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본 연구는 투자심리지수에 관한 국내 및 해외 연구들을 조사하여 그동안 행태재무분야에서 투자자의 심리지수를 구축하기위해 지금까지 논의되어 온 대용변수에 관해 설명하고, 국내 주식시장에 적용될 수 있는 투자심리지수를 조사한다. 구체적으로, 논의된 투자심리지수 중에서 국내 개별기업 수익률에 대한 설명력이 높은 투자심리지수에 대해 살펴본다. 2010 년부터 2017년까지 유가증권시장에 상장된 제조업 기업을 대상으로 개인투자자의 매수-매도 거래량 불균형과 상장주식거래회전율을 이용한 단일변수 투자심리지수와 Baker and Wurgler(2006, 2007)의 방법론을 이용한 다변수 투자심리지수의 설명력을 비교․분석한다. 실증분석결과, 개별기업 주식수익률에 영향을 미치는 기업특성 변수들을 통제하고도 단일변수보다 다변수를 이용해 생성한 투자심리지수의 설명력이 더 높은 것으로 나타났으며, 위험요인과 옵션투자자 심리지수를 통제하고도 동일한 결과를 얻었다. 본 연구의 결과는 국내 개별기업의 투자자 심리를 적절히 반영한다는 측면에서, 기존의 단일변수보다 다변수 투자심리지수의 유용성이 더 높다는 것을 암시한다.
This study explores various proxies and components used to construct the investor sentiment indices, including the sentiment proxies documented in the previous behavioral finance literature. We also examine the investor sentiment indices that explain the cross-sectional stock returns of individual firms. By analyzing the stock trading data of the manufacturing companies listed on the KOSPI stock market for the period 2010 to 2017, we compare both single-variable (e.g., individual investor buy-sell imbalance, trading ratio) and multiple-variable (e.g., Baker and Wurgler, 2006, 2007) approaches to construct and measure the investor sentiment. We find that the multiple-variable approach yields better empirical performance in explaining the individual stock returns than the single-variable approach does. Our result is robust after controlling for the risk factors and options market sentiment.
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Behavioral finance, Cross-section of stock returns, Firm characteristics, Individual firm, Investor sentiment, Risk factor
