금리 스프레드와 산업별 주식 수익률 관계 분석

김규형; 박진수; 서지혜

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김규형 (서울과학기술대학교) 박진수 (서울대학교) 서지혜 (서울과학기술대학교)

저널정보: 한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제28권 제3호

발행연도: 2022.9

수록면: 105 - 117 (13page)

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본 연구는 다항회귀분석을 통해 장기금리와 단기금리의 차이인 금리 스프레드와 주식 수익률 간 영향을 분석한다. 기존 연구들은 미국시장을 중심으로 금리 스프레드를 통한 경기를 예측에 초점을 맞추어 진행되었다. 선행 연구들은 장단기 금리의 기간을 조절하고 선행정도를 분석하며 금리 스프레드를 경기예측 선행지표로 검증했다. 국내에서도 2006년 경기종합지수 제 7차 개편 이후 금리스프레드를 경기 선행지수 구성항목에 포함하였으며 현재까지도 활용하고 있다. 그럼에도 불구하고 국내 주식시장에서 금리스프레드와 산업별 주식 수익률에 대한 연구는 부족하다. 때문에 본 연구에서는 국내주식시장을 대상으로 금리스프레드와 산업별 주식 수익률은 분석했다. 회귀분석을 통해 인과관계가 높은 장단기 금리를 선정하고 선행기간 및 산업별 상관관계를 파악했다. 연구 과정에서 단순 선형회귀 분석(Simple Linear Regression)의 한계를 극복하기 위해 다항 회귀분석(Polynomial Linear Regression)을 활용해 설명력을 높였다. 분석 결과 6개월 선행하여 무보증 3년 회사채(AA-) 수익률과 콜금리 수익률의 차이 금리스프레드로 사용했을 때 높은 인과를 확인하였으며 산업별 주식수익률을 분석한 결과 해당 금리 스프레드와 자동차산업의 수익률의 관계가 가장 밀접함을 확인했다. 본 연구를 통해 국내에서 금리 스프레드가 경기예측뿐만 아니라 주식수익률과도 인과관계가 있음을 확인한 것에 의의가 있다. 금리스프레드만 사용하여 주식 가격을 예측하는 것에는 한계가 있을 수 있으나 다양한 요인들과 적절히 활용할 경우 강력한 팩터로 역할을 할 것이라 기대한다.

This study analyzes the effects between stock returns and interest rate spread, difference between long-term and short-term interest rate through the polynomial linear regression analysis. The existing research concentrated on the business forecast through the interest rate spread focusing on the US market. The previous studies verified the interest rate spread based on the leading indicators of business forecast by moderating the period of long-term/short-term interest rates and analyzing the degree of leading. After the 7th reform of composite indices of business indicators in Korea of 2006, the interest rate spread was included in the items of composing the business leading indicators, which is utilized till today. Nevertheless, there are a few research on stock returns of each industry and interest rate spread in domestic stock market. Therefore, this study analyzed the stock returns of each industry and interest rate spread targeting Korean stock market. This study selected the long-term/short-term interest rates with high causality through the regression analysis, and then understood the correlations with each leading period and industry. To overcome the limitation of the simple linear regression analysis, polynomial linear regression analysis is used, which raised explanatory power. As a result, the high causality was verified when using differences between returns of corporate bond(AA-) without guarantee for three years by leading six months and call rate returns as interest rate spread. In addition, analyzing the stock returns of each industry, the relation between the relevant interest rate spread and returns of the automobile industry was the closest. This study is significant in the aspect of verifying the causality of interest rate spread, business forecast, and stock returns in Korea. Even though it could be limited to forecast the stock price by using only the interest rate spread, it would be working as a strong factor when it is properly utilized with other various factors.

#금리 스프레드 #주식 수익률 #다항 회귀분석 #국내 주식시장 #Interest Rate Spread #Stock Returns #Polynomial Linear Regression Analysis #Domestic Stock Market

참고문헌 (25)

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김기범, & 구본일. (2019). 우리나라 기간 스프레드의 경기예측력 증가 원인. 금융연구, 33(1), 69-103.

김민국, & 이한식. (2019). 금리스프레드의 경기 예측력 비교분석. 통계연구, 24(1), 1-25.

김용찬, 박진수, & 서지혜. (2018). 엔티티 간의 관계명을 생성하는 알고리즘: 반자동화된 스키마 통합. 지능정보연구, 24(3), 243-262.

김유성, 박영석, 엔티티 간의 관계명을 생성하는 알고리즘: 반자동화된 스키마 통합이정진. (2004). 장단기 금리 스프레드를 이용한 주식시장 마켓타이밍 전략의 유용성에 관한 실증분석. 한국증권학회지, 33(4), 135-173.

김원기 & 곽노선. (2012). Leading Behavior of Interest Rate Term Spreads and Credit Risk Spreads in Korea. 금융연구, 26(4), 1-25.

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