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변동성변화에 대한 민감도와 주식수익률간의 횡단면적 관계

The Effect of Market Volatility Changes on the Cross-sectional Expected Return in Korean Stock Market

김동회|정정현
한국금융공학회 (Korean Association of Financial Engineering)|2007.06|金融工學硏究 (Korean Journal of Financial Engineering)|제6권 제1호|pp. 93-115|DOI 10.35527/kfedoi.2007.6.1.005

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내재변동성변동성 위험시장변동성implied volatility3요인 모형횡단면적 수익률aggregate volatilitythree factor modelvolatility riskcross-sectional expected return
주제분류경영학

초록

본 연구는 한국 주식시장에서 시장 전체의 변동성 변화가 개별 주식의 수익률에 체계적인 영향을 주는가에 대하여 실증분석 하였다. 1997년 7월부터 2005년 12월까지의 자료를 대상으로 분석하였으며, 한국 증권선물거래소가 발표하는 대표변동성의 증분을 전체시장의 변동성 변화에 대한 대용치로 이용하였다. 실증분석결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 시장 전체의 변동성 변화에 대한 민감도별로 5개의 포트폴리오를 구성하는 경우, 민감도가 높은 포트폴리오의 수익률이 민감도가 낮은 포트폴리오 수익률보다 높게 나타났다. 또한 변동성 변화에 대한 요인민감도는 포트폴리오 구성 전에 비하여 포트폴리오 구성 이후에 0으로 회귀하는 경향이 있다는 것을 발견하였다. 시장요인, SMB 요인, HML 요인 등의 요인과 시장 전체의 변동성 변화 간의 상관관계를 분석한 결과, 유의적인 상관관계를 발견할 수 없었다. 이는 변동성 변화가 시장요인, SMB 요인, HML 요인 등으로부터 파생된 요인이 아닌 독립적인 새로운 위험의 원천이 될 수 있다는 것을 제시하는 것이다. 또한 변동성 위험에 대하여 유의적인 위험 프리미엄이 지급되는가를 분석하였는데, 전체 분석대상기간 동안의 자료를 이용한 분석에서는 변동성 위험에 대한 유의적인 위험 프리미엄을 발견할 수 없었으나, 전반 하위기간에서는 유의적인 양의 프리미엄을 발견하였으며, 후반 하위기간에는 유의적인 음의 프리미엄을 발견하였다. 마지막으로 포트폴리오 구성방법에 따라 위험 프리미엄의 추정치가 달라진다는 것을 발견하였다.

Abstract

This paper examines the pricing effect of aggregate volatility risk in the cross- section of stock returns. The sample stocks are all firms listed in the KRX except financial firms during the period from July 1997 to December 2005. The innovation in aggregate volatility is measured as the changes in the Representative Volatility Index from KRX. The quintile portfolios are composed by the loadings of individual stock return on the innovation in aggregate volatility. To estimate the loading, the individual stock excess return is regressed on the market excess return and the innovation in aggregate volatility in daily base. The monthly return of the portfolio that buys high loading portfolio and sells low loading portfolio is positive but not significant. And ex post exposures to the volatility risk of the quintile portfolios seem to have a tendency to revert to zero. The correlation coefficients of the innovation in volatility to the market factor, SMB factor, and HML factor are not statistically significant. This means that the innovation in aggregate volatility can be a candidate for risk factor which can be added to the Fama and French(1993)'s three factor model. To estimate the factor premium on the volatility risk, 25 portfolios are composed by the past loadings on the innovation in the aggregate volatility and the market excess return. The volatility risk factor premium is positive but not significant for all period. For first sub-period, the premium is significantly positive, and for second sub-period, the premium is significantly negative. But the estimates of volatility risk premium do not have consistency to the criterion of the portfolio composition and to the sample period.

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