In leading financial markets such as the United States and the Europe countries, it has been dis-cussed actively to predict returns in stock market with various methods. On the other hand, Korean researches mainly focus on pricing model of derivatives due to excessively massive derivatives market in Korea.
This paper finds the best model which fits to Korean market by applying the various newest methods for predict expected return in stock market. At first, apply traditional predictive methods to Korean stock market to predict return. Based on this result, we can see the same result as Goyal and Welch (2008) which proposed that the traditional predictive regression does not have better predictive ability about future stock market return than historical average of returns. In other word, predictive regression has lower predic-tive power for expected return than the simple proxy made by historical average of returns. Secondly, this paper tests the Present-Value Model proposed by Binsbergen and Koijen (2010) which has been known as the best way to predict returns until now. Finally, SOP method proposed by Ferreira and Santa-Clara (2011) is tested with Korean stock market data.
Through this process, this paper proposes similar results as what the previous researches has shown with U.S stock market data. In other word, with traditional predictive regression method, it is shown that the various well-known predictors do not have better predictive power than the historical average of re-turns. The Present-Value Model and SOP method show better performance than historical average of stock market returns, and these results congruent with previous ones proposed by Binsbergen and Koijen (2010) and Ferreira and Santa-Clara (2011).
미국을 비롯한 선진 금융시장들을 대상으로는 이미 다양한 방법론을 통한 주식 시장 수익률 예측 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 반해 국내의 연구는 이례적으로 볼륨이 큰 파생상품 시장이 존재하는 국내 시장의 사정을 잘 반영하듯 파생상품의 가격결정 모형에 집중되는 경향을 보여주고 있다.
본 연구는 최근에 발표된 주식 시장의 수익률 예측을 위한 다양한 방법론 및 연구 결과들을 국내시장에 적용해보고 보다 적절한 방법론을 찾아본다. 우선 전통적인 predictive re-gression 방법을 이용한 국내 주식시장의 수익률 예측을 진행하였다. 이를 바탕으로 Goyal and Welch (2008)가 미국 시장을 대상으로 보여준 predictive regression의 불충분한 설명력 여부를 국내 시장을 대상으로 검증하였으며, 그 결과는 미국의 경우와 유사한 형태를 나타내었다. 즉, 기존의 predictive regression은 주식 시장 수익률의 역사적 평균을 예상 수익률의 추정 값으로 한 것에 비해 설명력이 떨어지는 것으로 확인되었다. 한편, 이와는 별개로 지금까지 가장 예측력이 높다고 알려진 Binsbergen and Koijen (2010)의 Present-Value Model을 이용하여 본 모델의 국내 시장에서의 적용가능성 및 예측력 검증을 시행하였다. 이 모델을 국내 시장에 적용함에 있어서는 상태-공간 모형(state-space model)에 Kalman filter를 적용시켜 parameter를 추정하는 과정에서 32개의 적은 표본을 가지고 10개에 달하는 parameter를 추정하면서 생기 문제로 인해 충분한 설명력을 보장하지 못한다는 결론을 얻을 수 있었다. 마지막으로, Ferreira and Santa-Clara (2011)에 의해 제시된 또 다른 방법론인 SOP method를 추가적으로 국내 시장에 적용하여 그 성과를 분석하였으며, 가장 간단한 SOP 모형으로는 높은 설명력을 확인할 수 있었으나 모델의 유의성이 다소 떨어지는 결과를 얻었다. 이에 반해 주가수익률의 상승률(growth rate of price-earnings ratio)을 기존의 predictive regression 이나 multiple reversion 방법을 통해 추정한 값을 사용하는 개선된 SOP 모형에서는 높은 설명력과 모델의 유의성을 모두 확인할 수 있었다.
