시변계수와 베이지안 모형평균법을 이용한 한국 시장의 주식 위험 프리미엄 예측

Abstract

본 논문은 시변계수와 베이지안 모형평균법을 이용하여 한국 시장의 주식 위험 프리미엄의 예측가능성을 확인한 연구이다. KOSPI 총수익지수의 월별 수익률과 CD 91일 유통수익률의 차이를 한국 시장의 주식 위험 프리미엄으로 정의하고, 총 7개의 예측 변수를 이용하여 모형의 예측력 분석과 경제적 손익 분석을 진행하였다. 모든 경기 국면을 포함한 표본외 기간 동안 주식 위험 프리미엄의 역사적 평균을 예측치로 사용하는 것에 비하여 본 연구에서 제시한 모형을 사용하였을 때 높은 예측력과 상대적인 경제적 이익을 얻었음을 확인하였다. 또한 시변계수와 베이지안 모형평균법이 모형의 성과를 상승시킨다는 증거를 분석 결과에서 찾을 수 있었다. 마지막으로 한국에서는 예측 모형의 계수의 불확실성이 매우 큰 것으로 보이며, 시변계수를 포함한 경우 예측 변수의 조합을 선택할 때 생기는 불확실성은 거의 존재하지 않으나 각각의 예측 변수의 예측력에 대한 불확실성은 큰 것으로 나타났다.