Present work studies on the relationship between return and idiosyncratic risk of the US REITS market. Our research is performed employing the methodology developed by Ooi et al. (2009). Daily idiosyncratic risk is extracted as residual applying the Fama-French 5 factor model, and then the conditional idiosyncratic risk is calculated from the EGARCH model. The Fama-French 5 factor model has been proven superior to previous models, such as the traditional CAPM model which attempts to explain the stock return with market beta only, the Fama and French model(1992, 1993) which takes the size effect and the value effect into consideration, or even the Carhart(1997) 4 factor model which additionally includes the momentum effect to Fama-french’s 3 factor model. There have been various studies which confirm that the Fama-French 5 factor model can explain stock return more accurately by explicitly taking into account the profitablity effect and the investment effect. This is due to the fact that the five-factor model contains the two additional explan-atory variables which can capture market risk in common. Since actual volatility does not follow random walk process, the volatility by itself can not be used as a future risk. Therefore more sophisticated method such as EGARCH method is required for the calculation of the conditional expected idiosyncratic risk. After the conditional expected idiosyncratic risk was obtained by using the EGARCH model, cross-sectional regression analysis is employed to establish more accurate relationship between REITs return and idiosyncratic risk. The results of our analysis show that REITs return and conditional idiosyncratic risk has a positive relationship with 1% level of statistical significance.
본 연구는 미국의 상장 REITs 의 고유 위험과 수익률의 관계에 대한 연구를 시행하였다. 이를 진행하기 위해 Ooi et al. (2009)의 방법론을 차용하였다. 고유 위험은 REITs 의 일별 초과 수익률을 Fama-French 5 요인 모델에 적용하여 추출한 잔차로써 고유 변동성을 구하고, 이를 EGARCH 모델에 적용하여 조건부 기대 고유 변동성을 구한다. Fama-Fremch 5 요인 모델은, 기존의 시장 민감도로만 수익률을 설명했던 자산가격결정 모형이나 기업 요인, 가치 요인을 추가한 Fama-French(1992, 1993)의 3 요인 모델, 여기에 모멘텀 요인을 추가한 Carhart(1997)의 4 요인 모형보다 수익률에 있어 설명력이 높다는 것을 보인 여러 연구 결과가 있다. 5 요인 모델로 구한 잔차는 시장 민감도, 규모요인, 가치 요인, 이익 요인, 투자 요인 등 시장 공통의 요인을 이전의 모델보다 효과적으로 제거할 수 있기 때문에, 보다 더 정확한 고유 위험성이 될 수 있다. 또한 실측된 고유 변동성은 랜덤워크를 따르지 않기 때문에 미래의 기대 변동성이 될 수 없다는 기존의 연구 가 다수 존재하기 때문에, EGARCH 이를 이용하여 월별 변동성을 구하고, 횡단면 분석을 통해 각 REITs 의 월별 수익률과 월별 조건부 기대 고유 변동성과 관계를 분석한다. 결과로, REITs 의 고유 변동성과 수익률은 1%의 유의수준으로 양의 상관관계가 나타남을 보였다.
