변동성

마지막 업데이트: 2022년 1월 11일 | 0개 댓글
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  1. 1. Park, J. H., An Empirical Study on the Influence of Implied Volatility on Index Returns, PhD Dissertation, Pusan National University, 2007.
  2. 2. Ang A., Robert J. Hodrick, Yuhang Xing, and Xiaoyan Zhang, "The Cross-Section of Volatility and Expected Returns", Journal of Finance, pp. 1-55, April 2005.
  3. 3. Bakshi G., Nikunj Kapadia, "Delta-Hedged Gains and The Market Volatility Risk Premium", Review of Financial Studies, Vol. 16, No. 2, pp. 527-566, Summer 2003. 상세보기
  4. 4. Banerjee P., James S. Doran, David R. Peterson, "Implied volatility and future portfolio returns", Jounal of Banking & Finance 31, pp. 3183-3199, 2007. 상세보기
  5. 5. Carhart, M., 'On Persistence in Mutual Fund Performance', Journal of Finance, Vol. 52, No. 1, pp. 57-82, Mar, 1997. 상세보기
  6. 6. Campbell, J., "Intertemporal Asset Pricing without Consumption Data", American Economic Review, Vol. 83, No. 3, pp. 487-512, June 1993. 상세보기
  7. 7. Campbell, J., "Understanding Risk and Return", Joural of Political Economy, Vol. 104, No. 2, pp. 298-345, April 1996. 상세보기
  8. 8. Copeland, M. and T. Copeland, 1999, Market Timing: Style and Size Rotation Using the VIX, Financial Analysts Journal, pp. 73-81, Mar/Apr, 1999.
  9. 9. Coval, J., Tyler Shumway,, " Expected Option Returns", Journal of Finance, Vol. 56, No. 3, pp. 983-1009, June, 2001, . 상세보기
  10. 10. Doran J., Ehud I. Ronn, "The bias in Black-Scholes/Black implied volatility: An analysis of equity and energy markets", Review of Derivatives Research, pp. 177-198, 2005.
  11. 11. Fama, Eugene F., French, Kenneth R., "The Cross-Section of Expected Stock Returns". Journal of Finance 47 (2): 427-465, 1992. 상세보기
  12. 12. Fama, Eugene F., French, Kenneth R., "Common Risk Factors in the Returns on Stocks and Bonds". Journal of Financial Economics, 33 (1), 3-56, 1993. 상세보기
  13. 13. Harvey C., Akhtear Siddique, "Conditional skewness in asset pricing tests", Journal of Finance, pp. 1263-1295, 2000.
  14. 14. Merton, R., "An Intertemporal Capital Asset Pricing Model", Econometrica, Vol. 41, No. 5, September, 1973, pp. 867-887. 상세보기
  15. 15. Whaley, R.E., "Derivatives on market volatility: Hedging tools long Overdue", Journal of Derivatives 1, 71-84, 1993. 상세보기

아시아 주식: 변동성이 큰 시장에서 투자 기회 발굴

본 Q&A에서는 윌리엄 퐁(William Fong) 홍콩 차이나 주식 변동성 매니저 및 수하이 림(Soohai Lim) 중국 제외 아시아 주식 대표와 함께 중국 규제 동향 및 국지적 봉쇄, 공급망 차질, 인플레이션 등 아시아 주식 관련 각종 이슈 및 전망에 대해 살펴봅니다.

중국 증시가 2020년 이후 가장 낮은 수준에 있습니다. 최근 시장 약세의 주요 원인은 무엇인지요? 추가 하락 여지가 있다고 보시는지요?

최근 중국 증시에 영향을 주는 요인으로 몇 가지를 들 수 있습니다. 우선 전자상거래 대형업체의 독점적 관행, 중국 소재 부동산 개발사의 디레버리징(부채축소), 사교육 및 게임 산업 관련 정부 당국 규제 등이 중국 경제 및 소비 성장 전망을 위축시켜 중국 증시에 큰 폭의 스타일 로테이션이 있었습니다. 둘째, 중국 정부가 올해 코로나19 무관용 원칙을 고수하면서 일부 지역에 대대적인 봉쇄 조치가 취해졌으며, 이로 인해 중국 소비 및 제조업이 위축됐습니다. 동시에, 이미 취약한 상태에 놓여있던 글로벌 공급망이 우크라이나 전쟁으로 인해 더욱 악화되면서 팬데믹 이후 경기 회복 관련 불확실성이 확대됐습니다.

이처럼 중국 시장은 지난 1년여간 다양한 리스크 요인에 의해 영향을 받아왔습니다. 이에 따라, 대부분의 시장 리스크가 중국 증시 밸류에이션에 이미 상당 부분 반영됐다고 판단됩니다. 한편, 중국의 중장기적인 구조적 성장 과제가 여전히 유효함을 감안하면, 현 시점은 중국 주식에 투자하기에 좋은 투자 기회인 것으로 판단됩니다. 중국에서의 코로나19 상황은 조만간 진정될 것으로 보이며, 향후 중국 정부의 추가적인 정책적 지원과 맞물려 올해 하반기에는 경제 성장세로 돌아설 가능성이 높아 보입니다. 단기적으로는 매크로 요인, 소비력 위축 등으로 기업 실적이 하향할 수 있겠지만, 조정이 막바지에 달했다는 시장 컨센서스가 이뤄질 경우 투자 심리의 반등 가능성이 있습니다.

중국 정부가 경기 부양의 일환으로 주택 관련 규제를 완화하겠다고 밝힌 가운데 부동산 가격이 3월 최저치에서 반등세를 보였습니다. 중국 부동산 섹터 침체는 이제 끝났다고 봐도 될까요?

강도 높게 실행됐던 중국 정부의 부동산 섹터 규제는 최근 완화 추세에 있습니다. 실제로 이미 지난 두 달 간 여러 도시에서 주택 구매 관련 규제 완화, 대출우대금리 인하 등과 같은 지역 수요 지원을 위한 완화책을 내놨습니다. 중국 정부는 또한 부동산 개발사에 대한 은행 대출 유지를 요청했고, 채무 재조정 및 기타 자금 지원을 통해 어려움이 큰 부동산 개발사에 대한 지원책을 모색하고 있습니다.

그러나, 부동산 시장 활성화까진 좀 더 시간이 소요될 것으로 보입니다. 최근 부동산 섹터 규제 완화는 주로 수요가 낮은 지방 도시를 중심으로 이뤄졌습니다. 부동산 펀더멘털이 회복되기 위해서는 주요 도시를 대상으로 한 대폭적인 규제 완화가 필요할 것으로 보입니다. 코로나19 봉쇄 역시 일부 주요 도시 주택 매매 및 신규 프로젝트에 영향을 끼치고 있으며, 민간 개발자의 부채 상환 일정에 대한 부담 또한 단기적으로 높은 편입니다. 궁극적으로 부동산 섹터 회복은 중국 정부의 코로나19 대응, 주요 도시에서의 대폭적인 관련 규제 완화 여부, 일부 대형 부실 부동산 개발사에 대한 채무 재조정 진행 상황 등에 달려있다고 판단됩니다.

최근 전 세계 반도체 업계가 어려움을 겪으면서 동아시아 주요 반도체 기업 상당수도 관련 영향을 받고 있는데요. 이에 대한 견해는 어떠신지요?

중국 봉쇄로 공급망 병목 현상이 확대되고 물류 대란이 빚어지면서 전자ㆍ반도체업체들이 큰 타격을 입었습니다. 해당 이슈에 따른 반도체 섹터 어려움은 당분간 지속될 것으로 보입니다. 그러나, 경제적으로 더 민감한 다른 섹터와 비교하면 반도체 시장 상황은 상대적으로 안정적인 편입니다. 실제로 긴급하게 반도체 물량을 주문하거나 주문량이 대폭적으로 감소한 사례는 나타나지 않고 있습니다. 또한, 2020-2021 팬데믹을 헤쳐나가는 과정에서 대부분의 아시아 반도체 기업은 재고 및 공급 문제 해결 관리 역량을 확대해왔습니다.

선도적인 기술력을 보유한 아시아 반도체 기업들은 과거에 그랬던 것처럼 어려운 시장 상황을 뚫고 장기적으로 성장세를 지속할 가능성이 높아 보입니다. 실제로, 데이터 소비량 및 속도 가속화, 스마트폰, 가정, 차량 등을 연계하는 디지털 연결성 확대 등 무수한 요인들이 향후에도 반도체 섹터 수요를 구조적으로 뒷받침할 것으로 보입니다.

향후 아시아 증시의 주요 리스크 요인에는 어떤 것들이 있을까요?

향후에도 다양한 리스크 요인들이 시장에 영향을 줄 것으로 보입니다. 우선 미 연준이 지나치게 공격적으로 양적긴축에 나설 경우 자칫 경기침체에 빠질 수 있습니다. 미 달러화 강세 또한 아시아 증시에 잠재적인 부담 요인이 될 수 있습니다. EU의 에너지 위기, 미국의 양적긴축, 중국 경제의 소프트 패치(soft patch; 경제 성장 과정에서 일시적으로 후퇴하는 시기)가 맞물리면서 대만, 한국과 같은 수출국의 외부 수요가 일부 약화될 가능성도 있습니다.

한편, 우크라이나 전쟁에 따른 지정학적 리스크 역시 변동성 여전히 지속되고 있습니다. 현 단계에서 전쟁의 장기 영향을 정량화하긴 어렵지만, 상황이 악화될 경우 향후 시장 전반적으로 추가적인 변동성을 피할 수 없을 것으로 보입니다.

최근 눈에 띄는 투자 기회는 무엇인지요?

동유럽 지역에서의 지정학적 긴장 고조, 중국 주요 도시의 코로나19 봉쇄 등의 뉴스가 시장을 뒤덮고 있는 가운데, 공급망 차질에 따른 에너지ㆍ원자재 가격 폭등, 이로 인한 인플레이션 압력 가중 등은 특히 선진 시장에 더 큰 어려움을 안겨주고 있습니다. 이러한 인플레이션 압력에 대해 일부 아시아 국가, 특히 아세안 경제는 강한 회복력을 보일 것으로 기대됩니다. 일례로, 인도네시아, 말레이시아 등 아세안의 원자재 수출국들은 인플레이션 압력에서 상대적으로 자유로울 것으로 보입니다. 동시에, 여러 아세안 경제가 국경 재개방에 나서면서 아세안 국가의 노동 여건 또한 다른 국가들에 비해 양호한 것으로 판단됩니다.

인플레이션이 수요에 미치는 영향을 모니터링할 필요가 있지만, 아시아 주식은 구조적 성장 잠재력 및 거대 인구 소비력 등으로 뒷받침되고 있어 중장기적 전망이 여전히 매력적일 것으로 기대됩니다. 특히, 테크 유비쿼터스(디지털화 및 사물 인터넷), 라이프 스타일 및 사회적 가치의 진화(지속가능성, MZ 세대 소비 트렌드, 웰빙), 탈세계화(공급망 다양화/분산, 리쇼어링 등)와 같은 구조적 성장 테마에 노출된 아시아 기업은 향후 수혜를 받을 것으로 예상됩니다.

베어링 차이나 셀렉트 증권자투자신탁[주식-재간접형] 위험등급 2등급│종류 A 총 보수 연 0.874% (운용보수 : 연 0.1%, 판매보수 연 0.7%, 신탁,사무보수 : 연 0.074%), 피투자펀드 보수 연 0.75%│선취판매수수료 납입액의 1.0% 이내│환매수수료 없음│환매방법 17시 이전 : 환매청구일로부터 제4영업일 기준가격으로 제8영업일에 지급, 17시 경과 후 : 환매청구일로부터 제5영업일 기준가격으로 제9영업일에 지급│자산가격, 환율 변동 등에 따른 원금손실(0-100%) 발생 가능 및 투자자 귀속│가입 전 (간이)투자설명서 및 집합투자규약 필독│예금자보호법상 보호상품 아님│구성종목 변경 가능│투자 전 설명 청취│기타 증권거래비용 등 추가 발생 가능

연구과제 상세정보

최근 재무 분야에서 고유변동성(idiosyncratic volatility 또는 고유위험, idiosyncratic risk)과 주식수익률 간의 관계가 큰 주목을 받고 있다. CAPM과 같은 전통적인 자산가격결정모형이 가정하는 것처럼 투자자들이 잘 분산된 포트폴리오를 구성할 수 있다면 개별기업 .

최근 재무 분야에서 고유변동성(idiosyncratic volatility 또는 고유위험, idiosyncratic risk)과 주식수익률 간의 관계가 큰 주목을 받고 있다. CAPM과 같은 전통적인 자산가격결정모형이 가정하는 것처럼 투자자들이 잘 분산된 포트폴리오를 구성할 수 있다면 개별기업의 고유위험은 주가 변화를 설명하는 요인이 될 수 없다. 그러나 현실시장에서 투자자들은 다양한 이유로 충분히 분산된 포트폴리오를 구성하지 못하며 이 경우 투자자들은 고유위험을 부담하는 대가로 추가적인 양(+)의 프리미엄을 요구하게 된다(Levy, 1978; Merton, 1987; Malkiel and Xu, 2006). 그러나 예상과는 달리 최근의 실증연구에서 Ang, Hodrick, Xing and Zhang(2006, 2009)은 미국과 23개국의 선진자본시장 자료를 이용하여 검증한 결과 높은 고유변동성을 갖는 주식들이 낮은 수익률을 얻는다는 퍼즐링(puzzling)한 결과를 보여주어 학계와 실무계에 다양한 논쟁을 불러일으키고 있다. 그간 많은 연구가 고유변동성 수수께끼를 설명하기 위하여 노력을 하였지만 아직 어느 연구도 고유변동성 효과를 충분히 설명하고 있지는 못하다. 본 연구에서는 기존연구들과는 달리 새로운 관점에서 고유변동성 수수께끼를 설명하기 위해 (1) 경기변동(business cycles)과 고유변동성의 관계를 반영하고, 고유변동성을 장단기요소(long-run and short-run idiosyncratic volatility components)로 분해하여 고유변동성-주식수익률의 관계를 검증한다. (2) 또한 개별주식들의 고유변동성이 갖는 공통속성을 도출하고, 도출된 공통속성이 경기상황을 반영하는지를 체계적으로 분석하여 고유변동성요인이 주가변동을 설명하는 새로운 위험요인(pricing factor)인지를 검증한다. (3) 마지막으로 기존연구에서 대표적으로 사용되어온 투자전략과 고유변동성을 결합하는 새로운 투자전략을 구성하고 그 성과를 검증함으로써 고유변동성을 반영하는 투자전략의 유용성을 평가한다.
선행연구의 결과를 토대로 추론하면 고유변동성을 장단기변동성요소로 분해하고 경기상황을 반영할 경우, 장기고유변동성이 주식수익률과 갖는 관계는 경기상황에 관계없이 유의적인 양(+)의 관계를 가질 것으로 예상할 수 있다. 반면, 단기고유변동성과 주식수익률의 관계는 경기상황에 따라 가변적이며, 경기침체기에는 이 관계가 유의적인 (-)의 관계를 가질 것으로 예상할 수 있다. 즉, Ang et al.(2006, 2009)이 보인 고유변동성 수수께끼는 경기침체기에 단기고유변동성이 주식수익률과 갖는 관계가 표출된 것이라고 추론할 수 있다. 본 연구에서는 경기상황을 반영하는 주식수익률-장단기고유변동성의 관계분석을 통하여 이러한 추론을 검증한다. 이를 위해 먼저 개별기업의 고유변동성을 장기고유변동성과 단기고유변동성의 두 요소로 분해한다. 그리고 경기상황을 확장기(expansion stage)와 수축기(contraction stage)로 구분하고 이를 나타내는 경기지표변수(business cycle indicator variable: BC)를 구성한다. 이후 경기지표변수와 두 고유변동성요소를 이용하여 경기변동이 반영된 주식수익률과 장단기고유변동성 간의 관계를 검증한다. 본 연구의 두 번째 연구동기는 고유변동성요인이 주식시장에서 경기상황을 반영하는 공통요인으로서의 역할을 하는가를 확인하는 것이다. 이를 위해 개별주식과 포트폴리오에 대한 시계열/횡단면 분석을 통하여 고유변동성(또는 장단기고유변동성 요소)이 주가변동을 설명하는 가격결정요인을 역할을 하는지를 검증하고, 고유변동성에 대한 위험추정치의 공통속성과 경기상황을 반영하는 제 변수들간의 관련성을 분석함으로써 고유변동성의 공통요인으로서의 역할을 검증한다. 본 연구에서 다루어지는 마지막 연구주제는 고유변동성을 이용한 투자전략이 현실적으로 의미있는 투자전략이 될 수 있는지를 평가하는 것이다. Ang 변동성 et al.(2006,2009)을 비롯한 많은 기존연구에서 고유변동성 효과를 보여주기 위하여 사용한 대표적인 방법은, 낮은 고유변동성을 갖는 주식들을 매수하고 높은 고유변동성을 갖는 주식들은 매도하는 무비용 차익거래포트폴리오를 구성하였을 때 이 포트폴리오가 양(+)의 유의적인 초과수익률을 얻는지를 검증하는 것이다. 그러나 이러한 방법은 단순하게 구성된 차익거래포트폴리오의 미래기간의 성과를 관찰한 것으로, 임의적이고 통제되지 않은 투자성과이기 때문에(구체적인 문제점은 2.8 참조) 현실적인 포트폴리오 전략으로써 그 유용성을 논하는 데에는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 고려하여 고유변동성과 대표적인 적극적 투자전략인 Treynor & Black 모형과, Markowitz 포트폴리오 전략, 그리고 Black & Litterman 모형 각각을 결합한 포트폴리오 구성전략을 통하여, 고유변동성을 이용한 투자전략의 구현 가능성과 그 유용성을 평가한다.

본 연구의 연구동기는 최근 많은 논쟁을 불러일으키고 있는 ‘고유변동성 수수께끼’를 경기변동의 영향을 반영하고 고유변동성의 장단기요소로의 분해를 통해 새롭게 검증함으로써 해결해보고자 하는 것이다. 더불어 고유변동성이 주식시장에서 경기상황을 반영하는 가격결 .

본 연구의 연구동기는 최근 많은 논쟁을 불러일으키고 있는 ‘고유변동성 수수께끼’를 경기변동의 영향을 반영하고 고유변동성의 장단기요소로의 분해를 통해 새롭게 검증함으로써 해결해보고자 하는 것이다. 더불어 고유변동성이 주식시장에서 경기상황을 반영하는 가격결정요인지를 검증하고 고유변동성의 공통속성이 갖는 경제적 의미를 규명하고, 이를 이용한 투자전략을 개발함으로써 관련 분야의 연구에 새로운 시사점을 제공하고자 한다. 본 연구에서 이루어질 연구 성과들은 기존연구에서 해결되지 못하고 있는 고유변동성 수수께끼에 대한 새로운 설명과 원인분석, 자산가격결정모형의 현실설명력의 제고 및 새로운 투자전략의 개발이다. 이를 위해 기존의 재무 분야의 연구역량에 인접 학문분야에서 개발된 새로운 방법론을 접목함으로써 설정한 연구목표가 효과적으로 달성될 수 있도록 노력하며, 연구성과의 적극적인 국내외 학술발표 및 논문게재, 연구 참여인력의 활발한 공동연구의 수행을 통하여 다양한 후속담론의 확산에 기여하고자 한다. 본 연구를 통하여 기대되는 학문적 및 실무적 기여도, 그리고 인력양성 및 교육효과에 대하여 간단히 요약·정리하면 다음과 같다.

■ 학문적 기여도
- 고유변동성 수수께끼에 대한 새로운 관점에서의 설명과 해결
- 고유변동성의 장·단기 속성, 경기변동과의 관계, 경제적 의미 및 그 위험 속성에 관한 근원적 이해
- 가격결정요인으로서의 고유변동성의 역할과 정보가치에 대한 검증
- 고유변동성을 이용한 투자전략의 개발 가능성과 그 유용성

■ 실무적 기여도
- 학문적 발견에 바탕을 둔 실무 투자전략의 개발
- 금융시장의 핵심인 가격형성 메커니즘의 새로운 이해와 투자성과의 평가
- 포트폴리오 투자전략 (시뮬레이션) 구현 알고리듬 개발

■ 인력양성 및 교육 연계
- 석·박사 과정 학생의 적극적인 참여를 통한 후속학문세대의 육성
- 참여연구진의 공동연구를 통한 다양한 연구성과의 창출과 결과물의 교육에의 연계 및 적용
- 적극적인 국내외 학술발표 및 세미나 개최를 통한 다양한 후속담론의 확대 재생산

본 연구에서는 미국과 한국 시장의 자료를 대상으로 고유변동성-주식수익률간의 관계에 대해 다음과 같은 세 주제를 심층적으로 분석한다. (1) 먼저, 경기변동이 고유변동성과 갖는 관계를 반영하고, 고유변동성의 장단기요소로의 분해를 통하여 고유변동성과 주식수익률 .

본 연구에서는 미국과 한국 시장의 자료를 대상으로 고유변동성-주식수익률간의 관계에 대해 다음과 같은 세 주제를 심층적으로 분석한다. (1) 먼저, 경기변동이 고유변동성과 갖는 관계를 반영하고, 고유변동성의 장단기요소로의 분해를 통하여 고유변동성과 주식수익률간에 갖는 조건부 관계를 새롭게 검증한다. (2) 둘째, 고유변동성이 주식시장에서 경기변동을 반영하는 새로운 공통요인(가격결정요인)으로 역할을 할 수 있는지를 체계적으로 검증하고, 경기상황을 반영하는 상태변수로서의 고유변동성의 속성을 구체적으로 분석하여 주식수익률과 고유변동성에 관련된 연구에 새로운 시사점을 제공한다. (3) 셋째, 고유변동성을 이용한 투자전략이 현실적으로 의미있는 투자전략이 될 수 있는지를 고유변동성과 기존 투자전략과의 결합을 통하여 검증하고 그 유용성을 평가한다.
이를 위해 먼저 개별기업의 고유변동성을 장기고유변동성과 단기고유변동성의 두 요소로 분해하고, 경기상황을 나타내는 경기지표변수를 구성한 후, 경기지표변수와 두 고유변동성요소를 이용하여 주식수익률과 장단기고유변동성 간의 관계를 검증한다. 이후 개별주식과 포트폴리오에 대한 시계열/횡단면 분석을 통하여 고유변동성이 경기상황을 반영하는 새로운 공통요인으로서 역할을 할 수 있는지를 검증하고, 고유변동성의 속성에 대한 구체적인 설명원인을 분석한다. 마지막으로 대표적으로 이용되어온 투자전략인 마코위츠의 포트폴리오 전략, Treynor-Black 모형, 그리고 Black-Litterman 모형과 고유변동성을 결합한 투자전략을 구성하고 투자전략으로서의 현실성과 유용성을 평가한다.
본 연구는 최근 많은 논쟁을 불러일으키고 있는 ‘고유변동성 수수께끼’를 설명하기 위한 새로운 시도이다. 경기변동이 주식시장에 큰 영향을 미친다는 것은 주지의 사실이며, 고유변동성이 자산가격결정모형에서 누락된 변수들과 밀접한 관련을 가질 수 있음 또한 잘 알려져 있다. 본 연구는 이러한 누락변수들의 영향이 경기상황으로 집약될 수 있으며, 고유변동성요인이 주식시장에서 이를 나타내는 공통요인으로서의 역할을 수행하는지를 검증하고자 하는 동기에서 출발한다. 이러한 연구동기는 주제의 중요성에 비추어 매우 제한적인 선행연구만이 존재한다. 본 연구에서는 기존연구에서 간과한 경기변동이 주식수익률과 고유변동성의 관계에 미치는 영향과, 장단기고유변동성이 주식수익률에 미치는 영향을 반영하여 고유변동성 수수께끼를 새롭게 검증함으로써 기존연구에서 설명하지 못한 수수께끼에 대한 원인을 파악하고 진일보한 설명을 가능하게 할 것이다. 또한 고유변동성이 경기상황을 반영하는 새로운 공통요인으로 역할을 할 수 있는지와 그 구체적인 설명원인에 대한 체계적인 검증을 통하여 주식수익률과 고유변동성에 관련된 연구에 새로운 시사점을 제공하고 다양한 후속담론을 이끌어낼 수 있을 것이다.

  • 한글키워드
  • 고유변동성, 고유변동성수수께끼, 경기변동, 변동성요소, 주식수익률, 공통요인, 투자전략
  • 영문키워드
  • Idiosyncratic Volatility; Idiosyncratic Volatility Puzzle, Business Cycles, Voaltility Components, Stock Returns, Common factor, Investment Strategy

1. 한국주식시장의 고유변동성 퍼즐에 대한 연구 본 연구는 한국자본시장에서 고유변동성이 주식수익률과 갖는 관계를 1992년 7월 ~ 2012년 6월의 표본을 대상으로 횡단면 분석을 통하여 검증하였다. 강건한 결과 확보를 위해 검증결과에 영향을 미칠 수 있는 실증방법상 .

1. 한국주식시장의 고유변동성 퍼즐에 대한 연구 본 연구는 한국자본시장에서 고유변동성이 주식수익률과 갖는 관계를 1992년 7월 ~ 2012년 6월의 표본을 대상으로 횡단면 분석을 통하여 검증하였다. 강건한 결과 확보를 위해 검증결과에 영향을 미칠 수 있는 실증방법상의 여러 요소들을 고려하여 실증모형을 설계하고, 모형에서 생략된 변수들에 의한 영향으로부터 자유로운 결과를 얻기 위하여 선행연구에서 확인된 여러 변수들을 통제하여 분석하였다. 분석결과는, 결과에 차이를 가져오는 것으로 잘 알려진 실증방법상의 중요한 영향요소인 고유변동성의 추정방법이나 포트폴리오의 구성방법에 관계없이, 고유변동성이 미래 주식수익률과 유의한 음(-)의 관계를 가짐을 보여준다. 또한 고유변동성-주식수익률간의 음(-)의 관계는 가격결정모형에 생략된 변수들(단기수익률반전, 모멘텀, 거래회전율, 주가수준)에 의한 왜곡된 현상이 아니다. 그러나 이러한 관계는 주식시장의 상황을 통제하는 경우 시장하락기에서만 유의하게 나타나고 시장상승기에서는 그 유의성이 사라진다. 또 수익률의 계절특성을 통제하는 경우 1월에는 음(-)의 관계가 확인되지 않는다. 이러한 결과는 Ang et al. (2006, 2009에서 보인 고유변동성 퍼즐이 한국자본시장에도 존재하나 이는 시장하락기에 고유변동성이 주식수익률과 갖는 관계가 나타난 결과이며 또 1월 외의 기간에만 나타나는 현상임을 보여주는 것이다. 2. 한국주식시장의 규모효과에 대한 재검증 Fama and French(1992,1993) 이후 한국주식시장을 대상으로 한 연구에서 규모요인은 자산가격결정모형의 검증, 자산배분 및 포트폴리오 구성, 변동성의 추정 등 중요 분야에서 널리 이용되고 있으나, 한국주식시장에서 규모효과가 존재하는가에 대한 여러 실증연구는 일관된 결과를 보여주지 못하고 있다. 본 연구는 1990년 이후 최근까지의 기간을 대상으로 한국주식시장에서 규모효과가 존재하는지를 재검증하고, 우리 시장에 나타타는 규모효과의 특성을 어떻게 설명할 수 있는지 살펴본다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 우리 시장에서 전통적인 규모효과는 1990년대에 존재하는 것으로 나타나나, 이는 포트폴리오 구성방법에 크게 좌우되는 불안정한 결과이다. 둘째, 2000년 대 이후에 우리 시장에서는 역의 규모효과가 유의하게 나타난다. 즉, 소규모기업의 프리미엄이 사라지고 반대로 대규모기업 프리미엄이 유의적으로 존재한다. 셋째, Knez와 Ready(1997)가 미국시장에서 규모효과의 설명원인으로 제시한 Turtle Egg 효과는 우리 시장의 규모효과의 특징에 대해 제한적인 설명력을 갖는 데에 그친다. 대신에 우리 시장에서는 외환위기 이후 기업규모가 크고 가치비율이 높은 기업들이 지속적으로 높은 초과수익률을 실현하였으며, 이러한 결과가 2000년대 들어 나타나는 역의 규모효과와 가치효과를 설명한다. 본 연구의 결과는 한국주식시장에서 규모요인을 포함하는 요인모형이나 가격결정모형을 이용하는 연구나 가격결정모형의 검증에서 표본기간의 특성을 주의 깊게 고려하는 것이 매우 중요하며 또한 주식수익률 변동에 기업특성이 중요한 영향을 미침을 보여주는 것이다.

1. A Study on the Relationship between Idiosyncratic Volatility and Stock Returns in the Korean Stock Markets: The idiosyncratic volatility(IVOL) puzzle, as first documented in Ang, et al. (2006), has received so much attention in the finance literat .

1. A Study on the Relationship between Idiosyncratic Volatility and Stock Returns in the Korean Stock Markets: The idiosyncratic volatility(IVOL) puzzle, as first documented in Ang, et al. (2006), has received so much attention in the finance literature. We examine the IVOL puzzle in the Korean stock markets. We use monthly realized IVOL based on daily stock returns and conditional IVOL from EGARCH based on monthly stock returns. We find that stocks with recent past high IVOL have low future average returns in Korean stock markets after controlling for market beta, size and value factors. The negative relationship between IVOL and stock returns is significant and robust for controlling short-term reversal, momentum, trading volume turnover ratio, stock price level. This result suggest that the IVOL puzzle of Ang et al.(2006) exists and there are broad, not easily diversifiable factors in Korean stock markets. However, we can not find this IVOL puzzle in the down market period and January. In January high IVOL stocks on average outperform low IVOL stocks while in other months they underperform. And in up markets the negative relationship between IVOL and stock returns is not significant but it is very significant in down markets. These results mean that high IVOL stocks earn large negative returns when the market goes down and induce the IVOL puzzle in the Korean stock markets. 2. A Re-examination on the Size Effect of the Korean Stock Markets: Since Fama and French (1992), there has been a vigorous, ongoing debate on whether the size effect exists in the Korean stock markets, but no consensus of results has yet been found. We re-examine the small firm effect on Korean stock returns during the sample period from 1990 to 2012 and investigate how to explain the empirical results. We find that the traditional size effect exists in the 1990s in the Korean stock markets, however this result is not robust and is very sensitive to the weighting scheme for portfolio construction. Second, there is significant reverse-size effect and value effect in the 2000s, larger and higher book-to-market ratio firms obtain higher risk-adjusted returns, on average, than smaller and lower book-to-market firms. Third, unlike the Knez and Ready(1997)’s findings for the US market, the turtle egg effect is not good hypotheses for the stock return behavior of big and small firms. However larger and higher book-to-market ratio firms keep obtaining higher excess returns for the period after the 1997 Asian-financial crisis than smaller and lower book-to-market firms, and these results explain the reverse size effect and value effect in the 2000s. Our findings imply that firm and sample period characteristics are 변동성 important variables for understanding the changes of stock returns in Korean stock markets.

본 연구는 한국자본시장에서 고유변동성이 주식수익률과 갖는 관계를 1992년 7월 ~ 2012년 6월의 표본을 대상으로 횡단면 분석을 통하여 검증하였다. 강건한 결과 확보를 위해 검증결과에 영향을 미칠 수 있는 실증방법상의 여러 요소들을 고려하여 실증모형을 설계하고, .

본 연구는 한국자본시장에서 고유변동성이 주식수익률과 갖는 관계를 1992년 7월 ~ 2012년 6월의 표본을 대상으로 횡단면 분석을 통하여 검증하였다. 강건한 결과 확보를 위해 검증결과에 영향을 미칠 수 있는 실증방법상의 여러 요소들을 고려하여 실증모형을 설계하고, 모형에서 생략된 변수들에 의한 영향으로부터 자유로운 결과를 얻기 위하여 선행연구에서 확인된 여러 변수들을 통제하여 분석하였다. 분석결과는, 결과에 차이를 가져오는 것으로 잘 알려진 실증방법상의 중요한 영향요소인 고유변동성의 추정방법이나 포트폴리오의 구성방법에 관계없이, 고유변동성이 미래 주식수익률과 유의한 음(-)의 관계를 가짐을 보여준다. 또한 고유변동성-주식수익률간의 음(-)의 관계는 가격결정모형에 생략된 변수들(단기수익률반전, 모멘텀, 거래회전율, 주가수준)에 의한 왜곡된 현상이 아니다. 그러나 이러한 관계는 주식시장의 상황을 통제하는 경우 시장하락기에서만 유의하게 나타나고 시장상승기에서는 그 유의성이 사라진다. 또 수익률의 계절특성을 통제하는 경우 1월에는 음(-)의 관계가 확인되지 않는다. 이러한 결과는 Ang et al. (2006, 2009에서 보인 고유변동성 퍼즐이 한국자본시장에도 존재하나 이는 시장하락기에 고유변동성이 주식수익률과 갖는 관계가 나타난 변동성 결과이며 또 1월 외의 기간에만 나타나는 현상임을 보여주는 것이다.

현재 진행 중이거나 향후 진행될 연구들은 기존연구에서 해결되지 못하고 있는 고유변동성 수수께끼에 대한 새로운 설명을 제공해줄 수 있으며, 한국시장에서의 고유변동성 퍼즐에 대한 강건한 결과를 제공해줄 것이다. 이를 통해 연구성과의 적극적인 국내외 학술발표 및 .

현재 진행 중이거나 향후 진행될 연구들은 기존연구에서 해결되지 못하고 있는 고유변동성 수수께끼에 대한 새로운 설명을 제공해줄 수 있으며, 한국시장에서의 고유변동성 퍼즐에 대한 강건한 결과를 제공해줄 것이다. 이를 통해 연구성과의 적극적인 국내외 학술발표 및 논문게재, 연구 참여인력의 활발한 공동연구의 수행을 통하여 다양한 후속담론의 확산에 기여하고자 한다. 본 연구를 통하여 기대되는 학문적 및 실무적 기여도를 간단히 요약·정리하면 다음과 같다. - 고유변동성 수수께끼에 대한 새로운 관점에서의 설명과 해결 - 고유변동성의 장·단기 속성, 경기변동과의 관계, 경제적 의미 및 그 위험 속성에 관한 근원적 이해 - 가격결정요인으로서의 고유변동성의 역할과 정보가치에 대한 검증 - 고유변동성을 이용한 투자전략의 개발 가능성과 그 유용성

earticle

We examine the effects of idiosyncratic and systematic volatility and stock return synchronicity on stock liquidity using a sample of firms listed on the Korea Exchange (KRX) from 2002 to 2013. The association between volatility and liquidity is extensively studied in the literature, with a typical focus on how “total” volatility affects liquidity. Few studies, however, divide volatility into idiosyncratic and systematic components to see how these individually influence liquidity. Distinguishing between the two components is important to studies examining the relationship between volatility and liquidity because they may influence liquidity in significantly different ways. Market makers face two sources of risk in providing liquidity to the market: inventory risk and adverse selection risk. Greater inventory risk, greater adverse selection risk or both lead to greater spreads posted by market makers to cover their potential losses, resulting in reduced liquidity. To understand how this mechanism works, we need to understand how idiosyncratic and systemic volatility each pose inventory concerns and adverse selection risk to market makers. Let 변동성 us first consider how market makers’ inventory risk is affected by the two volatility components. Predictions are possible in either direction. Since systematic volatility can be hedged away by market makers, it may not pose much inventory concern. Idiosyncratic volatility, however, may have a direct effect on inventory costs because it cannot be removed by hedging. Portfolio diversification has a completely opposite implication. Although idiosyncratic volatility can be diversified away easily, systematic volatility cannot. Hence, the former may not have as significant an effect on inventory costs as the latter. The two volatility components may also have different influences on adverse selection risk. The costs related to information asymmetry tend to be greater with idiosyncratic volatility than with systematic volatility because it is easier for a market maker to access and interpret common signals to the market. As a result, firms with greater idiosyncratic volatility are more likely to have greater adverse selection risk and thus lower liquidity. Studies investigating the association between the individual volatility components and liquidity fall into two groups: those that examine the link between systematic volatility and liquidity (e.g., Baruch et al., 2007; Baruch and Saar, 2009) and those that explore the effect of idiosyncratic volatility on liquidity (Bali et al., 2005; Spiegel and Wang, 2005). Chan et al. (2013) merge these two strands by examining how both idiosyncratic and systematic volatility affect liquidity at the same time. They propose that collecting market-wide information costs uninformed market makers less than collecting firm-specific information, and thus firms with greater systematic risk have smaller adverse selection costs and greater liquidity. Based on their empirical analysis of U.S. stocks, Chan et al. show that stocks with greater systematic volatility and greater return synchronicity with the market have greater liquidity. We investigate whether the same relationship holds in the Korean stock market, where there are no market makers and liquidity is provided collectively by investors placing limit orders. We measure idiosyncratic volatility using residuals from the market model. Systematic volatility is then obtained by subtracting the idiosyncratic variance from the total variance. Return synchronicity, meanwhile, is measured as R2 from the market model. For liquidity measures, we use the Amihud liquidity measure and Roll’s spread, the two most popular liquidity proxies available with daily data. We regress the two liquidity proxies on the volatility components and return synchronicity measures together with a group of control variables that are known to affect liquidity in the literature. The latter includes stock price, equity market capitalization, turnover, and institutional ownership. We find that idiosyncratic volatility decreases liquidity, whereas systematic volatility and stock return synchronicity increase liquidity. Our results are consistent with the explanation that the collective liquidity providers in the Korean stock market also find it cheaper to gather market-wide information than firm-specific information, which leads to lower adverse selection costs and greater liquidity for stocks with greater systematic volatility. Our empirical findings are robust to alternative variable definitions and model specifications. Market makers play a central role in providing liquidity on the New York Stock Exchange (NYSE). However, on the KRX, there are no market makers. Limit orders submitted by the investing public serve as the primary repository of liquidity in stock trading. Despite this apparent difference in market structure, our empirical results 변동성 generally support the findings of Chan et al. (2013) on the NYSE, which have an interesting implication for the efficacy of the limit-order trading system. Although individual limit-order traders do not possess the same set of advantages that market makers have in terms of their monopolistic access to order flow information, it appears that “collectively” the investing public substitutes market makers and plays the same role in providing liquidity to the market.

본 연구는 2002년부터 2013년 기간 동안 한국거래소에 상장된 기업을 대상으로 한 실증분석을 통하여 변동성의 각 요소 즉, 기업고유 변동성과 체계적 변동성이 유동성에 미치는 효과를 고찰한다. 특히 시장조성자의 입장에서 시장 전체에 미치는 정보수집비용이 기업 개별정보 수집 비용보다 저렴할 것이라는 가정 하에 총변동성 가운데 체계적 변동성의 크기가 클수록 또는 주식 가격의 동조화 정도가 클수록 역선택 비용이 작아 유동성이 크게 형성된다는 Chan, Hameed, and Kang(2013)의 연구결과에 주목하고, 시장조성자가 존재하지 않고 지정가주문을 통해 집합적으로 유동성이 공급되는 우리나라 시장 제도 하에서도 동일한 가설이 적용되는지를 검증한다. 실증분석의 결과, 기업고유 변동성의 크기가 큰 종목일수록 유동성은 떨어지며 체계적 변동성의 절대적인 크기가 큰 종목일수록 또 시장과의 동조화가 큰 종목일수록 유동성이 크다는 결과를 발견하였다. 특히, 각 변동성 요소와 유동성 사이의 관계는 매우 강하게 나타나는데, 다양한 종류의 실증분석을 적용함에도 일관된 결과를 보였다. 시장조성자가 존재하지 않는 한국의 주식시장에서도 시장조성자가 존재하는 미국 시장에서와 같이 유동성 공급을 담당하는 투자자들이 신중하게 시장의 상황을 탐색하고 시장 전체의 주문흐름에 대한 정보를 활발히 활용한다는 본 논문의 발견점은 지정가주문형 시장의 실효성에 대한 의미 있는 단서를 제공한다.

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 가설 설정
Ⅲ. 연구방법 및 표본
1. 연구방법
2. 표본 및 주요변수 기초통계
Ⅳ. 실증분석 결과
1. 고유변동성, 체계적 변동성, 유동성
2. 수익률 동조화와 유동성
3. 정보비대칭의 효과
4. 과거 시장수익률 및 산업수익률
5. 주문중심형 시장의 유동성 공급
Ⅴ. 결론
참고문헌

오늘의 5가지 이슈: FOMC 변동성, 강달러 기대

(블룸버그) — FOMC 회의 결정 발표가 하루 앞으로 다가왔다. 블룸버그 설문에 따르면 연준은 11월 테이퍼링을 시작해 현재 1200억 달러 규모의 월간 매입을 매달 미국채 100억 달러와 MBS 50억 달러씩 축소해 2022년 중반까지 마무리할 것으로 예상된다. 금리인상 시작은 2022년보다는 2023년 초가 될 것이란 전망이 소폭 우위를 차지했지만, 블룸버그 이코노믹스는 지속적인 인플레이션과 임금 상승 압력 리스크를 이유로 리프트오프 시기를 2002년 3분기로 앞당겼다. 한편 바이든 미국 대통령은 차기 연준의장과 공석 중인 연준위원 임명을 “곧(fairly quickly)” 발표하겠다고 현지시간 화요일 기자회견에서 밝혔다.

호주중앙은행이 국채금리 목표를 포기했지만 공격적 긴축에 대한 기대를 꺾으면서 채권 트레이더들은 연준을 비롯한 글로벌 금리 인상에 대한 베팅을 다소 조정하는 모습이다. 미국채 2년물 금리는 한때 6bp 가까이 하락했다. 뉴욕 증시는 대다수의 기업들이 예상보다 좋은 분기 실적을 내놓은 덕분에 신기록 경신 행진을 이어갔다. 일론 머스크 최고경영자(CEO)가 렌터카 업체 허츠와 아직 계약을 체결하지 않았다고 밝히면서 테슬라 주가가 한때 5% 넘게 급락했다. 지난 변동성 10월 25일 허츠는 테슬라 전기차 10만대를 사기로 했다고 밝힌 바 있다. 유가는 OPEC+의 증산 결단을 촉구하는 바이든의 압박 속에 낙폭을 확대했다. 한국 외환보유액은 10월 말 4692.1억 달러로 늘었다. 한은 의사록에 따르면 10월 동결을 주장했던 금통위원 중 일부는 대내외 경제상황에 특별한 이상이 없을 경우 다음 회의에서 기준금리 인상이 필요하다는 견해를 나타냈다. 다음은 시장 참여자들이 가장 관심을 가질만한 주요 이슈들이다.

FOMC 변동성

연준의 정책 결정을 앞두고 채권시장 변동성을 보여주는 MOVE 지수가 강스파이크를 연출하며 2020년 4월래 고점인 78까지 치솟았다가 71 부근으로 후퇴했다. BMO Capital Markets는 글로벌 금리인상 기대에 대한 리프라이싱이 스왑시장 커브의 변동성을 부추기고 있다고 진단했다. 연준의 금리 인상 기대가 거의 포화 상태에 이른데다 단기물쪽 스프레드에 하방 압력이 나타날 수 있다며 미달러 스왑 커브 스티프너 포지셔닝을 권고했다. 한편 BofA는 풍부한 유동성의 시대가 막을 내리고 있다며, 채권과 마찬가지로 현재 사상 최고치에서 거래되고 있는 주식 시장도 혼란을 겪을 수 있다고 경고했다. “중앙은행발 유동성에 중독되어 있는 시장에게 점차 비우호적으로 바뀌어 가는 정책 환경을 주식 역시 어쩔 수 없이 가격에 반영해야 하는 건 시간문제”라고 지적했다.

강달러 전망

BofA는 연준의 테이퍼링 발표가 이미 시장의 예상 범위 안에 있지만 연준이 매파적 발언을 내놓을 수 있어 달러에 지지를 더할 가능성이 있다고 전망했다. “달러에 대한 리스크는 상방 쪽으로 기울어져 있다”며, 인플레이션 우려와 보다 빠른 테이퍼링, 추가적인 대차대조표 축소 등의 발언이 나올 수 있다고 지적했다. TD증권 역시 테이퍼링 발표와 연준 전망 유지시 달러 강세가 예상된다고 분석했다. 금리 인상이나 인플레이션에 대해 매파적 메시지가 나올 확률은 25% 정도로, 이 경우 유로-달러 환율은 1.1490, 미달러-캐나다달러는 1.2580을 시도할 것으로 내다봤다.

웰스파고는 연준이 보다 지속적인 인플레이션 압력을 인정할 경우 달러와 미국채 단기물 금리가 크게 오를 수 있다고 전망했다. 월간 자산매입 축소 규모가 미국채 100억 달러와 MBS 50억 달러를 넘을 경우 매파적 서프라이즈로, 달러지수(DXY)가 이번주 1% 가량 상승할 것으로 예상했다. 반면 파월 연준의장이 시장의 금리 인상 기대를 무너뜨리는 등 비둘기파적 서프라이즈시 DXY는 FOMC 직후 2거래일에 걸쳐 0.5%-1% 가량 하락할 수 있다고 진단했다.

中경제 하방리스크

리커창 중국 총리는 중국 경제가 새로운 하방 압력에 직면해 있다고 진단하고, 중소기업의 부담을 덜어주기 위해 세금과 수수료를 인하해야 한다고 주장했다. 새로운 ‘하방 압력’의 정도나 그 원인을 구체적으로 설명하진 않았지만, 이는 중국 관료들이 대개 경기 둔화를 시사하는 표현으로 리커창 총리가 2019년을 비롯해 여러 차례 언급한 바 있다. CCTV 보도에 따르면 리커창은 시장감독기관을 방문해 경제가 적절한 범위에서 계속 유지되려면 “과주기(跨周期·cross-cyclical)조절”이 필요하다고 강조했다. 이 문구는 즉각적인 경제 성과보다 장기적인 전망에 더 중점을 둔 보다 보수적인 재정 및 통화 접근 방식을 의미한다. 그는 또한 더 나은 기업 환경을 조성하기 위해 모든 종류의 기업을 동등하게 대우하고 시장 감독을 강화해 독점과 불공정한 경쟁, 사재기 등을 근절할 것을 촉구했다.

내년 투자는 헤지펀드와 부동산

JP모간은 현금을 보유한 투자자들에게 헤지펀드나 부동산에 관심을 가져보라고 조언했다. 주식과 채권 등 전통적 자산은 내년 수익률이 저조할 것으로 내다봤다. 디지털 화폐와 사모대출, 사모펀드 등 대체 자산의 내년 수익률은 11%에 달하는 반면 주식과 채권은 5%에 불과할 것으로 전망했다. 대체 자산 투자 규모는 약 25조 달러로 2014년에 비해 두 배나 성장했다고 JP모간은 추정했다. 유동성 제약으로 빠져 나가는게 쉽지 않아 1년 미만의 시계로 움직이는 자산운용사에겐 이상적이지 않지만, 전망이 상대적으로 밝아 기관투자가들이 수익률을 높일 수 있는 기회라고 조언했다. 부동산과 변동성 디지털 화폐의 경우 인플레이션 헤지를 원하는 투자자들이 몰리면서 올해 가격이 급등했다. 한편 연준의 출구전략 신호에 미국채는 2013년래 처음으로 연간 손실이 예상된다. S&P 500 지수의 경우 올해 20% 랠리 후 내년엔 다소 속도를 늦출 것으로 보인다. JP모간은 연준의 테이퍼링이 시장 변동성을 키우고 채권 가격에 부담을 주면서 특히 거시경제 추이에 기반한 자산을 중점으로 투자하는 헤지펀드가 유망하다고 조언했다.

글로벌 공급망 위기

블룸버그 이코노믹스에 따르면 글로벌 공급망 위기 속에 미국 공급 제약 지수가 20년래 고점 부근으로, 거의 모든 품목의 가격이 오를 조짐을 보이고 있다. 영국과 유로존 역시 비슷한 상황이다. 중앙은행들은 이미 인플레이션이 “일시적” 현상에 그칠 것이란 판단에서 후퇴하고 있어 예상보다 빠른 금리 인상에 나서야할 수도 있다. 이는 이미 탄력을 잃은 경기 회복세에 새로운 위협을 가해 주식과 주택시장의 가격 버블에서 바람을 뺄 수도 있다. 작년 팬데믹으로 소비가 멈추자 원자재 주문을 줄인 생산업체들은 올해 경기 반등에 허를 찔린 모습이다. Drewry의 Simon Heaney는 “공급망이 제상태를 회복하려면 시간과 투자에 더해 날씨가 계속 좋거나 새로운 코로나 핫스팟이 발생하는 등 일종의 운이 따라야 한다”고 진단했다.

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The Predictive Power of Implied Volatility of Portfolio Return in Korean Stock Market

변동성지수는 옵션가격에 내재된 미래 기초자산의 변동성을 나타내는 지수이며, 투자자들이 예상하는 향후 주가 변동 가능성을 측정한 시장의 기댓값이다. 현재 한국거래소(KRX)에서 한국시장구조에 맞는 변동성지수를 개발하여 2009년 4월 13일부터 변동성지수(VKOSPI)를 발표하고 있다. 본 연구는 2002년부터 2008년까지 일별 데이터를 이용하여 기업규모, 시장기치 대 장부가치 비율 및 베타의 특징들로 그룹화된 포트폴리오의 미래 수익률에 대한 변동성지수의 예측력을 검증하였다. 그 결과 VKOSPI의 변화율은 미래수익률에 대해 강한 음(-)의 예측력을 갖고 있는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 Ang et al.[2]의 결과와 일치하고, 이는 VKOSPI가 수익률 결정요인이라 할 수 있다. 시장총변동성 추정치의 부호에 대해 Ang et al.은 시장 총변동성위험과 개별주식 수익률간의 음(-)의 관계로 설명하였다. 이는 시장 총변동성위험이 높아질 때, 시장변동성과 상관관계가 높은 주식은 시장위험에 대한 주식의 민감도, 즉 베타가 낮아져 개별주식 수익률이 하락한다는 것이다. 또한 포트폴리오를 그룹화하는데 베타가 포함되어진다면, 미래 수익률에 대한 VKOSPI의 예측력이 강하다는 것으로 나타났다.

Abstract

Volatility Index is the index that represents future volatility of underlying asset implied in option price and expected value of market that measures the possibility of stock price's change expected by investors. The Korea Exchange announces a volatility Index, VKOSPI, since April, 13, 2009. This paper used daily data from January, 2002 through December, 2008 and tested power of Volatility index for future returns of portfolios sorted by size, book-to-market equity and beta. As a result, VKOSPI has the predictive power to future returns and then VKOSPI may be determinants of returns. Also if beta is included when sorting portfolio, the predictive power of VKOSPI is stronger for future portfolio returns.

Merton[14]도 동일시차의 시장변동성과 수익률이 양(변동성 +)의 관계가 있다고 주장하였으며, Copeland and Copeland[8]은 기업규모가 큰 가치주가 변동성지수인 VIX의 상승 후에 수익률이 높다는 것을 발견하였다

[4]의 주장을 뒷받침해주고 있다. 또한 Merton[14]도 동일시차의 시장변동성과 수익률이 양(+)의 관계가 있다고 주장하였으며, Copeland and Copeland[8]은 기업규모가 큰 가치주가 변동성지수인 VIX의 상승 후에 수익률이 높다는 것을 발견하였다. 이러한 결과는 투자자가 더 안전한 포트폴리오를 구성하는데 정보를 제공할 것이라고 주장하였다.

변동성지수는 옵션가격에 내재된 변동성 미래 기초자산의 변동성을 나타내는 지수이며, 투자자들이 예상하는 향후 주가 변동 가능성을 측정한 시장의 기댓값이다. 현재 한국거래소(KRX)에서 한국시장구조에 맞는 변동성지수를 개발하여 2009년 4월 13일부터 변동성지수(VKOSPI)를 발표하고 있다.

변동성지수는 옵션가격에 내재된 미래 기초자산의 변동성을 나타내는 지수이며, 투자자들이 예상하는 향후 주가 변동 가능성을 측정한 시장의 기댓값이다. 현재 한국거래소(KRX)에서 한국시장구조에 맞는 변동성지수를 개발하여 2009년 4월 13일부터 변동성지수(VKOSPI)를 발표하고 있다. 본 연구는 2002년부터 2008년까지 일별 데이터를 이용하여 기업규모, 시장기치 대 장부가치 비율 및 베타의 특징들로 그룹화된 포트폴리오의 미래 수익률에 대한 변동성지수의 예측력을 검증하였다.

저자의 다른 논문

참고문헌 (15)

  1. 1. Park, J. H., An Empirical Study on the Influence of Implied Volatility on Index Returns, PhD Dissertation, Pusan National University, 2007.
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이 논문을 인용한 문헌

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  • DOI : 10.5762/KAIS.2011.12.12.5671
  • 학지사 : 저널
  • Korea Open Access Journals : 저널
  • DBPia : 저널
  • (사)한국산학기술학회 : 저널

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