In this thesis, we compare the performance of time-series factor models with that of cross-section factor models. Fama and French (2020) propose cross-section factor models, where cross-section factors are constructed using the coefficients of the independent variables in the Fama-MacBeth cross-sectional regressions. Unlike the evidence documented in the US stock market, this thesis shows that the performance of cross-section factor models is worse than that of time-series factor models in accounting for anomaly portfolio returns in the Korean stock market. To evaluate the performance of each model, GRS statistics, Hotelling T2, equal-weight matrix, and measures of regression fit are used.
본 연구에서는 한국 주식시장에서 시계열 요인과 횡단면 요인을 활용한 모형 중 어느 모형이 주가 수익률을 더 적절히 설명하는지 비교하고자 한다. 횡단면 요인들은 Fama and French (2020)가 제안한 Fama and Macbeth (1973)의 횡단면 회귀분석의 독립변수들의 계수를 이용하여 구축한다. 미국 주식시장에서의 결과와는 달리 한국 주식시장에서는 시계열 모형이 여러 이상현상에 대해 더 우월한 설명력을 보인다. 각 모형의 성과를 평가하기 위해 GRS 통계량, Hotelling T2 통계량, 동일비중 행렬, 회귀분석 적합도 통계치 등을 활용하였다.
