애스크로AIPublic Preview
← 학술논문 검색
학술논문재무관리연구2024.02 발행

시장이상현상을 활용한 팩터 투자전략 성과 분석

Performance Analysis of Factor Investment Strategies Using Market Anomalies

박종원(서울시립대학교 경영대학); 엄윤성(한성대학교 경영학부); 엄철준(부산대학교 경영대학)

41권 1호, 99~136쪽

초록

팩터 투자(factor investing)는 투자의 위험과 수익을 결정하는 특정 ‘팩터(factor)’를 식별하여 이용하는 투자전략이다. 시장 요인(market factor)을 제외한 다른 요인에 대한 노출을 관리하는 투자전략으로 종종 ‘스마트 베타(smart beta)’ 투자전략으로 불린다. 본 연구는 한국 주식시장을 대상으로 시장이상현상을 활용한 팩터 투자전략의 성과를 분석한다. 시장요인, 규모요인, 가치요인, 모멘텀요인을 통제한 후에도 유의한 요인을 찾고, 그 요인을 이용한 투자성과를 분석한다. 1990년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지 한국거래소에 상장된 모든 종목을 대상으로 성과를 검증하고, 이후 표본 종목을 줄여나가면서 성과가 지속적으로 관측되는지 검증한다. 특히 소형주와 저유동성 종목으로 인해 성과가 어떻게 영향을 받는지 검증한다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, KOSPI, KOSDAQ에 포함된 종목 전체를 대상으로 분석한 결과 비유동성, 공왜도의 무비용 포트폴리오는 통계적으로 유의한 양(+)의 투자성과를 보이고, 베타, 고유변동성, MAX 효과는 통계적으로 유의한 음(-)의 투자성과를 보인다. 둘째, 소형주를 제외할 경우 비유동성과 베타의 무비용 포트폴리오 투자성과는 유의성은 사라진다. 소형주의 효과를 제거할 경우 대부분의 시장이상현상이 유의성이 하락함을 보인 Hou, Xue, and Zhang (2020)의 연구결과와 일치한다. 그러나 소형주 제외 여부에 상관없이 공왜도, 고유변동성, MAX 효과의 무비용 포트폴리오 투자성과는 통계적으로 유의하다. 셋째, 유동성이 큰 종목을 대상으로 성과를 검증한 결과 비유동성 프리미엄과 역베타(betting against beta) 프리미엄 현상이 사라지거나 역전되는 것으로 나타났다. 그러나 유동성 기준에 상관없이 공왜도, 고유변동성, MAX 효과의 무비용 포트폴리오 투자성과는 통계적으로 유의하다. 마지막으로, 시장이상치를 이용한 팩터 투자전략의 성과를 결정짓는 중요 요인은 공매 가능 여부이다. 비유동성, 고유변동성, MAX 효과의 무비용 포트폴리오의 음(-)의 투자성과는 P10(High) 포트폴리오의 음(-)의 성과에서 기인하고, 공왜도의 무비용 포트폴리오의 양(+)의 투자성과는 P1(Low) 포트폴리오의 음(-)의 성과에서 기인한다.

Abstract

Factor investing is an investment strategy that identifies and utilizes specific factors to determine the risk and return of investments. It often manages exposure to factors other than market factors and is sometimes referred to as "smart beta" investment strategy. This study analyzes the performance of factor investment strategies using anomalies in the Korean stock market. After controlling for market factors, size factors, value factors, and momentum factors, the study identifies significant factors and analyzes the investment performance based on those factors. The performance is investigated for all stocks listed on the KOSPI and KOSDAQ from January 1, 1990, to December 31, 2021. The analysis is then conducted by gradually reducing the sample stocks to observe if the performance is consistently significant. The study particularly examines how the performance is influenced by small-cap stocks and low liquidity stocks. The analysis results are as follows: First, for all stocks in KOSPI and KOSDAQ, the zero-cost portfolio of illiquidity and coskewness shows statistically significant positive investment performance, while beta, idiosyncratic volatility, and MAX effect show statistically significant negative investment performance. Second, excluding small-cap stocks eliminates the significance of the zero-cost portfolio of illiquidity and beta. The removal of small-cap effects aligns with the results of the study by Hou, Xue, and Zhang(2020), where most market anomalies lose significance. However, regardless of excluding small-cap stocks, the zero-cost portfolio of coskewness, idiosyncratic volatility, and MAX effect still shows statistically significant investment performance. Third, when analyzing performance with highly liquid stocks, the illiquidity premium and betting against beta premium disappear or reverse. However, irrespective of liquidity criteria, the zero-cost portfolio of coskewness, idiosyncratic volatility, and MAX effect still shows statistically significant investment performance. Finally, the crucial factor determining the performance of factor investment strategies using market anomalies is the ability to short sell. The negative investment performance of the zero-cost portfolios of illiquidity, idiosyncratic volatility, and MAX effect is attributed to the negative performance of the P10(High) portfolio, while the positive investment performance of the zero-cost portfolio of coskewness is attributed to the negative performance of the P1(Low) portfolio.

발행기관:
한국재무관리학회
DOI:
http://dx.doi.org/10.22510/kjofm.2024.41.1.004
분류:
경영학

AI 법률 상담

이 논문의 주제에 대해 더 알고 싶으신가요?

460만+ 법률 자료에서 관련 판례·법령·해석례를 찾아 답변합니다

AI 상담 시작
시장이상현상을 활용한 팩터 투자전략 성과 분석 | 재무관리연구 2024 | AskLaw | 애스크로 AI