"The Effects of Market Properties on Portfolio Diversification in the Korean and Japanese Stock Markets"
본 연구에서는 한국과 일본 주식 시장에서 시장 속성이 포트폴리오 다변화에 미치는 영향을 실증적으로 조사한다.
1. 연구 목표:
* 마코위츠 포트폴리오 이론에 따라 구성된 포트폴리오에서 주식 간 투자 비중의 분산 정도가 시장 속성의 영향을 받는지 확인한다.
* 무작위 행렬 이론(Random Matrix Theory, RMT) 방법을 사용하여 주식 간 상관 행렬의 속성을 제어함으로써 포트폴리오 관리를 개선할 수 있는지 탐색한다.
2. 연구 방법:
* 1980년 1월부터 2015년 6월까지의 한국 KOSPI 200 주식 데이터와 1983년 1월부터 2000년 12월까지의 일본 닛케이 225 주식 데이터를 사용한다.
* 시장 붕괴(market crash) 기간을 포함하도록 분석 기간을 설정한다.
* 수익률 데이터, 시가총액, 투자자 그룹별 거래 데이터 등을 수집한다.
* RMT 방법을 사용하여 시장 요인의 영향을 제어한 상관 행렬과 그렇지 않은 상관 행렬을 비교한다.
* 포트폴리오 내 주식 투자 비중의 분산 정도를 측정하기 위해 포트폴리오 내 상관 관계(Intra-Portfolio Correlation, IPC)와 집중 계수(Concentration Coefficient, CC)를 사용한다.
3. 주요 결과:
* 시장 요인의 영향력 증가: 시장 위기 상황에서 시장 요인의 영향력이 증가한다는 실증적인 증거를 확인했다. 즉, 시장이 불안정할수록 개별 주식보다는 시장 전체의 흐름에 따라 주가가 움직이는 경향이 강해진다는 의미이다.
* 분산 투자 감소: 시장 요인의 영향력이 클 때, 마코위츠 최적 포트폴리오에서 주식 간 투자 비중의 분산 수준이 감소하는 것을 확인했다. 다시 말해, 시장이 불안정할수록 포트폴리오가 소수의 주식에 집중되는 경향이 있다는 것이다.
* RMT 방법의 효과: RMT 방법을 사용하여 시장 요인의 속성을 제거한 상관 행렬을 기반으로 포트폴리오를 구성하면 투자 비중의 분산 수준이 개선된다. 또한, RMT 방법을 사용한 포트폴리오의 위험은 기존의 마코위츠 최적 포트폴리오보다 낮았다. 이는 RMT 방법이 포트폴리오 이론의 실질적인 한계를 개선하는 데 유용할 수 있음을 시사한다.
* 가장 큰 고유값과의 관계: 일본 주식 시장 데이터를 분석한 결과, 가장 큰 고유값(largest eigenvalue)은 IPC와 CC와 각각 유의미한 96.58%의 양의 상관관계와 유의미한 -73.84%의 음의 상관관계를 가졌다. 이는 가장 큰 고유값이 커질수록 (즉, 시장 요인의 영향력이 커질수록) 투자 비중의 분산 수준이 감소한다는 것을 의미한다.
4. 결론:
본 연구는 주식 시장에서 시장 요인의 영향력이 커질수록 포트폴리오 내 주식 투자 비중의 분산 수준이 감소한다는 것을 보여준다. 또한, RMT 방법은 상관 행렬에서 시장 요인의 속성을 제어함으로써 포트폴리오의 다변화 수준을 개선하는 효과적인 수단이 될 수 있음을 입증한다. 이러한 결과는 전통적인 포트폴리오 이론의 실질적인 한계를 개선하는 데 RMT 방법이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.
핵심: 본 논문에서는 시장 요인을 통제하는 RMT 방법이 포트폴리오 다변화 수준을 개선하는 데 효과적이라는 것을 강조하며, 시장 변동성이 큰 시기에는 RMT 기반 포트폴리오 구성이 유용할 수 있음을 시사한다.
