주가지수의 결정요인 -기대심리와 거시경제변수를 중심으로-

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목차

주가지수의 결정요인
-기대심리와 거시경제변수를 중심으로-


Ⅰ. 서론
1. 연구의 배경 및 목적
2. 선행연구 고찰

Ⅱ. 주가지수 결정모형
1. 모형 및 가설의 설정
2. 변수의 설정
3. 각 독립변수간의 관계
4. 변수의 분류
5. 모형설정 목적 및 목표
6. 필요 자료 수집 방법

Ⅲ. 분석 결과 및 해석

Ⅳ. 결언

본문내용

로 회귀계수들의 수치와 유의성인데 BSI에 대한 유의확률이 0.000으로 우리의 가설대로 주가지수의 형성에서 유의한 작용을 한다고 증명되어진다. 계수 또한 우리의 예상대로 주가지수와 양의 상관관계에 있다. 하지만 Call금리의 유의확률은 0.217로 유의성이 없다는 것을 말해줌으로써 우리의 2차 가설이 증명되지 않았음을 알 수 있다. 그 계수는 음으로써 콜 금리의 상승은 주가지수의 하락을 가져온다는 이론적 사실은 정확히 알려주고 있다.
각 변수의 유의성에 대한 t검정의 p-value 가 위 표의 맨 오른쪽에 표시되어 있다. 이에 근거하여, 사전에 설정했던 8개의 독립변수 중에서 콜금리와 산업생산지수 그리고 국제유가수준은 주가지수에 미치는 영향이 없다는 결론에 도달했다.
다음은 유의성이 없는 변수인 Call, WTI, IP를 제외하고 재차 회귀분석을 실시한 결과이다.
모형 요약
모형
R
R 제곱
수정된 R 제곱
추정값의 표준오차
1
.970(a)
.940
.937
97.9523
a 예측값: (상수), ExRate, BSI, Balance, CBY, M2
Adjusted R2 는 0.937로 8개 변수를 모두 포함한 상태에서의 값과 차이가 없다. 추정값의 표준오차 ()는 97.9523 으로 유의성 없는 변수를 제외하기 전의 값인 98.2037 에 비해 다소 감소하였다.
계수(a)
모형
비표준화 계수
표준화 계수
t
유의확률
공선성 통계량
B
표준오차
베타
공차한계
VIF
1
(상수)
-880.539
283.623
-3.105
.002
BSI
3.143
.708
.112
4.441
.000
.888
1.126
Balance
.020
.008
.067
2.574
.011
.837
1.194
CBY
99.407
8.593
.431
11.568
.000
.408
2.451
M2
.002
.000
.956
16.671
.000
.172
5.811
ExRate
-.858
.135
-.277
-6.344
.000
.296
3.374
a 종속변수: KOSPI
계수의 절대값은 변수의 제거 전의 값과 비교해 보았을 때 큰 변화는 없으나 계수의 표준오차값은 큰 폭으로 감소하였으며 각 계수의 유의성이 전 모형에 비해 감소하였다.
분산분석(b)
모형
제곱합
자유도
평균제곱
F
유의확률
1
선형회귀분석
15932648.014
5
3186529.603
332.115
.000(a)
잔차
1017034.089
106
9594.661
합계
16949682.103
111
a 예측값: (상수), ExRate, BSI, Balance, CBY, M2
b 종속변수: KOSPI
KOSPI Index=-880.539+3.143*BSI+0.002*M2+
99.407*3년만기회사채수익률-0.858대미달러환산율+0.02*경상수지
초기 모형의 회귀분석 결과 유의성이 없는 것으로 판정된 변수들을 제거한 후 재차 회귀분석을 실시한 결과, 불필요한 변수들을 제거한 모형이 주가지수 결정 메카니즘을 설명하는데 상대적으로 우수한 모형임이 밝혀졌다. 각 계수의 절대값과 부호에는 큰 차이가 없으므로, 초기모형 또한 주가지수 결정 모형으로서 부적합하다고 볼 수는 없지만, 각 계수의 표준오차에서 최고 2배 이상의 차이를 보이고 있어, 그 신뢰성에 있어서는 상당한 차이가 있다고 할 수 있다.
Ⅳ. 결언
본 연구는 다중선형회귀모형을 이용하여 주가지수와 거시경제변수 및 경제주체의 기대심리 간의 관계를 분석하였다. 분석결과 BSI가 주가지수의 형성에서 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었고 반면 콜금리, 산업생산지수, 국제유가등의 거시경제변수들은 모형에서 유의성이 없는 것으로 분석되었다.
비교적 통계적인 측면에서 좋은 결과를 보여준 연구였으나 우리의 모형에도 한계점은 있다. 먼저 BSI를 기대심리의 측정치로 사용하였으나 이는 단순 측정치일 뿐 인간의 심리를 수치화 한다는 것 자체가 모순이기 때문에 과연 얼마나 큰 의미를 담고 있는지 정확히 논하기는 힘들다. 또한 주가지수가 경기선행지표이고 각 변수들 간에 시차가 존재한다는 것을 무시하고 선형분석을 하였기 때문에 시계열분석이 더욱 적합한 분석방법이 될 것이다.
변수들간의 공선성도 없다는 가정 하에 분석을 하였으나 실제적으로 각 변수들 간에 공선성이 엄연히 존재하기 때문에 모형을 개선할 여지가 있다.
비록 여러 부분에서 아쉬운 연구였으나 이 연구는 주가지수의 형성이 경제적인 지표로만 결정되는 것이 아니라 인간의 심리에 의해서 영향을 받는다는 연구로서 의미를 갖는다고 생각한다.

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