횡단면분석을 이용한 주가예측모형은 미래 주식수익률을 k개의 요인으로 나타낼 수 있다고 가정합니다. 구체적으로 이 모형에서는 어떤 주식의 이번 월 수익률은 해당 주식의 지난 월 k개의 요인값과 각 요인의 이번 월 계수값 기대치의 곱으로 나타냅니다. 계수값 기대치는 횡단면분석을 통해서 추정합니다.

횡단면분석을 이용한 주가예측모형을 실행하는 절차는 다음과 같습니다.

1. 요인선별

미래 주식수익률에 영향을 주는 것으로 알려진 변수들(과거 주식수익률, 회전율, 재무비율 등) 중에서 통계적인 방법을 통해 요인을 선별합니다.

2. 요인의 계수값 추정

선별된 요인으로 개별주식의 횡단면에 대한 다중회귀분석을 실시하여 각 요인에 대한 계수값을 추정합니다.

(종속변수 : t월 시점의 주식수익률, 독립변수 : t-1월 시점의 k개 요인)

r : 주식수익률

P : 각 요인에 대한 계수값

F : 요인

3. 주식수익률 예측

k개의 요인과 계수값 기대치 곱을 합하여 다음 월의 주식수익률을 예측합니다.

각 요인의 계수값 기대치는 직전 12개월 계수값을 평균해서 구합니다.

E(r) : 예측수익률

E(P) : 계수값 기대치

F : 요인

여기서 소개한 횡단면분석을 이용한 주가예측모형은 Haugen and Baker(1996)에서 처음으로 발표하였습니다.

이 모형은 한국의 유가증권시장과 코스닥시장에서 모두 효과적인 것으로 나타났습니다(옥기율, 이민규, 2019a, 2019b).

코스닥시장을 대상으로 2003년부터 2018년까지의 기간 동안 검증한 결과는 다음과 같습니다.

(자료원 : 옥기율, 이민규, 2019b, p. 152)

여기서 P1은 예측수익률이 가장 낮은 주식들로 이루어진 포트폴리오이고 P10은 예측수익률이 가장 높은 주식들로 이루어진 포트폴리오입니다. P1의 평균수익률은 -2.33%, P10의 평균수익률은 2.27%로 나타나서 주가예측모형이 효과적임을 알 수 있습니다. P10-P1은 P10을 매수하고 P1을 공매도하는 헤지포트폴리오이며 평균수익률은 4.60%로 나타나 주가예측모형을 이용한 롱숏 전략도 효과적임을 알 수 있습니다.

참고문헌

Haugen, R. and Baker, N., 1996, Commonality in the Determinants of Expected Stock Returns, Journal of Financial Economics, 41, pp. 401-439.

옥기율, 이민규, 2019a, 횡단면분석과 기술적분석을 이용한 거래규칙에 관한 연구, Journal of the Korean Data Analysis Society, 21권 5호, pp. 2523-2533.

옥기율, 이민규, 2019b, 코스닥시장에서의 주가예측모형에 관한 연구, 한국사회과학연구, 38권 3호, pp. 141-162.