자산가격결정 문서 원본 보기

'''자산가격결정'''(asset pricing)은 [[위험]]자산의 균형 기대 [[수익률]] 또는 요구수익률이 그 자산의 위험에 따라 어떻게 결정되는지를 설명하는 금융경제학의 이론과 실증 연구 분야이다.

== 위험과 기대수익률 ==

[[주식]]이나 [[증권]] 같은 위험자산의 기대수익률은 위험에 대한 보상으로 무위험수익률을 초과하는 위험프리미엄(risk premium)을 포함한다. 이때 보상되는 위험은 분산투자(diversification)로 제거할 수 없는 체계적 위험(systematic risk)이며, 분산투자로 제거 가능한 비체계적 위험(idiosyncratic risk)에 대해서는 위험프리미엄이 지급되지 않는다. 충분히 분산된 포트폴리오를 보유한 투자자는 비체계적 위험을 부담하지 않으므로, 균형에서 자산 가격에는 오직 체계적 위험만이 반영된다.

== 자본자산가격결정모형 ==

[[자본자산가격결정모형]](Capital Asset Pricing Model; CAPM)은 자산가격결정 이론의 출발점으로, 개별 자산의 기대수익률이 시장 전체의 움직임에 대한 민감도, 즉 베타에 비례한다고 본다. CAPM의 기본 식은 다음과 같다.

<div style="text-align: center;">
<math>E\left[ R_i \right] = r_f + \beta_i \times \left( E \left[ R_M \right] - r_f \right)</math>
</div>

여기서 <math>r_f</math>는 무위험수익률, <math>\beta_i</math>는 기업 <math>i</math>의 시장위험(베타), <math>E\left[ R_M \right]</math>은 시장 전체의 기대수익률이다. <math>E\left[ R_M \right] - r_f</math>는 시장위험프리미엄(market risk premium)이라 한다. 이 관계를 베타와 기대수익률의 평면에 나타낸 직선을 증권시장선(security market line; SML)이라 부른다.

== 차익거래가격결정이론 ==

[[차익거래가격결정이론]](arbitrage pricing theory; APT)은 Ross (1976)가 제안한 다요인 모형으로, [[차익거래]] 불가 조건에서 자산의 기대수익률이 여러 체계적 요인에 대한 민감도의 선형 결합으로 결정된다고 본다. CAPM이 단일 시장요인과 강한 균형 가정에 기반하는 반면, APT는 복수의 체계적 요인과 무차익(no-arbitrage) 조건만을 요구한다는 점에서 더 일반적인 틀을 제공한다.

== 다요인모형과 실증연구 ==

CAPM의 단일 시장요인이 수익률의 횡단면을 충분히 설명하지 못한다는 실증적 발견에 따라 다요인모형(multifactor model)이 발전하였다. Fama-French 3요인 모형(Fama and French,  1993)은 시장요인 외에 규모(small-minus-big; SMB)와 가치(high-minus-low; HML) 요인을 추가하며, 이후 수익성(robust-minus-weak; RMW)과 투자(conservative-minus-aggressive; CMA) 요인을 더한 5요인 모형(Fama and French, 2015)으로 확장되었다. 모멘텀(momentum) 요인 역시 횡단면 이상현상(cross-sectional anomalies)을 설명하는 데 널리 쓰인다.

이러한 요인 모형의 통계적 타당성 검증에는 2단계 회귀(two-pass; Fama-MacBeth) 검정 방법이 표준적으로 사용된다. 1단계에서 요인 베타를 시계열 회귀로 추정하고, 2단계에서 그 베타가 기대수익률의 횡단면을 설명하는지 횡단면 회귀로 검정한다.

== 관련 연구 ==

[[Hirshleifer, Mai, and Pukthuanthong (2025)]]에서는 준지도 잠재 디리클레 할당(seeded latent Dirichlet allocation; sLDA)을 통해 160년치의 뉴욕타임스 기사에서 전쟁 담론 지수를 추출하고, 그 1차 자기회귀모형(autoregressive model; AR)의 잔차를 전쟁요인(WarFac)으로 한다. 이후 전쟁요인을 단일요인으로 삼아 여섯 가지 검증 자산 집합의 횡단면 수익률을 분석한다. 전쟁요인은 모든 자산 집합에서 유의미한 음(−)의 위험프리미엄을 나타내며, 360개 기계학습(machine learning) 기반 포트폴리오에 대해 횡단면 분산의 62%를 설명한다. 합리적 해석으로는 전쟁 위험을 헤지하는 자산이 낮은 기대수익률을 얻는 것이고, 행동재무적 해석으로는 투자자들의 전쟁 전망 과대평가로 인해 전쟁에 양의 민감도를 가진 주식이 고평가되어 낮은 사후 수익률을 기록하는 것이다.

== 참고문헌 ==

Sharpe, W. F., 1964, "Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk", ''Journal of Finance'' 19(3), pp. 425–442. DOI: [https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1964.tb02865.x 10.1111/j.1540-6261.1964.tb02865.x]

Lintner, J., 1965, "The valuation of risk assets and the selection of risky investments in stock portfolios and capital budgets", ''Review of Economics and Statistics'' 47(1), pp. 13–37. DOI: [https://doi.org/10.2307/1924119 10.2307/1924119]

Ross, S. A., 1976, "The arbitrage theory of capital asset pricing", ''Journal of Economic Theory'' 13(3), pp. 341–360. DOI: [https://doi.org/10.1016/0022-0531(76)90046-6 10.1016/0022-0531(76)90046-6]

Fama, E. F. and K. R. French, 1993, "Common risk factors in the returns on stocks and bonds", ''Journal of Financial Economics'' 33(1), pp. 3–56. DOI: [https://doi.org/10.1016/0304-405X(93)90023-5 10.1016/0304-405X(93)90023-5]

Fama, E. F. and K. R. French, 2015, "A five-factor asset pricing model", ''Journal of Financial Economics'' 116(1), pp. 1–22. DOI: [https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2014.10.010 10.1016/j.jfineco.2014.10.010]

Hirshleifer, D., D. Mai, and K. Pukthuanthong, 2025, "War discourse and the cross section of expected stock returns", ''Journal of Finance'' 80(6), pp. 3589–3637. DOI: [https://doi.org/10.1111/jofi.13482 10.1111/jofi.13482]

[[분류:금융수학과 방법론]]