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영어

Banz and Breen(1986) shows that Firm size and Earning yield use a SURE about 2,500 security in U.S stock market that includes an ex post selection bias and look ahead bias. As to SURE is mainly limited to error in variables problem only β and portfolio must be solve it. we are recognized to capture to reason for existence of look ahead bias that compares in empirical test by using FF 3 factor model when dating problem is induce or not. First, look ahead bias doesn't impact to estimate direction and statistical significance but estimate are consistently getting more under-estimate when dating gap be greatly in multivariate test and we found to aspect in time series model that occurs a small error in risk premium within any group. supposed that it cause from skewness bias by the long-term abnormal return about some reasons including a positive(e.g merger or dividend) or negative(e.g bankruptcy, liquidity) that have a affect bigger to returns than before when dating gap be risen that is not tightly but consistently influenced on empirical tests. Secondly, variables of β including ME and B/M are also well enough to capture on risk or variation on common equity through time in our korea stock market. and mostly it checked consistently in empirical test which given that estimates of its β for the preceding in 5 years and other estimates of the beta for a given period of time, 2, 3, and 4 years, that did not differences on multivariate test. In the Fama and French(1992) show that FM regression took consistently B/M proxy variable and Fama and French(1993) by using a model is good at explanations of time-variant and other factors captures the risks when β does not capture. In this study we check it perfectly pattern in our market, and also Merton(1973) study that it fitted closely to 0 but when B/M became larger, risk premium also revealed the increasing pattern shouldn't satisfied. and we don't found of case that it cannot explain the average rate of premium as SMB and HML when risk premium was big. The FF 3 factor model was sensitively changed how to consider about data properties. and look ahead bias is manifested by skewness bias and researcher misconception, and we can see how bias effect has affect on cross sectional and time series in this study.

한국어

Banz and Breen(1986)은 회계자료와 주가데이터 상 발현되는 예견편의와 사후선택편의에 기업규모와 기업가치를 각 외생변수로 구분하여 Seemingly unrelated regress estimation (SURE)추정하여 회계와 주식시장 데이터 상 관측차이로 비롯되었음을 밝힌 바 있다. Bhandari(1988)는 SURE는 변수오차문제는 주로 β에 국한되고 포트폴리오 구성시 변수오차 문제가 완화되므로, 본 연구는 어떤 투자자의 반응양상과 기업규모와 Book to market ratio(B/M)간 체계성 그리고 어떤 데이터 관측시점에 따라 예견편의가 어떻게 달리 반응하 는지를 FF 3요인 모형을 통해 검증해보고자 한다. 첫째, 포트폴리오 분류시점을 달리할 경우 일자문제로 예견편의 영향을 받는다. 이는 발 생주의 원칙에 따라 분개되지 않은 계약이나 인수/합병 등 긍정적 요인과 파산, 유동성 문 제 등의 부정적 요인이 포함된 장기적 비정상적인 수익률에 의해 발현된 왜도편의 현상으 로, 추정치 방향이나 통계적 유의성에 큰 변화를 주진 않으나 비정상수익률은 양의 왜도를 가져 수익률에 영향을 준다는 사실이다. 이는 곧 평균수익률에 영향을 받아 상수항을 제외 한 경우 예견편의 시기에 가까울수록 각 설명변수 추정치 크기가 대체로 과소 추정된 결과 가 나타나며, 초과수익률에서도 영향을 받아 비교적 추정치 크기가 작은 risk premium에서 일시적으로 통계적 유의성이 그룹별로 달리 나타난다. 둘째, β를 비롯한 ME와 B/M의 대용 변수들이 횡단면상 β의 보충설명과 위험의 시간가변적인 변화를 충분히 잘 설명하여 FF 3 요인 모형이 한국 증시를 잘 설명하며, 주어진 β 선도법 기간(2년∼5년) 설정에 상관없이 대체로 일관되게 나타났다. 셋째, 횡단면과 시계열 결과에 대한 관련성이다. Fama and French(1992)에서는 횡단면상 B/M 대용변수가 일관되게 유의하여 이것이 Fama and French(1993)에서 가장 작은 B/M군을 제외했을 때 risk premium의 그룹별 변화 역시 B/M 과 연관되어 B/M이 커질수록 risk premium이 커지는 패턴을 보였다. 본 연구에서는 횡단 면 결과에서 β와 ln_size가 유의하게 나타나 risk premium에 대한 그룹별 일관된 변화는 나 타나지 않았으나 SMB와 HML의 체계적인 패턴이 동일하며, 초과수익률에 T-test를 시행 시 규모효과와 가치효과가 남아있다는 사실, risk premium이 그룹별로 0에 가깝다는 사실 은 Fama 연구와 동일하게 나타났으며, 일부 시계열 상 risk premium이 큰 경우 SMB와 HML만으로는 평균수익률 프리미엄을 설명할 수 없다는 사실 또한 알 수 있었다. 결론적으로 FF 3요인 모형은 데이터 고려사항에 따라 추정에 민감하게 변화하며, 대체로 한국 유가증권을 잘 설명하였다. 그리고 예견편의는 왜도편의를 근거로 횡단면과 시계열상 어떤 변수에 어떤 변화를 초래하는지 알 수 있었다.