다요인모형의 주식수익률 예측 성과 비교
Comparison of Multi-Factor Asset Pricing Models for Predicting Stock Returns
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구는 Fama-French의 전통적인 3 요인 및 5 요인 모형과 칼만 필터로 추정한 동적 요인모형 등 세 가지 모형의 포트폴리오 예측력을 비교하고 있다. 본 연구는 이 세 가지 모형을 사용하여 시장, 규모, 가치, 이익, 투자 등을 나타내는 5개 요인변수 중 시장변수를 제외한 2개 변수를 선택하여 구성한 6개 결합포트폴리오의 수익률에 대한 예측을 하고 있다. 각 결합포트폴리오는 각 변수를 크기에 따라 각각 8개로 분리한 후 이들을 결합한 64개 하위 포트폴리오를 갖고 있다. 요인변수 및 포트폴리오의 수익률은 1998년 7월부터 2022년 3월까지 KOSPI 및 KODAQ 기업의 월말 자본이득률과 기대배당수익률을 모두 고려한 주식수익률을 사용하여 구하였다. 각 모형의 예측력은 Diebold-Mariano 통계량을 통해 비교하였다. 실증 분석 결과는 6개 결합포트폴리오 모두에서 동적 요인모형이 Fama-French의 전통적 3 요인 및 5 요인모형에 비해 매우 탁월한 예측력을 갖고 있음을 보여주고 있다. 또한 Fama-French의 3 요인모형이 5 요인모형에 비해 보다 우수한 예측력을 갖고 있음도 발견하였다. 이 연구 결과는 요인 수를 증가시키는 접근법이 항상 좋은 예측력을 갖는 것이 아님을 보여주고 있으며, 또한 상태변수를 사용하는 동적 요인모형이 과거 수익률 자료에 의존하는 전통적 Fama-French 모형에 비해 예측 성과가 우수함을 보여주고 있다.
Abstract
This study compared the portfolio predictive power of three models: the traditional Fama-French 3-factor and 5-factor models, and the dynamic factor model estimated by Kalman filter. In this study, six combined portfolios were constructed by selecting two variables among the four factor variables representing size, value, profitability, and investment, and then compared the prediction performance for the rate of return of the six combined portfolios using these three models. Each combined portfolio has 64 sub-portfolios in which each variable is divided into 8 categories according to the size of the factor variables. Each factor variable and portfolio return were obtained using stock returns considering both the monthly capital gains and expected dividend yields of KOSPI and KODAQ companies from July 1998 to March 2022. The predictive power of each model was compared through the Diebold-Mariano statistic. The results of the empirical analysis show that the dynamic factor model has excellent predictive power compared to the traditional Fama-French 3-factor and 5-factor models in all six combined portfolios. It was also found that Fama-French 3-factor model had better predictive power than the 5-factor model. The results of this study show that approaches that increase the number of factors do not always have good predictive power, and that dynamic factor models that consider the state variables have better predictive performance than traditional Fama-French models that rely on past return data.
참고문헌 (28)
- 길재욱, "결산배당 사전공시기업과 사후공시기업의 배당락일 주식수익률 비교 분석", 유라시아연구, 15(3), pp.111~128 (2018), 아시아.유럽미래학회[DOI]
- 김진우, "배당과 주식수익률 간의 관계 검증", 金融工學硏究, 10(4), pp.31~58 (2011), 한국금융공학회[DOI]
- 이현석, "Fama-French 3요인과 동적 요인의 비교", Journal of The Korean Data Analysis Society, 23(4), pp.1761~1775 (2021), 한국자료분석학회[DOI]
- 이현석, "다요인 변동성과 주식수익률: 칼만 필터의 이용", 金融工學硏究, 19(4), pp.1~32 (2020), 한국금융공학회[DOI]
- 최성섭, "한국 주식시장의 Fama-French 모형연구", 상업교육연구, 34(3), pp.75~104 (2020), 한국상업교육학회[DOI]
- Aharoni, G., "Stock Returns and the Miller Modigliani Valuation Formula : Revisiting the Fama French Analysis", Journal of Financial Economics, 110(2), pp.347~357 (2013)
- Blitz, D., "Five Concerns with the Five-Factor Model", Journal of Portfolio Management Quantitative, 44(4), pp.71~78 (2018)
- Carhart, M. M., "On Persistence in Mutual Fund Performance", Journal of Finance, 52(1), pp.57~82 (1997)
- Diebold, F. X., "Comparing Predictive Accuracy", Journal of Business & Economic Statistics, 13(3), pp.253~263 (1995)
- Fama, E. F., "The Cross-Section of Expected Stock Returns", Journal of Finance, 47(2), pp.427~465 (1992)
- Fama, E. F., "Common Risk Factors in the Returns on Stocks and Bonds", Journal of Financial Economics, 33(1), pp.3~56 (1993)
- Fama, E. F., "Value versus Growth : The International Evidence", Journal of Finance, 53(6), pp.1975~1999 (1998)
- Fama, E. F., "Dissecting Anomalies", Journal of Finance, 63(4), pp.1653~1678 (2008)
- Fama, E. F., "Luck versus Skill in the Cross-Section of Mutual Fund Returns", Journal of Finance, 65(5), pp.1915~1947 (2010)
- Fama, E. F., "A Five-Factor Asset Pricing Model", Journal of Financial Economics, 116(1), pp.1~22 (2015)
- Fama, E. F., "International Tests of a Five-Factor Asset Pricing Model", Journal of Financial Economics, 123(3), pp.441~463 (2017)
- Foye, J., "Testing Alternative Versions of the Fama-French Five Factor Model in the UK", Risk Management, 20(2), pp.167~183 (2018)
- He, Z., "Dynamic Factors and Asset Pricing", Journal of Financial and Quantitative Analysis, 45(3), pp.707~737 (2010)
- He, Z., "Multi-factor Volatility and Stock returns", Journal of Banking & Finance, 61(2), pp.s132~s149 (2015)[DOI]
- Hu, Oh., "Applicability of the Fama-French Three-Factor Model in Forecasting Portfolio Returns", Journal of Financial Research, 30(1), pp.111~127 (2007)
- Jiang M., "An Extended Regularized Kalman Filter Based on Genetic Algorithm : Application to Dynamic Asset Pricing Models", Quarterly Review of Economics and Finance, 79, pp.28~44 (2021)
- Lewellen, J., "A Skeptical Appraisal of Asset Pricing Tests", Journal of Financial Economics, 96(2), pp.175~194 (2010)
- Li, J., "Factor Models for Asset Returns based on Transformed Factors", Journal of Econometrics, 207, pp.432~448 (2018)
- Maiti, M., "A Critical Review on Evolution of Risk Factors and Factor Models", Journal of Economic Surveys, 34(1), pp.175~184 (2020)
- Maiti, M., "Is Human Capital the Sixth Factor?", Journal of Economic Studies, 45(4), pp.710~737 (2018)
- Novy-Marx, R., "The Other Side of Value : The Gross Profitability Premium", Journal of Financial Economics, 108(1), pp.1~28 (2013)
- Salotti, S., "Multifactor Risk Loadings and Abnormal Returns under uncertainty and Learning", Quarterly Review of Economics and Finance, 54, pp.393~404 (2015)
- Simin, T., "The Poor Predictive Performance of Asset Pricing Models", Journal of Financial and Quantitative Analysis, 43(2), pp.355~380 (2008)