횡단면 분석결과

횡단면 분석결과

Fama and French의 보수적 접근방식에 따른 추정결 과와 분류 및 매칭시점에 변화를 주었을 때 결과 차이 횡단면분석모형을 분류 및 매칭시점과 수익률 산정방식에 따라 위와 같이 분류해보았다. 먼저 ⓐ와 ⓓ는 분류 및 매칭시점 중에서도 분류방식과 각 변수의 매칭간 시점격차가 없으므로 발생하는 예견편의를 가진 경우를 의 미한다. 그리고 ⓑ는 분류시점과는 격차가 있지만 공시시점과 격차를 두지 않은 경우, ⓒ는 Fama and French의 보수적 접근방식을 따른 경우, ⓔ는 Fama and French의 보수적 접근방식에서 분류시점만 19)T년 3월 말로 변경한 경우가 되겠다. 본문에서는 ⓒ를 실험군으로 두고 대조군 중 A집단 ⓐ, ⓑ는 변수 매칭시점만을 조정하였고, B집단 ⓔ는 분류시점만 조정하였 고, ⓓ는 변수 매칭시점과 포트폴리오 분류시점까지 조정시켜 보았다. 이 중 먼저 실험군인 ⓒ의 결과를 다루자면 Fama and French 모형이 모형 7에 해당하므로 수익률산정방식에 따라 추정치가 약간 변할 뿐, 모형 에 따라 동일한 변수가 1% 내에서 통계적으로 유의한 것이 일관되게 유지 됨을 알 수 있다. 여기서 경제적인 의미를 부여할 때 각 변수가 종속변수와 독립변수에 자연로그가 취해졌는지 아닌지에 따라 달리 해석될 수 있는데 본문에서는 종속변수에 일반적인 수익률 계산법을 선택하였다. 기간 내 ln_BE/ME가 1% 변화하면 주식수익률은 0.0169%(Val)만큼 변함에 따라 주식수익률에 ln_BE/ME가 민감도를 초래한 관계를 지녔으며, 통계적으로 유의함을 알 수 있었다. 동일한 시점 내에서 분류하고 변수 매칭을 다른 시점에 매칭시킨 대조군 ⓐ와 ⓑ의 경우는 어떻게 달라질까? 먼저 예견편의가 있는 ⓐ의 경우 수익률 산정방식을 구분한 경우 추정치 크기나 부호도 여전히 실험군 ⓒ와 거의 흡사하며, 모형에 따라서도 ⓒ와 같이 거론된 대부분의 변수가 1% 내에서 통계적으로 유의한 것이 여전히 일관되게 유지됨을 확인할 수 있다. ⓑ의 경우 ⓒ와 비교했을 때 동일가중수익률에서 일부 모형에서 추정치 부호나 통계적 유의성에 일부 차이를 보였지만, 나머지 모형의 경우 여전히 추정치 크기나 부호, 통계적 유의성이 일치하였으며, 가치가중수익률에서는 모형 상관없이 추정치 크기나 부호, 통계적 유의성에 대해 일관성을 잘 유지한 편으로 나타났다. 즉, Rm을 코스피지수로 설정한 경우 수익률 산정방식에 영향을 받을 뿐, 동일한 수익률방식 내에서는 추정치 크기나 부호, 통계적 유의성에 대해서 대체로 유사하였다. 이러한 양상은 Rm을 기업 수익 률로 변경시켰을 때에도 유사한 경향을 보인다. 다만 Rm에 변화를 줄 경우 코스피지수를 사용한 집단과 추정치 크기와 통계적 유의성에 차이를 보이 는 것으로 확인되었다. B집단이 의미하는 것은 주로 T년 3월말 증권사의 결산시점으로 대다수 기업들이 모 두 T년 3월 결산시점로 통일해서 재무자료를 분류해보겠다는 의미를 가져, 대다수의 기 업이 소수기업 결산시점으로 강제로 통일되어 볼 경우에 대해 발생하는 오류에 대해서 다뤄보고자 이를 감안하였고, T-1년 12월말과 T년 3월말 결산시점 외에는 앞에서 언급 했듯이 6, 9월에 결산업종도 명확하지 않거나 결산하지 않은 날에 모든 기업이 해당시 점을 따라야 하므로, 이는 본 조사에서 타당한 접근방식이 아니라 보았다.