계속적 과잉반응이 주식수익률에 미치는 영향 : 대만과 홍콩 주식시장 중심으로

김소명(Somyung Kim),옥기율(Kiyool Ohk) 한국자료분석학회 2022 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.24 No.1

본 연구는 대만과 홍콩 주식시장에서 계속적 과잉반응이 미래 주식수익률에 미치는 영향과 주식수익률에 대한 계속적 과잉반응의 예측력을 조사한다. 기존의 연구에 따르면 투자자의 과신은 주식시장의 과잉반응을 설명한다. 우리는 월별거래대금과 월별수익률을 기반으로 도출된 계속적 과잉반응의 실증적인 대용치를 이용한다. 계속적 과잉반응 변수를 이용하여 대만과 홍콩주식시장에서 계속적 과잉반응이 자산 가격결정에 미치는 영향을 검증한다. 계속적 과잉반응은 CO로 나타내며, 이를 기반으로 매월 말 10분위수 포트폴리오를 구성한다. CO와 주식수익률간의 관계를 확인하기 위하여 CO가 가장 높은 포트폴리오를 매입하고 CO가 가장 낮은 포트폴리오를 매도하는 전략을 구축한다. 기업특성 요인을 이용하여 이중분류 포트폴리오 분석과 Fama-Macbeth 횡단면 회귀분석을 통해 주식수익률에 대한 계속적 과잉반응의 영향을 재확인한다. 결과적으로 계속적 과잉반응은 대만과 홍콩 주식시장에서 동일하게 주식수익률에 대한 유의한 양의 영향을 가진다. 또한, CO를 이용한 투자전략은 유의한 양의 수익률을 가진다. 이러한 결과는 3개월 보유수익률에서 뚜렷하게 나타나며, 홍콩 주식시장에서 상대적으로 뚜렷하게 발생한다. 이를 통해 계속적 과잉반응이 미래수익률을 잘 예측한다는 것을 확인한다. This study investigates the effect of continuing overreaction on future stock returns in Taiwan and Hong Kong stock markets and the predictive power of continuing overreaction on stock returns. According to previous studies, investor overconfidence explains the overreaction of the stock market. We use empirical proxy for continuing overreaction derived based on monthly trading volume and monthly returns. The effect of continuing overreaction on asset pricing in Taiwan and Hong Kong stock markets is verified using the continuing overreaction variable. The continuing overreaction is represented by CO and based on this, portfolios are formed at the end of each month. In order to confirm the relationship between CO and stock returns, we establish a strategy for purchasing the portfolio with the highest CO and selling the portfolio with the lowest CO. Using firm characteristics factors, the effect of continuing overreaction on stock returns is reaffirmed through double sorting portfolio analysis and Fama-Macbeth cross-sectional regression analysis. As a result, the continuing overreaction has the same significant positive effect on stock returns in Taiwan and Hong Kong stock markets. In addition, investment strategies using CO have a significant positive return. These results are evident in the 3-month holding return and occur relatively clearly in the Hong Kong stock market. Through this, it is confirmed that continuing overreaction predicts future returns.

계속적 과잉반응과 주식수익률의 관계에 관한 연구

김소명(Somyung Kim),옥기율(Kiyool Ohk) 한국증권학회 2021 한국증권학회지 Vol.50 No.1

본 연구는 국내 주식시장에서 계속적 과잉반응과 미래 주식수익률의 관계를 조사한다. 투자자의 과신과 편향된 자기귀인이 주식시장의 과소반응과 과잉반응을 설명한다. 우리는 월별거래대금과 월별수익률로 계속적 과잉반응의 대용치를 나타내고 국내 주식시장에서 주식수익률에 대한 계속적 과잉반응의 예측력을 검증한다. 구체적으로, 계속적 과잉반응(CO)을 기반으로 매월 말 10개의 동일가중 포트폴리오를 구성하여 CO가 가장 높은 포트폴리오를 매수하고 CO가 가장 낮은 포트폴리오를 매도하는 CO전략이 수익성을 가짐을 보인다. 기존의 연구를 발전시켜 기업특성 요인, 모멘텀 현상, 수익률 지속성, 정보의 불연속성과 미실현 자본이익을 통제변수로 하여 주식수익률에 대한 계속적 과잉반응의 영향을 재확인한다. 또한, 잔여수익률을 이용한 잔여 계속적 과잉반응을 도입하여 잔여모멘텀과 잔여 계속적 과잉반응 전략의 수익성을 비교한다. 더 나아가, 시장상태와 시장동태에 따른 계속적 과잉반응의 영향을 분석한다. 결과적으로, 계속적 과잉반응에 따른 무비용 포트폴리오는 통계적으로 유의한 양의 수익률을 가지며 이는 과거수익률 보다 미래수익률을 더 잘 예측한다는 것을 확인한다. This study investigates the relationship between continuing overreaction (CO) and future stock returns in the Korean stock market. Investors’ overconfidence and biased self-attribution explain the stock market’s underreaction and overreaction. We represent a proxy for the CO with monthly trading volumes and monthly returns and validate the predictive power of CO on stock returns in the Korean stock market. Specifically, based on CO, we form 10 equal-weighted portfolios at the end of each month and the CO strategy of buying the portfolio with the highest CO and selling the portfolio with the lowest CO is profitable. We also develop existing studies to reaffirm the impact of continuing overreaction on stock returns, with firm characteristic factors, momentum phenomena, return consistency, information discreteness, and unrealized capital gains as control variables. Furthermore, we introduce residual CO using residual returns to compare the profitability of residual momentum with residual CO strategies. The effects of CO on market states and market dynamics are also analyzed. Consequently, it is confirmed that a zero-cost investment with CO has statistically significant positive returns, which predicts future returns better than past returns.

거래량과 가격정보에 따른 모멘텀과 주식수익률의 관계에 관한 연구

김소명(Somyung Kim),옥기율(Kiyool Ohk) 한국자료분석학회 2022 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.24 No.6

행동재무학에 따르면 투자자는 과거 정보를 유용한 정보로 인식하여 투자의사결정을 한다. 과거 정보를 기반으로 한 투자의사결정은 주식가격에 대한 과잉반응을 일으킨다. 한국 주식시장에대한 기존의 연구에 따르면 거래량과 가격정보를 기반으로 한 모멘텀은 주식수익률에 유의한 양의 영향력을 미친다. 본 연구에서는 한국 주식시장을 유가증권시장과 코스닥 시장으로 분리하여기존의 결과가 어떤 시장에 기인한 결과인지 조사한다. 더 나아가, 거래량과 가격정보를 기반으로 한 투자자의 비합리적인 행동에 대해 실증분석 한다. 연구방법은 단변량 포트폴리오 분석과다변량 포트폴리오 분석을 이용하며, 거래량을 고려한 모멘텀 대용치를 기반으로 하여 10분위수포트폴리오와 조건적 5분위수 포트폴리오를 나눈다. 이를 통해 과거 거래량과 가격정보에 의한모멘텀이 차후 6개월간 지속되는지 여부를 확인한다. 그 결과, 유가증권시장에서는 거래량과 가격정보에 따른 모멘텀이 주식수익률에 유의한 양의 영향을 미치는 것을 확인하며 이러한 결과는기업특성요소를 고려한 후에도 유지된다. 반면, 코스닥 시장에서는 거래량과 가격정보에 따른 모멘텀이 발생하지 않음을 확인한다. 이는 기존의 결과가 코스닥 시장보다는 유가증권시장에 기인한 결과임을 확인한다. According to behavioral finance, investors make investment decisions by recognizing past information as useful information. Investment decisions based on past information cause an overreaction to stock prices. According to previous studies on the Korean stock market, momentum based on trading volume and price information has a significant positive influence on stock returns. In this study, the Korean stock market is divided into the securities stock market and the KOSDAQ market to investigate which market the existing results are due to. Furthermore, an empirical analysis is conducted on the irrational behavior of investors based on transaction volume and price information. The research method uses univariate portfolio analysis and multivariate portfolio analysis and divides the decile portfolio and the conditional 5th quintile portfolio based on the momentum substitution considering the transaction volume. It is checked whether the momentum based on past transaction volume and price information lasts for the next six months. As a result, in the securities market, it is confirmed that the momentum according to transaction volume and price information has a significant positive effect on stock returns, and these results are maintained even after considering firm characteristics. On the other hand, it is stated that momentum according to transaction volume and price information does not occur in the KOSDAQ market. It shows that the existing results are due to the securities stock market rather than the KOSDAQ market.

코스피200 선물시장 투자주체별 행태와 정보우위성: 외국인, 기관, 개인

김태우 ( Taewoo Daniel Kim ),옥기율 ( Kiyool Ohk ) 한국파생상품학회(구 한국선물학회) 2015 선물연구 Vol.23 No.2

본 연구는 코스피200 선물시장의 투자자를 외국인, 개인, 기관으로 구분하고 각 포지션과 수익률간의 관계 분석을 통해 투자주체별로 상이한 행태와 정보우위성을 확인하였다. 실증분석을 통한 본 연구의 결과를 확인하여 보면, 외국인 투자주체는 투자에 긍정적인 영향을 미치는 사적 정보 보유와 관련한 함의를 지지하는 결과를 보였고, 행태 측면에서 강한 추세역추종 모습을 보였다. 반면 기관과 개인은 상대적인 정보열세에 있으며, 추세추종적 거래 행태를 지지하는 결과를 확인할 수 있었다. 특히, 임계점 회귀분석을 통해 외국인 투자주체의 포지션과 수익률 사이의 동시적인 양의 관계가 수익률이 음인 경우와 양인 경우에 모두 나타남을 확인함으로써 사적 정보 보유의 함의를 보다 강건하게 지지하는 결과를 제시해주었다. 기 수익률과 변동성, 기 수익률과 변동성을 임계점으로 선정한 임계점 자기 회귀 분석을 통해서 기존의 정보성에 관한 함의들이 국면 전환을 고려한 후에도 대부분 지지 됨을 확인하였다. 또한 외국인 투자주체에서 나타나는 추세역추종 행태와 기관과 개인에서 나타나는 추세추종 행태는 상승장에 심화됨을 추가적으로 확인할 수 있었다. 그러나 글로벌 금융위기를 포함하는 극단적 변동성 상승기에는 대체적으로 각 투자주체 포지션과 수익률 간의 유의한 관계를 확인할 수 없었다. 본 연구는 실무적인 관점에서 외국인 투자자 포지션 자료를 통해 투자 정보를 얻을 수 있음을 시사하고 있다. The study examines whether the trader’s order imbalance for KOSPI200 futures can explain their informativeness. I use daily positions of various types of futures market participants such as foreign investors, institution investors, and individual investors to identify informed traders. The positions of foreign investors, institution investors and individual investors are correlated with returns in KOSPI200 futures markets, but there is some debate as the interpretation of such a relationship. I find that the foreign investors` position is informative to investors, supporting the private information view. In terms of trader`s behavior, foreign traders follow contrarian strategies and trade with higher information than individual and institutional traders, who trade as momentum. Also, I considering regime switching effects in this frameworks. In threshold regression models, I found a different behavior during futures return expansions and contractions or volatility expansions and contractions.