[논문 리뷰] On financial market correlation structures and diversification benefits across and within equity sectors

Nick James, Max Menzies외 1명|arXiv (Cornell University)|2022. 02. 21.

Complex Systems and Time Series Analysis참고 문헌 59인용 수 33

한 줄 요약

이 연구는 20년간의 미국 주식 데이터를 분석하여 교차상관행렬과 네트워크 진단을 사용해 부문 간 및 부문 내 다각화 이점을 정량화한다. 위기 기간 동안 집단적 시장 행동(주요 고유값과 모듈러리티로 측정)이 증가하여 다각화 효과가 감소함을 발견하였으며, 9개 부문에서 균일하게 샘플링된 36개 주식 포트폴리오가 위험 감소에 최적임을 규명하였다.

ABSTRACT

We study how to assess the potential benefit of diversifying an equity portfolio by investing within and across equity sectors. We analyse 20 years of US stock price data, which includes the global financial crisis (GFC) and the COVID-19 market crash, as well as periods of financial stability, to determine the `all weather' nature of equity portfolios. We establish that one may use the leading eigenvalue of the cross-correlation matrix of log returns as well as graph-theoretic diagnostics such as modularity to quantify the collective behaviour of the market or a subset of it. We confirm that financial crises are characterised by a high degree of collective behaviour of equities, whereas periods of financial stability exhibit less collective behaviour. We argue that during times of increased collective behaviour, risk reduction via sector-based portfolio diversification is ineffective. Using the degree of collectivity as a proxy for the benefit of diversification, we perform an extensive sampling of equity portfolios to confirm the old financial adage that 30-40 stocks provide sufficient diversification. Using hierarchical clustering, we discover a `best value' equity portfolio for diversification consisting of 36 equities sampled uniformly from 9 sectors. We further show that it is typically more beneficial to diversify across sectors rather than within. Our findings have implications for cost-conscious retail investors seeking broad diversification across equity markets.

연구 동기 및 목표

• 다양한 시장 제도에서 부문 기반 포트폴리오 다각화의 효과성을 평가하기 위해.
• 위기 기간 동안 집단적 시장 행동이 기존의 다각화 이점을 어떻게 약화시키는지 정량화하기 위해.
• 효과적인 위험 감소를 위해 필요한 주식의 최소 수를 규명하기 위해, 특히 부문 간에서.
• 다각화 이점을 극대화하는 최적의 비용 효율적인 주식 포트폴리오를 식별하기 위해.

제안 방법

• 339개 미국 주식의 20년간 일일 로그 수익률을 교차상관행렬을 사용해 분석한다.
• 상관행렬의 주요 고유값을 집단적 시장 행동의 대리 지표로 사용한다.
• 네트워크 이론에서 유래한 모듈러리티를 활용해 부문 수준의 독립성과 커뮤니티 구조를 탐지한다.
• 계층적 클러스터링을 적용해 다각화를 위한 최적의 주식 군집을 식별한다.
• 다양한 크기와 부문 구성에 따른 포트폴리오의 철저한 샘플링을 수행해 위험 감소 효과를 평가한다.
• 무작위 행렬 이론을 활용해 상관관계의 비정규적 시장 구조와 잡음 간의 구분을 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 주요 고유값으로 측정된 집단적 시장 행동은 금융 위기 기간과 안정기 간에 어떻게 변화하는가?
• RQ2 높은 시장 상관관계 기간 동안 부문 기반 다각화는 포트폴리오 위험을 얼마나 줄이는가?
• RQ3 충분한 다각화를 달성하기 위해 필요한 주식의 최소 수는 얼마이며, 이 수치는 부문 구성에 따라 달라지는가?
• RQ4 위험 감소 측면에서 부문 간 다각화와 부문 내 다각화 중 어느 것이 더 효과적인가?
• RQ5 9개 부문에서 균일하게 샘플링된 36개 주식 포트폴리오가 다각화에 있어 최적임을 확인할 수 있는가?

주요 결과

• 2008~2009년 금융위기(GFC)와 2020년 코로나19 충격 기간 동안 상관행렬의 주요 고유값이 크게 증가하여 집단적 시장 행동이 강화됨을 확인하였다.
• 금융 안정 기간에는 집단적 행동이 낮아져 비시스템적 위험 감소를 통한 다각화가 더 효과적으로 작용함을 확인하였다.
• 다각화의 30~40주식 규칙을 확인하였으며, 9개 부문에서 균일하게 샘플링된 36개 주식 포트폴리오가 위험 최소화에 최적임을 규명하였다.
• 특히 시장 위기 기간 동안 부문 간 다각화가 부문 내 다각화보다 항상 더 효과적이었다.
• 모듈러리티와 주요 고유값은 일관된 추세를 보였으며, 위기 기간 동안 높은 집단성은 다각화 이점을 감소시킴을 확인하였다.
• 최적의 36개 주식 포트폴리오는 강력한 위험 감소 효과를 달성하였으며, 이는 단일 부문에 집중하는 것보다 광범위한 부문 커버리지가 더 효과적임을 시사한다.