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복권 성향 주식 선호현상을 활용한 저베타 이상현상 검증

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Alternative Title
Can Lottery-Demand Explain the Low-Beta Anomalyin the Korean Stock Market?
Abstract
본 연구에서는 Bali et al. (2017)의 방법론을 사용하여 국내 주식시장에서 복권 성향 주식 선호현상이 저베타 이상현상(beta anomaly)을 설명할 수 있는지에 대한 실증분석을 진행하였다. 이를 위해 우선 고베타 포트폴리오를 매입하고 저베타 포트폴리오를 매도하는 전략의 수익률을 분석하여, 국내 주식시장에서 저베타 이상현상이 존재한다는 것을 확인하였다. 또한 Bali et al.(2011)에서 정의한 MAX 변수를 토대로 주식의 복권 성향을 추정한 후, 해당 변수를 사용하는 무비용 전략(zero-cost strategy)의 수익률을 분석함으로써, 국내 주식시장에서의 복권 성향 주식 선호현상이 존재한다는 것을 보였다. 최종적으로 MAX 변수를 사용하여 복권 성향 주식 선호현상을 중립화한 후, 이중 분류(double sort) 분석과 Fama-MacBeth(1973) 회귀분석을 통해 저베타 이상현상을 재검증하였다. 분석 결과 미국 주식시장과는 달리 한국 주식시장에서는 복권 성향 주식 선호현상을 통제한 후에도 저베타 이상현상이 여전히 유의하게 남아있음을 밝혔다.

Following Bali et al.(2017), we examine whether the beta anomaly in the Korean stock market can be explained by the demand for lottery-like stocks. Unlike the study in the U.S stock market, the beta anomaly remains significant even after controlling the lottery demand. First, we confirm the beta anomaly by showing that a zero-cost strategy of longing a high beta portfolio and shorting a low beta portfolio produces significant and negative Fama-French 3 factor alpha. Then, we demonstrate the abnormal return of the zero-cost strategy using MAX which represents the firm’s lottery characteristics as defined by Bali et al.(2011). Having proven the existence of the beta anomaly and the preference for lottery-like stocks in the Korean stock market, we use MAX to neutralize the lottery-demand and reexamined the beta anomaly using double-sorted portfolio analysis and Fama-MacBeth(1973) regression analysis. All of results detect the beta anomaly even after controlling/neutralizing the lottery-demand, MAX.
Author(s)
김동욱조훈석상익
Issued Date
2022
Type
Article
Keyword
저베타 이상현상저변동성복권 성향 주식MAX개인 투자자Beta anomalylow volatilitylottery-like stocksretail investor
URI
https://oak.ulsan.ac.kr/handle/2021.oak/14813
Publisher
금융공학연구(金融工學硏究)
Language
한국어
ISSN
1738-124X
Citation Volume
21
Citation Number
4
Citation Start Page
99
Citation End Page
126
Appears in Collections:
Medicine > Nursing
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