주가급락 위험, 합리적 투기 버블과 주식 수익률의 횡단면

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 2015년 12월까지의 CRSP 월별 및 일별 주식파일을 이용하며, 분석대상 표본은 NYSE, AMEX, NASDAQ에 상장되었던 모든 보통주를 포함한다. 단 월말 주당가격이 5달러 미만인 주식은 제외된다. 또한 필요한 특성변수의 계산을 위해 Compustat 데이터의 회계정보를 활용한다. 1951년부터 시작하는 연간 Compustat 데이터는 다음 해 6월부터 1년간의 월별 CRSP 데이터와 대응되며, 따라서 자료의 기간은 1952년 6월부터이다. 기관투자자 보유비중은 Thompson Reuters Institutional Holdings (13f) 데이터를 활용한다. 이 데이터를 이용한 분석은 1980년 이후의 기간으로 제한된다.
본 연구는 주가급락을 향후 12개월간의 로그 누적수익률이 –70%보다 낮을 사건으로 정의한다. 만약 배당수익률이 무시할 정도로 작다면 –70%의 로그 수익률은 연간 –50%의 자본손실에 해당하는 크기이다. 개별 주식의 주가급락에 대한 사전적 확률을 추정하기 위하여, Campbell et al. (2008)과 Conrad et al. (2014) 등에서 적용한 이항로짓모형을 확장한 일반화 로짓모형(generalized logit model)을 적용한다. 앞서 정의한 주가급락 사건이 발생할 확률은 곧 주식 수익률의 왼쪽 꼬리 위험을 의미하는데, 만약 주가급락 확률을 이항로짓모형을 통해 추정할 경우 추정된 주가급락 확률이 반드시 왼쪽 꼬리 위험을 나타내지 않고 오히려 오른쪽 꼬리 위험이나 변동성을 나타낼 가능성이 존재한다. 다시 말해, 변동성이 높은 주식은 왼쪽 꼬리 위험과 오른쪽 꼬리 위험이 모두 높을 것이므로, 이항로짓모형을 통해 추정된 주가급락 확률이 높은 주식이 반드시 왼쪽 꼬리 위험이 높은 주식이라고 말할 수 없으며 오히려 왼쪽과 오른쪽 꼬리 위험이 모두 높은, 즉 변동성이 높은 주식일 가능성이 있는 것이다. 이러한 가능성은 오른쪽 꼬리 위험을 이항로짓모형으로 추정한 Conrad et al. (2014)이 가지는 문제점이기도 하다. 따라서 본 연구는 이러한 선행연구의 문제점을 극복하고 주가급락 확률이 변동성 등 분포의 다른 특성들과 구별될 것을 보장하기 위하여, 기존 연구들과는 달리 일반화 로짓모형을 통해 왼쪽 꼬리와 오른쪽 꼬리 위험을 명시적으로 구분하고 주가급락 확률과 주가급등 확률을 동시에 추정하기로 한다.
주가급락 확률과 수익률의 횡단면 관계를 분석하기 위해, 횡단면 분석에서 널리 사용되는 포트폴리오 분석과 개별주식 수익률의 횡단면 회귀분석을 모두 적용한다. 우선 향후 주가급락의 가능성을 추정할 때 ‘앞날을 미리 내다보는 오류(look-ahead bias)’를 방지하기 위해, 매월 해당 시점을 기준으로 이미 실현되어 관찰 가능한 과거의 자료만을 이용하여 추정 구간을 확장시키면서 일반화 로짓모형을 재추정하고, 그로부터 개별주식의 주가급락 확률에 대한 표본외 예측치를 구한다. 포트폴리오 분석의 경우, 매월 표본 주식의 주가급락 확률 표본외 예측치를 기준으로 주식을 정렬하여 10등분 포트폴리오를 구성하고, 다음 달에 실현되는 각 포트폴리오의 월별 수익률을 계산한다. 각 10등분 포트폴리오와 10번 포트폴리오를 매수하고 1번 포트폴리오를 매도하는 무비용 포트폴리오 전략의 월평균 수익률을 살펴보고, 또한 주가급락 확률과 수익률의 횡단면 관계가 위험요인에 대한 보상으로 설명되는지 확인하기 위하여 위험조정 수익률을 계산한다. 각 포트폴리오의 위험조정 수익률은 CAPM, Fama—French (1993) 3요인 모형 또는 Carhart (1997) 4요인 모형으로부터 추정된 알파로 정의한다.
주가급락 확률과 수익률의 횡단면 관계가 주가급락과 관련 있거나 수익률에 대한 예측력을 가진다고 알려진 다양한 특성변수들에 의해 영향을 받는지 확인하기 위하여, 개별 주식 수익률의 횡단면 회귀분석을 실행하고 다양한 특성변수들을 통제변수로 할 때 결과의 차이를 분석한다. 구체적으로, 매월 주식 수익률을 이전 달의 주가급락 확률의 표본외 예측치와 여러 특성변수들에 대해 횡단면 회귀분석하고, 횡단면 회귀계수의 Fama—MacBeth (1973) 추정치를 계산한다. 통제변수로서 그 영향력을 확인하고자 하는 특성변수는 Conrad et al. (2014)의 잭팟확률(JACKPOTP), Campbell et al. (2008)의 실패확률(FAILP), Ang et al. (2006)의 고유변동성(IVOL), 고유왜도(ISKEW), Bali, Cakici, and Whitelaw (2011)의 최대 수익률(MAX), Diether, Malloy, and Scherbina (2002)의 애널리스트 의견 불일치(DISP) 등 주가급락과 관련이 있을 것으로 생각되는 이상현상 변수들과 시장베타(BETA), 기업규모(SIZE), 시장가치 대비 장부가치 비율(BM), 단기 수익률(REV), 과거 수익률(MOM), 비유동성(ILLIQ), 거래 회전율(TURN) 등 수익률 횡단면과 관련된 기업 특성변수들이다.