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강성대 ( Sungdae Kang ),윤선중 ( Sun-joong Yoon ) 한국금융연구원 2020 금융연구 Vol.34 No.3
본 연구에서는 개별 주식의 거시변수에 대한 민감도와 투자심리의 상호 작용을 확인해 보고자 한다. 실증분석은 거시요인 민감도와 투자심리 고저를 기준으로 2단계 분류한 포트폴리오를 대상으로 하였다. 거시 위험요인은 생산(전산업생산지수) 등 9개의 거시경제변수와 이들의 조합2개 등 11개이고 투자심리는 한국은행의 소비자동향조사 중 소비자심리지수(Composite Consumer Sentiment Index)를 활용하였다. 검토된 가정은 3가지이다. 첫째 낮은 투자심리에서 거시변수 위험도에 상응하는 수익률 차등이 체계적으로 관찰될 것이다. 둘째 높은 투자심리에서 거시변수 위험도에 역행하는 수익률 차등이 체계적으로 관찰될 것이다. 마지막으로 베타가 높은 고위험 포트폴리오가 투자심리에 더 적극적으로 반응할 것이다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째 낮은 투자심리 기간 중 거시요인의 위험도에 따른 수익률 차등화 여부는 투자심리로 통제하기 전과 후가 의미 있게 다르지 않았다. 둘째 높은 투자심리 상황에서의 차등 위험 스프레드를 관찰한 결과 높은 투자심리 작용을 확인할 수 없었다. 마지막으로 거시요인 위험 베타의 크기에 따른 투자심리의 비대칭 작용 여부도 확인할 수 없었다. 이와 같은 결과에 코스피 시장의 체계적 위험 요인들이 영향을 주었는지를 확인하기 위해 포트폴리오 수익률을 Fama and French의 3요인모델로 조정한 후 동일한 분석을 하였으나 결과는 대체로 유지되었다. 투자심리와 거시위험요인 간의 관계를 좀 더 직접적으로 확인하기 위해 투자심리지수를 독립변수로 하는 예측회귀식(predictive regression)을 추정하였다. 추정 결과 투자심리지수의 계수(coefficient) 부호는 가정들과 대체로 일치하였으나 유의성이 없어 두 변수 간 체계적인 관계는 부정되었다. 다만 수익률을 FF 모델로 조정한 후에는 부분적으로 부합하는 결과가 나왔다. 본 연구가 남기게 된 과제는 다음과 같다. 데이터 세트 구성 등 연구방법의 변경을 통해 투자심리 발현 여부를 확인해 볼 필요가 있겠다. 거시 위험에 투자심리가 반응한다고 보고된 미국과 비교하면 우리나라 금융경제는 해외 영향에 과도하다 싶을 정도로 노출되어 있는 등 여건이 다르므로 그러한 차이를 반영한 데이터를 분석해 볼 필요가 있겠다. 한편으로는 거시경제 변수와 투자심리 간 관계에 대한 이론 정리가 요청된다. 거시경제는 주식수익률 형성의 본질적 요소이다. 가격이나 수익률 변동은 이러한 본질적 요소의 변화에 기인한다. 이런 관점에서 본다면 거시변수 위험이 투자심리와 상호 작용하는 요인은 아닐 수도 있다. This study explores whether the sensitivity (risk) of individual stock prices to macroeconomic factors is associated with investor-sentimentinduced mispricing. An empirical test is conducted on portfolios which are constructed by dually sorting KOSPI stocks depending on their sensitivity to macroeconomic variables, and the level of investor sentiment. The test takes into account 9 macro variables including Index of All Industry Production, and 2 additional risk measures which are an average thereof. In addition, Bank of Korea’s Composite Consumer Sentiment Index is utilized to build time-series of the investment sentiment index to determine the sentiment effects. Three hypotheses are investigated. First, following low sentiment periods, the return spread between high- and low-risk firms should be positive due to the classic risk-return tradeoff. Second, following high sentiment periods, the return spread between high and low macro risk firms should be smaller than that of the low-sentiment periods or could be negative due to the effect of investor sentiment. Third, high macro risk firms are more likely to be influenced by investor sentiment than low macro risk firms. We find that the results are inconsistent with all three hypotheses, and come to similar results using the Fama-French three-factor model to adjust for risk compensation. Alternatively, we conduct an analysis using predictive regressions to investigate whether the level of sentiment index predicts returns in ways consistent with our hypotheses. Results show that most of the coefficients of the sentiment index variable are negative as conjectured, though not statistically significant to establish a correlation in favor of the three hypotheses. We suggest two research questions. First, we may need to establish a new research methodology, or explore a new set of data that incorporate the different economic fundamentals, institutional and regulatory structure, and operational behaviours between advanced securities markets and the Korean KOSPI market. In contrast to, for example, the U.S. where a close relation between investor sentiment and macro risk factors has been observed, the Korean economy is in its core a export-oriented economy where external factors play a significantly bigger role. Second, it might be useful to rethink the theoretical relation between investor sentiment and macro risk factors. Macro risks are fundamental factors in determining financial prices and returns. In this regard, macro risks may not necessarily correlate with investor sentiment.
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