Hansen and Jagannathan(1997) 검정(이하 HJ검정)의 검정매트릭인 최소거리는 모형의 대상자산포트폴리오에 대한 최대가격결정오차를 의미한다. 이를 이용하면 개별모형의 검정 뿐 아니라 모형간 비교가 가능하다. 본 연구는 이러한 경제적 의미를 지니는 HJ검정을 이용 하여 국내 KOSPI 주식을 가장 잘 설명하는 모형을 찾아보았다. 특히 Cochrane(1996)의 production CAPM(이하 COCH모형), Jagannathan and Wang(1996)의 conditional CAPM (이하 JW모형), 그리고 Merton(1973)의 ICAPM에 기반한 Campbell(1996)의 5요인 모형 (이하 CAMP모형)의 국내적용 가능성을 진단하였으며, 비조건부 모형의 위험요인(risk factor)을 도구변수로 스케일 조정한 조건부 모형(time-varying parameter model)의 효과를 분석하였다. 정보집합의 고려여부에 따라 비조건부 검정과 조건부 검정으로 나누어 분석을 수행하였으며, 정보집합의 도구변수로서 국내 및 해외경기를 반영하는 산업생산지수와 수출량, 그리고 시장 포트폴리오의 배당수익률을 사용하였다. 검정에 사용된 대상자산은 KOSPI 주식을 표준산업 분류기준에 따라 중분류한 19개의 업종별 포트폴리오와 Fama and French(1993)의 기업 재무적 특성에 따라 분류한 24개의 포트폴리오, 그리고 무위험자산이다. 검정결과 비조건부 모형은 1% 유의수준에서 모두 기각되었으나 조건부 Fama and French (1993) 모형과 조건부 CAMP모형의 가격결정오차는 10% 유의수준에서 통계적으로 영과 다르지 아니하였다. 따라서 시장요구기대수익률이 시간가변적이라는 가정하에 모형의 위험요인을 도구 변수로 스케일 조정하는 것이 비조건부 모형의 설명력을 효과적으로 제고시켜 주었다. 특히 조건부 CAMP모형의 가격결정오차는 정보집합을 고려한 조건부 검정에서도 10% 유의수준에서 통계적으로 영과 다르지 아니하여 최대가격결정오차의 관점에서 볼 때 가장 우수한 모형으로 평가되었다.

Hansen and Jagannathan (1997) suggest that the minimum distance between the arbitrage-free stochastic discount factor set and the implied discount factor set of reference assets can be interpreted as the maximum pricing error of a theoretical model. Using this metric, this paper attempts to compare the performances of several asset pricing models in explaining returns of reference portfolios constructed with KOSPI stocks. Specifically we test the standard CAPM of Sharpe (1964) et al., three-factor model of Fama and French (1993), the consumption CAPM of Lucas (1978), the production CAPM of Cochrane (1996), the conditional CAPM of Jagannathan and Wang (1996), the five-factor model of Campbell (1996), and their conditional versions. For instrumental variables in conditional models, we use such variables as cyclical components of industrial production index, the amount of export and the dividend yield of the market portfolio. For each of unconditional and conditional models, we carry out unconditional and conditional tests. In the conditional test, the reference portfolios are rebalanced as the information set is time-varying. The results of the paper are summarized as follows. All of unconditional models are rejected at 1% significance level while conditional versions of the three-factor model of Fama and French and the five-factor model of Campbell are not at 10% significance level. Annualized maximum pricing errors of these models are smaller than those of unconditional models by 10~14%. In particular, as the conditional model of Campbell survives even in the conditional test at 10% significance level, it performs best in the light of the least maximum pricing error.

Generalized Method of Moment Test, Minimum Distance Test, Stochastic Discount Factor, Unconditional and Conditional Models, Unconditional and Conditional Tests