주식형 펀드의 성과평가에 관한 연구 : 모수적 방법과 비모수적 방법을 중심으로 = Evaluating Korean equity style fund performance : pertaining to parametric and nonparametric method

국문 초록 (Abstract)

본 연구의 목적은 다양한 방법을 통하여 한국의 주식형 펀드의 성과를 평가하는 것이다. 성과평가의 방법론은 조건부 성과평가모형을 중심으로 하여 베타가격 결정모형, 확률할인가 모형, 스패닝 검증을 사용하였다. 또한 조건부 모형을 CAPM과 Fama/French의 3요인모형의 무조건부 모형과의 비교검증 하였다. 본 연구의 논의는 다음과 같다. 첫째, 평가대상 펀드는 전체적으로 유의적인 초과수익률을 달성하고 있는가. 둘째, 펀드 유형별로 성과평가는 어떤 결과를 보이는 것인가. 셋째, CAPM과 Fama/French모형과 비모수적 평가방법인 확률할인가모형의 검증결과와는 어떻게 다른가. 마지막으로 정보변수를 고려한 조건부 성과평가의 경우 앞의 3가지 문제에 대한 결과는 어떻게 나타나는가. 이상의 논제를 본 연구는 4가지 주제로 분리하였다. 논문의 연구자료는 성장형, 안정-성장형, 안정형의 개별펀드, 회사별 펀드, 우리나라 전체 주식형 펀드를 이용하였다. 회사별 펀드와 우리나라 전체 펀드는 1996년 1월부터 2001년 8월까지의 자료를 사용하였으며 개별펀드는 1998년 12월부터의 2001년 8월까지의 자료를 사용하였다.
1. 조건부 평가모형은 경제적 의미나 통계적 유의성이 있는가. 조건부 정보를 이용하여 우리나라의 펀드의 성과 평가모형을 검증한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 위험조정 포트폴리오를 평가하는데 있어 비효율적인 기준 포트폴리오를 사용하는 경우, 수동적 포트폴리오 전략들을 평가하는데 있어 펀드들의 순위가 일관적이지 못할 수가 있다. 그러므로 기존의 주를 이루었던 비조건부 성과평가가 이 측정치들은 실제 우월한 또는 열등한 성과를 확인할 수 있는 시가변(time-variation) 기대수익률과 위험을 고려하지 못하고 있는 단점을 보완하기 위하여 조건부 성과평가 모형을 이용하여 성과평가를 하였다.
2. 우리나라 주식형 펀드를 유형별로 나누어 평가하였다. 조건부 모형과 무조건부 모형을 이용하여 젠센의 알파와 시장 예측능력, 변동성 예측능력은 어떤 행태를 보이는지 알아보았다. 또한 평가모형의 검증력이 얼마나 다른지 알아보았다.
비교적 장기의 표본을 사용한 우리나라 전체 펀드에서는 베타가 시가변 하다는 결론을 얻었다. 그러나 알파는 시가변 하지 않았다. 회사별 펀드에서는 약 최고 50%정도의 펀드에서 베타의 시가변성을 발견하였다. 그러나 회사별 펀드의 유형을 나누지 않는 전체 회사펀드는 75%의 시가변성을 보였다. 알파와 베타의 시가변성은 알파와 베타가 대상기간에 걸쳐 일정하다는 귀무가설을 각각 이분산 일치성을 가진 Wald test를 통해 검증한 결과 역시 마찬가지였다. 베타는 기간에 따라 안정성에 대한 축차적인 회귀분석에서도 베타는 불안정한 것으로 드러났으며, 정보변수를 고려하지 않은 모형에서보다 정보변수를 고려할 때 자산가격모형의 적합성은 증가하는 것으로 나타났다는 점에서 조건부 성과평가모형이 보다 적합한 것으로 나타났다.
펀드성과 분포를 보면, 성장형의 경우 개별 펀드에서 3요인을 이용한 성과가 CAPM에 비하여 성과가 높게 나타났다. 젠센의 알파는 자산선택력 뿐만 아니라 시장예측능력까지 함께 포함되어 있기 때문에 이를 시장예측능력과 자산선택력을 구분하여 평가하였다. 추정방법은 Treynor/Mazuy(1966)의 방법과 Henriksson/Merton(1981)을 모두 사용하였다. 회사별 펀드를 검증한 결과 Henriken/Merton방법을 사용했을 때 모든 모형에서 음의 자산선택력을 보였다. 조건부 모형을 사용한 결과 무조건무형을 사용하는 경우보다 검증력(power)이 좋은 것으로 나타났다. 모형별로 검증한 펀드의 성과평가의 상관관계는 상당히 높은 것으로 보여 펀드의 성과에 대한 순위는 모형별로 크게 바뀌지 않는 것을 알 수 있었다.
3. 확률 할인가 모형을 이용하여 성과평가를 하였다. 기존의 베타가격결정모형을 사용하거나 최근에 많이 사용되어온 확률할인가(stochastic discount factor)를 바탕으로 한 모형을 사용하여 주식형 펀드를 검증하였다. 본 연구에서는 확률할인가의 대용치로써 CAPM 모형과 Fama/French(1993)가 제시한 3요인 모형을 사용하였다. 또한 확률할인가를 추정하는데 있어서 정보집합(Conditioning Information : CI)의 이용이 얼마나 중요한가를 알아보았다. 검증결과 대부분 펀드의 수익률이 (-)의 결과를 나타냈다. 정보집합으로 회사채 수익률 신용스프레드 그리고 기간 스프레드를 사용하였다. 조건부 모형을 사용한 경우 모형의 오류가 적게 나타났다.
4. 주식형 펀드가 기존의 투자자산의 포트폴리오의 기회집합을 확장시키는지 알아보았다. 즉, 주식형 펀드가 기존의 투자자산을 스패닝하는지를 알아봄으로써 투자자산으로써 적합한지를 검증하였다. 이를 펀드의 유형별로 검증하였으며, 시장상승기와 하락기를 나누어 검증하였다. 방법론은 회귀분석의 방법론과 확률할인가 방법론을 이용하였다.(Wald, LR, LM 검증) 우리나라 주식형 수익증권이 기존 포트폴리오의 기회집합을 확장시켰는지를 검증하여 보았다. 스패닝을 검증하는 방법으로 회귀적 접근법은 Huberman/Kandal(1986)의 방법으로 확률 할인모형의 방법론은 Desantis(1995), Bekaert/Urias(1996)의 스패닝 검증(spanning test)을 이용하였다. 검증결과 하락기에는 스패닝 하다는 귀무가설을 기각하였지만, 상승기에서는 스패닝 하다는 검증 결과를 기각하지 못하였다. 또한 상승기의 경우 성장형에서 더 스패닝의 검증을 기각하지 못하는 정도가 컸다. 그러므로 우리나라 펀드의 성과를 유형별로 비교하여 보면, 안정형이 가장 좋은 투자자산임을 알 수 있다. 이와 같은 결과가 우리나라 전체펀드의 결과만으로 모든 펀드를 판단할 수 없을 수 있다. 그러므로 우리나라의 5개 대형 투자신탁회사의 스패닝 결과를 다시 세분화하여 검증해 보았다. 검증결과 우리나라의 전체 펀드와 유사한 결과를 나타냈다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this studies is ascertain to evaluate a comprehensive performance of Korean equity fund. The methodologies use Conditional performance model, Stochastic Discount Factor and Spaning test. This studies use condition models and unconditional models to compare these using the various models These studies addresses four questions regarding the performance of equity mutual funds: (1) Do funds, on average, exhibit significant abnormal performance? (2) Do there exist mutual funds (as a group or on an individual basis) that exhibit strong evidence of abnormal performance? If so, is this abnormal performance positive or negative? (3) Does the performance of mutual funds vary substantially across fund types or across funds in general? (4) How are the answers to these questions affected when conditioning information is incorporated into the construction of the benchmark?
This Ph.D. dissertation contains 4 essays
1. Find whether Conditional performance model is are both statistically and economically significant. The use of conditional information to represent public information and time-variation has produced new insights about asset pricing models, but the literature on korean equity performance has not exploited these insights. This studies advocates conditional performance evaluation in which the relevant expectations are conditioned on public information variables. this studies modify several classical performance measures to this end and find that the predetermined variables are both statistically and economically significant. Conditioning on public information controls for biases in traditional market timing models and makes the average performance of mutual funds in our sample.
2. Evaluation the performance of korea equity fund using unconditional model (CAPM, Fama/French) and conditional model (including 3 conditional information). These studies modify Jensen's alpha, market timing models (Treynor/Mazuy model and Heriksson/Merton model), volatility timing to incorporate conditional information.
3. Evaluating the performance of korea equity fund using stochastic discount factor. The essence of performance evaluation is to measure the value of the services (if any) provided by the portfolio management industry. It is to investigate whether a fund manager helps enlarge the investment opportunity set faced by the investing public and, if so, to what extent the manager enlarges it. so, this studies for this debating evaluate the equity fund performance using the stochastic discount factor (SDF) and spanning test. In estimating on SDF, the reference portfolio set can be enlarged to include all available dynamic portfolios that are obtainable using public information. Its function is linear so that a manager cannot create better or worse performance by simply.
4. Test whether the korean equity fund span a previous investment assets(bond market and stock market). I conduct a comprehensive study of tests of mean-variance spanning. I provide both a comparison and a geometrical interpretation of three asymptotic tests (likelihood ratio, Wald, and Lagrange multiplier) of mean-variance spanning under the regression based framework of Huberman and Kandel (1987).For the case of normality, For the general case, we provide the GMM version of the spanning tests and evaluate their performance Data has been used weekly data for Jan. 1996- Aug. 2001 period over group fund(investmeant operations firms and total korean categories fund(at Agrregate level) and individiual equty fund for Oct. 1998- Aug. 2001. they are classifiable into three classes: growth, growth-income, income, Ferson and Schadt (1996a) suggest that a portfolio's risk should be related to market indicators such as dividend yield and short-term Treasury yield lagged one period. but this studies employ lagged coporate yield, credit spread, Term spread Most fund
The main results may be summarized as follows.
The conditional models give lower performance than the unconditional ones across the board. but Fama-French models give higher performance. Not Consistent with Ferson and Schadts (1996) findings, alphas are lower when estimated with the conditional model and the number of significant timing coefficients greatly increase. Furthermore, using conditioning information improves the performance of the funds, causing the number of significant negative timing coefficients is greatly reduced after incorporating public information variables into the model, however the distribution is almost the same for the traditional and conditional timing coefficients the conditional Jensen alpha come to the conclusion that the excess returns attained by the historic contribute to market timing than selectivity timing for all models using Henriksson-Merton, and Treynor-Mazuy tests.
Korean equity fund performance are susceptible to bias caused by common time variation in risks and risk premia. Consistent with Ferson/Schadt (1996) paper, Their results suggest that incorporating lagged public information variables that have been shown to predict stock returns, such as interest rates and credit spread, term spread is an improvement over traditional measures. The results confirm the importance of using conditioning information, especially term spread in performance evaluation. but only half fund are significant to conditional information for individual fund. In this ground, test window of individual fund are shorter than firm and aggregate equity fund.
Although not as strong as the US findings, the use of conditioning information in performance is statistically significant, especially for Aggregate korean Equity fund. Furthermore, using conditioning information improves the performance of the funds, causing the number of significant negative timing coefficients is greatly reduced after incorporating public information variables into the model, however the distribution is almost the same for the traditional and conditional timing coefficients. the power of the estimates generally goes higher in conditional model but A performance rank not change over any models.
These procedures can be similarly applied to the stochastic discount factor model also. The basic using the this paper is inefficient set because of satisfying the HJ-Bound. but Conditional model have lower misspecification than unconditional model. Almost fund have negative performance over implied stochastic discount factor.
The spanning tests under the traditional regression approach can be similar to the ones under the SDF approach, korea equity fund have rejected null hypothesis(fund span korean stock market and corporate market) but not reject null hypothesis over bull maket windows. so. Korean equity funds expand the opportunity set of portfolio over bullish market.

목차 (Table of Contents)

• <제목차례> = i
• 국문 요약
• 제1장 서론 = 1
• 1.1 문제제기 및 논문의 목적 = 1
• 1.2 논문의 구성과 연구방법 = 6
• 제2장 펀드의 성과평가와 기존 연구의 고찰 = 8
• 2.1 성과평가의 개요 = 8
• 2.1.1 성과평가의 정의와 목적 = 8
• 2.2 미국의 펀드 평가 방법 = 8
• 2.2.1 1970년대 중반 이전의 평가방법 = 8
• 2.2.2 Morningstar의 평가방법 = 10
• 2.3 펀드의 종류 = 11
• 2.3.1 주식펀드와 채권펀드 = 11
• 2.3.2 수익률 계산법 = 13
• 2.3.3 펀드투자의 장점과 단점 = 13
• 2.4 연구자료의 분석 = 15
• 2.4.1. 자료의 선정과 변수의 정의 = 15
• 2.4.2. 분석자료의 요약 = 20
• 2.5 투자성과의 구성요인 = 26
• 2.5.1. 투자성과에 관련된 일반평가모형에 관한 연구 = 28
• 2.5.2 성과지속성에 관한 연구 = 35
• 제3장 조건부 성과평가 모형에 관한 연구 = 42
• 3.1 조건부 성과평가의 개요 = 42
• 3.2 조건부 성과평가모형에 대한 연구 = 43
• 3.2.1 조건부 모형에 대한 고찰 = 43
• 3.2.2 조건부 모형의 기존연구분류 = 44
• 3.3 조건부 모형의 성과평가 = 45
• 3.3.1 무조건부 성과평가 모형 = 45
• 3.3.2 조건부 성과평가모형 = 47
• 3.3.3 변동성 예측능력에 관한 연구 - 변동성정보의 시가변 계수측정 = 53
• 3.4 연구결과 분석 = 55
• 3.4.1 조건부 모형과 무조건부 모형의 가변성 검증모형 = 55
• 3.4.2 주식형 펀드의 조건무 모형의 검증 = 57
• 3.5 연구 요약 = 64
• 제4장 주식형 펀드의 성과평가 = 65
• 4.1 주식형 펀드의 성과평가의 개요 = 65
• 4.2 주식형 펀드의 성과 분석 = 66
• 4.3 성과평가에 대한 검증력(Power)과 순위(Rank) 분석 = 79
• 4.4 연구요약 = 81
• 제5장 확률 할인가 모형- 비모수적 자산가격결정모형 = 83
• 5.1 확률할인가 모형의 개요 = 83
• 5.1.1 확률할인가(SDF : Stochastic Discount Factor)의 정의 = 85
• 5.2 확률할인요인의 적용 = 87
• 5.2.1 Risk free rate = 87
• 5.2.2 위험조정(Risk corrections) = 88
• 5.2.3 위험조정과 기대수익률(Risk corrections to expected returns) = 89
• 5.2.4 자산특유의 위험과 자산의 가격 = 89
• 5.3 자산가격결정 모형(Asset Pricing Models) = 90
• 5.3.1 확률할인모형의 선형구조 = 91
• 5.3.2 소비에 기초한 모형(Consumption-based Models) = 93
• 5.4 확률할인 모형의 이해 = 94
• 5.4.1 Hansen-Jagannathan Bound = 94
• 5.4.2 HJ-bound의 의미 = 95
• 5.4.3 정보집합(Conditioning Information)의 이용 = 97
• 5.5 확률할인가를 이용한 조건부/무조건부 성과평가 = 98
• 5.5.1 확률할인가를 이용한 조건부/무조건부 성과평가 = 98
• 5.5.2 확률할인용인의 성과측도와 Jensen와의 관계 = 100
• 5.5.3 조건부/비조건부 확률할인요인을 이용한 성과평가 = 102
• 5.5.4 Hansen-Jagannathan(1997)의 Distance Test = 104
• 5.6 연구 결과 = 107
• 5.6.1 확률 할인가를 이용한 검증방법 = 108
• 5.7 연구 요약 = 117
• 제6장 평균/분산 스패닝 검증 = 118
• 6.1 효율적 프로티어의 확장 = 118
• 6.2 평균/분산 스패닝(mean-variance spanning) 검증 = 119
• 6.2.1 선형모형하에 스패닝검증 방법 = 121
• 6.2.2 확률할인 모형하에 스패닝 검증 = 123
• 6.2.3 확률할인 모형하에서 스패닝 검증 (GMM 검증) = 124
• 6.3 연구방법과 검증 = 127
• 6.3.1 자료의 선정 = 127
• 제7장 결론과 한계점 = 132
• <참고문헌> = 136
• ABSTRACT = 140

참고문헌 (Reference)

1. Do winners repeat?, Goetzmann, R.Ibbotson, , 1994

2. Mean-variance spanning, Huberman, Shmue.Kandel, , 1987

3. Arch Modeling in Finance, Busse, Y.Chou, K.F.Kroner, , 1992

4. Tests of Mean-Variance Spanning, Kan, Guofu.Zhou, , 2001

5. Can mutual funds outguess theMarket, Treynor, Mazuy, , 1966

6. How to rate Mutual Fund Performance, Treynor, , 1965

7. Components of investment performance, #NAME?, , 1972

8. A Random Walk Down Wall Street , 45-48, Malkiel, "A Random Walk Down Wall Street , , 1999

9. Persistence in mutual fund performance, Carhart, , 1997

10. Another Look at Mutual Fund Tournaments, Busse, , 2001

11. On persistence in mutual fund performance, Carhart, , 1997

12. The persistence of mutual fundperformance, Grinblatt, Titman, , 1992

13. On the Timing Ability of Mutual Fund Managers, Busse, Nicolas P.B.Bollen, , 2001

14. Evaluating fund performancein a dynamic market, Ferson, V.A.Warther, , 1996

15. Portfolio Measurement: Theory and Applications, P.J.Knez, Chen, , 1996

16. Generalized functional form for mutual fund returns, Fabozzi, , 1980

17. Stability of Mutual Fund Systematic Risk Statistics, Francis, F.J.Fabozzi, , 1980

18. The Market Timing Performance of Mutual Fund Manager, Kon, , 1983

19. Size and Book-to-Market Factors inEarnings and Returns, Fama, Kenneth French, , 1995

20. The Performance of Mutual Funds in the Period 1954-1964, Jensen, , 1968

21. 주식의 가격결정요인에 관한 실증적 연구, 감형규, 한국재무관리학회, "재무관리연구, , 1991

22. Performance evaluation using conditional alphas and betas, Christopherson, Andrew L.Turner, Wayne E.Ferson, , 1999

23. Sample size bias and Sharpe's performance measure: A note, A.K.Gehr, Miller, , 1978

24. The conditional CAPM and thecross-section of expected returns, Z.Wang, Jagannathan, , 1996

25. Diversification, Integration and Emerging MarketClosed-End Funds, Bekaert, "Diversification, , 1996

26. Assessing speci cation errors in stochastic discount factor models, Hansen, , 1997

27. Ambiguity when performance is measured by the securities marketline, Roll, , 1978

28. Implications of Security Market Data for Models of Dynamic Economies, Hansen, Ravi.Jagannathan, , 1991

29. 주식수익률의 조건부 이분산성에 관한 실증적 연구, 조 담, , 1994

30. Market timing and mutual fund performance: An empirical investigation, Henriksson, , 1984

31. Measuring Fund Strategy and Performance inChanging Economic Conditions, R.Schadt, Ferson, , 1996

32. Optimal Utilization of Market Forecast and the Evaluation ofInvestment Performance, Jensen, , 1972

33. Mutual fund performance evaluation:A comparison of benchmarks and benchmark comparisons, Lehmann, David M.Modest, , 1987

34. Generalized instrumental variables estimation of nonlinear rational asset pricing models, Hansen, Kenneth J.Singleton, , 1982

35. Conditioning manager alphas on economic information: Another look at the persistence of performance, Christopherson, Debra A.Glassman, Wayne E.Ferson, , 1998

36. On market timing and investmentperformance. II. Statistical procedures for evaluationg forecasting skills, Henriksson, R.C.Merton, , 1981

37. Volatility bounds for stochastic discount factors:tests andimplications from international financial markets, DeSantis, , 1993

38. Estimation of Time-Varying Systematic Risk andPerformance for Mutual Fund Portfolios : An Application of SwitchingRegression, Kon, , 1978

39. 자본자산가격결정모형의 조건부공분산과 위험에 대한 보상비율의 시간에 대한 가변성여부 검증, 이주희, 남주하, , 1995