후강통 전후 중국본토 주가지수와 홍콩 주가지수간의 정보흐름 변화에 대한 실증연구

항연 건국대학교 대학원 2016 국내석사

본 논문은 2014년11월17일부터 시행된 후강통 정책을 계기로 중국 본토 주식시장과 홍콩 주식시장간의 정보흐름이 어떻게 달라졌는지를 실증적으로 분석한 연구이다. 이를 보기 위해 중국 본토 주식시장의 대표 주가지수인 SSE와 홍콩 주식시장의 대표 주가지수인 HSI와 함께 후강통을 통해 직접 매매할 수 있는 주식들의 주가지수인 SSE180과 HSCEI를 대상으로 일중 5분 수익률, Night수익률(9시30분수익률) 및 Lunch수익률(13시5분수익률)을 계산하여 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 각 지수 9시35분수익률에 대한 분석결과를 보면, 후강통 이전기간에는 HSI Night수익률이 SSE 9시35분수익률에 양(+)의 영향을 미쳤으나 후강통 이후기간에는 유의한 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 후강통 전후 해서 SSE Night수익률이 HSI 9시35분수익률에 대한 영향력이 양(+)에서 음(-)으로 바뀐 것을 발견했다. SSE180와 HSCEI의 경우는 후강통 전후 HSCEI Night수익률이 SSE180 9시35분수익률에 대한 양(+)의 영향에 변화가 없는 것으로 나타났으나 SSE180 Night수익률이 HSCEI 9시35분수익률에 대한 영향력은 양(+)에서 음(-)으로 바뀐 것을 발견하였다. 둘째, 각 지수 13시5분수익률에 대한 분석결과를 보면, 후강통 전후 해서 SSE와 HSI의 Lunch수익률은 서로 상대방 13시5분수익률에 대한 양(+)의 영향이 커진 것으로 나타났으나, HSCEI Lunch수익률의 SSE180 13시5분수익률에 대한 양(+)의 영향이 유의하게 크게 증가하였고 SSE180 Lunch수익률의 HSCEI 13시5분수익률에 대한 영향에는 변화가 없음을 발견하였다. 셋째, 각 지수 동시간 수익률에 대한 분석결과를 보면, 선도-지연 계수를 통해 후강통 이전에 HSI수익률이 SSE를 약 10분 정도 선도하고 SSE수익률이 HSI를 약 5분 정도 선도하였으나, 후강통 이후 HSI수익률이 SSE를 약 5분 정도 선도하고 SSE수익률이 HSI를 약 5분 정도 선도하는 것으로 나타났다. 또한, 후강통 이전에 HSCEI수익률이 SSE를 약 10분 정도 선도하고 SSE180수익률이 HSCEI를 약 10분 정도 선도하였으나, 후강통 이후 HSCEI 수익률이 SSE180를 약 5분 정도 선도하고 SSE180 수익률이 HSCEI를 약 10분 정도 선도하는 것으로 나타났다. 따라서 양 주식시장간에 후강통을 계기로 인해 서로 수익률에 대한 반응이 빨라졌고 수익률간에 정보흐름의 효율성이 커진 것을 알 수 있다. 넷째, 각 지수 동시간 수익률 변동성에 대한 분석결과를 보면, 후강통을 계기로 SSE와 SSE180는 자기 자신의 5분 전 수익률에 대한 충격의 영향력이 커졌으나 HSI와 HSCEI는 5분 전 자기자신의 조건부 변동성(h2)의 영향력이 커졌음을 보이낟. 또한 조건부 공분산에 대해 추정한 상관계수ρ 는 후강통 전후 해서 커진 것을 알 수 있다. 따라서 후강통을 시행함에 따라 양 주식시장간에 변동성의 정보흐름에 있어서도 효율성이 증가한 것을 알 수 있다. Shanghai-HongKong Stock Connect Program was officially implemented on November 17, 2014, which implies the mutual influence between Chinese mainland stock market and Hong Kong stock market may become greater. This study attempts to examine whether the information flows between the two stock markets have changed after Shanghai-HongKong Stock Connect Program (the Program in brief), using the stock indices of Mainland China and Hong Kong (SSE and HIS stock index), and SSE180 and HSCEI stock index which are composed of the stocks tradable directly after the Program. I calculated every-5-minute intraday rates of return, NIGHT returns (9:30 returns) and LUNCH returns (13:00 returns) for the two markets. The results are as follows. First, before the implementation of the Program, HSI NIGHT return had an insignificant positive influence on SSE’s initial return of the next day, but the influence changed to be significantly negative after the Program. Also, after the launch of the Program, I found that the positive influence of SSE NIGHT return on HIS’s initial return of the next day changed to be negative. On the other hand, the positive influence of HSCEI NIGHT return on SSE180’s initial return of the next day did not change but the positive influence of SSE180 NIGHT Return on HSCEI’s initial return of the next day changed to be negative. Second, when comparing before and after the Program, the positive effects of SSE and HSI LUNCH returns on 13:05 returns of their counter-party stock market became greater, the positive effect of HSCEI LUNCH returns on SSE180’s 13:05 returns increased significantly, and the effect of SSE180 LUNCH returns on HSCEI’s 13:05 returns did not show any change. Third, looking at the lead-lag relationships between the contemporaneous returns of Shanghai and HongKong stock markets, I find that after the implementation of the Program, the returns of the two stock markets become more responsive to each other, and the efficiency of information flows between the two markets has improved. Lastly, looking at the results of GARCH(1,1) model, after the launch of the Program, for the volatilities of SSE and HIS indices, the impact of their own disturbances became greater, while for the volatilities of SSE180 and HSCEI indices, the impact of their own past volatilities became greater. In addition, the correlation coefficient ρ between the conditional volatilities of two markets has increased with the implementation of the Program. Consequently, I find that the efficiency of the information flow in the volatilities between the two stock markets has increased as well.

중국상업은행의 유동성펀딩리스크와 유동성시장리스크 결정요인에 대한 연구

리우페이 건국대학교 대학원 2016 국내석사

본 논문은 중국상업은행 15개 (국유상업은행 4개, 주식제상업은행 8개, 도시상업은행 3개)의 2006년부터 2014년까지 9년 간의 데이터를 사용하여 중국상업은행의 유동성 펀딩리스크와 유동성 시장리스크를 결정하는 요인들에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 유동성비율, 예대비율과 스프레드비율을 종속변수로, 보통예금/정기예금, 대출금/총자산, 자기자본비율, BIS기준 자기자본비율, ROA, GDP 성장률, CPI와 소유권구조를 독립변수로 한 회귀분석에 의하여 연구가설을 검정하였다. 본 논문에서는 제혜금(2014)의 연구와는 달리 유동성 펀딩리스크와 유동성 시장리스크를 함께 고려하였으며 설명변수에 GDP 성장률과 CPI 2개를 더 추가하고 분석하였다. 또한, 도시상업은행을 추가하여, 현재 중국 은행업의 발전을 대표하는 상업은행을 세 그룹으로 나눠서 분석한 것이 다른 점이다. 분석결과는 다음과 같다. 유동성 펀딩리스크를 나타내는 유동성비율에 대해 보통예금과 정기예금의 비율은 예상과 달리 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 BIS기준 자기자본비율은 예상대로 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 예대비율에 대해 대출금과 총자산의 비율은 예상과 달리 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 GDP 성장률도 예상과 달리 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 국유은행일수록 예대비율이 높은 것을 발견하였다. 유동성 시장리스크를 나타내는 스프레드율에 대해 자기자본비율은 예상대로 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며. 도시상업은행의 경우 가장 스프레드율이 높은 것을 발견하였다. 은행을 3개로 그룹의 나눠서 분석결과는 다음과 같다. 도시상업은행의 경우 유동성비율에 대해 자기자본비율은 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 ROA와 GDP 성장률은 각각 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 국유상업은행과 주식제사업은행의 경우 선정된 독립변수들이 유동성비율을 설명하지 못한다. 예대비율에 대해 국유상업은행과 주식제상업은행 경우 보통예금과 정기예금의 비율은 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 대출금과 총자산의 비율은 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 도시상업은행의 경우 독립변수들은 예대비율을 설명하지 못함을 발견하였다. 스프레드율에 대해 국유상업은행의 경우 BIS기준 자기자본비율은 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 ROA는 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나며, GDP 성장률은 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 주식제상업은행의 경우 보통예금 대 정기예금의 비율은 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 대출금과 총자산의 비율은 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나며, 자기자본비율은 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 도시상업은행의 경우에는 보통예금 대 정기예금비율만이 스프레드율에 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. Using the data from 2006 to 2014 of 15 Chinese commercial banks (4 state-owned commercial banks, 8 shareholding commercial banks, 3 city commercial banks), this paper is examines the determinants of liquidity funding risk & liquidity market risk of Chinese commercial banks. I use a multiple regression model in which dependent variables are liquidity ratio and deposit to loan ratio for liquidity funding risk and bid-ask spread for liquidity market risk and independent variables are ordinary deposits/time deposits, loan/assets, capital ratio, BIS capital ratio, ROA, GDP growth rate, CPI and ownership structure. The results are as follows. First, ordinary deposit ratio and BIS capital ratio affect liquidity ratio positively. Second, loan-to-asset ratio, GDP growth rate affects deposit-to-loan ratio positively (negatively), different from the expectations. State-owned commercial banks show the highest deposit-to-loan ratio. Third, capital ratio affects bid-ask spread of banks negatively as expected. City commercial banks show the highest bid-ask spread.

분리형 사모 신주인수권부사채의 매수동기에 관한 연구

이한주 건국대학교 대학원 2016 국내석사

본 연구는 1999년부터 2013년까지 15년 동안 유지된 분리형 사모 신주인수권부사채 매수동기를 분석한다. 본 연구는 분리형 사모 신주인수권부사채의 매각 단가 및 중요 자료가 공시된 2010년 9월 1일부터 분리형 신주인수권부사채 발행이 폐지된 2013년 8월 28일까지의 자료 중 분석에 사용된 중요 정보가 모두 포함되고 오류가 없는 273건을 분석하여 최대주주, 금융기관, 개인투자자의 분리형 사모 신주인수권부사채를 통한 지분증가율과 내부수익률(Internal Rate of Return)을 구하였다. 본 연구의 실증결과는 다음과 같다. 첫째, 최대주주는 신주인수권 행사를 통해 평균적으로 약 9.54%의 지분증가율을 보였으며, 금융기관은 4.39%, 개인투자자는 5.02%의 지분이 증가한 것으로 분석된다. 둘째, 분리형 사모 신주인수권부사채를 통해 최대주주는 324.70%의 수익률을 얻은 것으로 분석되고 금융기관은 72.36%, 개인투자자는 20.58%의 수익률을 얻은 것으로 분석된다. 셋째, 집단 간의 지분증가율과 수익률의 차이를 보기위해 분산분석을 실시한 결과, 모두 1% 유의수준에서 통계적으로 차이가 있음을 보였다. 마지막으로 최대주주의 신주인수권 매수동기는 지분증가율과 수익률, 금융기관은 수익률, 개인투자자는 지분증가율인 것으로 분석된다. This study examines the purchase of privately-placed datachable BW(bond with warrant) for the period 1999 through 2013 in Korea. We analyze 273 privately-placed detachable BW issues for the period september 2010 through august 2013. In the results of this study, the increase of ownership percentage of large shareholders is 9.54% and the increase of ownership percentage of financial institution is 4.39%, and 5.02% for personal investors. Second, IRR(Internal Rate of Return) of large shareholders is 324.70%, IRR of financial institution is 72.36%, and IRR of personal investors is 20.58%. Third, result using ANOVA test to analyse the differences of the increase of ownership and IRR between groups, there is a statistically significant difference at 1% level. Last, the motives for the purchase of privately-placed detachable BW of large shareholders is increasing ownership percentage and high return, the motives of financial institution is IRR, and the motives of personal investors is increasing ownership percentage.

중국 A주 대비 H주의 가격할인 결정요인에 대한 연구 : 후강퉁 전후 비교

팽우가 건국대학교 대학원 2016 국내석사

본 연구에서는 중국본토와 홍콩에 교차 상장된 기업들의 자료를 이용하여 두 주식간에 가격차이가 발생하는 원인을 후강퉁 정책 실시를 전후하여 분석하였다. 분석 기간은 2013년 4월부터 2016년 2월 말까지로, 이 기간 동안의 일별 자료를 이용하여 분리된 시장 간의 가격 차이를 설명하는 정보비대칭가설, 상이한 수요가설, 유동성 가설, 위험에 대한 태도가설 및 금리 스프레드가설뿐만 아니라 투자자심리지수가설을 추가하여 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 후강퉁 이전에는 투자자심리가설의 계수가 음(-)으로 예상과 달리 나왔으나 후강퉁 이후에는 양(+)으로 나와 가설을 지지하는 것으로 나왔다. 둘째, 후강퉁 이전에는 일부 가설들이 성립하지 않음을 보인다. 후강퉁 이후에는 대부분 가설들이 예상과 일치함을 보였다. 셋째, 후강퉁이 실시되면 양 시장간의 분할현상이 개선되어 가격할인 정도가 줄어들 것이라는 예상과는 반대의 결과와 나온 이유는 후강퉁 시행 전후해서 A주에 대한 수요와 거래량이 큰 폭으로 증가한 반면, H주에 대한 수요에는 큰 변화가 없기 때문인 것으로 분석되었다. The price disparity between the A- and H-share markets for duallisted firms in China is one of the most intriguing puzzles in Hong Kong and the mainland financial markets. Since Shanghai-Hong Kong Stock Connect Program will affect the price disparity between A shares and Hshares, I examine the hypotheses of information asymmetry, liquidity effect, different demand elasticity, different risk choice degree, exchange rate risk and interest rates’ spread of two market as well as the difference in investor sentiment index to explain the price difference between A and H shares, using daily data from April 22, 2013 to February 29, 2016. The results are as follows: First, before the Shanghai-Hong Kong Stock Connect Program, the coefficient of Investor Sentiment Index is negative, which is different from our expectations but it becomes significantly positive after the Shanghai-Hong Kong Stock Connect Program, supporting the Investor Sentiment Index Hypothesis. Second, before the Shanghai-Hong Kong Stock Connect Program, some hypotheses are not supported but after the Shanghai-Hong Kong Stock Connect Program, most of them are supported. Third, I find that differently from my expectations, the price discount of H-shares relative to A-shares gets bigger after the Shanghai-Hong Kong Stock Connect Program. This is because before and after the introduction of Shanghai-Hong Kong Stock Connect rogram, the demand and trading volume of A-shares increases dramatically while that of Hshares shows no big change.

정보행태오류모형에 의한 한국과 중국시장의 효율성 검증에 관한 연구

향려화 건국대학교 대학원 2019 국내석사

전통재무학에 따르면, 모든 투자자들은 이성적으로 투자를 진행하지만 전통재무학으로 설명할 수 없는 이례현상이 지속해서 발견이 된다. 행태재무학은 투자자들의 심리 및 행위 등의 요소를 고려하고 비이성적으로 투자를 진행하는 투자자를 잡음거래자라고 부른다. 잡음거래자의 행위는 자산 가격이 내재가치에서 이탈하게 만든다. 정보를 이용해서 투자를 진행하는 투자자인 정보거래자는 기업의 공시로 인한 정보에 기반하여 투자를 진행하거나 잡음거래자로 인해 발생된 가격편차를 수정하기 위해 거래한다. 이런 가격편차를 수정해서 시장이 잡음거래자들에 의한 영향을 받지 않는 동시에 정보가 가격에 잘 반영되면 시장은 효율적이다. 하지만 정보거래자가 완전히 정보를 정확하게 이용하는 것이 아니고, 또한 정보거래자가 잡음거래자 때문에 발생된 가격편차를 정확하게 반영할 수 있는 것도 아니기 때문에 과소반응(Underreaction), 과잉반응(Overreaction)과 정보가격오류(Information Pricing Error)를 세 가지의 효율성 결과를 얻게 된다. 본 연구는 투자자 투자심리로 인해 발생된 가격편차가 시장위험에 포함되어, 이런 실제 위험을 반영하는 BAPM모형을 통해 한국시장과 중국(중국선전주식시장)에 잡음거래행위가 존재여부를 검증하고, 잡음거래자와 정보거래자의 회사 공시일의 정보에 대한 반응을 살펴본다. 본 연구의 실증결과는 다음과 같다. 첫째, 한국시장과 중국선전시장에 잡음투자행위가 존재하고, 이런 투자행위는 가격편차를 초래한다. 둘째, 한국시장 공시일 중에서 83%는 잡음거래자와 정보거래자의 투자행위로부터 가격편차가 존재하지 않았다. 즉, 효율적인 날은 83%를 차지한다. 반면, 비효율적인 날 중에서8%는 정보거래자가 잡음거래자의 투자행위로부터 발생한 가격편차에 대해 과잉반응하기 때문에 지속적으로 가격편차가 존재한다. 또한, 8%는 거래자들은 정보를 잘못 평가해서 편차를 초래하는 날이다. 셋째, 중국선전시장의 86.6%는 정보를 잘 이용하여 거래를 진행한 날이다. 즉, 효율적인 날은 공시일의 86.6%를 차지한다. 반면, 비효율적인 날 중에서 5%는 정보거래자가 잡음거래자 투자행위로부터 발생한 가격편차에 대한 과잉반응이다. 그리고 8%는 정보가격오류로 인해 존재하는 편차이다. 한국시장과 중국선전시장은 정보에 대한 과소반응이 미미하게 존재한다는 결과를 제시한다. Behavioral finance considers the psychological and behavioral factors of investors and believes that investors are not rational. It also calls irrational investors as noise traders. The existence of noise traders’ investment activity helps the asset price deviate from its true value. Investors who do investment according to the information are called as information traders. When new information arrives at market, they trade based on new information and also correct the price deviation caused by noise traders. But information traders cannot make use of the information absolutely and correctly. And they are also is unable to accurately grasp the mistakes made by noise traders. Because of that, market can not be completely efficient and investors' behavior is divided into three categories which are underreaction, overreaction and information pricing error. In this study, I use Behavioral Asset Pricing Model which considers the price deviation caused by noise traders into the market risk and catch as the noise traders’ investment behavior. The aim of this study is to test whether two stock markets are efficient and also get which category the traders’ behavior falls when inefficiency occurs. From this study I find several findings. First, there exist noise traders in both Korea stock market and China Shenzhen stock market who influence the price and cause the deviation. Second, in 83% among the days when the announcements came out to the markets neither noise trades nor information traders cause the deviation and the market is efficient in Korea stock market. In 8% of the days information traders overreact on the deviation which caused by noise traders and in 8% of the days the traders make the information pricing error. And on the China Shenzhen stock market, in 86% of the days neither noise trades nor information traders cause the deviation and the market is efficient, in 5% of the days information traders overreact and 8% of the days the traders make the information pricing error.

몽골 금융산업의 현황 및 발전 방안에 관한 연구

아리온벌드 건국대학교 대학원 2016 국내석사

본 연구는 몽골 금융제도의 역사와 현황을 배경으로 하여 몽골의 금융산업의 문제점을 분석하고 정책적 시사점을 제시함을 목적으로 한다. 1991년 시장경제체제를 도입하고 현대적인 금융산업을 시작한지 20년이 넘었지만 은행산업 외 다른 금융산업의 발전은 아주 느리고 규모가 여전히 작은 상태이다. 본 연구는 몽골의 금융산업을 은행, 증권, 보험, 기타 금융기관으로 구분하여 발전과정, 2008-2014년의 현황 등을 살피고, 주요 국가들과 비교하였다. 몽골 금융산업에 대한 대부분의 연구들이 2009년 이전에 이루어졌고 한국 외 다른 국가들과 비교한 연구가 별로 없으며, 보험과 비은행 금융기관 및 저축신용협동조합을 간과한 것으로 보인다. 따라서 본 연구는 연구 범위가 넓다는 단점을 가지고 있지만 새로운 자료를 통하여 몽골 금융산업을 전체적으로 살펴본 것은 금융산업의 균형적 발전을 위하여 의미가 있다고 생각된다. 본 연구에서 새롭게 발견한 몽골 금융산업의 문제점들은 다음과 같다. 첫째, 정부의 금융산업에 대한 장기적이고 종합적인 정책이 없다. 둘째, 상업은행은 일반적으로 비은행 금융기관보다 안전하고 수익성이 높은 산업이지만 몽골에서는 반대로 비은행 금융기관들이 상업은행보다 낮은 부실대출을 가지고 있고 수익성이 몇 배 높다. 이는 상업은행의 신용위험관리의 문제가 심각하다는 뜻이다. 셋째 2011년 도입된 Millenium IT 거래시스템을 몽골 시장에 적응시키는 데 어려움이 있다. 넷째 이전에 보험 산업에 대한 여러 문제가 제시되었지만 생명보험에 대한 내용이 없었다. 미국과 한국의 생명보험은 시장 점유율의 반 이상을 차지하는 반면에 몽골은 1%에 불과하다. 다섯째 비은행 금융기관의 영업범위와 서비스가 매우 협소하며, 규모가 영세하고 환율위험에 취약한 구조이다.. 은행산업은 몽골 금융산업의 중심으로서 다른 산업보다 상대적으로 발전된 상황이지만 부실대출을 감소시키기 위하여 대출 심사 및 신용위험관리를 강화시켜야 한다. 증권산업은 전문가 경영자 임명, 중소기업 전용 주식 시장 설립, 파생상품 시장 설립, 투자자 보호를 위한 공시제도의 강화 방안을 마련해야 한다. 보험산업은 국민 교육 프로그램, 재보험회사 설립, 생명보험 발전 등의 발전 방안이 있다. 비은행 금융기관과 저축신용협동조합은 신규 자금조달원 개발과 서비스 다양화를 통하여 시장 점유율을 확대하고 발전할 가능성이 많다고 본다. 무엇보다 정부는 은행뿐만 아니라 전체 금융산업을 균형적이고 효율적으로 발전시키기 위한 장기적ᆞ종합적 정책 방안을 제시해야 하며, 특히 증권산업과 보험산업을 발전시키기 위한 법적ᆞ제도적ᆞ사회적 환경을 마련할 의무가 있다. The study aims at analyzing the problems of the Mongolian finance industry and proposing policy implications, against the background of the history and current status of Mongolian finance institutions. Twenty years have passed since the introduction of a market economy system and a modern finance industry in 1991, but other finance businesses, besides the banking industry, are still slow to advance and are small in size. The study examines the development process and status of the finance industry between 2008-2014 by distinguishing the industry into banking, securities, insurance and miscellaneous financial institutions and makes comparisons between countries. Most studies on the Mongolian finance industry were conducted prior to 2009, and lack studies that make comparisons with other countries other than South Korea. They also appear to overlook insurance, non-banking financial institutions, and credit unions. Therefore, the study, although disadvantaged with a wide research scope, is significant for the balanced development of the Mongolian finance industry in that it examines it overall through the means of new data. The study’s newly discovered problems of the Mongolian finance industry are as follows. First, there is no long-term, comprehensive government policy for the finance industry. Second, commercial banks are generally more stable and profitable than non-banking financial institutions, but in Mongolia, the profitability of non-banking financial institutions are several times higher because they have less non-performing loans than commercial banks. This means that the problems of credit risk management are severe for commercial banks. Third, it is difficult to adapt the the Millennium IT transaction system, which was introduced in 2011, to the Mongolian market. Fourth, several problems were previously presented concerning the insurance industry, but contents on life insurance were absent. While life insurance takes up over half of the market share in the US and Korea, it is just one percent in Mongolia. Fifth, the sales range and services of non-banking financial institutions are very narrow, small in size, and vulnerably structured against foreign exchange risk. As the center of the Mongolian finance industry, the banking industry is relatively advanced than the other financial industries, but loan screening and credit risk management must be strengthened to decreases non-performing loans. The securities industry must appoint expert executives, establish a stock market for small-to-medium size companies, establish a derivatives market, and prepare plans for strengthening the disclosure system to protect investors. The insurance industry can establish a national education program, found reinsurance companies and develop life insurance. Non-banking financial institutions, and credit unions are considered to have much potential for development and can expand market share by developing a new financing source and diversifying services. Most importantly, the government must propose long-term, comprehensive policy plans to efficiently develop a balanced financial industry, and is obligated to prepare the legal, institutional, and social environment for developing the securities industry and insurance industry in particular.

자기자본비용과 회사채 수익률의 결정에 관한 연구

박기남 건국대학교 대학원 2016 국내박사

The first essay empirically estimates the size premium and the cost of equity capital for companies listed on KOSPI and KOSDAQ markets using the data between 1987 and 2013. The main findings are as follows: First, I find that modified CAPM with size premium based on equally-weighted/one-month holding period/5 year estimation period/ sum-beta provides the most adequate estimate for the cost of equity. In this case, the cost of equity capital and the size premium for Korean listed companies are estimated at 30.24% and 10.40%, respectively. Second, when the sum-beta approach is used, risk-return trade-off in size portfolios is better explained. Third, risk free rate is as important as the market portfolio in estimating the equity risk premium and the cost of equity capital. Fourth, it is important to consider the interaction between the equity risk premium and the size effect. Lastly, full-information beta approach better incorporates the industry-specific information for industries where conglomerates of big market values are included. The second essay analytically decompose corporate bond yields into three risk factors (interest rate, credit, and illiquidity) and yield curve factors (level, steepness, and concavity). New extracted variables are important determinants of corporate bond yield spreads. There exists a non-linear relation between bond yields and betas. The relationship between credit and illiquidity varies depending on the economic situation. Liquidity black holes arise at the beginning of a financial crisis and financial markets quickly become unstable. Our method disentangles a flight-to-quality from a flight-to-liquidity and identifies the risk contributions of credit and illiquidity. The third essay aims to suggest an estimation method of discount rates for insurance liability valuation reflecting the term structure of liquidity premium under IFRS 4 Phase II. The advantage of my method is that it is not only theoretically solid but also practically applicable. The main findings are as follows: First, the extended Fama-French model including government-guaranteed bond spread as a liquidity factor is suitable to determine corporate bond yield spreads. Second, the liquidity risk factor is priced within the cross section of each bond rating and maturity. Third, the Smith-Wilson model exhibits substantially better fitted extrapolations for the term structure of risk free rates, compared to the Nelson-Siegel model and the Svensson model. Fourth, the term structure of liquidity premium for corporate bond of each rating as well as government bond is estimated to reflect the characteristics of cash flows of insurance liabilities. Finally, liquidity risk premiums of Korean government bond and corporate bonds with AAA, AA and A ratings are estimated to be 10, 18, 38, 70 bps, respectively on three-year maturity basis at the end of 2015. 본 논문은 대표적인 금융자산인 주식과 채권을 대상으로 자산가격 결정에 있어 핵심 요인이라 할 수 있는 할인율을 리스크 요인별로 분해하여(analytic factor decomposition method) 추정하는 세 가지의 개별적 주제를 다루었다. 제2장은 Ibbotson의 적산법(build-up method)을 이용하여 한국 상장기업들의 자기자본비용과 규모 프리미엄을 분석하였다. 제3장은 회사채 수익률을 분석적으로 분해하여 채권 수익률 결정 모형(extended Fama and French model)을 최초로 제시하고, 각 요인들과 회사채 수익률 스프레드 간의 관계 및 신용과 비유동성 간의 관계를 분석하였다. 제4장은 IFRS4 2단계의 보험부채 평가를 위한 할인율과 관련하여 신용 요인을 순 신용 요인과 유동성 요인으로 분해하여 유동성 프리미엄을 고려한 초장기 무위험 이자율의 기간구조를 추정하였다. 제1장과 제5장은 머리말과 맺음말이며 각 장의 주요 결과하는 다음과 같다. 제2장 : 신뢰할 수 있는 우리나라 주식시장의 최장 기간(1987년∼2013년)의 자료를 사용해서 분석한 결과는 첫째, 무위험 이자율은 주식 위험 프리미엄과 자기자본비용 추정에 있어서 시장 포트폴리오 못지않게 중요함을 발견하였다. 둘째, 시장 포트폴리오의 대용치로 동일가중지수를 사용할 때와 베타를 sum-베타 방식으로 추정할 때 규모 효과가 가장 작아지는 반면 주식 위험 프리미엄은 오히려 커지기 때문에, 주식 위험 프리미엄과 규모 효과 간의 상호작용을 함께 고려하는 것이 중요함을 발견하였다. 셋째, 동일가중/1개월 보유/5년 추정/sum-베타 방식으로 추정한 수정 CAPM이 자기자본비용 추정 방법으로 가장 적합함을 발견하였으며 이때, 자기자본비용은 30.24%이고 규모 프리미엄은 10.40%로 추정되었다. 넷째, 시가총액이 큰 복합기업이 포함된 산업의 경우에 full-information 베타 방식이 산업 위험을 보다 충분히 반영함을 확인하였다. 제3장 : 회사채 수익률을 분석적으로 분해함으로써 회사채 수익률은 이자율, 신용, 비유동성 그리고, 이자율 곡선의 주요 특성인 수준, 기울기, 오목성 요인으로 구성됨을 제시하였다. 그리고 본 연구 모형을 이용하여 분석한 주요 결과는 첫째, 채권의 수익률 스프레드 결정과 관련하여 총 신용 요인의 경우에 회사채의 비유동성 리스크의 영향을 과소평가(신용 리스크의 영향을 과대평가)할 수 있음을 실증하였다. 둘째, 금융 충격의 원천에 따라 각 리스크 요인들의 영향이 달리 반응한다는 것을 확인하였다. 셋째, 새롭게 제시한 요인들이 채권의 수익률 스프레드를 결정하는데 중요한 리스크 요인임을 확인하였다. 넷째, 채권의 수익률 스프레드와 베타 간에 비선형 관계가 있음을 발견하였다. 마지막으로 신용과 비유동성 간의 관계는 경제 상황에 따라 다르며 리스크 요인을 구분하여 측정하고 관리하는 것이 필요함을 확인하였다. 또한, 불확실성이 큰 국제 금융위기 초반에 유동성 블랙홀이 발생하고 국제 금융위기 기간의 유동성으로의 도피로 인해 채권 시장의 안정화 기능이 제대로 작동하지 않아 금융시장이 급속히 불안정해진 원인일 수 있음을 실증하였다. 제4장 : IFRS4 2단계에서 보험부채 평가액을 결정하는 핵심 요소인 할인율과 관련하여 첫째, 정부보증채 스프레드를 유동성 지표로 설정한 확장된 Fama and French 모형이 우리나라 회사채 수익률 스프레드를 설명하는데 적합함을 실증하였다. 둘째, 유동성 요인은 우리나라 회사채 수익률 스프레드 결정과 관련하여 의미 있는 리스크 요인임을 확인하였다. 셋째, Nelson-Siegel 모형과 Svensson 모형에 비해 Smith-Wilson 모형이 유동성 프리미엄 예측 모형으로 적합도가 높은 것을 확인하였다. 마지막으로, 우리나라 채권시장의 유동성 프리미엄은 10·18·38·70bps(국고채·AAA·AA·A 순서, 3년 만기, 2015년 말 기준)로 추정되었다.

가격제한폭이 꼬리위험에 미치는 영향

기혁도 건국대학교 2018 국내박사

본 논문은 가격제한폭이 존재하는 상황에서의 꼬리위험의 역동성을 최초로 다룬 연구로서, 가격제한폭 하의 꼬리위험 기대값 모형을 새로이 제시하고 위험지표로서의 꼬리위험과 가격통제 장치로서의 가격제한폭의 관계를 종합적으로 분석하였다. 또한 가격제한폭의 변화에 따른 꼬리위험의 민감도 분석과 랜덤수익률 시뮬레이션을 통해 가격제한폭의 크기가 꼬리위험에 미치는 영향을 살펴보았다. 아울러 상하 평균 4.6%였던 가격제한폭이 현재의 30%까지 점진적으로 확대되어 온 우리나라 주식시장을 대상으로 한 실증분석을 통해 가격제한폭 수준에 따른 꼬리위험의 주식 수익률 예측력을 비교 분석하였다. 꼬리위험 기대값 모형과 급첨분포를 이루는 랜덤수익률을 이용한 시뮬레이션 분석 결과 가격제한폭이 존재하는 상황에서는 꼬리위험이 과소 평가되며 15% 미만의 엄격한 가격제한폭이 적용될 경우 위험지표로서의 기능이 왜곡된다는 것을 확인하였다. 또한 꼬리위험 기대값 모형에 대한 민감도 분석 결과 꼬리위험 기대값을 극대화하는 가격제한폭을 찾을 수 없었으나 시장 안정을 목적으로 적정 수준의 가격제한폭을 설정하고자 할 경우 이 민감도 분석 결과를 보충적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 우리나라 주식시장을 대상으로 한 꼬리위험의 장래 주식 수익률에 대한 예측력 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 15% 이상의 가격제한폭이 적용되는 구간에서는 꼬리위험이 통계적으로 유의한 예측력을 나타났으나 15% 미만의 경우에는 예측력을 발견할 수 없었다. 둘째, 가격제한폭이 충분히 확대된 이후의 예측 기간별 규모효과 측면에서, 단기 예측기간일 경우 기업 규모가 커질수록 꼬리위험의 민감도가 상승하였으나 예측 기간이 길어지면 기업 규모가 클수록 꼬리위험에 대한 민감도가 감소하는 것을 확인하였다. 셋째, 가격제한폭 확대 이후 유가증권(KOSPI) 시장에서 꼬리위험의 예측력이 단기 예측기간에서만 통계적 유의성을 발견할 수 있었으나 코스닥(KOSDAQ) 시장에서는 전 예측기간에서 예측력과 민감도가 높았으며 꼬리위험의 민감도도 장기간에 걸쳐 지속된다는 것을 발견하였다. 넷째, 우리나라 거시경제의 시스템 리스크 지표로서의 가능성에 대한 분석에서 꼬리위험은 6 개월부터 12 개월까지의 예측기간에서 한국은행이 발표하는 금융안정지수(FSI)에 대한 예측력이 있는 것으로 나타났다. 다음으로 가격제한폭이 존재하는 상황에서의 꼬리위험이 주식시장에서 위험을 반영한 가격결정 요인이 될 수 있는지를 분석하였다. 첫째, 모든 분석 대상 주식을 꼬리위험에 대한 민감도 즉, 꼬리위험 베타의 크기에 따라 5분위 포트폴리오로 구분하여 각 포트폴리오의 평균수익률을 살펴본 결과, 가격제한폭이 15% 이상인 경우 꼬리위험 베타의 크기가 클수록 포트폴리오의 수익률이 높게 나타났다. 그러나 가격제한폭이 15% 미만인 경우에는 평균수익률이 꼬리위험 베타의 크기에 반비례하는 것을 발견하였다. 둘째, CAPM 및 Fama and French(1993)의 3요인 모형을 통해 꼬리위험 베타의 크기가 커질수록 월간 초과수익률이 증가하는 것으로 나타났다. 셋째, Fama and MacBeth(1973)의 2단계 횡단면 회귀분석 결과 꼬리위험이 주식 포트폴리오 수익률의 주요한 결정요인임을 확인하였다. 본 연구는 꼬리위험 기대값에 대한 민감도 분석, 랜덤수익률 시뮬레이션 및 우리나라 주식시장에 대한 실증 분석을 통해, 가격제한폭이 꼬리위험의 추정에 부정적 영향을 미치며 가격제한폭이 15% 이상으로 확대된 이후에 비로소 꼬리위험이 위험지표로서의 기능을 제대로 발휘한다는 것을 확인하였다. 이에 따라 향후 각국의 꼬리위험에 관한 연구는 가격제한폭의 유무 및 그 크기와 함께 다루어져야 함을 시사하고 있다. This study investigates tail risk dynamics under price limits which have not been examined in the previous literature and newly presents the expected value model of tail risk. We examine the relationship between tail risk as a risk indicator and price limits as a price control system in stock market. We also analyze the sensitivity of tail risk by price limits and the impact of price limits on tail risk. Our empirical analysis on tail risk focuses on the Korean stock market because the price limit has been eased from an average of 4.6% to current 30% gradually. The sensitivity analysis for the expected value model of tail risk and the simulation analysis using random returns with the leptokurtic distribution show that tail risk is seriously underestimated when the price limits are tight and tail risk is distorted as a risk indicator when price limits are smaller than 15%. The sensitivity results can be supplemented to find the appropriate price limits needed to achieve the policy objectives of mitigating the extreme fluctuation of stock prices and minimizing the price distortions caused by the upper and lower limits. We empirically analyze the predictive power of tail risk in Korean stock market. First, tail risk can be significant indicator for future stock returns when price limits are larger than 15%, but not below this threshold. Second, in terms of size effect by the forecasting periods, the sensitivity of tail risk increases as the firm size increases in the short-term forecasting periods but not in the longer periods. Third, in the KOSPI market, the predictive power of tail risk is statistically significant in the short-term forecasting periods, whereas in the KOSDAQ market, it is long lasting and the share price sensitivity of tail risk is high. Fourth, we examine the possibility of tail risk serving as a systemic risk indicator in Korea and find that rail risk has predictive power for the FSI six to twelve months in advance under the current price limit system. Next, we investigate whether tail risk can be a priced risk factor in stock markets under price limits. First, we divide all the stocks in the sample into five quintile portfolios by the size of tail beta and find that the larger the tail beta, the greater the average returns of stock portfolio when price limits are 15% or above. Second, we use the CAPM and Fama French 3-factor model to show that the monthly alpha values increase as the tail beta increases. Then by using the Fama-MacBeth two-step cross-sectional regression analysis, we find tail risk is again a main determinant of stock portfolio returns. Overall, tail risk has no predictive power until price limits are relaxed to 15%, implying that caution in needed when the effects of tail risk are analyzed in countries where price limits exist.

한국,홍콩 및 중국본토주식시장 간의 변동성 전이효과에 관한 실증연구

류쑹쥔 건국대학교 2019 국내석사

본 논문은 세계 경제일체화 배경하에서 2007년부터2018년까지의 일별 데이터를 이용하여 Diebold-Yilmaz모형(2012)을 통해 아시아 대표적인 자본시장인 한국주식시장, 홍콩주식시장 및 중국본토 주식시장(후시 및 선시) 간의 변동성 전이효과에 대한 실증분석을 하였다. “후강통”(2014.11.17)이 시행됨을 기준으로 전후 3년의 자료를 나눠서 한국주식시장, 홍콩주식시장과 상해주식시장 간의 변동성 전이효과를 분석하였다. 또한“선강통”(2016.12.5)이 시행됨을 기준으로 전후 2년을 나눠서 한국주식시장, 홍콩주식시장과 선전 주식시장 간의 변동성 전이효과를 분석하였다. 분석한 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 세 시장 간에 변동성 전이효과 크게 변화됨을 발견되었다. 2015 및2016년에 예상치 못할 사건이 많이 발생으로 인하여 “후강통”이후에 한국주식시장, 홍콩주식시장과 상해 주식시장 간의 총 변동성 전이효과가 크게 증가하다가 감소하는 추세가 나타나고,“선강통”이후에, 한국주식시장, 홍콩주식시장과 선전주식시장 간의 총 변동성 전이효과가 크게 감소하다가 다시 증가하는 추세가 나타난다. 둘째, 전체 표본 기간에 대한 한국주식시장은 홍콩주식시장에 영향을 미치지만 중국본토주식시장에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타나고, 홍콩주식시장은 한국주식시장에 많은 영향을 미치지만 중국본토 주식시장에 큰 영향을 미치지 않은 것으로 나타나며. 중국본토주식시장은 홍콩주식시장과 한국주식시장에 영향을 미치지만 두 시장에 큰 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 셋째,“후강통”이후에 한국주식시장은 홍콩주식시장에 미치는 영향이 작아지며 홍콩주식시장과 상해주식시장에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 홍콩주식시장은 한국주식시장에 영향을 미치며, 그 영향이 커지고, 상해주식시장에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 상해주식시장은 홍콩주식시장과 한국주식시장에 미치는 영향이 커지며 두 시장에 큰 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 넷째,“선강통”이후에 한국주식시장은 홍콩주식시장과 선전 주식시장에 큰 영향을 미치지 않지만 두 시장에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 홍콩주식시장은 한국주식시장에 영향을 미치며, 그 영향이 작아지고, 선전주식시장에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타난다. 선전주식시장은 홍콩주식시장과 한국주식시장에 영향을 미치지만 두 시장에 큰 영향을 받지 않는 것으로 나타난다. ABSTRACT An Empirical Study on the Volatility Spillover Effect among Korea, HongKong and China Mainland Stock Markets Songjun Liu Department of Business Administration Graduate School of Konkuk University This paper uses Dieblod-Yilmaz(2012)model and data of 2007~2018 to analyze the volatility spillover effect among Korea, HongKong and China mainland stock markets(Shanghai and Shenzhen) under the background of world economic integration. I use the data for 3years before and after the Shanghai-HongKong stock connect program(2014.11.17) to analyze the volatility spillover effect among Korea, HongKong and Shanghai stock markets. And I use the data for 2years before and after the Shenzhen-HongKong stock connect program(2016.12.5) to analyze the volatility spillover effect among Korea, HongKong and Shenzhen stock markets. The results are as follows. First, the volatility spillover effect between the stock markets has changed greatly when impact occurs. Because many Black Swan Events happened during 2015-2016, after the Shanghai-HongKong stock connect program, the volatility spillover effect between Korea, HongKong and Shanghai markets increases first and then decreases. And after the Shenzhen-HongKong stock connect program, the volatility spillover effect between Korea, HongKong and Shenzhen markets decreases first and then increases. Second, for the whole sample period, HongKong market has a significant influence on Korea market but has no significant influence on China mainland markets. And Korea market has significant influence on HongKong market but has no significant influence on China mainland market. China mainland markets has significant influence on HongKong and Korea markets but has no significant influence from two markets. Third, after Shanghai-HongKong stock connect program, the influence of HongKong market to Korea market becomes bigger than before while HongKong market has significant influence on Korea market but has no significant influence on Shanghai market. The influence of Korea market on HongKong market becomes smaller than before while Korea market has no significant influence on HongKong and Shanghai markets. The influence of Shanghai market on HongKong and Korea becomes bigger than before but has no significant influence form HongKong and Korea markets. Fourth, after Shenzhen-HongKong stock connect program, the influence of HongKong market on Korea market becomes smaller than before while HongKong market has significant influence on Korea but has no significant influence on Shenzhen market. Korea market has no significant influence to HongKong and Shenzhen markets but has significant influence on two markets. Shenzhen market has significant influence to HongKong and Korea markets but has no significant influence on two markets.

국내 벤처투자펀드의 투자성과 결정요인에 관한 실증 연구

박중건 건국대학교 대학원 2016 국내박사

본 연구는 국내 벤처 펀드들의 투자성과를 측정하기 위해 업계에서 널리 활용되는 IRR과 Multiple, 그리고 공개시장의 여러 투자지표들과 비교하는 지표인 PME를 사용하여 국내 벤처 펀드의 투자성과에 영향을 준 변수들을 펀드 자체의 특성, 펀드 운용 주체의 특성, 그리고 펀드 운용 시장 상황의 특성으로 나누어 살펴보기 위해 수행된 것이다. 우선 펀드 자체의 특성에 해당하는 펀드 크기, 펀드 운용기간, 펀드투자분야, 그리고 펀드 cash flow에 따라 어떠한 투자성과의 차이가 생기는지에 대해서 고찰하였다. 펀드 크기에 대해서는 펀드 크기가 커짐에 따라 투자성과가 좋게 나오는 결과를 얻었는데, 이는 Harris 외(2014)의 연구결과와 유사한 내용이나, 30억 이하인 경우에 특이적으로 수익률이 좋게 나왔다는 점은 기존의 연구결과에는 나타나지 않은 결과이다. 또, 펀드의 투자유형별 투자성과는 IT 분야가 가장 우수하였고, 출자금가중평균의 경우에도 동일한 결과를 얻을 수 있었다. 펀드 운용기간의 경우 펀드로의 자금 유입ᆞ유출이 한 번만 발생한 펀드들로 분석 대상을 한정하면 3년 이내의 기간 동안 운용된 펀드들의 투자성과가 가장 좋았으며, 전체 펀드를 대상으로 살펴볼 경우에는 3~5년 사이 펀드가 수익성이 가장 좋은 것으로 나타났다. 또, 3년 미만 펀드도 상대적으로 수익성 지표가 높게 나타났다. 투자 대상을 구분하지 않고 투자하도록 설정된 ‘일반펀드’가 ‘전문펀드’에 비해 투자성과가 좋은 것으로 나타났으며, 전문분야 중 IT분야가 비IT분야 펀드에 비해 투자성과에서 통계적으로 유의적인 차이를 보였다. 또, IT분야의 펀드가 중소 분야보다, 그리고 중소 분야가 문화컨텐츠 분야에 비해 투자 수익성 면에서 우수한 것으로 통계적으로 유의성 있는 차이를 보였다. 한편 cash flow가 2회 이상인 펀드가 cash flow가 1회인 펀드보다 투자수익률이 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다. 펀드를 운용하는 주체인 벤처캐피탈이 기업형 벤처캐피탈인 경우와 그렇지 않은 경우간의 투자성과에는 유의적 차이가 발견되지 않았고, 금융계 벤처캐피탈과 비금융계간이나 개인형과 비개인형 벤처캐피탈의 펀드 실적간에도 차이가 없었다. 펀드 운용 시장 상황의 특성으로서 펀드의 결성 시점과 청산 시점의 코스닥 지수와 투자성과간의 관계를 살펴보았는데, 투자성과는 펀드의 결성 시점이나 청산 시점의 시장 상황에 영향을 받을 것이라고 예상한 가설은 지지되지 않았다. 회귀분석에서는 펀드 기간에 대해서 장기 운용성과보다 단기 운용성과가 더 좋게 나타났다. 펀드 크기와 성과 척도간에는 비선형성을 가정한 가설은 지지되었다. 1999년에 결성된 펀드는 1% 유의수준에서 IRR이 유의하게 증가함을 확인하였는데 이는 IRR은 결성연도에 따라 영향받을 수 있음을 의미한다고 할 수 있다. GP 의 대주주가 개인, 코스피, 금융인지의 여부에 따라서는 투자성과에 별다른 통계적 유의성을 발견하지 못하였다. Cash flow 횟수에 대해서는 성과척도가 PME와 Multiple인 경우에는 출자 2회 이상과 회수 2회 이상인 경우에 통계적으로 유의한 양의 계수값을 보여 가설을 지지하는 결과를 얻었다. IRR 척도는 회수의 경우에만유의한 결과가 나와서 IRR에 있어 출자보다 회수가 더 중요하다는 결론을 얻을 수 있었다. 또한, IT 투자에 전문화된 펀드의 경우에는 Multiple척도만 유의하게 증가하였다. 펀드 규모 30억 미만인 그룹은 IRR 척도에 대해 1% 유의수준에서 유의하게 증가함을 확인할 수 있었는데, 펀드 규모가 가장 작은 사분위가 다른 사분위보다 투자성과가 우수함을 의미한다.