The dissertation consists of two essays on the investor herding behavior in the stock market. The first essay examines how investor herding behavior affects a firm’s equity price and return volatility. This study assumes agent in the economy displays a herding behavior as empirically verified whereas prior models assumes agents agree to disagree: adhere to own opinions even after they notice the difference in opinions from each other. Agents become to have similar precision in forecasting economic variable that is closely related to stock price due to herding behavior. Consequently, their change in supply and demand have almost equal power on the response of stock price Therefore, observed disagreement increase the sensitivity of stock price with respect to an external economic shock, and stock return volatility. In addition, we expect the return predictability for stock with an excessive volatility. Simulation study finds that stock return volatility and predictability increases in agents’ disagreement with the existence of investor herding behavior. Empirical study also supports this argument. Stocks with high analyst forecast dispersion and higher herding behavior displays higher stock return volatilities, and positive future stock returns.
The second essay studies the locality of behavior contagion and spillover over investor cognitive network constructed through their participation in an online social media for investment. This study examines whether cognitive network captures investors’ attention distribution onto stock market and serves as a channel for that multiple behaviors (e.g., sentiment, disagreement, and overconfidence) can pass through. Empirical studies confirm that attention-grabbing stocks takes investors’ limited cognitive resources away from cognitively close stocks and behaviors are contagious only to cognitively close stocks. Moreover, behavioral aspects not only transmits, but also affects its market variables related to uncertainty. These findings imply that social influence among investors are so crucial that must be reflected into asset pricing.
본 학위 논문은 주식 시장에서 투자자의 군집행동으로 인하여 발생하는 현상에 대한 두 편의 연구로 구성되어 있다. 첫 번째 연구는 투자자의 군집행동이 주식의 가격과 변동성에 끼치는 영향을 살펴본다. 선행 연구들은 경제 내의 참여자들이 각자의 의견을 고수한다고 가정하는 반면, 본 연구에서는 타인의 의견을 따라하는 군집행동이 존재할 경우를 살펴본다. 선행 연구에 따르면, 주식 시장의 참여자들은 주가와 관련된 변수를 예측하는 데 있어서 다른 사람과 비슷하게 의견을 표시하는 군집행동을 보인다. 군집행동으로 인해, 이들의 예측은 비슷한 정확도를 가지게 되고, 수요와 공급의 변화는 주가에 대해 동등한 파급력을 가지게 된다. 따라서, 관찰되는 의견 분포는 외부 충격에 대한 주가의 반응을 증가시키고, 변동성에 영향을 미칠 것으로 예상된다. 또한 변동성의 증가로 인해 주식 수익률이 예측 가능할 것으로 예상된다. 모의 실험의 결과는 다음과 같다. 군집행동이 강하게 존재하는 경우, 경제 참여자의 이견 정도에 따라 주가의 변동성이 증가함을 보였다. 또한 변동성이 증가함에 따라 주식 수익률도 증가함을 보였다. 실증 분석의 결과도 이를 뒷받침해준다. 주식 시장 참여자들의 주가 관련 변수 예측치의 분산 정도가 크고, 군집행동의 정도가 큰 주식들은 그렇지 않은 주식들에 비하여 높은 변동성과, 양의 주식 수익률을 보였다. 이 결과는 주가 변동성과 더불어 수익률과 관련된 변수를 분석할 때, 의견 분산 정도와 군집행동의 중요성을 시사한다.
두 번째 연구는 투자자들의 사회적 상호작용으로 인한 군집행동이 투자 정서의 전염에 끼치는 영향을 살펴본다. 선행 연구들은 투자자들이 사회 연결망을 통해 의견을 공유하게 되고, 서로의 언행을 통해 영향을 받게 됨을 보고한다. 온라인에서는 지리적 위치나 사회적 지위가 아닌 관심 주식을 중심으로 투자자들이 군집하므로, 관심도에 따른 행동의 전염이 예상된다. 분석을 위해, 온라인 투자 플랫폼의 게시글을 분석하여, 투자자들의 관심 분포도를 나타내는 주식 그래프를 성공적으로 구성하였고, 다음의 분석 결과를 얻었다. 첫째, 주식에서 발생하는 투자자들의 행동은 관심도가 중첩되는 주식들로 전파되며 매개체는 공통 투자자들임을 보였다. 투자자들의 과신(overconfidence), 이견(disagreement), 비관(pessimism)이 전파되며, 낙관(optimism)은 전파되지 않음을 보였다. 둘째, 행동의 영향력은 플랫폼 내에서의 전파로 그치는 것이 아니라, 주식의 시장 변수에도 영향이 미치는 것을 확인하였다. 이는 그동안 보고되지 않았던 국지적 행동 전파의 매개체가 투자자들의 관심 분포이며, 시장 변수를 분석할 경우, 투자자들의 관심 정도를 공유하는 다른 주식의 영향의 중요성을 시사한다.
