금융·거시경제변수들의 한국 주식수익률 예측가능성 검정

Predicting Korean Stock Market Return with Financial and Macro variables

본 연구는 한국 주식시장에서 12개의 주요 거시경제변수 및 금융변수들을 이용하여 미래 장·단기 주식수익률을 예측할 수 있는지 실증적으로 검정하였다. 특히, 선행연구에서 많이 사용되었던 표본 내 예측가능성 검정뿐만 아니라 표본 외 예측가능성 검정을 함께 시행함으로써 각 예측변수들의 예측력을 보다 강건하게 검정하였다. 이를 위해 내포모형(Nested model)의 예측치를 검정할 수 있도록 McCracken (2007)이 제안한 MSE-F 검정기법과 Clark and McCracken (2001)이 제안한 ENC-NEW 검정기법을 사용하였다. 이와 함께, 부트스트랩을 통한 재표본추출(Resampling through bootstrapping)을 통해 임계치와 p-value를 산출함으로써 주식수익률 예측에서 일어나는 소표본 편차(Finite-sample bias)와 장기수익률 잔차항의 자기상관성(Autocorrelation) 문제를 해결하였다. 검정 결과, 주가순자산비율(Book-to-market ratio) 변수가 표본 내 검정과 표본 외 검정에서 모두 주식수익률 예측력을 갖고 있는 것으로 나타나 가장 일관성 있는 예측변수로 나타났다.

This study evaluates the predictive power of 12 financial and macroeconomic variables for Korean stock market returns of different horizons. Both the return predictability of in-sample and out-of-sample tests are considered to examine each variable’s predictive ability more robustly. For this purpose, this article employs the MSE-F statistic developed by McCracken (2007) and the ENC-NEW statistic developed by Clark and McCracken (2001) to compare nested forecast models. In addition, the bootstrapping procedure is applied for both in-sample and out-of-sample inferences to address the finite-sample bias and the autocorrelated disturbances from overlapping observations. As a result, the book-to-market ratio variable is found to be the most consistent and significant predictor as it rejects the null of no predictability for both in-sample and out-of-sample tests.