최근 자산운용업계에서는 패시브 전략과 액티브 전략의 중간 성격을 갖는 스마트 베타 전략이 관심을 받고 있다. 이러한 스마트 베타 전략에서는 가치, 모멘텀, 저변동성, 퀄리티 지수를 널리 사용한다. 본 연구에서는 다른 지수에 비해 그 개념이 불명확하고 지수산출방법이 복잡한 퀄리티 지수에 대해 분석하였다. MSCI 방법론을 따라 자기자본이익률, 부채비율, 이익변동성 3개의 변수로 퀄리티 지수를 산출하였다. 또한 퀄리티 지수에 대한 비교대상으로 자기자본이익률 변수만을 이용한 지수, 자기자본이익률과 부채비율 2개 변수만을 이용한 지수, KOSPI 지수를 사용하였다. 분석대상인 지수들의 성과를 평가하기 위해 산술평균 수익률, 변동계수, 기하평균 수익률을 사용하였다. 그리고 각 지수에서 비정상수익률이 나타나는지를 검증하기 위한 가격결정모형으로는, 관련 연구에서 폭넓게 사용되고 있는 Fama and French(1993) 모형을 사용하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 기간의 분석에서 보유기간 수익률 관점에서 퀄리티 지수가 가장 우수하였다. 둘째, 외환위기와 글로벌 금융위기 기간에서도 퀄리티 지수의 성과가 가장 우수하였다. 셋째, 글로벌 금융위기 이전 기간에서는 모든 지수에서 비정상수익률을 발견할 수 없었다. 넷째, 글로벌 금융위기 이후 기간에서는 퀄리티 지수가 가장 높은 비정상수익률을 갖는 것으로 나타났다.
본 연구는 새로운 정보에 대하여 국채선도금리시장(forward market)과 국채 현물시장(spot market) 중 어느 시장이 더 효율적으로 반응하는지에 관한 분석을 실시하였다. 2002년 3월부터 2005년 1월말까지 3개월, 6개월, 9개월 및 1년물 국채선도금리(forward rate)와 각 시계열들의 현물 금리의 수익률 및 변동성자료를 사용하여 그랜져인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해 분석을 실시하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다. 먼저 수익률 및 변동성을 이용한 그랜져인과관계분석(Granger causality test)결과에 의하면 국채 선도금리시장이 국채현물시장보다 새로운 정보에 대하여 더 효율적으로 반응하는 것으로 나타났다. 충격 반응함수(impulse response analysis)에서도 국채선도금리시장의 국채현물시장에 대한 영향력이 국채현물시장의 국채선도금리시장에 대한 영향력보다 더 강하고 지속적인 것으로 나타났다. 분산분해분석(variance decomposition analysis)에서는 전체적으로 3개월 및 6개월 등기간이 짧은 국채선도금리 수익률 및 변동성이 기간이 긴 국채선도금리보다 국채현물시장에 대한 영향력이 상대적으로 더 큰 것으로 나타났다. 이러한 분석결과로부터 새로운 정보에 대하여 국채현물시장보다는 국채선도금리시장이 더 효율적으로 반응하고 있음을 추론해 볼 수 있으며 이는 기존 국내외 주식현물시장과 선물시장들 간의 영향력을 분석한 결과 선물시장의 현물시장에 대한 영향력이 더 강한다는 결과들과 일맥상통하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 세종시 부동산 투자요인이 투자성과와 재투자의향에 미치는 영향 관계를 연구하였다. 세종시 부동산에 투자한 경험이 있는 투자자를 대상으로 설문조사를 통하여 자료를 수집, 분석하였다. 세종시 부동산 투자요인이 투자성과에 미치는 영향과 함께, 투자성과가 투자만족도를 매개변수로 하여 재투자의향에 미치는 영향에 대한 관계성을 확인하기 위해 연구가설을 설정하여 구조방정식 모형을 통하여 검증하였다. 이를 바탕으로 기술통계와 확인적 요인분석 및 모형 적합도 분석으로 실증분석을 하였다. 구조방정식 모형의 각 경로계수의 유의성 검증 결과, 가치적 측면, 정책적 측면, 재정적 측면의 투자요인은 투자성과에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 여기에서 가치적 측면에 해당하는 지역선정, 투자가치, 입지선정 요인이 세종시투자를 결정하는데 더 큰 비중을 두는 것으로 나타났다. 경제·정책적 측면의 투자요인은 투자성과에 별다른 영향을 미치지 않는 것으로 나타났는데, 이는 부동산정책, 물가/경기, 부동산시장 요인이 부정적 상황으로 변화하여도 세종시 부동산 투자성과에는 별다른 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 투자성과가 투자만족도와 재투자의향에 영향을 미치는 것으로 나타났고, 투자만족도 역시 재투자의향에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 부동산 투자요인 항목 중에서 세종시 부동산의 중요한 투자요인이라고 할 수 있는 지역선정, 투자가치, 부동산정책, 언론매체 요인의 경로계수가 상대적으로 높게 나타났으며 수익성, 자산가치, 부동산성과, 부동산만족, 가치상승 요인도 높게 나타났다. 이는 세종시 부동산투자는 투자성과와 함께 투자만족도가 높고 향후 재투자에도 매우 긍정적이라는 결과를 제시하였다.
주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.
본 연구는 1998년 7월 1일부터 2003년 12월 31일까지 국내 주요 채권현물(spot market)시장(콜금리, 3년물 및 5년물 국채, 3년물 회사채)에 대한 미국 장단기 국채 현물시장(3개월물 T-bill, 5년물 T-note, 10년물 T-bond)의 가격발견(price discover)기능에 대한 분석을 실시하였다. 전체분석기간을 채권시가평가제도가 도입된 2(in년 7월 1일 전후로 나누어 변동성이전효과 여부를 시간변동 일변량(univariate) AR(1)-GARCH(1,1)-M모형을 이용하여 추정하였으며, 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 전체분석 기간동안 국내 콜금리, 3년물 및 5년물 국채, 3년만기 회사채에 대한 미국 3개월물 T-bill, 5년물 T-note 및 10년물 T-bond의 변동성이전효과(volatility spillover effect)가 1%수준에서 통계적으로 유의하게 존재하는 것으로 나타났다. 둘째, 채권시가평가제도 도입이전보다는 도입이후에 조건부 변동성이전효과가 더 강하고 지속적인 것으로 나타났으며, 특히 미국의 3개월물 T-bill 및 5년물 T-note보다는 대표적인 장기금리인 10년물 T-bond 금리는 국내 주요금리에 대한 조건부평균 및 변동성이전효과가 통계적으로 유의한 수준에서 모두 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 주식시장을 이용한 변동성이전효과와 마찬가지로 IMF 외환위기 이후 국내자본시장개방 및 정보통신발달에 따른 국제자본시장통합(int'1 capital market integration)에서 기인하는 것으로 보인다. 또한 이러한 채권시장의 변동성이전효과에 대한 이해는 국내채권 투자자들의 자본자산가격결정(valuation), 위험관리(risk management) 및 국제포트폴리오관리 (int'1 portfolio management) 측면에 다소 시사점이 있을 것으로 여겨진다.다중회귀분석에서 각각 일관되게 관찰할 수 있었다. 또한 이러한 결과는 IMF 이후에도 여전히 유지되는 것으로 나타났다.과와는 별개의 PER효과가 여전히 존재하며, 다만 이 PER 효과는 전통적 의미의 일반적으로 낮은 PER종목이 초과수익률을 내는 것이 아니라, 기업규모가 크더라도 그 기업의 개별특성을 고려했을 때 이와 비교해 상대적으로 PER가 낮은 종목에 투자하면 초과수익을 낼 수 있음을 의미한다. 발견하였다.적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수 있으며, 특히, 한국주식시장에 적합한 거래전략은 반전거래전략이고, 이 전략의 유용성은 투자자가 설정한 투자기간보다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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