[논문 리뷰] Risk-return relationship: An empirical study of different statistical methods for estimating the Capital Asset Pricing Models (CAPM) and the Fama-French model for large cap stocks

Linh Nghiem|arXiv (Cornell University)|2015. 11. 23.

Financial Risk and Volatility Modeling참고 문헌 15인용 수 4

한 줄 요약

이 학부 학위 논문은 대형주 미국 주식을 대상으로 CAPM 및 패미-프렌치 삼요인 모델을 추정하는 데 사용되는 통계적 방법들을 실증적으로 평가한다. 연구 결과, CAPM이 예측하는 정상적인 시장 리스크-수익률 관계를 신뢰할 수 있게 복원하는 데 어떤 통계적 방법도 확보되지 않았으며, 패미-프렌치 모델이 개별 주식 수익률 예측에서 CAPM을 능가하지도 않아, 자산 가격 결정을 설명하는 데 있어 이 모델들의 한계를 재확인한다.

ABSTRACT

The Capital Asset Pricing Model (CAPM) is one of the original models in explaining risk-return relationship in the financial market. However, when applying the CAPM into reality, it demonstrates a lot of shortcomings. While improving the performance of the model, many studies, on one hand, have attempted to apply different statistical methods to estimate the model, on the other hand, have added more predictors to the model. First, the thesis focuses on reviewing the CAPM and comparing popular statistical methods used to estimate it, and then, the thesis compares predictive power of the CAPM and the Fama-French model, which is an important extension of the CAPM. Through an empirical study on the data set of large cap stocks, we have demonstrated that there is no statistical method that would recover the expected relationship between systematic risk (represented by beta) and return from the CAPM, and that the Fama-French model does not have a better predictive performance than the CAPM on individual stocks. Therefore, the thesis provides more evidence to support the incorrectness of the CAPM and the limitation of the Fama-French model in explaining risk-return relationship.

연구 동기 및 목표

• 다양한 통계적 방법이 CAPM 및 패미-프렌치 모델 추정 성능을 평가하기 위해 사용된다.
• 패미-프렌치 모델이 대형주에 대해 CAPM에 비해 예측 능력을 향상시키는지 평가하기 위해 사용된다.
• CAPM이 예측하는 정상적인 리스크-수익률 관계를 신뢰할 만하게 복원할 수 있는 통계적 방법이 존재하는지 조사하기 위해 사용된다.
• CAPM 및 패미-프렌치 모델이 자산 수익률을 설명하는 데 있어 제한된 점을 실증적으로 입증하기 위해 사용된다.

제안 방법

• 연구는 실증 분석을 위해 대형주 미국 주식 데이터셋을 사용한다.
• CAPM 및 패미-프렌치 모델의 모수를 추정하기 위해 여러 통계 추정 방법을 적용한다.
• CAPM 및 패미-프렌치 모델의 예측 성능는 검증 데이터 기반의 예측 정확도를 비교하여 평가한다.
• 리스크-수익률 관계는 회귀 모델에서 베타 및 요인 부담도의 부호와 유의성 여부를 검토함으로써 테스트한다.
• 통계적 방법으로는 일반 최소제곱법(OLS), 강건 회귀, 자산 가격 결정에서 흔히 사용되는 기타 추정기들이 포함된다.
• 분석은 포트폴리오가 아닌 개별 주식 수익률을 중심으로 하여, 모델이 주식 수준에서 어떻게 적용 가능한지 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 통계적 방법이 CAPM이 예측하는 시장 리스크(베타)와 기대 수익률 간의 정상적인 양의 관계를 일관되게 복원할 수 있는가?
• RQ2 패미-프렌치 삼요인 모델이 개별 대형주에 대해 CAPM에 비해 더 뛰어난 예측 성능을 보이는가?
• RQ3 실제 데이터에서 CAPM의 실증적 타당성을 향상시키는 추정 기법이 존재하는가?
• RQ4 패미-프렌치 요인들이 시장 리스크를 초월하여 개별 주식 수익률의 변동성을 얼마나 설명하는가?

주요 결과

• CAPM이 예측하는 정상적인 리스크-수익률 관계를 일관되게 복원하는 통계적 방법이 존재하지 않는다.
• 패미-프렌치 모델이 개별 주식에 적용되었을 때 CAPM보다 더 뛰어난 예측 성능을 보이지 않는다.
• 실증 결과는 자산 수익률을 설명하는 데 있어 CAPM의 타당성에 대한 추가적인 근거를 제공한다.
• 본 연구는 CAPM 및 패미-프렌치 모델이 개별 주식 수준에서 진정한 리스크-수익률 트레이드오프를 포착하는 데 있어 지속적인 한계를 확인한다.