학술논문
데이터 마이닝 효과를 감안한 한국 주식수익률 예측가능성 검정
이용수 130
- 영문명
- Korean Stock Market Return Predictability in the context of Data-mining effect
- 발행기관
- 한국자료분석학회
- 저자명
- 전성주(Sungju Chun)
- 간행물 정보
- 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.23 No.1, 369~384쪽, 전체 16쪽
- 주제분류
- 자연과학 > 통계학
- 파일형태
- 발행일자
- 2021.02.28
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국문 초록
이 연구에서는 한국 주식시장의 대표적인 지수인 KOSPI 종합지수와 KOSPI 시가총액 규모별 대ㆍ중ㆍ소형주 지수에 대해 다양한 거시ㆍ금융변수들의 미래 주가수익률 예측력을 검증하고자 한다. 특히, 본 연구는 선행 연구에서 다룬 표본 내 예측가능성 검정법과 표본 외 예측가능성 검정법에 대해 Inoue, Kilian(2004)의 계량방법론을 바탕으로 Rapach, Wohar(2006)가 사용한 데이터 마이닝 부트스트랩 방법을 사용하여 많은 수의 예측변수들을 고려할 때 발생하는 대표적인 문제인 데이터 마이닝 효과를 통제한다. 최대검정치(maximal statistics)의 실증적 분포를 사용하여 데이터 마이닝 효과를 통제할 경우 기존 문헌연구 결과와 달리 KOSPI 종합지수와 KOSPI 대형주 지수에 대해서는 미래 수익률 예측력을 지닌 변수는 없는 것으로 나타났다. KOSPI 중형주 지수의 장기 수익률에 대해서는 주가순자산비율이 표본 내 예측가능성 귀무가설을 기각하고 있다. KOSPI 소형주 지수의 경우 배당수익률이 단기 수익률에 대한 표본 내 예측력을 지니고 있으며, 주가순자산비율이 장기수익률에 대한 표본 내 예측력과 표본 외 예측력을 지니고 있는 것으로 나타났다.
영문 초록
The study performs an empirical analysis on the predictability of macroeconomic and financial variables for the KOSPI and the size portfolio returns. This study applies the data-mining bootstrap procedure proposed by Inoue, Kilian(2004) and Rapach, Wohar(2006) to control for the data-mining effects accompanying the predictive regressions involving many predictive variables in the in-sample and out-of-sample tests. As the study controls for the data-mining effects using the empirical distribution bootstrapped by maximal values of t-statistics, MSE-F statistics, and ENC-NEW statistics, there is no significant predictor for the returns of KOSPI and large-firm portfolio. For the medium-firm porfolio, price-to-book ratio has a significant in-sample predictability for the long-run returns. For the small-firm portfolio, price-to-book ratio can predict the long-run returns for both in-sample and out-of-sample while dividend-price ratio has only an in-sample predictability for the short-run returns.
목차
1. 서론
2. 선행 연구
3. 계량모형과 검정방법론
4. 실증분석 결과
5. 결론
References
키워드
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