자산가격변화와 비정보기반투자자의 심리에 대한 선도-지연 관계 분석
Analysis of Lead-Lag Relationship between Risk-Adjusted Return and Sentiment of Uninformed Investors
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초록
본 연구의 목적은 비정보기반투자자의 심리를 BERT 모형을 통해 계량화함으로써 투자자의 “심리”가 자산가격변화에 대해 예측력을 갖는지 선도-지연 관계에 대한 실증분석을 통해 살펴보는 것이다. 2018년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지의 시가총액 기준 상위 20개 개별종목의 일간 수익률, 국고채 3년물 금리, 그리고 각 개별종목에 대한 게시판 댓글들로 산출한 감성지수를 사용하여 감성지수와 위험조정수익률 간의 상관성을 확인하고자 우선 단순선형회귀분석을 진행하였다. 단순선형회귀분석 결과 감성지수와 위험조정수익률 사이에 통계적으로 유의한 관계가 있음을 확인하였다. 이 결과를 토대로 위험조정수익률과 감성지수의 선도-지연 관계를 분석하기 위해 VAR 분석, 그랜저 인과 분석, 충격반응분석 그리고 예측오차분산분해를 진행하였다. 분석 결과, 감성지수는 위험조정수익률에 선도하는 관계를 갖지 않고, 오히려 위험조정수익률의 감성지수에 대한 예측력이 통계적으로 유의미함을 확인하였다. 해당 분석 결과의 강건성을 확인하고자 Fama-French 3 Factor 모형과 자본자산가격결정 모형에서 도출한 회귀계수를 바탕으로 젠센의 알파를 유도하여 젠센의 알파와 감성지수 간의 선도-지연 관계를 살펴보기 위해 감성지수에 각각 -1, 0, +1 시차를 두고 회귀분석을 진행함으로써 감성지수가 초과수익률에 지연된 관계가 존재한다는 것을 확인하였다. 결론적으로, 비정보기반투자자투자자 심리의 과거 정보가 현재의 자산가격변화를 설명하지 못하고, 오히려 비정보기반투자자들의 현재 심리가 자산가격변화의 과거 정보에 의해 설명되고 있음을 발견하였다.
Abstract
The purpose of this study is to examine whether the investor’s sentiment has an predictive and explanatory power for asset price changes through an empirical analysis of the lead-lag relationship between uninformed investor’s sentiment and risk-adjusted returns. VAR model, Granger causality analysis, Impulse response analysis, and forecast error variance decomposition were conducted to analyze the lead-lag relationship between risk-adjusted returns and sentiment index. As a result of the analysis, it was confirmed that the sentiment index did not have a leading relationship with the risk-adjusted return rate, but that there was a statistically significant relationship in the delayed lag. In conclusion, it was found that the past information on investor sentiment of uninformed investors does not predict current change of asset price, but rather, the current sentiment of uninformed investors is predicted by lagged information on the change of asset price.
참고문헌 (38)
- 김가람, "투자심리지수의 대용변수와 유용성: 개별기업 주식수익률에 미치는 영향을 바탕으로", 경영학연구, 47(5), pp.1231~1260 (2018)
- 김류미, "인터넷 검색량과 투자자별 거래 및 주식수익률의 관계에 대한 실증 연구", 금융공학연구, 17(2), pp.53~85 (2018)
- 김은총, "비트코인 현물과 선물시장 사이의 가격발견기능과 전이효과에 관한 연구", 금융공학연구, 21(2), pp.79~102 (2022)
- 김현모, "온라인 주식게시판 정보와 주식거래량에 관한 인과관계 연구: 온라인 주식게시판의 역할을 중심으로", 한국IT서비스학회 학술대회논문집, pp.1~7 (2014)
- 김현아, "낙관적 투자자의 기대가 핫마켓상황 IPO 시장의 이상현상에 미치는 영향력 검증", 재무관리연구, 27(2), pp.1~33 (2010)
- 연소영, "시장지표를 이용한 산업별 주식수익률의 예측성과", 금융공학연구, 22(1), pp.81~1196 (2023)
- 장은아, "BERT를 활용한 뉴스 감성분석과 거시경제지표 조합을 이용한 주가지수 예측", 한국컴퓨터정보학회논문지, 25(5), pp.47~56 (2020)
- Baker, M., "Investor sentiment and the cross-section of stock returns", The journal of Finance, 61(4), pp.1645~1680 (2006)
- Black, F., "Noise", The Journal of Finance, 41(3), pp.528~543 (1986)
- Bollen, J., "Twitter mood predicts the stock market", Journal of Computational Science, 2(1), pp.1~8 (2011)
- Brogaard, J., "What moves stock prices? The roles of news, noise, and information", The Review of Financial Studies, 35(9), pp.4341~4386 (2022)
- Brown, G., "Investor sentiment and asset valuation", Journal of Business, 78(2) (2005)
- Brown, G. W., "Investor sentiment and the near-term stock market", Journal of Empirical Finance, 11(1), pp.1~27 (2004)
- Costola, M., "Machine learning sentiment analysis, COVID-19 news and stock market reactions", Research in International Business and Finance, 64, pp.101881~ (2023)
- Easley, D., "Option volume and stock prices: Evidence on where informed traders trade", Journal of Finance, 53(2) (1998)
- Fama, E. F., "Common risk factors in the returns on stocks and bonds", Journal of Financial Economics, 33, pp.3~56 (1993)
- Fama, E. F., "A five-factor asset pricing model", Journal of Financial Economics, 116(1), pp.1~22 (2015)
- Media sentiment and international asset prices, "Fraiberger, S. P.", National Bureau of Economic Research, ~, pp.No. w25353 (2018)
- Fromentin, V., "Time-varying causality between stock prices and macroeconomic fundamentals : Connection or disconnection?", Finance Research Letters, 49, pp.103073~ (2022)
- Han, B., "Investor sentiment and option prices", The Review of Financial Studies, 21(1) (2008)
- Hochreiter, S., "Long short-term memory", Neural Computation, 9(8), pp.1735~1780 (1997)
- Jung, S. H., "Predicting Stock Prices Based on Online News Content and Technical Indicators by Combinatorial Analysis Using CNN and LSTM with Self-attention", Asia Pacific Journal of Information Systems, 30(4), pp.719~740 (2020)
- Kearney, C., "Textual sentiment in finance : A survey of methods and models", International Review of Financial Analysis, 33, pp.171~185 (2014)
- Predicting returns with text data, "Ke, Z. T.", National Bureau of Economic Research, ~, pp.No. w26186 (2019)
- Lee, C. M. C., "Investor sentiment and the closed-end fund puzzle", Journal of Finance, 46(1) (1991)
- Lee, Y., "A VECM analysis of Bitcoin price using time-varying cointegration approach", Journal of Derivatives and Quantitative Studies (2022)
- Levy, O., "Neural word embedding as implicit matrix factorization", Advances in Neural Information Processing Systems, pp.2177~2185 (2014)
- Meligkotsidou, L., "Quantile regression analysis of hedge fund strategies", Journal of Empirical Finance, 16(2), pp.264~279 (2009)
- Opitz, D., "Popular ensemble methods : An empirical study", Journal of Artificial Intelligence Research, 11, pp.169~198 (1999)
- Shleifer, A., "Inefficient markets: An introduction to behavioural finance" (2000), Oup Oxford
- Stambaugh, R. F., "The short of it : Investor sentiment and anomalies", Journal of Financial Economics, 104(2), pp.288~302 (2012)
- Xu, H. C., "A weekly sentiment index and the cross-section of stock returns", Finance Research Letters, 27, pp.135~139 (2018)
