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한국 주식시장에서 반대투자전략의 효율성 분석 : 상장폐지기업의 생존편의 문제와 관련하여 = An empirical study on the efficiency of contrarian strategy in the korean stock market : considering survivorship bias of delisted companies
서명 / 저자 한국 주식시장에서 반대투자전략의 효율성 분석 : 상장폐지기업의 생존편의 문제와 관련하여 = An empirical study on the efficiency of contrarian strategy in the korean stock market : considering survivorship bias of delisted companies / 신준석.
저자명 신준석 ; Shin, Jun-Seok
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2006].
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초록정보

Jegadeesh and Titman demonstrated in 1993 that excess return could be acquired by relative strength strategy, in other words, by buying winner portfolio and selling loser portfolio. On the contrary, many studies conducted on the Korean stock market so far have supported contrarian strategy rather than relative strength strategy. My study, however, argues that contrarian strategy is not practical for the actual stock market, when we consider the survivorship bias of delisted companies. Past studies on the Korean stock market have largely neglected the problem of delisted companies. I found out by an empirical research that contrarian strategy can only yield negative return in the stock market that includes delisted companies.

Jegadeesh와 Titman이 1993년에 발표한 연구결과는 과거의 주가자료를 가지고는 초과수익을 얻을 수 없다는 현대 재무학 이론에 대한 반증으로 해석되었다. 그들이 사용한 포트폴리오 전략은 이전 기간에 뛰어난 성과를 보여준 승자포트폴리오를 매입하고 나쁜 성과를 보여준 패자포트폴리오를 매도하는 계속투자전략(relative strength strategy)으로 이를 통해 1% 정도의 유의한 초과수익을 달성할 수 있음을 보여주었다. 그러나 동일한 방법론을 이용한 국내의 선행연구에서는 계속투자전략을 지지하지 못하거나 오히려 반대투자전략을 지지하는 연구 결과가 발표되었는데, 이는 전기에 나쁜 성과를 보인 종목을 매입하는 것이 그 반대의 상황보다 우월한 투자전략임을 암시한다. 본 연구에서는 실제 주식시장에서 매년 발생하는 상장폐지기업의 경우를 고려하여 반대투자전략이 현실의 주식시장에서 실행가능한 포트폴리오 전략이 될 수 있는지를 검증하는데 주안점을 두었다. 실증분석 결과 상장폐지기업의 자료를 고려한 경우 반대투자전략에서는 모두 손실이 발생함을 확인하였는데 이러한 결과는 이전에 나쁜 성과를 보인 종목을 매입하기를 꺼려하는 투자자들의 성향이 합리적임을 뒷받침하는 증거라 할 수 있다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MGSM 06060
형태사항 iv, 45 p. : 삽도 ; 26 cm
언어 한국어
일반주기 저자명의 영문표기 : Jun-Seok Shin
지도교수의 한글표기 : 김인준
지도교수의 영문표기 : In-Joon Kim
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 금융공학전공,
서지주기 참고문헌 : p. 44-45
주제 반대투자전략
생존편의
상장폐지기업
Contrarian strategy
survivorship bias
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