국내 주식시장에서의 수익률 예측을 위한 방법론의 비교분석

Abstract

미국을 비롯한 선진 금융시장들을 대상으로는 이미 다양한 방법론을 통한 주식 시장 수익률 예측 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 반해 국내의 연구는 이례적으로 볼륨이 큰 파생상품 시장이 존재하는 국내 시장의 사정을 잘 반영하듯 파생상품의 가격결정 모형에 집중되는 경향을 보여주고 있다. 본 연구는 최근에 발표된 주식 시장의 수익률 예측을 위한 다양한 방법론 및 연구 결과들을 국내시장에 적용해보고 보다 적절한 방법론을 찾아본다. 우선 전통적인 predictive re-gression 방법을 이용한 국내 주식시장의 수익률 예측을 진행하였다. 이를 바탕으로 Goyal and Welch (2008)가 미국 시장을 대상으로 보여준 predictive regression의 불충분한 설명력 여부를 국내 시장을 대상으로 검증하였으며, 그 결과는 미국의 경우와 유사한 형태를 나타내었다. 즉, 기존의 predictive regression은 주식 시장 수익률의 역사적 평균을 예상 수익률의 추정 값으로 한 것에 비해 설명력이 떨어지는 것으로 확인되었다. 한편, 이와는 별개로 지금까지 가장 예측력이 높다고 알려진 Binsbergen and Koijen (2010)의 Present-Value Model을 이용하여 본 모델의 국내 시장에서의 적용가능성 및 예측력 검증을 시행하였다. 이 모델을 국내 시장에 적용함에 있어서는 상태-공간 모형(state-space model)에 Kalman filter를 적용시켜 parameter를 추정하는 과정에서 32개의 적은 표본을 가지고 10개에 달하는 parameter를 추정하면서 생기 문제로 인해 충분한 설명력을 보장하지 못한다는 결론을 얻을 수 있었다. 마지막으로, Ferreira and Santa-Clara (2011)에 의해 제시된 또 다른 방법론인 SOP method를 추가적으로 국내 시장에 적용하여 그 성과를 분석하였으며, 가장 간단한 SOP 모형으로는 높은 설명력을 확인할 수 있었으나 모델의 유의성이 다소 떨어지는 결과를 얻었다. 이에 반해 주가수익률의 상승률(growth rate of price-earnings ratio)을 기존의 predictive regression 이나 multiple reversion 방법을 통해 추정한 값을 사용하는 개선된 SOP 모형에서는 높은 설명력과 모델의 유의성을 모두 확인할 수 있었다.