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논문 주요 내용: Price Momentum and Trading Volume, Charles M.C. Lee, Bhaskaran Swaminathan, 1998

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Price Momentum and Trading Volume: 주요 내용 분석

 

연구 개요

 

Charles M.C. Lee와 Bhaskaran Swaminathan의 연구(2000)는 거래량(volume)이 모멘텀(momentum)과 가치(value) 전략을 연결하는 핵심 변수임을 실증적으로 입증했습니다. 이 연구는 과거 수익률과 거래량 데이터를 결합해 미래 주식 수익률을 예측하는 메커니즘을 분석하며, 행동 금융 이론의 과소반응(underreaction)과 과잉반응(overreaction) 현상을 통합적으로 설명합니다.

 

핵심 발견

 

1. 거래량과 주식 특성의 연관성

  • 고거래량 주식: 과거 높은 거래량을 보인 주식은 "글래머(glamour)" 특성을 나타내며, 높은 P/B 비율, 고성장 기대, 낮은 배당 수익률을 보입니다. 이들은 향후 8분기 동안 부정적인 이익 서프라이즈(earnings surprise)를 경험하며, 장기적으로 저조한 성과를 기록합니다12.

  • 저거래량 주식: 반대로 낮은 거래량 주식은 가치(value) 특성이 두드러지며, 미래 수익률이 높고 긍정적인 이익 서프라이즈가 발생합니다.

 

2. 모멘텀 효과의 지속성과 반전

  • 단기 모멘텀: 고거래량 승자주(high-volume winners)는 12개월 동안 강한 모멘텀 수익을 생성하지만, 5년 차에는 수익이 역전됩니다6. 예를 들어, 고거래량 승자주는 연간 2%~7%의 초과 수익을 보이지만, 장기적으로는 저거래량 패자주(low-volume losers)에 비해 성과가 저하됩니다.

  • 장기 반전: 고거래량 패자주(high-volume losers)는 초기에는 하락세를 보이지만, 3년 후에는 회복 세력이 나타납니다. 이는 투자자들의 초기 정보 과소반응이 시간이 지나며 과잉반응으로 전환되는 행동적 편향을 반영합니다.

 

3. 거래량의 예측 능력

  • 모멘텀 강도: 거래량은 모멘텀 효과의 강도와 지속 기간을 예측합니다. 고거래량 모멘텀 포트폴리오는 단기적으로 높은 수익을 제공하지만, 그 효과는 빠르게 소멸됩니다.

  • 가치 전략과의 연계: 저거래량 주식은 가치 전략의 수익을 증대시키는 반면, 고거래량 주식은 글래머 주식의 하락 위험을 내포합니다.

 

이론적 기여

 

1. 행동 금융적 설명

  • 과소반응 → 과잉반응: 주가가 정보를 천천히 반영(과소반응)하다가 나중에 과도하게 조정(과잉반응)되는 현상을 거래량이 매개합니다. 고거래량은 투자자의 관심 증가를 의미하며, 이는 유동성 증가 → 과신(overconfidence) → 가격 왜곡으로 이어집니다16.

  • 투자자 관심의 이중성: 거래량 증가는 단기 모멘텀을 촉진하지만, 동시에 장기적 가격 불균형을 초래합니다.

 

2. 전통적 모델과의 차별성

  • CAPM 한계 극복: 연구 결과는 CAPM이나 Fama-French 3요인 모델로 설명되지 않는 수익률 패턴을 거래량을 통해 설명합니다. 특히, 거래량과 모멘텀의 상호작용은 시장 효율성 가정에 도전합니다.

 

실증적 방법론

  • 포트폴리오 구분: 과거 6개월 수익률과 거래량을 기준으로 주식을 5x5 포트폴리오로 분류했습니다.

  • 다중 회귀 분석: 거래량, P/B 비율, 시가총액 등을 통제변수로 포함해 모멘텀 수익의 독립성을 검증했습니다.

  • 장기 추적: 5년간의 수익률 추적을 통해 모멘텀의 지속성과 반전 효과를 확인했습니다.

 

시사점

  • 투자 전략:

    • 단기 모멘텀 전략: 고거래량 승자주를 활용한 단기 매수 전략이 유효하나, 장기 보유 시 리스크 관리가 필요합니다.

    • 가치 전략 강화: 저거래량 패자주를 발굴해 가치 투자와 결합하면 초과 수익을 기대할 수 있습니다.

  • 위험 관리: 고거래량 주식의 경우 변동성 관리와 익절 규칙 설정이 필수적입니다.

 

결론

이 연구는 거래량이 단순한 유동성 지표를 넘어 가격 발견 과정의 핵심 요소임을 입증했습니다. 모멘텀과 가치 전략의 통합적 접근은 학술적·실무적으로 중요한 기여를 하며, 행동 금융 이론의 실증적 근거를 강화했습니다. 향후 연구에서는 거래량과 함께 SNS 감성 분석 등 새로운 데이터의 결합이 추가될 수 있을 것입니다11, 14.

Citations:

  1. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=92589
  2. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1057521904001139
  3. https://pruss.narod.ru/ImplWACC.pdf
  4. https://ideas.repec.org/a/bla/jfinan/v55y2000i5p2017-2069.html
  5. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2565305
  6. https://econpapers.repec.org/RePEc:bla:jfinan:v:55:y:2000:i:5:p:2017-2069
  7. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0378426612000787
  8. https://weblib.cpce-polyu.edu.hk/apps/wps/assets/pdf/w20140102.pdf
  9. https://ritsumei.repo.nii.ac.jp/record/8243/files/as_42_koyama.pdf
  10. https://afajof.org/issue/volume-55-issue-5/
  11. https://sghiscock.com.au/wp-content/uploads/2025/01/SGH_EAM-Investors-Momentum-and-Trading-Costs.pdf
  12. https://www.periodicos.capes.gov.br/index.php/acervo/buscador.html?task=detalhes&id=W3123852583
  13. https://ea21journal.world/index.php/ea-v173-06/
  14. https://butler.elsevierpure.com/ws/portalfiles/portal/40131208/Profitable Momentum Trading Strategies for Individual Investors.pdf
  15. https://www.lsvasset.com/pdf/research-papers/Price-Momentum-Trad-Vol-2000.pdf
  16. https://scholar.google.com/citations?user=koaXBtEAAAAJ
  17. https://indianjournalofmarketing.com/index.php/ijrcm/article/view/102637
  18. https://www.jstor.org/stable/222483
  19. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/0022-1082.00280
  20. https://ideas.repec.org/a/bla/jfinan/v55y2000i5p2017-2069.html
  21. https://www.mdpi.com/2227-7072/6/2/49
  22. https://s-space.snu.ac.kr/bitstream/10371/1649/3/sjbv07_045.pdf
  23. https://www.scirp.org/reference/referencespapers
  24. https://www.lsvasset.com/pdf/research-papers/Price-Momentum-Trad-Vol-2000.pdf
  25. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165410198000263
  26. https://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm/99051412.pdf?abstractid=164008&mirid=1&type=2
  27. https://scispace.com/papers/stock-return-predictability-evidence-from-moving-averages-of-3qf8edn1gg
  28. https://www.rieti.go.jp/jp/publications/pdp/25p008.pdf
  29. https://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm/SSRN_ID3058971_code2819293.pdf?abstractid=3058971&type=2
  30. https://publications.aaahq.org/jata/article/30/2/47/8877/DISCUSSION-OF-Investor-Response-to-a-Reduction-in
  31. https://etd.uum.edu.my/10404/4/references_s902675.docx
  32. https://scispace.com/papers/consumer-behavior-analysis-factors-that-influence-online-2sz5wswgh6
  33. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/0022-1082.00280
  34. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/0022-1082.00280
  35. https://jest.vgtu.lt/index.php/TEDE/article/view/21961
  36. https://scienceon.kisti.re.kr/srch/selectPORSrchArticle.do?cn=NART124786657
  37. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/1540-6261.00502
  38. https://repositorio.ucp.pt/bitstream/10400.14/28582/1/TFM_VeniaminDyachenko_11March.pdf
  39. https://www.bauer.uh.edu/tgeorge/papers/gh4-paper.pdf
  40. https://weblib.cpce-polyu.edu.hk/apps/wps/assets/pdf/w20140102.pdf
  41. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0378426621000777

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