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"Risk and Return models for Equity Markets and Implied Equity Risk Premium"

본 논문에서는 주식 시장의 위험과 수익 모델에서 핵심 요소인 내재 자본 위험 프리미엄(Implied Equity Risk Premium, ERP)을 추정하기 위해 구체적인 방법론을 분석한다.

연구 목표:

* 미국 주식 시장을 대상으로 구글 트렌드 데이터와 같은 인터넷 검색량 데이터를 활용하여 자본 위험 프리미엄을 실증적으로 분석한다.

* 주식 수익률에 대한 재무 분석가와 투자자들의 일반적인 접근 방식을 탐구하고 벤치마크와 관련하여 그 효과를 조사한다.

* 자본 투자, 이익 기대치, 장기 채권 수익률의 관계를 설명한다.

연구 방법:

* 1988년부터 2009년까지의 S&P 500 지수, 6개월 만기 재무성 증권, 10년 만기 국채 등 데이터를 수집한다.

* 과거 수익률, 설문 조사 기반 평가, 내재 자본 위험 프리미엄 추정 등 자본 위험 프리미엄을 추정하는 다양한 접근 방식을 분석한다.

* 수학적 모델을 활용하여 변수 간의 관계를 분석하고, OLS(Ordinary Least Squares) 회귀 분석을 수행한다.

주요 결과:

1. 내재 자본 위험 프리미엄(Implied Equity Risk Premium, ERP) 추정의 어려움:

• 본 연구에서는 할인된 현금 흐름 모델(Discounted Cash Flow Model)을 사용하여 내재 자본 위험 프리미엄을 추정하려고 시도했지만, 1988년부터 2009년까지의 S&P 500 지수 데이터를 사용하여 신뢰할 만한 결과를 얻지 못했다.

• 추정된 프리미엄은 항상 양(+)의 값을 갖지 않았으며, 변동성이 매우 컸다. 이는 내재 자본 위험 프리미엄 추정 방법이 불안정하고, 데이터에 민감하게 반응할 수 있음을 시사한다.

2. 모델의 한계:

• 본 연구에서 사용된 내재 자본 위험 프리미엄 추정 모델은 몇 가지 잠재적인 단점을 가지고 있다.

  • 모델은 장기적인 성장률을 정확하게 예측하기 어렵다.

  • 모델은 시장의 단기적인 변동성을 제대로 반영하지 못한다.

  • 모델은 미래에 대한 투자자들의 기대를 정확하게 반영하지 못할 수 있다.

3. 제한적인 데이터:

• 본 연구에서는 제한된 기간(1988-2009)의 데이터를 사용했다. 더 긴 기간의 데이터를 사용하면 더 신뢰할 만한 결과를 얻을 수 있을 것이다.

4. 결론:

본 연구에서는 전통적인 방법론을 사용하여 미국 주식 시장의 내재 자본 위험 프리미엄을 추정하는 데 어려움이 있음을 보여준다. 이는 내재 자본 위험 프리미엄 추정이 복잡하고 어려운 작업이며, 모델 선택과 데이터 기간에 따라 결과가 크게 달라질 수 있음을 시사한다. 본 연구에서는 내재 자본 위험 프리미엄 추정의 어려움을 강조하고 있으며, 향후 연구에서는 보다 발전된 모델과 다양한 데이터를 사용하여 분석할 필요가 있다.