Pair trading is a statistical arbitrage investment strategy. Traditionally, cointegration has been utilized in the pair exploring step to discover a pair with a similar price movement. Recently, the clustering analysis has attracted many researchers' attention, replacing the cointegration method. This study tests a clustering-driven pair trading investment strategy in the Korean stock market. If a pair detected through clustering has a large spread during the spread exploring period, the pair is included in the portfolio for backtesting. The profitability of the clustering-driven pair trading strategies is investigated based on various profitability measures such as the distribution of returns, cumulative returns, profitability by period, and sensitivity analysis on different parameters. The backtesting results show that the pair trading investment strategy is valid in the Korean stock market. More interestingly, the clustering-driven portfolio investments show higher performance compared to benchmarks. Note that the hierarchical clustering shows the best portfolio performance.

1998년에 국내 주식시장이 전면 개방됨에 따라, 외국인자본이 국내 주식시장에 거대한 투자주체로 등 장하게 되었다. 일반적으로 외국인투자자는 정보비대칭으로 말미암아 국내 주식시장에 대한 투자에 있어 서 열위를 가질 수 있는 동시에, 반대로, 선진화된 분석기법과 투자기법으로 투자수익에 있어서 우위를 보일 수 있다고 연구되고 있다. 본 연구는 국내 주식시장이 전면 개방된 초기의 시점에서 외국인투자자들 은 어떤 투자행태를 보였고, 그들이 보인 투자행태가 국내 기관투자자 및 개인투자자들의 투자행태와 차이점을 보이는지에 대해 고찰하고 있다. 또한, 투자성과에 있어서 우위를 보인다고 연구된 외국인투자자 들의 투자행태를 국내 기관투자자들이 추종했을 것인지에 대해 탐색적 접근을 시도하였다. 이를 위해 주식시장 전면개방의 초기단계로서 1999년의 자료와 일정시간이 흐른 단계로서 2003년의 자료를 통해 투자주체별로 각각 실증하였다. 실증결과에 따르면, 1999년 외국인투자자는 자산규모, 평균 주가와 정(+)의 관계를 나타냈다. 기관투자자는 기업규모, 총자본순이익률과 정(+)의 관계를 보였고, 주당 순이익과는 부(-)의 관계를 보였다. 개인투자자의 경우, 주당순이익과 정(+)의 관계, 기업규모와 총자산순 이익률 및 평균주가와 부(-)의 관계를 보였다. 예상한 바와 같이, 전면개방 초기단계에서 외국인투자자와 기관투자자, 개인투자자는 선호하는 주식의 특성에 있어서 차이점을 드러내었다. 2003년 외국인투자자는 기업규모와 부채비율 및 PBR값과 정(+)의 관계를 나타내었다. 기관투자자의 경우, 기업규모, 평균주가, 배당률, PBR값, 수출비중과 정(+)의 관계, 부채비율, 주당순이익, PER값과는 부(-)의 관계를 보였다. 개인투자자는 기업규모와 PBR값과 부(-)의 관계를 확인하였다. 이를 통해, 일정 시간이 흐른 단계에서 기관투자자가 외국인투자자의 투자행태를 추종하였다고 판단하기는 어려웠고, 따 라서, 개인투자자와 달리 기관투자자들은 외국인투자자의 투자행태를 추종할 것이라 기대한 가설은 지지 되지 않았다.

본 연구는 국제원유시장과 아시아 주식시장(한국, 중국, 일본, 인도, 인도네시아, 필리핀, 말레이시아, 태국, 대만, 싱가포르, 베트남)간의 상관관계를 국면전환 관점에서 분석한다. 이를 위해 유가와 주가지수 간의 시간가 변 상관계수를 DCC-GARCH(1,1) 모형으로 추정하였고, 비선형 시계열 분석기법인 Smooth Transition Regression(STR) 모형을 활용해 구조적 변화의 비선형 특성과 상관관계의 강도를 파악하였다. 2002년 1월부 터 2016년 3월까지의 자료를 토대로 한 분석 결과, 국제유가와 아시아 주가지수간의 상관관계는 시간의 흐름에 따라 그리고 국가별로 상이한 움직임을 나타냈다. 또한 상관관계의 국면간 전환점과 전환속도를 측정하는 모수가 일부 국가에서 유의하게 추정되었다. 이러한 결과는 원유와 아시아 국가 주식으로 포트폴리오를 구성할 경우 상 관계수의 추정과정에서 비선형성과 강도를 고려해야 할 필요가 있음을 시사한다. 이에 본 논문은 방법론적으로 기존의 국제재무 문헌의 확장에 기여하며 주식시장과 원유시장의 관계자들에게도 포트폴리오 구성 및 시장예측과 관련한 실무적 시사점도 제공한다.

본 연구는 멕시코 증권시장에 상장된 멕시코 내국인 전용투자 주식(A 주)과 외국인도 투자 가능한 주식(B 주) 사이의 가격정보전달을 분석하였다. 그리고 두 주식 사이의 가격 괘리현상이 두 주식사이의 가격정보전달과정에 미치는 영향도 분석하였다. 실증분석모형으로 GJR-GARCH모형을 사용하였다. 본 연구의 실증결과를 요약하면 다음과 같다. 수익률의 정보 이전효과계수, 변동성 이전효과를 나타내는 계수, 레버리지 효과 효과를 나타내는 계수 등 모든 경우를 종합적으로 고려하면 A 주식에서 B 주식 기업으로의 정보 이전효과가 상대적으로 B 주식에서 A 주식 기업으로의 정보이전효과 보다 컸음을 보여주고 있다. 이는 경영권을 나타내는 의결권 주식에서 비 의결권 주식으로 정보 전달효과가 그 반대의 경우보다 더 강함을 알 수 있다. A 주 가와 B 주가간의 가격차이인 할증․할인이 큰 기간이 상대적으로 가격차이인 할증․할인이 작은 기간 보다 정보 이전효과가 훨씬 강하게 나타났다. 이 실증결과는 A 주식과 B 주식간의 가격괴리 현상에 의한 재정거래 압력이 두 주식사이의 정보전달과정에 영향을 미침을 시사한다.

본 연구는 시장붕괴일 이전의 과거기간 개별주식 특성요인의 관점에서 시장붕괴일과 이후 거래일 동안의 개별 주식수익률 횡단면 변화를 실증적으로 조사하였다. 또한 새로운 시도로 한국금융시장의 국제화 수준, 한국외환위기와 미국신용위기 등의 시장붕괴 발생 원인이 시장붕괴일의 개별주식수익률 횡단면 변화에 미치는 영향의 차이를 함께 조사하였다. 검증결과에 의하면, 분석대상인 35가지 시장붕괴일 사건들에 있어서, 시장붕괴 이전 과거기간의 개별주식 시장특성요인과 기업특성요인이 시장붕괴일과 이후 거래일에 있어서 개별주식수익률 횡단면 변화를 유의적으로 설명한다는 것을 확인하였다. 시장붕괴의 발생 원인에 따라 과거기간 개별주식의 특성요인들에 유의적인 차이가 존재함을 발견하였다. 특히, 2007년 미국신용위기의 시장붕괴일 사건들은 1997년 한국외환위기에 비교하여 통계적으로 유의적인 개별주식 기업특성요인들이 현저히 많았다. 이상의 검증결과를 통하여 과거기간 개별주식의 상이한 특성요인에 따라 시장붕괴일의 개별주식수익률 횡단면 변화에 상이한 영향을 미칠 수 있다는 것을 확인하였고, 시장붕괴의 발생 원인이 검증결과에 유의적인 영향요인임을 알게 되었다.

본고에서는 중국시장에 상장된 A주 시장과 홍콩시장에 교차상장된 H주 시장 간의 가격정보 전달과정을 분석하고 동일한 주식의 두 시장 간의 가격 차이에 대한 기존 가설을 분석하였다. 또한 시장의 개방 전후 시점을 비교하여 본국시장주도가설과 정보비대칭가설도 검정하였다. 주가지수를 이용한 GJR-GARCH모형을 통한 분석에서 본국주도가설은 설득력이 떨어짐을 알 수 있었다. 변동성이전효과를 나타내는 계수 값은 외부 시장인 홍콩 H주 지수시장에서 중국 국내시장인 상해 및 심천으로 한쪽 방향으로만 통계적으로 유의함을 보여주었다. 즉, 외부 선진시장에서 본국시장으로 변동성 이전효과가 존재함을 보여주고 있다. 그러나 중국 시장 개방 이후 수익률의 정보 이전효과를 의미하는 계수 값이 큰 폭으로 증가하고 다른 계수는 서로 일방적인 영향이 없는 것으로 나타났다. 시장이 개방됨에 따라 홍콩과 중국의 두 시장은 거의 동시에 서로 영향을 미치는 통합된 시장으로 감을 알 수 있다. 양 시장에 교차 상장된 개별지수를 이용한 인과관계검정을 통한 분석에서는 두 시장주식들 간에 피드백 또는 상호인과관계가 존재한다고 보기는 어려웠다. 개방 후에는 외국인도 정보에 더 용이하게 접근할 수 있음에도 불구하고 개방후가 개방전보다 국내주인 A주로부터 해외 주인 홍콩 H주로의 상호인과관계가 크게 개선되지 못했다. 이는 정보비대칭가설은 설득력이 없음을 시사한다. 종합적으로 요약하면 양 시장 간의 정보 전이에서 지수 간에는 상호 영향을 미치고 개방 후 상호 영향력은 증대 하였다. 그러나 중국시장과 홍콩시장 간에 지수 및 교차상장 된 개별 종목의 가격차이분석에서 본국주도가설이나 정보비대칭가설은 설득력이 없고 시장의 다른 특성에서 찾아야한다고 사료된다.

본 논문의 목적은 과거의 산업 포트폴리오 수익률이 확률추세로부터 어떻게 전체 주식시장과 두 가지 거시경제 변수인 경기동행지수와 산업생산 등을 예측할 수 있는 지를 알아보는 데에 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 연구모형을 설정한 후 세 가지 검정절차를 제시하고 이를 실증적으로 분석하였다. 당월의 전체 주식시장 수익률은 과거의 시차를 지닌 특정 산업부문 포트폴리오 수익률에 대하여 양(+)의 상관관계를 유지하고 있다는 '예측 1'과 전체 주식시장의 수익률은 특정 산업부문의 수익률에 대하여 선행성을 지닐 수 없다는 '예측 2'에 대한 검정 결과는 '예측 1'과 '예측 2'가 지지되고 있음을 파악할 수 있었다. 그리고 산업별 포트폴리오 수익률과 거시경제변수 간의 높은 상관관계를 토대로 하여 전체주식시장 수익률 예측을 가능하게 하는 업종 정보의 점진적 확산 현상이 발생하게 되는가를 검토하기 위하여 각 산업들의 포트폴리오 수익률과 전체 주식시장 수익률이 VAR모형을 토대로 볼 경우 Granger 인과관계를 갖고 있는 지를 분석하였다. 분석결과 21개 업종은 각 산업별 포트폴리오 수익률이 전체 주식시장 수익률을 5% 수준에서 통계적으로 유의한 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 이들 21개의 산업별 포트폴리오 수익률은 경제적으로도 중요한 의미를 지니고 있어 산업제품의 가격 상승과 하락이 경제에 미치는 영향을 파악할 수 있다. 특히 음료 업종에서 전체 주식시장 수익률과 상호간의 인과성을 나타내었으며, 인터넷과 화장품 업종에서는 전체 주식시장 수익률이 이들 업종에 대하여 일방적인 영향을 보이고 있음을 알 수 있었다.

본 연구에서는 세계경제에서 비중이 커지고 있는 중국주식시장과 한국주식시장간의 정보 이전효과에 대하여 분석하기 위하여 한국과 상해A주 및 상해B주, 한국과 심천A주 및 심천B주의 수익률의 이전효과와 변동성의 이전효과를 검증하기 위하여 EGARCH모형을 사용하였다. 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 수익률의 이전효과는 심천B주 시장에서 한국주식시장으로의 이전효과만 존재하였고, 다른 시장 간에는 수익률의 이전효과는 존재하지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 변동성의 이전효과를 보면 중국A주 시장에서 한국주식시장으로의 이전효과가 나타났으나 레버리지 효과는 없는 것으로 나타났다. 또 한국주식시장에서 중국B주 시장으로의 변동성 이전효과는 존재하며, 레버리지 효과 역시 존재하는 것으로 나타났다. 끝으로 심천B주 시장이 한국시장과 비교적 정보이전효과에 있어 영향력은 작지만 상호 영향력을 끼치고 있는 것으로 나타났다.

이 논문은 과거의 산업 포트폴리오 수익률이 어떻게 확률추세(stochastic trend)로부터 전체 주식시장과 두 가지 거시경제 변수(경기동행지수와 산업생산)들을 예측할 수 있는 지를 알아보는 데에 초점을 두고 있다. 먼저, 산업들의 포트폴리오 수익률과 전체 주식시장 수익률이 VAR모형을 토대로 볼 경우 Granger 인과관계를 갖고 있는지를 살펴보았다. 이 분석의 결과에서 건설, 금속, 무역, 반도체, 보험, 비금속광물, 서비스, 섬유, 식료, 운수/창고, 유통, 의류, 자동차부풀, 전기전자, 정유, 조선, 종이/목재, 증권, 컴퓨터, 통신, 화학 등 21개 업종은 각 산업별 포트폴리오 수익률이 전체 주식시장 수익률을 수준에서 통계적으로 유의한 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 이들 21개의 산업별 포트폴리오 수익률은 경제적으로도 중요한 의미를 지니고 있다. 즉, 당월(t)의 비금속광물과 정유, 금속 포트폴리오 수익률 등은 다음 월(t+1)의 전체 주식시장 수익률과 음(-)의 상관관계를 갖고 있는 것을 알 수 있었다. 이는 역사적인 데이터를 살펴볼 때, 이들 산업 제품의 가격의 상승은 향후 경제에 악영향을 주기 때문인 것이다. 반면에, 의류 및 무역 등의 경우에는 반대로 이들 산업들의 포트폴리오 수익률이 전체 주식시장 수익률과 양의 상관관계를 나타내 이들 산업들에 있어서 높은 수익률은 향후 경제가 상승국면이 예상됨을 나타내어 주고 있다. 이와 같은 산업별 포트폴리오 수익률과 거시경제변수 간의 높은 상관관계를 토대로 하여 전체 주식시장 수익률 예측을 가능하게 하는 업종 정보(sector information)의 점진적 확산(slow diffusion) 현상이 발생하게 되는 것이다.