가치주일 때 기업규모에 따라 추정치가 양극화된 특성에 대해
어떻게 설명할 수 있을까? 이러한 양상이 없었지만 본문 결과에서
이러한 양상을 확인할 수 있었는데, 이는 SMB에서 가치주의
특성을 추가로 고려할 경우 재무적 곤경 위기에 처한 소규모가치주에 대해
위험선호 성향을 가진 투자자들은 재무적 곤경 위기를 벗어날 것이라는 낙
관적인 생각이 실현되어 위험에 상응하는 높은 수익률을 얻음을 의미하지만,
대규모가치주의 경우를 바라볼 때 대기업임에도 불구하고 자금관리가 원활
하지 않아 재무적 곤경에 처했다는 의미는 곧 기업 내/외부적인 문제가 기업
이미지를 실추시켰다고 보는 투자자들의 불안한 심리적 요소와 국내 유가
증권 특성이 반영된 결과라 볼 수 있다. 그러나 Subprime 이후 SMB와
HML이 갖는 일정한 패턴과 SMB의 양극화 특성이 발생하지 않았다.
그리고 시계열 분석모형을 사용할 경우 논의될 중요한 점으로는 바로
SMB와 HML에 대한 Factor 산출 방법이 되겠는데, 여기에서도 앞에서 고
려했었던 시점을 정확히 설정할 필요가 있다. 이를 풀어 설명하자면 요인을
구별하기 위한 기업규모와 B/M을 T-1년 12월 말 기준으로 매년 단위로
분류를 갱신한다. 그 다음 기업규모는 5:5 비율로 B/M은 3:4:3 비율로 독
립적 정렬법을 사용하여, T년 7월 말 변수와 매칭시키고 그룹별로 각각
SL, SM, SH, BL, BM, BH라고 명명한다. 이 다음 6개의 포트폴리오의 수
익률을 가치가중수익률로 계산한 다음 SMB는 위에서 설명한 것과 같이 소
규모로 구성되어진 포트폴리오(SL, SM, SH)의 평균값에서 대규모로 구성
되어진 포트폴리오(BL, BM, BH)의 평균값을 차감한 값이며, HML은 높은
B/M인(SH, BH)의 평균값에서 낮은 B/M(SL, BL)의
평균값을 차감한 값을대입하면 된다.
마지막으로 시계열분석모형과 같은 다요인모형을 설정할 경우 1월 효과에
대한 검정을 더미변수를 사용하여 고려해 볼 필요가 있는데, 감형규(1997)의
경우 국내 KOSPI를 대상으로 다요인모형과 잔차 내에서 1월 효과를 확인
하고자 분석하였는데 검정결과 다요인모형이 아닌 고유변동성 내에서 1월에
통계적으로 유의한 양의 부호가 검증됨에 따라, Fama-French 3요인 내
시계열 모형에서도 1월 효과가 통계적으로 유의하다고 명백하게 확인된 편은
아닌 편이었다. 본문에서 DB나 기간이 차이가 나지만, 기존조사 결과를
근거로 Fama- French 3요인의 1월 효과 분석은 시행하지 않았다.
그리고 다음 3장에서는 시간적 요소와 편의여부에 따른 횡단면/시계열의
분석결과 비교에 대해 중점적으로 다루어 보았으며, 윤상용 등 3인(2009)이
제안한 방식대로 기간 설정의 이슈에 대해서도 다뤄보기 위해 국내 금
융위기에 따라 각각 IMF(1998.1) 발생한 시점을 기준으로 기간을 나누어
분석해 보았다. 그리고 조사방향에 대해 제시하고자 한다.
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