PARTNER
검증된 파트너 제휴사 자료

투자심리가 횡단면 주식수익률에 미치는 영향 (Impact of Investor Sentiment on the Cross-section of Stock Returns)

35 페이짿
기타파일
최초등록일 2025.04.24 최종젿작일 2020.02
35P 미보기
투자심리가 횡단면 주식수익률에 미치는 영향
  • 미보기

    서정뵖

    · 발행기관 : 한국재무학회
    · 수록지 정보 : 재무연구 / 33권 / 1호 / 61 ~ 95페이짿
    · 저자명 : 이효정

    초록

    본 연구에서는 Baker and Wurgler(2006, 2007)왿 유사한 방식으로 한국 주식시장의 투자심리를 측정할 수 있는 월별 투자심짿수왿 투자심리변화 지수를 개발하여, 2000년부터 2017년까지 코스피시장(KSE)에서 투자심리의 변화가 개별주식의 수익률 변화에 미치는 영향을 횡단면적으로 비교 분석했다. 분석결과, 시장가치 대 장부가치 비율이 높은 주식, 고변동성주식, 유형자산이 적고 수익성과 성장성이 낮은 주식이 투자심리변화에 정의 방향으로 민감하게 반응하는 반면, 시장가치 대 장부가치비율이 낮은 주식, 저변동성주식, 유형 자산이 많고 수익성왿 성장성이 검증된 주식은 투자 심리변화에 민감하게 반응하지 않는 것으로 나타났다. 한편, 일부 가치주, 저변동성 주식은 투자 심리가 좋을 때 주가가 하락하고 나쁠 때 주가가 상승하는 등 투자심리 변화왿 반대 방향으로 수익률이 움직이는 것으로 나타났다. 이 같은 결과는 주식 수익률에 영향을 주는 다른 요인을 통제하고 투자심리변화지수에 대한 민감도 (sentiment beta)를 측정한 회귀분석에서도 동일하게 확인되었다.

    영어초록

    Using an investor sentiment index and an index of sentiment changes for the Korean stock market, this study examines how investor sentiment affects a cross-section of stock returns. I examine whether more speculative and harder-to-arbitrage stocks are more sensitive to sentiment, that is, whether their returns co-move more with sentiment changes. I also test whether the returns on extremely unspeculative stocks are negatively related to changes in sentiment, that is, whether they have negative sentiment betas. According to studies on behavioral finance (Shleifer and Summers, 1990; Lee, Shleifer, and Thaler, 1991), because a mispricing is the result of an irrational demand shock in the presence of a binding arbitrage constraint, shifts in investor sentiment have cross-sectional effects when sentiment-based demands or arbitrage limits vary across stocks. Consistent with these predictions, prior empirical studies (Baker and Wurgler, 2006, 2007; Kumar and Lee, 2006) report that more speculative and harder-to-arbitrage stocks—smaller, newer, more volatile, unprofitable, non-dividend paying, distressed or those with extreme growth potential—are more likely to be affected by shifts in investor sentiment. However, the effect of sentiment on the aggregate market is somewhat less clear. Brown and Cliff (2004) show that sentiment has little predictive power for near-term future stock returns, and Schmeling (2009) insist that the effect of sentiment on aggregate stock returns is observed only in the countries that are culturally more prone to herd-like behavior. To reconcile the cross-sectional results and the aggregate results, Baker and Wurgler (2007) suggest one possible explanation known as “the sentiment seesaw,” in that if sentiment fluctuations induce demand shifts between speculative stocks and safe stocks, that is, “the flights to quality within the stock market” occur, the low (high) sentiment reduces (increases) the prices of speculative stocks and at the same time increases (decreases) the prices of safe stocks, resulting in no effect of sentiment on aggregate market returns. In line with this idea, this study analyzes the effect of broad-waved sentiment on a cross-section of stock returns in terms of sensitivity to sentiment. Using financial parlance, I investigate whether more speculative and harder-to- arbitrage stocks have higher sentiment betas, and whether extremely unspeculative and easier-to-arbitrage stocks have negative sentiment betas. As in practice, the same securities that are most sensitive to speculative demands also tend to be the costliest to arbitrage, I hypothesize that stocks most sensitive to investor sentiment are those of companies that are smaller, more volatile, have less tangible assets, are unprofitable, are distressed, and have the potential for extreme growth. At first, I construct the monthly sentiment index and the monthly index of sentiment changes for the Korean stock market based on principal component analysis using five key sentiment proxies: the volatility premium, KSE share turnover, IPO volume, IPO first-day returns, and the proportion of companies with seasonal equity offering. To increase the reliability of the indices and their comparability with international research, I develop these sentiment indices in line with those of Baker and Wurgler (2006, 2007). Using these indices and the monthly returns of all of the common stocks of the KOSPI market from 2000 to 2017, I analyze the effect of the changes in investor sentiment on a cross-section of stock returns. I start by forming equal- weighted decile portfolios based on several firm characteristics such as firm size, MTB, idiosyncratic volatility, total volatility, asset tangibility, profitability, sales growth, and Rand D ratio, and look for patterns in changes in average returns across deciles when the investor sentiment index changes from +1σ to -1σ. I also consider a regression approach that allows controlling for the Fama-French (1993) factors and the Carhart (1997) momentum factor. I regress the returns of each decile portfolio and the returns of various high-minus-low portfolios on the index of sentiment changes, respectively. Consistent with my prediction, I find that the stocks with high MTB ratio, high volatility, low PPE ratio, low profitability, and low sales growth, respond more sensitively to changes in investor sentiment than the stocks with low MTB ratio, low volatility, high PPE ratio, high profitability, and high sales growth. In other words, the more speculative and harder-to-arbitrage stocks have higher sentiment betas. The returns of stocks with extremely low MTB ratios and low volatilities are negatively related to changes in sentiment. That is, most bond-like stocks appear to have slightly negative sentiment betas. These findings are consistent with those of prior studies. As the Korean stock market is an individual-crowded and highly integrated market, it is a good test bed for studying issues related to investor sentiment. Using Korean stock market data, my findings shed light on the effect of investor sentiment on a cross-section of stock returns in theory and can help practitioners establish a profitable investment strategy using investor sentiment.

    참고자료

    · 없음
  • 자주묻는질의 답변을 확인해 주세요

    해피캠퍼스 FAQ 더보기

    꼭 알아주세요

    • 자료의 정보 및 내용의 진실성에 대하여 해피캠퍼스는 보증하지 않으며, 해당 정보 및 게시물 저작권과 기타 법적 책임은 자료 등록자에게 있습니다.
      자료 및 게시물 내용의 불법적 이용, 무단 전재∙배포는 금지되어 있습니다.
      저작권침해, 명예훼손 등 분쟁 요소 발견 시 고객비바카지노 Viva의 저작권침해 신고비바카지노 Viva를 이용해 주시기 바랍니다.
    • 해피캠퍼스는 구매자왿 판매자 모두가 만족하는 서비스가 되도록 노력하고 있으며, 아래의 4가지 자료환불 조건을 꼭 확인해주시기 바랍니다.
      파일오류 중복자료 저작권 없음 설명과 실제 내용 불일치
      파일의 다운로드가 제대로 되지 않거나 파일형식에 맞는 프로그램으로 정상 작동하지 않는 경우 다른 자료왿 70% 이상 내용이 일치하는 경우 (중복임을 확인할 수 있는 근거 필요함) 인터넷의 다른 사이트, 연구기관, 학껓, 서적 등의 자료를 도용한 경우 자료의 설명과 실제 자료의 내용이 일치하지 않는 경우
문서 초안을 생성해주는 EasyAI
안녕하세요. 해피캠퍼스의 방대한 자료 중에서 선별하여 당신만의 초안을 만들어주는 EasyAI 입니다.
저는 아래왿 같이 작업을 도왿드립니다.
- 주제만 입력하면 목차부터 본문내용까지 자동 생성해 드립니다.
- 장문의 콘텐츠를 쉽고 빠르게 작성해 드립니다.
- 스토어에서 무료 캐시를 계정별로 1회 발급 받을 수 있습니다. 지금 바로 체험해 보세요!
이런 주제들을 입력해 보세요.
- 유아에게 적합한 문학작품의 기준과 특성
- 한국인의 가치관 중에서 정신적 가치관을 이루는 것들을 문화적 문법으로 정리하고, 현대한국사회에서 일어나는 사건과 사고를 비교하여 자신의 의견으로 기술하세요
- 작별인사 독후감
해캠 AI 챗봇과 대화하기
챗봇으로 간편하게 상담해보세요.
2025년 06월 18일 수요일
AI 챗봇
안녕하세요. 해피캠퍼스 AI 챗봇입니다. 무엇이 궁금하신가요?
6:53 오후