시간비분리 생산준거 자산가격결정모형

(PCAPM)을 이용한 투자베타의 추정

2003년 2월

서강대학교 경제학과 남주하 교수

삼성경제연구소 최희갑 수석연구원

한국보건산업진흥원 김종권 책임연구원

<國文抄錄>

본 논문은 투자시 조정비용이 당기 이후에도 소요된다는 시간비분리 조정비용함수를 가정하여 시간비분리 생산준거 자본자산가격결정모형(time-nonseparable production-based CAPM: PCAPM)을 유도한 뒤 우리나라의 자료를 이용해 모형의 타당성을 실증분석하였다. 시간비분리 모형의 타당성검정을 위해 시간비분리 파라메타의 유의성과 검정을 시도하고, 시간분리 PCAPM, CCAPM, CAPM과 비교분석하였다. 응용에 있어서는 자산베타에 대비되는 투자베타를 추계하였다. 모형을 추정하고 그 타당성을 분석하는데 있어 한국 증권거래소 상장기업 320개사를 업종별로 나누어 1987년 1/4분기부터 2002년 1/4분기에 걸쳐 살펴보는 한편 한국 증권거래소에 상장된 320개 기업 중에서 통계적으로 유의한 230개의 기업을 대상으로 CAPM모형을 통하여 한국신용평가정보에서 추정한 자산베타와의 비교분석을 하였다. 한편, 미국 뉴욕 증권거래소 상장기업 500개사를 대상으로 하는 실증분석을 병행했다. 본 논문의 결과에 따르면 대체로 시간비분리 PCAPM이 CAPM, 소비준거 또는 시간분리 PCAPM 등 기존모형 들보다 우수한 것으로 나타났다.

Key Word : 시간비분리 PCAPM, 시간분리 PCAPM, CAPM, CCAPM, 시간비분리 조정비용계              수, 시간분리 조정비용계수

제1장 서론

Sharpe(1964)와 Lintner(1965) 이후 자산가격 결정에 관한 이론과 실증분석은 자본시장 발전과 더불어 꾸준히 진행되어 왔다. 자산가격결정에 관한 대표적인 모형으로는 우선 자본자산가격결정모형(capital asset pricing model: CAPM)과 차익가격결정모형(arbitrage pricing model: APM)이 있다. CAPM은 특정 자산의 기대 수익률이 시장전체의 포오트폴리오의 기대수익률과 선형적인 관계에 있다는 것을 보이고 있다. 반면에 Ross(1976)에 의해 처음 제시된 APM은 CAPM과 달리 특정 자산의 기대수익률이 다수의 공통요인의 선형함수로 표시됨을 주장하는 보다 일반화된 모형이라 할 수 있다.

한편 시장전체의 포오트폴리오 기대수익률 또는 다수의 공통요인 대신 소비, 투자 등 거시경제변수들을 사용하여 자산가격을 설명하려는 노력도 병행되어 왔다. Rubinstein(1976), Breeden-Litzenberger(1978), Breeden(1979) 등에 의해 제시된 소비준거 자본자산가격결정모형(consumption-based CAPM: CCAPM)은 소비의 이시적 한계 대체율(intertemporal marginal rate of substitution)이 자산가격을 설명하는 중요한 거시변수라는 점을 강조하고 있다. 즉, 합리적인 소비자들이 소비에 대한 최적 의사결정의 결과 총소비와 자산의 가격 간에는 체계적인 관계가 성립하여 CAPM이 개별자산의 수익률이 시장포오트폴리오와 선형관계를 가진다는 것과 같이 CCAPM은 총소비증가율과 개별증권수익률이 선형관계를 갖는다고 한다. CCAPM은 이후 Constantinides(1980), Grossman-Shiller(1982),  Cox-Ingersoll-Ross(1985), Breeden(1986) 등에 의해 더욱 확장된다. 특히 Breeden-Litzenberger(1986)가 소비의 내구성으로 말미암아 소비데이터에 관찰오류의 문제가 존재할 수 있다는 것을 지적한 이래 소비의 내구성과 습관성을 고려한 시간비분리(time-nonseparable) CCAPM이 Constantinides(1980), Ferson-Constantinide

s(1990) 등에 의하여 제시되었다.

한편 소비자보다는 기업의 투자의사 결정에 초점을 맞춘 생산준거 자본자산가격결정모형(production-based CAPM: PCAPM)이 Cochrane(1991, 1992)에 의해 제안되었다. 즉, PCAPM은 시장포오트폴리오를 대신하는 실물경제변수로서 소비증가율 대신에 투자수익률을 사용하여 개별자산의 기대수익률을 설명하고 있다. 즉, PCAPM은 생산자의 생산함수와 생산자의 제1계조건으로부터 투자의 한계 변화율(intertemporal marginal rate of transformation)과 개별자산 수익률과의 상관관계를 분석하고 있다.

Cochrane의 초기연구(1991)는 차익거래가 없으면 주식수익률과 투자수익률이 같다는 가정에 기초하여 단순회귀분석을 이용한 주식수익률과 투자수익률의 관계에 관한 이론적 의미와 실증검증으로 이어졌다. 초기 연구의 실증분석에서는 투자수익률이 예측가능하다면 투자수익률과 주식수익률의 관계를 이용하여 주식수익률을 예측할 수 있다는 점에 초점을 두어 분석하고 있다. Cochrane(1992)의 후기 연구에서 투자에 관한 의사결정과 주식수익률과의 관계를 체계적으로 설명함으로써 기업의 생산측면에 초점을 맞추어 분석한 생산준거 자산가격결정모형을 제시하고 있다. 한편 Cochrane의 1992년 연구는 1991년 연구보다 이론적인 면에서 보완되고 투자수익률도 체계적으로 유도되고 있다. 그는 1992년의 연구결과에서 자산의 기대수익률에 대한 투자수익률의 설명력이 높다는 것을 발견하였다. 또한 그는 생산준거 자산가격결정모형을 CAPM 및 소비준거 모형과 비교실증분석을 하였는데 GMM(generalized method of moments)을 이용한 검증결과에 의하면 주식수익률에 대한 설명력에 있어서 CAPM보다는 우월하다고 할 수 없으나 소비준거 모형보다는 비교우위에 있다고 결론을 얻고 있다. 그는 이러한 결과가 GMM을 이용하기 위해 사용된 수단변수를 통해서 자산가격결정모형의 파라메타의 시간에 따른 변동성이 고려된 것으로 보고 있으며 따라서 수단변수의 선택이 실증검증에서 매우 중요한 요소라고 주장하고 있다. 한편, Cochrane은 최근 들어 이전 연구(1991)를 확장시킨 분석(1996)의 결과를 제시하고 있다. 이전 연구에서는 조정비용 생산함수와 총고정투자(gross fixed investment)에 의하여 추정한 단일 투자수익률에 따른 시계열분석(time series)에 치중하여 예상된 시장수익률의 변화가 예상된 투자수익률의 변화에 일치하고 시장수익률과 투자수익률이 모두 향후 경제변화에 영향을 받고 있음을 나타내었다. 이번 연구는 이러한 이전연구에서와 같은 예상된 주식수익률의 시계열 변동 뿐만 아니라 횡단면자료(cross-sectional)를 통한 분석도 함께 병행하였다. 이 연구결과로서는 이전 연구결과와 같이 CCAPM보다는 기대수익률 설명하는 데에 통계적 유용성이 높았으며 CAPM과 Chen, Roll and Ross(1986)의 요인모형과는 비슷한 정도에서 자산수익률에 대한 설명력을 갖고 있음을 나타내었다.

본 연구의 목적은 Cochrane(1991, 1992, 1996)의 시간분리(time-separable) PCAPM의 연구를 확장해 기업의 투자와 자본스톡의 축적에 의한 내구성(durability)이나 기술습득비용(cost of learning by technology)을 고려한 시간비분리(time-nonseparable) PCAPM 모형을 제시하고 이를 실증분석하는데 있다. 기존의 시간분리모형과 이 논문의 시간비분리모형의 차이를 비교하면, 시간분리모형은 t기의 투자는 t기에만 조정비용[eqn: (c_t = c_t (k_t, i_t ) )]을 필요로 한다고 가정하나 이 논문에서는 t기의 투자는 t+1기에도 일정한 조정비용을 수반하는 시간비분리(time-nonseparable) 조정비용함수(예를들어, [eqn: c_t = c_t (k_t, i_t , i_t-1 ) )]를 사용해 시간비분리 PCAPM을 도출했다. 이러한 시간비분리 PCAPM은 시간분리 PCAPM모형에 비하여 기업의 투자와 자본축적, 생산, 그리고 투자수익률과의 동태적 관계를 보다 명확하게 분석하는데 사용될 수 있을 것이다. 또한 기존의 시간분리 모형에서 발생하던 조정비용의 과소추정 문제가 다소 완화되고, 기업별 추정결과에서는 자산베타의 과소추정 문제가 개선될 것으로 예상된다.

단, ct는 조정비용, kt는 자본스톡, it는 투자를 의미한다.

이에 따라 본 논문은 다음과 같은 순서에 의하여 실증분석을 하였다. 위에서 지적한 바와 같이 투자시 조정비용이 당기 이후에도 소요된다는 시간비분리 조정비용함수를 가정하여 시간비분리 생산준거 자본자산가격결정모형(time-nonseparable production-based CAPM: PCAPM)을 유도한 뒤 우리나라의 자료를 이용해 모형의 타당성을 실증분석하였다. 그리고, 시간비분리 모형의 타당성검정을 위해 시간비분리 파라메타의 유의성과 검정을 시도하고, 시간분리 PCAPM, CCAPM, CAPM과 비교분석하였다. 응용에 있어서는 자산베타에 대비되는 투자베타를 추계하여 비교분석하였다. 모형을 추정하고 그 타당성을 분석하는데 있어 한국 증권거래소 상장기업 320개사를 업종별과 기업별(230개사)로 나누어 1987년 1/4분기부터 2002년 1/4분기에 걸쳐 살펴보는 한편 미국 뉴욕 증권거래소 상장기업 500개사를 대상으로 하는 실증분석을 병행했다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 제2장에서는 기존 자산가격결정모형에 대하여 개략적으로 살펴본 후, 이 논문에서 제안한 시간비분리(time-nonseparable) 조정비용함수를 설명하고 시간비분리 PCAPM을 유도한다. 제3장에서는 본 연구에서 사용된 분석 자료와 추정방법을 소개하고 시간비분리(time-nonseparable) PCAPM과 시간분리(time-separable) PCAPM의 조정비용 계수를 추정한다. 그리고, 업종별 국내 상장기업에 대하여 추정한 후 기존모형과의 비교분석을 실시한다. 또한, 제4장에서는 시간비분리 PCAPM모형의 응용부문으로 투자베타의 추정과 자산베타와의 비교를 하고, 제5장에서는 미국의 S&P500지수를 통하여 모형 간 추정 및 검정을 한다. 그리고, 제6장에서는 실증분석 결과의 요약과 추후의 연구과제에 대해 논의한다.

제2장 시간비분리 생산준거 CAPM(PCAPM)의 유도

제1절 기존 자산가격결정모형의 개관

완전경쟁 시장 하에서는 자본시장이 균형상태에 놓여 있으면 동일자산에 대하여 2개 이상의 가격이 존재하여서는 안된다는 일물일가(the law of one price)의 법칙이 존재한다. 이러한 경우를 차익거래(arbitrage)의 기회가 없다고 하며 이러한 조건 하에서 유도되는 모형을 순수차익가격결정모형(pure arbitrage pricing model)이라고 한다.

Cochrane과 Hansen(1992) 참조

이러한 차익거래(arbitrage)의 기회가 없는 순수차익가격결정모형(pure arbitrage pricing model)은 Rubinstein(1976)과 Ross(1978) 등에 의하여 처음 제시되었으며, 다음과 같은 다기간 자산가격결정모형이 유도되고 있다.

[eqn: m_t+i]을 조건부 청구권가격, [eqn: X_jt+i]를 자산 j로부터 시점 t+i에 받는 소득이라 할 때, 자산 j의 시점 t에서의 가격 [eqn: P_jt]는 [eqn: P_jt = SUM from { { i}=0} to inf E [ (m_jt+i X_jt+i ) vert I_t ]]로 표기될 수 있다.

이 식을 단일기간 모형으로 단순화하면 [eqn: P_jt = E [ (m_jt+1 X_jt+1 ) vert I_t ]]이며 여기에서 오일러 방정식 [eqn: E[ m_t+1 R_jt+1 vert I_t ] = 1]을 유도할 수 있다. 단, [eqn: R_jt+1 = {X_jt+1 over P_jt+1 }]이다. 이 식에서 어떻게 상태가격인 확률적 할인율(m)을 설정하느냐에 따라서 자본자산가격결정모형은 다르게 된다.

CAPM은 개별 자산(예, 주식)에 대한 기대수익률이 시장전체의 포트폴리오의 기대수익률과 선형적인 관계에 놓여 있다고 주장한다. 이에 따라 CAPM에 의한 확률적 할인율 m은 ‘[eqn: m=a+b *](시장전체 기대수익률)’로 표기된다고 하겠다.(단, a와 b는 파라미터)

Cochrane(1992) 참조

CAPM에서 m이 확률적 할인율로서 이론적인 타당성을 갖기 위해서는 파라미터 b의 안정성이 확보되고 시장전체의 기대수익률을 측정할 수 있어야 한다. 그러나 현실적으로 시장전체의 기대수익률을 정확하게 측정하기가 어려우므로 확률적 할인율 m과 주가의 기대수익률의 측정도 매우 어렵게 된다.

이러한 이유로 거시경제변수를 이용하여 확률적 할인율을 유도하고자 하는 연구가 진행되게 되는데 그중 대표적인 것이 Lucas(1978) 등이 제안한 CCAPM에서는 소비의 시점간 한계대체율이 확률적 할인율(m)을 구성해 [eqn: m = theta U'(C_t ) / U'(C_t-1 )]이 된다. 단, θ는 시차선호와 상대적 위험기피도로 구성된 파라미터이고, [eqn: U'(C_t ) / U'(C_t-1 )]는 소비의 한계대체율이다. CCAPM의 확률적 할인율은 자산가격결정모형과 달리 소비의 한계대체율에 의하여 명시적으로 표현되고 있으며, 효용함수만 구체화된다면 추정 가능한 모형으로 전환될 수 있다. 본 논문의 출발점이 되는 생산준거 자산가격결정모형(PCAPM)의 기본모형은 다음과 같이 유도된다.

기업은 다음 식 (1), (2)로 주어지는 생산함수와 자본축적 방정식 하에서  (3)식으로 나타내는 현금흐름의 현재가치를 극대화한다.

변수들에 관한 설명은 제2장 제3절을 참조

[eqn: y_t =f(k_t, l_t )-c(i_t ,k_t )~]                                                (1)

[eqn: k_t+1 =(1-delta)(k_t +i_t )]                                                  (2)

[eqn: max_ {(i_t )} E_t sum_j=0^inf m_t,t+j (y_t+j -i_t+j )]                                       (3)

이 경우 기업의 최적화를 위한 1계 조건은

[eqn: E_t [sum_j=0^inf m_t,t+j &(y_k (t+j) k_i (t+j) +y_i (t+j) -i_i (t+j))] =0# 단, & y_k (t+j) ={partial y_t+j}over{partial k_t+j} =f_k (t+j) -c_k (t+j) ,# &k_i (t+j) ={partial k_t+j}over{partial i_t} =(1-delta)^j ,# &y_i (t+j) ={partial y_t+j}over{partial i_t} =cases{-c_i (t)&,~j=0#0&,``~j≠0} # &i_i (t+j) ={partial i_t+j}{partial i_t}=cases{1&,~j=0#0&,``~j≠0} ## &k_t 는 ~주어진 ~값이므로,~f_k (t)=0]                  (4) 이므로,

[eqn: E_t [-1-c_i (t) + sum_j=1^inf m_t,t+j (1-delta)^j (f_k (t+j) -c_k (t+j ))]=0]                (5)

[eqn: 1+c_i (t) =E_t [ sum_j=1^inf m_t,t+j (1-delta)^j (f_k (t+j) -c_k (t+j ))]] (6)으로 정리할 수 있다.

여기서 [eqn: m_t,t+j =m_t,t+1 m_t+1,t+j]라 하고 오른쪽 항의 j가 2보다 작지 않다고 가정할 경우 식(6)은 (7)과 같이 변형될 수 있다.

[eqn: 1+c_i (t)=&E_t [sum_j=1^inf m_t,t+1 m_t+1,t+j (1-delta)^j (f_k (t+j) -c_k (t+j))]# =&E_t [m_t,t+1 (1-delta)(f_k (t+1) -c_k (t+1))+# & sum_j=2^inf m_t+1,t+j (1-delta)^j-1 (f_k (t+j) -c_k (t+j))]# =&E_t [m_t,t+1 (1-delta)(f_k (t+1) -c_k (t+1))+# & sum_j=1^inf m_t+1,t+1+j (1-delta)^j (f_k (t+1+j) -c_k (t+1+j))]# =&E_t [m_t,t+1 (1-delta)(f_k (t+1) -c_k (t+1) +1+c_i (t+1))]]           (7)

이제 식(7)에서 다음과 같은 시간분리 생산준거모형의 오일러 방정식을 도출할 수 있다.

[eqn: &1+c_i (t)=E_t [m_t,t+1 (1-delta)(f_k (t+1)-c_k (t+1 )+1+c_i (t+1))]]

[eqn: 1= E_t LEFT [m_t,t+1 { (1-delta)(f_k (t+1)-c_k (t+1 )+1+c_i (t+1) } over{ 1+c_i (t) } RIGHT ]]

주지 하다시피 이 식은 Cochrane(1992)이 주로 활용했던 자산가격 결정모형의 표준 오일러방정식인

[eqn: 1=E_t [m_t,t+1 R_t+1 ^I ]~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~## ~~~~단,~R_t+1^I =(1-delta){1+f_k (t+1)+c_i (t+1)-c_k (t+1)}over{1+c_i (t)}] (8)로 생각할 수 있다.

이제 생산함수를 1차 동차함수로 가정하고, 조정비용함수를

[eqn: c(i_t , k_t ) = alpha over 2 LEFT ( i_t over k_t RIGHT ) CDOT i_t] (단, [eqn: alpha]는 조정비용계수)                            (9)

로 상정하면

(8)식은 식(10)과 같이 추정 가능한 형태의 투자수익률 함수를 유도할 수  있다.

[eqn: R_t+1^I = {(1-delta) LEFT [ mpk_t+1 + alpha LEFT ( i_t+1 over k_t+1 RIGHT ) {} +1+{alpha over 2 LEFT ( i_t+1 over k_t+1 RIGHT )^2 } RIGHT ] } over {1+ {alpha LEFT ( i_t over k_t RIGHT ) } }]                   (10)

생산함수가 1차동차함수인 경우 생산함수는 [eqn: f(k_t , l_t ) =mpk_t CDOT k_t +mpl_t CDOT l_t]로 표기할 수 있으며 이 사실을 식(10)을 유도하는데 이용했다.

한편, 조정비용과 관련하여서 Nickell(1978) 등에 따르면 기업들이 새로운 설비를 도입해 이를 정상적으로 가동하기까지에는 추가적인 조정비용(costs of adjustment)이 적지 않게 발생한다고 지적한다. 즉, 새로운 설비는 기존 생산방식의 변경을 요구하며 근로자 역시 새로운 설비를 가동하기 위해서는 일정한 숙련기간을 거쳐야 된다는 것이다. 한편, 최고경영자도 기계장비를 선택하고, 주문 및 설치하는 과정에 상당한 시간을 할애하여야 한다는 점을 강조하고 있다.

제2절 시간비분리(time-nonseparable) 조정비용함수(adjustment cost function)의 도입

이상에서 소개한 생산준거 PCAPM에서 상정한 조정비용 함수는 다음과 같은 제약이 부과되어 있다. 우선 조정비용은 투자규모에 비례한다. 소규모 설비보다 대형설비를 설치할 경우 조정비용이 더욱 증가한다고 보기 때문이다. 즉, 조정비용함수를 [eqn: c(i_t )]로 나타냈을 때 [eqn: {partial c(i_t )} OVER {PARTIAL i_t } > 0]이라는 것이다. 특히 조정비용이 투자규모가 증가함에 따라 가속적으로 증가한다[eqn: LEFT ( {partial^2 c(i_t )} OVER {PARTIAL i_t^2 } > 0 RIGHT )]고 통상적으로 가정한다.

둘째로 조정비용은 기존 자본스톡의 규모에는 반비례한다. 이는 자본스톡의 규모가 증가함에 따라 설비투자의 노하우(know-how)가 기업 내에 축적되어 그 만큼 조정비용이 감소한다고 보기 때문이다. 셋째, 조정비용은 투자가 이루어지는 당기에만 필요하다는 것이다.

본 논문에서 상정하고 있는 조정비용 함수는 위에서 소개한 기존의 조정비용함수의 속성 중 3번째 제약을 보다 현실화하는 데 있다. 즉, 투자를 마친 후에도 일정기간 조정비용이 추가로 요구된다고 상정하였다. 새로운 설비가 장착된 후 근로자가 해당 설비를 오작동 없이 효율적으로 생산에 활용하기까지에는 상당한 숙련기간이 필요하다고 보기 때문이다.

이러한 비용발생의 시간비분리((time-nonseparable) 현상을 감안하기 위해 기존의 시간분리 조정비용함수 [eqn: C(i_t , k_t )= alpha over 2 LEFT ( i_t over k_t RIGHT ) cdot i_t]를 확대해 다음과 같이 설정할 수 있다.

조정비용함수의 시간비분리성은 내구성과 습관성을 강조하는 시간비분리 소비준거 자산가격결정모형과 잘 비교된다. Dunn and Singleton(1986), Eichenbanm and Hansen(1990) 등의 소비의 내구성 연구와 Ferson and Constantinides(1990), 남주하(1993) 등에 의한 소비의 습관성 연구가 여기에 해당된다. 후자의 경우에는 과거 소비지출의 수준이 현재 소비결정에 영향을 주고, 이러한 습관성이 소비재화의 내구성을 압도하여 소비와 자산가격의 결정에 영향을 미치게 된다고 주장하고 있다. 이러한 조정함수를 이용해 자산가격결정모형을 유도한 예로는 Whited(1991), Cochrane(1992)을 참조.

즉, [eqn: c(k_t , i_t , i_t-1 ) = 1 over 2 1 over k_t (alpha i_t +theta i_t-1 )^2]와 [eqn: c(k_t , i_t , i_t-1 ) = 1 over 2 alpha over k_t i_t^2 + 1 over 2 theta over k_t i_t-1^2]이다.

이하에서 우선 시간비분리 조정비용함수를 이용해 생산준거 자산가격결정모형(PCAPM)을 유도하고 이에 기초해 시간비분리 PCAPM모형의 추정과정에서 [eqn: alpha]외에 [eqn: theta]의 값도 추정하고 통계적 유의성을 검토하고자 한다. 여기서 [eqn: theta]는 일종의 기술습득비용으로 해석할 수 있다. 이는 Nickell(1978) 등이 지적한 바와 같이 기업들이 새로운 설비를 도입해 이를 정상적으로 가동하기까지 추가적인 조정비용(costs of adjustment)이 적지 않게 발생하게 되는데,  새로운 설비는 기존 생산방식의 변경을 요구하며 근로자 역시 새로운 설비를 가동하기 위해서는 일정한 숙련기간을 거쳐야 된다는 것이다. 이에 따른 조정비용이 발생하게 되고, 조정비용 계수 [eqn: theta]가 일종의 기술습득비용이 되는 것이다.

제3절 시간비분리 생산준거 CAPM(PCAPM)의 유도

완전시장에서 불확실성이 존재할 때 투자의사결정을 해야 하는 기업을 고려하기로 하자. 이 특정기업의 자본스톡을 [eqn: k_t], 노동을 [eqn: l_t]라 하고 하면 생산함수는 [eqn: f( k_t , l_t )]로 주어지고 이 생산함수는 규모의 보수불변의 법칙(constant return to scale)이 성립하며 이른바 다음과 같은 조건들을 만족한다고 하자. 즉, [eqn: f_k >0], [eqn: f_kk <0], [eqn: f_l >0], [eqn: f_ll <0], [eqn: f_kl >0], [eqn: cdot cdot cdot], [eqn: lim from { k_t ->0 } f(k_t , l_t ) = f( l_t )], [eqn: lim from { l_t ->0 } f(k_t , l_t ) = f( k_t )]이 된다고 가정하기로 한다.

여기서 자본스톡은 [eqn: i_t]를 투자, [eqn: delta]를 감가상각률이라 하고 다음과 같이 증가한다고 하자. 그러면, [eqn: k_t+1 = (1-delta )(k_t +i_t )]로 나타내어진다.

완전시장(complete market)에서 조건부 청구권(contingent claim)의 가격 또는 미시적 할인율이 [eqn: m_t,t+j] (t+j시점에서의 현금흐름의 t시점에서의 현재가치로 전환하는 할인율)이라고 하자. 이 경우 기업은 주어진 할인율([eqn: m_t,t+j])하에서 미래 현금흐름의 현재가치의 합을 극대화시킨다고 할 수 있다.

[eqn: y_t = f(k_t , l_t )-c(k_t , i_t , i_t-1 )]로 두면 기업은

[eqn: E_t ( SUM from { { j}=0} to inf m_t,t+j (y_t+j - i_t+j )) = (y_t -i_t ) +E_t (SUM from { { j}=1} to inf m_t,t+j (y_t+j - i_t+j ))]         (11)

식 (11)을 극대화하는 행동을 취한다고 할 수 있다. 여기서 [eqn: y_t]는 산출(부가가치)이고 [eqn: c( k_t , i_t , i_t-1 )]는 조정비용함수이며, [eqn: m_t,t+j]는 완전시장일 경우 전체경제의 확률적 할인요인이 된다.

[eqn: m_t,t+j]는 완전시장(상태(state of nature)의 수와 자산가격(asset price)의 수가 동일한 시장을 의미)에서 상태의 변화에 의해 결정되는 조건부 청구권의 가격이고 이에 따른 현가(present value)는 기업의 t시점의 조건부 청구권의 가격이 된다. 한편 완전시장이 아닐 경우에도 이와 같은 극대화 조건은 만족되나, 이 때의 m은 전체경제의 확률적 할인요인(stochastic discount factor)이라기 보다 자산수익률을 가격으로 할인한 확률적 할인요인로 볼 수 있다. Cochrane(1992)은 불완전시장에서 자산수익률과 한계대체율 및 한계변환율 사이의 관계가 약화되는 경향은 있지만, 이들의 상호관계가 사라지지는 않는다고 하고 있다.

단, 여기서 위 식의 우측 항은 논의의 편의를 위해 좌측 항으로부터 j=0인 경우와 j가 1 이상인 경우로 나누어 표현한 것이다. 이제 [eqn: i_t , i_t+j]가 독립적(independent)이라고 가정하면(단, [eqn: j≠0]), 기업의 t시점의 투자에 관한 1계조건은 다음과 같이 주어진다.

[eqn: {partial (y_t -i_t )} over {partial i_t }+E_t (SUM from { { j}=1} to inf m_t,t+j {partial (y_t+j - i_t+j )} over {partial i_t } )=0] 즉, [eqn: {partial (y_t -i_t )} over {partial i_t }= - {partial c} over {partial i_t }-1]이므로

[eqn: 1+{partial c(k_t , i_t , i_t-1 )} over {partial i_t } =E_t LEFT [ SUM from { { j}=1} to inf m_t,t+j partialy_t+j over {partial i_t } RIGHT ]]                             (12)

이 된다.

즉, 균형에서는 좌측 항의 투자 한 단위에 필요한 한계비용(marginal cost)과 우측 항의 투자로부터 발생하는 미래의 모든 이익들을 현재가치로 환산했을 경우의 한계수익(marginal revenue)이 같게 되어야 한다. 위 식에서 j=1인 경우와 j>1인 경우로 나누면 다음과 같이 분리될 수 있다.

[eqn: 1+{partial c(k_t , i_t , i_t-1 )} over {partial i_t } =E_t m_t,t+1 LEFT [ partialy_t+1 over {partial i_t } + SUM from { { j}=2} to inf m_t+1,t+j partialy_t+j over {partial i_t } RIGHT ]]             (13)

여기서, t기와 t+j기 사이의 할인율인 [eqn: m_t,t+j]를 t기와 t+1기, 그리고 t+1기와 t+j기 사이의 할인율로 나누면, [eqn: m_t,t+j = m_t,t+1 m_t+1,t+j]가 된다.

한편 [eqn: y_t = f(k_t , l_t )-c(k_t , i_t , i_t-1 )]이므로 다음 식(14)와 (14)'이 성립한다.

[eqn: partialy_t+j over {partial i_t } = partialf over {partial i_t } (k_t+j , l_t+j ) - {partial c(k_t+j , i_t+j , i_t-1+j )} over {partial i_t }]                       (14)

[eqn: = partialf over {partial k_t+1 } {partial k_t+1} over {partial i_t } - {partial c(k_t+1 , i_t+1 , i_t )} over {partial i_t } - partialc over {partial k_t+1 } {partial k_t+1} over {partial i_t }, ~~j=1 ~~~~~~~~~~~~ ## partialf over {partial k_t+j } {partial k_t+j} over {partial i_t } - partialc over {partial k_t+j } {partial k_t+j} over {partial i_t }, ~~j>1~~~~~~~~~~~~] (14)'

이제 식(14)와 (14)'를 j=1과 j>1인 경우로 식(13)에 대입하면 다음 식(15)과 같이 표현된다.

[eqn: 1+{partial c(k_t , i_t , i_t-1 )} over {partial i_t }]

[eqn: =E_t m_t,t+1 LEFT [ (1-delta ) partialf over {partial k_t+1 } - (1-delta ) partialc over {partial k_t+1 } - {partial c(k_t+1 , i_t+1 , i_t )} over {partial i_t } + SUM from { { j}=2} to inf m_t,t+j (1-delta)^j ( partialf over {partial k_t+j } - partialc over {partial k_t+j } ) RIGHT ]] (15)

식 (15)에서 우측의 셋째 항을 식(15)의 좌측 항으로 이항시킨 후 나머지 부문을 그대로 남기면 다음 식 (16)과 같이 된다.

[eqn: 1+{partial c(k_t , i_t , i_t-1 )} over {partial i_t }+ E_t m_t,t+1 {partial c(k_t+1 , i_t+1 , i_t )} over {partial i_t }]

[eqn: =E_t LEFT [ m_t,t+1 (1-delta) ( partialf over {partial k_t+1 } - partialc over {partial k_t+1 } ) + SUM from { { j}=2} to inf m_t,t+j (1-delta)^j ( partialf over {partial k_t+j } - partialc over {partial k_t+j } ) RIGHT ]]        (16)

t기와 t+j기 사이의 할인율인 [eqn: m_t,t+j]를 t기와 t+1기, 그리고 t+1기와 t+j기 사이의 할인율로 나누면, [eqn: m_t,t+j = m_t,t+1 m_t+1,t+j]가 된다. 그리고 [eqn: (1-delta)]를 좌측에 분리시켜 묶어 놓으면 다음 식(16)'와 같이 나타낼 수 있다.

[eqn: 1+{partial c(k_t , i_t , i_t-1 )} over {partial i_t }+ E_t m_t,t+1 {partial c(k_t+1 , i_t+1 , i_t )} over {partial i_t }]    [eqn: =E_t m_t,t+1 (1-delta) LEFT [ ( partialf over {partial k_t+1 } - partialc over {partial k_t+1 } ) + SUM from { { j}=1} to inf m_t+1,t+1+j (1-delta)^j ( partialf over {partial k_t+1+j } - partialc over {partial k_t+1+j } ) RIGHT ]]    (16)'

여기서 우측의 괄호 안의 두 번째 항을 (16)'식을 이용해 반복 대입하면,

[eqn: 1+{partial c(k_t , i_t , i_t-1 )} over {partial i_t }+ E_t m_t,t+1 {partial c(k_t+1 , i_t+1 , i_t )} over {partial i_t }]

[eqn: =E_t m_t,t+1 (1-delta) LEFT [ ( partialf over {partial k_t+1 } - partialc over {partial k_t+1 } ) +1+ {partial c(k_t+1 , i_t+1 , i_t )} over {partial i_t+1 }+E_t+1 m_t+1,t+2 {partial c(k_t+2 , i_t+2 , i_t+1 )} over {partial i_t+1 } RIGHT ]]  (16)''

이 성립한다.

이제 위 식(16)''의 좌측부분으로 식(16)''의 전체를 나누면, [eqn: 1=E_t [m_t,t+1 R ]]의 형태로 투자에 관한 효율적 조건을 의미하는 생산준거 자본자산가격결정모형의 오일러 방정식(Euler equation)이 도출된다.  여기서 투자수익률 [eqn: R]은 다음 식 (17)과 같이 구성되어 있다.

제2장 제1절 참조.

[eqn: R = {(1-delta) LEFT [ ( {partialf(k_t+1 , l_t+1 )} over {partial k_t+1 } - partialc over {partial k_t+1 } ) +1+ {partial c(k_t+1 , i_t+1 , i_t )} over {partial i_t+1 } +E_t+1 m_t+1,t+2 {partial c(k_t+2 , i_t+2 , i_t+1 )} over {partial i_t+1 } RIGHT ] } over {1+ {partial c(k_t , i_t , i_t-1 )} over {partial i_t } + E_t m_t,t+1 {partial c(k_t+1 , i_t+1 , i_t )} over {partial i_t } }](17)

[eqn: {partial c} over {partial i}]는 투자 한 단위에 필요한 한계비용이므로, 식 (17)의 분모는 t기에 투자가 증가할 때 조정비용에 의한 산출의 손실을 나타낸다. 한편, t기 투자는 t+1기의 자본스톡을 증가시키게 되는데, [eqn: partialf over {partial k_t+1 }]는 새로이 추가된 자본스톡에서 발생되는 추가적 산출을 나타낸다. [eqn: partialc over {partial k_t+1 }]은 t+1기에서의 조정비용의 변화를 나타내고 있는데, 이는 자본스톡이 t+1기에 높아지기 때문에 발생하는 변화이다.

기업의 생산함수가 1차 동차함수인 경우, 오일러정리에 의해 [eqn: f(k_t , l_t ) =mpk_t CDOT k_t +mpl_t CDOT l_t](단, [eqn: mpl]은 노동의 한계생산, [eqn: l_t]는 노동투입량)이 성립한다. 한편, 조정비용함수를 [eqn: c(k_t , i_t , i_t-1 ) = 1 over 2 alpha over k_t i_t^2 + 1 over 2 theta over k_t i_t-1^2]로 두면, 식(17)을 다음과 같이 전환시킬 수 있다.

실제 추정결과에서는 시간비분리의 조정비용함수 형태를 달리 하여도 별다른 차이가 없음을 발견하였다. 그러나 본 논문에서 사용한 조정비용함수에 비해 [eqn: 1 over 2 1 over k_t (alpha i_t +theta i_t-1 )^2]의 경우 경제적인 의미가 명확하지 않은 단점을 지니고 있어 본문에서 사용한 형태의 시간비분리 조정비용함수 형태를 사용하기로 한다.

시간분리(time separable) PCAPM은 [eqn: C(i_t , k_t )= alpha over 2 LEFT ( i_t over k_t RIGHT ) cdot i_t]의 시간분리 형태의 조정비용함수를 이용함으로써 다음과 같은 시간분리 투자수익률 함수가 도출된다.

[eqn: R_t+1^I = {(1-delta) LEFT [ mpk_t+1 + alpha LEFT ( i_t+1 over k_t+1 RIGHT ) {} +1+{alpha over 2 LEFT ( i_t+1 over k_t+1 RIGHT )^2 } RIGHT ] } over {1+ {alpha LEFT ( i_t over k_t RIGHT ) } }]

[eqn: R= {(1-delta) LEFT [ mpk_t+1 + LEFT ( alpha over 2 LEFT ( i_t+1 over k_t+1 RIGHT )^2 + theta over 2 LEFT ( i_t over k_t+1 RIGHT )^2 RIGHT ) +1+{alpha over k_t+1 i_t+1} + E_t+1 {m_t+1,t+2 } theta over k_t+2 i_t+1 RIGHT ] } over {1+ {alpha over k_t i_t } +E_t m_t,t+1 {theta over k_t+1 i_t } }]                                                                                      (18)

단, 여기서 [eqn: {partial c} over {partial i_t } = theta over k_t+1 i_t], 또는 [eqn: {partialc} over {partial k_t+1 } = - alpha over 2 LEFT (i_t+1 over k_t+1 RIGHT )^2 - theta over 2 LEFT ( i_t over k_t+1 RIGHT )^2]인 점을 이용하였다.

위 식(18)에서 투자수익률은 자본의 한계생산([eqn: mpk_t]), 투자/자본비율([eqn: i_t / k_t])에 근사적으로 비례하는 것을 알 수 있다. 만일 자본스톡의 변화율이 크지 않다면, 투자수익률은 자본의 한계생산, 투자의 증가에 비례함을 알 수 있다. 감가상각률을 나타내는 δ와 자본의 한계생산을 의미하는[eqn: mpk_t]는 투자수익률의 평균에 영향을 주고 조정비용 [eqn: alpha, `` theta]는 파라미터로서 투자수익률의 평균과 분산에 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.

제3장 조정비용계수와 시간비분리 PCAPM의 추정: 업종별 국내 상장기업

일반적으로 할인율은 관찰하기가 어려우므로 대용변수의 수익률을 이용하게 된다. 대용 수익률로  금융자산을 대표할 수 있는 위험자산으로서 주가수익률과 균형명목금리로서 회사채수익률을 사용하여 연립방정식을 구성한 후에 동시에 추정함으로써 어느 한 식 만을 추정함에 따라 나타날 수 있는 오류를 줄이고자 하였다.

투자수익률을 나타내는 식 (18)에서 자본스톡, 감가상각률, 자본분배율 등의 자료는 표학길(1998)이 연구한 우리나라의 자본스톡 추계자료(1954～1996)를 활용하였다.

감가상각률 δ는 표학길(1998)에서 추정되어진 수치로서 0.066을 적용하였다.

제1절 조정비용계수와 시간비분리 PCAPM의 추정: 업종별 국내 상장기업

1.1 분석자료 및 시간비분리 조정비용계수의 추정

분석에 사용된 데이터로는 1987년 1/4분기부터 2002년 1/4분기의 자료를 이용하였다.

1987년 1/4분기를 시점으로 한 것은 투자등급 AA-인 3년만기 우량물 기준의 회사채수익률 자료의 제약 때문이다.

주가수익률은 한국증권거래소에 상장된 기업을 대상으로 발표되는 자료를 이용하였는데 매분기 첫째 월말 주가지수를 기준으로 직전분기 대비 증가율로 산출하였다. 업종별 포오트폴리오의 계산은 분석대상 기업 320개 중에서 1987년 1/4분기부터 2002년 1/4분기 사이의 매분기 첫째 월말 상장시가총액 자료를 이용하였다. 업종별 주가수익률은 한국증권거래소에 상장된 기업을 대상으로 발표되는 자료를 이용하였는데 매분기 첫째 월말 주가지수를 기준으로 직전분기 대비 증가율로 산출하였다.

분기말 혹은 분기의 첫째 월말기준에 따라 두 가지의 수익률이 계산될 수 있으나 각 자산모형에 사용된 관련변수들이 분기별 평균개념의 자료가 사용되기 때문에 업종별 수익률 역시 후자가 타당한 것으로 판단된다. Cochrane(1991) 역시 PCAPM의 분석을 위해 개별 주가수익률로 직전분기 첫째 월말 상장기업의 시가총액과 당분기 첫째 상장기업의 시가총액에 기준한 자료를 사용하였다.

[eqn: r_t =(p_t - p_t-1 )/p_t-1]                                                 (19)

단, [eqn: r_t]는 업종별 포오트폴리오 수익률이며 물가상승률을 차감한 수치,

[eqn: p_t , p_t-1]은 업종별 t분기 및 t-1분기의 첫 번째 월말의 상장기업의 시가총액 합계

한편 초과수익률은 업종별로 산출된 포오트폴리오 수익률에서 분기별 국채수익률을 控除하여 구하였다. 자본의 한계생산([eqn: mpk_t+1])은 콥더글라스 생산함수를 가정할 경우 다음 식(20)과 같이 나타낼 수 있다.

다음과 같이 콥더글라스 생산함수를 가정하면 [eqn: Y=AK^alpha L^beta]이고, 자본의 한계생산은 정의에 따라 다음과 같이 표현된다. 그리고, [eqn: mpk= {partial Y} over {partial K} = alpha AK^alpha-1 L^beta ={alpha Y} over K]이다.

[eqn: mpk_t+1 = alpha Y_t+1 over K_t+1]                                                   (20)

단, α : 자본분배율, [eqn: Y_t+1] : t+1기의 실질 국내총생산, [eqn: K_t+1] : t+1기의 자본스톡

자본스톡의 자료는 표학길(1998)을 이용하였다. 표학길(1998)은 1987년 1/4분기～1996년 4/4분기까지 한국의 자본스톡을 추계 하였는데, 1997년 1/4분기 이후 2002년 1/4분기까지의 기간은 표학길(1998)의 추계결과를 토대로 外揷(extrapolation)에 의해 별도로 추정하였다. 표학길(1998)이 추계한 데이터만을 사용해 조정비용계수를 추정하더라도 본 연구의 결과와는 큰 차이가 없었다.

즉, 자본의 한계생산은 실질 국내총생산을 자본스톡으로 나누고 자본분배율을 곱하여 산출하였다. 투자는 감가상각률을 고려해 자본스톡을 순차적으로 차감해 구하였다. 마지막으로 실질 국내총생산은 한국은행에서 발표하는 분기별 국민계정 데이터를 이용하였으며, 채권수익률은 증권거래소에서 발표하는 투자등급 AA-인 3년만기 우량물 기준의 회사채수익률 자료를 이용했으며 물가상승률을 차감해 실질화하였다.

업종별 포트폴리오는 같은 업종에 속해 있는 기업은 경영환경이 비슷하여 산업효과(industry effect)가 발생하기 때문에 이를 고려하기 위하여 구성하였으며, 업종별 구분은 통계청 산업활동동향의 신분류 기준에 따라 9개 업종으로 정하였다. 9개 업종은 ① 어업, 광업, 음식료품 ② 섬유, 의복, 가죽, 목재 및 제지 ③ 화학, 석유, 고무 및 플라스틱 ④ 비금속광물 및 제1차 금속 ⑤ 조립금속, 기계 및 장비 ⑥ 건설업, 도매업, 운수 및 창고업 ⑦ 은행, 보험, 증권업 ⑧ 전기전자 및 통신장비 ⑨ 전기가스 및 증기업 등이다.

각 업종별 조정비용 계수 [eqn: alpha]와 [eqn: theta]의 추정은 GMM을 이용하여 식(18)에서 각 업종별 국내총생산과 업종별 주가수익률을 기초 자료로 하여 구하였다. 각 업종별 국내총생산은 한국은행에서 발표하는 분기별 국민계정 데이터를 이용하였다.

시간비분리 PCAPM의 조정비용 계수를 업종별로 추정한 결과는 다음 <표 1>과 같다.  각각의 업종별 추정된 [eqn: alpha]와 [eqn: theta]값은 설명력이 있는 것을 알 수 있었고, 여기서 추정된 [eqn: alpha]와 [eqn: theta]를 식(18)'에 대입한 후 투자수익률을 구하였다.

위 식(18)'의 추정방정식 2개와 수단변수 6개를 이용하게 되면 2개의 잔차와 6개의 수단변수에 의하여 직교화 조건(orthogonality condition)은 12가 되고, 자유도(degree of freedom)는 추정하고자 하는 계수 [eqn: alpha]와 [eqn: theta]를 제외한 10개가 된다.

추정결과 [eqn: alpha]와 [eqn: theta] 값은 각각 1.63～2.78과 1.55～2.13의 陽(+)의 값으로 추계되었으며, t값도 각각 4.12～5.82이어서 5%의 유의수준에서 조정비용이 통계적 유의성을 갖는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 볼 때, 업종별 추정에서 업종간의 차이가 비교적 크게 나타나고 있다. 또한, [eqn: chi ^2]값의 결과에 따른 과대식별 제약(overidentifying restriction) 검증의 결과에서 모형이 기각될 수 없음을 의미하고 있으며 GMM의 직교화 조건을 만족함으로 모형의 타당성이 입증되고 있음을 알 수 있다.  또한, [eqn: R^2]값이 0.88～0.93으로서 모형의 적합성이 인정되며 D.W의 값이 1.96～2.04로서 오차항 간에 자기상관이 없음을 나타내어 주고 있다.

	[eqn: alpha] (t 값)	[eqn: theta] (t 값)	[eqn: chi ^2]값	df	[eqn: R^2]	D.W.
D1	1.63 (4.37)	1.55 (4.31)	11.01*	10	0.88	1.96
D2	2.01 (4.61)	1.76 (4.56)	12.80*	10	0.93	2.02
D3	2.70 (5.54)	2.09 (4.95)	15.24*	10	0.91	2.03
D4	2.41 (5.38)	1.82 (4.89)	13.87*	10	0.93	2.03
D5	2.67 (5.27)	2.08 (4.88)	13.60*	10	0.91	2.04
D6	2.63 (5.18)	2.05 (4.79)	11.57*	10	0.90	2.04
D7	1.68 (4.30)	1.58 (4.12)	10.58*	10	0.93	2.03
D8	2.78 (5.82)	2.13 (5.01)	19.33*	10	0.92	2.02
D9	1.65 (4.44)	1.56 (4.35)	10.99*	10	0.89	1.97

<표 1> 시간비분리 PCAPM의 조정비용 계수 업종별 [eqn: alpha]와 [eqn: theta]의 추정결과

위의 추정결과는 전기전자 및 통신업종 등의 조정비용 계수 [eqn: alpha]가 D8에서 2.78로서 가장 크게 나타나고 어업 및 음식료업종 등의 D1이 가장 작은 1.63으로 나와 선험적인 예상과 부합된다고 볼 수 있다. 즉 D8업종의 경우 경공업에 비하여 상대적으로 투자의 규모가 크고 새로운 설비가동에 따른 숙련기간 소요로 조정비용이 클 것으로 예상해 볼 수 있는 것이다.

주 : D1은 어업, 광업, 음식료업, D2는 섬유, 의복, 가죽, 목재 및 제지업, D3은 화학, 석유, 고무, 플라 스틱업, D4는 비금속광물, 제1차 금속업, D5는 조립금속, 기계, 장비업, D6은 건설, 도매, 운수 및 창고업, D7은 금융, 보험, 증권업, D8은 전기전자, 통신업, D9는 전기가스 및 증기업을 나타냄. df(degree of freedom)는 자유도를 나타내며, *는 5% 유의수준에서 모형이 기각될 수 없음을 의미

추정한 시간비분리 모형의 조정비용계수의 추정치를 시간분리 모형의 조정비용계수와 비교해 보자. <표 2>는 시간분리 PCAPM 하에서의 조정비용계수 α를 추정한 것이다.

<표 2> 시간분리 PCAPM의 조정비용 계수 업종별 [eqn: alpha]의 추정결과

위 식(38)의 추정방정식 2개와 수단변수 5개를 이용하게 되면 2개의 잔차와 5개의 수단변수에 의하여 직교화 조건(orthogonality condition)은 10이 되고, 자유도(degree of freedom)는 추정하고자 하는 계수 1(α)를 제외한 9개가 된다. 추정된 α는 1.16～1.95의 陽(+)의 값으로서 설명력이 있는 것을 알 수 있었으며 t값도 3.12～4.78로 유의성이 있음을 알 수 있었다. 또한, [eqn: chi^2] 값의 경우에도 5% 유의수준에서 비유의적이어서 모형이 적합하다는 귀무가설을 기각시키지 못함으로써 과대식별 제약(overidentifying restriction) 검증의 결과에서 모형이 기각될 수 없음을 의미하고 있다. 한편, [eqn: R^2]값이 0.85～0.92로서 모형적합성이 있으며 D.W값이 1.94～2.05로 오차항 간의 자기상관이 없음을 보여주고 있다.

	[eqn: alpha]	t 값	[eqn: chi ^2]값	df	[eqn: R^2]	D.W.
D1	1.16	3.12	10.10*	9	0.85	1.94
D2	1.39	2.98	10.38*	9	0.86	1.97
D3	1.82	3.89	15.02*	9	0.90	2.05
D4	1.55	3.23	10.47*	9	0.87	1.96
D5	1.80	3.51	12.52*	9	0.88	2.05
D6	1.79	3.34	10.75*	9	0.91	2.05
D7	1.25	3.41	9.12*	9	0.92	1.97
D8	1.95	4.78	17.21*	9	0.90	2.04
D9	1.19	3.34	10.21*	9	0.87	1.95

주 : D1은 어업, 광업, 음식료업, D2는 섬유, 의복, 가죽, 목재 및 제지업, D3은 화학, 석유, 고무, 플라스틱업, D4는 비금속광물, 제1차 금속업, D5는 조립금속, 기계, 장비업, D6은 건설, 도매, 운수 및 창고업, D7은 금융, 보험, 증권업, D8은 전기전자, 통신업, D9는 전기가스 및 증기업을 나타냄. df(degree of  freedom)는 자유도를 나타내며, *는 5% 유의수준에서 모형이 기각될 수 없음을 의미함.

추정결과에 따르면 시간분리 모형의 통계적 적합성은 시간 비분리 모형과 유사함을 발견할 수 있었다. 그러나, 시간비분리 PCAPM의 조정비용계수 추정치는 시간분리 PCAPM의 조정비용계수 값보다 다소 커서 과소추정 가능성이 줄어들고 있는 것으로 나타났다.

1.2 업종별 추정결과와 기존모형과의 비교분석

<표 3>  시간비분리 및 시간분리PCAPM, CCAPM 및 CAPM의 비교분석(업종별)

		β 값	t 값	[eqn: chi ^2]값	df
시간비분리 PCAPM	D1	1.13	2.06	4.60*	4
	D2	1.18	2.37	4.01*	4
	D3	1.90	3.10	5.16*	4
	D4	1.21	2.50	4.04*	4
	D5	1.89	3.08	4.05*	4
	D6	1.88	3.09	4.07*	4
	D7	1.58	3.15	4.19*	4
	D8	1.92	3.15	5.23*	4
	D9	1.17	2.12	4.57*	4
시간분리 PCAPM	D1	0.72	2.00	5.31*	4
	D2	0.76	2.11	5.45*	4
	D3	0.95	2.34	5.70*	4
	D4	0.82	2.28	5.53*	4
	D5	0.80	2.27	5.65*	4
	D6	1.14	2.64	5.10*	4
	D7	0.95	2.01	5.11*	4
	D8	1.34	2.75	6.90*	4
	D9	0.77	2.01	5.39*	4
CCAPM	D1	0.51	0.31	4.81*	4
	D2	-0.37	-0.82	6.15*	4
	D3	-0.61	-1.07	6.57*	4
	D4	-0.53	-0.95	6.33*	4
	D5	-0.56	-0.98	6.42*	4
	D6	-0.14	-0.12	4.78*	4
	D7	0.14	0.43	3.91	4
	D8	-0.68	-1.21	6.49*	4
	D9	0.55	0.63	5.12*	4
CAPM	D1	0.57	0.90	6.11*	4
	D2	0.66	1.71	6.55*	4
	D3	0.95	2.04	6.97*	4
	D4	0.90	1.95	6.69*	4
	D5	0.88	1.86	6.82*	4
	D6	0.76	1.86	5.98*	4
	D7	0.44	0.32	1.13	4
	D8	0.98	2.11	7.04*	4
	D9	0.64	1.05	6.23*	4

주 : 1) df는 자유도이고 *은 5% 유의수준에서 각 모형이 통계적 유의성을 가짐을 의미함.

2) 각각의 단일방정식은 수단변수가 5이어서 직교화 조건이 5이며 추정계수가 1(β)이므로 자유도가 4가 됨.

3) 각 모형의 [eqn: R^2] 값이 0.87～0.92, D.W 값이 1.98～2.07을 나타냄.

<표 3>의 실증분석은 GMM을 통하여 업종별 베타를 추정한 것인데, 추정에 사용된 수단변수는 4가지 모형(시간비분리 및 시간분리 PCAPM, CCAPM 그리고 CAPM)을 비교하기 위하여 동일한 변수를 사용하였다. 여기서 수단변수는 위험 프리미엄으로서 회사채수익률과 국채수익률의 금리차, 주가의 무위험 자산대비 초과수익률의 자기시차, 투자의 무위험 자산대비 초과수익률의 자기시차, 소비증가율의 자기시차, 그리고 상수가 수단변수로 이용되었다. 이는 <표 4>～<표 6>의 추정에서도 동일하며 무위험자산수익률은 국채수익률을 사용하였다. 이에 따라 업종별의 단일 방정식은 수단변수가 5이어서 직교화 조건이 5이며 추정계수가 1(β)이므로 자유도가 4가 된다.

한국은행 통계자료의 3개월 정기예금금리를 이용한 실증분석의 경우에도 본문의 결과와 별다른 차이를 보이지 않았다.

시간비분리 모형과 마찬가지로 시간분리 PCAPM, CAPM은 베타계수가 陽(+)의 부호를 갖고 있으며, t값은 단지 시간비분리 모형과 시간분리 PCAPM의 전 모형의 경우에 있어서 5% 수준에서 통계적으로 유의성을 보였다.

한편, 각 모형의 [eqn: R^2]값과 D.W값이 0.87～0.92 및 1.98～2.07로서 모형의 적합성이 높고 오차항 간에 자기상관이 없음을 알 수 있다. 시간비분리 및 시간분리 PCAPM의 추정결과를 볼 때, 5% 유의수준의 과대식별 제약(overidentifying restriction) 검증에서 모형이 기각될 수 없음을 알 수 있다.

그리고, <표 3>에서 베타와 t 값을 통하여 살펴보면, 시간비분리 PCAPM과 시간분리 PCAPM이 CAPM과 CCAPM보다 통계적 유의성이 우수한 것으로 나타났으며 CCAPM은 D1과 D7, D9업종을 제외한 베타계수가 음(-)의 수치를 보여 통계적 유의성이 떨어지고 있는 것으로 나타났다.

시간비분리 및 시간분리 PCAPM의 경우 전기전자 및 화학, 운수 및 창고업 같이 시가총액이 큰 회사일수록 시장전체와 연동된 위험의 크기를 의미하는 체계적위험(systematic risk)이 커서 경기상황 등의 변화에 의하여 주식의 기대수익률이 높아질 수 있음으로 투자베타 계수가 커지게 된다. 이에 따라, 시간비분리 투자베타의 경우 다른 모형들에 비하여 자산베타의 과소추정(underestimate) 문제가 완화되고 있음을 알 수 있다.

한편, 시간비분리 PCAPM은 조정비용에 있어 기술습득비용 등을 감안해 모형의 현실성을 높였지만 모형의 설명력은 시간분리 PCAPM과 유사하게 나타났다.

<표 4>～<표 6>의 업종별분석은 다항방정식을 이용하여 시간비분리 및 시간분리 PCAPM과 CCAPM, 그리고 CAPM 중에서 어떤 모형의 설명력이 우수한 가를 비교한 것이다. 수단변수로는 <표 3>에서 사용된 것과 같은 5개이고 추정계수가 2개([eqn: beta_1],[eqn: beta_2])이므로 자유도는 직교화조건 5에서 2를 제외한 3이 된다.

<표 4>, <표 5>, <표 6>에서 시간비분리 생산준거 자산가격결정모형의 베타계수가 陽(+)의 부호를 갖고 있으며, CAPM의 주가수익률과 함께 사용한 다항방정식(D1～D5, D7)을 제외하고는 t값도 5% 수준에서 통계적으로 유의함을 알 수 있다.

한편, [eqn: R^2] 값과 D.W 값이 각각 0.83～0.96 및 1.94～2.09로서 각각의 모형들의 적합성이 높고 오차항 간에 자기상관이 없음을 알 수 있다. 다항방정식 추정결과에 따르면 각각 5%의 유의수준에서 만족하고 있으며 과대식별 제약(overidentifying restriction) 검증의 결과에서 각각의 모형들이 기각될 수 없음을 나타내고 있다.

<표 4>에서 시간비분리 PCAPM의 투자베타계수의 값이 시간분리 PCAPM의 투자베타계수의 값보다 통계적인 유의성이 있으며, 陽(+)의 값을 가지고 과소추정 가능성이 줄어들고 있는 것을 알 수 있다.

<표 5>에서는 시간비분리 PCAPM의 투자베타계수의 값과 그 통계적 유의성(5% 수준에서의 t값)을 기준으로 할 때, CCAPM의 소비베타계수보다 통계적으로 유의한 것을 알 수 있다. 특히, CCAPM의 소비베타 경우에는 D6과 D8, D9에서 陰(-)의 수치를 보여 유의적인 설명력이 떨어지고 있음을 나타내어 주고 있다.

<표 6>에서 보듯이 한편, 시간비분리 PCAPM의 투자베타계수의 값은 CAPM의 자산베타계수보다 통계적으로 유의하였지만 t값은 D1～D5, D7업종의 경우 시간비분리 PCAPM의 투자베타계수와 CAPM의 자산베타계수 모두 5% 수준에서 통계적 유의성이 없는 것으로 나타났다. 즉 업종별 개별모형의 시간비분리 PCAPM의 투자베타가 1.13～1.92이었으나 다항방정식에서는 1.02～1.89로 낮아졌으며, CAPM의 자산베타계수도 -1.67～1.77의 낮은 수치를 보여 주었다.

시간비분리 및 시간분리 PCAPM, CCAPM 및 CAPM의 각 개별 모형을 추정했을 경우의 [eqn: chi ^2]값과 시간비분리 PCAPM과 시간분리 PCAPM, CCAPM 및 CAPM를 각각 포함했을 경우의 [eqn: chi ^2]값을 비교하여 보아도 동일한 결론에 도달할 수 있었다. <표 4>～<표 6>의 검증결과에 따르면 기대수익률 예측을 위하여 시간비분리 투자수익률을 이용한 시간비분리 PCAPM이 시간분리 투자수익률을 이용한 시간분리 PCAPM과 소비증가율 및 주가수익률을 이용한 CCAPM, CAPM 보다 대체로 [eqn: chi ^2]값이 더 높음을 알 수 있었다.

<표 4> GMM을 이용한 시간비분리 PCAPM과 시간분리 PCAPM의 비교분석(업종별)

		시간비분리 PCAPM		시간분리 PCAPM	시간비분리 PCAPM	시간분리 PCAPM
		추 정			검 증
D1	β 값	1.74		0.03	4.50*	3.79
	t 값	2.53		1.23
	[eqn: chi ^2]값	0.81*
D2	β 값	1.81		0.05	4.62*	3.18
	t 값	2.72		1.42
	[eqn: chi ^2]값	0.83*
D3	β 값	2.58		0.09	3.64	3.10
	t 값	4.03		1.73
	[eqn: chi ^2]값	2.06*
D4	β 값	1.95		0.08	3.77	2.28
	t 값	2.90		1.65
	[eqn: chi ^2]값	1.76*
D5	β 값	1.56		0.07	4.37*	2.77
	t 값	2.38		1.53
	[eqn: chi ^2]값	1.28*
D6	β 값	2.18		0.24	4.28*	3.25
	t 값	4.01		0.67
	[eqn: chi ^2]값	0.82*
D7	β 값	1.34		0.12	3.93	3.01
	t 값	2.03		0.77
	[eqn: chi ^2]값	1.18*
D8	β 값	2.71	0.01		4.68*	3.01
	t 값	4.23	0.49
	[eqn: chi ^2]값	2.22*
D9	β 값	1.69	0.09		4.44*	3.62
	t 값	2.49	1.46
	[eqn: chi ^2]값	0.95*

주 : 1) df는 자유도이고 *은 5% 유의수준에서 각 모형이 통계적 유의성을 가짐을 의미함.

2) 시간비분리 PCAPM에서 [eqn: R^2] 값과 D.W 값이 각각 0.90～0.96 및 1.94～2.00, 시간분리 PCAPM에서 [eqn: R^2] 값과 D.W 값이 각각 0.91～0.95 및 1.94～1.99를 나타냄.

3) 5열과 6열의 검증은 시간비분리 PCAPM 추정결과에 시간분리 PCAPM을 추가했을 경우의 유의성을 검증한 결과로서, <표 3>의 시간비분리 PCAPM의 추정을 위한 [eqn: chi ^2]값과 <표 4>의 [eqn: chi ^2]값과의 차이임.

<표 5> GMM을 이용한 시간비분리 PCAPM, CCAPM의 비교분석(업종별)

		시간비분리 PCAPM		CCAPM	시간비분리 PCAPM	CCAPM
		추 정			검 증
D1	β 값	1.87		1.02	4.11*	3.89
	t 값	2.14		1.88
	[eqn: chi ^2]값	0.71*
D2	β 값	1.92		1.05	5.35*	3.21
	t 값	2.32		1.95
	[eqn: chi ^2]값	0.80*
D3	β 값	2.63		1.07	4.42*	3.01
	t 값	3.01		1.96
	[eqn: chi ^2]값	2.15*
D4	β 값	2.01		1.05	4.59*	2.30
	t 값	2.03		1.75
	[eqn: chi ^2]값	1.74*
D5	β 값	1.60		1.03	5.20*	2.83
	t 값	2.04		1.58
	[eqn: chi ^2]값	1.22*
D6	β 값	2.59		-0.55	4.09*	3.38
	t 값	3.10		-0.54
	[eqn: chi ^2]값	0.69*
D7	β 값	1.54		0.22	1.80	2.08
	t 값	2.05		1.89
	[eqn: chi ^2]값	2.11*
D8	β 값	2.76	-0.03		4.37*	3.11
	t 값	3.76	-0.51
	[eqn: chi ^2]값	2.12*
D9	β 값	1.55	-0.01		4.26*	3.71
	t 값	2.39	1.38
	[eqn: chi ^2]값	0.86*

주 : 1) df는 자유도이고 *은 5% 유의수준에서 각 모형이 통계적 유의성을 가짐을 의미함.

2) 시간비분리 PCAPM에서 [eqn: R^2] 값과 D.W 값이 각각 0.87～0.95 및 1.95～1.98, 시간분리 PCAPM에서 [eqn: R^2] 값과 D.W 값이 각각 0.83～0.91 및 1.96～2.09를 나타냄.

3) 5열과 6열의 검증은 시간비분리 PCAPM 추정결과에 시간분리 PCAPM을 추가했을 경우의 유의성을 검증한 결과로서, <표 3>의 시간비분리 PCAPM의 추정을 위한 [eqn: chi ^2]값과 <표 5>의 [eqn: chi ^2]값과의 차이임.

<표 6> GMM을 이용한 시간비분리 PCAPM, CAPM의 비교분석(업종별)

		시간비분리 PCAPM		CAPM	시간비분리 PCAPM	CAPM
		추 정			검 증
D1	β 값	1.02		-0.13	4.78*	3.27
	t 값	1.34		-0.34
	[eqn: chi ^2]값	1.33*
D2	β 값	1.11		-0.09	5.17*	2.63
	t 값	1.52		-0.25
	[eqn: chi ^2]값	1.38*
D3	β 값	1.60		-0.06	4.72*	2.91
	t 값	1.94		-0.19
	[eqn: chi ^2]값	2.25*
D4	β 값	1.48		-0.03	4.98*	2.33
	t 값	1.84		-0.09
	[eqn: chi ^2]값	1.71*
D5	β 값	1.05		-0.02	5.61*	2.84
	t 값	1.55		-0.08
	[eqn: chi ^2]값	1.21*
D6	β 값	1.75		0.14	4.43*	2.52
	t 값	3.14		0.32
	[eqn: chi ^2]값	1.55*
D7	β 값	1.25		-1.67	0.35	3.41
	t 값	1.58		-1.46
	[eqn: chi ^2]값	0.78*
D8	β 값	1.89	1.77		6.06*	4.25*
	t 값	3.34	3.73
	[eqn: chi ^2]값	0.98*
D9	β 값	1.02	0.02		5.26*	3.60
	t 값	2.40	1.58
	[eqn: chi ^2]값	0.97*

주 : 1) df는 자유도이고 *은 5% 유의수준에서 각 모형이 통계적 유의성을 가짐을 의미함.

2) 시간비분리 PCAPM에서 [eqn: R^2] 값과 D.W 값이 각각 0.91～0.93 및 1.97～2.06, 시간분리 PCAPM에서 [eqn: R^2] 값과 D.W 값이 각각 0.89～0.92 및 1.94～2.05를 나타냄.

3) 5열과 6열의 검증은 시간비분리 PCAPM 추정결과에 시간분리 PCAPM을 추가했을 경우의 유의성을 검증한 결과로서, <표 3>의 시간비분리 PCAPM의 추정을 위한 [eqn: chi ^2]값과 <표 6>의 [eqn: chi ^2]값과의 차이임.

제4장 국내 기업별 투자베타 추정

제1절 국내 자산베타의 추정결과와 한계점

한국 신용평가정보의 CAPM 모형에서의 2000년 12월과 2001년 12월 자산베타의 경우에는 업종특성이나 사업내용 및 회사 자본금 등을 토대로 볼 때 <표 7>에서와 같이 현실성이 부족한 결과들이 다수 반영되고 있다. 이는 개별주식의 베타측정이 측정오차(measurement error)를 지니기 때문에 발생한 것이다.

예를 들어, 아남전자의 경우 자산베타계수가 2001년 12월 0.68을 나타냈지만 아남반도체의 자산베타계수가 2.04를 기록하여 같은 계열사의 동일한 전자부품 및 통신장비업종에서 편차가 심화되어 있음을 알 수 있었다. 더욱이 전자부품 및 통신장비업종의 대표기업인 삼성전자의 자산베타계수가 1.39에 불과하여 아남반도체의 자산베타계수가 과대 계상되었음을 나타내어 주고 있다. 즉, 자산베타의 경우에 있어서 체계적인 위험(systematic risk)이 제대로 반영되고 있지 못함을 의미하는 것이다.

또한, Roll(1977)이 지적한 바와 같이 개별주식의 베타계수 측정이 측정오차를 지니고 있으며 시장 포오트폴리오도 진정한 시장포오트폴리오가 아니므로 이와 같이 자산베타 값의 추계가 다소 비합리적으로 발생할 수 있는 것이다.

이 논문에서 유도된 시간비분리 PCAPM 모형을 이용해 개별 기업별로 투자베타를 추정하고 이를 자산베타와 비교함으로써 기존 자산베타에 대해 자주 지적되어 왔던 문제점이 시간비분리 PCAPM을 사용할 때 어느 정도 해소될 수 있는가를 살펴보고자 한다.

제2절 국내 시간비분리 PCAPM에 기초한 투자베타의 추정과 자산베타와의 비교분석

분석대상 기업의 데이타는 1987년 1/4분기부터 2002년 1/4분기 사이의 매분기 첫째 월말 상장기업의 시가총액의 자료를 이용하였으며, GMM을 이용하여 추정하였다. 주가수익률은 한국증권거래소에 상장된 기업을 대상으로 발표되는 자료를 이용하였는데 매분기 첫째 월말 주가지수를 기준으로 직전분기 대비 증가율로 산출하였다.

즉 [eqn: r_t]를 주가수익률이라 정의하면 이는 다음 식(19)로 주어진다.

[eqn: r_t =(p_t - p_t-1 )/p_t-1]                                                 (19)

단, [eqn: r_t]는 각 기업의 주가수익률이며 물가상승률을 차감한 수치,

[eqn: p_t , p_t-1]은 t분기 및 t-1분기의 첫 번째 월말의 상장기업의 시가총액 합계

한편 초과수익률은 분기별로 산출된 각 기업의 주가수익률에서 분기별 국채수익률을 控除하여 구하였다.

이제 한국 신용평가정보의 CAPM 모형에서의 자산베타 추정결과와 시간비분리 PCAPM 모형의 시간비분리 투자베타의 상대적 적합성을 분석해 보자.

추정하려는 방정식은

[eqn: E(R_jt^e ) =beta E(R_mt^e )]                                                   (21)

이다. 여기서, [eqn: R_jt^e]는 무위험자산에 대한 자산 j의 t기 초과수익률이며, [eqn: R_mt^e]는 (18)식을 이용해 추정한 투자수익률의 무위험자산에 대한 초과수익률을 나타낸다. 여기서,  β를 시간비분리 투자베타로 부르기로 한다.

추정에 사용된 자료는 베타계수의 부호와 t값이 5% 수준에서 통계적으로 유의하고, 5% 유의수준의 과대식별 제약(overidentifying restriction) 검증에서 모형이 기각될 수 없는 320개 기업 중 230개의 기업을 대상으로 하였다. 또한, 이들 기업은 추정에서 [eqn: R^2]값과 D.W 값이 각각 유의성을 갖고 있어 각각의 모형들의 적합성이 높고 오차항 간에 자기상관이 없음을 알 수 있다. 실증분석은 GMM을 통하여 투자베타를 추정한 것인데, 추정에 사용된 수단변수는 업종별분석에서와 동일한 5가지 변수를 사용하였다. 여기서 수단변수는 위험 프리미엄으로서 회사채수익률과 국채수익률의 금리차, 주가의 무위험 자산대비 초과수익률의 자기시차, 투자의 무위험 자산대비 초과수익률의 자기시차, 소비증가율의 자기시차, 그리고 상수가 수단변수로 이용되었다.  이에 따라 각 기업의 추정방정식은 수단변수가 5이어서 직교화 조건이 5이며 추정계수가 1(β)이므로 자유도가 4가 된다.

한국은행 통계자료의 3개월 정기예금금리를 이용한 실증분석의 경우에도 본문의 결과와 별다른 차이를 보이지 않았다. 물가상승률을 차감하여 실질화하였다.

무위험자산수익률은 국채수익률을 사용하였다.

추정결과에 따르면, 기업들 간에 다소 차이는 있지만 대체로 시간비분리 PCAPM의 시간비분리 투자베타 계수의 크기가 한국신용평가정보(2002)에서 추정한 자산베타 값 보다 통계적으로 유의한 것을 알 수 있었다.

구체적으로 살펴보면, 자산베타의 경우에는 업종특성이나 사업내용 및 회사 자본금 등을 토대로 볼 때 현실성이 부족한 결과들이 다수 반영되고 있지만 시간비분리 투자베타는 이러한 문제점이 완화되고 있는 것을 알 수 있다. 즉, 개별기업들의 주가의 경우에서는 개별기업들의 고유한 위험이 반영되는 비체계위험(non-systematic risk)이 존재하여 자산베타는 현실성이 떨어질 수 있는 것이다. 반면에 시간비분리 투자베타의 경우에서는 경기상황이 보다 직접적으로 반영되므로 이러한 괴리도가 완화되고 있는 것을 알 수 있다.

예를 들어, 동일한 전자부품 및 통신장비업종 중 아남전자, 아남반도체, 삼성전자의 자산베타계수의 일관성이 부족하였지만 시간비분리 투자베타계수에서는 아남전자 1.89, 아남반도체 2.53, 삼성전자 2.86을 나타내어 회사 규모와 경기민감도 등과 대체로 일치하고 있다. 이는 시가총액이 큰 회사일수록 시장전체와 연동된 위험의 크기를 의미하는 체계적위험(systematic risk)이 커서 경기상황 등의 변화에 의하여 주식의 기대수익률이 높아질 수 있음으로 베타계수가 커지게 되는 것이다. 또한, 시간비분리 투자베타의 추정치에서는 자산베타의 과소추정(underestimate) 문제가 완화되고 있음을 알 수 있다. 한편, 증권업종의 경우에서도 업종내에서의 기업별 특성이 제대로 반영되지 못한 LG투자증권, 유화증권, 한화증권의 자산베타의 문제점이 시간비분리 투자베타 계수에서는 완화되고 있다. 이에 따라, 업종 대표주인 LG투자증권의 시간비분리 투자베타계수가 2.30, 유화증권이 0.99, 한화증권이 1.71을 보여 베타계수의 크기에 일관성을 가짐을 보여주고 있다.

종목명	종목(00.12) 자산베타/ 투자베타	종목(01.12) 자산베타/ 투자베타	업종(00.12) 자산베타/ 투자베타	업종(01.12) 자산베타/ 투자베타	업종의 사업내용
신라교역	0.78/0.99	0.47/0.77	-	-	어 업
영풍산업	0.90/1.15	-	-	-	금 속 광 업
남양유업	0.28/0.52	0.30/0.54	0.63/0.77	0.52/0.76	음식료품제조업
농심	0.26/0.48	0.29/0.51	0.63/0.77	0.52/0.76	음식료품제조업
대림수산	0.47/0.69	0.59/0.80	0.63/0.77	0.52/0.76	음식료품제조업
대상	0.86/1.01	1.06/1.25	0.63/0.77	0.52/0.76	음식료품제조업
대한제당	0.59/0.80	0.57/0.79	0.63/0.77	0.52/0.76	음식료품제조업
대한제분	0.43/0.64	0.26/0.48	0.63/0.77	0.52/0.76	음식료품제조업
동양제과	0.39/0.62	0.77/0.98	0.63/0.77	0.52/0.76	음식료품제조업
두산	0.69/0.92	0.72/0.95	0.63/0.77	0.52/0.76	음식료품제조업
롯데삼강	0.59/0.80	0.47/0.69	0.63/0.77	0.52/0.76	음식료품제조업
롯데제과	0.27/0.48	0.21/0.41	0.63/0.77	0.52/0.76	음식료품제조업
롯데칠성음료	0.51/0.72	0.20/0.55	0.63/0.77	0.52/0.76	음식료품제조업
범양식품	0.52/0.74	0.57/0.78	0.63/0.77	0.52/0.76	음식료품제조업
빙그레	0.85/1.02	0.82/1.00	0.63/0.77	0.52/0.76	음식료품제조업
삼양사	0.39/0.63	0.53/0.74	0.63/0.77	0.52/0.76	음식료품제조업
샘표식품	0.50/0.70	0.51/0.72	0.63/0.77	0.52/0.76	음식료품제조업
서울식품공업	0.75/0.96	0.86/1.01	0.63/0.77	0.52/0.76	음식료품제조업
오양수산	0.64/0.87	0.61/0.86	0.63/0.77	0.52/0.76	음식료품제조업
제일제당	0.97/1.21	0.73/1.02	0.63/0.77	0.52/0.76	음식료품제조업
조흥화학공업	0.62/0.89	0.34/0.60	0.63/0.77	0.52/0.76	음식료품제조업
하이트맥주	0.40/0.61	0.39/0.60	0.63/0.77	0.52/0.76	음식료품제조업
경방	0.34/0.49	0.42/0.58	0.57/0.60	0.63/0.70	섬유제품제조업
대한방직	0.53/0.69	0.68/0.85	0.57/0.60	0.63/0.70	섬유제품제조업
대한화섬	0.44/0.59	0.66/0.82	0.72/0.60	0.67/0.70	섬유제품제조업
동일방직	0.59/0.75	0.38/0.54	0.57/0.60	0.63/0.70	섬유제품제조업
일신방직	0.23/0.48	0.21/0.36	0.57/0.60	0.63/0.70	섬유제품제조업
전방	0.37/0.51	0.58/0.74	0.57/0.60	0.63/0.70	섬유제품제조업
중앙디지텍	0.49/0.65	0.54/0.70	0.57/0.60	0.63/0.70	섬유제품제조업
천지산업	0.71/0.87	0.86/1.01	0.88/0.60	0.85/0.70	섬유제품제조업
충남방적	0.36/0.51	0.75/0.92	0.57/0.60	0.63/0.70	섬유제품제조업
태창기업	0.30/0.44	0.34/0.50	0.57/0.60	0.63/0.70	섬유제품제조업
광덕물산	0.24/0.40	0.28/0.43	0.57/0.59	0.63/0.67	봉제의복모피제조업
부흥	0.46/0.64	0.65/0.80	0.57/0.59	0.63/0.67	봉제의복모피제조업
비비안	0.22/0.38	0.23/0.47	0.57/0.59	0.63/0.67	봉제의복모피제조업
BYC	0.37/0.51	0.32/0.49	0.57/0.59	0.63/0.67	봉제의복모피제조업
삼도물산	0.46/0.62	0.38/0.54	0.57/0.59	0.63/0.67	봉제의복모피제조업
신영와코루	0.12/0.28	0.36/0.52	0.57/0.59	0.63/0.67	봉제의복모피제조업
NSF	0.72/0.88	1.06/1.22	0.57/0.59	0.63/0.67	봉제의복모피제조업
조광피혁	0.84/1.00	0.70/0.85	-	-	봉제의복모피제조업
선창산업	0.61/0.77	0.52/0.69	0.64/0.74	0.7/0.73	목재나무제품제조업
성창기업	0.66/0.74	0.64/0.70	0.64/0.74	0.7/0.73	목재나무제품제조업
남한제지	0.51/0.55	0.53/0.56	0.64/0.74	0.7/0.73	펄프종이제품제조업
대한펄프	0.90/0.93	0.63/0.68	0.64/0.74	0.7/0.73	펄프종이제품제조업
신풍제지	0.74/0.80	0.64/0.70	0.64/0.74	0.7/0.73	펄프종이제품제조업
수출포장공업	0.62/0.70	0.52/0.61	0.64/0.74	0.7/0.73	펄프종이제품제조업
한국제지	0.43/0.52	0.66/0.74	0.64/0.74	0.7/0.73	펄프종이제품제조업
한솔제지	0.72/0.88	1.07/1.16	0.64/0.74	0.7/0.73	펄프종이제품제조업
SK	0.81/1.00	1.09/1.29	0.72/0.96	0.67/0.96	코크스석유정제품업

<표 7> 기업별 자산베타와 시간비분리 투자베타의 비교

업종베타 계수는 한국신용평가정보(2002)의 ‘상장․코스닥 기업분석’의 내용을 참조하였다. 업종의 사업내용은 표준산업분류 체계에 의한 해당 종목의 업종명을 의미한다.

종목명	종목(00.12) 자산베타/ 투자베타	종목(01.12) 자산베타/ 투자베타	업종(00.12) 자산베타/ 투자베타	업종(01.12) 자산베타/ 투자베타	업종의 사업내용
건풍제약	0.19/0.19	0.12/0.13	0.78/0.96	0.61/0.96	화합물/ 화학제품업
경농	0.63/0.72	0.40/0.55	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
국제약품공업	0.74/0.95	0.73/0.91	0.78/0.96	0.61/0.96	화합물/ 화학제품업
근화제약	0.69/0.80	0.33/0.46	0.78/0.96	0.61/0.96	화합물/ 화학제품업
금양	0.64/0.81	0.77/0.91	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
녹십자	0.71/0.85	0.67/0.80	0.78/0.96	0.61/0.96	화합물/ 화학제품업
대웅제약	0.81/0.92	0.63/0.87	0.78/0.96	0.61/0.96	화합물/ 화학제품업
동방아그로	0.95/1.05	0.49/0.68	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
동부한농화학	0.83/1.01	0.60/0.88	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
동아제약	0.87/0.98	0.75/0.87	0.78/0.96	0.61/0.96	화합물/ 화학제품업
동양제철화학	0.60/0.84	0.44/0.72	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
동화약품공업	0.75/0.97	0.68/0.95	0.78/0.96	0.61/0.96	화합물/ 화학제품업
디피아이	0.71/0.72	0.22/0.32	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
백광산업	0.69/0.87	0.57/0.77	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
삼성정밀화학	1.06/1.35	0.93/1.32	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
삼성제약공업	0.29/0.49	0.51/0.86	0.78/0.96	0.61/0.96	화합물/ 화학제품업
삼일제약	0.62/0.91	0.50/0.87	0.78/0.96	0.61/0.96	화합물/ 화학제품업
새한	0.53/0.85	0.96/1.21	0.57/0.96	0.63/0.96	화합물/ 화학제품업
성보화학	0.51/0.85	0.50/0.82	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
송원산업	0.18/0.49	0.21/0.52	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
신호유화	0.31/0.53	0.93/1.24	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
SK케미칼	0.84/1.15	0.84/1.16	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
LGCI	1.10/1.21	1.07/1.15	0.83/0.96	0.76/0.96	화합물/ 화학제품업
유유산업	0.62/0.95	0.83/1.16	0.78/0.96	0.61/0.96	화합물/ 화학제품업
유한양행	0.69/1.00	0.41/0.72	0.78/0.96	0.61/0.96	화합물/ 화학제품업
일동제약	0.73/1.04	0.62/0.95	0.78/0.96	0.61/0.96	화합물/ 화학제품업
일성신약	0.81/1.14	0.80/1.11	0.78/0.96	0.61/0.96	화합물/ 화학제품업
일양약품	0.83/1.15	0.78/1.04	0.78/0.96	0.61/0.96	화합물/ 화학제품업
제일모직	0.74/1.09	0.72/1.06	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
조광페인트	0.47/0.77	0.31/0.69	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
조비	0.92/1.27	0.85/1.16	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
종근당	0.83/1.15	0.59/0.88	0.78/0.96	0.61/0.96	화합물/ 화학제품업
중외제약	0.80/1.23	0.71/1.12	0.78/0.96	0.61/0.96	화합물/ 화학제품업
진양	0.51/0.90	0.33/0.70	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
카프로	0.48/0.79	0.44/0.76	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
코오롱	0.69/0.98	1.05/1.37	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
태광산업	0.46/0.91	0.53/0.92	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
태평양	0.41/0.92	0.40/0.90	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
한국화장품	0.61/1.12	0.82/1.31	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
한독약품	0.68/1.14	0.34/0.82	0.78/0.96	0.61/0.96	화합물/ 화학제품업
한화	0.78/1.23	0.90/1.41	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
한화석유화학	0.96/1.50	1.48/2.01	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
현대약품공업	0.38/0.95	0.49/1.00	0.78/0.96	0.61/0.96	화합물/ 화학제품업
효성	0.75/1.43	0.86/1.67	0.72/0.96	0.67/0.96	화합물/ 화학제품업
내쇼날푸라스틱	0.59/1.07	0.53/1.05	0.72/1.20	0.67/1.23	고무,플라스틱제품업
넥센타이어	0.49/1.06	0.60/1.16	0.72/1.20	0.67/1.23	고무,플라스틱제품업
삼영화학공업	0.71/1.37	0.48/1.16	0.72/1.20	0.67/1.23	고무,플라스틱제품업
서통	0.74/1.40	0.71/1.39	0.72/1.20	0.67/1.23	고무,플라스틱제품업
한국타이어	0.57/1.11	0.72/1.38	0.72/1.20	0.67/1.23	고무,플라스틱제품업
금강고려화학	0.41/1.00	0.48/1.75	0.72/1.20	0.67/1.23	비금속광물제품제조
성신양회공업	0.75/1.24	0.77/1.26	0.64/1.19	0.74/1.31	비금속광물제품제조
쌍용양회공업	0.87/1.36	0.99/1.58	0.64/1.19	0.74/1.31	비금속광물제품제조

종목명	종목(00.12) 자산베타/ 투자베타	종목(01.12) 자산베타/ 투자베타	업종(00.12) 자산베타/ 투자베타	업종(01.12) 자산베타/ 투자베타	업종의 사업내용
아세아시멘트	0.59/1.18	0.67/1.26	0.64/1.19	0.74/1.31	비금속광물제품제조
조선내화	0.45/1.06	0.46/1.07	0.64/1.19	0.74/1.31	비금속광물제품제조
태원물산	0.70/1.30	0.55/1.10	0.64/1.19	0.74/1.31	비금속광물제품제조
한국석유공업	0.65/1.20	-	0.64/1.19	0.74/1.31	비금속광물제품제조
한국유리공업	0.45/1.00	0.57/1.10	0.64/1.19	0.74/1.31	비금속광물제품제조
한일시멘트	0.46/1.05	0.45/1.03	0.64/1.19	0.74/1.31	비금속광물제품제조
현대시멘트	0.61/1.11	0.73/1.23	0.64/1.19	0.74/1.31	비금속광물제품제조
고려제강	0.52/1.12	0.19/0.79	0.67/1.14	0.76/1.14	제1차금속산업
남선알미늄	0.29/0.98	0.40/1.19	0.67/1.14	0.76/1.14	제1차금속산업
동부제강	0.73/1.35	0.73/1.36	0.67/1.14	0.76/1.14	제1차금속산업
동양석판	0.54/1.21	0.46/1.11	0.67/1.14	0.76/1.14	제1차금속산업
동양철관	0.28/0.98	0.65/1.35	0.67/1.14	0.76/1.14	제1차금속산업
만호제강	0.45/1.03	0.58/1.16	0.67/1.14	0.76/1.14	제1차금속산업
삼아알미늄	0.35/1.02	0.44/1.01	0.67/1.14	0.76/1.14	제1차금속산업
세아제강	0.67/1.45	0.61/1.43	0.67/1.14	0.76/1.14	제1차금속산업
NI테크	0.21/1.00	0.50/1.11	0.67/1.14	0.76/1.14	제1차금속산업
연합철강공업	0.36/1.15	0.10/1.10	0.67/1.14	0.76/1.14	제1차금속산업
영풍	0.18/0.95	0.12/0.87	0.67/1.14	0.76/1.14	제1차금속산업
한국주철관	0.59/1.36	0.61/1.37	0.67/1.14	0.76/1.14	제1차금속산업
휴스틸	0.31/1.27	0.07/0.96	0.67/1.14	0.76/1.14	제1차금속산업
대림통상	0.54/1.12	0.49/1.11	0.86/1.20	0.80/1.23	조립금속제품제조업
삼화왕관	0.62/1.26	0.59/1.15	0.86/1.20	0.80/1.23	조립금속제품제조업
세신	0.31/1.20	0.83/1.25	0.86/1.20	0.80/1.23	조립금속제품제조업
조선선재	0.53/1.42	0.39/1.22	0.86/1.20	0.80/1.23	조립금속제품제조업
대동공업	0.71/1.31	0.58/0.85	0.86/1.20	0.80/1.23	기계 및 장비제조업
동양물산기업	0.22/1.02	0.60/1.65	0.86/1.20	0.80/1.23	기계 및 장비제조업
삼양중기	0.43/1.03	0.29/0.87	0.86/1.20	0.80/1.23	기계 및 장비제조업
신일산업	0.54/1.16	0.71/1.45	0.86/1.20	0.80/1.23	기계 및 장비제조업
SNG21	0.60/1.23	0.67/1.35	0.86/1.20	0.80/1.23	기계 및 장비제조업
태평양종합산업	0.60/1.22	0.70/1.43	0.64/1.20	0.74/1.23	기계 및 장비제조업
금호전기	0.92/1.87	1.03/2.12	1.30/1.95	1.32/2.07	기계, 전기변환장치
대한전선	0.68/1.65	0.81/1.67	1.30/1.95	1.32/2.07	기계, 전기변환장치
LG전선	0.71/1.45	0.90/1.98	1.30/1.95	1.32/2.07	기계, 전기변환장치
삼성SDI	0.95/2.34	0.87/2.01	1.30/1.95	1.32/2.07	전자부품, 통신장비
삼성전기	0.98/2.45	1.14/2.67	1.30/1.95	1.32/2.07	전자부품, 통신장비
삼성전자	1.40/2.99	1.39/2.86	1.30/1.95	1.32/2.07	전자부품, 통신장비
삼영전자공업	0.68/1.65	0.69/1.75	1.30/1.95	1.32/2.07	전자부품, 통신장비
삼화콘덴서공업	0.79/1.54	0.92/1.76	1.30/1.95	1.32/2.07	전자부품, 통신장비
스마텔	0.58/1.65	0.40/1.50	1.30/1.95	1.32/2.07	전자부품, 통신장비
아남전자	0.55/1.64	0.68/1.89	1.30/1.95	1.32/2.07	전자부품, 통신장비
아남반도체	1.18/2.21	2.04/2.53	1.30/1.95	1.32/2.07	전자부품, 통신장비
LG전자	1.19/2.31	1.33/2.41	1.30/1.95	1.32/2.07	전자부품, 통신장비
케이이씨	0.81/1.92	0.78/1.86	1.30/1.95	1.32/2.07	전자부품, 통신장비
코리아써키트	1.00/1.58	1.02/2.01	1.30/1.95	1.32/2.07	전자부품, 통신장비
한창	0.83/1.95	1.00/2.10	1.30/1.95	1.32/2.07	전자부품, 통신장비
비티아이	0.70/1.64	0.86/1.73	1.05/1.48	1.16/1.67	광학기기, 시계제조
오리엔트	0.61/1.32	0.95/1.61	1.05/1.48	1.16/1.67	광학기기, 시계제조
기아자동차	0.62/1.84	0.99/2.02	0.80/1.78	0.93/1.92	자동차, 트레일러
대원강업	0.43/1.72	0.61/1.84	0.80/1.78	0.93/1.92	자동차, 트레일러
동아정기	0.47/1.70	0.74/1.93	0.80/1.78	0.93/1.92	자동차, 트레일러
부산주공	0.54/1.78	0.57/1.88	0.80/1.78	0.93/1.92	자동차, 트레일러
쌍용자동차	0.65/1.89	0.89/1.98	0.80/1.78	0.93/1.92	자동차, 트레일러

종목명	종목(00.12) 자산베타/ 투자베타	종목(01.12) 자산베타/ 투자베타	업종(00.12) 자산베타/ 투자베타	업종(01.12) 자산베타/ 투자베타	업종의 사업내용
태양금속공업	0.58/1.03	0.62/1.15	0.80/1.78	0.93/1.92	자동차, 트레일러
평화산업	0.58/1.87	0.78/2.00	0.80/1.78	0.93/1.92	자동차, 트레일러
현대자동차	1.02/2.14	1.07/2.31	0.80/1.78	0.93/1.92	자동차, 트레일러
한진중공업	0.72/1.99	0.75/2.03	0.80/1.78	0.93/1.92	운송장비 제조업
현대미포조선	0.68/1.85	0.87/2.02	0.80/1.78	0.93/1.92	운송장비 제조업
모나미	0.66/0.87	0.83/0.88	-	-	가구 및 기타 제품
영창악기제조	0.58/1.76	0.68/1.85	-	-	가구 및 기타 제품
삼천리	0.39/0.61	0.21/0.51	0.59/0.82	0.74/1.03	전기가스 및 증기업
경남기업	0.48/1.52	0.95/1.84	0.87/1.68	1.11/2.04	종합 건설업
고려개발	0.65/1.76	0.70/1.59	0.87/1.68	1.11/2.04	종합 건설업
남광토건	0.76/1.54	1.33/2.21	0.87/1.68	1.11/2.04	종합 건설업
대림산업	1.00/2.03	1.12/2.16	0.87/1.68	1.11/2.04	종합 건설업
동부건설	0.86/1.90	1.02/2.02	0.87/1.68	1.11/2.04	종합 건설업
동양고속건설	0.43/1.51	0.81/2.01	0.87/1.68	1.11/2.04	종합 건설업
두산건설	0.94/1.99	1.29/2.01	0.87/1.68	1.11/2.04	종합 건설업
벽산건설	0.57/1.57	0.98/1.97	0.87/1.68	1.11/2.04	종합 건설업
삼부토건	0.82/1.83	1.20/2.04	0.87/1.68	1.11/2.04	종합 건설업
삼호	0.77/1.66	1.31/2.20	0.87/1.68	1.11/2.04	종합 건설업
삼환기업	0.76/1.89	1.12/2.10	0.87/1.68	1.11/2.04	종합 건설업
신성	0.75/1.67	1.32/2.12	0.87/1.68	1.11/2.04	종합 건설업
신한	0.56/1.31	0.99/2.00	0.87/1.68	1.11/2.04	종합 건설업
LG건설	0.78/1.31	0.99/1.98	0.87/1.68	1.11/2.04	종합 건설업
진흥기업	0.90/1.54	1.37/2.01	0.87/1.68	1.11/2.04	종합 건설업
코오롱건설	0.82/1.83	1.35/2.23	0.87/1.68	1.11/2.04	종합 건설업
풍림산업	0.89/1.43	1.42/2.10	0.87/1.68	1.11/2.04	종합 건설업
현대건설	0.96/2.01	1.29/2.13	0.87/1.68	1.11/2.04	종합 건설업
대우자동차판매	0.59/1.02	0.75/1.67	0.88/1.49	0.85/1.57	자동차판매
대성산업	0.60/1.56	0.47/1.55	0.88/1.49	0.85/1.57	도매 및 상품중개업
디에이블	0.20/0.43	0.40/1.03	0.88/1.49	0.85/1.57	도매 및 상품중개업
라보라	0.30/0.31	0.10/0.15	0.88/1.49	0.85/1.57	도매 및 상품중개업
삼성물산	1.06/2.20	1.22/2.34	0.88/1.49	0.85/1.57	도매 및 상품중개업
신성무역	0.40/0.90	0.60/1.12	0.88/1.49	0.85/1.57	도매 및 상품중개업
쌍용	0.90/1.95	1.02/2.19	0.88/1.49	0.85/1.57	도매 및 상품중개업
ACTS	0.24/1.25	0.56/1.65	0.57/1.49	0.63/1.57	도매 및 상품중개업
SK글로벌	0.88/1.88	1.18/2.19	0.88/1.49	0.85/1.57	도매 및 상품중개업
LG상사	0.89/2.07	0.88/2.05	0.88/1.49	0.85/1.57	도매 및 상품중개업
현대종합상사	1.00/2.30	0.44/0.87	0.88/1.49	0.85/1.57	도매 및 상품중개업
신세계	0.80/1.98	0.57/1.97	0.88/1.49	0.85/1.57	도매 및 상품중개업
세방기업	0.66/0.91	0.62/0.82	1.01/1.36	1.01/1.44	육상 운송
천일고속	0.51/0.56	0.36/0.37	1.01/1.36	1.01/1.44	육상 운송
KCTC	0.23/0.33	0.14/0.14	1.01/1.36	1.01/1.44	육상 운송
한진	1.17/2.45	1.03/2.02	1.01/1.36	1.01/1.44	육상 운송
한진해운	0.94/1.91	0.98/2.17	1.01/1.36	1.01/1.44	수상 운송업
대한항공	1.00/1.52	1.05/2.54	1.01/1.36	1.01/1.44	항공 운송업
한국공항	0.63/1.87	0.69/1.99	1.01/1.36	1.01/1.44	운송관련 서비스업
대구은행	0.70/1.34	0.97/1.54	0.82/1.11	0.87/1.67	일반 은행
부산은행	0.70/1.33	0.93/1.53	0.82/1.11	0.87/1.67	일반 은행
부산은행	0.70/1.33	0.93/1.53	0.82/1.11	0.87/1.67	일반 은행
서울은행	-	-	0.82/1.11	0.87/1.67	일반 은행
전북은행	0.83/0.84	1.17/1.18	0.82/1.11	0.87/1.67	일반 은행
제주은행	0.77/1.01	0.88/1.36	0.82/1.11	0.87/1.67	일반 은행
조흥은행	0.70/1.02	1.33/2.01	0.82/1.11	0.87/1.67	일반 은행

종목명	종목(00.12) 자산베타/ 투자베타	종목(01.12) 자산베타/ 투자베타	업종(00.12) 자산베타/ 투자베타	업종(01.12) 자산베타/ 투자베타	업종의 사업내용
하나은행	0.77/1.56	1.05/2.12	0.82/1.11	0.87/1.67	일반 은행
진흥저축은행	0.52/1.06	0.89/1.36	0.92/1.05	1.13/1.40	신용 조합
금호종합금융	0.58/1.03	0.93/1.43	0.92/1.05	1.13/1.40	종합금융
대한재보험	0.86/0.90	0.96/1.00	0.88/1.10	1.08/1.51	손해보험업
동부화재해상	0.87/0.88	1.51/1.72	0.88/1.10	1.08/1.51	손해보험업
동양화재해상	0.76/0.77	1.40/1.70	0.88/1.10	1.08/1.51	손해보험업
삼성화재해상	0.90/1.55	1.01/1.61	0.88/1.10	1.08/1.51	손해보험업
신동아화재	0.93/1.53	0.9/1.52	0.88/1.10	1.08/1.51	손해보험업
쌍용화재해상	0.88/1.21	1.00/1.50	0.88/1.10	1.08/1.51	손해보험업
LG화재해상	0.88/1.02	1.35/1.61	0.88/1.10	1.08/1.51	손해보험업
제일화재해상	0.73/0.97	1.21/1.43	0.88/1.10	1.08/1.51	손해보험업
굿모닝증권	0.98/0.99	1.76/2.55	1.11/1.31	1.61/2.04	증권 중개업
대신증권	1.24/1.85	1.67/2.34	1.11/1.31	1.61/2.04	증권 중개업
대우증권	1.04/1.87	1.80/2.46	1.11/1.31	1.61/2.04	증권 중개업
동원증권	1.10/1.54	1.63/2.31	1.11/1.31	1.61/2.04	증권 중개업
SK증권	1.07/1.17	1.72/2.42	1.11/1.31	1.61/2.04	증권 중개업
LG투자증권	1.28/1.35	1.68/2.30	1.11/1.31	1.61/2.04	증권 중개업
유화증권	0.64/0.65	0.93/0.99	1.11/1.31	1.61/2.04	증권 중개업
하나증권	0.81/0.98	1.08/1.52	1.11/1.31	1.61/2.04	증권 중개업
한화증권	1.19/1.20	1.71/1.71	1.11/1.31	1.61/2.04	증권 중개업
현대증권	1.30/1.45	1.61/1.82	1.11/1.31	1.61/2.04	증권 중개업
세기상사	0.41/0.42	0.62/0.63	0.83/0.84	0.76/0.77	공연 산업

주 : 1) 시간비분리 PCAPM에서 [eqn: chi ^2]값이 각각 4.01～19.74(00.12), 5.52～16.13(01.12)을 나타냄으로써 5% 유의수준에서 각 모형이 통계적 유의성을 가짐을 알 수 있었음.

2) 시간비분리 PCAPM에서 [eqn: R^2] 값과 D.W 값이 2000년 12월에 각각 0.79～0.96 및 1.90～2.03을  나타내었으며 2001년 12월에는 [eqn: R^2] 값과 D.W 값이 각각 0.80～0.94 및 1.91～2.08이었음.

3) 한신평정보에서 추정한 2000년 12월 기준의 자산베타의 평균 값은 0.67인데 반하여 시간비분리 PCAPM에서 추정된 시간비분리 투자베타의 평균 값은 1.07을 기록하여 베타 값의 과소추정 문제가 완화되고 있음을 알 수 있었음. 한편, 2001년 12월에 추정된 값들에서도 비슷한 결론을 얻을 수 있었는데, 한신평정보에서 추정한 2000년 12월 기준의 자산베타의 평균 값은 0.8인 것에 반하여 시간비분리  PCAPM에서 추정된 시간비분리 투자베타의 평균 값은 1.28이었음. 또한, 업종별로 볼 경우에 있어서도 한신평정보에서 추정한 2000년 12월 및 2001년 12월  기준의 자산베타의 평균 값보다 2000년 12월 및  2001년 12월 기준의 시간비분리 투자베타의 평균 값이 각각 큰 것을 알 수 있었음. 이는 업종별 베타값에서도 과소추정의 문제가 완화되고 있음을 의미하는 것임.

제5장 규모별 미국 S&P 상장기업 분석 및 국내 기업별 투자베타 추정

제1절 규모별 미국 S&P 상장기업 분석 자료의 소개

이 4장에서는 미국 데이터를 이용하여 규모별 S&P 상장기업을 분석하기로 한다. 여기서 사용하게 될 분석 자료는 Datastream과 BEA(Bureau of economic analysis)를 통하여 구하였으며 분석대상 기간은 1973년 1/4분기부터 2002년 1/4분기까지로 한다. 여기에서 주로 사용되어지는 변수로는 한국의 규모별 및 업종별 분석에서와 같이 주가수익률, 총소비증가율, 투자수익률 및 수단변수 등이다. 그리고 각 자산모형에서 사용되어지는 관련변수들이 분기별 평균개념이므로 Cochrane(1992)에서 사용되어진 것처럼 각 분기의 첫째 월말을 기준으로 하였으며 초과수익률은 분기별 첫째 월말 주가수익률에서 분기별 10년만기 국채수익률을 控除하여 구하였다. 한편, 주가수익률은 뉴욕 증권거래소의 S&P 500지수에 포함되는 개별기업들의 상장기업의 시가총액을 구한 후 규모별로 포오트폴리오 수익률을 계산하였다. 규모별 포오트폴리오의 계산은 분석대상 기간동안에 매분기 첫째 월말 상장기업의 시가총액을 기준으로 분석대상 기업 500개중에서 1973년 이후 지속적인 거래가 이루어진 기업인 272개를 크기 순으로 분류한 후 27개씩 10개의 포오트폴리오를 구성하여 각 포오트폴리오별 매분기 첫째 월말 상장기업의 시가총액의 합을 산출하였다. 한편, 각 포오트폴리오별 수익률의 계산은 직전분기 대비 증가율이며 물가상승률을 차감하여 구하였다.

자본스톡과 감가상각률 추정에 있어 Bureau of economic analysis, Fixed assets tables (1925～2001)를 참조하였다.

실제분석에 있어서는 국내 데이터를 갖고 추정한 연구에서와 같이 규모별 포오트폴리오 중에서 최대 규모(L), 중간 규모(M), 최소 규모(S)의 3가지 규모별 포오트폴리오 수익률을 이용하였다. 연립방정식으로 검증할 때 단일방정식의 수가 많으면 검증자체에 어려움이 발생하므로 연립방정식에 포함된 단일방정식의 수를 줄이기 위하여 규모별에서 3개를 분석대상으로 하였다.

272개중 최종 270개로 선택한 이유는 크기 순으로 정렬한 후 마지막 2개의 기업은 수익률이 극히 미미하므로 분석대상에서 제외하였다.

제2절 미국의 규모별 추정결과와 기존모형과의 비교분석

시간비분리 PCAPM의 조정비용계수 [eqn: alpha]와 [eqn: theta]를 추정한 결과가 <표 8>에서와 같이 나타나 있다. 추정방정식은 식(18)과 동일하며 수단변수로는 실질투자 대 자본스톡의 자기시차, 자본자산의 수익률 및 국내총생산의 자기시차를 활용하였다.

파라메타		t 값	[eqn: chi ^2]값	df	D.W.
α	3.42	6.16	31.29*	10	2.05
θ	1.98	5.20

<표 8> GMM을 사용한 조정비용계수 [eqn: alpha, `` theta] 추정결과(시간비분리 PCAPM, 미국)

주 : df(degree of freedom)는 자유도, *는 5% 유의수준에서 모형이 기각될 수 없음을 의미함.

추정결과 [eqn: alpha]와 [eqn: theta] 값은 각각 3.42와 1.98의 陽(+)의 값으로 추계되었으며, t값도 각각 6.16, 5.20이어서 5%의 수준에서 조정비용이 통계적 유의성을 갖는 것으로 나타났다. 또한, [eqn: chi ^2] 값의 결과에 따른 과대식별 제약(overidentifying restriction) 검증의 결과에서 모형이 기각될 수 없음을 의미하고 있으며 GMM의 직교화 조건을 만족함으로 모형의 타당성이 입증되고 있음을 알 수 있다. 또한, D.W의 값이 2.05로서 오차항 간에 자기상관이 없음을 나타내어 주고 있다. 한편, 국내의 분석결과에 의하면 [eqn: alpha]와 [eqn: theta] 값이 1.93과 1.85로서 차이가 적음을 알 수 있었는데, 미국의 경우에는 두 조정비용계수 간의 차이가 비교적 큰 것으로 나타나 모형의 적합도 면에서 국내의 분석결과 보다 우수한 것으로 나타나고 있다. 즉, 시간비분리 PCAPM의 경우에 있어서 [eqn: alpha]와 [eqn: theta] 값의 차이가 분명하게 커서 국내의 규모별 분석과 달리 기술습득비용에 따른 조정비용계수 값이 잘 추정된 것으로 판단된다.

이상에서 방정식 2개를 추정하는데 있어 수단변수 6개를 이용하였다. 결국 2개의 잔차와 6개의 수단변수에 의하여 직교화 조건(orthogonality condition)은 12가 되고, 자유도(degree of freedom)는 추정하고자 하는 계수 [eqn: alpha]와 [eqn: theta]를 제외한 10개가 된다.

5% 유의수준에서 비유의적이기 때문에 모형이 적합하다는 귀무가설을 기각시키지 못하고 있다.

한편, GMM을 이용하여 시간비분리 PCAPM과 시간분리 PCAPM, CCAPM, CAPM에서 각각 모형별 베타를 추정하고 [eqn: chi^2] 값 등을 구하여 비교하였다. 추정에 있어 잔차항의 자기상관(autocorrelation)을 제거하기 위하여 수단변수를 포함했다. 수단변수로는 실질투자 대 자본스톡의 자기시차, 자산수익률 및 국내총생산의 자기시차를 이용하였다. 국내 분석에서와 마찬가지로 방정식 추정은 GMM을 통하여 산출하였으며 각 모형별 베타와 [eqn: chi ^2] 값을 통하여 검증한 것이다.

수단변수로서 회사채수익률은 Cochrane(1992)에서 사용된 것처럼 BAA등급의 회사채 수익률에서 AAA등급의 회사채수익률을 공제한 것을 사용하였다. 그리고 물가상승률을 차감하여 실질화하였다.

즉, 위험 프리미엄으로서 BAA등급의 회사채수익률과 AAA등급의 회사채수익률의 수익률의 차, 주가의 초과수익률의 자기시차, 투자의 초과수익률의 자기시차, 소비증가율의 자기시차, 그리고 상수가 수단변수로 이용되었다. 이러한 다섯 가지 수단변수는 각 모형의 개별방정식과 다항방정식에서 사용되어진다.

<표 9>에서 시간비분리 생산준거 자산가격결정모형의 베타계수가 陽(+)의 부호를 갖고 있고, t값도 5% 수준에서 통계적으로 유의함을 보여주고 있다.

각 모형의 D.W값이 1.98～2.07로서 오차항 간에 자기상관이 없음을 알 수 있다. 시간비분리 및 시간분리 PCAPM의 추정결과를 볼 경우, 5% 유의수준의 과대식별 제약(overidentifying restriction) 검증에서 단일방정식 및 연립방정식모형이 기각될 수 없음을 알 수 있다.

시간분리 PCAPM, CCAPM, CAPM과의 비교를 통해 시간비분리 모형의 상대적 적합성을 분석해 보자.

추정하려는 방정식은 국내 규모별 분석에서와 동일한 방정식이다. 즉,

[eqn: E(R_jt^e ) =beta E(R_mt^e )]                                                   (21)

이다. 여기서, [eqn: R_jt^e]는 무위험자산에 대한 자산 j의 t기 초과수익률이며, [eqn: R_mt^e]는 (18)식과 시간분리 투자수익률 함수를 이용해 추정한 투자수익률의 무위험자산에 대한 초과수익률, 주가수익률의 무위험자산에 대한 초과수익률과 1인당 소비증가율의 무위험자산에 대한 초과수익률을 나타낸다. 여기서, β를 각각 투자베타, 자산 및 소비베타로 부르기로 하겠다. 한편, 연립방정식 경우 수단변수가 5이고 추정방정식이 3개이므로 직교화조건은 15이며 추정계수 1(β)를 제외한 자유도는 14가 된다. 단일 방정식은 수단변수가 5이어서 직교화 조건이 5이며 추정계수가 1(β)이므로 자유도가 4가 된다.

	시간비분리 PCAPM (시간분리 PCAPM)				CCAPM				CAPM
	L	M	S	연립	L	M	S	연립	L	M	S	연립
β 값	3.12 (2.13)	2.78 (1.37)	2.12 (0.98)	3.85 (2.01)	-1.24	-0.05	-0.44	-2.21	1.05	0.01	0.07	0.02
t 값	8.92 (3.78)	4.12 (2.34)	4.01 (2.00)	5.34 (2.33)	-2.78	-1.21	-1.18	-3.59	2.22	1.98	1.03	1.96
[eqn: chi^2] 값	5.64* (11.46*)	6.40* (6.12*)	4.51* (10.01*)	5.12* (10.30*)	12.11*	3.83	9.27*	22.20*	15.11*	10.43*	3.01	14.91*
df	4 (4)	4 (4)	4 (4)	14 (14)	4	4	4	14	4	4	4	14

<표 9> 시간비분리 및 시간분리 PCAPM, CCAPM 및 CAPM의 비교분석(미국)

주 : 1) df는 자유도이고 *은 5% 유의수준에서 각 모형이 통계적 유의성을 가짐을 의미함.

2) 각각의 단일방정식은 수단변수가 5이어서 직교화 조건이 5이며 추정계수가 1(β)이므로 자유도가 4가 됨. 한편, 연립은 L(최대규모), M(중간규모), S(최소규모)를 모두 사용한 연립방정식임. 그리고, 각 모형의 D.W 값이 1.98～2.07을 나타냄.

시간비분리 모형과 마찬가지로 시간분리 PCAPM, CAPM은 베타계수가 陽(+)의 부호를 갖고 있으며, t값은 단지 시간비분리 모형과 시간분리 PCAPM의 전 모형의 경우에 있어서 5% 수준에서 통계적으로 유의성을 보였다. CCAPM은 베타계수가 음(-)의 수치를 보이고 있어 유의적인 설명이 어려움을 알 수 있다. 시간비분리 PCAPM은 단일 방정식 및 연립방정식의 모든 베타계수가 높은 설명력을 유지하고 있으며 베타계수의 크기도 규모가 작을수록 낮아짐을 보였다. 이와 같이 기업규모가 작아질수록 베타계수의 크기가 작아지는 양상은 시간분리 PCAPM과 CAPM에서도 동일하게 나타났다. 한편, 조정비용에 있어 기술습득비용 등을 감안해 모형의 현실성을 높인 시간비분리 PCAPM은 국내의 규모별 분석에서와 달리 베타계수와 t값을 기준으로 할 때 시간분리 PCAPM 보다는 설명력이 우수함을 입증하고 있다.

시간비분리 PCAPM과 시간분리 PCAPM, CCAPM, CAPM 중에서 어떤 모형의 설명력이 우수한 가를 비교하기 위해 3가지 형태의 다항방정식을 설정해 추정해 보았으며, 그 결과는 <표  9>에 나타나 있다.

수단변수로는 <표 6>에서 사용된 것과 같은 5개이고 추정계수가 2개([eqn: beta_1],[eqn: beta_2])이므로 자유도는 직교화조건 5에서 2를 제외한 3이 된다. 한편 연립방정식의 경우는 직교화 조건이 15이고 추정계수가 2개([eqn: beta_1],[eqn: beta_2])이므로 자유도는 13이 된다.

<표 9>는 다음과 같은 다항방정식

[eqn: E(R_jt^e ) =beta_1 E(R_r1t^e )+beta_2 E(R_r2t^e )]                                        (22)

의 추정결과를 보여주고 있다. 여기서, [eqn: R_jt^e]는 무위험자산에 대한 자산 j의 t기 초과수익률이며, [eqn: R_r1t^e], [eqn: R_r2t^e]는 무위험자산에 대한 시장포오트폴리오(시간비분리 PCAPM 및 시간분리 PCAPM의 투자수익률)의 t기의 초과수익률을 나타낸다. 이에 따라, [eqn: beta_1], [eqn: beta_2]는 시간비분리 PCAPM과 시간분리 PCAPM 각각의 투자베타를 의미한다. 그리고, 다항방정식 [eqn: E(R_jt^e ) =beta_1 E(R_ct^e )+beta_2 E(R_rt^e )]의 추정결과를 보여주고 있다. [eqn: R_jt^e]는 무위험자산에 대한 자산 j의 t기 초과수익률이며, [eqn: R_ct^e], [eqn: R_rt^e]는 무위험자산에 대한 시장포오트폴리오(소비증가율, 시간비분리 PCAPM의 투자수익률)의 t기의 초과소비율 및 초과수익률을 나타낸다. 이에 따라, [eqn: beta_1], [eqn: beta_2]는 각각 소비베타와 시간비분리 PCAPM의 투자베타를 의미한다. 마지막으로 다항방정식 [eqn: E(R_jt^e ) =beta_1 E(R_mt^e )+beta_2 E(R_rt^e )]이 포함되어 있다. [eqn: R_jt^e]는 무위험자산에 대한 자산 j의 t기 초과수익률이며, [eqn: R_mt^e], [eqn: R_rt^e]는 무위험자산에 대한 시장포오트폴리오(주가수익률, 시간비분리 PCAPM의 투자수익률)의 t기의 초과수익률을 나타낸다. 이에 따라, [eqn: beta_1], [eqn: beta_2]는 각각 자산베타와 시간비분리 PCAPM의 투자베타를 의미한다. <표 9>에서 시간비분리 생산준거 자산가격결정모형의 베타계수가 陽(+)의 부호를 갖고 있으며, D.W 값이 각각 1.94～2.08로서 오차항 간에 자기상관이 없음을 알 수 있다. 다항방정식 추정결과에 따르면 각각의 규모별 방정식이나 연립방정식의 직교화 조건이 5%의 유의수준에서 만족하고 있으며 과대식별 제약(overidentifying restriction) 검증의 결과에서 각각의 모형들이 기각될 수 없음을 나타내고 있다. <표 9>에서 보듯이 시간비분리 PCAPM의 투자베타계수의 값과 그 통계적 유의성(5% 수준에서의 t값)을 기준으로 할 때, 시간분리  PCAPM의 투자베타계수, CCAPM의 소비베타계수와 CAPM의 자산베타계수보다 통계적으로 유의한 것을 알 수 있다. 특히, <표 10>의 CCAPM은 음(-)의 부호를 갖고 t값을 토대로 본 통계적 유의성도 낮음을 알 수 있다. 이는 Cochrane(1992, 1996)과 동일한 결과를 보인 것이다.

시간비분리 및 시간분리 PCAPM, CCAPM 및 CAPM의 각 개별 모형을 추정했을 경우의 [eqn: chi ^2]값과 시간비분리 PCAPM과 시간분리 PCAPM, CCAPM 및 CAPM를 각각 포함했을 경우의 [eqn: chi ^2]값을 비교하여 보아도 동일한 결론에 도달할 수 있었다. <표 9>의 검증결과에 따르면 기대수익률 예측을 위하여 시간비분리 투자수익률을 이용한 시간비분리 PCAPM이 시간분리 투자수익률을 이용한 시간분리 PCAPM과 소비증가율 및 주가수익률을 이용한 CCAPM, CAPM 보다 대체로 [eqn: chi ^2]값이 더 높은 것을 알 수 있었다. 한편, CCAPM과 CAPM의 [eqn: chi ^2]값이 음(-)의 값을 보인 것은  CCAPM과 CAPM의 경우 다른 변수의 선정에 민감함을 보이며 모형의 적합도가 떨어져 모형의 불안정성이 심화된 것을 나타낸 것인데, 이와 같은 결론은 국내 규모별 분석에서도 동일한 결과를 보였다.

Eichenbaum, Hansen-Singleton(1988)은 두 [eqn: chi ^2]값의 차이가 [eqn: chi ^2](1)의 분포를 갖는다는 것을 보이고 있다.

한편, 규모별 분석을 토대로 볼 때, 국내의 경우에서는 개별 방정식에서 시간비분리 PCAPM과 시간분리 PCAPM의 차이가 미미하였지만 미국의 경우에서는 시간비분리 PCAPM이 시간분리 PCAPM 보다 설명력이 우수함을 알 수 있었다.

<표 10> GMM을 이용한 시간비분리 및 시간분리 PCAPM의 비교분석(미국)

		시간비분리 PCAPM	시간분리 PCAPM	시간비분리 PCAPM	시간분리 PCAPM
		(시간비분리 PCAPM)	(CCAPM)	(시간비분리 PCAPM)	(CCAPM)
		[시간비분리 PCAPM]	[CAPM]	[시간비분리 PCAPM]	[CAPM]
		추 정		검 증
L	β 값	2.81(3.40)[2.14]	1.34(-1.53)[0.75]	7.12*(8.24*)[11.21*]	1.30(1.77)[1.74]
	t 값	3.67(8.14)[3.97]	1.80(-2.12)[1.98]
	[eqn: chi ^2]값	4.34*(3.87*)[3.90*]
	df	3(3)[3]
M	β 값	2.48(3.16)[2.13]	0.65(-1.08)[0.47]	2.27(0.01)[6.49*]	2.55(2.58)[2.46]
	t 값	4.17(4.99)[3.68]	1.22(-1.27)[1.86]
	[eqn: chi ^2]값	3.85*(3.82*)[3.94*]
	df	3(3)[3]
S	β 값	2.08(3.03)[1.91]	0.44(0.73)[0.72]	6.12*(5.39*)[0.02]	0.62(0.63)[1.52]
	t 값	3.84(5.01)[2.52]	0.95(0.53)[2.05]
	[eqn: chi ^2]값	3.89*(3.88*)[2.99*]
	df	3(3)[3]
연립	β 값	2.30(3.04)[1.48]	0.35(0.24)[0.56]	6.18*(13.99*)[9.72*]	1.00(-3.09)[-0.07]
	t 값	4.15(7.00)[2.01]	1.39(1.27)[2.01]
	[eqn: chi ^2]값	4.12*(8.21*)[5.19*]
	df	13(13)[13]

주 : 1) df는 자유도이고 *은 5% 유의수준에서 각 모형이 통계적 유의성을 가짐을 의미함.

2) 시간비분리 PCAPM에서 D.W 값이 각각 1.95～2.02, 시간분리 PCAPM에서 D.W값이 2.01～2.07을 나타냄.(시간비분리 PCAPM에서 D.W 값이 각각 1.95～1.99, CCAPM에서 D.W 값이 각각   1.94～2.06를 나타냄.)[시간비분리 PCAPM에서 D.W 값이 각각 1.97～2.08, CAPM에서 D.W 값이 각각 및 2.01～2.06를 나타냄.]

3) 5열과 6열의 검증은 시간비분리 PCAPM 추정결과에 시간분리 PCAPM을 추가했을          경우의 유의성을 검증한 결과로서, <표 18>의 시간비분리 PCAPM의 추정을 위한 값과 <표 19>의 [eqn: chi ^2]값과의 차이임.

제6장 요약 및 결론

본 논문은 투자시 조정비용이 당기 이후에도 소요된다는 시간비분리 조정비용함수를 가정하여 시간비분리 생산준거 자본자산가격결정모형(time-nonseparable production-based CAPM: PCAPM)을 유도한 뒤 우리나라와 미국의 자료를 이용해 모형의 타당성을 실증분석하였다.

시간비분리 모형의 타당성검정을 위해 시간비분리 파라메타의 유의성과 검정을 시도하고, 시간분리 PCAPM, CCAPM, CAPM과 비교분석하였다.

응용에 있어서는 자산베타에 대비되는 투자베타를 추계하였다. 모형을 추정하고 그 타당성을 분석하는데 있어 우리나라의 경우 한국 증권거래소 상장기업 320개사를 업종별로 나누어 1987년 1/4분기부터 2002년 1/4분기에 걸쳐 살펴보는 한편, 한국 증권거래소에 상장된 320개 기업 중에서 통계적으로 유의한 230개의 기업을 대상으로 CAPM모형을 통하여 한국신용평가정보에서 추정한 자산베타와의 비교분석을 하였다.

시간비분리 PCAPM의 업종별 조정비용계수를 추정한 뒤 업종별로 실증 분석하였다. 조정비용계수에서는 [eqn: alpha]외에 [eqn: theta] 값도 추정하고 통계적 유의성을 검토하였다. 여기서 [eqn: theta]는 일종의 기술습득비용으로 해석할 수 있는데, Nickell(1978) 등이 지적한 바와 같이 기업들이 새로운 설비를 도입해 이를 정상적으로 가동하기까지 추가적인 조정비용(costs of adjustment)이 적지 않게 발생하게 되고, 새로운 설비는 기존 생산방식의 변경을 요구하며 근로자 역시 새로운 설비를 가동하기 위해서는 일정한 숙련기간을 거쳐야 된다는 것이다. 이러한 조정비계수를 추정한 결과에 따르면, 업종별 시간비분리 조정비용계수의 추정 값이 陽(+)의 값을 가지며 통계적 유의성도 높은 것을 알 수 있었다. 아울러 추정된 조정비용계수를 이용해 조정비용의 규모를 추정하여도 Shapiro(1986), Cochrane(1991) 등이 행한 기존의 조정비용 추정결과에 근사하게 나와 기존의 시간분리 모형에서 발생하던 조정비용의 과소추정 문제가 완화될 수 있음을 시사하였다.

또한, 시간비분리 조정비용계수 하에서 시간비분리 PCAPM을 추정한 뒤 이를 시간분리 PCAPM, CCAPM 그리고 CAPM의 추정결과와 비교해 보았다. 그 결과 베타계수의 크기와 부호, 그리고  모형 전체의 통계적 유의성에 있어 시간비분리 PCAPM이 시간분리 PCAPM과는 유사했으나 CCAPM과 CAPM 보다는 통계적으로 유의한 것으로 나타나고 있다. 시간비분리 투자베타의 경우 다른 모형들에 비하여 자산베타의 과소추정(underestimate) 문제가 완화되고 있음을 알 수 있었다. 이는 시장전체와 연동된 위험의 크기를 나타내는 체계적위험(systematic risk)이 경기상황 등의 변화 등에 의하여 투자베타 계수에 반영되기 때문이다. 이와 같은 실증분석은 증권거래소에 상장된 320개 기업을 시가총액을 기준으로 통계청 산업활동동향의 신분류 기준에 따라 9개 업종으로 정한 후 실시하였다.

한편, 시간비분리 PCAPM 모형을 이용해 시간비분리 투자베타를 추정한 뒤 CAPM모형을 기반으로 한국신용평가정보에서 추정한 자산베타와의 비교분석을 하였다. 추정에 사용된 자료는 한국 증권거래소에 상장된 320개 기업 중에서 통계적으로 유의한 230개의 기업을 대상으로 하였다. 추정결과에 따르면, 기업들 간에 다소 차이는 있지만 대체로 시간비분리 PCAPM의 시간비분리 투자베타 계수의 크기가 한국신용평가정보(2002)에서 추정한 자산베타 값 보다 통계적으로 유의하였다.

또한, 조정비용계수를 추정한 뒤 미국의 뉴욕 증권거래소 상장기업 데이터를 이용하여 기존의 Cochrane(1992)의 시간분리 PCAPM의 결과와 시간비분리 PCAPM을 추정한 뒤의 결과를 상호 비교하였다. 추정결과에 따르면, 우리나라의 분석에서와 같이 조정비용계수의 추정 값은 陽(+)의 값을 가지며 통계적 유의성도 높은 것을 알 수 있었다. 또한, 시간비분리 조정비용계수 하에서 시간비분리 PCAPM을 추정한 뒤 이를 시간분리 PCAPM, CCAPM 그리고 CAPM의 추정결과와 비교해 보았다. 이 결과에 따르면, 베타계수의 크기와 부호, 그리고 모형 전체의 통계적 유의성에 있어 시간비분리 PCAPM이 시간분리 PCAPM과 CCAPM, CAPM 보다 통계적으로 유의한 것으로 나타나고 있다. 실증분석은 Cochrane(1992)에서 사용된 방법과 같이 S&P 500지수에 포함되는 상장된 개별기업들의 시가총액을 구한 후 1973년 이후 지속적인 거래가 이루어지고 유의성이 있는 270개 기업을 크기 순으로 분류하여 27개씩 10개 그룹으로 구분한 뒤 이루어졌다.

본 논문의 결과에 따르면 대체로 시간비분리 PCAPM이 CAPM, 소비준거 또는 시간분리 PCAPM 등 기존모형 들보다 우수한 것으로 나타났다.

향후 연구과제로서는 본 논문에서 유도한 시간비분리 PCAPM을 이용해 증권거래소에 상장된 기업들 이외에 증권업협회에 등록된 기업들의 종목도 연구가 이루어져야 할 것으로 보인다.

參 考 文 獻

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