모호성(Ambiguity) 프리미엄과 기대수익률

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 주식수익률 분포의 모호성에 대한 대리변수로 최근 주식수익률의 확률분 포와 과거 수익률의 확률분포 간의 차이를 비모수적 방법으로 측정하는 Kolmogorov-Smirnov(KS) 통계량과 Kuiper (K) 통계량을 제시한다. 주식수익률의 모호성 이 커질수록 이를 싫어하는 투자자들은 이러한 주식에 대해 프리미엄을 요구할 것이고, 따 라서 모호성 프리미엄에 따라 기대수익률은 높아질 것이다. 본 연구에서는 국내 주식시장 내에 이러한 모호성 프리미엄이 존재하는지를 밝히고자 한다. 본 논문의 분석결과를 살펴보 면, 분포의 모호성이 큰 주식이 평균적으로 더 높은 수익률을 갖는 것으로 나타났다. 또한 분포의 불확실성이 가장 큰 포트폴리오(B)를 매수하고 가장 작은 포트폴리오(S)를 매도하 는 전략을 구사하여 각각의 포트폴리오에서 월평균 2.04%(KS 통계량 정렬)와 1.96%(K 통 계량 정렬)의 유의한 평균수익률을 얻을 수 있음을 발견하였다. 또한 Fama and French(2015)의 5요인 모형으로 추정된 위험조정수익률을 비교하면, 분포의 불확실성이 가 장 큰 포트폴리오(B)는 분포의 불확실성이 가장 작은 포트폴리오(S)에 비해 수익률이 월평 균 1.15%만큼 높게 나타났다. 한편 실증결과의 강건성을 위해 베타, 기업규모, 장부가 대비 시장가비율, 모멘텀, 단기 수익률 반전, 그리고 비유동성과 같은 기업의 특성을 고려한 후에 도 분포의 불확실성의 영향이 지속됨을 확인하였다. 이러한 결과는 기업의 고유변동성, 왜 도, 첨도, 그리고 최대수익률과 같은 수익률 분포의 특성을 통제한 이후에도 매우 유의미하 게 나타났다. 다음으로 개별기업 수준의 횡단면 회귀분석 결과, 다양한 기업특성 변수를 통 제한 후에도 분포의 불확실성의 정도와 주식의 기대수익률 간의 유의미한 양의 상관관계가 나타났다. 본 논문의 분석결과는 기존의 이론 연구에서는 주장했으나, 실증적으로 밝혀내지 못한 모호성 프리미엄이 한국 주식시장에 존재하는 것으로 해석할 수 있다.

목차 (Table of Contents)

• < 요약 >
• 1. 서론
• 2. 자료와 변수구성
• 2.1 자료
• 2.2 분포의 불확실성 측정
• 2.3 통제변수와 요약통계
• 3. 모호성과 기대수익률
• 3.1 모호성과 평균 수익률
• 3.2 모호성과 위험조정수익률
• 4. 모호성과 기대수익률: 기업특성 고려
• 4.1 모호성과 평균수익률: 기업특성 고려
• 4.2 모호성과 위험조정수익률: 기업특성 고려
• 4.3 Fama and MacBeth 횡단면 분석: 기업특성 고려
• 5. 모호성과 기대수익률: 수익률 분포 고려
• 5.1 모호성과 평균수익률: 수익률 분포 고려
• 5.2 모호성과 위험조정수익률: 수익률 분포 고려
• 5.3 Fama and MacBeth 횡단면 분석: 수익률 분포 고려
• 6. 모호성과 기대수익률: 정보의 불확실성 고려
• 6.1 모호성과 평균수익률: 정보의 불확실성 고려
• 6.2 모호성과 위험조정수익률: 정보의 불확실성 고려
• 6.3 Fama and MacBeth 횡단면 분석: 정보의 불확실성 고려
• 7. 결론
• 부록. 변수의 정의
• 참고문헌