This research focuses on empirical analysis of forecasting stock return with a cyclical component of the financial ratio in the South Korea stock market. According to the present value model, financial ratios such as dividend per price, book to market, and earning per share can be employed to forecast stock return. However, many empirical researches have shown that this forecasting power can be used during specific periods. In this research, nonparametric decomposition method is employed to acquire slow-moving local mean and cyclical components from the financial ratios to improve forecasting power in the South Korea stock market. Among these two components, the cyclical components show improved predictability from both in-sample and out-of-sample tests. However, slow-moving local mean components do not show any significant improvement.
본 연구에서는 금융 비율에서 구한 주기적 요소가 한국 주식시장에서 갖는 예측력을 실증분석하는데 중점을 둔다. 전통적인 현재가치모델(Present Value Model)에서 주가 대비 배당률(Dividend Per Price), 시가 대비 장부가(Book to Market), 그리고 주당 순이익(Earning Per Share)와 같은 금융 비율은 주가 수익률을 예측하는데 있어서 강력한 예측력을 갖는다고 주장한다. 하지만 여러 실증 분석과 연구를 통해 이러한 금융 비율의 예측력이 과거 특정 기간에 한정된다는 것이 밝혀졌다. 본 연구에서는 한국시장에서 이러한 금융 비율이 갖는 예측력을 개선하고자 금융 비율을 주기적 요소와 천천히 움직이는 구간 평균 요소로 분해한다. 이 두가지 요소들 중 주기적 요소는 표본 내 예측과 표본 외 예측에서 유의미한 예측력 향상을 보인다. 하지만 천천히 움직이는 구간 평균 요소는 유의미한 예측력 향상을 보여주지 못한다.
