주식시장 뉴스의 비교 연구

A Comparative Study of Various Types of News in Stock Markets

본 연구는 Campbell, Shiller(1988)가 개발한 로그-선형 모형의 실증 방법론에 따른 뉴스들의 상관계수를 분석하여 그들 간의 관계를 규명하고, 기존 연구 결과들과의 정합성을 알아보고자 하였다. 분석을 위한 세 가지 방법론은 Campbell(1991), Chen, Zhao(2009, CZ), Wu et al.(2019a)의 연구를 기초로 하였다. 실증 결과를 요약하면 다음과 같다: 첫째, 로그-선형 SVAR 방법은 시장의 센티먼트인 비기본적 뉴스가 시장 초과 수익률 분산의 많은 부분을 설명함을 보여준다. 비기본적 뉴스는 그동안의 로그-선형 모형에서 고려하지 않았던 센티먼트로 해석할 수 있다. 둘째, Campbell(1991)과 CZ(2009)는 현금흐름과 할인율 뉴스는 상관관계로 볼 때 비슷한 성향을 가지지만, 노이즈 뉴스의 존재는 Campbell(1991) 방법을 왜곡할 가능성을 가진다. 셋째, 로그-선형 SVAR의 할인율 뉴스는 Campbell(1991)의 현금흐름 뉴스 및 CZ(2009)의 노이즈 뉴스와 매우 높은 상관관계를 가지며, 비기본적 뉴스도 Campbell(1991)의 할인율 뉴스와 매우 높은 음(-)의 상관 관계를 가진다. 이러한 관계는 현금흐름 뉴스의 직접적인 추정이 어려웠던 초기 로그-선형 모형의 한계로부터 발생하였다. 로그-선형 SVAR 방법론은 그런 어려움을 해결하는 동시에 비기본적 요인을 추정할 수 있다는 점에서 장점이 있다.

Using correlation coefficients, this study compares various types of news from three estimation methods, and find that our results are consistent with those of previous studies. Empirical results are summarized as follows: First, log-linear SVAR methodology reveals that non-fundamental news (i.e., stock market sentiment) explains extensively the variance of market excess return. Non-fundamental news can be interpreted as a sentiment that has not been considered in the previous research. Second, while the two methodologies of Campbell(1991) and Chen, Zhao(2009) have very similar characteristics when we compare cash-flow news and discount-rate news, the existence of noise news may distort the Campbell(1991)’s results. Third, discount rate news of log-linear SVAR has very high positive correlations with the cash-flow news of Campbell(1991) and the discount–rate news of Chen, Zhao(2009), and non-fundamental news has a very high negative correlation with the discount-rate news of Campbell(1991). These relationships arise from the limitations of the log-linear model, where direct estimation of cash-flow news is difficult. The log-linear SVAR methodology has an advantage in that it can solve such difficulties while estimating non-fundamental news.