데이터 마이닝 효과를 감안한 한국 주식수익률 예측가능성 검정

초록

이 연구에서는 한국 주식시장의 대표적인 지수인 KOSPI 종합지수와 KOSPI 시가총액 규모별 대ㆍ중ㆍ소형주 지수에 대해 다양한 거시ㆍ금융변수들의 미래 주가수익률 예측력을 검증하고자 한다. 특히, 본 연구는 선행 연구에서 다룬 표본 내 예측가능성 검정법과 표본 외 예측가능성 검정법에 대해 Inoue, Kilian(2004)의 계량방법론을 바탕으로 Rapach, Wohar(2006)가 사용한 데이터 마이닝 부트스트랩 방법을 사용하여 많은 수의 예측변수들을 고려할 때 발생하는 대표적인 문제인 데이터 마이닝 효과를 통제한다. 최대검정치(maximal statistics)의 실증적 분포를 사용하여 데이터 마이닝 효과를 통제할 경우 기존 문헌연구 결과와 달리 KOSPI 종합지수와 KOSPI 대형주 지수에 대해서는 미래 수익률 예측력을 지닌 변수는 없는 것으로 나타났다. KOSPI 중형주 지수의 장기 수익률에 대해서는 주가순자산비율이 표본 내 예측가능성 귀무가설을 기각하고 있다. KOSPI 소형주 지수의 경우 배당수익률이 단기 수익률에 대한 표본 내 예측력을 지니고 있으며, 주가순자산비율이 장기수익률에 대한 표본 내 예측력과 표본 외 예측력을 지니고 있는 것으로 나타났다.

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