KCI등재
코스닥시장에서의 주가예측모형에 관한 연구 = A Study on the Stock Price Prediction Model for the Kosdaq Market
저자
발행기관
계명대학교 사회과학연구소(THE RESEARCH INSTITUTE FOR SOCIAL SCIENCE KEIMYUNG UNIVERSITY)
학술지명
권호사항
발행연도
2019
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
141-162(22쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
Recently, in the financial investment industry, there is a growing interest in robo-advisors, a service that consults investments through specific algorithms. In this study, Haugen & Baker (1996) model, which is a typical stock price prediction model that can be used for Robo-advisor, was tested for the Kosdaq market. Nine factors in the past 1, 12, 24, and 60 month excess returns, ROE, B/P, C/P, E/P, and turnover ratio were selected by using the Fama & MacBeth (1973) cross-section regression. Using these nine factors, the two-step stock price forecasting model was used to calculate the expected return of each stock. Based on the forecasted return, 10 portfolios were formed, additionally a hedge portfolio which buy the portfolio with the highest predicted yield and sell the portfolio with the lowest predicted yield was formed. The realized returns, standard deviations, and Sharpe ratio of 11 portfolios were calculated.
The results of empirical analysis are as follows. Portfolios with higher predicted returns generally showed higher arithmetic mean returns, geometric mean returns, and Sharpe ratio, indicating better performance in the stock price forecasting model. To test whether the high realized returns of portfolios with high predicted returns can be explained by risk, the returns of the portfolios were analyzed by using the Fama & French (1993) three-factor model. As a result, the constant term for risk-adjusted returns was significant only for portfolios with low forecast returns and hedge portfolios. The previous results were maintained even when the total period was divided into two sub-periods and reanalyzed.
최근 금융투자업계에서는 특정한 알고리즘을 통하여 투자에 대한 자문을 하는 서비스인 로보어드바이저가 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 로보어드바이저에 활용할 수 있는 대표적인 주가예측모형인 Haugen & Baker(1996) 모형을, 코스닥시장을 대상으로 검증하였다. Fama & MacBeth(1973) 횡단면회귀분석 방법으로 과거 1개월, 12개월, 24개월, 60개월 초과수익률, 회전율, B/P, C/P, E/P, ROE의 9개 요인을 선별하였다. 이 9개 요인을 이용하여 2단계로 이루어진 주가예측모형을 통하여 각 주식의 예측수익률을 계산하였다. 예측수익률을 기준으로 10개의 포트폴리오를 형성하고 예측수익률이 제일 높은 포트폴리오를 매수하고 예측수익률이 제일 낮은 포트폴리오를 매도하는 헤지포트폴리오도 구성하였다. 그리고 총 11개 포트폴리오의 실현수익률, 표준편차, 샤프지수를 계산하였다.
실증분석 결과는 다음과 같다. 예측수익률이 높은 포트폴리오일수록 대체로 산술평균 수익률, 기하평균 수익률, 샤프지수가 높아지는 것으로 나타나 주가예측모형의 성과가 우수함을 보였다. 예측수익률이 높은 포트폴리오의 높은 실현수익률이 위험으로 설명될 수 있는지에 대해 검정하기 위하여 포트폴리오의 수익률을 Fama & French(1993) 3요인 모형으로 시계열회귀분석한 결과, 위험조정 수익률을 의미하는 상수항은 예측수익률이 낮은 포트폴리오와 헤지포트폴리오에서만 유의적으로 나타났다. 전체기간을 2개의 하위기간으로 구분하여 다시 분석한 결과에서도 기존의 결과가 유지되었다.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2028 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2022-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
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