일반화 군집분석법을 이용한 국내 주식형펀드의 스타일 분석

• Published in: 한국증권학회지 Vol. 42; no. 3; pp. 585 - 617
• Main Authors: 김동철(Dong Cheol Kim), 유신익(Shin Ik Yoo)
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국증권학회 01.06.2013
• Subjects: 경영학; Fama-French 5-Factor Model; 주식형펀드 스타일; 일반화 군집분석법; 스타일미준수; Generalized Style Classification; 공표된 펀드스타일; Fama-French 5요인 모형; Fund Style; Clustering Analysis; Announced Fund Style
• ISSN: 2005-8187; 2713-5543

이 본 논문은 펀드 수익률의 시계열 및 횡단면적 특성을 동시에 고려하는 일반화 군집분석(Generalized Style Classification; GSC) 방식을 준용하여, 국내 주식형펀드의 스타일을 분석하였다. GSC는 시계열 회귀분석과 군집분석 모형을 결합한 스타일 분류법으로써 펀드의 위험 노출도 추정치를 기준으로 기대수익률을 산출하고 기대수익률 패턴이 유사한 펀드끼리 군집화하는 형태이다. GSC 방식은 시계열분석에 설정되는 모형에 따라 상이한 방식으로 나뉘어지는데, 본 논문의 주요 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, Fama-French(1993) 5요인 모형과 군집분석 방식이 결합된 GSC 분류법은 군집별 스타일 규명과 펀드 미래 수익률 설명에 높은 효력을 지닌다. 둘째, GSC의 펀드별 스타일을 기준으로 할 때, 국내펀드의 투자설명서상 공표 스타일은 GSC 스타일과 차이가 큰 것으로 나타났다. 즉 GSC 군집의 스타일이 펀드 실제 운용 스타일을 최대한 반영하는 방식임을 고려할 때, 대부분의 펀드가 투자설명서상의 스타일과 다르게 운용됨을 확인하였다. 다만 대형 스타일로 공표된 펀드는 실제 운용이 공표 스타일대로 유지되는 경우가 많았다. 결론적으로 GSC 방식은 펀드분류 과정에서 수익률 내재정보를 최대한 활용함으로써 스타일 추정의 명확성을 높이는 분류법이며, 이는 국내펀드의 스타일분석에 대한 범용적인 기준이 될 것으로 판단된다. This paper analyzes the style of equity mutual funds in Korea by using the generalized style classification (GSC) method that takes account into both intertemporal and crosssectional characteristics of the funds. The GSC is a method of classifying funds by integrating time-series regression and clustering analyses, and it computes the expected returns of the funds and classifies the funds by clustering funds according to their characteristics. Thus, the GSC needs a factor model to compute expected returns. We find the following results. First, the GSC that is combined with the Fama and French 5-factor model (FF5) (1993) provides the best goodness-of-fit to verify fund styles and has the best predictive power for future fund performance. Second, the fund styles publicly announced by fund managers are much different from those classified by our model, GSC-FF5. However, large-sized funds tend to keep the styles consistent with those classified by our model. KCI Citation Count: 0