투자자별 순투자가 주식시장에 미치는 영향

정영우* · 정현철**

본 연구는 투자자별 순투자가 주식수익률과 변동성에 미치는 영향을 확인하고 그러한 영향력이 주식관련 변수인 시가총액과 주식거래금액, 주식거래비율, 외국인보유율 등에 따라서 달라지는지를 확인하는데 목적을 둔다. 주가에 관한 영향력은 확률효과 패널회귀분석을, 변동성에 관한 영향력은 IGARCH(1,2)모형을 이용하여 분석에 활용했다.

분석 결과, 먼저 주가에 미치는 영향력에서는 개인투자자의 순투자는 주가에 음(-)의 영향을 미치는 반면, 기관투자자와 외국인투자자의 순투자는 주가에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 주식관련 변수를 고려하여 분석한 경우에서는 정도의 차이가 있었으나 모든 변수들이 투자자별 순투자 효과를 변화시키는 것으로 나타났다. 변동성 분석에서는 개인투자자의 순투자는 변동성에 통계적으로 유의한 영향력을 미치지 못한 반면, 기관투자자의 순투자는 변동성을 증가시키고 외국인투자자의 순투자는 변동성을 감소시키는 영향력을 행사한 것으로 나타났다. 주식관련 변수를 고려하여 분석한 경우에서도 주가에 미치는 영향 분석과 마찬가지로 모든 변수가 유의미한 변화를 이끌어낸 것으로 나타났다.

본 연구는 투자자별 순투자가 주가와 변동성에 서로 상이한 영향력을 행사한 것을 발견하고 이러한 영향력은 주식관련 변수에 따라 차이가 있음을 밝혔다. 따라서 투자자별 순투자 효과가 주가와 변동성에 단순히 한 방향으로만 영향을 미치는 것이 아니라 특성 변수에 따라서 그 영향력이 달라질 수 있으므로 다양한 특성을 고려한 분석의 필요성을 언급했다는 점에 의의가 있다.

*: 한양대학교 경영대학 박사과정

**: 한양대학교 경영대학 부교수

Ⅰ. 서론

최근 미국의 양적완화 축소 움직임에 따라 국내주식시장에서는 KOSPI 지수 1900선이 붕괴되고 심한 변동성을 보이고 있다. 이러한 움직임은 양적완화 축소 우려감으로 인한 뉴욕증시의 하락과 함께 국내시장에서는 외국인투자자 및 기관의 집중 매도 현상이 주식시장 하락에 하나의 직접적인 영향을 주었을 것으로 판단된다. 보통 외국인과 기관투자자는 대규모 자금을 확보하고 있는 투자 주체이므로 주가의 상승과 하락을 이끄는 경우가 많다. 또한 이 두 투자자들의 매매 움직임은 개인투자자의 추격매수를 이끄는 양떼현상을 발생시키기도 한다. 이는 기관투자자와 외국인투자자가 개인투자자에 비해 우수한 정보분석능력을 가지고 있는 것으로 여겨지기 때문이다. 선행연구에 따르면 외국인투자자와 국내기관투자자들은 회계정보를 통해 내재가치 중심의 기본적분석(fundamental analysis)을 진행하여 투자에 활용한다고 밝힌 바 있다(연강흠(1994), 이돈혁(1995)). 또한 질 높은 회계이익 정보가 재무분석가, 투자분석가 등 전문투자자들의 의사결정에 매우 유용하게 이용되고 있음은 주지의 사실이다(Siegel, 1982). 이러한 외국인투자자와 국내 기관투자자의 특성으로 인해 주식시장에 미치는 영향력이 커지고 그에 따른 의존도가 점점 증가함에 따라 외국인과 기관투자자의 역할과 중요성에 대한 논쟁이 학계와 재계에 중요한 이슈로 발전하고 있다.

최근 KOSPI 1900선이 무너진 2013년 8월7일의 경우, 외국인은 1천450억원을, 기관투자자는 508억원을 순매도했고, 개인투자자의 2천34억원을 순매수하는 모습을 보였음.

Badrinath, Kale and Noe(1995)

먼저 외국인의 경우 1998년 5월 투자한도의 완전철폐에 따라 주식시장에서 차지하는 비중이 점차 증가하고 있고 해외주식시장과 연동하여 움직이는 국내주식시장 특성상 외국인의 영향에 따라 단기적으로 심하게 요동치는 현상이 발생하고 있다. 이에 따라 외국인투자자의 의사결정이 다른 국내투자자들의 투자의사결정에 영향을 미치는 매우 중요한 요인으로 자리 잡고 있는 현실이다. 또한 선진국 주식시장의 기관화 현상과 발맞춰 한국 주식시장의 기관투자자도 점차 그 세력을 증가하는 모습을 보이고 있고 외국인투자자들과 더불어 국내 증권시장을 움직이는 대표세력으로 자리잡아가고 있다. Shleifer and Vishney(1986)는 금융기관, 외국인 등 외부 기관투자자들은 경영감시를 할 경제적 유인으로 인해 이들이 보유한 지분은 기업가치 변화에 대체적으로 양(+)의 영향을 미친다고 주장하였다. 김동순과 전영순(2004)은 이익공시에 따른 투자자별 거래수익률을 비교 분석한 결과, 외국인 및 국내기관 투자자는 순매수를 통해 초과수익률을 얻은 반면 개인투자자는 수익률이 하락했음을 발견하고, 외국인 및 국내기관 투자자가 이익공시 시점에 주가가 상승할 종목을 분별하는 능력이 뛰어났음을 주장했다.

따라서 본 연구에서는 개인, 외국인 및 기관 투자자별 순투자가 주가수익률과 그 변동성에는 어떠한 영향을 미치는 지를 확인하고자 한다. 이미 많은 선행연구가 이루어진 주제이나 본 연구에서는 선행연구의 주장을 다시 한 번 살펴보는 데 그치는 것이 아니라 시가총액, 거래량, 거래비율, 외국인지분율 등 주가수익률에 영향을 미치는 것으로 알려진 주식의 특성을 고려한 단위까지 세분하여 각각의 투자주체별로 주가수익률과 변동성에 미치는 영향을 살펴본다는 점에서 기존연구와 차별화가 이루어진다.

먼저 주가수익률에 관한 분석으로는 정보비대칭 문제로 인해 내국인투자자가 외국인투자자에 비해 우수한 정보력으로 높은 수익률을 기록한다고 주장한 부류가 있는 반면, 이머징 마켓의 경우 외국인투자자의 선진화된 투자기술과 자금력으로 인해 높은 초과수익률을 기록한다는 주장이 상존하고 있는 현실이다. Hessel and Norman(1992)은 기관투자자자들은 보통 분기당 평가와 보상을 받기 때문에 단기간에 실적이 좋은 기업을 선호한다고 주장했고, Gompers and Metrick(1999)은 기관투자자들은 기업규모가 크고 유동성이 풍부한 주식을 선호하고 과거에 낮은 수익률을 보인 주식을 선택함으로써 개인투자자가와 다른 성과를 보인다고 주장한 바 있다. 여기서는 이러한 개인투자자와 기관투자자, 그리고 외국인투자자의 투자행태에 따른 투자성과를 비교, 분석토록 한다.

Kang and Stulz(1997), Dvorak(2005)

Grinblatt and Keloharju(2000), Barber et al.(2004)

변동성에 관한 연구로 Sias(1996)는 기관투자자의 주식 보유 비중 증가는 변동성을 증가시킨다고 주장한 바 있고, Dennis and Strickland(2002)는 주가가 많이 하락하는 경우 기관투자자의 보유비중이 높은 기업이 더 크게 하락함을 보이며 이러한 현상은 펀드관리자간 유사한 투자행위(run with the herd)가 있기 때문으로 해석했다. Huang and Yang(2000)은 10개의 이머징마켓을 조사한 결과, 한국을 포함한 3개국이 자본자유화 이후 조건부 분산이 커졌음을 보이며 이러한 현상은 단기 차익이 목적인 자금이 흘러들어왔기 때문이라 해석했다. Singh and Weisse(1998)는 외국인에 대한 주식시장 개방은 주가와 환율의 변동성을 증가시킬 뿐 아니라 보통 단기성과에 집착하는 외국인투자자들의 습성상 장기적 측면에서 경제 발전에 도움을 주지 못한다는 견해를 밝힌 바 있다. 반면, Bekaert and Harvey(1997)는 자본시장 자유화에 따른 자유로운 자금이동으로 인해 외국인투자자와 내국인투자자들은 서로 국가 간 위험공유(international risk-sharing)가 생기기 때문에 오히려 주식시장의 위험이 감소하는 모습을 보인다고 주장한 바 있다. 따라서 변동성 측면에서도 투자자별로 어떠한 영향을 미쳤는지를 살펴보도록 한다.

앞서 언급한 바와 같이 본 연구가 기존의 연구들과 다른 점은 단순히 선행연구의 주장을 다시 한 번 살펴보는 데 그치는 것이 아니라, 여러 선행연구(Roll(1983), Barry and Brown(1984), Brown and Jennings(1989), Karpoff(1987) 등)들을 통하여 주가움직임에 영향을 미치는 것으로 잘 알려진 기업규모, 거래금액, 거래비율, 외국인투자비중과 같은 주식 관련 특성변수에 따라서는 투자자의 순투자 효과가 어떻게 달라지는지 좀 더 세분하여 투자자별 영향을 분석하여 시사점을 도출한다는데 있다.

본 연구는 크게 다섯 장으로 구성되어 있다. 제1장 서론에 이어, 제2장에서는 한국 KOSPI 주식시장의 현황 및 선행연구를 분석하였다. 제3장에서는 연구내용 및 연구방법론에 관한 내용을 수록하였고 제4장에서는 실증분석을 통한 결과를 제시하였다. 마지막으로 제5장에 본 연구의 요약과 결론을 도출해 보았다.

Ⅱ. 한국 KOSPI 주식시장 현황 및 선행연구

2.1 한국 KOSPI 주식시장 현황

한국의 KOSPI 주식시장은 2000년 초반 전체 시장 규모가 감소하는 모습을 보였으나, 대체적으로 시간이 흐름에 따라 그 몸집을 키우는 모습을 보이고 있다. 2012년 현재, 784개 업체가 참여하고 있고, 종목 수는 930개에 이르는 것으로 나타났다. 거래량과 거래규모는 2000년 대비 2배가량 성장하고, 시가총액은 동일 기간 5배 이상 성장한 것으로 나타났다. 다만 매매회전율은 2000년에 비해 절반가량으로 점차 감소하는 추세를 보이고 있다.

<표1. KOSPI 시장 현황>

(단위: 십억원, 백만주, %)

연도	회사수	종목수	상장주식수	시가총액	거래량	거래대금	시가총액회전율
2000	704	902	19,638.67	188,041.49	73,785.34	627,132.94	233.14
2001	689	884	19,578.30	255,850.07	116,417.32	491,365.40	220.66
2002	683	861	26,463.38	258,680.76	209,167.80	742,150.03	248.86
2003	684	856	23,662.10	355,362.63	133,876.43	547,509.09	193.18
2004	683	844	23,426.90	412,588.14	92,850.77	555,795.11	148.25
2005	702	858	23,235.74	655,074.59	116,439.73	786,257.87	154.40
2006	731	885	24,960.51	704,587.51	68,936.78	848,489.55	128.74
2007	746	907	28,244.12	951,917.91	89,506.07	1,362,877.08	156.70
2008	765	928	29,097.29	576,927.70	88,149.06	1,287,164.76	172.64
2009	770	925	31,377.12	887,935.18	122,871.29	1,466,274.76	199.60
2010	777	927	33,706.25	1,141,885.46	95,595.71	1,410,561.81	146.32
2011	791	938	35,402.93	1,041,999.16	87,732.41	1,702,060.33	152.25
2012	784	930	35,823.03	1,154,294.17	120,646.92	1,196,263.41	107.43

주식보유현황에서는 외국인투자자의 경우 2011년 현재 시가총액 대비 32.91%를 보유한 것으로 나타나 가장 많은 비중을 차지하고 있다. 개인투자자는 20% 가량, 기관투자자는 약 13% 정도를 차지하는 것으로 나타났다. 반면, 주식수에서는 외국인의 비중이 15.89%에 그치는 것으로 나타나 외국인들은 주로 규모가 큰 기업의 주식을 위주로 보유하고 것으로 판단된다. 반면, 개인의 경우에서는 주식수 대비 36% 가량을 보유한 것으로 나타나 비교적 소규모의 주식을 많이 보유한 것으로 여겨진다.

<표2. KOSPI 주식 보유 현황>

연도	주식수					시가총액
	정부 및 정부관리기업	기관투자자	일반법인	개인	외국인	정부 및 정부관리기업	기관투자자	일반법인	개인	외국인
2000	2447	3058	3866	7301	2670	26714	29475	36494	37315	56210
	12.65	15.81	19.99	37.74	13.8	14.35	15.83	19.60	20.04	30.19
2001	1432	3759	3978	7541	2869	20824	40297	43914	57118	93698
	7.31	19.2	20.32	38.52	14.66	8.14	15.75	17.16	22.32	36.62
2002	1961	6508	5565	9375	3055	14645	40991	52123	57760	93161
	7.41	24.59	21.03	35.43	11.54	5.66	15.85	20.15	22.33	36.01
2003	1595	3900	5130	8779	4259	16127	59328	67354	70020	142534
	6.74	16.48	21.68	37.1	18	4.54	16.70	18.95	19.70	40.11
2004	1487	4432	4441	7912	5154	18153	72765	74246	74266	173158
	6.35	18.92	18.96	33.77	22	4.40	17.64	18.00	18.00	41.97
2005	1149	4324	4490	7937	5335	26060	128375	119658	120718	260263
	4.95	18.61	19.32	34.16	22.96	3.98	19.60	18.27	18.43	39.73
2006	1202	4233	5100	8863	5563	30227	154723	130667	126437	262534
	4.81	16.96	20.43	35.51	22.29	4.29	21.96	18.55	17.94	37.26
2007	1236	4370	6983	10325	5348	29713	201589	204996	207465	308181
	4.38	15.46	24.71	36.53	18.92	3.12	21.18	21.53	21.79	32.37
2008	1306	2038	7567	13112	4618	16767	71144	166287	155703	165655
	4.56	7.12	26.42	45.78	16.12	2.91	12.36	28.89	27.05	28.78
2009	465	4885	5220	15613	5094	16441	111087	194811	275253	289724
	1.49	15.62	16.69	49.92	16.29	1.85	12.52	21.96	31.02	32.65
2010	1534	4795	9109	12013	5416	40398	159567	322007	241381	375463
	4.67	14.59	27.72	36.55	16.48	3.55	14.01	28.28	21.20	32.97
2011	1112	5479	9924	12542	5491	27283	141488	313708	214631	341943
	3.22	15.86	28.73	36.3	15.89	2.63	13.62	30.19	20.66	32.91

(단위: 백만주, 십억원, %)

<표3. 투자자별 주식 매매 회전율>

매매회전율=기간중 거래금액(주식수)/[(전기말 보유시총(주식수)+금기말 보유시총(주식수)/2], KRX 한국거래소에서 2012년 자료를 논문 작성 당시 제공하지 않아 부득이 2011년까지 자료를 이용해 계산.

(단위: 배)

		2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011
주 식 수	기관	2.25	2.01	1.74	1.90	2.25	2.25	2.60	3.78	4.28	2.46	2.36
	개인	28.99	46.80	27.42	19.85	26.46	13.54	15.65	12.00	14.70	11.74	11.82
	외국인	2.05	2.52	1.83	1.95	1.98	2.03	2.66	3.49	2.88	2.42	2.28
시 가 총 액	기관	2.73	4.18	3.21	2.62	2.37	2.27	2.91	3.99	6.24	4.02	4.49
	개인	15.24	18.52	11.19	8.90	9.82	6.98	8.68	6.98	7.94	5.96	8.25
	외국인	1.37	1.82	1.44	1.59	1.50	1.68	2.35	2.77	2.22	1.73	1.75

주식 매매회전율에 관한 정보로는 2011년 현재 외국인투자자는 시가총액 대비 1.75배에 해당하는 매매만 진행한 것으로 나타나 다른 투자자들에 비해 압도적으로 낮은 수치를 보이고 있고, 개인의 경우는 8.25배를 거래한 것으로 나타나 가장 빈번한 매매를 진행한 투자자로 판단된다. 주식수 대비 매매 회전율에서는 기관과 외국인 투자자가 비슷한 수치를 보인 반면, 개인투자자는 11.82배로 시가총액으로 계산한 결과보다 다른 투자자들과의 격차가 더 벌어지는 것으로 나타났다.

2.2 선행연구

본 연구는 투자자별 순매수가 주가와 변동성에 미치는 영향을 확인하고 주식관련 변수에 의해서는 그 영향이 어떻게 달라지는지를 확인하는 데 목적을 둔다. 지금까지의 선행연구는 주가의 움직임과 변동성을 분리하고, 투자자에 따라서도 분리하여 분석을 진행한 연구들이 주류를 이루고 있다.

먼저, 주가에 미치는 영향에 관한 분석으로 Shukla and Van Inwegen(1995)은 미국 주식시장을 대상으로 영국 펀드매니저가 미국 펀드매니저에 비해 저조한 투자성과를 나타냈으며, 이를 정보비대칭성에 의한 현상이라고 주장하였다. Choe, Kho and Stulz(2001)는 외국인투자자들은 보통 큰 초과수익이 발생하기 전 주식을 처분하고 큰 초과손실이 발생하기 전에 주식을 매입하는 불리한 거래를 주로 하게 되는데 이러한 원인으로 내국인들에 비해 상대적으로 부족한 정보습득능력에 기인한 것이라고 주장했다. 또한 Dalquist and Robertsson(2001)은 외국인투자자들이 국내투자자들에 비해 열등한 정보 상태에 빠지는 정보비대칭 문제를 해결하기 위해 기업규모가 크고 유동성이 높은 주식을 매입함으로써 이러한 문제를 해소하려는 움직임을 보인다고 주장했다. Kamesaka et al.(2003)은 일본의 증권시장을 대상으로 외국인투자자와 개인투자자, 기관투자자의 투자성과를 분석한 결과, 외국인투자자는 적절한 매매타이밍으로 이익을 얻은 반면, 개인은 별도의 초과수익을 기록하지 못했음을 밝히고, 기관투자자도 외국인투자자와 마찬가지로 매매시점 선택능력 보유로 인해 어느 정도 투자이득을 보았다고 주장했다. Hau(2001)는 독일의 주식시장을 분석한 결과 비독일어 사용권자는 독일어 사용권자에 비해 투자성과가 낮았고, 독일 지역 내에서 프랑크푸르트 금융센터 근처의 투자자와 비근처 투자자 사이에는 유의한 차이가 없었음을 밝혔다.

Kim(2000)은 한국 증시를 대표하는 대형주를 대상으로 국내투자자와 외국인투자자의 성과를 비교한 결과 외국인이 국내투자자들에 비해 높은 수익률을 기록했음을 밝히며 이러한 원인은 우량주들은 비교적 정보비대칭 문제에서 자유롭기 때문이라고 밝혔다. 또한 기관투자자들과 외국인투자자 사이의 성과는 유의한 차이가 없었음을 덧붙였다. 이에 따른 국내 연구로 고광수, 김근수(2004)는 1993년부터 2003년까지의 자료를 활용하여 투자유형별로 지분이 높은 30개 종목으로 구성된 유형별 포트폴리오의 수익률을 비교분석한 결과 외국인 투자자가 내국인투자자에 비해 높은 투자수익률을 기록했다고 주장했다. 서상원(2006)은 외국인은 기업규모가 큰 기업을 선호하는데, 이러한 기업들은 소규모 기업에 비해 외국인투자자의 정보접근성이 용이하고 투자 불확실성이 완화되는 특징을 가지고 있다고 주장했다. 오승현, 한상범(2008)은 2000년부터 2005년까지 유가증권시장에 상장된 100개 종목의 대형주를 분석한 결과 6년간의 누적수익률이 내국인투자자에 비해 외국인 투자자가 60%이상 높은 초과수익률을 기록했음을 보였다. 곽노걸, 전상경(2013)은 1998년부터 2010년까지의 자료를 분석한 결과 외국인투자자는 개인 및 기관투자자들에 비해 우월한 성과를 실현했고, 이러한 현상은 특히 주가하락 기간에 두드러졌음을 밝혔다. 또한 외국인 비중이 커질수록 외국인투자자와 내국인투자자의 성과차이는 더 커지는 현상이 나타났다고 주장하고 있다.

변동성에 관한 연구로 Eizaguirre et al.(2004)은 6개 국가를 대상으로 분석한 결과, 한국의 경우 시장개방에 따른 외국인 투자자금의 유입과 같은 지역적 사건과 아시아 경제위기와 같은 글로벌 사건의 동시적인 영향으로 인해 분석기간 동안 큰 폭의 변동성이 측정되었다고 밝혔다. Domowitz et al.(1998)은 자본자유화로 인해 발생한 외국인 투자자들의 참여가 주가수익률 변동성을 낮추는 역할을 한다고 주장하면서 이러한 이유는 외국인투자자의 유입으로 인해 시장참여자의 수가 증가하여 주식시장이 커지는 현상에 기인한다고 밝혔다. De Santis and Imrohoroglu(1997)는 외국인 투자자들은 해당 국가의 기초경제 상황에 대한 공공정보의 투명성을 확보해주기 때문에 주식시장을 보다 효율적으로 만들어 주고 이러한 현상에 의해 인도, 대만, 아르헨티나의 주식시장은 분산이 감소하는 현상이 발생했다고 주장했다. Holmes and Wong(2001)은 한국, 대만, 싱가포르의 증권시장 개방에 따른 주가변동성을 분석한 결과, 외국인의 주식투자는 해당국 증권시장의 불안정성을 전반적으로 감소시키는 방향으로 영향을 미쳤음을 주장했다. Kim et al.(2010)은 아시아 금융시장의 자본자유화 전,후 주가변동 분석을 진행한 결과 태국을 제외한 대부분의 국가에서 자본자유화 이후 구조적인 변화가 발생, 주식시장의 변동성에 변화가 생겼다는 주장을 펼쳤다.

국내 연구로 연강흠(1994)은 외국인투자자의 거래량은 개인과 기관투자자 모두에 영향을 주며, 개인투자자의 거래량도 기관과 외국인에 모두 영향을 주는 반면, 기관투자자의 거래량은 개인투자자에게만 약한 영향을 미친다고 밝히며, 주가변동은 어떠한 투자주체의 거래량 결정에도 영향을 미치는 못하는 반면, 개인투자자와 기관투자자의 거래량이 주가변동에 영향을 준다고 주장했다. 고광수, 이준행(2003)은 1993년부터 2001년까지의 일별자료를 이용하여 분석한 결과 외국인순매수비율이 커질수록 주가변동성이 증가했으나 주별자료를 이용한 분석에서는 이러한 현상을 발견할 수 없음을 밝히고 외국인이 한국의 주식시장을 교란시킨다는 결론에 도달할 수 없다고 주장했다. 최창규(2005)는 1995년부터 2003년까지의 자료를 이용하여 분석한 결과, 외국인투자자의 거래비중이 증가함으로 인해 주식수익률의 조건부 분산이 커지는 것으로 나타났으며 이에 따라 외국인 투자자의 참여가 주식시장의 변동성을 증대시키는 결과를 초래했다고 주장했다. 김정성, 강규호(2005)는 2000년 이후 일별 종합주가지수를 이용하여 2상태 시변확률 마코프-스위칭 모형 (Two-state Time-varying Probability Markov-switching Model)을 통해 분석한 결과, 외국인투자는 주식시장의 변동성을 안정적인 상태로 이끌며, 이는 외국인투자가 비교적 장기적이고, 주가와의 높은 연관성에 기인한 것이라고 밝혔다. 유한수(2006)는 2000년부터 2005년까지 KOSPI지수를 대상으로 칼만 필터를 이용하여 분석한 결과, 기관투자자 순매수와 관측변동성은 유의한 관계가 없는 것으로 나타났고, 기본적변동성, 일시적변동성 모두 기관투자자의 순매수로 설명할 수 없었음을 밝혔다. 윤덕룡, 오승환, 이호진(2009)은 외국인의 순매수 규모는 주가의 등락과 지수의 변동성에 큰 영향을 미쳤음을 밝히고 이는 외국인 자본의 규모가 크고 개인투자자의 비중이 비교적 높아 외국인들의 투자방향이 시장의 움직임을 결정하는 선도 역할을 수행했기 때문이라고 해석했다.

한편, 주가움직임에 영향을 미치는 것으로 알려진 주식특성 변수, 즉 시가총액, 주식거래금액 등과 같은 변수와 주가에 관한 연구도 활발히 진행되고 있는 추세이다. Banz(1981)는 CRSP(Center for Research Security Prices) 자료를 가지고 주식 수익률을 분석한 결과, 자본자산가격결정모형에 따라 위험을 조정하더라도 소형주 수익률이 대형주보다 높은 수익률을 기록했다고 밝힌 바 있다. Roll(1981)은 소규모기업의 수익률이 대규모기업 보다 높게 나타나는 것은 소규모기업이 위험이 높음에도 이에 대한 측정이 정확하게 이루어지지 않았기 때문으로, 이는 소규모기업으로만 이루어진 포트폴리오의 수익률이 체계적위험의 과소측정으로 인해 평균적으로 높은 수익률을 보이고 과대평가하게 만드는 이유라고 설명했다. 반면, Schwert(2003)는 1982년부터 2002년까지 DFA 펀드 자료를 가지고 Jensen의 성과평가모형을 이용하여 분석한 결과 기업규모효과의 성과측정치는 통계적으로 비유의한 것으로 나타났으며, 더 이상 기업규모효과는 찾아보기 어렵다고 주장했다. 거래량과 주가에 관한 연구로 Gallant et al.(1992)는 주가와 거래량 사이에는 비선형의 관계가 있고, 이는 비조건부 가격 변화율의 분포와 거래량과의 관계에서도 확인할 수 있다고 주장했다. 또한 주가의 변화는 거래량의 변화를 동반하므로 거래량 정보를 이용할 때 보다 정확하게 주가를 예측할 수 있다고 주장했다. Dvorak(2001)은 일별 MSCI 지수를 이용하여 분석한 결과, 거래량은 주가수익률의 변동성에 영향을 미치는 반면, 외국인투자자의 거래량은 선진국에서는 변동성에 영향을 미치지 않고 이머징마켓에서는 더 큰 변동성을 초래한다고 주장했다. Hamao and Mei(2001)는 일본 주식시장을 대상으로 분석한 결과, 외국인투자자에 의한 매수, 매도가 다른 투자자들 못지않게 변동성에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다고 주장했다.

Ⅲ. 연구내용 및 방법론

3.1 연구내용

본 연구는 투자자별 주식매매가 주가 수익률과 변동성에 어떠한 영향을 미치는지를 확인하고 그러한 영향력이 주식 관련 특성변수에 따라서는 어떻게 달라지는지를 확인하는 것에 목적을 둔다. 이러한 분석을 진행하는 데 있어서 투자자별 매매를 나타내는 변수로 주식수익률을 분석할 때는 투자자별 보유지분율의 주간 변화분(%p)을 사용했고 변동성에 미치는 영향력을 확인할 때는 투자자별 보유지분율의 일간 변화분(%p)을 이용했다. 투자자별 보유지분율의 변화분은 투자자별 순매수금액을 동일 시점 시가총액으로 나눠 백분율로 변경한 후 이전 시점의 값과의 차이로 계산했다. 이렇게 투자자별 순투자에 관한 변수로 절대적인 금액 자료가 아닌 상대적인 비율 자료를 사용한 이유는 기업규모에 따른 영향력을 제거하기 위한 목적이었다. 단순히 투자자별 순매수금액을 사용하게 되면 기업규모와 순매수금액 간의 정(+)의 상관관계를 보일 가능성이 있기 때문이다. 예를 들어 규모가 큰 기업의 경우, 실질적인 지분의 변화분은 미미할지라도 순매수금액의 절대적인 값은 높은 주가로 인해 높아질 가능성이 있다. 이러한 기업규모와 투자금액의 높은 상관도는 이미 확인한 바 있다. 그러므로 본 연구에서는 투자자별 순투자의 영향력을 보다 정확하게 분석하기 위해 투자자별 지분의 변화분을 활용하여 주가와 변동성에 미치는 영향력을 분석하고자 한다.

투자자별 보유지분율 변화분(%p)=(현시점 투자자별 순매수금액/현시점 시가총액)-(전시점 투자자별 순매수금액/전시점 시가총액)

정현철, 정영우(2011), “외국인 순투자가 주가에 미치는 영향”, Table 8, Figure 2 참조.

다음으로 주식시장에 미치는 투자자별 매매의 영향력이 주식관련 특성 변수, 즉 해당시점의 시가총액, 주식거래규모, 외국인 보유지분율에 따라서는 어떻게 달라지는지를 확인하고자 한다. 여러 선행연구들을 통해 특성 변수에 따라 주가의 움직임이 달라진다는 것은 이미 잘 알려진 바이다. 먼저, 기업규모와 주식의 유동성, 즉 거래규모에 관한 문제는 외국인 투자자의 경우 매우 중요한 정보로 인식되고 있다. Chuhan(1994)은 외국인 투자자가 이머징마켓에 투자할 때 내국인에 비해 제한된 정보가 가장 큰 장벽이 된다는 것을 밝히며, 규모가 크고 유동성이 높은 기업에 투자해서 이러한 문제를 완화시킬 수 있다고 주장한 바 있고, 이에 따른 후속연구들도 그러한 사실을 뒷받침하는 연구결과를 발표한 바 있다(Kang and Stulz(1997), Dalquist and Robertsson(2001) 등).

이러한 문제 인식 아래, 본 연구에서는 아래와 같은 연구 가설을 구성하고 그에 따라 투자자별 매매의 영향력을 확인해보고자 한다.

Q1. 투자자별 순투자는 주가수익률에 영향을 미치는가?

Q2. 투자자별 순투자는 주가변동성에 영향을 미치는가?

Q3. 주식 특성변수(시가총액, 주식거래금액, 주식거래비율, 외국인보유율)에 따라 주가에 미치는 투자자별 순투자의 영향력이 달라지는가?

Q4. 주식 특성변수에 따라 변동성에 미치는 투자자별 순투자의 영향력이 달라지는가?

첫 번째와 두 번째 가설을 세운 이유는 투자자별 매매에 따른 주가수익률과 변동성에 차이가 있을 것으로 사료되기 때문이다. 투자자별 매매, 특히 외국인 투자에 따른 주가와 변동성에 관한 연구는 많이 진행되어 왔다(김정성, 강규호(2005), 정현철, 정영우(2011), 곽노걸, 전상경(2013) 등). 그러므로 개별 투자자의 영향력만을 분석하는 것이 아닌 주식시장에 참여하는 개인투자자, 기관투자자, 외국인투자자를 한데 묶어 그 영향력을 비교, 분석한다면 상당 부분 흥미로운 결론을 도출할 것으로 사료된다. 그에 따른 예상되는 방향으로 주가에 미치는 영향은 상대적으로 대규모의 자금을 운용하는 외국인투자자와 기관투자자가 개인투자자에 비해 우월한 성과를 보일 것으로 예상된다. 또한 매매자별 투자가 변동성에 미치는 영향은 앞서 선행연구에서 살펴본 바와 같이 그 방향성에 대해 다양한 의견이 존재하므로  실증분석을 통해 살펴 볼 필요성이 있다.

세 번째와 네 번째 가설에서는 단순히 투자자별 매매에 따른 영향력을 분석하며 앞서 진행되었던 선행연구를 그대로 답습하는 것이 아닌 주식 관련 특성변수에 따라서 그러한 움직임이 어떻게 달라지는지를 확인하는 본 연구의 목적을 위해서 설계되었다. 앞서 언급한 것처럼 여러 선행연구들을 통해 특성 변수들은 기업의 주가와 변동성에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 그렇기 때문에 주식 관련 특성 변수들은 투자자별 매매의 영향력을 변동시킬 충분한 개연성이 있다. 정현철과 정영우(2011)에서도 기업규모에 따라서 외국인 순투자의 효과가 달라짐을 분석한 바 있다. 그러므로 이 연구는 앞선 선행연구의 확장연구로 주식 관련 특성에 따라 투자자별 매매가 주가와 변동성에 미치는 효과를 모두 밝혀내는 데 그 목적을 가지고 있다. 그에 따른 예상방향으로는 일부 선행연구에서 밝힌 바와 같이 외국인은 정보의 비대칭 문제를 해결하기 위해 기업의 규모가 크고 유동성이 풍부한 주식을 선호하므로 기업규모와 거래규모에 관한 정보는 외국인 순투자에 유의한 영향을 미칠 것으로 판단되고, 개인투자자와 기관투자자의 경우는 외국인 투자자와는 달리 정보 문제에 대한 제약이 상대적으로 미약하므로 이러한 특성 변수들이 큰 영향을 미치지 못할 것으로 판단하고 있다. 또한 외국인 지분율에 관한 정보는 선행연구들이 밝힌 바와 같이 외국인 투자 성과가 상대적으로 높다는 의견에 따라 세 투자자의 구분 없이 외국인 지분율이 높을수록 주가 수익률이 높을 것으로 예상하고 있다. 또한 앞선 가설과 마찬가지로 외국인 투자자가 변동성에 미치는 영향에 관한 분석에서는 이견이 존재하므로 실증분석을 진행하여 연구를 진행할 필요성이 있다.

3.2 표본의 선정

본 연구에서는 다음의 조건들을 만족하는 표본을 대상으로 실증분석을 진행했다.

⑴ 2000년부터 2012년까지 유가증권시장에 상장된 기업

⑵ 해당기간동안 분석에 필요한 자료를 수집할 수 있는 기업

본 연구에서는 위 조건을 모두 만족한 기업 512개를 대상으로 투자자별 매매가 주가에 미치는 영향력을 분석하였다. 자료 수집기간은 1997년에 발생한 외환위기가 어느 정도 안정 국면에 접어들은 2000년 이후부터 현재까지로 선정하였다. 본 연구에서 주가분석을 위해 주별 자료를 활용한 이유는 투자자별 실질적인 보유율 변화분을 활용하기 위함이다. 본 연구에서 활용한 일간 투자자별 순매수금액은 시기에 따라서 0의 값을 가질 때가 상당수 존재했다. 따라서 일간 자료 활용 시 실질적인 효과와는 다른 왜곡된 결과가 나올 가능성을 최소화하기 위해 주별 자료를 이용한다.

본 연구의 두 번째 주제인 변동성에 관한 연구에서는 일별 KOSPI지수와 일별 산업별 지수를 활용, 분석코자 한다. 연구에 활용한 모든 자료는 DataGuide 5.0을 통해 수집되었다.

표본의 기초통계량은 아래 <표4>에서 보는 바와 같이, 총자산 규모는 최소 240억원부터 최대 115조원에 이르는 것으로 나타났다. 당기순이익은 표본 수집기간 평균적으로 9조 이상의 수익을 낸 기업이 있는 반면, 평균적으로 6천억원 손해를 본 기업이 있는 것으로 나타나 다양한 상태의 기업이 포함된 것으로 나타났다. 외국인 보유비중은 0%에서 86%까지 다양한 수치를 보였고, 배당금의 경우, 최대 8천억원을 지급하는 등 기업에 따라 큰 편차를 보였다.

산업별 기초통계량은 아래 <표5> 에서 볼 수 있듯이 산업에 따라 다양한 분포를 보이는 것으로 나타났다. 시가총액이 가장 작은 산업은 의료정밀 산업으로 연평균 1조 8천억원 정도의 규모였고, 제조업이 378조원 정도로 가장 큰 규모를 나타냈다. 외국인 보유비중은 은행이 50.66%로 가장 높은 수치를 보였고, 종이, 목재산업이 7.54%로 가장 낮은 값을 보였다. 수익률 측면에서는 운수창고산업이 최저점대비 21배가량 상승한 반면, 통신업은 최저점대비 2.55배 상승한 것으로 나타나 표본수집기간동안 가장 낮은 상승률을 기록했다.

<표4. 표본의 기초통계량>

(단위: 10억원, %)

	Mean	Median	Max	Min	Stdev
총자산	2513.72	305.43	114930.06	24.27	9606.29
매출액	1832.39	244.29	103049.7	8.86	7094.48
당기순이익	79.11	6.94	9602.69	-650.22	503.02
EPS(원)	2118.78	894.38	76797.14	-260066.49	14230.26
외국인보유비중	9.56	4.00	86.52	0.00	12.90
거래금액	1299.21	229.38	68496.76	6.97	4447.28
배당금*	15.84	2.02	835.94	0.00	65.00

*: 보통주 현금+주식배당

<표5. 산업별 기초통계량>

(단위: 10억원, %)

	시가총액	거래대금	외국인보유비중	최고지수	최저지수	평균지수
음식료품	15067.84	19059.9	25.65	3896.71	610.41	1998.63
섬유,의복	3009.731	9582.621	9.15	367.64	66.62	174.04
종이,목재	1822.034	5657.462	7.54	496.11	145.49	271.70
화학	61871.99	108839.4	28.90	6423.92	411.87	2270.43
의약품	7743.171	20515.74	13.43	5108.58	804.44	2727.29
비금속광물	3355.69	4738.266	27.78	1456.72	387.99	794.78
철강및금속	40458.07	49775.83	43.46	8818.71	858.56	3951.97
기계	12026.3	31205.84	19.61	2685.20	146.93	918.87
전기,전자	151324.1	227946.8	44.91	11570.90	1615.99	5849.54
의료정밀	1811.402	11191.18	7.81	2414.93	137.49	889.01
운수장비	71960.03	114274.6	31.57	3533.97	196.32	1257.07
유통업	35346.69	51921.5	23.19	653.12	121.37	365.64
전기가스업	23653.05	15356.89	23.26	1482.56	522.68	881.08
건설업	21342.11	43108.15	22.72	453.69	35.59	163.12
운수창고	13544.63	30083.62	17.08	4419.48	206.85	1749.16
통신업	33965.04	29468.04	40.73	523.58	204.87	321.61
금융업	106879.4	158543.1	39.58	739.44	163.38	402.56
은행	27242.7	33818.75	50.66	410.89	94.35	249.83
증권	18413.36	60645.23	15.63	5076.39	728.52	2074.28
보험	19575.45	18774.98	35.74	25294.50	1938.14	11665.76
서비스업	45347.64	56651.91	28.16	1097.38	217.69	620.20
제조업	378653.2	612155.1	37.04	4720.08	587.95	2348.33

3.3 연구방법

본 연구는 투자자별 매매에 따라 주가 수익률과 변동성에 어떠한 영향을 미쳤는지를 확인하고, 주식 특성변수에 따라서는 그러한 영향력이 어떻게 달라지는지를 확인하는데 목적을 둔다. 먼저, 주가수익률에 관한 분석에서는 주별 자료를 이용하여 확률효과 패널회귀분석을 진행하였고, 변동성관련 분석에서는 일별 지수자료를 활용하여 IGARCH모형을 이용한 분석을 진행했다. 아래에서는 연구방법론에 관한 기본적인 개념만을 언급하고 실증분석 부분에서 결과와 함께 설명하도록 하겠다.

3.3.1 주가에 미치는 영향 분석

먼저 전체 표본을 대상으로 투자자별 매매가 주가에 미치는 영향을 확인하기 위해 아래의 세 가지 식을 검정해보도록 한다.

[eqn: R _{i`t} `=` alpha `+` beta _{1} TIMES R _{Kospi,t} `+ beta _{2} TIMES R _{MSCI,t} ``+` beta _{3} TIMES NPO _{i`t}]                ⑴

[eqn: R _{i`t} `=` alpha `+` beta _{1} TIMES R _{Kospi,t} `+ beta _{2} TIMES R _{MSCI,t} ``+` beta _{3} TIMES N`IO _{i`t}]	⑵

[eqn: R _{i`t} `=` alpha `+` beta _{1} TIMES R _{Kospi,t} `+ beta _{2} TIMES R _{MSCI,t} ``+` beta _{3} TIMES NFO _{i`t}]	⑶

단, [eqn: R _{i`t}]=t시점의 i기업 주간수익률, [eqn: R _{Kospi,t}]=t시점의 한국주식시장(KOSPI) 주간수익률, [eqn: R _{MSCI,t}]=t시점의 MSCI world Index 주간수익률, [eqn: NPO _{i`t}]=t시점의 i기업 주간 개인투자자 보유지분율 변화분, 시점의 i기업 주간 기관투자자 보유지분율 변화분, [eqn: NFO _{i`t}]=t시점의 i기업 주간 외국인투자자 보유지분율 변화분

세 식을 구성하는 종속변수와 독립변수 모두 시계열과 횡단면을 가지고 있으므로 패널회귀분석을 이용하여 분석하도록 한다. 또한 확률효과, 고정효과를 선정하기 위해 Hausmann 테스트를 실행한 결과, 세 식 모두 고정효과가 있다는 대립가설을 채택할 수 없었으므로 본 연구에서는 확률효과 패널회귀분석을 이용하여 분석을 진행하도록 한다. 또한 한국주가지수 수익률과 MSCI world Index 수익률을 통제변수로 모형에 삽입하였다. 이는 국내외 시장상황에 따른 움직임을 통제하고 순수 투자자별 매수의 영향력을 관찰하기 위함이다.

앞서 언급한 바와 같이 본 연구는 단순히 투자자별 매매에 따른 주가의 움직임을 확인하는데 그치지 않고 주식관련 특성변수에 따라서는 이러한 움직임이 어떻게 달라지는지를 확인하는데 의의를 가진다. 그래서 본 연구에서는 앞서 설명한 기본모형에 다음과 같은 변수를 추가 삽입하여 특성 변수에 따른 영향력을 확인하고자 한다.

투자자별 모형은 개인투자자, 기관투자자, 외국인투자자를 나타내는 투자자별 보유율의 변화분만 차이가 있고 나머지 개념은 모두 같다. 그래서 지면 관계상 개인투자자에 관한 모형만을 표현식으로 나타내고 나머지 식들은 뒤에서 실증분석과 더불어 설명하도록 하겠다.

[eqn: R _{i`t} `=` alpha `+` beta _{1} TIMES R _{Kospi,t} `+ beta _{2} TIMES R _{MSCI,t} ``+` beta _{3} TIMES NPO _{i`t} `+` beta _{4} TIMES (NPO _{i`t} ` TIMES Size _{i`t} )]         ⑴-1

[eqn: R _{i`t} `=` alpha `+` beta _{1} TIMES R _{Kospi,t} `+ beta _{2} TIMES R _{MSCI,t} ``+` beta _{3} TIMES NPO _{i`t} `+` beta _{4} TIMES (NPO _{i`t} ` TIMES TV _{i`t} )]          ⑴-2

[eqn: R _{i`t} `=` alpha `+` beta _{1} TIMES R _{Kospi,t} `+ beta _{2} TIMES R _{MSCI,t} ``+` beta _{3} TIMES NPO _{i`t} `+` beta _{4} TIMES (NPO _{i`t} ` TIMES TR _{i`t} )]          ⑴-3

[eqn: R _{i`t} `=` alpha `+` beta _{1} TIMES R _{Kospi,t} `+ beta _{2} TIMES R _{MSCI,t} ``+` beta _{3} TIMES NPO _{i`t} `+` beta _{4} TIMES (NPO _{i`t} ` TIMES FO _{i`t} )]          ⑴-4

단, [eqn: R _{i`t}]=t시점의 i기업 주간 수익률, [eqn: R _{Kospi,t}]=t시점의 한국주식시장(KOSPI) 주간수익률, [eqn: R _{MSCI,t}]=t시점의 MSCI world Index를 통해 계산한 주간 수익률, [eqn: NPO _{i`t}]=t시점의 i기업 주간 개인투자자 보유지분율 변화분, [eqn: Size _{i`t}]=t시점의 i기업 시가총액의 백만원 단위 로그값, [eqn: TV _{i`t}]=t시점의 i기업 주간 거래금액의 백만원 단위 로그값, [eqn: TR _{i`t}]=t시점의 i기업 주간 시가총액대비 거래금액, [eqn: FO _{i`t}]=t시점의 i기업 외국인 지분율

3.3.2 변동성에 미치는 영향 분석

주가수익률과 같은 일반적인 금융시계열 자료의 경우에서는 일정 시점에 발생한 외부충격이 당기에만 영향을 미치지 않고 다음 기에도 그 영향이 계속되는 변동성 집중현상(volatility clustering)이 발생하는 것을 자주 관찰할 수 있다. 또한 이러한 변동성은 시간 가변적(time-varying)인 특성을 보이고 있다. 이에 Engle(1982)는 시계열 확률변수의 조건부 이분산성을 고려한 ARCH(Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)모형을 제안한 바 있고, Bollerslev(1986)는 이 ARCH를 보다 일반화하고 발전시킨 GARCH(Generalized ARCH)모형을 제시했다. 이 GARCH모형은 조건부 분산인 [eqn: h _{t}]가 이전 시점의 잔차의 제곱([eqn: epsilon _{t-1} ^{2}])과 조건부 분산([eqn: h _{t-1}])에 의해서도 설명되도록 보다 확장시킨 모형이라 하겠다. 하지만 GARCH모형은 비조건부 분산을 과대 추정할 가능성이 있다는 측면에서 결과의 신뢰성이 떨어지는데 이는 분산의 구조적 변화(structure change)를 고려하지 않을 시에 분산의 지속성을 과대평가하게 되고 그에 따라 비조건부 분산을 과대추정할 가능성이 존재하는데 기인한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Engle and Bollerslev(1986)는 IGARCH(Intergrated GARCH)모형을 제안했다. 따라서 본 연구에서는 투자자별 매매가 주가의 변동성에 미치는 영향을 확인하기 위해 IGARCH모형을 활용하고자 한다.

Lamoureux and Lastrapes(1990)

먼저 본 연구에서 사용하는 KOSPI지수 자료의 시계열 안정성과 자기상관 및 이분산의 존재여부를 판단하기 위해 ADF(Augmented Dickey-Fuller) test와 Ljung-Box Q test를 진행하였고 그 결과는 아래와 같다.

<표6. KOSPI지수수익률의 Augmented Dickey-Fuller Test 결과>

	[eqn: H _{0} `:` phi ``=`1]
	[eqn: y _{t`} `=` phi `y _{t-1} ``+` epsilon _{t}]	[eqn: y _{t`} `=` mu ``+` phi `y _{t-1} ``+` epsilon _{t}]
[eqn: TRIANGLE ln`Y _{t}]	-53.4638*	-53.4959*

*: p<0.01

<표7. KOSPI지수수익률의 Ljung-Box Q-Statistics>

변수	Time lag
	1	5	15	30
[eqn: TRIANGLE ln`Y _{t}]	1.06 (0.30)	6.77 (0.24)	11.31 (0.73)	24.51 (0.75)
[eqn: (TRIANGLE `ln`Y _{t} ) ^{2}]	66.26 (0.00)	525.56 (0.00)	1124.20 (0.00)	1512.20 (0.00)

분석 결과, KOSPI지수의 수익률은 단위근이 존재한다는 귀무가설을 기각하는 결과가 도출되어 시계열의 안정성(stationarity)이 있다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 Q-통계량에서 볼 수 있듯이, 원계열의 경우에서는 전 기간에 걸쳐 자기상관이 존재하지 않는 것으로 나타났으나 그 제곱값의 경우에서는 1기간 전 시점부터 통계적으로 매우 유의한 자기상관이 있는 것으로 나타나고 긴 시차를 지나고서도 그 영향력이 해소되지 않았음을 확인할 수 있었다. 이에 따라 원계열인 KOSPI지수 수익률은 매우 강한 조건부 이분산성(Conditional heteroskedasticity)가 존재한다는 것을 확인할 수 있다.

다음으로 IGARCH에서 사용할 평균방정식과 IGARCH모형의 적정시차를 결정하기 위한 분석을 진행하였다. 평균방정식의 경우에서는 ARMA(p,q)모형의 차수를 정하기 위해 간결성(parsimony) 원칙에 의거하여 p,q의 값을 0부터 1까지 변경하여 SIC(Schwarz Information Criteria)를 확인하였고, IGARCH모형의 적정차수는 1부터 2까지 값을 변경하여 AIC(Akaike Information Criteria)와 SIC를 확인하였다. 그 결과는 아래와 같다.

통계모형을 설정할 시 가능한 한 추정하려는 모수를 적게 삽입해야 하는 원칙

<표8. 평균방정식 적정시차 분석결과>

(p,q)	(0,0)	(1,0)	(0,1)	(1,1)
SIC	-5.4143	-5.4116	-5.4119	-5.4103

<표9. IGARCH(p,q) 적정시차 분석결과>

(p,q)	AIC	SIC
(1,1)	-5.6783	-5.6682
(1,2)	-5.6808	-5.6687
(2,1)	-5.6800	-5.6679
(2,2)	-5.6807	-5.6666

분석 결과, 평균방정식에서는 p,q가 모두 0일 때 가장 작은 SIC값을 나타냈고, IGARCH모형에서는 p가 1이고, q가 2인 모형에서 AIC, SIC 모두 가장 작은 값이 나타났다. 그 결과에 따라 본 연구에서 활용하고자 하는 모형은 아래와 같다.

mean equation:        [eqn: y _{t} `=` mu `+` epsilon _{t}]

[eqn: epsilon _{t} ` SIM `i.i.d.`N(0,`h _{t} )]

variance equation: [eqn: h _{t} ```=``` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} `]

이에 투자자별 매매에 관한 변동성에 미치는 영향을 확인하기 위해 기본 분산 식을 아래와 같이 변수들을 추가하여 그 영향력을 확인하고자 한다.

[eqn: h _{t} ```=``` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} NPO _{t}]               ⑷

[eqn: h _{t} ```=``` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} N`IO _{t}]               ⑸

[eqn: h _{t} ```=``` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} NFO _{t}]               ⑹

또한 변동성에 관한 연구에서도 앞서 설명한 주식수익률에 관한 연구와 같이 특성변수에 따라서는 그 영향력이 어떻게 달라지는지를 확인하는데 그 목적을 둔다. 그래서 각 식에 시가총액, 주식거래금액과 같은 특성변수를 추가하여 그 영향력을 분석하고자 한다. 앞서 주식수익률에 관한 연구와 다른 점은 개별기업을 분석한 것이 아니라 지수를 이용한다는 점을 들 수 있다. 그러므로 특성 변수들은 지수에 포함된 기업들의 총합으로 표현된다.

앞서 설명한 주가에 관한 연구와 마찬가지로 기관투자자의 매매효과와 외국인투자자의 매매효과는 확인하고자 하는 모형의 구성이 개인투자자와 같다. 그래서 지면관계상 개인투자자의 모형만을 설명하고 나머지 투자자의 모형은 뒤에 실증분석 결과와 함께 설명하도록 하겠다.

예를 들면, [eqn: Size _{t}] 변수의 경우에서는 주가지수에 포함된 모든 기업의 시가총액 합의 로그값이 됨.

[eqn: h _{t} ```=``` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} NPO _{t} `+` beta _{2} (NPO _{t} TIMES Size _{t} )]      ⑷-1

[eqn: h _{t} ```=``` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} NPO _{t} `+` beta _{2} (NPO _{t} TIMES TV _{t} )]       ⑷-2

[eqn: h _{t} ```=``` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} NPO _{t} `+` beta _{2} (NPO _{t} TIMES TR _{t} )]       ⑷-3

[eqn: h _{t} ```=``` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} NPO _{t} `+` beta _{2} (NPO _{t} TIMES FO _{t} )]       ⑷-4

단, [eqn: Size _{t}]=t시점의 KOSPI 시가총액의 백만원 단위 로그값, [eqn: TV _{t}]=t시점의 KOSPI 거래금액의 백만원 단위 로그값, [eqn: TR _{t}]=t시점의 KOSPI 시가총액대비 거래금액, [eqn: FO _{t}]=t시점의 KOSPI 외국인 지분율

Ⅳ. 실증분석

4.1 주가에 미치는 영향분석

먼저 전체 표본에 대해 투자자별 순투자가 주가에 미치는 영향을 확인하기 위해 아래 식들을 검정해 보도록 한다.

[eqn: R _{i`t} `=` alpha `+` beta _{1} TIMES R _{Kospi,t} `+ beta _{2} TIMES R _{MSCI,t} ``+` beta _{3} TIMES NPO _{i`t}]                ⑴

[eqn: R _{i`t} `=` alpha `+` beta _{1} TIMES R _{Kospi,t} `+ beta _{2} TIMES R _{MSCI,t} ``+` beta _{3} TIMES N`IO _{i`t}]	⑵

[eqn: R _{i`t} `=` alpha `+` beta _{1} TIMES R _{Kospi,t} `+ beta _{2} TIMES R _{MSCI,t} ``+` beta _{3} TIMES NFO _{i`t}]	⑶

단, [eqn: R _{i`t}]=t시점의 i기업 주간수익률, [eqn: R _{Kospi,t}]=t시점의 한국주식시장(KOSPI) 주간수익률, [eqn: R _{MSCI,t}]=t시점의 MSCI world Index 주간수익률, [eqn: NPO _{i`t}]=t시점의 i기업 주간 개인투자자 보유지분율 변화분, [eqn: N`IO _{i`t}]=t시점의 i기업 주간 기관투자자 보유지분율 변화분, [eqn: NFO _{i`t}]=t시점의 i기업 주간 외국인투자자 보유지분율 변화분

<표10. 주가에 미치는 투자자별 순투자 효과>

Coefficient	식(1): 개인투자자	식(2): 기관투자자	식(3): 외국인투자자
[eqn: alpha]	-0.0002 (-1.39)	-0.0002 (-1.37)	-0.0003** (-2.57)
[eqn: R _{Kospi}]	0.7728*** (191.37)	0.7740*** (190.86)	0.7703*** (189.63)
[eqn: R _{MSCI}]	0.0310*** (5.42)	0.0344*** (5.99)	0.0319*** (5.54)
[eqn: NPO _{i`t}]	-1.3603*** (-82.39)
[eqn: N`IO _{i`t}]		1.3153*** (61.53)
[eqn: NFO _{i`t}]			1.6165*** (51.99)

***: p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1

먼저 주가수익률은 일반적인 믿음과 마찬가지로 국내시장수익률(KOSPI지수 수익률)과 세계시장수익률(MSCI World Index 수익률)에 모두 통계적으로 유의한 양(+)의 관계를 보이고 있으며, 특히 외국 주식시장의 움직임보다는 국내 주식시장의 움직임에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 다음으로 본 연구의 주 관심대상인 투자자별 영향을 분석한 결과를 살펴보면, 개인투자자의 순투자는 주가에 통계적으로 유의한 음(-)의 효과가 나타나는 것으로 확인된 반면 기관투자자와 외국인투자자의 순투자는 주가에 유의한 양(+)의 효과를 미치는 것으로 나타났다. 외국인 순투자 효과는 정현철과 정영우(2011)의 결과와도 동일하게 기관투자자의 순투자 효과보다 더 큰 영향을 미쳐서 외국인순투자의 비율이 1%p 상승할 때 주가는 약 1.62% 상승하는 것을 확인할 수 있다. 반면, 개인투자자의 순투자 효과에서는 비율이 1%p 상승할 때마다, 주가는 약 1.36% 가량 하락하는 것으로 나타나 오히려 주가움직임과 반대로 움직이는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 한국주식시장에서의 개인투자자는 정보력과 투자기술 측면에서 기관투자자와 외국인투자자에 상대적으로 열세에 있다고 하는 일반적인 생각과 일치하는 결과이다.

4.1.1 주식관련특성에 따른 매매자별 순투자가 주가에 미치는 영향

본 연구는 단순히 매매자별 순투자의 효과를 분석하는 데에 그치지 않고 연구범위를 확대하여 이러한 매매자별 순투자가 주식관련 특성 변수에 따라서는 어떻게 그 움직임이 달라지는가도 확인한다. 그래서 본 연구에서는 기업의 주가 특성 변수인 시가총액, 거래금액, 시가총액 대비 거래금액(본 연구에서는 거래비율로 표기함), 외국인 보유지분율 등을 기업 특성변수로 선정하여 주가에 미치는 매매자별 순투자 효과를 분석해 보도록 한다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 아래의 식들을 활용하도록 한다.

지면 관계상 개인투자자의 효과를 분석하는 식만 기록함. 기관투자자와 외국인투자자의 순투자효과는 [eqn: NPO _{i`t}]대신 [eqn: N`IO _{i`t}]와 [eqn: NFO _{i`t}]를 바꾸어 적용. 분석결과는 부록에 첨부함.

[eqn: R _{i`t} `=` alpha `+` beta _{1} TIMES R _{Kospi,t} `+ beta _{2} TIMES R _{MSCI,t} ``+` beta _{3} TIMES NPO _{i`t} `+` beta _{4} TIMES (NPO _{i`t} ` TIMES Size _{i`t} )]         ⑴-1

[eqn: R _{i`t} `=` alpha `+` beta _{1} TIMES R _{Kospi,t} `+ beta _{2} TIMES R _{MSCI,t} ``+` beta _{3} TIMES NPO _{i`t} `+` beta _{4} TIMES (NPO _{i`t} ` TIMES TV _{i`t} )]          ⑴-2

[eqn: R _{i`t} `=` alpha `+` beta _{1} TIMES R _{Kospi,t} `+ beta _{2} TIMES R _{MSCI,t} ``+` beta _{3} TIMES NPO _{i`t} `+` beta _{4} TIMES (NPO _{i`t} ` TIMES TR _{i`t} )]          ⑴-3

[eqn: R _{i`t} `=` alpha `+` beta _{1} TIMES R _{Kospi,t} `+ beta _{2} TIMES R _{MSCI,t} ``+` beta _{3} TIMES NPO _{i`t} `+` beta _{4} TIMES (NPO _{i`t} ` TIMES FO _{i`t} )]          ⑴-4

단, [eqn: R _{i`t}]=t시점의 i기업 주간수익률, [eqn: R _{Kospi,t}]=t시점의 한국주식시장(KOSPI) 주간수익률, [eqn: R _{MSCI,t}]=t시점의 MSCI world Index 주간수익률, [eqn: NPO _{i`t}]=t시점의 i기업 주간 개인투자자 보유지분율 변화분, [eqn: Size _{i`t}]=t시점의 i기업 시가총액의 백만원 단위 로그값, [eqn: TV _{i`t}]=t시점의 i기업 주간 거래금액의 백만원 단위 로그값, [eqn: TR _{i`t}]=t시점의 i기업 주간 시가총액대비 거래금액, [eqn: FO _{i`t}]=t시점의 i기업 외국인 지분율

기업규모 대용치로 시가총액을 활용하여 주가에 미치는 투자자별 순투자 효과를 분석한 결과를 <부록1>에서 살펴보면, 개인투자자의 경우 순투자 효과는 주가에 양(+)의 효과를 미쳤으나 개인투자자의 순투자와 기업규모 변수의 교호작용은 음(-)의 효과를 미친 것으로 나타났다. 반면에 기관투자자와 외국인투자자의 순투자 효과는 이와는 반대로 주가에 음(-)의 효과를 미치고 기업규모 변수와의 교호작용은 양(+)의 효과를 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 살펴보면, 표본기간동안 평균 기업규모(백만원 단위 시가총액 로그값)는 최소 8.66에서 최대 18.25까지 분포하고 있는데 개인투자자의 경우 기업규모를 고려한 순투자의 효과는 기업규모가 작은 하위 15개 기업을 제외한 497개 기업이 음(-)의 값을 도출한 것으로 나타났고 기업규모가 클수록 그 값이 점점 작아져 주가가 더 많이 떨어진 것으로 나타났다. 반면 기관투자자의 순투자 효과는 기업규모가 작은 하위 6개 기업을 제외한 나머지 506개 기업에서, 외국인 투자자의 순투자 효과는 모든 표본에서 양(+)의 효과를 미치는 것으로 나타났고 이러한 현상은 기업규모가 클수록 더 두드러지게 나타나 주가가 더 많이 상승하는 모습을 보였다.

개인투자자, 기관 및 외국인 투자자의 이러한 상반된 효과는 주식시장의 매매 구조에서 그 원인을 찾을 수 있다. 주식 매매현상은 실질적인 매도자와 매수자의 호가로 인해 발생하게 되는데, 이러한 구조에서는 투자자별 순매매는 0에 가까운 수치를 기록해야 한다. 그렇기 때문에 기업규모를 고려한 투자자별 순투자는 어느 정도 같은 움직임을 보인 기관투자자와 외국인투자자들은 비교적 같은 방향으로 주식을 매집한 반면, 개인투자자의 경우는 두 투자행위자와는 반대방향으로 매매를 진행했을 가능성이 높다. 그래서 외국인과 기관투자자의 경우에서는 기업규모가 크고 상승여력이 있는 주식을 잘 매수하여 높은 초과수익률을 올린 반면, 개인투자자는 이러한 두 행위자들의 상대매매자의 활동을 주로 진행하다보니 음(-)의 수익률을 기록했고, 심지어 기업규모가 클수록 주가수익률에 더 좋지 않은 영향을 미친 것으로 사료된다. 요약하면 개인투자자의 경우 기관 및 외국인 투자자에 비해 투자 열세에 있으며 이러한 경향은 기업규모가 클수록 더 크게 나타나고 있다.

기타법인의 존재로 본 연구에서 활용한 개인투자자, 기관투자자, 외국인투자자의 순매수 합이 꼭 0이 되지 않을 가능성이 있음.

거래금액을 고려한 분석의 경우(부록2) 개인투자자의 순투자 효과는 양(+)의 값을 보이고 거래금액과 개인투자자 순투자와의 교호작용은 음(-)의 값을 보인 반면, 기관 및 외국인 투자자는 이와는 반대로 순투자 효과는 음(-)의 영향이, 거래금액과의 교호작용은 양(+)의 영향이 있는 것으로 나타났다. 다만 외국인 투자자의 경우는 외국인 투자자의 순투자 효과만 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 이를 자세히 살펴보면, 주별거래금액의 백만원 단위 로그값은 평균적으로 최소 3.74에서 최대 14.05에 이르는 것으로 나타났는데, 개인투자자의 경우 주별거래금액이 작은 하위 1개 기업을 제외한 511개 기업에서 음(-)의 영향이 있었고, 거래금액이 증가할수록 그 영향력이 점점 작아져 주가가 더 많이 떨어진 것으로 나타났으며, 기관투자자의 경우에서는 주별거래금액이 낮은 하위 13개 기업을 제외한 나머지 499개 기업에서 양(+)의 영향이 있었던 것으로 볼 수 있다. 주별 거래금액을 고려한 분석에서는 개인투자자와 기관투자자가 상호간 반대매매 대상자가 되어 주식매매가 진행된 것으로 판단할 수 있는데, 기관투자자의 경우 거래가 활발한 유동성이 좋고 주가 상승여력이 있는 기업을 선정하여 투자한 결과, 대부분 양(+)의 초과수익률을 내고 거래금액이 커질수록 그 수익률을 높인 반면, 개인투자자는 기관투자자와는 정반대의 움직임으로 인해 이러한 결과를 도출한 것으로 판단된다. 외국인 투자자의 순투자 효과에서는 주별 거래금액은 큰 영향을 미치지 못하는 변수였던 것으로 사료된다.

그러나 거래금액을 고려한 분석에서는 기업규모가 클수록 거래금액이 커질 수 있는 문제점이 존재한다. 예를 들어 시가총액이 10배 차이가 나는 두 기업이 있다고 가정하면 똑같이 발행 주식의 1%가 거래되었다 하더라도 시가총액이 큰 기업이 작은 기업보다 거래금액이 10배가 크게 나타날 가능성이 있다는 것이다. 그러므로 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고 기업의 유동성이 투자자별 투자행태에 미치는 영향에 대해서 좀 더 의미있는 분석을 위해 시가총액 대비 주별거래금액으로 나타낸 거래비율을 가지고도 분석을 진행한다.

그 결과(부록3), 개인투자자의 경우 순투자효과는 주가에 음(-)의 영향을, 거래비율과의 교호작용은 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고, 기관투자자와 외국인투자자의 순투자 효과는 이와는 정반대로 순투자는 양(+)의 영향을, 거래비율과의 교호작용은 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 앞선 기업규모에 따른 순투자 분석과 마찬가지로 개인투자자와의 움직임과 기관투자자, 외국인투자자의 움직임이 서로 반대되는 현상이 나타났다. 이는 앞서 분석한 거래금액에 따른 분석에서 개인투자자와 기관투자자만 서로 반대 현상이 나타나고 외국인 투자자는 이러한 움직임에 편승하지 않은 모습보다는 좀 더 개연성이 있어 보이는 움직임이라 하겠다. 결과를 좀 더 자세히 살펴보면, 주별 거래비율은 최소 0.29%에서 최대 39.81%까지 값을 가지고 있는데 이는 어떠한 투자자의 경우에서도 아무리 거래비율이 크다 할지라도 각각의 순투자효과의 부호를 바꾸지 못하는 것을 확인할 수 있다. 즉, 거래비율이 커질수록 0에 가까운 수익률을 실현하게 만드는 것으로 수익률에 대한 변동성을 감소시키는 방향으로 움직였다는 것을 확인할 수 있다. 뒤에 투자자별 순투자가 변동성에 미치는 영향에 대해서도 살펴보겠지만 투자자에 상관없이 거래비율이 증가할수록 변동성을 줄인다는 사실은 상당히 흥미로운 결과라 할 수 있다. 이러한 현상은 매매 과정에서 그 원인을 찾을 수 있다. 매매의 경우, 매도자의 호가와 매수자의 호가가 일치할 때 거래가 이루어진다. 그런데 수급이 원활하지 못할 경우 가격의 변동이 심해질 가능성이 있다.

마지막으로 외국인 보유지분율에 따른 분석(부록4)에서는 개인투자자의 경우 순투자효과와 외국인 보유지분율과의 교호작용 모두 통계적으로 유의한 음(-)의 효과를 나타낸 반면, 기관투자자와 외국인 투자자의 경우에서는 개인투자자의 순투자 효과는 반대로 모두 양(+)의 효과를 보인 것으로 나타났다. 이를 살펴보면, 개인투자자의 경우 순투자 효과 자체가 주가에 좋지 않은 영향을 끼쳤지만 외국인 지분율이 높은 기업의 경우에서는 그러한 효과가 더 커졌다는 것으로 판단할 수 있다. 이와는 반대로 기관투자자와 외국인투자자는 외국인투자비율이 높을수록 높은 양(+)의 초과수익률을 기록한 것으로 나타났다. 앞선 분석에서 살펴본 바와 같이 외국인투자는 주가를 상승시키는 효과가 있다. 그만큼 외국인이 다른 투자자들에 비해 투자성과가 높다는 것을 의미한다. 다시 말해, 외국인 보유비중이 높은 기업은 다른 기업에 비해 그만큼 외국인들이 선호하는 기업이라는 것을 나타내고, 또한 앞으로 주가 상승여력이 있을 것으로 여겨질 가능성이 있다 하겠다. 그러므로 기관투자자와 외국인 투자자들은 주가 상승여력이 있고 외국인 보유비중이 높은 기업을 잘 선별하여 투자를 진행한 반면, 개인투자자들은 이러한 두 투자자들의 반대매매자 역할을 함으로써 이들과는 다른 수익률 구조를 나타냈다고 평가할 수 있다.

요약하면 개인투자자는 기관 및 외국인투자자와는 반대의 투자행태를 보임으로써 투자 열세를 나타내었다. 이러한 열세 현상은 기업규모가 클수록, 거래금액이 클수록, 시가총액 대비 거래금액을 나타내는 거래비율이 클수록 그리고 외국인투자비중이 높을수록 더욱 강화되는 것으로 나타났다.

4.1.2 산업별 주가에 미치는 영향

본 연구에서는 기업들이 속한 산업에 따라서는 그 영향력이 어떻게 달라지는지를 확인하기 위해 산업별로 분석을 진행하였다. 산업별 자료는 산업별 지수를 이용하여 주별 수익률을 계산하였고, 산업별로 투자자들의 순투자 비율을 계산하였다. 그 결과는 다음과 같다.

<표11. 산업에 따른 투자자별 순투자 효과>

산업명	[eqn: NPO _{i`t} `]		[eqn: N`IO _{i`t}]		[eqn: NFO _{i`t}]
	Coef.	t-value	Coef.	t-value	Coef.	t-value
음식료품	0.1458	0.61	-0.1978	-0.70	2.9905	2.64
섬유,의복	-0.8983	-4.40	1.0059	3.77	2.2035	2.20
종이,목재	-1.4642	-4.90	2.2760	4.77	3.6512	4.58
화학	-5.3927	-10.69	3.2023	5.00	5.7063	8.42
의약품	-3.5044	-5.68	4.9896	5.22	7.2916	4.96
비금속광물	-1.8210	-2.92	2.6231	2.74	2.3482	3.13
철강및금속	-6.6837	-9.28	5.4892	5.79	7.3523	6.43
기계	-0.2833	-0.90	0.4423	1.07	2.3456	2.40
전기,전자	-1.8059	-6.70	1.6902	4.56	1.2655	3.33
의료정밀	-4.1395	-9.41	6.4200	8.32	4.1336	5.96
운수장비	-3.3028	-9.11	2.6432	5.24	4.9561	7.59
유통업	-1.1556	-3.41	0.7718	1.33	5.3644	5.84
전기가스업	-13.8362	-20.79	7.5973	11.04	2.2481	3.20
건설업	-3.0373	-4.67	1.5133	1.82	9.1567	7.28
운수창고	-3.6888	-13.13	4.0253	8.21	2.7970	7.64
통신업	-7.7971	-15.19	7.3957	11.36	3.9514	5.82
금융업	-8.6409	-12.12	7.5675	8.08	3.7069	4.28
은행	-10.4339	-15.30	6.5365	7.97	4.0042	5.34
증권	-3.5956	-7.56	6.5116	8.35	1.4906	2.42
보험	-4.7822	-11.07	3.7641	6.98	3.0046	5.41
서비스업	-4.8620	-11.78	4.0861	7.16	5.2263	9.22
제조업	-0.8815	-3.54	0.3380	1.13	1.2927	3.03
Max*	-0.8815		7.5973		9.1567
Min*	-13.8362		1.0059		1.2655

*: 신뢰구간 90%에서 통계적으로 유의한 값 중 최대값, 최소값

결과를 살펴보면, 개인투자자의 순투자는 22개의 산업 중 20개의 산업에서 통계적으로 유의한 음(-)의 값을 도출했고, 제조업에서 가장 큰 -0.88를, 전기가스업에서 가장 작은 -13.84를 기록하여 통계적인 의미를 가진 모든 산업에서 개인투자자의 순투자는 주가에 악영향을 미치는 것으로 나타났다. 기관투자자의 경우에서는 총 18개의 산업에서 통계적으로 유의한 값을 도출했고, 전기가스업에서 가장 높은 7.60의 값을, 섬유,의복업에서 가장 낮은 1.01을 기록하여 통계적으로 유의한 모든 산업에서 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 외국인 투자자의 경우에서는 22개 모든 산업에서 통계적으로 유의한 값을 도출했으며, 건설업에서 9.15, 전기,전자업에서 1.27의 값을 기록했다. 이러한 결과로 미루어 볼 때, 산업에 따른 투자자별 순투자는 상이한 것으로 나타났으나, 전체적인 흐름은 앞서 진행한 전체 표본을 대상으로 분석한 결과와 대체적으로 유사한 움직임을 보이고 있다.

4.2 변동성에 미치는 영향분석

본 연구는 투자자별 순투자가 주식수익률에 미치는 영향뿐만 아니라 변동성에 미치는 영향도 확인하고 주식에 관련된 특성 변수에 따라서는 그 영향력이 어떻게 달라지는 지를 확인하는 데 목적을 둔다. 이러한 목적을 달성하기 위해 앞서 진행한 검정을 토대로 아래의 IGARCH(1,2) 모형을 사용하여 변동성에 미치는 영향을 확인하도록 한다. 분석에 사용한 자료는 일별 KOSPI 지수를 이용하여 계산한 수익률을 종속변수로 사용하였고, 투자자별 순매수비율을 계산하여 분석에 활용하였다.

투자자별 순매수 비율 = 투자자별 순매수 금액의 총합 / KOSPI 시가총액

<표12. 변동성에 미치는 투자자별 순투자 효과>

mean equation:       [eqn: y _{t} ``=` mu ``+` epsilon _{t}]

[eqn: epsilon _{t} `` SIM `i.i.d.``N`(0,`h _{t} )]

variance equation:

[eqn: h _{t} ```=``` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} NPO _{t}]               ⑷

[eqn: h _{t} ```=``` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} N`IO _{t}]               ⑸

[eqn: h _{t} ```=``` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} NFO _{t}]               ⑹

parameter	[eqn: NPO _{t}]		[eqn: N`IO _{t}]		[eqn: NFO _{t}]
	Coef.	z-stat.	Coef.	z-stat.	Coef.	z-stat.
[eqn: alpha _{1}]	0.0277**	2.30	0.0211*	1.86	0.0239**	2.04
[eqn: alpha _{2}]	0.0450***	3.61	0.0515***	4.38	0.0487***	4.03
[eqn: beta _{1}]	0.0003	0.07	0.0249***	10.28	-0.0206***	-8.75

***:p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1

분석 결과, 개인투자자의 순투자는 변동성에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못한 반면, 기관투자자의 순투자는 변동성에 양(+)의 영향을, 외국인투자자의 순투자는 변동성에 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다시 말해 비정보거래자로 분류되는 개인투자자는 변동성에 영향을 미치지 못하고, 정보거래자인 기관 및 외국인 투자자만이 서로 다른 방향의 유의한 결과를 도출했다. 외국인투자자의 순투자는 변동성에 음(-)의 효과를 미쳐 변동폭을 줄이는 원인으로는 작용하였는데, 이는 다른 투자자들에 비해 상대적으로 낮은 매매회전율에 기인했을 가능성이 높다. 2001년부터 2011년까지 연평균 시가총액대비 외국인투자자의 매매회전율은 1.839로 기관투자자의 매매회전율에 절반에 해당하는 수치이고 개인투자자의 매매회전율에 1/5에 미치는 수준이다. 다시 말해 외국인투자자는 주식 보유기간이 상대적으로 길어서 주식시장의 변동성을 높인다는 일반적인 믿음과 달리 오히려 주가 변동성을 줄였을 가능성이 높다 하겠다. 반면, 기관투자자의 순투자는 외국인에 비해 변동성을 상승시키는 것으로 나타났는데 이는 주가에 미치는 기관투자자의 영향력에도 그 원인이 있다고 사료된다. 이러한 결과가 도출된 이유로는 기관투자자의 경우 개인투자자의 매매회전율보다는 낮은 수준에 머물렀으나 외국인 투자자에 비해 높은 매매회전율을 기록하여 매매가 빈번한 것으로 나타났고, 또한 기관투자자의 매매가 개인투자자로 이전되는 효과까지 더해져 변동성을 증가시키는 것으로 나타났을 것으로 사료된다. 개인투자자의 경우에서는 다른 투자자들에 비해 높은 매매회전율에 불구하고 변동성에 큰 영향을 미치지 못한 것으로 나타났다. 이러한 현상은 다른 투자자와는 달리 개인투자자의 순투자가 주가를 변화시킬 만한 큰 영향력은 없었다는 것을 증명하는 것으로 보인다.

4.2.1 주식 관련 변수에 따른 변동성에 미치는 영향

거래량과 같은 특성 변수에 따라서는 투자자별 순투자가 변동성에 어떻게 영향을 미치는지를 확인한다. KOSPI지수를 이용하여 그 영향력을 분석하고 있기 때문에 기업 특성 변수 대신 KOSPI에 속한 기업들의 시가총액의 합, 주식거래량, 외국인 보유율에 관한 변수들을 활용하여 분석한다. 이러한 목적을 위해 아래의 식들을 이용하여 분석한다.

지면 관계상 개인투자자의 효과를 분석하는 식만 기록함. 기관투자자와 외국인투자자의 순투자효과는 [eqn: NPO _{i`t}]대신 [eqn: N`IO _{i`t}]와 [eqn: NFO _{i`t}]를 바꾸어 적용. 분석결과는 부록에 첨부함.

[eqn: h _{t} ```=``` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} NPO _{t} `+` beta _{2} (NPO _{t} TIMES Size _{t} )]      ⑷-1

[eqn: h _{t} ```=``` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} NPO _{t} `+` beta _{2} (NPO _{t} TIMES TV _{t} )]       ⑷-2

[eqn: h _{t} ```=``` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} NPO _{t} `+` beta _{2} (NPO _{t} TIMES TR _{t} )]       ⑷-3

[eqn: h _{t} ```=``` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} NPO _{t} `+` beta _{2} (NPO _{t} TIMES FO _{t} )]       ⑷-4

시가총액을 고려하여 분석한 결과(부록5) 개인투자자의 순투자 효과는 변동성에 음(-)의 효과를 미치고 순투자와 시가총액의 교호작용은 양(+)의 영향이 있는 것으로 나타난 반면, 기관투자자와 외국인투자자의 순투자는 그와는 반대방향으로 움직이는 모습을 보였다. 이를 자세히 살펴보면 교호작용에 활용한 시가총액 변수는 백만원 단위 로그값을 사용하였는데 평균적으로 20.17 정도의 값을 가지고 있었다. 그에 따라 외국인 투자자와 기관투자자의 순투자효과와 시가총액과의 교호작용이 변동성에 미치는 영향이 같은 방향이었지만 시가총액을 고려하지 않았던 앞선 <표12>에서는 변동성에 서로 다른 방향으로 영향을 미치는 결과가 나온 것을 설명할 수 있을 것이다. 분석에 사용한 KOSPI지수의 시가총액은 현재 KOSPI 시장이 호황상태인지 불황상태인지를 나타내는 척도가 된다. 따라서 기관투자자의 경우 호황일 경우 변동성을 증가시키는 영향이 점차 줄어드는 모습을 보이고, 외국인투자자의 경우는 호황일수록 변동성을 떨어뜨리는 것으로 해석할 수 있다. 개인투자자의 경우에서는 호황일수록 변동성으로 증가시키는 방향으로 영향을 미치는 것을 나타났으나, 투입된 시가총액 변수값을 대입하면 대체적으로 0에 가까운 값이 나타나 앞선 <표12>와 일관된 결과를 보인 것으로 판단된다.

기관투자자의 경우:    [eqn: ` beta _{1} N`IO _{t} ``+` beta _{2} N`IO _{t} ` TIMES Size _{t}] = [eqn: N``IO _{t} ( beta _{1} `+` beta _{2} TIMES Size _{t} )]

= [eqn: N`IO _{t} (0.4582+(-0.0215) TIMES 20.17)] = [eqn: N`IO _{t} (0.0245)]> 0

외국인투자자의 경우: [eqn: ` beta _{1} NFO _{t} ``+` beta _{2} NFO _{t} ` TIMES Size _{t}] = [eqn: N`FO _{t} ( beta _{1} `+` beta _{2} TIMES Size _{t} )]

= [eqn: NFO _{t} (0.2223+(-0.0120) TIMES 20.17)] = [eqn: NFO _{t} (-0.0197)]< 0

거래금액을 고려하여 분석한 결과(부록6)에서는 개인투자자의 경우에서만 음(-)의 순투자 효과와 양(+)의 거래금액과의 교호작용을 보인 것으로 나타났다. 이는 거래금액 변수로 사용한 백만원 단위 로그값이 평균 15.12임을 감안하면 순투자 효과와 교호작용을 동시에 고려할 시 대체적으로 0에 가까운 영향을 미치는 것을 확인했다. 이는 개인투자자의 순투자는 변동성을 줄이는 효과가 있었지만 거래금액이 커질수록 이러한 효과는 줄어들어 변동성을 증가시키고 있다고 할 수 있다. 기관투자자와 외국인투자자의 경우는 거래금액 변수가 통계적으로 비유의한 것으로 드러나 그 방향성을 해석하는 데는 무리가 있는 것으로 나타났다.

앞서 주가에 미치는 영향에서도 언급한 바와 같이 거래금액 절대값을 변수로 그대로 사용하는 것은 문제가 있을 수 있어서 시가총액 대비 거래금액으로 계산한 거래비율 변수를 이용하여 분석할 필요가 있다. 그 결과(부록7), 개인투자자의 경우, 순투자효과는 변동성에 양(+)의 영향을 미치고 거래비율과의 교호작용은 음(-)의 영향력을 미친 반면, 기관투자자의 경우 거래비율과의 교호작용만 양(+)의 영향을, 외국인투자자의 경우 순투자 효과만 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나 평균적으로 볼 때 거래비율변수를 고려하지 않았을 때와 동일한 방향으로 나타난 것을 확인할 수 있다. 이를 좀 더 살펴보면 거래비율 변수는 평균적으로 0.0068의 값을 가지고 있었고 이에 따라 개인투자자는 변동성에 평균적으로 0에 가까운 영향을 미친 것을 확인할 수 있다. 그러므로 개인투자자는 거래비율이 높을수록, 즉 거래가 활발할수록 변동성을 감소시키는 것으로 나타났고, 기관투자자는 거래가 활발할수록 변동성을 증가시키는 것으로 해석할 수 있다. 또한 외국인 투자자는 거래비율과 관계없이 변동성을 줄이는 효과를 보이는 것으로 나타났다.

마지막으로 외국인 보유지분을 고려하면(부록8) 개인투자자와 기관투자자가 같이 양(+)의 순투자 효과와 음(-)의 외국인보유율과의 교호작용을 보이고, 외국인투자자의 경우는 이와 반대의 움직임을 보였다. 외국인보유율이 평균 0.35이고 이 수치가 높을수록 KOSPI시장에서 외국인 영향력이 커지는 시기임을 감안하면 개인투자자와 기관투자자의 경우 외국인투자자의 영향력이 커질수록 그들의 순투자활동이 변동성에 미치는 영향이 줄어드는 것으로 나타고 있으며, 외국인투자자의 경우는 순투자효과가 변동성에 미치는 음(-)의 효과가 외국인의 영향력이 커질수록 점점 작아지는 모습을 보이는 것이 특징이다.

4.2.2 산업별 변동성에 미치는 영향

산업에 따라서는 투자자별 순투자가 변동성에 어떠한 영향을 미치는 지를 확인하기 위하여 앞선 변동성 분석에서 활용한 조건부 이분산식 ⑷, ⑸, ⑹을 이용하여 투자자별 영향력을 분석한다. 이를 위해 앞서 분석에서와 마찬가지로 IGARCH (1,2) 모형을 이용한다.

<표13. 산업에 따른 변동성에 미치는 투자자별 순투자 효과>

산업명	[eqn: NPO _{i`t} `]		[eqn: N`IO _{i`t}]		[eqn: NFO _{i`t}]
	Coef.	z-stat.	Coef.	z-stat.	Coef.	z-stat.
음식료품	-0.0083	-9.64	0.0153	12.85	-0.0055	-1.60
섬유,의복	-0.0104	-6.88	0.0093	5.20	0.0097	2.08
종이,목재	0.0007	1.34	-0.0035	-4.06	0.0053	2.90
화학	-0.0069	-2.34	0.0087	2.61	0.0003	0.08
의약품	0.0015	1.69	0.0062	4.13	-0.0007	-0.19
비금속광물	-0.0073	-2.53	0.0080	1.89	0.0048	1.33
철강및금속	-0.0084	-2.15	0.0196	5.34	-0.0098	-2.77
기계	0.0045	1.75	-0.0090	-3.47	0.0140	2.44
전기,전자	-0.0110	-2.46	0.0305	4.14	-0.0026	-0.84
의료정밀	-0.0038	-2.16	0.0030	1.27	0.0092	2.59
운수장비	-0.0010	-0.27	0.0122	2.96	-0.0120	-1.91
유통업	-0.0149	-4.69	0.0215	4.19	0.0022	0.51
전기가스업	0.0022	2.35	0.0274	10.25	-0.0115	-5.41
건설업	0.0046	1.23	-0.0042	-0.80	-0.0013	-0.36
운수창고	-0.0092	-3.04	0.0056	1.40	0.0057	55.33
통신업	-0.0085	-5.33	0.0091	4.80	0.0039	1.14
금융업	-0.0072	-1.49	0.0097	3.39	-0.0065	-1.83
은행	-0.0040	-0.81	0.0113	1.82	0.0019	0.40
증권	-0.0071	-3.23	0.0219	8.44	-0.0115	-3.60
보험	-0.0219	-9.85	0.0285	13.09	0.0011	0.25
서비스업	-0.0119	-3.90	0.0178	5.73	-0.0007	-0.24
제조업	-0.0044	-0.93	0.0302	8.63	-0.0208	-6.64
Max*	0.0022		0.0305		0.0140
Min*	-0.0219		-0.0090		-0.0208

*: 신뢰구간 90%에서 통계적으로 유의한 값 중 최대값, 최소값

분석 결과, 개인투자자의 경우에는 6개 산업을 제외한 16개(양(+):3개, 음(-):13개)의 산업에서 통계적으로 유의한 결과를 도출하여 전반적으로 변동성을 감소시키는 것으로 나타났으며, 규모면에서는 전기가스업에서 가장 큰 0.0022를, 보험에서 -0.0219로 가장 작은 수치를 보였다. 이런 모습은 KOSPI 전체를 대상으로 진행한 분석에서 확인했던 개인투자자의 순투자 효과가 통계적으로 비유의한 영향을 미쳤던 결과와 사뭇 다른 내용처럼 보일 수도 있으나, 이는 상대적으로 시가총액 규모가 큰 산업인 제조업, 금융업, 운수장비업 등에서 보였던 통계적으로 비유의한 결과에 영향을 받았을 가능성이 높다 하겠다. 기관투자자의 경우에서는 5개 산업을 제외한 17개(양(+):15개, 음(-):2개) 산업에서 유의한 값을 도출하여 개인투자자와는 반대로 전반적으로 변동성을 증가시킨 것으로 나타나고, 규모면에서는 전기,전자산업에서 0.0305를, 기계산업에서 -0.0090을 보였다. 마지막으로 외국인 투자자의 경우에서는 상대적으로 적은 9개(양(+):5개, 음(-):4개)의 산업에서만 통계적으로 유의한 값을 보였는데 기계산업에서 가장 큰 0.0140을, 제조업에서 가장 작은 -0.0208의 수치를 보이고 있다.

Ⅴ. 결론

최근 미국의 양적완화 움직임에 따른 기관투자자와 외국인 투자자의 집중 매도현상에 의해 KOSPI지수가 한때 1900선을 이탈하는 등 주가가 요동치고 있는 모습을 보이고 있다. 현재의 모습으로는 기관투자자와 외국인 투자자가 서로 같은 방향으로 주가에 악영향을 주고 있는 모습이지만 경우에 따라서는 상대방의 반대매매자 모습을 보이기도 하는 등, 서로 주식시장에 다른 영향을 미치기도 한다.

본 연구는 이러한 문제 인식 아래, 2000년부터 2012년까지의 유가증권시장에 상장된 512개 기업의 주별 자료와 동기간 KOSPI지수와 산업별 지수의 일별 자료를 이용하여 한국의 주식시장을 이끌어 가는 개인투자자, 기관투자자 그리고 외국인투자자의 순투자가 주식수익률과 변동성에 미치는 영향을 확인하고 그러한 움직임에 대한 원인을 분석해 보았다. 또한  이러한 투자자별 순투자의 영향력이 주가에 영향을 미치는 것으로 알려진 변수인 시가총액, 거래금액, 거래비율, 외국인 보유비중에 따라서는 어떻게 달라지는 지를 확인해 보았다.

분석결과, 주가에 미치는 영향에서는 개인투자자의 순투자의 경우 주가에 음(-)의 영향을 미치는 반면, 기관투자자와 외국인투자자는 이와는 반대로 주가에 양(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 주식관련 변수에 따른 영향력 차이 분석 중 시가총액을 고려한 분석에서는 개인투자자의 순투자효과는 주가에 양(+)의 효과를 미쳤으나 순투자와 기업 규모변수의 교호작용은 음(-)의 영향을 미친 반면, 기관투자자와 외국인투자자의 순투자 효과는 이와는 반대로 순투자 효과는 주가에 음(-)의 영향을, 기업규모와의 교호작용은 양(+)의 효과를 나타냈다. 거래금액을 고려한 분석에서는 개인투자자의 순투자 효과는 양(+)의 영향을, 거래금액과의 교호작용은 음(-)의 효과를 보였고, 기관투자자의 영향력은 개인투자자의 영향력과는 반대로 나타난 반면, 외국인 투자자의 순투자 효과는 통계적으로 유의한 모습을 보이지 않았다. 거래비율에 따른 분석에서는 개인투자자의 순투자효과는 주가에 음(-)의 영향을, 거래비율과의 교호작용은 양(+)의 영향을 보였고, 기관투자자와 외국인투자자의 순투자 효과는 개인투자자와는 반대로 움직이는 모습을 보였다. 마지막으로 외국인 지분율에 따른 분석에서는 개인투자자의 경우 순투자효과와 외국인보유지분율과의 교호작용 모두 음(-)의 효과를 보인 반면, 기관투자자와 외국인투자자의 순투자 효과는 순투자효과와 외국인지분율과의 교호작용 모두 양(+)의 결과를 도출했다.

IGARCH(1,2)모형을 이용한 변동성 분석에서는 개인투자자의 순투자는 변동성에 통계적으로 유의하지 않은 영향을 미친 반면, 기관투자자는 변동성을 증가시키고 외국인투자자는 오히려 변동성을 감소시키는 것으로 나타났다. 주식특성변수 중 시가총액을 고려한 분석에서는 개인투자자의 순투자 효과는 변동성에 음(-)의 영향을, 시가총액과의 교호작용은 양(+)의 효과를 보인 반면, 기관투자자와 외국인투자자의 순투자 효과는 이와는 반대로 작용하는 모습을 보였다. 거래금액을 고려한 분석에서는 개인투자자의 경우에서만 음(-)의 순투자효과와 양(+)의 거래금액과의 교호작용을 보였고, 나머지 두 투자자의 순투자 효과는 통계적인 의미를 가지지 못하였다. 거래비율을 고려한 분석의 경우 개인투자자의 순투자는 변동성에 양(+)의 영향을 미치고 거래비율과의 교호작용은 음(-)의 영향을 보였고, 기관투자자의 순투자는 거래비율과의 교호작용은 양(+)의 영향, 외국인투자자에서는 순투자의 영향력이  음(-)의 값을 보였다. 외국인 보유율에 따른 분석에서는 개인투자자와 기관투자자는 같이 양(+)의 순투자 효과와 음(-)의 외국인 보유율과의 교호작용 값을 나타낸 반면, 외국인투자자의 경우는 이와는 반대의 모습을 보이는 것으로 나타났다.

본 연구는 한국의 주식시장에서 큰 비중을 차지하는 세 투자세력, 즉 개인투자자와 기관투자자, 외국인투자자의 영향력을 주가에 미치는 영향과 그 변동성에 미치는 영향을 동시에 확인해보고, 그 영향력이 주식관련변수인 시가총액과 거래금액, 외국인보유율에 따라서 상이한 결과가 도출됨을 보임으로써 투자자별 영향이 단순히 한 방향으로만 미치는 것이 아니라 특성 변수에 따라서 다양한 영향을 미칠 수 있다는 사실을 발견한 것에 의의가 있다.

본 연구의 한계점으로는 주식관련변수를 시가총액과 거래금액 등과 같이 소수의 변수만을 고려했다는 점을 들 수 있다. 추후에 진행될 연구에서는 투자자들의 투자의사결정에 두루 활용되는 것으로 알려진 PER와 PBR과 같은 비율변수와 배당성향, 기업지배구조와 같은 다양한 변수들을 고려해서 투자자간 순투자 효과에 대한 연구를 진행하고 상호간 비교 분석한다면 상당히 흥미로운 결론에 도달할 수 있을 것으로 사료된다.

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<부록1. 기업규모에 따른 주가에 미치는 투자자별 순투자 효과>

Coefficient	개인투자자	기관투자자	외국인투자자
[eqn: alpha]	-0.0004*** (-3.58)	-0.0003** (-2.33)	-0.0003*** (-2.78)
[eqn: R _{Kospi}]	0.7662*** (191.36)	0.7723*** (191.02)	0.7690*** (189.40)
[eqn: R _{MSCI}]	0.0275*** (4.85)	0.0344*** (6.00)	0.0311*** (5.40)
[eqn: NPO _{i`t}]	7.5253*** (65.13)
[eqn: NPO _{i`t} TIMES Size _{i`t}]	-0.7891*** (-77.69)
[eqn: N`IO _{i`t}]		-5.3552*** (-35.82)
[eqn: N`IO _{i`t} TIMES Size _{i`t}]		0.5780*** (45.08)
[eqn: NFO _{i`t}]			-2.8940*** (-12.03)
[eqn: NFO _{i`t} TIMES Size _{i`t}]			0.3646*** (18.90)

***: p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1

<부록2. 거래금액에 따른 주가에 미치는 투자자별 순투자 효과>

Coefficient	개인투자자	기관투자자	외국인투자자
[eqn: alpha]	-0.0001 (-0.87)	-0.0002 (-1.27)	-0.0003** (-2.56)
[eqn: R _{Kospi}]	0.7706*** (190.95)	0.7730*** (190.72)	0.7702*** (189.62)
[eqn: R _{MSCI}]	0.0303*** (5.29)	0.0340*** (5.92)	0.0319*** (5.54)
[eqn: NPO _{i`t}]	0.9956*** (10.38)
[eqn: NPO _{i`t} TIMES TV _{i`t}]	-0.2435*** (-24.93)
[eqn: N`IO _{i`t}]		-1.2300*** (-9.87)
[eqn: N`IO _{i`t} TIMES TV _{i`t}]		0.2639*** (20.74)
[eqn: NFO _{i`t}]			1.5536*** (8.00)
[eqn: NFO _{i`t} TIMES TV _{i`t}]			0.0062 (0.33)

***: p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1

<부록3. 거래비율에 따른 주가에 미치는 투자자별 순투자 효과>

Coefficient	개인투자자	기관투자자	외국인투자자
[eqn: alpha]	-0.0002 (-1.88)	-0.0002 (-1.63)	-0.0003*** (-2.80)
[eqn: R _{Kospi}]	0.7726*** (191.55)	0.7741*** (191.00)	0.7700*** (189.66)
[eqn: R _{MSCI}]	0.0312*** (5.46)	0.0346*** (6.02)	0.0313*** (5.44)
[eqn: NPO _{i`t}]	-1.6102*** (-86.36)
[eqn: NPO _{i`t} TIMES TR _{i`t}]	0.4906*** (28.71)
[eqn: N`IO _{i`t}]		1.5751*** (62.36)
[eqn: N`IO _{i`t} TIMES TR _{i`t}]		-0.7549*** (-19.28)
[eqn: NFO _{i`t}]			1.9703*** (54.65)
[eqn: NFO _{i`t} TIMES TR _{i`t}]			-1.4597*** (-19.36)

***: p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1

<부록4. 외국인보유지분율에 따른 주가에 미치는 투자자별 순투자 효과>

Coefficient	개인투자자	기관투자자	외국인투자자
[eqn: alpha]	-0.0004*** (-2.94)	-0.0002 (-1.51)	-0.0004*** (-2.89)
[eqn: R _{Kospi}]	0.7682*** (191.38)	0.7736*** (190.89)	0.7697*** (189.61)
[eqn: R _{MSCI}]	0.0289*** (5.09)	0.0343*** (5.97)	0.0320*** (5.56)
[eqn: NPO _{i`t}]	-0.6688*** (-34.27)
[eqn: NPO _{i`t} TIMES FO _{i`t}]	-0.1025*** (-65.47)
[eqn: N`IO _{i`t}]		1.0144*** (39.22)
[eqn: N`IO _{i`t} TIMES FO _{i`t}]		0.0398*** (20.64)
[eqn: NFO _{i`t}]			0.7940*** (16.31)
[eqn: NFO _{i`t} TIMES FO _{i`t}]			0.0481*** (21.94)

***: p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1

<부록5. 시가총액에 따른 변동성에 미치는 투자자별 순투자 효과>

mean equation:  [eqn: y _{t} ``=` mu ``+` epsilon _{t}]

[eqn: epsilon _{t} `` SIM `i.i.d.``N`(0,`h _{t} )]

variance equation:

[eqn: h _{t} ```=` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} NPO _{t} ``+` beta _{2} NPO _{t} ` TIMES Size _{t}]

[eqn: h _{t} ```= alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} N`IO _{t} ``+` beta _{2} N`IO _{t} ` TIMES Size _{t}]

parameter	[eqn: NPO _{t}]		[eqn: N`IO _{t}]		[eqn: NFO _{t}]
	Coef.	z-stat.	Coef.	z-stat.	Coef.	z-stat.
[eqn: alpha _{1}]	0.0224**	2.02	0.0219**	1.97	0.0221*	1.90
[eqn: alpha _{2}]	0.0525***	4.47	0.0515***	4.44	0.0505***	4.19
[eqn: beta _{1}]	-0.8684***	-6.56	0.4582***	4.03	0.2223*	1.72
[eqn: beta _{2}]	0.0427***	6.49	-0.0215***	-3.79	-0.0120*	-1.87

[eqn: h _{t} ```= alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} NFO _{t} ``+` beta _{2} NFO _{t} ` TIMES Size _{t}]

***: p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1

<부록6. 거래금액에 따른 변동성에 미치는 투자자별 순투자 효과>

mean equation:  [eqn: y _{t} ``=` mu ``+` epsilon _{t}]

[eqn: epsilon _{t} `` SIM `i.i.d.``N`(0,`h _{t} )]

variance equation:

[eqn: h _{t} ```=` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} NPO _{t} ``+` beta _{2} NPO _{t} ` TIMES TV _{t}]

[eqn: h _{t} ```=`` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} N`IO _{t} ``+` beta _{2} N`IO _{t} ` TIMES TV _{t}]

parameter	[eqn: NPO _{t}]		[eqn: N`IO _{t}]		[eqn: NFO _{t}]
	Coef.	z-stat.	Coef.	z-stat.	Coef.	z-stat.
[eqn: alpha _{1}]	0.0224**	1.97	0.0212*	1.85	0.0236**	2.02
[eqn: alpha _{2}]	0.0485***	4.08	0.0513***	4.32	0.0488***	4.02
[eqn: beta _{1}]	-0.3855***	-4.24	-0.0065	-0.08	0.0013	0.01
[eqn: beta _{2}]	0.0250***	4.19	0.0021	0.36	-0.0014	-0.22

[eqn: h _{t} ```=`` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} NFO _{t} ``+` beta _{2} NFO _{t} ` TIMES TV _{t}]

***: p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1

<부록7. 거래비율에 따른 변동성에 미치는 투자자별 순투자 효과>

mean equation:  [eqn: y _{t} ``=` mu ``+` epsilon _{t}]

[eqn: epsilon _{t} `` SIM `i.i.d.``N`(0,`h _{t} )]

variance equation:

[eqn: h _{t} ```=` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} NPO _{t} ``+` beta _{2} NPO _{t} ` TIMES TR _{t}]

[eqn: h _{t} ```= alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} N`IO _{t} ``+` beta _{2} N`IO _{t} ` TIMES TR _{t}]

parameter	[eqn: NPO _{t}]		[eqn: N`IO _{t}]		[eqn: NFO _{t}]
	Coef.	z-stat.	Coef.	z-stat.	Coef.	z-stat.
[eqn: alpha _{1}]	0.0305**	2.48	0.0248**	2.17	0.0242**	2.05
[eqn: alpha _{2}]	0.0473***	3.71	0.0467***	3.98	0.0516***	4.28
[eqn: beta _{1}]	0.0390***	2.58	-0.0042	-0.45	-0.0368***	-3.44
[eqn: beta _{2}]	-5.1067***	-2.94	4.2845***	3.29	2.2842	1.49

[eqn: h _{t} ```=` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} NFO _{t} ``+` beta _{2} NFO _{t} ` TIMES TR _{t}]

***: p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1

<부록8. 외국인 보유지분율에 따른 변동성에 미치는 투자자별 순투자 효과>

mean equation:  [eqn: y _{t} ``=` mu ``+` epsilon _{t}]

[eqn: epsilon _{t} `` SIM `i.i.d.``N`(0,`h _{t} )]

variance equation:

[eqn: h _{t} ```=`` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} NPO _{t} ``+` beta _{2} NPO _{t} ` TIMES FO _{t}]

[eqn: h _{t} ```=`` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} N`IO _{t} ``+` beta _{2} N`IO _{t} ` TIMES FO _{t}][eqn: h _{t} ```=` alpha _{1} ` epsilon _{t-1} ^{2} ``+` alpha _{2} ` epsilon _{t-2} ^{2} ``+`(1- alpha _{1} - alpha _{2} )`h _{t-1} ``+` beta _{1} NFO _{t} ``+` beta _{2} NFO _{t} ` TIMES FO _{t}]

parameter	[eqn: NPO _{t}]		[eqn: N`IO _{t}]		[eqn: NFO _{t}]
	Coef.	z-stat.	Coef.	z-stat.	Coef.	z-stat.
[eqn: alpha _{1}]	0.0257**	2.23	0.0244**	2.03	0.0212*	1.92
[eqn: alpha _{2}]	0.0492***	4.08	0.0432***	3.54	0.0501***	4.36
[eqn: beta _{1}]	0.0838**	2.26	0.2038***	5.37	-0.1699***	-5.51
[eqn: beta _{2}]	-0.2316**	-2.24	-0.4803***	-4.63	0.4092***	4.81

***: p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1