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표제지
목차
I. 서론 7
II. 이론적 배경 11
2.1. 효율적 시장가설과 이상 현상 11
2.1.1. 효율적 시장가설 11
2.1.2. 이상 현상의 이론 12
2.1.3. 이상 현상의 유형 16
2.2. 효율적 시장포트폴리오 가정의 문제 18
2.2.1. 대용 포트폴리오 오류(proxy error) 20
2.2.2. 거래되지 않는 자산(non-tradable wealth) 20
2.3. 다요인 모형 21
2.3.1. 요인 포트폴리오(factor portfolios)의 활용 22
2.3.2. 다요인 모형의 구축 24
2.3.3. 특성변수모형을 이용한 기대수익률 27
2.4. 기업특성 요인 29
2.4.1. 유동성요인 29
2.4.2. 위험요인 30
2.4.3. 과거 주가요인 31
2.4.4. 가격수준요인 32
2.4.5. 수익성요인 33
III. 선행 연구 35
3.1. 국외 연구 35
3.2. 국내 연구 43
IV. 실증모형 및 결과 48
4.1. 자료 48
4.2. 변수의 정의 48
4.3. 실증모형 50
4.4. 실증결과 53
4.4.1. 동일시차의 정보를 이용한 분석결과 53
4.4.2. 전월정보를 이용한 분석결과 59
4.4.3. 사전적으로 예측된 분위별 포트폴리오의 실현수익률 분석 67
4.4.4. Fama and French의 3요인 모형을 적용한 분위별 포트폴리오의 실현수익률분석 75
V. 요약 및 결론 83
참고문헌 87
부록 95
Abstract 129
감사의 글 131
〈표 1〉 미국 주식시장에 있어서 중요 기업특성들의 평균값과 t값(1979~1993) 39
〈표 2〉 5개국에 있어서 12개의 중요 기업특성들의 평균값과 t값(1985~1993) 40
〈표 3〉 주요 선행연구결과 요약 46
〈표 4〉 변수의 정의와 정규화된 변수 49
〈표 5〉 16개 독립변수의 회귀계수 평균값(%)과 t값 56
〈표 6〉 전체기간에 대한 직전월 16개 기업특성변수의 회귀분석결과 60
〈표 7〉 하위기간에 대한 직전 월 16개 기업특성변수의 회귀분석결과 63
〈표 8〉 유의적인 8개 기업특성 요인 65
〈표 9〉 분위별 포트폴리오의 연간실현수익률 69
〈표 10〉 시장위험프리미엄과 10개의 포트폴리오 수익률간의 단순회귀분석 76
〈표 11〉 SMB와 10개의 포트폴리오 수익률간의 단순회귀분석 77
〈표 12〉 HML과 10개의 포트폴리오 수익률간의 단순회귀분석 79
〈표 13〉 Fama and French의 3요인 모형에 의한 기업특성요인 포트폴리오의 수익률 분석 80
〈표 14〉 SMB, HML, 시장위험프리미엄간의 상관관계 81
부록〈표 1〉 16개 독립변수의 월별 회귀계수, t값 및 R²(I)(동일시차) 95
부록〈표 2〉 16개 독립변수의 월별 회귀계수, t값 및 R²(II)(동일시차) 100
부록〈표 3〉 6개 유의적인 독립변수의 월별 회귀계수, t값 및 R²(동일시차) 105
부록〈표 4〉 16개 독립변수의 월별 회귀계수, t값 및 R²(I)(전월시차) 110
부록〈표 5〉 16개 독립변수의 월별 회귀계수, t값 및 R²(II)(전월시차) 115
부록〈표 6〉 8개 유의적인 독립변수의 월별 회귀계수, t값 및 R²(전월시차) 120
부록〈표 7〉 분위별 포트폴리오의 월별 실현수익률 125
〈그림 1〉 16개 독립변수의 당월 수익률 결정에 대한 R²값 추이(동일시차) 58
〈그림 2〉 6개 유의적인 독립변수의 당월 수익률 결정에 대한 R²값 추이(동일시차) 58
〈그림 3〉 16개 직전월 독립변수의 차기월 수익률 결정에 대한 R²값 추이 64
〈그림 4〉 8개 직전월 유의적인 독립변수의 차기월 수익률 결정에 대한 R²값 추이 66
〈그림 5〉 2001년~2007년 1분위와 10분위 포트폴리오의 연평균수익률 추이 70
〈그림 6〉 decile1과 decile10 포트폴리오 실현수익률의 분포 71
〈그림 7〉 10개 포트폴리오의 2001년~2007년 기간 중의 연평균수익률 73
〈그림 8〉 10개 포트폴리오의 2001년~2007년 연도별 실현수익률 74
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This study attempted to empirically test the determinants of stock returns in Korean stock market applying multi-factor model proposed by Haugen and Baker(1996). Regression models were developed using 16 variables related to liquidity, risk, historical price, price level, and profitability as independent variables and 690 stock monthly returns as dependent variable. For the statistical analysis, the data were collected from the Kis Value database and the tests of forecasting power in this study minimized various possible bias discussed in the literature as possible. The statistical results indicated that: 1) Liquidity, one-month excess return, three-month excess return, PER, ROE, and volatility of total return affect stock returns simultaneously. 2) Liquidity, one-month excess return, three-month excess return, six-month excess return, PSR, PBR, ROE, and EPS have an antecedent influence on stock returns. Meanwhile, realized returns of decile portfolios increase in proportion to predicted returns. This results supported previous study by Haugen and Baker(1996) and indicated that firm-characteristic model can better predict stock returns than CAPM. 3) The firm-characteristic model has better predictive power than Fama-French three-factor model, which indicates that a portfolio constructed based on this model can achieve excess return. This study found that expected return factor models are accurate, which is consistent with other countries' results. There exists a surprising degree of commonality in the factors that are most important in determining the expected returns among different stocks.
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