KOSPI에서 섹터와 시장의 선도 지연 관계 연구

초록

주식시장의 수익률을 횡단면 또는 시계열 방향을 예측하는 요인에 대한 연구는 실증가격결정 모형의 오랜연구 주제이다. 인플레이션이나 신용 스프레드와 같은 다양한 거시변수 혹은 변동성, 배당률과 같이 주식시장에내재되어 있는 요인들을 계측하여 예측에 활용한 모형이 주를 이룬다. 이 연구에서는 개별 산업의 수익률이 시장을 선도하는지를 실증 분석하고자 한다. 다시 말해 업종별로그룹 지어진 산업별 주식 포트폴리오가 전체 시장 포트폴리오에 대해 예측성이 있는지를 분석한다. 본 연구에서는국채와 BBB-급 채권 수익률 등 주요 거시변수가 2000년도부터 가용하기 때문에 2020년까지 약 20년의 월간자료를 활용하여 실증분석을 진행한다. 또한 최대한의 자료 확보를 위하여 KRX 산업지수보다는 KOSPI 산업지수를 산업 포트폴리오의 대용 포트폴리오로 삼는다. 먼저 시장 포트폴리오의 자기상관만을 통제한 후에 산업별로 한 시차 이후의 시장 수익률의 예측성을 검증하고, 이후에 인플레이션율, 신용 스프레드, 시장 배당수익률을 통제한 모형으로 확장하고 마지막으로 시장의변동성까지 통제한 모형으로 검증을 확대한다. 그 결과 식음료, 기계, 전기전자, 건설 업종에서 통계적으로유의한 예측력을 보인다. 다만, 전기전자 업종의 경우 통제 변수를 추가한 모형에서는 부호가 바뀌는 것으로나타나 강건한 유의성이라고 판단할 수 없다. 또한 예측의 기간을 한 달 이상으로 확대하여 세 달까지 실증분석한 결과 유의성이 산업지수의 예측력은 한 달 이후에는 소멸되는 것으로 보인다. 이는 유사한 미국 주식시장의실증분석의 세 달 소멸기간과 비교하면 짧다고 할 수 있다. 다음으로 위의 예측력이 경제적으로 얼마나 높은지를 판단하기 위해 경제적 유의성 및 상대 경제적 유의성을계산한다. 경제적 유의성은 회귀 계수의 변동이 시장 수익률 변동에 영향을 미치는 크기를 계측한 것이고상대 경제적 유의성은 그 경제적 유의성이 시장의 변동폭에 대비한 크기를 계산한 것이다. 이를 통해 분석한 결과 식음료와 기계, 전자전기 및 건설 업종에서 높은 경제적 의미를 찾을 수 있었고, 통계적 유의성에더해 경제적 함의도 가지고 있음을 확인한다. 마지막으로 경제 변수만을 예측변수로 삼은 회귀식과 산업지수까지 예측변수에 더한 회귀식을 기반으로한 간단한 마켓 타이밍 전략을 수행한다. 미국의 실증 결과와는 달리 벤치마크로 삼은 시장 포트폴리오보다더 높은 수익률을 보인다. 산업지수가 경제 변수가 갖지 못한 추가적인 예측력은 없는 것으로 판단된다.

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