• 유통과학연구
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• 제13권9호
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• pp.37-45
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• 2015

Purpose - This paper's aim is to investigate whether or not gross profitability explains the cross-sectional variation of the stock returns in the Korean stock market. Gross profitability is an alternative profitability measure proposed by Novy-Marx in 2013 to predict cross-sectional variation of stock returns in the US. He shows that the gross profitability adds explanatory power to the Fama-French 3 factor model. Interestingly, gross profitability is negatively correlated with the book-to-market ratio. By confirming the gross profitability premium in the Korean stock market, we may provide some implications regarding the well-known value premium. In addition, our empirical results may provide opportunities for the fund distribution industry to promote brand new styles of funds. Research design, data, and methodology - For our empirical analysis, we collect monthly market prices of all the companies listed on the Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) of the Korea Exchanges (KRX). Our sample period covers July1994 to December2014. The data from the company financial statementsare provided by the financial information company WISEfn. First, using Fama-Macbeth cross-sectional regression, we investigate the relation between gross profitability and stock return performance. For robustness in analyzing the performance of the gross profitability strategy, we consider value weighted portfolio returns as well as equally weighted portfolio returns. Next, using Fama-French 3 factor models, we examine whether or not the gross profitability strategy generates excess returns when firmsize and the book-to-market ratio are controlled. Finally, we analyze the effect of firm size and the book-to-market ratio on the gross profitability strategy. Results - First, through the Fama-MacBeth cross-sectional regression, we show that gross profitability has almost the same explanatory power as the book-to-market ratio in explaining the cross-sectional variation of the Korean stock market. Second, we find evidence that gross profitability is a statistically significant variable for explaining cross-sectional stock returns when the size and the value effect are controlled. Third, we show that gross profitability, which is positively correlated with stock returns and firm size, is negatively correlated with the book-to-market ratio. From the perspective of portfolio management, our results imply that since the gross profitability strategy is a distinctive growth strategy, value strategies can be improved by hedging with the gross profitability strategy. Conclusions - Our empirical results confirm the existence of a gross profitability premium in the Korean stock market. From the perspective of the fund distribution industry, the gross profitability portfolio is worthy of attention. Since the value strategy portfolio returns are negatively correlated with the gross profitability strategy portfolio returns, by mixing both portfolios, investors could be better off without additional risk. However, the profitable firms are dissimilar from the value firms (high book-to-market ratio firms); therefore, an alternative factor model including gross profitability may help us understand the economic implications of the well-known anomalies such as value premium, momentum, and low volatility. We reserve these topics for future research.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.231-237
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• 2017

2000년대 중반 이후 우리나라에서도 기업의 자발적 공시활동의 중요성이 증대되면서 이와 관련한 기업의 활동이 활발해지고 있으며 관련 연구도 지속적으로 이뤄지고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 추세를 반영하여 자발적 정보공시와 유효법인세율 간의 관련성을 조세회피 측면에서 실증적으로 검증하였다. 이를 위해 자발적 정보공시의 대리변수(proxy)는 기업설명회(IR, Investor Relation)를 활용하였으며, 유효법인세율(Effective Corporate Tax Rate)을 조세회피의 대리변수로 활용하였다. 연구표본은 한국채택국제회계기준(K-IFRS)가 의무적으로 도입된 2011년부터 2014년까지의 12월 결산 유가증권 상장기업 1,396개 기업연도이다. 실증분석 결과, 자발적 정보공시와 유효법인세율은 양(+)의 관련성을 나타냈다. 이러한 결과는 추가적인 유효법인세율 측정치를 활용한 분석에서도 동일하게 나타났다. 이는 외부에 자발적으로 정보를 공시하는 기업일수록 시장의 반응을 중시하여 상대적으로 우수한 회계정보를 산출함으로써 상대적으로 조세회피 수준이 낮은 (유효법인세율이 높은) 건전한 경영성과를 보고하는 것으로 기대할 수 있다. 본 연구는 기업의 자발적 정보공시활동(IR)이 기업의 조세회피 수준에 미치는 긍정적인 영향을 대표적인 조세회피 대리변수인 유효법인세율을 통해 검증함으로써, 좀 더 높은 공시수준을 가진 기업들에 대한 좋은 신호(good signal)를 투자자들에게 제공할 것으로 기대할 수 있다. 이를 통해 본 연구가 건전한 자본시장의 발전에 도움이 되기를 기대한다.

• 한국경제지리학회지
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• 제15권4호
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• pp.585-600
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• 2012

본 연구의 목적은 유동성 관련 변수가 주택시장에 미치는 영향과 지역별 영향력의 차이를 벡터자기회귀모형을 이용하여 실증분석하고 정책적 시사점을 도출하는데 있다. 2003년 10월부터 2012년 5월까지의 월별 시계열 자료를 사용하여 유동성 관련 변수는 주택담보대출금리, 주택담보대출금, 금융기관유동성, 종합주가지수로 하였고 전국, 서울, 강남, 강북의 아파트 매매가격을 분석대상으로 하였다. 그랜저인과관계 검정결과, 주택담보대출금리와 주택담보대출금이 지역별 매매가격에 강하게 인과관계가 있었다. 이후 충격반응 분석결과, 각 변수 충격에 대해 매매가격은 지열별로 차이는 존재하였으나 매매가격 자체에 가장 크게 지속적인 양(+)의 반응을 보였고 주택담보대출금리는 음(-), 주택담보대출금은 양(+), 금융기관유동성은 양(+), 종합주가지수는 양(+)의 반응을 보였다. 매매가격 충격에 종합주가지수는 음(-)의 반응을 보였다. 유동성의 변화가 주택가격을 상승시킬 수 있고 강남지역이 강북지역에 비해 주택투자적인 요인이 크다는 것을 실증적으로 확인하였다. 정부는 현재의 경제상황을 고려해 저금리 기조를 유지하면서 시장의 유동성이 부동산이 아닌 산업활동으로 투입될 수 있도록 해야하며 지역별로 차별화된 정책을 수립 집행해야 부동산 정책효과를 크게 거둘 수 있을 것이다.

• 재무관리연구
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• 제22권2호
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• pp.165-187
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• 2005

본 연구에서는 궁극적으로 코리아 디스카운트 현상을 계량적으로 밝혀낼 수 있는 방법론 제시의 일환으로 금융시계열, 특히 주식수익률의 위험프리미엄을 적절하게 추정해내고 주가변동성을 정교하게 측정할 수 있는 확률모형을 제시하고자 하였다. 먼저 첫 번째로 주가변동성의 구조변동을 확률적으로 추정할 수 있는 Markov-Switching ARCH 모형을 도입하여 한국 주식시장의 변동성 구조변동을 확률적으로 정교하게 파악하여 각 변동성 국면별로 한국 주식시장의 변동성을 생성하는 분포가 근본적으로 어떠한 것인지를 정확하게 분석하였다. 둘째로, 한국 주식수익률처럼 이분성이나, 시장 급등락 현상으로 인한 점프리스크롤 동시에 갖는 경우 금융시계열의 정확한 위험프리미엄의 측정을 위해서 모형에 이분산성과 점프위험항등을 어떻게 적절하게 고려하는 것이 필요한 지를 분석하고 특히 각 변동성 국면별로 시간가변적인 위험프리미엄을 각각 추정하고 이를 비교분석하였다. 셋째로, 정교한 확률모형으로부터 도출된 한국주식시장의 각 변동성 국면별로 시간가변적 위험프리미엄이 어떻게 다른지를 비교 분석하여 과도한 주가변동성과 과도한 시간가변적 위험프리미엄 및 코리아디스카운트와의 관계를 설명하고 또한 코리아 디스카운트의 정확한 파악 및 평가를 위하여 분석대상 자료를 미국 등의 선진 자본시장으로 확장하였다. 본 연구의 분석기간은 한국주식시장에서 주식거래가 이루어져 주가지수가 100으로 출발하는 1980년 1월 4일부터 가장 최근 자료인 2005년 8월 31일까지로 하였다. 본 연구의 결과 우리나라의 주식시장에서 고분산국면 기간 동안에 주식에 투자하는 투자자는 저분산국면 동안 투자하는 투자자에 비하여 약 13배나 높은 시간가변적 위험프리미엄을 지불해야하는 것으로 나타났다. 과도한 변동성에서 큰 위험프리미엄이라는 연결고리를 거쳐 코리아 디스카운트라는 현상으로 귀착되는 현상에 주목하고 있는 본 연구의 결과가 실무에서 유용하게 사용됨은 물론이요 또한 본 연구의 방법론 자체가 매우 정교하고 포괄적이어서 금융시계열을 포함한 다른 여러 분야에 크게 응용될 수 있는 외부효과도 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제18권2호
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• pp.23-38
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• 2016

지금까지 수행된 연구들은 온라인 주식게시판 정보가 주식시장 활동에 미치는 영향의 유무만을 보이는 것에 초점을 맞추었으며, 온라인 주식게시판 정보가 주식투자자에게 매수 의도를 갖도록 하는지, 혹은 매도 의도를 갖도록 하는지에 대해서 연구되지 않았다. 따라서 본 연구의 목적은 온라인 주식게시판 정보가 주로 주식투자자의 어떠한 거래행태를 불러일으키는지 확인하는 것이다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여, 온라인 주식게시판 정보로서 주식 게시물 수를 온라인 구전활동 정도로 보았으며, 매수 및 매도 거래행태로서 주문불균형을 주식투자자의 거래방향성으로 보았다. 그리고 이를 기반으로 온라인 주식게시판의 장내 및 장외 주식게시물 수와 주문불균형 간의 상관관계를 확인하였다. 실증분석을 위하여, KOSPI에 상장된 40개 주식종목에 대한 온라인 주식시판으로부터 3개월 동안의 전체 게시물 46,077개를 수집하였고, 코스콤 데이터베이스로부터 해당 주식 종목에 대한 매수 및 매도 주도거래 데이터를 수집하여 절대 거래횟수 주문불균형 데이터를 설정하였다. 수집한 모든 데이터는 종목 및 시간에 따른 균형 패널데이터(balanced panel data)로 구성하였고, 패널 벡터자기 회귀 분석을 수행하였다. 본 연구의 분석결과를 살펴보면, 온라인 주식게시판의 1, 2일 전(t-1, t-2) 장내 게시물 수는 당일 주문불균형에 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 온라인 주식게시판의 1일 전(t-1) 장외 게시물 수는 당일 주문불균형에 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 온라인 주식게시판 정보는 주식투자자에게 주로 주식매수 결정에 영향을 미치는 것으로 보여 졌으며, 온라인 주식게시판 정보는 주로 해당 주식을 매수하도록 하는 감성(strong buy or buy sentiment)의 속성을 가진 것으로 추정되었다. 이러한 실증분석 결과를 바탕으로 정보시스템 및 재무행태학 부문의 학술적, 실무적 기여점을 제시한다.

• 토지주택연구
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• 제12권3호
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• pp.27-37
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• 2021

본 연구에서는 주택시장과 주식시장 간의 가격 및 비대칭적 변동성 이전효과(asymmetric volatility spillover)관계를 살펴보기 위해 주택 및 주식 가격지수를 이용하여 EGARCH 모형으로 분석하였다. 분석기간은 1986년 1월부터 2021년 6월까지 이고, IMF 외환위기 전후기간의 정보 연관성을 살펴보고자 하위기간으로 1986년 1월부터 1997년 12월까지 IMF 외환위기 이전기간과 1998년 1월부터 2021년 6월까지 이후기간으로 구분하여 분석하였다. 주택시장과 주식시장 간의 비대칭 변동성 이전효과 분석에 EGARCH 모형이 적합한 것으로 나타났다. 가격 이전효과는 주식시장에서 주택시장으로 일방향으로 존재하는 것으로 분석되었으나, 반대로 주택시장에서 주식시장으로의 이전효과는 존재하지 않는 것으로 나타났다. 비대칭적 변동성 이전효과는 주택 및 주식시장 양 시장에 존재하는 것으로 나타났다. 주택시장에서는 IMF 외환위기 이전기간에는 비대칭적 변동성이 부(-)의 효과이나 그 외에는 모두 양(+)의 효과를 보였고, 반면 주식시장에서는 IMF 외환위기 전후 모든 기간에서 부(-)의 효과를 보였다. 이는 주택시장은 악재보다 호재에 더 영향을 받고, 주식시장은 호재보다 악재에 더 영향을 받는다는 것이다. 따라서 정보의 유형별로 수익의 변동성을 식별하는 것이 중요하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.352-362
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• 2019

본 논문에서는 경영학 재무 분야에서 국내외적으로 지속적인 관심의 대상이지만, 학문적 의견 일치를 보이지 못하고 있는 주제가 연구되었다. 즉, 기업의 수익성에 대한 재무적 결정요인과 상호 차별성이 가설검정을 통하여 상호 비교되었다. 연구 분석 방법과 관련하여 본 연구에서는 국내 재벌 계열사들을 대상으로 표본기간은 국제금융위기 이후의 기간으로 설정되었으며 시장가치와 장부가치 기준의 두 분류의 수익성 지표들이 각각 분석되었다. 첫 번째 가설검정 결과 관련, 총 7개의 설명변수들 중, 기업 규모와 부채비율을 제외한 나머지 변수들이 재벌기업들의 수익성 결정에 유의성 있는 영향을 줄 수 있는 재무적 요인들이었으며, 동 결과는 비교그룹인 비재벌 소속 기업들에 대한 검정 결과와도 일반적으로 유사하였다. 또한, 다항로지스틱 모형을 활용한 두 번째 가설 검정에서는, 표본기업인 재벌기업들이 수익성 수준을 기준으로 3단계로 분류되었다. 이를 기준으로 부채비율, 부도위험성 그리고 잠재성장성을 나타내는 변수들이 재벌기업들 간의 차별성을 나타내는 변수들로서 판명되었다. 본 연구의 결과들은 국제금융위기라는 재무적 시점을 경험한 국내 재벌기업들의 수익성 결정요인들을 판명하는 측면에 새로운 방향을 제시할 수 있다고 판단하며, 또한 선순환적 관점에서 정부와 기업을 포함한 이해관계자들의 향후 이익 제고에도 기여할 수 있다고 판단된다.

• 무역학회지
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• 제48권4호
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• pp.189-208
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• 2023

본 논문은 한국 ETS시장, 에너지시장 및 주식시장 간의 동태적 조건부 상관관계를 분석하였다. 본 논문은 2015년 2월 2일부터 2021년 12월 30일까지의 한국 탄소배출권 거래가격, WTI원유 선물가격, 코스피지수의 일별 자료를 이용하여 실증분석하였다. 우선, GARCH 모형을 사용하여 세 시장의 변동성에 대해 분석한 후, 이변량 DCC-GARCH 모형을 사용하여 세 시장 간의 동태적 조건부 상관관계를 연구하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 한국의 ETS시장이 주식시장보다 투자 수익률과 투자 위험도가 높은 것으로 나타났다. 둘째, 한국 ETS시장의 수익률 변동성이 외부 충격의 영향을 가장 많이 받고, 시장 자체의 변동성 정보로부터 받는 영향이 가장 작은 것으로 나타났다. 셋째, 한국 ETS시장이 WTI원유 선물시장보다 주식시장과의 상관관계의 지속성이 더 강한 것으로 나타났다. 본 논문은 한국 ETS시장, 에너지시장 및 주식시장 간의 상관관계를 분석하여 한국 ETS시장의 금융화 수준이 상당히 낮은 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.