산업지수 동적 등상관계수 지수와 주식수익률 예측

Abstract

이 연구에서는 주식시장의 산업지수 수익률의 동적 등상관관계 지수를 구성하고, 이 지수가 주식시장의수익률에 예측적 정보를 내포하고 있는지 실증 분석한다. 실증 자산 가격결정 분야에서 분산-공분산 행렬은 여러 가지 면에서 핵심적인 통계적 요소로 활용되나 고차원이 될수록 추정해야 할 공분산 요소들의 숫자가 많아져 추정의 결과가 불안정해지는 문제점을 안고 있다. 또한 자산 간의 공분산 혹은 상관계수가 시간에 따라 변화하지 않는다는 가정 또한 비현실적이라고 할 수 있다. 이에 여러 가지 개선책이 있었지만, 이 연구에서는 Engle and Kelly(2012)의 동적 등상관계수(Dynamic Equi-Correlation, DECO) 방법론을 활용하여 산업지수의 수익률로 산업지수 등상관관계 지수(Industry Equi-Correlation, IEC)를 구성한다. 또한 이 지수가 우리나라 주식시장의 미래 수익률 예측력을 실증 검증하고 미국 주식시장에 대한 선행연구 결과와 비교한다. 실증 분석 결과 우리나라의 IEC는 1개월 이후의 주식시장 예측력이 통계적으로 유의하지 않은 것으로보이나, 2개월 및 3개월 후의 예측력은 매우 높은 것으로 나타났다. 더불어 예측의 방향은 음으로 나타나산업간 동행성이 높아질수록 주식시장의 수익률은 낮아지는 것으로 평가할 수 있다. 이는 양의 방향으로 1 개월 후의 예측력을 보고한 선행연구와 차이를 보인다. 전통적인 재무 및 거시경제 예측변수에 추가적인예측성을 평가할 때도 마찬가지 방향과 예측 유의기간을 보이고 있다. 표본 외 분석에서도 벤치마크 모형을 기존의 재무/거시 변수로 삼고, IEC의 설명력을 검증한Clark-West 검정에서도 IEC의 표본 외 예측력이 1, 2, 3기 모두에서 음의 방향으로 통계적 유의성을 나타내어 분석의 강건성을 보고한다.