This study examines the explanatory power of factor models in the Korean stock market. We use the maximum squared Sharpe ratio as the metric for ranking factor models. Both nested and non-nested models are considered. The nested models are the capital asset pricing model, the three-factor model of Fama and French, the five-factor extension of Fama and French, and a six-factor model that adds a momentum factor. The RHS approach using the GRS statistic is used to evaluate the nested models. In comparing the non-nested models, we use the maximum squared Sharpe ratio as the metric for ranking factor models. With the metric, we show that cash profitability factor has higher explanatory power than operating profitability factor. Finally, we compare the maximum squared Sharpe ratio of various factor models and confirm that this approach is consistent with the traditional LHS approach.
본 연구는 한국 주식 시장에서의 요인 모형 평가를 그 목적으로 한다. 평가 대상 모형에는 중첩 모형(nested models)과 비중첩 모형(non-nested models)이 모두 포함된다. 중첩 모형들은 자본자산가격결정모형(CAPM)을 기초로 하며, 3요인 모형 및 5요인 모형, 그리고 모멘텀 요인을 포함하는 6요인 모형까지 확장된다. 중첩 모형을 평가함에 있어서는 GRS 통계값을 활용한 RHS 접근법을 사용한다. 비중첩 모형들을 비교함에 있어서는 모형 내 요인들의 최대 샤프 비율 제곱을 사용하며, 이를 통해 현금수익성 요인이 영업수익성 요인보다 높은 설명력을 보임을 확인한다. 최종적으로 다양한 요인 모형들의 최대 샤프 비율 제곱을 비교하고, 이 접근법이 전통적 LHS 접근법과 상통함을 확인한다.
