 또는 '가격화'된 경제변수임을 확인할 수 있었다.
Purpose - This paper investigates how business cycle impacts on corporate credit spreads since global financial crisis. Furthermore, it tests how the impact changes by the phase of the cycle. Design/methodology/approach - This study collected dataset from Barclays Global Aggregate Bond Index through the Bloomberg. It conducted multi-regression analysis by projecting business cycle using Hodrick-Prescott filtering and various cyclical variables, while ran dynamic analysis of 5-variable Vector Error Correction Model to confirm the robustness of the test. Findings - First, it proves to be statistically significant that corporate credit spreads have moved countercyclicaly since the crisis. Second, It indicates that the corporate credit spread's countercyclicality to the macroeconomic changes works symmetrically by the phase of the cycle. Third, the VECM supports that business cycle's impact on the spreads maintains more sustainably than other explanatory variable does in the model. Research implications or Originality - It becomes more appealing to accurately measure the real economic impact on corporate credit spreads as the interaction between credit and business cycle deepens. The economic impact on the spreads works symmetrically by boom and bust, which implies that the market stress could impact as another negative driver during the bust. Finally, the business cycle's sustainable impact on the spreads supports the fact that the economic recovery is the key driver for the resilience of credit cycle.
본 연구는 국내 리츠가 운용된 2002년부터 2015년까지의 리츠사의 타인자본에 대한 차입이자율을 월별 자료로 구축하여 차입이자율의 흐름과 금리변수와의 관계를 분석하였다. 선행연구를 검토한 결과 리츠사의 차입이자율은 리츠 내부의 고유요인에 의해 결정되기도 하지만 거시경제변수 중 금리변수와 연계성이 높게 나타났다. 이에 본 연구는 K-REITs 차입이자율과 금리 변수 간에 ARDL(autoregressive distributed lag: 자기회귀시차) 모형을 설정하여 장기관계를 분석하였으며, ARDL-ECM 모형을 기반하여 단기 관계도 검토하였다. 실증분석 결과 K-REITs 차입이자율과 국고채 3년, 국고채 5년, 회사채(AA-,3년), 기업일반자금 대출금리에서 장기 공적분 관계가 형성되었으며, 이는 K-REITs 차입이자율이 장기금리 변수와 동조하고 있음을 보여준다. 또한, 기업일반자금 대출금리는 장기 관계와 단기 조정 과정에서도 K-REITs 차입이자율과의 연계성이 높게 나타났다. REITs가 금융권 차입에 관한 사항과 경영계획 수립 시에 기업일반자금 대출금리와 같은 장기금리 변수의 동향 등을 고려하여 의사결정 한다면 K-REITs 발전에 실질적인 도움이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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