<39BAD0B0FA2DB1DDC0B6B0F8C7D0322D335FB1E8BFECC7F62CB1E8C5C2C7F52CB7F9C8A3BFB55FB1E2BEF7B0EDC0AFC0A7C7E8BFE4C0CEC0CC20B1B9B3BB20C1D6BDC4BDC3C0E5BFA120B

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1 기업고유위험요인이국내주식시장에미치는영향 김태혁 1) ( 부산대학교 ) 김우현 2) ( 부산대학교 ) 류호영 3) ( 부산대학교 ) < 요약 > 본연구는기업고유위험 (idiosyncratic risk) 요인이국내주식시장에미치는영향을분석한다. CAPM과 APT와같은전통적인자산가격결정이론에서는기업고유위험 (idiosyncratic risk) 이주식수익률에영향을줄수없다는결론을지지한다. 그러나 Ang et al.(2006, 2009), Fu(2009) 등과같이최근연구들은기업고유위험도주식수익률에영향을미친다는결과를제시하고있다. 국내주식시장에대해서는김태혁, 변영태 (2011), 정정현 (2015), 엄철준외 4 (2014) 등과같이대다수의연구가기업고유위험과주식수익률간음 (-) 의관계를나타낸다는결과를제시하고있다. 국내연구들이기업고유위험과주식수익률간관계에편중되어있고 IVOL의위험요인가능성여부에관해서윤상용, 박순홍 (2014) 의연구가있지만미비한실정이다. 본연구는 IVOL 추정시 5요인모형을이용한다는점과 IVOL관련위험요인을구성하여 3요인모형과 5요인모형에추가하여설명력을비교한다는점이기존연구와차이라고볼수있다. 주요결과는첫째, 기업고유위험요인 (IVLMH, IVLMH*) 은각각월평균 0.80%, 0.71% 의초과수익률을나타내어 HML, RMW 등과함께국내주식시장을설명하는위험요인으로고려될있는가능성을제시하였다. 둘째, Fama and French 3 요인모형과기업고유위험요인 (IVLMH, IVLMH*) 을추가한 4요인모형의설명력검증에서는수정된설명계수값이 3요인모형보다대안적인 4요인모형에서개선되는것을확인할수있었다. 또한, Fama and French 5요인모형과기업고유위험요인 (IVLMH, IVLMH*) 을추가한 6요인모형의설명력검증에서도동일한결과가나타났다. 셋째, 검증포트폴리오를다양하게구성하고전체기간에대해 3 개의하위기간으로나누어 GRS-F 검정을실시한결과에서도기업고유위험을추가한모형들이 French 3요인및 5요인모형보다더욱적합한모형이라는결과가나타났다. 핵심주제어 : 기업고유위험, 기업고유위험요인, 자산가격결정모형, 5요인모형 1) 46241, 부산광역시금정구부산대학로 63 번길 2( 장전동 ), 부산대학교경영대학경영학과교수 2) 46241, 부산광역시금정구부산대학로 63 번길 2( 장전동 ), 부산대학교경영대학경영학과박사과정 3) 46241, 부산광역시금정구부산대학로 63 번길 2( 장전동 ), 부산대학교경영대학경영학과박사과정 - 1 -

2 Ⅰ. 서론 전통적인포트폴리오이론에따르면잘분산된포트폴리오를구성함으로써기업의비체계적위험은완전히제거되므로, 투자자는기업의체계적위험에대해서만보상을요구하게된다. 하지만현실시장에서는여러가지이유로인하여투자자들이완전히분산된포트폴리오를구성하지못하므로 (Goetzman and Kumar, 2004), 기업의비체계적위험, 즉, 기업고유위험이주식수익률에영향을주는요인이라는연구가제시되고있다. 일반적인위험-수익비례관계 (risk-return trade-off) 에따르면기업의고유위험이높을수록투자자는그에대한양 (+) 의프리미엄을요구하게된다. 하지만최근의연구들에서낮은고유위험을가지는저변동성주식의수익률이높은고유위험을가지는고변동성주식의수익률보다높게나타는저변동성이상현상을보고하고있다. 이러한결과는일반적인위험-수익비례관계로는설명할수없는역설적인현상으로, 저변동성이상현상의원인에대한학계의다양한연구가이루어지고있다. 해외연구의경우, Goyal and Santa-Clara(2003), Malkiel and Xu(2006) 등은기업고유위험과주식수익률은정 (+) 의관계에있다고주장하였지만, Ang et al.(2006), Guo and Savickas(2006) 등은기업고유위험과주식수익률간의부 (-) 의관계를제시하였다. 국내연구로는, 이상빈, 서정훈 (2007) 과이다솜 (2014) 등이기업고유위험과주식수익률사이에는정 (+) 의관계가존재한다고보고한반면, 김태혁, 변영태 (2011), 엄철준외 4인 (2014), 고봉찬, 김진우 (2014) 등은기업고유위험이낮은주식의수익률이기업고유위험이높은주식의수익률보다높게나타나는저변동성이상현상을지지하는결과를제시하고있다. 이처럼외국뿐만아니라국내에서도많은연구들에의해기업고유위험과주식수익률간의영향관계에대한연구가이루어지고있지만, 기업고유위험이위험요인으로고려될수있다는분석은미비한실정이다. 많은연구들이기업고유위험을추정할시, Fama and French(1993) 의 3요인모형 ( 이하 FF-3요인모형 ) 등을통하여주로추정을하고있다. 하지만최근 Fama and French(2015) 는 5요인모형 ( 이하 FF-5요인모형 ) 을제시하면서 FF-5요인모형이기존의 FF-3요인모형보다설명력이높다는실증결과를보고한바가있다. 국내의경우에도김동회 (2014), 류호영, 정대성, 김태혁 (2016) 등이주식수익률의움직임을설명하는데있어서 FF-5 요인모형이 FF-3요인에비해보다적합한모형이라는결과를제시하였다. 하지만기업고유위험을분석한국내연구의경우 FF-5요인모형으로기업고유위험을추정하여분석한연구는아직미비한실정이다. 따라서본연구는 FF-5요인모형을이용하여기업고유위험을추정하며, 기업고유위험을반영하는위험요인을구성하고기존의 FF-3요인모형과 FF-5요인모형에추가하여설명력을비교한다는점에서기존의연구들과차별성이있다고할수있다. 본연구는다음과같이구성되어있다. 제1장서론, 제2장은이론적배경및선행연구, 제3장은자료및연구모형, 제4장은실증분석결과, 제5장은결론을구성되어있다

3 Ⅱ. 선행연구 기업고유위험과주식수익률간의관계에대한연구는크게두가지결과를제시하고있다. 먼저, 기업고유위험과주식수익률간에는정 (+) 의관계가존재한다는연구는다음과같다. Goyal and Santa-Clara(2003) 는 1963년부터 1999년까지미국주식시장을대상으로주식수익률과시장변동성, 고유변동성간의관계에대해분석하였다. 실증결과에따르면, 시장변동성은주식수익률에대해유의한영향력을가지지못하지만, 고유변동성은주식수익률과유의한정 (+) 의관계를가지는것으로나타났다. 또한 Malkeil and Xu(2006) 은 1975년부터 2000년까지미국주식시장을대상으로연구하여기업의고유변동성이클수록수익률이높아지는정 (+) 의관계를보고하였다. 한편, Liu and Di Iorio(2016) 는 2002년부터 2010년까지호주주식시장을대상으로기업의고유변동성요인 ( 이하 HIMLI) 이주식수익률에미치는영향을분석하였다. HIMLI는높은고유변동성포트폴리오의평균수익률에서낮은고유변동성포트폴리오의평균수익률을차감하여구성하였다. 횡단면분석결과, 고유변동성변수는베타, 기업규모, 장부가치대시장가치비율변수들을통제한이후에도통계적으로유의한양 (+) 의값을가지는것으로나타났다. 또한시계열분석에서도 HIMLI이대부분의검증포트폴리오에대해양 (+) 의값을가지며 FF-3요인모형에 HIMLI를추가함으로써설명력이증가한다는연구결과를제시함으로써호주주식시장에서기업의고유변동성은횡단면및시계열적으로주식수익률에대해설명력을가지는요인임을주장하였다. 국내주식시장을대상으로한연구로는, 이상빈, 서정훈 (2007) 이유가증권시장과코스닥시장을대상으로분석하여, 두시장모두총변동성과고유변동성은주식수익률과정 (+) 의관계를가진다는연구결과를제시하였다. 또한유가증권시장의경우체계적위험인시장변동성이시장초과수익률과비유의적인관계로나타나므로, 시장초과수익률은개별기업의고유변동성으로부터영향을받고있다고주장하였다. 한편, 정보반영의신속성에대한분석에서는시장변동성이고유변동성보다빨리반영되지만, 정보효과의지속성은고유변동성이더높은것으로나타났다. 이다솜 (2014) 은한국주식시장을산업별로분석하여대부분의산업군에서총변동성과고유변동성은주식수익률과정 (+) 의관계를가진다는결과를제시하였다. 이러한연구결과와는반대로기업의고유변동성이주식수익률과부 (-) 의관계를가진다는연구는다음과같다. Ang et al.(2006) 은 1963년부터 2000년까지미국주식시장을대상으로고유변동성과주식수익률간의관계를분석하였다. Ang et al.(2006) 은 FF-3요인모형으로기업의고유변동성을측정하여, 고유변동성이낮은주식들이고유변동성이높은주식들보다수익률이높다는저변동성이상현상을보고하였다. 또한이러한결과는기업규모, 장부가치대시장가치비율, 모멘텀, 유동성변수등을통제한후에도여전히유의한것으로나타났다. 또한 Guo and Savikas(2006) 도 1962년부터 2002년까지미국주식시장에서기업의고유변동성은주식수익률과음 (-) 의관계를가진다고주장하였다. 한편, Herskovic et al.(2016) 은시장모형으로추출된전체기업들의잔차의동일가중평균으로측정한 CIV 요인을통해분석하였다. 연구결과에따르면, CIV가가장낮은포트폴리오의수익률이 CIV가가장높은포트폴리오의수익률보다 5.4% 정도높게나타나고있으며, 이는시장변동성을통제한후에도여전히유의한것으로나타났다. 또한 CIV 요인이포함된모형에대한횡단면회귀분석결과, CIV의계수값이유의한음 (-) 의값을가지며, 역시시장변동성을통제한후에도결과는동일하게나타났다. 이러한결과는기업규 - 3 -

4 모, 장부가치대시장가치비율, 채권등을통제한포트폴리오를대상으로분석하였을시에도여전히유의한음 (-) 의값을가지는강건한결과라고주장하였다. 한편, Bali and Cakici(2008) 는기업의고유변동성과주식수익률의관계를분석하는데영향을미치는요인으로자료의빈도, 포트폴리오의수익률을계산하는데사용하는가중치부여방식, 포트폴리오를정렬하는기준점, 기업규모, 가격, 유동성등의통제요인이있으며, 이러한요인들에따라연구결과가달라질수있다고지적하였다. 국내주식시장에서주식수익률과고유변동성간의음 (-) 의관계를보고한연구결과는다음과같다. 김태혁, 변영태 (2011) 는한국주식시장을대상으로분석하여, 기업변동성과주식수익률간에는음 (-) 의관계가존재한다는 Ang et al.(2006) 의주장을지지하는결과를제시하였지만, 가치가중수익률로분석하였을시에는비유의적인관계를가진다고주장하였다. 이러한결과는기업규모, 장부가치대시장가치비율, 거래량, 거래회전율, 주가대순이익비율, 주가대현금흐름비율, 공왜도, 모멘텀등을통제한후에도일관되게나타난다고보고하였다. 엄철준외 4인 (2014) 은고유변동성과주식수익률간의음 (-) 의관계는시장하락기에만유의하게나타나며, 시장상승기에는유의성이사라진다는결과를제시하였다. 고봉찬, 김진우 (2014) 도고유변동성이가장낮은포트폴리오가가장높은포트폴리오보다수익률이높은저변동성이상현상을보고하였다. 한편, 정정현 (2015) 은고유변동성뿐만아니라고유왜도와주식수익률간에도음 (-) 의관계가존재한다는연구결과를제시하였다. 또한자본이득누적률을고려할경우, 이러한고유변동성과고유왜도퍼즐이강화된다는점을근거로하여전망이론으로이러한현상을설명하고자시도하였다

5 Ⅲ. 자료및연구모형 1. 자료본연구의분석기간은 1988년 7월부터 2016년 6월까지 336개월간으로설정하였다. 표본기업은한국거래소 (KRX) 유가증권시장 (KOSPI) 에상장되어있는비금융권 (non-financial) 기업을대상으로분석하였다. 금융권 (financial) 기업의경우, 장부가치대시장가치비율 (BE/ME) 등의재무비율이가지는의미가다르기때문에분석대상에서제외하였으며자본잠식기업도분석대상에서제외하였다. 생존편의 (survival bias) 및신규상장편의 (new listing bias) 를제거하기위하여상장폐지기업과신규상장기업을모두포함하였다. 또한, 주가자료는거래의연속성과자료사용의안정성을확보하기위하여연도별영업일을기준으로거래일이 80% 이상되는주식들만포함하였다. 분석에사용된주가및재무제표자료는 FnGuide 데이터베이스인 Data Guide 에서제공하는자료를사용하였고무위험이자율은한국은행경제통계시스템 ECOS 에서제공하는통화안정증권 364일물금리를사용하였다. 실증분석에사용된변수는아래와같이산출하였다. 기업규모 (ME) 는 t년 6월말의총발행주식수에가격을곱한시가총액으로사용하였고장부가치대시장가치비율 (BE/ME) 은자본총계에서우선주자본금을차감한장부가치에서시장가치를나눈값으로계산하였다. 여기서장부가치와시장가치는 t-1년 12월말자본금의장부가치와시가총액을의미한다. 수익성 (OP) 는 t-1년 12 월말영업이익에서보통주장부가치를나눈값으로계산하였다. 여기서영업이익은매출액에서매출원가, 이자비용, 판 관비를차감한값으로하며보통주장부가치는자본총계에서우선주자본금을차감한값으로한다. 자본투자 (INV) 는 t-1년 12월말총자산에서 t-2년 12월말총자산을차감한총자산증감액을 t-2년 12월말총자산으로나누어계산하였다. 2. 연구모형 1) 위험요인포트폴리오의구성 Fama-French(1993) 는시장요인 (MKT), 기업규모요인 (SMB), B/M요인 (HML) 등을고려한 3요인모형을제시하고있다. Fama-French(2015) 는기존의 3요인모형에서이익요인 (RMW) 과투자요인 (CMA) 을추가한 5요인모형을제시하고있다. 그리고본논문에서제시하고있는위험요인은고유변동성 (idiosyncratic risk) 요인으로 Fama-French 3요인모형과 Fama-French 5요인모형에서추출한잔차 (residuals) 의표준편차로측정한고유변동성 (idiosyncratic risk) 을기준으로구성한모방포트폴리오 (mimicking portfolio) 이다. 각위험요인에대한구체적인구성방식은아래와같다. Fama-French(1993) 의 3요인의요인포트폴리오구성방법은다음과같이구성된다. 시장요인 (MKT) 은시장초과수익률로 KOSPI지수의월별수익률에서무위험수익률인통안증권 364일물의 - 5 -

6 월환산수익률을차감하여구한다. 기업규모요인 (SMB) 와장부가치대시장가치비율 (BE/ME) 요인 (HML) 은 Fama and French(1993) 와유사한방법으로구성하였다. t년 6월말에기업규모 (market capitalization) 를기준으로 2개의기업규모포트폴리오 (Big, Small) 들을구성한다. 그리고 t-1년도 12월말에 BE/ME 비율을기준으로상위 30%, 중위40%, 하위 30% 로분류하여 3개의 BE/ME포트폴리오 (High, Middle, Low) 들을구성한다. 다음으로기업규모포트폴리오 (Big, Small) 들과 BE/ME포트폴리오 (High, Middle, Low) 들을각각교차시켜 6개의기업규모-BE/ME 포트폴리오 (B/H, B/M, B/L, S/H, S/M, S/L) 들로재구성한한다. 예를들면, B/H 포트폴리오는기업규모가대규모 (Big) 이면서 B/M이높은가치주 (Growth stock) 에속하는기업들로구성된다. 한편, SMB는기업규모차이에의한수익률차이를나타내는변수로소규모포트폴리오들 (S/H, S/M, S/L) 의수익률평균에서대규모포트폴리오들 (B/H, B/M, B/L) 의수익률의평균을차감해서계산한다, HML은 B/M비율의차이에의한수익률차이를나타내는변수로높은 BE/ME포트폴리오들 (S/H, B/H) 의평균수익률에서낮은 BE/ME포트폴리오들 (S/L, B/L) 의평균수익률을차감해서계산한다. 포트폴리오는매년 6월말에재구성되며이러한과정은분석기간동안반복된다. Fama-French(2015) 의 5요인의요인포트폴리오구성방법은다음과같이구성된다. 시장요인 (MKT) 과 BE/ME요인 (HML) 의구성방식은위와동일하여설명을생략하며기업규모요인 (SMB), 이익요인 (RMW), 투자요인 (CMA) 에대해서만설명한다. 기업규모요인 (SMB) 은먼저, t 년 6월말에기업규모 (market capitalization) 를기준으로 2개의기업규모포트폴리오 (Big, Small) 들을구성한다. 다음으로, t-1년도 12월말 BE/ME 비율, 수익성, 자본투자를기준으로각각상위 30%, 중위40%, 하위 30% 로분류하여총 9개의포트폴리오를구성한다. 여기서 9개포트폴리오는 BE/ME비율이높은포트폴리오 (H), 중간포트폴리오 (M), 낮은포트폴리오 (L) 3개, 수익성 (OP) 이높은포트폴리오 (R), 중간포트폴리오 (N), 낮은포트폴리오 (W) 3개, 자본투자 (INV) 높은포트폴리오 (A), 중간포트폴리오 (N), 낮은포트폴리오 (C) 3개를의미한다. 마지막으로기업규모포트폴리오와 BE/ME 포트폴리오, 수익성포트폴리오, 자본투자포트폴리오를독립적으로 (independently) 교차시켜서각각 6개의기업규모-BE/ME 포트폴리오 (S/H, S/M, S/L, B/H, B/M, B/L), 기업규모-수익성 (S/R, S/N, S/W, B/R, B/N, B/W), 기업규모-자본투자 (S/A, S/N, S/C, B/A, B/N, B/C) 를구성한다. SMB는위와같이구성된 18개의포트폴리오를사용하여 SMBBE/ME, SMBOP, SMBINV, 를산출하여산술평균으로계산한다. 여기서 SMBBE/ME는소규모-BE/ME 포트폴리오 (S/H, S/M, S/L) 의평균수익률에서대규모-BE/ME 포트폴리오 (B/H, B/M, B/L) 의평균수익률을차감한값, SMBOP는소규모-수익성포트폴리오 (S/R, S/N, S/W) 의평균수익률에서대규모-수익성포트폴리오 (B/R, B/N, B/W, 의평균수익률을차감한값, SMBINV는소규모-자본투자포트폴리오 (S/A, S/N, S/C) 의평균수익률에서대규모-자본투자포트폴리오 (B/A, B/N, B/C) 의평균수익률을차감한값을의미한다. 수익성요인 (RMW) 은높은수익성포트폴리오 (SR, BR) 의평균수익률에서낮은수익성포트폴리오 (SW, BW) 의평균수익률을차감하여계산한다. 자본투자요인 (CMA) 은낮은자본투자포트폴리오 (SC, BC) 의평균수익률에서높은자본투자포트폴리오 (SA, BA) 의평균수익률을차감하여계산한다. 포트폴리오는매년 6월말에재구성되며이러한과정은분석기간동안반복된다. 본논문에서제시하는기업고유변동성 (idiosyncratic risk, 이하 IVOL) 요인은아래의식 (1), 식 (2) 를이용하여잔차를추정한후, 식 (3) 과같이표준편차로측정한 IVOL을기준으로요인포트폴리오를구성한다

7 (1) r it : 개별기업의수익률, r ft : 무위험수익률, e it : 잔차 MKT t : 시장요인, SMB t : 기업규모요인, HML t : BE/ME 요인 (2) r it : 개별기업의수익률, r ft : 무위험수익률, e it : 잔차 MKT t : 시장요인, SMB t : 기업규모요인, HML t : BE/ME 요인 RMW t : 수익성요인, CMA t : 자본투자요인 (3) IVOL t : 기업고유변동성, t : 거래일, N : 월별총거래일 e it : 3 요인 /5 요인모형에서추정한잔차 기업고유변동성 (idiosyncratic risk) 요인포트폴리오는기업규모를통제하는방법 (IVLMH) 과기업규모를통제하지않는방법 (IVLMH * ) 으로구분하여구성되며구체적인구성방법은아래와같다. 첫번째, 기업규모를통제하는방법으로구성되는 IVLMH요인이다. 먼저 t년 6월말에기업규모 (market capitalization) 를기준으로 2개의기업규모포트폴리오 (Big, Small) 들을구성한다. 그리고 t-1년 7월부터 t년 6월까지매월추정한기업고유변동성 (IVOL) 의월평균값을기준으로상위 30%, 중위40%, 하위 30% 로분류하여 3개의 IVOL포트폴리오 (High, Middle, Low) 들을구성한다. 다음으로기업규모포트폴리오 (Big, Small) 들과 IVOL포트폴리오 (High, Middle, Low) 들을각각교차시켜 6개의기업규모-IVOL포트폴리오 (B/H, B/M, B/L, S/H, S/M, S/L) 들로재구성한한다. IVLMH는 IVOL의차이에의한수익률차이를나타내는변수로낮은 IVOL포트폴리오들 (S/H, B/H) 의평균수익률에서높은 IVOL포트폴리오들 (S/L, B/L) 의평균수익률을차감하여계산한다. 1) 두번째, 기업규모를통제하지않는방법으로구성되는 IVLMH * 이다. 먼저 t-1년 7월부터 t년 6월까지매월추정한기업고유변동성 (IVOL) 의월평균값을기준으로상위 30%, 중위40%, 하위 30% 로분류하여 3개의 IVOL포트폴리오 (High, Middle, Low) 들을구성한다. 다음으로낮은 IVOL포트폴리오 (High) 의평균수익률에서높은 IVOL포트폴리오 (Low) 의평균수익률을차감하여계산한다. 포트폴리오는매년 6월말에재구성되며이러한과정은분석기간동안반복된다. 2) 검증포트폴리오의구성 1) 김태혁, 변영태 (2011), 정정현 (2015), 엄철준외 4(2014), 고봉찬, 김진우 (2014), 장욱, 엄철준, 박종원 (2016) 등대다수의국내연구가기업고유위험과주식수익률간음 (-) 의관계를나타낸다는결과를제시하고있어본연구에서도 IVOL 이낮은포트폴리오가 IVOL 이높은포트폴리오보다수익률이높을것으로예상하여 IVLMH 를계산한다

8 본연구에서종속변수 (dependent variables) 로사용될포트폴리오의수익률은 -B/M을기준으로구성된포트폴리오 25개와 -IVOL을기준으로구성된포트폴리오 25개이다. 각포트폴리오의구성방식과수익률계산방법은다음과같다. 먼저 -B/M 포트폴리오는 t년 6월말기업규모와 t-1년 12월말 B/M을기준으로각각 5등분한후, 이들을독립적으로결합하여총 25 개의포트폴리오를구성한다. 그리고포트폴리오의수익률은 t년 7월부터 t+1년 6월까지월별로각포트폴리오내의개별종목에대해가치가중수익률을구하고이를합하여구한다. 다음으로 -IVOL 포트폴리오의수익률은 t년 6월말기업규모와 t-1년 7월초부터 t년 6월말의월평균 IVOL을기준으로각각 5등분하여총 25개의포트폴리오를구성한다. 포트폴리오의수익률은 t년 7월부터 t+1년 6월까지월별로각포트폴리오내의개별종목에대해가치가중수익률을구하고이를합하여구한다. 포트폴리오는매년 6월말에재구성되며이러한과정은분석기간동안반복된다. 3) 시계열분석모형 본연구는 IVOL factor가주식수익률의차이를설명할수있는지를분석하기위하여 Fama and French(1993) 가사용한방법과동일하게 Black, Jensen, and Scholes(1972) 의시계열분석을이용하여각모형의설명력을비교한다. 분석에사용될시계열모형은모형1에서모형4으로총 4가지로구분된다. 모형 1 은기존의 Fama-French 3 요인모형으로아래와같다. r pt : 포트폴리오의수익률, r ft : 무위험수익률, e pt : 잔차 MKT t : 시장요인, SMB t : 기업규모요인, HML t : BE/ME 요인 모형 2는기존의 Fama-French 3요인모형에서기업고유위험요인 IVLMH를추가한 4요인모형으로아래와같다. r pt : 포트폴리오의수익률, r ft : 무위험수익률, e pt : 잔차 MKT t : 시장요인, SMB t : 기업규모요인, HML t : BE/ME 요인 IVLMH t : 기업고유위험요인 단, 3요인모형에포함된 IVLMH는 3요인모형을이용하여측정한 IVOL을기준으로구성하였으며기업규모를통제한것 (IVLMH) 과기업규모를통제하지않은것 (IVLMH * ) 으로구분하여분석한다

9 모형 3 은기존의 Fama-French 5 요인모형으로아래와같다. r pt : 포트폴리오의수익률, r ft : 무위험수익률, e pt : 잔차 MKT t : 시장요인, SMB t : 기업규모요인, HML t : BE/ME 요인 RMW t : 수익성요인, CMA t : 자본투자요인 모형 3은기존의 Fama-French 5요인모형에서기업고유위험요인 IVLMH를추가한 6요인모형으로아래와같다. r pt : 포트폴리오의수익률, r ft : 무위험수익률, e pt : 잔차 MKT t : 시장요인, SMB t : 기업규모요인, HML t : BE/ME 요인 RMW t : 수익성요인, CMA t : 자본투자요인, IVLMH t : 기업고유위험요인 단, 5요인모형에포함된 IVLMH는 5요인모형을이용하여측정한 IVOL을기준으로구성하였으며기업규모를통제한것 (IVLMH) 과기업규모를통제하지않은것 (IVLMH * ) 으로구분하여분석한다

10 Ⅳ. 실증분석결과 1. 위험요인포트폴리오의기초통계량 < 표 1> Fama and French(1993) 3 요인과 IVLMH 의기초통계량및상관관계 아래의표는 Fama-French(1993) 의 3요인과기업고유위험요인 IVLMH의기초통계량및상관관계를나타낸표 이다. MKT는시장요인 SMB는기업규모요인, HML은 BE/ME요인 IVLMH/IVLMH * 는기업고유위험요인으로각 각기업규모를통제하고기업규모를통제하지않은차이이다. ( 단, 3요인모형에포함된기업고유위험요인은 3요 인모형에서추정한 IVOL을기준으로구성된다.) Panel A. Summary statistics MKT SMB HML IVLMH IVLMH *1) Mean Std *** *** T-value Max Median Min Obs Panel B. Correlations MKT SMB HML IVLMH IVLMH *1) MKT 1 SMB HML IVLMH IVLMH *1) ) IVLMH * 는기업규모를통제하지않고구성한기업고유위험요인이다. 2) *, **, *** 은각각 10%, 5%, 1% 에서유의적인것을의미한다. < 표1> 의 Panel A는 Fama and French(1993) 3요인과 IVLMH요인의기초통계량를제시하고있다. HML요인과 IVLMH요인만이분석기간동안각각월평균 0.79%, 0.80% 의초과수익률을나타내고있으며통계적으로도유의하다. 기업고유위험요인 IVLMH가 HML요인과더불어위험프리미엄을가지고있으며국내주식시장에서위험요인으로고려될수있는가능성을내포하고있다는해석이된다. 한편, 기업규모요인 SMB는통계적으로비유의한양 (+) 의프리미엄을나타내고있다. 이는 2008년글로벌금융위기이후, 국내주식시장의투자자들이대형주위주로투자하고있어소형주보다오히려대형주의주식수익률이더좋게나타나는현상을반영하고있는것으로 SMB요인의설명력이떨어지고있을시사한다. < 표1> 의 Panel B는 Fama and French(1993) 3요인과 IVLMH요인의요인간상관관계를나타내고있다. 기업규모를통제한 IVLMH이기업규모를통제하지않은 IVLMH* 보다 SMB와의상관계수가조금낮기는하지만각각 , 을나타내고있어기업고유위험요인은기업규모요인과상관성이높음을알수있다

11 < 표 2> Fama and French(2015) 5 요인과 IVLMH 의기초통계량및상관관계 아래의표는 Fama-French(2015) 의 5요인과기업고유위험요인 IVLMH의기초통계량및상관관계를나타낸표 이다. MKT는시장요인 SMB는기업규모요인, HML은 BE/ME요인 IVLMH/IVLMH * 는기업고유위험요인으로각 각기업규모를통제하고기업규모를통제하지않은차이이다. ( 단, 5요인모형에포함된기업고유위험요인은 5요 인모형에서추정한 IVOL을기준으로구성된다.) Panel A. Summary statistics MKT SMB HML RMW CMA IVLMH IVLMH *1) Mean Std *** *** *** t-value Max Median Min Obs Panel B. Correlations MKT SMB HML RMW CMA IVLMH IV5M (SIZEx) MKT 1 SMB HML RMW CMA IVLMH IVLMH *1) ) IVLMH * 는기업규모를통제하지않고구성한기업고유위험요인이다. 2) *, **, *** 은각각 10%, 5%, 1% 에서유의적인것을의미한다. < 표2> 의 Panel A, Panel B는 Fama and French(2015) 5요인과 IVLMH요인의기초통계량및상관관계를제시하고있다. < 표2> 의 Panel A의결과에서 HML, RMW, IVLMH요인이분석기간동안각각월평균 0.79%, 0.62%, 0.71% 초과수익률을나타내고있으며통계적으로도유의하다. < 표1> 의 Panel A의결과와동일하게기업고유위험요인 IVLMH이위험요인으로고려될수있는가능성을내포하고있다고볼수있다. 다만, 3요인모형을이용하여추정한 IVOL로 IVLMH요인을구성하였을때보다 5요인모형을이용하여추정한 IVOL로 IVLMH요인을구성하였을때초과수익률이 0.80% 에서 0.71% 로다소낮아지고있는데이는 5요인모형이 3요인모형보다 IVOL 대한효과를제거한증거로볼수있지만단정짓기는어렵다. 한편, RMW는 Fama and French(2015), 김동회 (2014) 의결과와일치되며 CMA는비유의한음 (-) 의값을가지는데이는김동회 (2014) 에서양 (+) 의값을가지는결과와상반되지만비유의하다는점에서해석에차이는없다. < 표2> 의 Panel B는 Fama and French(2014) 5요인과 IVLMH요인의요인간상관관계를나타내고있다. < 표1> 의 Panel B와결과는유사하며기업고유위험요인 (IVLMH) 은기업규모요인과상관성이높음을알수있다. 또한기업고유위험요인 (IVLMH) 은수익성요인과상관성이높은것을추가적으로확인할수있다

12 2. 검증포트폴리오의기초통계량 < 표 3> 검증포트폴리오의기초통계량 아래의표는검증포트폴리오의기초통계량을나타낸표이다. 검증포트폴리오의수익률은각각 -B/M, -IV3, -IV5를기준으로구성된포트폴리오 25개씩에대한수익률이다. 여기서 IV3, IV5는각각 Fama and French 3요인모형과 5요인에서추정한 IVOL을의미한다. 각포트폴리오의구성방식과수익률계산방법은 다음과같다. 먼저 -B/M 포트폴리오는 t년 6월말기업규모와 t-1년 12월말 B/M을기준으로각각 5등분한 후, 이들을독립적으로결합하여총 25개의포트폴리오를구성한다. 그리고포트폴리오의수익률은 t년 7월부터 t+1년 6월까지월별로각포트폴리오내의개별종목에대해가치가중수익률을구하고이를합하여구한다. 다음 으로 -IVOL 포트폴리오의수익률은 t년 6월말기업규모와 t-1년 7월초부터 t년 6월말의월평균 IVOL을기 준으로각각 5등분하여총 25개의포트폴리오를구성한다. 포트폴리오의수익률은 t년 7월부터 t+1년 6월까지 월별로각포트폴리오내의개별종목에대해가치가중수익률을구하고이를합하여구한다. 포트폴리오는매년 6 월말에재구성되며이러한과정은분석기간동안반복된다. Mean Std. -BE/ME Small Big IV3 Small Big IV5 Small Big < 표3> 은가치가중검증포트폴리오의수익률에대한기초통계량이다. -BE/ME 기준포트폴리오에서기업규모가작을수록평균수익률이대체로증가하고있으나모든 BE/ME 포트폴리오군에서일관된패턴을관찰하기는어렵다. 또한규모가가장큰포트폴리오군이평균수익률이다른규모가작은포트폴리오군보다평균수익률이높게나타나는경우가더많아기업규모요인이국내주식시장에서설명력이상당히떨어졌음을시사해주는결과이다. 한편, 기업규모와 3요인모형을이용하여측정한 IVOL을기준으로구성한 -IV3 25개포트폴리오에서는기업규모가가장작은포트폴리오군을제외하면대체로 IVOL이작을수록평균수익률이일관되게높게나타나기업고유위험요인이국내주식시장의공통된변동을설명할수있는요인이될수있음을시사

13 한다. 기업규모와 5요인모형을이용하여측정한 IVOL을기준으로구성한 -IV5 25개포트폴리오에서도 -IV3 25개포트폴리오와유사한평균수익률패턴을보이고있어기업고유위험요인의설명력에대한가능성을높여주고있다. 또한 -BE/ME 기준포트폴리오보다 -IV3, -IV5 기준포트폴리오에서기업규모가작을수록수익률이크게나타나는경향이더또렷하게나타난다는것이특이한점이다. 3. 시계열분석결과 1) -BE/ME 기준포트폴리오분석결과 (FF3요인, FF3요인 + IVLMH) < 표4>, < 표5>, < 표6> 은각각 -BE/ME 검증포트폴리오에대한 Fama and French 3요인모형, 기업규모를통제하고구성한기업고유위험요인을추가한 4요인모형, 기업규모를통제하지않고구성한기업고유위험요인을추가한 4요인모형에대한시계열분석결과를나타내고있다. 수정된설명계수 (adjusted R2) 의평균값은기존의 Fama and French 3요인모형보다본논문에서제시하고있는기업고유위험요인을추가했을때소폭개선되는결과를나타내고있다. 또한기업규모를통제하지않고구성한기업고유위험요인 IVLMH* 가포함된 4요인모형은 GRS-F 값이 3요인모형보다낮게나타나모든상수항이 0이라는귀무가설을기각하는수준이 3요인모형보다더낮게나타나고있다. 즉. 3요인모형보다본논문에서제시하고있는자산가격결정모형이더타당하다고말할수있다. < 표 4> 아래의표는 -BE/ME 검증포트폴리오에대한 Fama and French 3 요인모형에대한시계열분석결과를나타낸표이다. BE/ME t() Small Big Small : GRS-F : Big

14 < 표 5> 아래의표는 -BE/ME 검증포트폴리오에대한 Fama and French 3 요인모형에서기업규모를통제한기업고유위험요인을추가한 4 요인모형에대한시계열분석결과를나타낸표이다. BE/ME t() Small Big Small : GRS-F : Big < 표 6> 아래의표는 -BE/ME 검증포트폴리오에대한 Fama and French 3 요인모형에서기업규모를통제하지않은기업고유위험요인을추가한 4 요인모형에대한시계열분석결과를나타낸표이다. VW BE/ME t() Small Big Small : GRS-F : Big

15 2) -IV3 기준포트폴리오분석결과 (FF3요인, FF3요인 + IVLMH) < 표7>, < 표8>, < 표9> 은각각 -IV3 검증포트폴리오에대한 Fama and French 3요인모형, 기업규모를통제하고구성한기업고유위험요인을추가한 4요인모형, 기업규모를통제하지않고구성한기업고유위험요인을추가한 4요인모형에대한시계열분석결과를나타내고있다. 여기서 IV3는 Fama and French 3요인모형에서추정한 IVOL을의미한다. 분석결과를살펴보면, 수정된설명계수 (adjusted R2) 의평균값은기존의 Fama and French 3요인모형보다본논문에서제시하고있는기업고유위험요인을추가했을때보다개선되는결과를나타내고있고 -BE/ME 검증포트폴리오의결과보다더큰차이를보이고있다. 또한기업고유위험요인 IVLMH, IVLMH* 가포함된 4요인모형의 GRS-F 값이 3요인모형보다모두낮게나타난다. 3 요인모형보다본논문에서제시하고있는기업고유위험요인을추가한자산가격결정모형이더타당하다고말할수있다. < 표 7> 아래의표는 -IV3 검증포트폴리오에대한 Fama and French 3 요인모형에대한시계열분석결과를나타낸표이다. 여기서 -IV3 는기업규모와 3 요인모형에서추정한 IVOL 을기준으로구성된포트폴리오를의미한다. IV3 t() Small Big Small : GRS-F : Big

16 < 표 8> 아래의표는 -IV3 검증포트폴리오에대한 Fama and French 3 요인모형에서기업규모를통제한기업고유위험요인을추가한 4 요인모형에대한시계열분석결과를나타낸표이다. 여기서 -IV3 는기업규모와 3 요인모형에서추정한 IVOL 을기준으로구성된포트폴리오를의미한다. IV3 t() Small Big Small : GRS-F : Big < 표 9> 아래의표는 -IV3 검증포트폴리오에대한 Fama and French 3요인모형에서기업규모를통제하지않은기업고유위험요인을추가한 4요인모형에대한시계열분석결과를나타낸표이다. 여기서 -IV3는기업규모와 3요인모형에서추정한 IVOL을기준으로구성된포트폴리오를의미한다. IV3 t() Small Big Small : GRS-F : Big

17 3) -BE/ME 기준포트폴리오분석결과 (FF5요인, FF5요인 + IVLMH) < 표10>, < 표11>, < 표12> 은각각 -BE/ME 검증포트폴리오에대한 Fama and French 5 요인모형, 기업규모를통제하고구성한기업고유위험요인을추가한 6요인모형, 기업규모를통제하지않고구성한기업고유위험요인을추가한 6요인모형에대한시계열분석결과를나타내고있다. 수정된설명계수 (adjusted R2) 의평균값은기존의 Fama and French 5요인모형보다본논문에서제시하고있는기업고유위험요인을추가했을때소폭개선되는결과를나타내고있다. 또한기업규모를통제하지않고구성한기업고유위험요인 IVLMH* 가포함된 6요인모형은 GRS-F 값이 Fama and French 5요인모형보다낮게나타나모든상수항이 0이라는귀무가설을기각하는수준이더낮게나타나고있다. 즉. Fama and French 5요인모형보다본논문에서제시하고있는자산가격결정모형이더타당하다고말할수있다. < 표 10> 아래의표는 -BE/ME 검증포트폴리오에대한 Fama and French 5 요인모형에서기업규모를통제한기업고유위험요인을추가한 6 요인모형에대한시계열분석결과를나타낸표이다. BE/ME t() Small Big Small : GRS-F : Big

18 < 표 11> 아래의표는 -BE/ME 검증포트폴리오에대한 Fama and French 5 요인모형에서기업규모를통제한기업고유위험요인을추가한 6 요인모형에대한시계열분석결과를나타낸표이다. BE/ME t() Small Big Small : GRS-F : Big < 표 12> 아래의표는 -BE/ME 검증포트폴리오에대한 Fama and French 5요인모형에서기업규모를통제하지않은기업고유위험요인을추가한 6요인모형에대한시계열분석결과를나타낸표이다. VW BE/ME t() Small Big adj-r2 Small : GRS-F : Big ) -IV5 기준포트폴리오분석결과 (FF5요인, FF5요인 + IVLMH) < 표13>, < 표14>, < 표15> 는각각 -IV5 검증포트폴리오에대한 Fama and French 5요인모형, 기업규모를통제하고구성한기업고유위험요인을추가한 6요인모형, 기업규모를통제하지않고구성한기업고유위험요인을추가한 6요인모형에대한시계열분석결과를나타내고있다. 여기서 IV5는 Fama and French 5요인모형에서추정한 IVOL을의미한다. 분석결과를살펴보면, 수정된설명계수 (adjusted R2) 의평균값은기존의 Fama and French 5요인모형보다본

19 논문에서제시하고있는기업고유위험요인을추가했을때보다개선되는결과를나타내고있고 -BE/ME 검증포트폴리오의결과보다더큰차이를보이고있다. 또한기업고유위험요인 IVLMH, IVLMH* 가포함된 6요인모형의 GRS-F 값이 Fama and French 5요인모형보다모두낮게나타나본논문에서제시하고있는기업고유위험요인을추가한자산가격결정모형이더타당하다고말할수있다. < 표 13> 아래의표는 -BE/IV5 검증포트폴리오에대한 Fama and French 5 요인모형에대한시계열분석결과를나타낸표이다. IV5 t() Small Big Small : GRS-F : Big < 표 14> 아래의표는 -IV5 검증포트폴리오에대한 Fama and French 5요인모형에서기업규모를통제한기업고유위험요인을추가한 6요인모형에대한시계열분석결과를나타낸표이다. 여기서 -IV5는기업규모와 5요인모형에서추정한 IVOL을기준으로구성된포트폴리오를의미한다. VW IV5 t() Small Big Small : GRS-F : Big

20 < 표 15> 아래의표는 -IV5 검증포트폴리오에대한 Fama and French 5 요인모형에서기업규모를통제하지않은기업고유위험요인을추가한 6 요인모형에대한시계열분석결과를나타낸표이다. 여기서 -IV5 는기업규모와 5 요인모형에서추정한 IVOL 을기준으로구성된포트폴리오를의미한다. IV5 t() Small Big Small : GRS-F : Big ) -OP, -INV 검증포트폴리오에대한 GRS-F 추가분석 아래의표는 -BE/ME, -IV3 검증포트폴리오에서 -OP, -INV 검증포트폴리오를추가하여 Fama and French 3 요인모형, 기업규모를통제하고구성한기업고유위험요인을추가한 4 요인모형, 기업규모를통제하지않고구성한기업고유위험요인을추가한 4 요인모형에대한시계열분석후 GRS-F 값을제시하고있다. 여기서 -OP 는기업규모와수익성을기준으로구성된 25 개의포트폴리오이며, -INV 는기업규모와자본투자를기준으로구성된 25 개의포트폴리오를의미한다. 기간모형 -BE/ME -OP -INV -IV3 Total period ~ Sub-period ~ Sub-period ~ Sub-period ~ < 표 16> FF *** 3.719*** 3.768*** 4.438*** FF3+IVLMH 4.007*** 3.565*** 3.812*** 4.235*** FF3+IVLMH * 3.813*** 3.452*** 3.529*** 4.179*** FF ** FF3+IVLMH ** FF3+IVLMH * ** FF *** 2.311*** 2.045** 3.729*** FF3+IVLMH 3.281*** 2.223*** 2.317** 3.549*** FF3+IVLMH * 3.255*** 2.095*** 1.989** 3.614*** FF FF3+IVLMH FF3+IVLMH * *, **, *** 은각각 10%, 5%, 1% 에서유의적인것을의미한다

21 < 표16> 은 Fama and French 3요인모형및기업고유위험요인 (IVLMH, IVLMH*) 을추가한 4요인모형에대한 -BE/ME, -IV3, -OP, -INV 검증포트폴리오로시계열분석을한후 GRS-F 검정을실시한결과를나타내고있다. 이는검증포트폴리오가달라지더라도일관성있는결과를나타내는지를확인해보기위함이다. 또한, 전체분석기간을 3개의하위기간으로나누어기간이달라져도일관성있는결과를나타내는지도확인해보았다. 분석결과를보면, 검증포트폴리오를 -OP, -INV 바뀌더라도대체로일관되게기업고유위험요인을포한한모형이 GRS-F값이낮게나타남을확인할수있다. 또한전체기간에서는물론, 3개의하위기간에서도전체기간에서와유사한결과를나타냄을확인할수있다. 기간모형 -BE/ME -OP -INV -IV5 Total period ~ Sub-period ~ Sub-period ~ Sub-period ~ < 표 17> 아래의표는 -BE/ME, -IV5 검증포트폴리오에서 -OP, -INV 검증포트폴리오를추가하여 Fama and French 5요인모형, 기업규모를통제하고구성한기업고유위험요인을추가한 6요인모형, 기업규모를통제하지않고구성한기업고유위험요인을추가한 6요인모형에대한시계열분석후 GRS-F값을제시하고있다. 여기서 -OP는기업규모와수익성을기준으로구성된 25개의포트폴리오이며, -INV는기업규모와자본투자를기준으로구성된 25개의포트폴리오를의미한다. FF *** 3.463*** 3.778*** 4.194*** FF5+IVLMH 4.265*** 3.627*** 4.007*** 4.121*** FF5+IVLMH * 3.978*** 3.413*** 3.668*** 3.992*** FF * FF5+IVLMH ** FF5+IVLMH * ** FF ** 2.369*** 3.059*** FF5+IVLMH *** 2.829*** 2.914*** FF5+IVLMH * ** 2.333*** 2.838*** FF FF5+IVLMH FF5+IVLMH * *, **, *** 은각각 10%, 5%, 1% 에서유의적인것을의미한다. < 표17> 은 Fama and French 5요인모형및기업고유위험요인 (IVLMH, IVLMH*) 을추가한 6요인모형에대한 -BE/ME, -IV5, -OP, -INV 검증포트폴리오로시계열분석을한후 GRS-F 검정을실시한결과를나타내고있다. 이는검증포트폴리오가달라지더라도일관성있는결과를나타내는지를확인해보기위함이다. 또한, 전체분석기간을 3개의하위기간으로나누어기간이달라져도일관성있는결과를나타내는지도확인해보았다. 전체기간에대해서 4가지포트폴리오는모두상수항이모두 0이라는귀무가설이기각되지만기업규모를통제하지않고구성한기업고유위험요인 IVLMH* 을추가한 6요인모형이기각하는정도가더낮은것을확인할수있다. 하위기간에서도대체로본연구에서제시하고있는기업고유위험요인이추가된 6요인모형이 Fama and French 5요인모형보다우수한결과를나타냄을확인할수있다

22 Ⅴ. 결론 본연구는기업고유위험요인이국내주식시장의공통된변동에영향을미치는지를검증하였다. 분석기간은자료이용이가능한최대한으로설정하였고 1988년 7월부터 2016년 6월까지 336개월간이다. 표본기업은한국거래소 (KRX) 유가증권시장 (KOSPI) 에상장되어있는비금융권 (non-financial) 기업을대상으로하였고생존편의 (survival bias) 및신규상장편의 (new listing bias) 를제거하기위하여상장폐지기업과신규상장기업을모두포함하였다. Fama and French 3요인및 5요인모형에서추정한 IVOL을기준으로구성한기업고유위험요인 (IVLMH, IVLMH * ) 은분석기간동안각각월평균 0.80%, 0.71% 의초과수익률을나타내어 HML, RMW 등과함께국내주식시장을설명하는위험요인으로고려될있는가능성을제시하였다. 또한, -IV3, -IV5 등의검증포트폴리오평균수익률이의기초통계량에서기업규모가가장작은포트폴리오군을제외하면대체로 IVOL이작을수록평균수익률이일관되게높게나타나기업고유위험요인이국내주식시장의공통된변동을설명할수있는요인이될수있는추가적인증거를제시하였다. -BE/ME, -IV3 검증포트폴리오에대한 Fama and French 3요인모형과기업고유위험요인 (IVLMH, IVLMH * ) 을추가한 4요인모형의설명력검증에서는수정된설명계수값이 3 요인모형보다대안적인 4요인모형이더높게나타나는가하면 GRS-F값은낮게나타나자산가격결정모형으로써기업고유위험요인을추가한모형이더욱적합하다는결론을제시하였다. -BE/ME, -IV5 검증포트폴리오에대한 Fama and French 5요인모형과기업고유위험요인 (IVLMH, IVLMH * ) 을추가한 6요인모형의설명력검증에서도위의결과와유사하게수정된설명계수값이개선되는것을확인하였고 GRS-F값도기업고유위험을추가한모형들이대체로낮게나타났다. 검증포트폴리오를 -OP, -INV로확장하여모든모형에대하여 GRS_F 검정을한결과도대체로 Fama and French 3요인및 5요인모형보다는기업고유위험요인 (IVLMH, IVLMH * ) 을추가한모형들이더욱적합한것으로나타났다. 이러한결과는전체기간에서뿐만아니라 3개의하위기간에서도일관된결과를나타냈다. 다만, 실증분석이시계열분석에만한정되었다는점이한계로지적될수있고따라서, 횡단면적으로도기업고유위험이다른기업특성변수들을통제하고도주식수익률에일관된영향을미치는지를분석할필요가있다

23 참고문헌 1. 국외논문 Ang, A., Hodrick, R., Xing, Y., & Zhang, X. 2006, The Cross-Section of Volatility and Expected Returns, Journal of Finance, 61 (1), Aslanidis, N., Christiansen, C., Lambertides, N., & Savva, C. 2016, Idiosyncratic Volatility Puzzle: Influence of Macro-Finance Factors, working paper. Bali, T., & Cakici, N. 2008, Idiosyncratic Volatility and the Cross Section of Expected Returns, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 43 (1), Cao, J., & Han, B. 2013, Cross Section of Option Returns and Idiosyncratic Stock Volatility, Journal of Financial Economics, 108 (1), Chen, Z., & Petkova, R. 2012, Does Idiosyncratic Volatility Proxy for Risk Exposure?, Review of Financial Studies, 25 (9), Chichernea, D., Kassa, H., & Slezak, S. 2014, Lottery Preferences and the Time Series Variation of the Idiosyncratic Volatility Puzzle, working paper. DeLisle, J., Mauck, N., &Smedema, A. 2015, Idiosyncratic Volatility and Firm-Specific News: Beyond Limited Arbitrage, working paper. Duarte, J., Kamara, A., Siegel, S., & Sun, C. 2011, The Systematic Risk of Idiosyncratic Volatility, working paper. Edelen, R., Ince, O., & Kadlec, G. 2016, Institutional Investors and Stock Return Anomalies, Journal of Financial Economics, 119 (3), Fama, E., & French, K. 1993, Journal of Financial Economics, 33 (1), Fama, E., & French, K., 2015, Journal of Financial Economics, 116 (1), Fang, V., Huang, A., & Karpoff, J. 2016, Short Selling and Earnings Management: A Controlled Experiment, Journal of Finance, 71 (3), Goetzmann, N., & Kumar, A. 2004, Why Do Individual Investors Hold Under-diversified Portfolios, working paper

24 Goyal, A., & Santa-Clara, P. 2003, Idiosyncratic Risk Matters!. Journal of Finance, 58 (3), Guo, H., & Savickas, R. 2006, Idiosyncratic Volatility, Stock Market Volatility, and Expected Stock Returns, Journal of Business & Economic Statistics, 24 (1), Herskovic, B., Kelly, B., Lustig, H., & Nieuwerburgh, S. 2016, The Common Factor in Idiosyncratic Volatility: Quantitative Asset Pricing Implications, Journal of Financial Economics, 119 (2), Hou, K., & Loh, R. 2016, Have We Solved the Idiosyncratic Volatility Puzzle?, Journal of Financial Economics, 121 (1), Kryzanowski, L., & Mohsni, S. 2015, Earnings Forecasts and Idiosyncratic Volatilities, International Review of Financial Analysis, 41 (3), Liu, B., & Di Iorio, A. 2016, Equity Fund Performance: Can Momentum be Explained by the Pricing of Idiosyncratic Volatility?, Studies in Economics and Finance, 33 (3), Liu, B., Di Iorio., & De Silva, A. 2014, Do Stock Fundamentals Explain Idiosyncratic Volatility? Evidence for Australian Stock Market, European Financial Management Association, 23 (1), Malkiel, B., & Xu, Y. 2006, Idiosyncratic Risk and Security Returns, working paper. Nartea, G., Wu, J. 2013, Is There a Volatility Effect in the Hong Kong Stock Market?, Pacific-Basin Finance Journal 25 (1), Riedinger, S. 2016, Idiosyncratic Risk, Costly Arbitrage and Asymmetry: Evidence from Paris Trading, working paper. 2. 국내논문 강형구 이창민 최한수 한민연. (2014). 개별주식수익률변동성과정의결정요인, 재무관리연구, 31, 고봉찬 김진우. (2014). 저변동성이상현상과투자전략의수익성검증, 증권학회지, 43, 김동회. (2014). 한국주식시장에적합한가격결정모형, 금융공학연구, 13,

25 김류미 채준. (2015). 절대고유수익률과미래주식수익률의관계에대한실증연구, 증권학회지, 44, 김태혁 변영태. (2011). 한국주식시장에서 3요인모형을이용한주식수익률의고유변동성과기대수익률간의관계, 증권학회지, 40, 류호영 정대성 김태혁. (2016). 5요인모형의한국주식시장에서의설명력에관한연구, Journal of the Korean Data Analysis Society, 18, 엄철준 이우백 박래수 장욱 박종원. (2014). 한국주식시장의고유변동성퍼즐에대한연구, 증권학회지, 43, 윤병조. (2016). 마코프국면전환모형을이용한포트폴리오의초과수익률과고유변동성에관한연구, 금융공학연구, 15, 윤상용 구본일 엄영호. (2011). 기어변동성과주식수익률의횡단면에관한연구, 재무연구, 24, 윤상용 박순홍. (2014). 기업변동성프리미엄은주식수익률을예측하는가?, 금융공학연구, 13, 이다솜. (2014). 산업별기업변동성에대한분석및고유변동성발생요인검증, 경영논총, 32, 이상빈 서정훈. (2007). 주식시장의초과수익률과고유변동성의동적관계및정보효율성에관한연구, 증권학회지, 36, 이웅기 손범진. (2016). 한국주식시장의 5요인모형설명력과기대수익률에대한고유변동성효과, 재무금융관련 5개학회학술연구발표회. 장병훈 안희준. (2015). 기업고유위험과공매도 : 한국주식시장에대한실증분석, 재무연구, 28, 장욱 엄철준 박종원. (2016). 차익거래비대칭이고유변동성퍼즐에미치는영향 : 한국주식시장, 금융공학연구, 15, 정정현. (2015). 한국산업별지수의고유변동성효과와고유왜도효과에관한연구, 금융공학연구, 14, ,

26 Appendix Appendix 1. -BE/ME 기준포트폴리오분석결과 (FF3 요인, FF3 요인 + IVLMH) < 표 18> BE/ME t() Small Big m t(m) Small Big s t(s) Small Big h t(h) Small Big Small Big : GRS-F :

27 < 표 19> BE/ME t() Small Big m t(m) Small Big s t(s) Small Big h t(h) Small Big i t(i) Small Big Small : GRS-F : Big

28 < 표 20> VW BE/ME t() Small Big m t(m) Small Big s t(s) Small Big h t(h) Small Big i t(i) Small Big Small : GRS-F : Big

29 Appendix 2. -IV3 기준포트폴리오분석결과 (FF3 요인, FF3 요인 + IVLMH) < 표 21> IV3 t() Small Big m t(m) Small Big s t(s) Small Big h t(h) Small Big Small Big : GRS-F :

30 < 표 22> IV3 t() Small Big m t(m) Small Big s t(s) Small Big h t(h) Small Big i t(i) Small Big Small : GRS-F : Big

31 < 표 23> IV3 t() Small Big m t(m) Small Big s t(s) Small Big h t(h) Small Big i t(i) Small Big Small : GRS-F : Big

32 Appendix 3. -BE/ME 기준포트폴리오분석결과 (FF5 요인, FF5 요인 + IVLMH) < 표 24> BE/ME t() Small Big m t(m) Small Big s t(s) Small Big h t(h) Small Big r t(r) Small Big c t(c) Small Big Small : GRS-F : Big

33 < 표 25> BE/ME t() Small Big m t(m) Small Big s t(s) Small Big h t(h) Small Big r t(r) Small Big c t(c) Small Big i t(i) Small Big Small : GRS-F : Big

34 < 표 26> VW BE/ME t() Small Big m t(m) Small Big s t(s) Small Big h t(h) Small Big r t(r) Small Big c t(c) Small Big i t(i) Small Big adj-r2 Small : GRS-F : Big