주식투자에 있어서 위험을 줄이기 위해 분산투자를 해야 하는 것이 일반적이지만, Goetzmann and Kumar(2005)의 주장과 같이 현실적으로 분산투자가 어렵거나 하지 못하는 경우, 상대적으로 주가가 낮은 동전주를 이용한 투자기법이 위험을 고려한 포트폴리오를 구성하는데 도움을 줄 수 있다는 데에서 본 연구를 시작하였다. 연구의 표본기간은 1987년 7월부터 2015년 6월까지이고 분석에 포함된 표본기업은 한국거래소에 상장된 전체 기업 중 금융업을 제외한 12월 결산기업 651개(연간) 이용하였으며, 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 종속변수인 개별기업의 수익률과 특성변수들 사이의 Fama-MacBeth(1973) 회귀분석 결과, 동전주와 비유동성 변수는 통계적으로 유의한 양(+)의 값을 보여주어 주식수익률에 대한 횡단면적 설명력을 갖고 있음을 발견하였다. 둘째, 주가를 기준으로 정렬하여 동전주와 비동전주에 해당하는 포트폴리오들을 구성한 후, 포트폴리오 수익률에 대해 Fama-French(1993)의 3요인을 포함하여 회귀분석한 결과, 동전주에서는 비동전주 포트폴리오에 비해 통계적으로 유의하지 않은 음(-)의 위험조정수익률을 보여 주고 있지만, 비동전주 포트폴리오에서는 통계적으로 유의한 양(+)의 위험조정수익률을 갖고 있음을 발견하였다. 셋째, 주가와 고유변동성으로 세분하여 포트폴리오들을 구성하여 회귀분석을 한 경우, 고유변동성이 낮은 경우 동전주 포트폴리오와 비동전주 포트폴리오 사이의 초과수익률의 차이는 미미하였다. 하지만, 고유변동성이 높은 경우 동전주 포트폴리오의 초과수익률은 양(+)의 유의한 값을 나타났고, 비동전주 포트폴리오의 초과수익률은 음(-)의 비유의적 값을 보여주어, 양 포트폴리오간 초과수익률의 차이가 비교적 뚜렷하게 발견되었다. 넷째, 주가와 비유동성으로 세분하여 포트폴리오를 구성하여 회귀분석을 한 결과, 비유동성 전체 포트폴리오에서 동전주 포트폴리오와 비동전주 포트폴리오 사이의 초과수익률의 차이는 뚜렷하게 발견되었다. 이러한 결과는 동전주 포트폴리오 투자가 비동전주에 비해 더 높은 투자성과를 거둘 수 있다는 것을 암시하는 것으로 해석할 수 있다.
Researchers have documented the role of intrinsic volatilities and il-liquidity risk in explaining the cross-section and time-series of stock returns over the last decade. We provide the evidence that each factor has a significant asset component. In this paper, an empirical study is made on the currently known portfolio performance using penny stocks and non-penny stocks in the Korean stock market. A diversification is essential to reduce risks in investing stock assets. However, Goetzmann and Kumar (2005) assert that the investing technique of using penny stocks could be substantially helpful for designing effective portfolios of reducing risks. So, their study provides invaluable insights for this study. This research uses 651 manufacturing firms listed in the Korean stock exchange over the full sample period July 1987 - June 2015. Principal findings obtained from this study are as follows: First, the regression proposed by Fama-MacBeth (1973) for between the penny stock variable and characteristic variables finds evidence that the penny stock and il-liquidity have statistically significant impacts on stock returns in a cross sectional dimension. Second, constructing penny and non-penny stocks sorted by an extent of stock prices, the regression with the Fama-French (1993) 3 factors estimates an insignificant negative coefficient (i.e., risk adjustment return rate) for the penny portfolio, compared to that of non-penny one. By contrast, the regression in this study suggests empirical evidence that the non-penny portfolio contributes to an significant increase in the rate of return. Third, in the regression composing portfolios categorized by stock prices and intrinsic volatilities, no excessive return between penny and non-penny portfolios are significantly distinctive. Meanwhile, the excessive returns between both are meaningfully distinctive since the excessive return of the penny and non-penny portfolios in the sample of a high intrinsic volatility presents significantly positive and negative coefficients, respectively. Finally, through the regression analysis composing portfolios categorized by stock prices and il-liquidities, this study find evidence that on the whole illiquid portfolio, the penny and non-penny portfolios make a significantly differentiated difference. This phenomenon is detected in both penny stocks portfolio and non-penny stocks portfolio investor group level. Specifically, individual investor trading is more concentrated in penny stocks, thereby resulting due to behavioral bias. In contract, return performance seems to weaken in non-penny stocks, not only because the proportion of individual investor trading is relatively low, but also because institutions etc. In a nutshell, it could be addressed that from the empirical findings in this study, an investment strategy based on penny stocks portfolio would be more helpful for improving performances in investments of stock assets. Next time, I will investigate the relationship between retail investor sentiment and stock returns in the Korean stock market using intraday and order flow data etc.