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주식, 시장가설 이론, NFT 전망

효율적 시장가설의 오해와 실증분석

효율적 시장가설의 오해와 실증분석

효율적 시장가설의 오해와 실증분석
효율적 시장가설의 오해와 실증분석

효율적 시장가설이 의미하지 않는 것을 먼저 말씀드리면 투자자가 랜덤하게 주식을 셀렉션해도 되냐? 그렇지는 않다는 것입니다. 그런데 이것이 사실은 결론적으로 보면 맞는 이야기일 수도 있지만 그렇지도 않다는 것. 왜냐하면 투자자는 자신의 자금으로, 자신의 자금을 투자하기 때문에 이 risk preference에 따라서, 위험 선호도에 따라서 또는 risk aversion 정도에 따라서 합리적으로 최선을 다해서 투자분석을 해서 자기가 투자하고자 하는 종목을 선택하게 되는 것이죠. 그리고 두 번째 오해는 주식가격은 자존적이다. uncaused다. 그냥 아무 원인 없이 변한다는 것이죠. 주식가격은 정보를 반영하게 되는 것입니다. 정보를 반영해서 움직이게 되는 것이지 정보가 랜덤이라서 주식가격이 랜덤인 거지 그냥 원인 없이 움직이는, 스스로 움직이는 그러한 랜덤은 아니라는 것입니다. 그렇기 때문에, 정보의 흐름 때문에 랜덤인 것이고 이것을 통해서는 어떠한 특정시점. 내가 이점이 제일 높다 또는 이점이 제일 낮다고 판단할 수는 없는 것이죠. 그렇기 때문에 그것을 우리가 사고 싶은 사람은 최저시점에 사고 싶고 팔고 싶은 사람은 최고시점에 팔고 싶은데 그 시점은 알 수 없다는 것입니다. 그래서 이것을 우리가 타이밍이라고 해요. 타이밍을 할 수가 없는 것이죠. 왜냐 하면 우리가 주식가격이 랜덤이기 때문에 최저시점인지 최고시점인지 알 수 없기 때문에 그렇습니다. 그래서 효율적 시장가설이 의미하는 것은 투자자들이 시장수익률 이상의 초과수익률은 중장기적으로는 누릴 수 없다는 것을 의미합니다.

알파 추구 흐름

최근에 알파를 추구하는 적극적인 투자자들이 많아지면서 단기적으로는 초과수익률을 누리는 사람들이 많습니다. 주위에도 '나 몇 달 만에 고수익을 누렸어.' 시장수익률보다 엄청난, 몇 배 수익률을 누렸다는 분들이 있을 겁니다. 그것은 사실인 것이죠. 그래서 이 효율적 시장가설에서 추가적인 dimension이 있는데 뭐냐 하면 이 정보집합 뿐만 아니라 이 시간, 단기적으로 마켓에 프릭션이, 마찰이 있기 때문에 그러한 현상이 있을 수 있지만 장기적으로 보면 시장이 효율적이라는 것이죠. 그래서 이 타임 dimension이 생겨서 중장기적으로는 시장을 초과하는 추가수익률은 누릴 수 없다. 이렇게 이해되어 지고 있습니다.

효율성 시장가설에 대한 실증분석

효율성 시장가설에 대한 실증분석은 되고 있습니다. 그래서 아까도 이야기했듯이 결합가설이 있기 때문에 다양한 분야에서 실증분석을 하고 있는데 그 실증분석은 2가지 가설이 결합되어 있습니다. 즉 pricing theory가 맞느냐, 그다음에 시장이 효율적이냐. 2가지 항상 결합되어 있다는 것이죠. 그래서 약형 시장효율성과 관련해서는 수익률 예측에 관한 연구가 있고요. 그다음에 마켓anomaly는 주로 pricing theory입니다. 많은 pricing theory 연구들이 바로 이 부분에 해당되고 있습니다. 그래서 이 마켓 anomaly나 알파를 줄이기 위한 새로운 요인 또는 새로운 설명변수를 찾는 그 여정에 있고요. 그래서 이것은 시장이례현상 연구는 약형 또는 준강형 시장효율성을 테스트하는 실증방법이라고 할 수 있습니다. 그리고 event study가 있습니다. 그 event study는 준강형 시장효율성을 실증분석하는 연구인데 주로 누적비정상 수익률을 가지고 분석을 합니다. 그리고 강형 시장효율성은 사적정보에 대한 연구이죠. 그런데 이것은 주로 뮤추얼 펀드 성과평가를 통해서 펀드 매니저가 '시장분석 잘했다.' 그러면 그 펀드 매니저는 내부 정보를 가지고 있든지 펀드 매니저의 스킬 셋(skill set)이 아주 뛰어나다는 것을 보여주고 있는 것이죠. 이러한 실증분석을 통한 어프로치, 다양한 실증분석 방법들이 존재하고 있는데 여전히 이 모든 실증연구 방법들은 결합가설 문제의 제약을 받고 있다는 것을 여러분께서는 명심하셔야 됩니다. 지금까지 정보와 관련해서 그리고 시장 효율성과 관련해서 설명을 드렸습니다.