This paper empirically analyzes factor models using Principal Component Analysis (PCA) on the Korean Equity Market. 25 Portfolios are calculated based on the result of Fama and Macbeth(1973) cross-sectional regression in a way which Clarke (1973) suggests. By doing PCA on time series data of predicted return of portfolio, eigen vectors are formulated which is a weight of factors. This paper proposes predicted return of portfolio does not well predict realized return of portfolio on the Korean Equity Market. In addition, only the first factor of PCA is not sensitive when sample period and the number of portfolio are changed.
본 논문은 주성분 분석을 이용하여 한국 시장 기업들의 요인을 추출하는 연구를 수행하였다. Clarke(2022)를 참고하여 Clarke이 제시한 횡단면 회귀분석을 수행하였고 그 결과로 산출되는 예측 수익률을 기준으로 25개의 포트폴리오를 구성하였다. 그리고 구성한 포트폴리오들의 예측 수익률의 시계열 데이터에 주성분 분석을 수행하여 산출된 고유벡터들을 요인 산출을 위한 비중으로 하였다. 연구를 통해 한국 시장 기업들에 대해 주성분 분석을 이용한 요인 추출 방법의 경우 Clarke(2022)의 미국 시장의 분석 결과와 달리 예측 수익률이 실제 수익률을 잘 예측하지 못하는 결과를 발견하였다. 또한 추출된 요인들의 경우 포트폴리오 개수에 변화를 주거나 표본의 대상이 되는 기간에 변화를 주는 등의 민감성 검증을 통해 첫번째 요인에서만 민감하지 않은 결과를 갖게 됨을 확인하였다.
