This paper sought to reflect industrial effects on extracting idiosyncratic volatility and on examining a relationship between the idiosyncratic volatility and future return of stocks. The structure of data was transformed into panel data, and the idiosyncratic volatility and future return was analyzed by hierarchical linear model to reflect industrial effects. As a result, the factor coefficients and idiosyncratic volatility coefficient are more significant on CAPM, Fama-French Three-Factor model, Five-Factor model given the effects of industry. To validate effectiveness and robustness, it was checked that the significance was maintained most period, when using five-year one-month rolling period. And also, the cumulative return of portfolio outperformed the others.
본 연구는 주식의 초과 수익률의 고유 변동성을 추출하는 과정과 향후 주식의 수익률의 관계를 분석함에 있어서 산업의 효과를 반영하고자 하였다. 산업 집단 내와 집단 간 영향력을 고려하기 위해 패널 자료화하였고 개별 주식의 고유 변동성과 수익률의 회귀 분석에서 다 계층 모형을 적용하여 분석하였다. 그 결과, CAPM, Fama-French 3 요인, 5요인 모형에서 모두 산업의 효과를 고려할 때, 계수의 유의성이 강화되는 것을 확인하였고, 산업 효과를 반영한 고유 변동성이 향후 주식의 수익률에 더 유의한 영향력을 가지는 것을 확인하였다. 5년 기간을 이동하면서 강건성에 대한 검증을 하였고, 실효성 검증을 위해 투자 포트폴리오를 구성한 결과, 산업의 효과를 반영한 고유 변동성이 더 높은 누적 수익률을 보임을 통해 산업의 효과를 고려하는 것이 실효성을 가짐을 밝혔다.
