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본 연구에서는 투자자 유형 및 주식 특성이 비대칭적 변동성에 미치는 영향에 대하여 실증분석 하였다. 표본은 2000년 1월 4일부터 2010년 10월 29일까지 유가증권시장에 상장되어 있고 분석기간 동안 각 투자자 지분율이 공시되어 있는 기업들을 대상으로 하였으며, 2000년부터 2009년까지 공시된 투자자 지분율의 평균을 기준으로 투자자 유형별로 상･하위 30 분위 포트폴리오를 구성하였다. TGARCH(1,1) 모형을 이용한 실증분석결과로 개인투자자는 지분율이 높은 포트폴리오의 비대칭 변동성계수가 지분율이 낮은 경우의 값보다 높게 나왔으며, 외국인과 기관투자자인 경우 지분율이 높은 포트폴리오의 비대칭 변동성 계수값이 지분율이 낮은 포트폴리오의 값보다 작게 나왔다. 이러한 분석결과는 정보수집 및 분석능력에서 상대적으로 열등한 개인투자자가 동일한 크기의 예상치 못한 호재성 정보보다는 악재성 정보에 외국인이나 기관투자자들 보다 더 과민반응을 하는 것으로 해석된다. 또한 주식의 특성을 고려하고자 부채비율, 거래량, 시가총액을 기준으로 각각 상･하위 30 분위 포트폴리오를 구성한 후 다시, 각 투자자 지분율에 따라 상･하위 30 분위 포트폴리오를 만든 후 비대칭 변동성 계수를 추정하였다. 그 결과 역시 처음 지분율만을 고려하여 구성한 포트폴리오 수익률의 비대칭 변동성 결과와 전반적으로 일관된 결론을 보여줌으로써, 위의 3가지 효과를 각각 고려한 후에도 투자자별 지분율의 다과여부에 따른 비대칭 변동성의 차이는 있는 것으로 나타났다. 비대칭 변동성의 대용변수로 수익률의 왜도를 통한 차이검정에서도 상기 결론을 지지하는 일관성 있는 결과가 나왔다.
We investigate if information inefficiency by investor types affects asymmetric return volatility. Samples are collected from Korea Stock Exchange from January 4, 2000 up to October 29, 2010. Firms that disclose investors' shares during the sample period are chosen for our test. We constitute two kinds of portfolio - high 30 percent and low 30 percent - based on the average of each investors' shares announced during 2000 - 2009. Our test by TGARCH model shows that in case of individual investor, coefficient of asymmetric volatility in high 30 percent portfolio was higher than that of low 30 percent portfolio. In the case of foreign and institutional investor portfolio, coefficient of asymmetric volatility in high 30 percent portfolio is lower than that of low 30 percent portfolio. These results show that individual investors are relatively inferior in the ability to gather information and to analyze it and is consequently likely to overreact more sensitively than professional foreign or institutional investor in the circumstances that unexpected bad news is arriving. We advance the analysis in order to consider stock characteristics by forming portfolios according to leverage ratio, trade volume, and market capitalization. We apply the 30% high- or low- grouping on these portfolios and estimate the volatility coefficients. Once again we obtain a consistent result although we introduce more complicated dimensions to the portfolios. This confirms that the difference of the type of investors is shown to be a cause of asymmetric volatility even after we consider the stock characteristics. Our analysis also reveals consistency when we employ the skewness of stock returns as a proxy for asymmetric volatility for a difference test.
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Investors' types, Stock Characteristics, Asymmetric Volatility, TGARCH
