This paper empirically analyzes the time-varying cross-autocorrelation between small-cap stocks and large-cap stocks portfolio returns based on Korean stock market data from 1999 to 2017, and compares prevailed models predicting small-cap and large-cap stocks portfolio with EVAR model including the dynamic cross-autocorrelation in order to show that dynamic cross-autocorrelation is an imperative factor in forecasting SMB variables. In conclusion, models that can better explain dynamic cross-autocorrelation than models that have been widely used, such as autocorrelation models or macroeconomic models, are able to show better performance in SMB variable prediction because relation between small- and large- portfolio returns are inconstantly changing over time.
이 논문에서는 1999년부터 2017년까지의 한국 주식시장의 데이터를 기반으로 소형주 포트폴리오와 대형주 포트폴리오 수익률 간의 시간에 따라 변하는 횡단 자기 상관성을 실증 분석하고, 기존의 소형주와 대형주 포트폴리오를 예측하기 위해 제안된 모델들과 역동적 횡단 자기 상관성을 포함한 EVAR 모델을 실증 분석 및 비교하여 역동적 횡단 자기 상관성이 SMB 변수의 예측에서 중요한 요소임을 밝혀내었다. 결론적으로 기존에 널리 사용되어 왔던 자기 상관 모델이나 거시 경제 변수들을 포함한 모델들보다 역동적 횡단 자기 상관성을 잘 설명할 수 있는 모델이 SMB 변수 예측에서 더 나은 성과를 보여줄 수 있었던 이유는, 소형주와 대형주 포트폴리오 수익률 상관관계 시차의 정도가 끊임없이 변하기 때문인 것을 알 수 있었다.
