금융·거시경제변수들의 한국 주식수익률 예측가능성 검정 - 표본 내 검정과 표본 외 검정 결과 비교를 중심으로 -Predicting Korean Stock Market Return with Financial and Macro variables - Focusing on In-sample and Out-of-sample Tests -
- Other Titles
- Predicting Korean Stock Market Return with Financial and Macro variables - Focusing on In-sample and Out-of-sample Tests -
- Authors
- 전성주
- Issue Date
- Feb-2020
- Publisher
- 보험연구원
- Keywords
- Stock Market Return predictability; Macroeconomic variables; Financial variables; In-sample predictability; Out-of-sample predictability; 주식수익률 예측가능성; 거시경제변수; 금융변수; 표본 내 검정; 표본 외 검정
- Citation
- 보험금융연구, v.31, no.1, pp.87 - 113
- Journal Title
- 보험금융연구
- Volume
- 31
- Number
- 1
- Start Page
- 87
- End Page
- 113
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/26286
- DOI
- 10.23842/jif.2020.31.1.003
- ISSN
- 2384-3209
- Abstract
- 본 연구는 한국 주식시장에서 12개의 주요 거시경제변수 및 금융변수들을 이용하여 미래 장·단기 주식수익률을 예측할 수 있는지 실증적으로 검정하였다. 특히, 선행연구에서 많이 사용되었던 표본 내 예측가능성 검정뿐만 아니라 표본 외 예측가능성 검정을 함께 시행함으로써 각 예측변수들의 예측력을 보다 강건하게 검정하였다. 이를 위해 내포모형(Nested model)의 예측치를 검정할 수 있도록 McCracken (2007)이 제안한 MSE-F 검정기법과 Clark and McCracken (2001)이 제안한 ENC-NEW 검정기법을 사용하였다. 이와 함께, 부트스트랩을 통한 재표본추출(Resampling through bootstrapping)을 통해 임계치와 p-value를 산출함으로써 주식수익률 예측에서 일어나는 소표본 편차(Finite-sample bias)와 장기수익률 잔차항의 자기상관성(Autocorrelation) 문제를 해결하였다. 검정 결과, 주가순자산비율(Book-to-market ratio) 변수가 표본 내 검정과 표본 외 검정에서 모두 주식수익률 예측력을 갖고 있는 것으로 나타나 가장 일관성 있는 예측변수로 나타났다.
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