시장지표를 이용한 산업별 주식수익률의 예측성과

연소영,정정현 한국금융공학회 2023 금융공학연구 Vol.22 No.1

This paper analyzes the predictive performance of industrial stock returns by market indicators. Predictive performance of KOSPI and index returns for eighteen industries is analyzed with eleven market indicators. The period of the analysis is 336 months from January 1994 to December 2021. Main findings are as follows. First, the variable with predictive power for stock returns is BM ratio. Dividend yield and credit rate spread have high predictive power. Second, CER is 13.54% per annum when predicting KOSPI returns using the BM ratio. In the case of BM ratio, the industry with the highest CER is the transportation equipment with an annual rate of 21.96%. Third, prediction performance can be remarkably improved by the MoP strategy. In this case, the CER for the KOSPI returns is found to be 20.62% per annum. Fourth, predictive power of the market indicators change sensitively according to investment horizons. The predictive power of the BM ratio is significant when the investment horizon is two or three month, but the predictive power gets weak when the investment horizon is as short as one month or as long as six or twelve months. 본 연구는 시장지표를 이용하여 산업별 주식수익률의 예측성과를 분석한다. 11개의 시장지표를 이용하여 KOSPI와 18개 산업별 주가지수의 수익률에 대한 예측성과를 분석한다. 분석대상 기간은 1994년 1월부터 2021년 12월까지 336개월로 월별수익률 자료를 이용한다. 주식수익률에 대한 1차 자기회귀모형을 벤치마크 모형으로 하고, 이 모형에 시장지표를 포함한 것을 예측모형으로 하는 내포모형(nested model)을 대상으로 하여 시장지표의 예측력을 평가한다. 예측모형의 표본외 예측력은 Clark and West (2007) 통계량을 이용하여 평가한다. 또한, 예측수익률의 모멘텀을 이용하여 최적 예측변수를 선택하는 MoP 전략을 적용하여 산업별 주식수익률에 대한 예측력이 개선되는지를 확인한다. 그리고 확실성등가 초과수익률(CER)을 산출하여 주식수익률 예측의 경제적 성과를 평가한다. 본 연구의 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 산업별 지수수익률에 대하여 예측력을 가진 변수는 BM비율인 것으로 나타나고 있다. 다음으로 배당수익률과 신용등급 스프레드 등이 높은 예측력을 가지는 것으로 나타나고 있다. 둘째, KOSPI 수익률에 대하여 BM비율을 이용하여 예측하는 경우의 CER은 연간 13.54%로 나타나고 있다. BM비율을 이용하여 예측하는 경우에 가장 높은 CER을 보이는 산업은 운수장비업으로 연간 21.96%로 나타나고 있다. 셋째, MoP 전략을 적용하여 각 기간별 최적의 예측변수를 선택하고, 이 예측변수에 의해 형성된 예측수익률을 이용하면, 주식수익률의 예측성과를 현저하게 개선할 수 있는 것으로 나타난다. 이러한 경우에 KOSPI에 대한 CER은 연간 20.62%로 나타나고 있다. 넷째, 시장지표들의 예측력은 투자기간(horizon)에 따라 민감하게 변화하는 것으로 나타나고 있다. 투자기간이 2개월이나 3개월일 경우에는 BM비율의 예측력이 유의적이지만, 투자기간이 1개월로 짧거나, 6개월, 12개월로 길어지면 시장지표들의 예측력이 약해지는 것으로 나타나고 있다.

배당수익률의 시장수익률 및 배당성장률 예측성: 아시아 선진 시장을 중심으로

WUMING,고광수 한국자료분석학회 2017 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.19 No.5

According to Campbell, Shiller’s (1988) log-linear dividend yield model, this study investigates the ability of the dividend yield to predict market returns and dividend-growth rate in Asian developed stock markets, i.e., Japan, Hong Kong, and Singapore. We employ in-sample and out-of-sample regression methods to test predictability of market return and dividend-growth rate using yearly. Also, we reexamine return predictability and dividend-growth rate predictability using monthly data. The empirical findings are as follow. First, there is no return or dividend-growth predictability in Japan. Second, we can not find that the predictability of market return is much stronger than that of dividend-growth rate in Hong Kong and Singapore stock market. Thus, the general finding is that the finding of U.S. market is not consistent with ours. This study provides the evidence of Asian developed stock markets instead of the U.S. stock market. 본 연구는 Campbell, Shiller(1988)의 로그-선형 배당수익률 모형을 이용하여 일본, 홍콩, 싱가포르 주식시장에서 배당수익률이 시장수익률과 배당성장률을 예측할 수 있는지를 분석하였다. 실증분석을 실행하기 위하여 표본(in-sample)과 표본 외(out-of-sample) 회귀분석을 하였다. 또한 연도별 데이터와 월별 데이터를 사용하여 결과를 비교 분석하였다. 주요 실증결과는 다음과 같다. 첫째, 일본 주식시장에서 시장수익률과 배당성장률 예측력은 모두 비유의적으로 나타났다. 이는 시장수익률과 배당성장률의 변동성이 상대적으로 작기 때문이라고 해석할 수 있다. 둘째, 홍콩 주식시장의 경우 시장수익률 예측력이 배당성장률 예측력보다 더 크다는 증거를 제시하지 못하였다. 마지막으로, 싱가포르 주식시장에서도 배당수익률이 시장수익률을 더 잘 예측한다는 증거를 제시하지 못하였다. 즉, 아시아 선진형 주식시장에서는 미국과 동일하게 배당수익률이 시장수익률을 더 잘 예측한다는 결론을 지지할 수 없다. 기존 연구들과 달리, 미국과 다른 시장 특성을 가지고 있는 아시아 선진형 주식시장을 대상으로 배당수익률의 예측 가능성을 검증한 것이 본 연구의 학술적 공헌이라고 할 수 있다.

수익비용대응, 자발적 공시와 경영자 예측의 정확성

양대천,김재우,장석진 한국회계정보학회 2014 회계정보연구 Vol.32 No.4

본 연구는 수익비용대응의 수준이 경영자의 자발적인 공시유인 및 경영자 이익예측정보의 정확성에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 수익비용대응 수준이 지난 40년간 지속적인 약화 추세에 있음에도 불구하고, 수익비용대응 수준은 이익의 질뿐만 아니라, 자본시장 참여자에게 정보효과를 갖는 것으로 보고되고 있다. 본 연구는 기존 연구에서 나아가 수익비용대응 수준이 경영자에 의한 자발적 예측 그리고 예측정확성에 기여할 수 있는지를 고찰한다. 즉, 수익비용대응 수준이 높은 기업일수록 경영자는 자발적 공시를 할 유인이 크며, 나아가 이익예측의 정확성이 높아질 것인지를 분석한다. 분석결과 첫째, 수익비용대응 수준이 경영자의 자발적인 공시여부와 양(+)의 관련성이 있는 것으로 나타났다. 이는 수익비용대응 수준이 높을수록 경영자는 자발적으로 예측정보를 공시할 유인이 큼을 의미한다. 둘째, 수익비용대응 수준과 경영자의 이익예측 오차와는 유의적인 음(-)의 관련성이 나타났다. 이러한 수익비용대응 수준이 높을수록 경영자의 자발적인 예측정보의 정확성이 높아질 수 있음을 의미한다. 위의 결과들로부터 수익비용대응 수준은 이익의질과 이익보고의 신뢰성에 영향을 미쳐 경영자의 자발적인 예측과 예측정보의 정확성에 기여하고 있음을 추론해볼 수 있다. 마지막으로 예측편의에 대한 추가분석결과, 자발적으로 예측정보를 공시하는 기업 중 약 74%가 영업이익을 낙관적으로 예측하였으며, 수익비용대응수준은 경영자 예측정보의 편의를 감소시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 공헌점은 다음과 같다. 첫째로, 기존의 이익항목중심의 이익의 질과 관련된 연구에서 나아가 비용의 인식에 중점을 두는 수익비용대응 수준에 초점을 맞추어, 동 요인이 경영자의 자발적인 공시유인에 영향을 미침으로써 정보비대칭의 완화에 기여할 수 있음을 보인 것이다. 둘째, 경영자의 이익과 관련한 예측정보는 재무분석가의 예측정보보다 우월한 것으로 알려져 있는데, 수익비용대응의 관계를 고려하면 경영자의 예측정보는 오차가 크게 감소하면서 더 큰 정보력을 가질 수 있다. 동시에 경영자의 자발적인 예측정보에 근거하여 기업을 평가하는 정보이용자들은 의사결정시 수익비용대응 수준을 고려할 필요가 있음을 시사한다. This study examines the effect of revenue-expense matching on the voluntary disclosure of managers and the accuracy of management forecast information. Although matching level has decreased consistently for several decades, it is reported that matching level is important information in view of earnings quality and information content. We complement a growing body of revenue-expense matching by linking matching level to forecasting information presented voluntarily by management. We find that matching level is positively associated with voluntary disclosure of managers. Further, we find that higher matching level reduces management forecast error. Consequently, our results imply that matching level is meaningful accounting information to assess the quality of management forecast information.

2국가 Nelson-Siegel 모형을 이용한 해외요인이 한국 채권시장에 미치는 영향분석 및 예측

김도완 한국은행 2011 經濟分析 Vol.17 No.3

1997년 외환위기 이후 한국경제는 해외경제상황에 보다 영향을 받는 구조로 변화하였다. 이에 본 연구는 한국채권시장도 해외요인에 영향을 받는지를 실증적으로 확인하기 위해 2국가 Nelson-Siegel 모형을 설정해서 추정하였다. 추정결과 국내고유요인 뿐만 아니라 해외요인도 한국 수익률곡선에 유의한 영향을 미치는 요소임을 확인하였다. 분산분해분석에 따르면, 경기상황과 관련이 있는 기울기요인이 해외요인에 가장 영향을 받는 것으로 나타났다. 추가로 해외요인을 고려하는 경우, 한국의 각 만기별 현물수익률 예측에 도움이 되는지를 조사하였다. 2006년 1월부터 2010년 12월까지 표본외예측구간을 사용하여 각 만기별수익률 예측치를 구하였다. Modified Diebold & Mariano 테스트결과, 기존 Nelson-Siegel 모형에 비해 해외요인이 고려된 2국가 Nelson-Siegel 모형을 사용하면 만기 3년 이하인 단기 및 중기 수익률의 6개월 이후 예측력이 통계적으로 우월한 것으로 나타났다. 따라서 향후 만기가 단기 및 중기인 한국 현물수익률들 예측에 해외요인도 추가로 고려하는 것이 필요하다고 판단된다. Since the foreign exchange crisis in 1997, the Korean economy has been transformed to become more exposed to global economic situation. This paper aims at empirically verifying the impact of foreign factors on the Korean bond market with two-country Nelson-Siegel model. The estimation result indicates that foreign factors, along with domestic factors, have significant effects on the yield curve of Korea. From variance decomposition analysis, it is found that the slope factor of the yield curve, which is related business cycle, is affected the most by the foreign factors. Additionally, this paper attempts to verify the predictive power of foreign factors to the future Korean spot rate. To serve its purpose, it exploits out-of-sample forecasting with data from Jan. 2006 to Dec 2010. According to the modified Diebold & Mariano test, the two-country Nelson-Siegel model has a statistically superior predictive power to the conventional Nelson-Siegel model at the 6-month-ahead prediction with less than three year maturities. In conclusion, it is necessary to have foreign factors additionally considered for effective prediction of Korean spot rates with short-term and mid-term maturity.

수익률 횡단면변동성(Return Dispersion)의 시장예측력에 관한 실증연구

김현식(Hyunsik Kim),김형준(Hyeongjun Kim),조훈(Hoon Cho) 한국증권학회 2016 한국증권학회지 Vol.45 No.2

본 논문에서는 수익률 횡단면변동성(RD)과 단순주식변동성(SVAR)이 시장수익률과 누적변동성에대해 갖는 예측력을 비교 분석하고자 한다. 이를 위하여 1992년부터 2013년까지의 우리나라 주식시장의 표본을 대상으로 연구를 진행하였다. 본 연구의 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, RD는미래시장수익률과 누적변동성에 대하여 유의한 예측력을 가진다. 이 예측력은 특히 6개월 이상의예측에서 더욱 유의한 결과를 보인다. 둘째, SVAR은 국내 단기시장수익률에 대한 예측력이 없으며단기누적변동성에 대해서만 유의한 예측력을 가진다. 셋째, RD는 특히 중간규모의 포트폴리오와book-to-market ratio가 낮은 성장주 포트폴리오에 대해서 예측기간에 상관없이 유의한 예측력을가진다. 반면에 SVAR은 포트폴리오의 특성과 관계없이 예측력을 가지지 않았다. 넷째, RD가 가지는시장수익률에 대한 예측력은 시기에 따라 그 유의성이 달라진다. 외환위기부터 국제금융위기 사이(1998년~2007년)에는 유의성이 없었으나 외환위기 이전과 국제금융위기 이후부터 현재까지는예측력이 유의한 것으로 나타났다. 이에 반해 SVAR은 시기와 관계없이 예측력을 가지지 않았다. 본 논문의 결과는 한국 시장에서 RD가 시장수익률과 변동성을 예측하는 변수로 사용될 수 있음을시사한다. This paper tests whether stock return dispersion (henceforth RD) provides useful information on market return predictability and future volatility in Korea. Our result shows that RD can be used as forecasting variables of market return and volatility in four aspects. Firstly, RD has a significant predictability on market return and volatility. RD consistently shows negative correlation to market return and it has long-term (over 6 months) predictability. Secondly, comparing with the simple stock variance (henceforth SVAR), RD has better performance than SVAR when predicting market return. SVAR does not have significant predictability on market return in Korea and it only have shortterm predictability on a market volatility. Thirdly, RD has greater forecasting power for growth stock portfolio, compared to value stock portfolio. However, SVAR does not show any significantly different predictability between portfolios. Fourthly, the forecasting power of RD varies with time periods. Periods before the Asian financial crisis in 1997 and after international financial crisis in 2007 shows significant predictability of RD. RD still have its forecasting power until a recent date.

미국과 한국 주식시장의 배당수익률, 배당성장률, 주가수익률, 그리고 그들 간의 관계

최성섭(SungSup Brian Choi) 글로벌경영학회 2016 글로벌경영학회 학술대회 발표논문집 Vol.2016 No.1

This paper shows the relationship that exists among dividend price ratio, dividend growth ratio, and stock return. In so doing, I compare the results of American annual data with those of Korean annual data in order to analyze characteristics of Korean stock market. First, in terms of American annual data, dividend price ratio predicts next year’s stock return, but it doesn’t predict next year’s dividend growth. In terms of Korean annual data, however, dividend price ratio doesn’t predict next year’s stock return, and yet it does next year’s dividend growth. In addition, as forecasting step times go longer, dividend price ratio predicts the return 6 years thereafter even in Korean annual data, and furthermore coefficients of these predictions are observed to be bigger. On the other hand, in terms of variance decomposition equation that is related to Shiller’s ‘Volatility Puzzle,’ the variance of price-dividend ratio in American annual data is mostly related to time-varying stock returns instead of time-varying dividend growth, but the variance of price-dividend ratio in Korean annual data is not only related to time-varying stock returns, but also related to time-varying dividend growth. Having analyzed the impulse-response function of VAR(1) model, I also find that in both American and Korean annual data, the shock from dividend growth works as a permanent component in that once it raises up the stock returns, it will make them stay there, while the shock from dividend price ratio functions as a transitory component since its effect dies out as time goes, although its initial effects are dramatic. In this regard, both American and Korean impulse responses are similar. The difference, however, is on the behaviors of dividend growth responses in both countries: in American data, the shock from dividend price ratio doesn’t give a significant impact on dividend growth, albeit small positive and yet negligible, whereas in Korean data, the shock from dividend price ratio seems to give a significant impact on dividend growth, and further it was clear negative, but not positive. 이 논문에선 한국 주식시장의 연간 자료를 활용 배당수익률, 배당성장률, 그리고 주가수익률 간의 관계를 밝힌다. 이 과정에서 한국 주식시장의 비교 분석을 위해 이미 여러 연구를 통하여 발표된 미국 주식시장의 결과와 비교했다. 우선 미국 연간자료에 있어 배당수익률은 다음 연도 주가수 익률을 예측했지만, 배당수익률로 다음 년도 배당성장률을 예측하지는 못했다. 하지만, 국내 자료의 경우 배당수익률로 다음 년도 주가수익률 예측이 어려웠으나, 배당수익률로 다음 년도 배당성 장률이 예측되고 있음은 발견했다. 또 기간이 장기간으로 늘어감에 따라 배당수익률로 6년 이후의 주가수익률이 우리나라 자료에서도 예측이 되는 것으로 발견됐고, 이때의 회귀계수 값이 장기간 으로 갈수록 점점 더 커지는 현상도 관찰됐다. 한편 Shiller의 ‘변동성 수수께끼(Volatility Puzzle)’ 와 관련된 분산분해의 식을 미국자료를 가지고 추정하면 대부분의 주가 변동성이 시간 가변적인 수익률(또는 할인율)에 기인하고 있음이 발견되었는데 반해, 우리나라 자료의 경우 일부는 시간 가변적인 배당성장률로 나머지 일부는 시간 가변적인 수익률로 설명되어짐이 관찰됐다. 배당수익률, 배당성장률, 그리고 주가수익률의 단기 역학관계의 장기적인 함의를 살피기 위해 VAR(1) 모형을 검토했고, 그 모형의 충격반응함수 분석 결과 두 나라 모두 배당성장률 (Δd) 충격은 일단 주가수익률을 올리면 그 수준을 유지시킨다는 차원에서의 영구적 요인으로 작용하고 있었고, 다른 한 요인인 배당수익률 (dp) 충격은 주가수익률에 다이내믹한 영향을 주는 충격으로 당장은 현재 주가수익률에 영향을 주지만 시간이 지나면서 그 효과를 반대 방향으로 반감시키는 한시적 요인으로 작용한다는 점에서 미국자료와 한국자료는 서로 유사하게 반응하고 있었다. 그러나 배당성장률의 행태가 우리나라에선 미국과는 다르게 나타났다. 즉 미국자료에서는 배당수익률 (dp) 충격이 배당성장률에 미미한 양의 영향을 주어 전체적으로는 무시할 수 있는 수준이었으나, 우리나라 자료에서는 배당수익률 (dp) 충격이 배당성장률에 유의해 보이는 음의 영향을 주고 있었 다.

공매의 미래수익률 예측력에 관한 실증연구

고봉찬,안수경 한국재무학회 2007 한국재무학회 학술대회 Vol.2007 No.04

본 연구는 한국유가증권시장에서 과거 수익률에 대한 공매의 반응을 살펴보는 한편, 공매의 단기적인 미래수익률 예측력을 분석하고, 공매거래자의 투자성과를 거래 이후 1일부터 60일 까지 다양한 보유기간에 대하여 비교 분석함으로써, 공매거래가 정보거래인지 여부를 규명하 고 있다. 공매거래는 그 성격에 따라 가격제한이 있는 공매거래와 가격제한이 없는 공매거래 로 나누어 분석하였고, 투자자 유형은 공매체결금액 크기별(소규모, 중규모, 대규모) 혹은 매 도투자자 유형별(개인, 기관, 외국인)로 구분하여 분석하였다. 2000년 6월 1일부터 2004년 12월 29일까지의 국내 상장 12월 결산기업을 대상으로 실증분 석을 수행한 결과, 가격제한이 있는 공매는 미래수익률에 대한 예측력이 유의하지 않았고, 가 격제한이 없는 공매는 오히려 미래수익률을 반대로 예측하고 있었다. 체결금액 기준에 따라 소규모, 중규모, 대규모 공매투자자로 분류하여 분석한 결과, 가격제한이 있는 공매의 경우에 는 컨트래리안 성향의 대규모 공매투자자가 미래수익률을 제대로 예측하는 것으로 관찰되었 으나, 가격제한이 없는 공매의 경우에는 모든 투자자 그룹의 예측력이 없는 것으로 나타났다. 매도투자자 유형별로 개인, 기관, 외국인으로 분류하여 분석한 결과, 가격제한이 있는 공매의 경우에는 컨트래리안 성향의 기관투자자만이, 가격제한이 없는 공매의 경우에는 개인만이 미 래수익률에 대한 예측력이 있었다. 그리고 공매의 비중이 낮은 종목을 사고 공매의 비중이 높은 종목을 팔았을 때, 이후 60일 까지 보유수익률을 분석한 결과, 전 기간에 대하여 양의 보유수익률이 유의하게 나타나지 않 았다. 따라서 전체적으로 볼 때 한국 주식시장에서 공매거래는 정보거래로 보기 어려우며, 공 매의 미래수익률 예측력은 거의 없는 것으로 볼 수 있다.

투자자의 주가 예측에서 가격 및 수익률 예측에 따른 프레이밍 효과

정진희,주소현 한국FP학회 2019 Financial Planning Review Vol.12 No.3

투자의사결정에서 주가의 예측은 매우 중요한 역할을 한다. 일반적으로 투자자는 주가를 예측할 때 주식의 미래가격을 예측하기도 하고 그 주식의 수익률을 예측하기도 하는데 해외 선행연구에서는 이에 따라 그 예측값이 달라지는 프레이밍 효과를 확인하였다(Galser et al., 2007). 본 연구는 Glaser et al.(2007)의 연구 방법을 원용하여, 국내 주식투자자에게서도 주식시장을 예측할 때 가격 예측과 수익률 예측에 따라 결과에 차이가 나는 프레이밍 효과가 있는지를 실증 분석하고자 하였다. 또한 예측에 참고하는 과거 주가정보 제시 기간과 미래의 예측 시점에 따라서도 예측 결과가 다르게 나타나는지를 살펴보았다. 이를 위하여 주식투자 경험이 있는 30~50대 투자자 276명을 대상으로 하락, 보합, 상승세의 종목에 대한 정보를 제시하고 각 종목에 대하여 1개월 및 6개월 이후의 가격 또는 수익률을 예측하도록 하였다. 분석결과 투자자들은 주식시장을 예측할 때 가격으로 예측하는 것보다 수익률로 예측할 때 더 긍정적으로 예측한다는 것을 알 수 있었다. 또한 긴 기간(3년)의 과거 주가정보를 제공받은 경우보다 짧은 기간(6개월)의 과거 주가정보를 제공받은 경우에 더 긍정적으로 예측하며, 가까운 미래(1개월 후)를 예측할 때보다 먼 미래(6개월 후)를 예측할 때 더 긍정적으로 예측한다는 것을 확인하였다. 지금까지 주식가격 예측에 대한 프레이밍 효과를 살펴본 국내 연구가 없는 상황에서 본 연구의 결과는 주식투자자 심리에 대한 이해의 폭을 넓히는 데에 기여할 수 있을 것으로 보인다. The goal of investors entering the stock market is to gain a higher return than current market return rate, and they are required to forecast the fluctuations of stock prices in the future. When forecasting the fluctuations of the stock values, either the stock prices or return rates can be forecasted. Previous studies conducted abroad have proven the framing effect that changes the forecasted value according to the method of asking questions, even for the same stocks. This study applied the methodology reported by Glaser et al. (2007) to substantially analyze the framing effect of the forecast to discuss whether the results of the forecast vary according to the forecast of stock prices and the forecast of the return rate for stock investors in Korea. This study also examined whether the results vary according to the period of the past stock value information referenced and the future point of prediction. The price and return rate framing effects were examined through an online survey with 276 stock market investors in their 30s to 50s. As a result, the use of the return rate rather than the stock prices provides a more positive forecast of the stock market. In addition, the forecast is more positive when the period of past information is shorter (6 months), not longer (3 years), and when predicting far into the future (6 months) rather than the near future (1 month later). No study has discussed the framing effect of a stock price forecast. Therefore, the findings of this study will help better understand the psychology of stock investors.

외국인 주문불균형의 단기 수익률예측력

윤선흠,최혁 한국재무학회 2013 한국재무학회 학술대회 Vol.2013 No.05

1997년 1월부터 2009년 8월까지 외국인이 제출한 지정가주문과 시장가주문의 특성을 주문 불균형 개념을 이용하여 비교∙분석하였다. 일별 수준과 일중 수준 모두에서 외국인의 시장가 주문불균형은 지속성이 강한 특성을 보이는데, 이러한 현상은 지정가 주문불균형에서도 나 타났다. 또한, 시장가 주문불균형과 지정가 주문주문불균형 사이의 동일시점 상관계수도 높 게 나타났다. 일별 수준에서는 시장가 주문불균형과 지정가 주문불균형 모두 수익률예측력이 통계적으 로 유의하지 않았다. 일중 수준에서는 두 주문불균형의 수익률예측력이 큰 차이를 보였다. 특히, 하위기간 2 (2000.03.27 ~ 2005.12)에서 외국인의 시장가 주문불균형은 수익률예측력이 30분 이내에 사라진 반면, 지정가 주문불균형의 수익률예측력은 60분 이상 지속되었다. 하지 만, 긴 시간 동안 통계적으로 유의한 외국인의 지정가 주문불균형 정보를 이용하더라도 스 프레드(spread) 비용을 상회하는 양(+)의 수익을 올리지는 못하였다.

코로나19 이후의 국고채 수익률 예측과 실무적 시사점

이상헌,최건호 성균관대학교 경영연구소 2024 자산운용연구 Vol.12 No.1

본 연구는 Dynamic Nelson-Siegel (DNS) 모형 및 이의 다양한 확장 모형을 이용하여 국고채 수익률예측성과를 개선하는 모형 구조를 종합적으로 검토한다. 주된 검토 대상은 수익률곡선 요인의 개수(3, 4, 또는 5 요인), 무차익거래 조건 도입 여부, 추정기법(칼만 필터와 최우추정법을 이용한 1단계 추정 또는 NS-VAR 형태의 2단계 추정), 평균조정 (shifting endpoints, SE) 기법, 2단계 추정법에서의 요인예측 모형(AR, VAR 또는 VECM 모형), 그리고 표본 설정(이동 또는 확장 표본) 등이다. 20년물 발행이 시작된 2006년 1월부터2023년 12월까지의 14개 만기 (3개월부터 20년)의 국고채 수익률 기간구조 자료를 이용하고, 코로나19 기간 및 그 이전과 이후를 적절히 포함하는 외표본(2018년 1월부터 2023년 12월까지)에서 가장 우수한예측성과를 나타내는 모형 구조를 찾고 실무적인 시사점을 도출하였다. 실증분석 결과는 크게 네 가지이다. 첫째, DNS 및 그 확장 모형을 사용한 결과, 확률보행 (RW) 모형에 비해 전반적인 예측력 개선이 나타났다. 둘째, 만기가 짧을수록 VAR 모형이, 만기가 길어질수록 VECM 모형이 예측력을 개선하는 경향이 나타났다. 셋째, 장기금리를 단기로 예측할 경우, DNS 및 그 확장 모형은 RW 모형에 비해 예측성과가 높지 않았다. 따라서 향후 예측모형 개선의 방향을 이 부분에 맞출 필요가 있을 것이다. 넷째, SE 기법은 우리나라 국고채수익률 예측의 경우 큰 도움이 되지 않는 것으로 나타났다. 특히, 실무적인 측면에서 볼 때, 선형회귀분석모형으로 수익률 요인을 추출한 후, 만기가 단기와 중기인 경우 VAR 모형을, 만기가 장기인 경우 VECM 모형으로 수익률곡선을 예측하는 것이 유용할 것으로 판단된다.