코로나19(COVID-19) 전후의 주식시장 효율성 비교:
군집행동을 중심으로*

곽 노 걸**

논문접수일：2022년 07월 05일   논문수정일：2022년 07월 11일　 논문게재확정일：2022년 07월 12일

*	이 논문은 2020년도 한세대학교 교내학술연구비 지원에 의하여 연구되었음.

**	한세대학교 경영학과 교수, E-mail: nkkwark@hansei.ac.kr

		<요 약>
	주식시장에서의 군집행동(herding behavior)은 투자자들이 투자심리에 영향을 받는다는 행동재무론 (behavioral finance)적 주장의 근거가 될 수 있다. 코로나19(COVID-19)는 주식시장의 변동성을 증폭시키고 시장 효율성을 약화시켰을 것으로 의심할 수 있다. 본 연구는 KOSPI와 KOSDAQ에 속한 산업별지수를 대상으로, 2002년 1월부터 2021년 12월까지의 일간 자료를 사용하여, 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021), 미국 금융위기 기간(2007～2008), 기타 미국 금융위기 이전 기간(2002～2006), 코로나19(COVID-19) 발생 이전 기간(2009～2019)으로 구분하여, 군집행동과 시장의 비효율성 정도를 실증분석 하였다. 분석 결과, 첫째 주가의 변동성이 큰 기간에 군집행동이 강하게 나타났다. 변동성이 커진 미국 금융위기 기간(2007～2008)과 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021)에서 군집행동이 강하게 나타나거나, 적어도 정상 시장 상태가 약화되는 것으로 나타났다. 둘째 정보투자자인 기관 및 외국인 투자자가 시장의 거래를 주도할 때 군집행동이 나타날 가능성이 컸다. 기관 및 외국인 투자자의 거래비중이 늘어난 미국 금융위기 기간(2007～2008)에 군집행동이 강하게 나타났다. 셋째, 기관 및 외국인 투자자의 거래비중이 상대적으로 높은 KOSPI 시장에서 개인투자자의 거래비중이 높은 KOSDAQ 시장 보다 군집행동이 강하게 나타났다. 주식시장에서의 산업별지수를 대상으로 코로나19 (COVID-19) 발생 전과 후 기간의 군집행동을 비교 제시한 연구는 아직 희소하다. 본 연구의 결과들은 시사하는 바가 클 것이다.
주제어：코로나19, 군집행동, 횡단면절대편차, 산업별지수, 시장 효율성

財務管理硏究 第三十九券 第四號(2022. 8), 123～151

Ⅰ. 서  론

코로나19(COVID-19) 전후의 주식시장 효율성 비교

財務管理硏究

주식시장에서의 군집행동(herding behavior)은 투자자들이 합리적 판단 없이 다른 투자자들의 거래에 추종하여 거래에 참여하는 경향을 보이는 현상을 의미한다(Bikhchandani and Sharma, 2001). 주식의 내재가치 보다는 시장의 컨센서스를 따르는 군집행동은 주식
시장의 변동성이 급증한 시기의 과거의 사례들에서 발견할 수 있다(Hwang and Salmon, 2004). 이는 투자자의 자신감의 결여, 펀드매니저에 대한 보상 등의 영향이 작동하는 것으로
(Banerjee, 1992; Devenow and Welch, 1996), 이러한 투자자들의 군집 현상은 시장의 비효율성을 야기 시킬 수 있다(Kaminsky and Schumukler, 1999). 군집행동의 존재는 시장이 합리적이라는 전통적인 재무이론에 상충되는 결과로서, 투자자들이 투자심리에 영향을 받는다는 행동재무론(behavioral finance)적 주장의 근거가 될 수 있다. 2007년 미국에서 촉발된 금융위기에서와 같이 주식시장의 변동성을 증폭시키는 경우 군집행동의 현상이 심화되고 시장의 효율성이 손상될 수 있다. 군집행동에 대한 연구는 1990년대부터 최근까지 활발하게 이루어지고 있다. Christie and Huang(1995)은 횡단면표준편차(CSSD: Cross-
Sectional Standard Deviation)를, Chang et al.(2000)은 횡단면절대표준편차(CSAD: Cross-Sectional Absolute Deviation)를 CSSD 대신 사용하여 극단값 자료 문제를 보완한 군집행동 분석 모형을 제시하였다. 군집행동과 관련한 실증연구가 미국, 유럽, 일본, 한국, 중국 등 주요국가들의 주식시장에 대하여 진행되었다(Christie and Huang, 1995; Chang et al., 2000; Pochea et al., 2017; Yao et al., 2014).

2020년에 들어오면서 투자자들이 경험해 보지 못한 코로나19(COVID-19)라는 상황이 발생했다. 코로나19(COVID-19)는 전 세계 금융시장에 큰 충격을 주었고 주식시장의 변동성을 증폭시켰다. 코로나19(COVID-19)는 펀더멘털에 기초한 투자분석의 어려움을 가속화시켰을 것으로 짐작할 수 있다. 코로나19(COVID-19)와 관련되어 진행된 초기 수준의 연구는 군집
행동과 관련하여 상반된 결과를 보고하고 있다. Espinosa-Mendes and Arias(2021)는 2000년 1월부터 6월까지의 프랑스, 독일, 이탈리아, 영국, 스페인 주식시장 모두에서 강한 군집행동 현상이 나타났다고 보고하였고, Wu et al.(2020)는 2019년 6월부터 2020년 10월까지의 Shanghai-A주식 및 Shenzhen-A 주식을 대상으로 코로나19(COVID-19) 발생 이후 군집
행동이 그 이전의 기간 보다 약화되었다는 상반된 결과를 보고하였다. Ferreruela and Mallor(2021)는 스페인과 포르투갈의 일간 자료를 토대로 코로나19(COVID-19) 발생 이후 기간에는 변동성이 큰 기간 외에는 군집행동이 나타나지 않았다고 보고하였다. Bouri et al.(2021)은 2019년 1월부터 2020년 8월까지 MSCI의 49개 지수의 일간 자료를 사용하고 Chang et al.(2000)의 수정된 모형을 이용하여 군집행동 여부를 분석하고 이머징 마켓
(Emerging markets)과 유럽의 PIIGS 주식시장에서 강한 군집행동이 발견되었다고 보고하였다. 국내의 경우는, 김선웅(2021)이 Chang et al.(2000)의 모형에 코로나19(COVID-19) 더미변수를 추가하고 2019년 1월부터 2021년 5월까지의 KOSPI 구성종목의 일간 자료를 사용하여 분석한 후, 코로나19(COVID-19) 발생 이후 유의적인 군집행동이 발견되지 않는다고 보고하였다. 이종화(2022)는 한국금융시장에서 군집거래가 존재하는지를 보이고, 그 성향이 코로나19(COVID-19) 이후에 어떻게 변했는지를 Chang et al.(2000) 모형을 기반으로 분석한 후, 첫 확진자 이후 50일까지와 시장이 하락할 경우에 군집거래가 강하게 나타난다는 결과를 제시하였다.

코로나19(COVID-19)와 연관된 연구는 아직 미미한 수준이다. 코로나19(COVID-19)가 진행되는 중의 일부 기간을 대상으로 지역 별로 상이한 결과를 보이는 연구들이 단편적으로 제시되고 있다. 코로나19(COVID-19)가 발생한 2000년 1월부터 한 사이클 정도의 기간이라 볼 수 있는 2001년 12월까지 기간을 대상으로 하는 본 연구는 의미를 부여할 수 있다. 특히 코로나19(COVID-19) 발생 이후 주요국 주식시장에 공통적으로 개인투자자의 거래 비중이 크게 늘어난 것을 감안할 때, 주식시장의 비효율성이 커질 수 있는 환경이 조성되었다고 볼 수 있다. 한국리서치(‘여론 속의 여론’)가 2021년 5월에 실시한 ‘주식 직접투자 행태 및 투자자산 인식에 대한 조사’는(일부 발췌 및 요약), “코로나19 확산으로 전 세계 주식시장이 크게 하락한 뒤 급반등한 직후부터 개인들의 주식투자 열풍이 거세다. 주식 직접 투자자 중 20%는 2021년부터 시작한 신규 투자자이며, 주식 직접투자자의 27%가 레버리지 투자를 하고 있고, 전체 주식투자자들 중 48%는 자신의 투자 지식 수준이 낮다고 스스로를 평가하고 있다”는 분석 결과를 보고하였다(https://hrcopinion.co.kr/archives/18295). 이러한 개인투자자들의 거래 비중 변화는 시장 효율성에 대한 추가적인 실증 연구의 필요성을 제기한다.

본 연구는 코로나19 발생 전과 후의 기간을 대상으로 주식시장에서의 군집행동을 중심으로 행동재무론(behavioral finance)적 관점에서 주식시장의 비효율성 정도를 실증분석한다. 본 연구는 KOSPI, KOSDAQ 및 KOSPI와 KOSDAQ을 통합한 시장(이후 “CSPI”라 부름)에 속한 산업별지수를 분석대상으로 한다. 2002년 1월부터 2021년 12월까지의 장기간 자료를 사용하여 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021)과 이 기간에 못지않은 시장 변동성을 보였던 직전의 미국 금융위기 기간(2007～2008) 및 기타 미국 금융위기 이전 기간(2002～2006), 코로나19(COVID-19) 발생 이전 기간(2009～2019)으로 구분하여, 군집행동과 시장의 비효율성 정도를 실증분석한다. 또한 투자주체 별(개인, 기관 및 외국인 투자자) 거래비중의 변화가 군집행동으로 이어져 시장의 비효율성을 초래하는지를 분석한다. Christie and Huang(1995) 모형, Chang et al.(2000)의 모형과 이들의 수정된 통계적 모형들을 이용하여 검증한다. 시장의 변동성 수준, 주식가격의 상승과 하락, 거래 수준 등으로 구분하여 강건성 검증을 수행한다.

시가총액 가중평균 지수를 구하여 사용한다. KOSPI와 KOSDAQ 각각에 대하여 기준시점을 100으로 하여 일간 누적수익률을 기준으로 각각의 지수를 새로 산출한 후, KOSPI와 KOSDAQ의 시가총액을 가중치로 하여 지수 “CSPI”(Composite Stock Price Index)를 산출한다. 자세한 산출 과정은 식 (1)에 정리되어 있다.

코로나19(COVID-19)가 진행되는 중의 일부 기간을 대상으로 지역 별로 상이한 결과를 보이는 연구들이 단편적으로 제시되고 있으나, 코로나19(COVID-19) 발생 전과 후의 기간의 군집행동을 비교 제시한 연구는 아직 미미하다. 코로나19(COVID-19)가 발생한 2020년 1월부터 한 사이클 정도의 기간이라 볼 수 있는 2021년 12월까지 기간을 분석 대상으로 하는 점에서 본 연구 결과가 제시하는 의미가 있다. 코로나19(COVID-19) 발생 이후 개인투자자의 거래 비중이 크게 늘어 시장의 비효율성이 커진 것을 감안할 때(유진, 이준행, 2009; 유진, 2010), 개인투자자 비중이 상이하게 증감한 KOSPI와 KOSDAQ 시장을 분리하여 분석한 본 연구의 결과 부분들은 그 시사하는 바가 클 것이다.

본 논문은 다음과 같이 구성되었다. 다음의 제Ⅱ장에서 기존 문헌들을 살펴보았고, 제 Ⅲ장에서 본 연구에서 사용한 자료와 모형을 설명하였다. 제Ⅳ장에서는 실증분석 결과를 보고하였고, 제Ⅴ장에서 결론을 제시하였다.

Ⅱ. 관련 문헌 연구

군집행동에 대한 연구는 1990년대부터 최근까지 활발하게 이루어지고 있다. Christie and Huang(1995)은 횡단면표준편차(CSSD: Cross-Sectional Standard Deviation)의 개념을 제시한 후, 미국 주식시장에는 군집행동의 존재가 확인되지 않는다고 하였다. Chang, Cheng, and Khorana(2000)는 횡단면절대표준편차(CSAD: Cross-Sectional Absolute Deviation)를 CSSD 대신 사용하고 극단값 자료 분석을 보완하여 군집행동 여부를 분석하고, 미국, 홍콩에서는 군집행동이 발견되지 않았으나 한국, 대만의 주식시장에서는 유의한 군집행동 현상이 나타난다고 주장하였다. Khan et al.(2011)는 유럽의 영국, 독일, 프랑스 등의 주식시장에서 군집행동 현상이 발견되었다고 하였고, Economou et al.(2015)은 이탈리아와 그리스 주식시장에 군집행동의 관찰된다고 보고하였다. Yao et al.(2014)은 중국의 Class-A와 Class-B 주식을 대상으로 두 시장 중 Class-B 주식에서 군집행동이 더 강하게 나타남을 보였고, 가치주 보다는 성장주에서, 시장이 하락할 때 더 강한 군집행동이 나타난다고 보고하였다. Pochea et al.(2017)은 2003년 1월부터 2013년 12월까지의 10개 동유럽 국가의 일간 주가 자료와 Chang et al.(2000)의 모형을 이용하여 군집행동을 분석한 후, 폴란드와 루마니아를 제외한 8개국(불가리아, 크로아티아, 체코, 에스토니아, 헝가리, 라트비아, 리투아니아, 슬로베니아) 주식시장에 군집행동이 유의적으로 나타난다고 보고하였다.

기관투자자는 대부분 유동성이 큰 일부 특정 주식을 매매하려는 경향과 운용 성과에 대한 평판을 의식하여 이는 군집행위로 이어질 가능성이 크게 된다. Gompers and Metrick
(2001)은 미국의 상위 100개 기관투자자들에 있어 1980년대부터 1990년대 초반까지의 거래에서 군집행동이 있었다고 보고하였고, Nofsinger and Sias(1999)는 미국 주식시장의 경우 기관투자자가 개인투자자 보다 더 큰 군집행동을 보인다고 주장하였다. Kim and Nofsinger(2005)는 일본 주식시장에서 기관투자자의 군집행동이 관찰된다고 하였고, Wylie
(2005)은 1986년 1월부터 1993년 12월까지의 영국 주식시장의 펀드 자료를 분석한 후 강한 군집행동이 나타난다고 보고하였다. 홍광헌, 이가연(2006)은 2002년부터 2005년까지의 한국 주식형 펀드의 월별 자료를 이용하여 펀드매니저들의 군집행동이 크게 나타났다고 보고
하였고, 선정훈, 김수원(2014)은 2005년 9월부터 2009년 11월까지의 자료를 이용하여 국내 자산운용사의 군집행동을 보였으며, 최혁, 김지현(2011)은 국내 능동적 펀드를 운용하는 펀드 매니저들의 군집 행동을 보고하였다. 전용호, 최혁(2013)은 한국 유가증권시장의 시가총액 상위 200위 이내의 종목의 2004년 1월부터 2004년 12월까지의 일별 자료를 사용하여, 기관과 외국인 투자자가 각각 동일 집단의 전일(전주) 거래를 모방하여 금일(금주)도 같은 방향으로 거래하는 단기 군집행동이 나타난다고 하였고, 김지현, 최혁(2012)은 일중 자료를 사용하여 기관, 외국인 투자자 모두에서 매수 군집행동은 발생하나, 매도 군집행동은 발생하지 않는 비대칭성이 있음을 보고하였다. 박순홍, 임병권(2018)은 내부자의 군집거래는 유의적
으로 높은 주가 성과로 이어진다고 보고하였다.

투자자 유형별 군집행동에 대한 국내의 연구로는, 유진, 이준행(2009), 유진(2010)은 정보 우위에 있는 정보투자자들에 대한 믿음이 시장에 존재하여 다른 투자자들이 이들을 추종하는 것과, 특히 정보 열위의 잡음거래자로 인해 군집행위가 확대된다고 주장하였고, 박범조
(2014)는 KOSPI와 KOSDAQ 일별 지수를 이용한 실증분석을 통해 정보가 부족한 경제주체의 군집행동으로 자산 가격의 급변과 변동성을 유발하고 있음을 보고하였다. 박기봉(2019)은 개인, 기관, 외국인 투자자 등 모든 투자자 유형의 거래에서 군집행동의 증거를 발견하고, 개인투자자는 기관투자자보다는 외국인투자자의 영향을 더 받는다고 보고하였다. 이효정
(2013)은 1999년 1월부터 2009년 8월까지 한국거래소 유가증권시장 상장종목을 대상으로 개인투자자의 거래를 분석한 후, 개인투자자 선호종목(소형주, 저가주, 개인투자자 거래
비중이 높은 주식, 고변동성 주식)에서 개인투자자 집단의 투자심리가 주식수익률의 변동을 유의하게 설명한다고 보고하였다. 김상환(2013)은 Chang et al.(2000)의 모형을 이용한 군집행동 검증을 국내에 처음으로 시도한 후, 대형주를 제외한 중형주와 소형주에서 매우 강한 군집행동이 나타남을 확인하였고, 시장 상승기에서는 유의적인 군집행동이 발견되지 않았으나 시장 하락기에서는 매우 유의적인 군집행동이 나타났다고 보고하였다. 신진호 외 2인(2018)은 2005년 1월부터 2015년 12월까지의 자료를 이용하여 한국 주식시장에서 주가 하락기간에서 주가가 상승하는 경우에 군집행동이 나타났으며, 이는 투자자들이 가격 상승이라는 긍정적인 신호에 대해 과민반응하는 것이라고 주장하였다. Kim et al.(2020)은 국내 주식시장의 고빈도 거래 자료를 이용하여 주식의 일중 변동성과 개인, 기관, 외국인 투자자의 군집행위와 변동성 간의 회귀분석을 시행한 후, 개인투자자가 정보에 기반을 두지 않은 매매를 한다고 주장하였다.

코로나19(COVID-19) 이후의 연구로, Espinosa-Mendes and Arias(2021)는 2000년 1월부터 6월까지의 프랑스, 독일, 이탈리아, 영국, 스페인 주식시장 모두에서 강한 군집행동 현상이 나타났다고 보고하였고, Wu et al.(2020)은 2019년 6월부터 2020년 10월까지의 Shanghai-A주식 및 Shenzhen-A 주식을 대상으로 코로나19(COVID-19) 발생 이후 군집행동이 그 이전의 기간 보다 약화되었다는 상반된 결과를 보고하였다. Ferreruela and Mallor(2021)는 스페인과 포르투갈의 2000년 1월부터 2021년 5월까지의 일간자료를 이용하여 2008년 금융위기 이전, 2008년, 금융위기 이후와 코로나19(COVID-19) 발생 이후 기간으로 구분하여 분석한 후, 군집행동이 금융위기 이전에는 강하게 나타났으나 금융위기 기간에는 사라졌다가 금융위기 이후에는 강도는 약하지만 다시 나타났으며, 코로나19(COVID-19) 발생 이후 기간에는 변동성이 큰 기간 외에는 군집행동이 나타나지 않았다고 주장하였다. Bouri et al.(2021)은 2019년 1월부터 2020년 8월까지 MSCI의 49개 지수의 일간 자료를 사용하고 Chang et al.(2000)의 수정된 모형을 이용하여 군집행동 여부를 분석하고 이머징 마켓(Emerging markets)과 유럽의 PIIGS 주식시장에서 강한 군집행동이 발견되었다고 보고하였다. 국내의 연구로는, 김선웅(2021)이 Chang et al.(2000)의 모형에 코로나19(COVID-19) 더미변수를 추가하고 2019년 1월부터 2021년 5월까지의 KOSPI 구성종목의 일간 자료를 사용하여 분석한 후, 코로나19(COVID-19) 발생 이후 유의적인 군집행동이 발견되지 않는다고 보고하였다. 이종화(2022)는 한국금융시장에서의 군집거래가 코로나19(COVID-19) 이후에 어떻게 변했는지를 Chang et al.(2000) 모형을 기반으로 분석한 후, 첫 확진자 이후 50일까지와 시장이 하락할 경우에 군집거래가 나타났다는 결과를 제시하였다.

Ⅲ. 자료 및 모형

1. 자료

본 연구에서는 KOSPI, KOSDAQ 및 KOSPI와 KOSDAQ을 통합한 CSPI에 속한 산업별
지수를 분석대상으로 코로나19(COVID-19) 발생 전과 후의 일간 자료를 사용한다. 2002년 1월부터 2021년 12월까지의 전체 기간(20년)을 전체기간, 코로나19(COVID-19) 기간(2020～
2021), 미국 금융위기 기간(2007～2008) 및 여타 미국 금융위기 이전 기간(2002～2006), 코로나19(COVID-19) 발생 이전 기간(2009～2019)의 하위기간으로 구분하여 분석한다. CSPI 지수는 다음과 같이 산출한다.

주식 시장의 군집행동 분석에서 지수를 사용한 연구로는 Bouri et al.(2021)이 있는데, 2019년 1월부터 2020년 8월까지 MSCI의 49개 지수의 일간 자료를 사용하였다.

한국거래소(KRX), KOSCOM(한국증권전산), ECOS(한국은행경제통계시스템) 등에서 제공되는 자료가 분석에 사용되었다.

[eqn: CSPI _{t} = omega _{t} CDOT KOSPI _{t} +(1- omega _{t} ) CDOT KOSDAQ _{t}]	(1)

여기서,

[eqn: omega _{t} = {t일의```KOSPI```시가총액} over {t일의```KOSPI```시가총액+t일의```KOSDAQ```시가총액}]

[eqn: KOSPI _{t} =기준일```지수를```100으로```환산한```t일의```KOSPI```지수]

[eqn: KOSDAQ _{t} =기준일```지수를```100으로```환산한```t일의```KOSDAQ```지수]

분석 대상 산업별지수는 KOSPI의 20개 지수, KOSDAQ의 33개 지수이고, CSPI는 53개
(KOSPI 20개+KOSDAQ 33개)의 산업별지수를 포함한다. 강건성 검증을 위하여 KOSPI, KOSDAQ 및 CSPI 별로 변동성이 큰 기간과 작은 기간, 강세시장과 약세시장, 거래가 많은 기간과 적은 기간 등의 하위 기간으로 구분하여 추가적인 분석을 수행한다.

<표 1> 분석 대상 산업별지수

분석 대상은 KOSPI, KOSDAQ, CSPI(KOSPI와 KOSDAQ을 통합)에 속한 산업별지수로 함. CSPI 지수는 KOSPI과 KOSDAQ 지수를 이용하여 시가총액 가중 방식으로 산출하였음. CSPI는 53개(KOSPI 20개+KOSDAQ 33개)의 산업별지수를 포함함.

	산업별지수			산업별지수
KOSPI	1.	음식료품	KOSDAQ	1.	기타서비스	21.	의료․정밀기기
	2.	섬유의복		2.	코스닥 IT(IT종합)	22.	운송장비․부품
	3.	종이목재		3.	제조	23.	기타 제조
	4.	화학		4.	건설	24.	통신서비스
	5.	의약품		5.	유통	25.	방송서비스
	6.	비금속광물		6.	운송	26.	인터넷
	7.	철강금속		7.	금융	27.	디지털컨텐츠
	8.	기계		8.	통신방송서비스	28.	소프트웨어
	9.	전기전자		9.	IT S/W & SVC	29.	컴퓨터서비스
	10.	의료정밀		10.	IT H/W	30.	통신장비
	11.	운수장비		11.	음식료․담배	31.	정보기기
	12.	유통업		12.	섬유․의류	32.	반도체
	13.	전기가스업		13.	종이․목재	33.	IT부품
	14.	건설업		14.	출판․매체복제
	15.	운수창고업		15.	화학
	16.	통신업		16.	제약
	17.	은행		17.	비금속
	18.	증권		18.	금속
	19.	보험		19.	기계․장비
	20.	서비스업		20.	일반전기전자

2. 가설의 설정

만약 시장이 정상적이라면 횡단면평균편차(cross-sectional deviation)와 시장 수익률 간에는 양(+)의 선형 관계가 있게 된다. 이 경우 자본자산가격결정모형(CAPM)이 작동한다
(김상환, 2013). 만약 군집행동이 존재한다면 시장의 변동성이 커질 때 횡단면평균편차는 작아지게 된다. 즉 시장의 변동성과 횡단면평균편차 사이에 유의적인 음(-)의 관계가 나타난다(Christie and Huang, 1995; Chang et al., 2000). 시장의 변동성이 매우 클 때, 즉 시장의 위험이 급증한 경우 유의적인 군집행동 현상이 나타날 가능성이 커질 것으로 기대할 수 있다. 이를 반영하여 본 연구에서는 다음과 같은 가설을 설정한다.

여기서 횡단면평균편차는 횡단면표준편차(CSSD: Cross-Sectional Standard Deviation of returns) 및 횡단면절대편차(CSAD: Cross-Sectional Absolute Deviation of returns)를 통칭하여 사용한다.

가설 1: 주가의 변동성이 큰 기간에 군집행동이 강하게 나타난다.

군집행동은 시장의 변동성이 커질 때 횡단면평균편차가 작아지는 현상이므로, 주가의 변동성이 매우 커진 기간에 대한 분석은 유용하다. 본 연구의 전체 분석기간(2002～2021) 중 주가의 변동성이 매우 커진 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021) 및 미국 금융위기 기간(2007～2008)에 초점을 두고, 여타 기간과의 군집 행동 현상의 차이를 비교한다.

군집행동은 정보 우위에 있는 기관 및 외국인 투자자가 거래를 주도할 때 발생할 가능성이 높다. 기관투자자의 매매 경향은 군집행위로 이어질 가능성이 크고(Gompers and Metrick, 2001; Nofsinger and Sias, 1999; Kim and Nofsinger, 2005; Wylie, 2005), 정보 우위에 있는 정보투자자들(기관 및 외국인 투자자)에 대한 믿음이 시장에 존재하여 정보 열위의 개인투자자들이 이들을 추종하면 군집행동이 강하게 나타날 수 있다(유진, 2010; 박기봉, 2019). 정보 열위에 있는 개인투자자가 군중 심리에 이끌린 비합리적인 투자 행동에 기인하는 것이므로, 개인투자자의 거래 비중의 변화와 차이에 따른 영향으로 군집 행동 현상을 살펴보는 것이 유의미하다. 이를 반영하여 본 연구에서는 다음과 같은 가설을 설정한다.

가설 2-1: 개인투자자 보다 기관 및 외국인 투자자의 거래비중이 높을 때, 즉 정보투자자인 기관 및 외국인 투자자가 시장의 거래를 주도할 때 군집행동이 나타난다.

본 연구의 전체 분석기간(2002～2021) 중 주가의 변동성이 매우 커진 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021) 및 미국 금융위기 기간(2007～2008)에 초점을 두어 개인, 기관 및 외국인 투자자의 거래 비중의 차이 여부를 확인하고, 여타 기간과의 군집 행동 현상의 상이점을 비교한다.

개인투자자의 거래비중이 높은 KOSDAQ 시장 보다 기관 및 외국인 투자자의 거래비중이 상대적으로 높은 KOSPI 시장에서 군집행동이 나타날 가능성이 더 높고, 이를 반영하여 다음의 가설을 추가한다.

가설 2-2: 개인투자자의 거래비중이 높은 KOSDAQ 시장 보다 기관 및 외국인 투자자의 거래비중이 상대적으로 높은 KOSPI 시장에서 군집행동이 나타날 가능성이 더 높다.

본 연구의 전체 분석기간(2002～2021) 중 주가의 변동성이 매우 커진 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021) 및 미국 금융위기 기간(2007～2008)에 초점을 두어 KOSPI와 KOSDAQ 시장을 구분하여 개인, 기관 및 외국인 투자자의 거래 비중의 차이 여부를 확인하고, 군집행동 현상을 비교 분석한다.

이상의 가설들을 바탕으로 본 연구에서는 KOSPI, KOSDAQ 및 CSPI에 속한 산업별지수를 분석대상으로 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021)과 미국 금융위기 기간(2007～2008) 및 여타 기간과의 비교를 통하여 군집행동에 대한 검증을 수행한다.

3. 모형

1) 사용 모형 및 이론적 배경

본 연구에서는 다음의 모형들을 토대로 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021)과 미국 금융위기 기간(2007～2008) 및 여타 기간을 대상으로, KOSPI, KOSDAQ 및 CSPI에서의 군집행동 여부를 비교 분석하는 회귀모형을 설정하고 추정(OLS)한다.

주식 시장의 군집행동과 관련한 일부 연구에서 통상(OLS) 회귀모형에 더해서 분위수(Quantile) 회귀모형을 사용하고 있으나, 본 연구의 경우 주식 종목이 아닌 압축된 산업별 지수를 분석 대상으로 하고 있어(지수는 산업 내 종목들의 평균), 조건부 평균에 대한 추정 결과로 관찰하기 어려운 꼬리 끝 부분에 대한 정보를 얻기 위한 분위수회귀의 사용은 적절하지 않다.

(1) Christie and Huang(1995)의 CSSD

Christie and Huang(1995)은 군집행동의 측정 지표로 개별 주식의 수익률과 시장수익률의 차이의 측정치로 횡단면표준편차(CSSD: Cross-Sectional Standard Deviation)를 제시
하였다. Christie and Huang(1995)은 시장의 움직임이 정상적일 경우에는 개별 투자자들이 개별적인 정보에 바탕을 둔 합리적인 움직임을 보이므로 횡단면표준편차(CSSD)는 증가하게 되며, 반면 시장이 큰 변동성을 보일 경우에는 개별 투자자들이 자신의 정보에 기반한 판단보다는 시장 전체의 움직임을 따르는 군집행동을 보이게 되므로 횡단면표준편차
(CSSD)가 상대적으로 작아지게 된다고 주장하였다. 본 연구에서는 다음과 같이 CSSD를 산출한다.

[eqn: CSSD _{t} = sqrt {{SMALLSUM _{i=1} ^{n} ``(R _{i,t} -R _{M,t} ) ^{2}} over {n-1)}}]	(2)

여기서, [eqn: R _{i,t}]: 개별 산업별 주가지수 [eqn: i]의 [eqn: t]시점의 로그수익률
[eqn: R _{M,t}]: [eqn: n]개 산업별 주가지수의 [eqn: t]시점의 횡단면 평균로그수익률

(2) Chang, Cheng, and Khorana(2010)의 CSAD 및 모형

Christie and Huang(1995)이 제시한 CSSD를 이용한 분석의 한계는 주식 시장에 매우 큰 군집행동이 있을 때만 CSSD 지표 값이 현저히 작아진다는 데 있다. 즉, 이 분석 방법은 매우 심각한 군집행동 만을 감지할 수 있어 군집행동이 미약할 때는 측정 효과가 뚜렷하지 않다는 단점이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 Chang et al.(2010)은 CSSD 대신에 횡단면절대편차(CSAD: Cross-Sectional Absolute Deviation)를 사용하고, 자본자산가격
결정모형(CAPM)을 결합한 모형을 제시하였다(김상환, 2013). 본 연구에서는 식 (3) 및 식 (4)와 같이 Chang et al.(2010)의 모형을 적용한다.

[eqn: CSAD _{t} = 1 over n cdot SUM _{i=1} ^{n} ``|R _{i,t} -R _{M,t} |]	(3)

여기서, [eqn: R _{i,t}]: 산업별 주가지수 [eqn: i]의 [eqn: t]시점의 로그수익률
[eqn: R _{M,t}]: [eqn: n]개 산업별 주가지수의 [eqn: t]시점의 횡단면 평균로그수익률

[eqn: CSAD _{t} = beta _{0} + beta _{1} CDOT |R _{M,t} |+ beta _{2} CDOT R _{M,t} ^{2} + epsilon _{t}]	(4)

만약 군집행동이 존재하면 시장의 변동성이 커질 때([eqn: R _{M,t} ^{2}]이 커짐) 개별 수익률이 시장과 같은 방향으로 움직이는 경향이 커짐에 따라 횡단면절대편차(CSAD)는 작아지게 되므로, CSAD와 [eqn: R _{M,t} ^{2}] 간에는 유의적인 음(-)의 관계가 존재한다. 즉 식 (4) 모형의 [eqn: beta _{2}]가 유의적인 음(-)의 값을 갖게 된다. 만약 시장이 정상적이라면 CSAD와 시장 수익률([eqn: |R _{M,t} |]) 간에는 양(+)의 선형 관계가 존재하여(CAPM이 작동), 식 (4) 모형의 [eqn: beta _{1}]이 유의적인 양(+)의 값을 갖게 된다(이 경우 [eqn: beta _{2}]는 유의적인 값을 갖지 않음).

Chang et al.(2000) 모형은 시장이 정상적(합리적)인 경우 자본자산가격결정모형(CAPM)이 작동되어 횡단면
절대편차(CSAD)와 시장수익률이 양(+)의 선형관계를 유지한다는 것이다. 일부 연구에서 CAPM 대신에 Fama-French의 3요인 모형(Fama and French, 1993; 1995)을 정상(normal) 모형으로 사용한 분석을 병행하였는데, 본 연구에서는 산업별 지수를 자료로 사용하므로 HML(B/P 요인), SMB(규모 요인)을 적용하는 것이 적절치 않아 제외하였다.

(3) Yao, Ma, and He(2014)모형

Yao et al.(2014)는 Chang et al.(2010) 모형에서 야기될 수 있는 다중공선성(multi-collinearity)과 자기상관(autocorrelation)의 문제를 개선시킨 모형을 제시하였다. 다중공선성의 문제는 시장수익률을 중심화(centered)하여 [eqn: (R_M,t - {{bar R_M })^2]의 형태로 사용하여 개선하였다. 자기상관의 문제는 1일의 시차(lag)를 갖는 횡단면절대편차[eqn: (CSSD _{t-1} )]를 통제변수로 추가
하여 완화시키는 형태로 식 (5)와 같은 모형을 제시하였다. 종속변수로는 횡단면표준편차
(CSSD)를 사용하였다.

[eqn: CSSD _{t} = beta _{0} + beta _{1} CDOT |R _{M,t} |+ beta _{2} CDOT (R _{M,t} - bar{R _{M}} ) ^{2+} CSSD _{t-1} + epsilon _{t}]	(5)

만약 군집행동이 존재하면 시장의 변동성이 커질 때([eqn: (R _{M,t} - {bar R _{M}} ) ^{2}]이 커짐) 개별 수익률이 시장과 같은 방향으로 움직이는 경향이 커짐에 따라 횡단면표준편차(CSSD)는 작아지게 되므로, CSSD와 [eqn: (R _{M,t} - {bar R _{M}} ) ^{2}] 간에는 유의적인 음(-)의 관계가 존재한다. 즉 식 (5) 모형의 [eqn: beta _{2}]가 유의적인 음(-)의 값을 갖게 된다. 만약 시장이 정상적이라면 CSSD와 시장 수익률([eqn: |R _{M,t} |]) 간에는 양(+)의 선형 관계가 존재하여(CAPM이 작동), 식 (5) 모형의 [eqn: beta _{1}]이 유의적인 양(+)의 값을 갖게 된다(이 경우 [eqn: beta _{2}]는 유의적인 값을 갖지 않음).

(4) Pochea, Filip, and Pece(2017) 모형

Pochea et al.(2017)는 Chang et al.(2010) 모형과 Yao et al.(2014) 모형을 토대로 시장 수익률의 변동성을 세분한 모형을 식 (6)과 같이 제시하였다. 시장이 상승하는 기간과 하락하는 기간에 나타나는 변동성은 비대칭적인 경우가 많고(Duffee, 2001), 이러한 투자자의 비대칭적 행동을 구분하기 위하여 [eqn: R _{M,t}]를 변수로 추가한 Chiang and Zheng(2010)의 방법을 보완하여 사용하였다.

[eqn: CSAD _{t} = beta _{0} + beta _{1} CDOT R _{M,t} + beta _{2} CDOT |R _{M,t} |+ beta _{3} CDOT (R _{M,t} - bar{R _{M}} ) ^{2} +CSAD _{t-1} + epsilon _{t}]	(6)

만약 군집행동이 존재하면 시장의 변동성이 커질 때([eqn: (R _{M,t} - {bar R _{M}} ) ^{2}]이 커짐) 개별 수익률이 시장과 같은 방향으로 움직이는 경향이 커짐에 따라 횡단면절대편차(CSAD)는 작아지게 되므로, CSAD와 [eqn: (R _{M,t} - {bar R _{M}} ) ^{2}] 간에는 유의적인 음(-)의 관계가 존재한다. 즉 식 (6) 모형의 [eqn: beta _{3}]가 유의적인 음(-)의 값을 갖게 된다. 식 (6)에서 시장이 상승하는 경우([eqn: R _{M,t} GEQ 0])에는 [eqn: ( beta _{2} + beta _1 })]이 CSAD와 시장수익률 간의 민감도를 나타내며, 시장이 하락하는 경우([eqn: R _{M,t} <0])
에는 [eqn: ( beta _{2} - beta _{1} )]이 CSAD와 시장수익률 간의 민감도를 나타낸다. 만약 시장이 정상적이라면, 시장이 상승하는 경우에는 [eqn: ( beta _{2} + beta _{1} )]이 유의적인 양(+)의 값을 갖게 되며 시장이 하락하는 경우에는 [eqn: ( beta _{2} - beta _{1} )]이 유의적인 양(+)의 값을 된다(이 경우 [eqn: beta _{3}]는 유의적인 값을 갖지 않음).

(5) 시장 상황 별 모형

본 연구에서는 더미변수를 사용한 식 (7)의 모형을 토대로 시장 상황 별 분석을 수행한다. 시장의 변동성, 주가 상승⋅하락(상승⋅하락 기간, 상승종목비 2개 기준), 거래 수준(거래량, 거래대금 2개 기준) 별로 구분하여 총 5 가지의 더미변수를 사용하여, 전체 분석기간
(2002～2021), 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021), 미국 금융위기 기간(2007～2008) 및 여타 기간을 대상으로, KOSPI, KOSDAQ 및 CSPI에서의 군집행동 여부를 비교 분석한다.

본 연구에서는 상승⋅하락 구분의 기준으로 일간 지수 수익률을 사용하였는데, 일간 수익률에서 무위험수익률을 차감한 기준을 고려해 볼 수 있겠으나, 첫째 본 연구에서 다루는 군집행동이 단순히 당일 주가의 오르내림에 영향을 받는 투자자들의 투자심리에 기반을 두는 개념이고, 둘째 무위험수익률의 대용치로 주로 사용되는 CD(91일) 금리가 매우 낮은 수준이어서(전체 분석 기간인 2002～2021의 일 환산 CD 평균금리는 0.0081%, 최근 2012-2021 10년의 일 환산 CD 평균금리는 0.0050%) 분석 결과에 영향을 주지 못하므로, 본 연구에서는 상승⋅하락 구분의 기준으로 일간 지수 수익률을 그대로 사용하였다.

[eqn: CSAD _{t} = beta _{0} + beta _{1} CDOT D CDOT |R _{M,t} |+ beta _{2} CDOT (1-D) CDOT |R _{M,t} |+ beta _{3} CDOT D CDOT (R _{M,t} - bar{R _{M}} ) ^{2}]	(7)

[eqn: + beta _{3} CDOT (1-D) CDOT (R _{M,t} - bar{R _{M}} ) ^{2} +CSAD _{t-1} + epsilon _{t}]

여기서,

[eqn: D="{"D _{1} ,```D _{2} ,```D _{3} ,```D _{4} ,```D _{5} "}"~]

[eqn: D _{1}] = 1, t일의 역사적변동성(20일) ≥ 평균변동성일 경우
= 0, t일의 역사적변동성(20일) < 평균변동성일 경우

[eqn: D _{2}] = 1, t일의 주가가 상승한 경우([eqn: R _{M,t} GEQ 0])
= 0, t일의 주가가 하락한 경우([eqn: R _{M,t} <0])

[eqn: D _{3}] = 1, t일의 상승종목비 ≥ 0.5일 경우
= 0, t일의 상승종목비 < 0.5일 경우

[eqn: D _{4}] = 1, t일의 거래량 ≥ 20일이동평균거래량일 경우
= 0, t일의 거래량 < 20일이동평균거래량일 경우

[eqn: D _5] = 1, t일의 거래금액 ≥ 20일이동평균거래금액일 경우
= 0, t일의 거래금액 < 20일이동평균거래금액일 경우

Ⅳ. 실증 분석 결과

1. 기본 분석

1) KOSPI, KOSDAQ, 및 CSPI의 수익률 및 변동성 요약

<표 2>에는 분석에 사용된 KOSPI, KOSDAQ, CSPI의 전체기간(2002～2021) 및 하위기간 별 수익률 및 변동성 자료가 요약 보고되어 있다. <표 2>의 Panel A는 일간로그수익률을 토대로 작성된 요약 통계이다. 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021)에는 3개 지수 모두 양(+)의 수익률을 보였고, 미국 금융위기 기간(2007～2008)에는 3개 지수 모두 음(-)의 수익률을 보였음을 비교하여 알 수 있다. Panel B는 일간로그수익률을 기준으로 작성된 KOSPI, KOSDAQ, CSPI 주가지수 간의 상관계수 값이 보고되어 있다. 검정(t-test) 결과 각 주가지수 간의 상관계수 값은 모두 유의적인 결과를 나타내고 있다. Panel C는 CSPI의 전체기간(2002～2021) 및 하위기간 별 CSSD 및 CSAD 자료가 요약 보고되어 있다.

<표 2> KOSPI, KOSDAQ, CSPI의 수익률 및 변동성 요약

KOSPI, KOSDAQ, CSPI의 전체기간(2002～2021) 및 하위기간 별 수익률 및 변동성 자료를 요약 보고함. Panel A는 일간로그수익률을 토대로 작성된 요약 통계임. Panel B는 일간로그수익률을 기준으로 작성된 주가지수 간의 상관계수 값을 보고함. 검정(t-test) 결과 주가지수 간의 상관계수 값은 모두 유의수준 1%에서 유의한 결과를 나타냄. Panel C는 CSPI의 전체기간(2002～2021) 및 하위기간 별 CSSD 및 CSAD 자료를 요약 보고함. 유의수준 1%, 5%, 10%는 각각 ***, **, *로 표시됨.

Panel A: 일별 지수 상승률 요약(%)

		Mean	Stdev	Median	Min	Q1	Q3	Max
전체기간	KOSPI	0.03	1.32	0.07	-11.17	-0.54	0.69	11.28
	KOSDAQ	0.01	1.52	0.14	-12.45	-0.61	0.80	10.86
	CSPI	0.03	1.31	0.09	-11.16	-0.54	0.70	11.25
2002～2006	KOSPI	0.06	1.51	0.15	-7.42	-0.70	0.94	7.36
	KOSDAQ	-0.01	1.66	0.13	-10.11	-0.69	0.90	6.25
	CSPI	0.05	1.49	0.14	-7.62	-0.67	0.93	6.69
2007～2008	KOSPI	-0.05	2.03	0.10	-11.17	-0.95	0.94	11.28
	KOSDAQ	-0.12	2.06	0.10	-11.03	-0.78	0.80	10.86
	CSPI	-0.06	2.01	0.13	-11.16	-0.93	0.87	11.25
2009～2019	KOSPI	0.02	1.00	0.04	-6.42	-0.44	0.56	5.74
	KOSDAQ	0.03	1.27	0.13	-8.64	-0.58	0.73	5.66
	CSPI	0.03	1.00	0.06	-6.45	-0.44	0.57	5.48
2020～2021	KOSPI	0.06	1.45	0.17	-8.77	-0.67	0.80	8.25
	KOSDAQ	0.09	1.74	0.28	-12.45	-0.57	0.89	8.80
	CSPI	0.07	1.46	0.19	-9.27	-0.63	0.84	8.21

<표 2> KOSPI, KOSDAQ, CSPI의 수익률 및 변동성 요약(계속)

Panel B: 상관계수

	상관계수
	(KOSPI, KOSDAQ)	(KOSPI, CSPI)	(KOSDAQ, CSPI)
전체기간	0.779***	0.996***	0.828***
2002～2006	0.797***	0.997***	0.840***
2007～2008	0.887***	0.999***	0.905***
2009～2019	0.686***	0.994***	0.757***
2020～2021	0.838***	0.995***	0.889***

Panel C: CSSD, CSAD 요약(%)

기간		Mean	Stdev	Median	Min	Q1	Q3	Max
전체기간	CSSD	1.27	0.42	1.20	0.55	1.00	1.45	5.52
	CSAD	0.93	0.29	0.88	0.42	0.74	1.05	3.93
2002～2006	CSSD	1.39	0.37	1.32	0.67	1.14	1.57	4.26
	CSAD	1.03	0.29	0.98	0.50	0.84	1.16	3.58
2007～2008	CSSD	1.44	0.51	1.31	0.69	1.10	1.62	4.80
	CSAD	1.07	0.39	0.97	0.53	0.81	1.20	3.93
2009～2019	CSSD	1.19	0.40	1.12	0.55	0.93	1.35	5.52
	CSAD	0.86	0.25	0.82	0.42	0.69	0.98	3.02
2020～2021	CSSD	1.27	0.41	1.19	0.55	0.99	1.42	3.85
	CSAD	0.92	0.28	0.87	0.43	0.73	1.03	2.64

2) 투자자 별 거래 비중 및 시장 변동성 요약

투자주체 별(개인, 기관 및 외국인 투자자) 거래 비중의 변화가 군집행동으로 이어져 시장의 비효율성을 초래하는지를 분석하기 위하여 먼저 투자주체 별 거래금액 자료를 사용하여 투자자 별 거래 비중을 살펴보았다. <표 3>은 KOSPI, KOSDAQ 및 CSPI의 전체 분석기간(2002～2021) 및 하위 기간 별로 투자자 별 거래 비중 및 변동성 자료를 요약 보고하고 있다. <표 3>의 Panel A는 투자자 별 거래 비중 및 시장 변동성을 요약하여 나타내고 있다. KOSPI의 거래 비중을 살펴보면, 개인투자자의 경우 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021)에는 거래 비중이 크게 증가하였으나 미국 금융위기 기간(2007～2008)에는 감소한 것을 알 수 있다. 개인투자자와는 상반되게 기관 및 외국인 투자자의 KOSPI 거래 비중은 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021)에 크게 감소하였으나 미국 금융위기 기간
(2007～2008)에는 증가한 것으로 나타났다. 위험이 커진 두 기간(2007～2008, 2020～2021)
에서의 시장에 대한 투자자 별 반응이 상반된 것을 알 수 있다. KOSDAQ의 거래 비중을 살펴보면, 두 기간(2007～2008, 2020～2021)에서의 개인 및 기관 투자자의 거래 비중은 소폭 감소하였고, 외국인투자자의 비중은 소폭 증가한 것으로 나타났으나, KOSDAQ의 경우 개인투자자의 거래 비중이 절대적인 상황임을 감안하면 큰 의미를 부여하기는 어렵다.

투자자 유형별 순매수의 CSAD를 사용하여 투자자별 직접적인 군집행동을 구하는 의견을 주신 익명의 심사자에게 감사를 표한다. 본 의견과 관련하여 다양한 자료 사용이 가능할 수 있는 후속 연구를 기대한다.

<표 3> 투자자 별 거래 비중 및 시장 변동성

KOSPI, KOSDAQ, CSPI의 전체기간(2002～2021) 및 하위기간 별 투자자별 거래비중 및 변동성 자료를 요약 보고함. Panel A는 투자자별 거래비중 및 시장 변동성을 요약함. 변동성 지표로는 KOSPI, KOSDAQ, CSPI의 연(annual) 환산 표준편차 및 VIX 값을 제시함. 유의수준 1%, 5%, 10%는 각각 ***, **, *로 표시됨. Panel C는 전체기간에서의 투자자별 거래비중의 추이를 나타냄.

Panel A: 시장별 투자자별 거래비중 및 변동성(%)

	KOSPI 거래비중			KOSDAQ 거래비중			변동성(연)
	개인	기관	외국인	개인	기관	외국인	KOSPI	KOSDAQ	CSPI	VIX
전체기간	56.3	20.2	23.6	90.9	3.9	5.1	20.8	23.8	20.7	19.6
2002～2006	63.2	16.7	20.1	93.5	3.4	3.1	23.8	26.1	23.5	17.8
2007～2008	53.2	20.9	25.9	92.2	3.2	4.5	31.9	32.4	31.6	24.7
2009～2019	52.0	22.2	25.8	90.1	4.5	5.4	15.8	19.9	15.7	18.4
2020～2021	65.0	17.2	17.7	87.9	2.8	9.3	22.9	27.4	23.0	25.6

Panel B: 분산비 검정(변동성 차이 검정)

기간1	기간2	분산비 검정
		KOSPI	KOSDAQ	CSPI
2007～2008	전체기간	2.357***	1.851***	2.350***
	2002～2006	1.806***	1.542***	1.818***
2020～2021	전체기간	1.210***	1.316***	1.237***
	2009～2019	2.097***	1.890***	2.137***
2020～2021	2007～2008	0.514***	0.711***	0.527***

Panel C: 투자자 별 거래비중 추이(2002～2021)

변동성 지표로는 KOSPI, KOSDAQ 및 CSPI의 연(annual) 환산 표준편차 및 VIX 값을 제시하였다. 변동성은 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021) 및 미국 금융위기 기간(2007
～2008) 모두에서 KOSPI, KOSDAQ 및 CSPI 모두 크게 상승하였다. <표 3>의 Panel B는 분석기간 사이의 분산비 검정(변동성 차이 검정) 결과를 보고하고 있다(분산비=기간 1의 분산/기간 2의 분산). 검정(F-test) 결과, 미국 금융위기 기간(2007～2008)의 변동성이 전체기간 및 하위기간인 2002～2006, 2020～2021보다 유의적으로 큰 것으로 나타났고, 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021)의 변동성은 전체기간 및 하위기간인 2002～2006 보다는 유의적으로 컸으나, 미국 금융위기 기간(2007～2008) 보다는 유의적으로 작은 것으로 나타났다. Panel C는 전체기간에서의 투자자 별 거래 비중의 추이를 나타내고 있다.

VIX(Volatility Index)는 주식시장이 S&P 500 지수 옵션에 기반한 변동성을 측정하는 한 방식으로, 일반적으로 VIX가 커지면 투자자들의 투자심리가 불안하다는 것을 반영한다고 해석한다.

2. 군집현상 분석

1) Chang, Cheng, and Khorana 모형에 대한 분석 결과

<표 4> Chang, Cheng, and Khorana 모형에 대한 분석 결과

KOSPI, KOSDAQ, CSPI의 전체기간(2002～2021) 및 하위기간 별 식 (4) 모형의 분석 결과를 보고함. 표의 (  ) 안은 모형의 t 값을 나타냄. 유의수준 1%, 5%, 10%는 각각 ***, **, *로 표시됨.

[eqn: CSAD _{t} = beta _{0} + beta _{1} CDOT |R _{M,t} |+ beta _{2} CDOT R _{M,t} ^{2} + epsilon _{t}]

		전체기간		2002～2006		2007～2008		2009～2019		2020～2021
KOSPI	intercept	0.0078 (113.29)	***	0.0089 (58.56)	***	0.0081 (25.58)	***	0.0076 (83.96)	***	0.0080 (36.54)	***
	[eqn: |R_M,t |]	0.1763 (20.22)	***	0.0877 (4.48)	***	0.2868 (10.14)	***	0.1389 (8.16)	***	0.1543 (5.97)	***
	[eqn: R _{M,t} ^{2}]	0.6121 (3.77)	***	1.7283 (3.73)	***	-0.6701 (-1.80)	*	1.0660 (2.02)	**	0.6809 (1.64)
	Adj-R2	0.28		0.21		0.43		0.14		0.31
	F-stat	971.60	***	166.20	***	186.10	***	229.90	***	112.00	***

<표 4>는 KOSPI, KOSDAQ, CSPI의 전체기간(2002～2021) 및 하위 기간 별로 식 (4) 모형의 분석 결과를 보고하고 있다. 분석 결과 미국금융위기 기간(2007～2008)에서 [eqn: R _{M,t} ^{2}]의 계수인 [eqn: beta _{2}]가 유의적인 음(-)의 값을 갖는 군집행동이 관찰되었다(즉 변동성이 증가할 때 횡단면평균편차의 값이 감소하였다). 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021)에서는 군집
행동이 유의적으로 관찰되지 않았으나, 여타 다른 기간 대부분에서 보여진 정상 시장 상황(변동성이 증가/감소할 때 횡단면평균편차 값이 증가/감소)이 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021)에서 약화되는 것으로 나타났다. 이는 2009～2019 기간의 효율적인 정상 시장 상태([eqn: beta _{2} GEQ 0])에서 비효율성이 커져 군집행동 현상이 나타나는 방향([eqn: beta _{2} <0])으로 진행되는 과정([eqn: beta _{2}]의 값이 음도 양도 아님)이라는 해석이 가능하다(다만, 이에 대한 정확한 분석은 코로나19(COVID-19)가 종료되는 2021년 이후 기간을 포함한 후속 분석을 통하여 가능할 것으로 판단된다).

<표 4> Chang, Cheng, and Khorana 모형에 대한 분석 결과(계속)

KOSDAQ	intercept	0.0074 (132.56)	***	0.0084 (73.39)	***	0.0078 (47.43)	***	0.0071 (88.97)	***	0.0076 (47.05)	***
	[eqn: |R_M,t |]	0.1201 (18.92)	***	0.1121 (9.05)	***	0.1376 (8.28)	***	0.1020 (8.75)	***	0.0456 (2.94)	***
	[eqn: R _{M,t} ^{2}]	-0.0089 (-0.09)		0.1239 (0.58)		-0.3595 (-1.76)	*	0.5228 (1.93)	*	0.6020 (3.13)	***
	Adj-R2	0.22		0.24		0.36		0.16		0.21
	F-stat	680.00	***	199.90	***	137.00	***	253.00	***	66.27	***
CSPI	intercept	0.0078 (141.54)	***	0.0090 (77.47)	***	0.0082 (39.56)	***	0.0076 (100.19)	***	0.0081 (48.58)	***
	[eqn: |R_M,t |]	0.1670 (24.67)	***	0.0980 (6.98)	***	0.2275 (11.21)	***	0.1205 (9.36)	***	0.0902 (5.08)	***
	[eqn: R _{M,t} ^{2}]	0.1637 (1.42)		1.5201 (5.29)	***	-0.7336 (-2.85)	***	1.6430 (4.79)	***	0.6623 (2.76)	***
	Adj-R2	0.33		0.35		0.46		0.25		0.31
	F-stat	1237.00	***	340.30	***	214.20	***	450.60	***	114.30	***

2) Yao, Ma, and He 모형에 대한 분석 결과

식 (5) 모형에 대한 분석 결과는 <표 5>에 정리되어 있다. 분석 결과, KOSPI 및 CSPI에서 미국 금융위기 기간(2007～2008)에서 [eqn: (R _{M,t} - bar{R _{M}} ) ^{2}]의 계수인 [eqn: beta _{2}]가 유의적인 음(-)의 값을 갖는 군집행동이 관찰되었다(즉 변동성이 증가할 때 횡단면평균편차 값이 감소하였다). 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021)에서는 군집행동이 유의적으로 관찰되지 않았으나, 여타 다른 기간 대부분에서 보여진 정상시장 상황(변동성이 증가/감소할 때 횡단면평균편차 값이 증가/감소)이 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021)기간에서 약화되는 것으로 나타났다. 이는 KOSPI 및 CSPI의 2009～2019 기간의 효율적인 정상 시장 상태([eqn: beta _{2} GEQ 0])에서 비효율성이 커져 군집행동 현상이 나타나는 방향([eqn: beta _{2} <0])으로 진행되는 과정([eqn: beta _{2}]의 값이 음도 양도 아님)이라는 해석이 가능하다. 군집행동과 관련한 이상의 현상은 KOSDAQ 보다는 KOSPI와 CSPI에서 더 뚜렷하게 나타났다. 실증분석 과정에서 VIF(분산팽창인자) 값을 사용하여 다중공선성 여부를 검증하였고, 실증 분석을 위한 모형들에서 다중공선성 문제는 발견되지 않았다.

<표 5> Yao, Ma and He 모형에 대한 분석 결과

KOSPI, KOSDAQ, CSPI의 전체기간(2002～2021) 및 하위기간 별 식 (5) 모형의 분석 결과를 보고함. 표의 ( ) 안은 모형의 t 값을 나타냄. 유의수준 1%, 5%, 10%는 각각 ***, **, *로 표시됨.

[eqn: CSSD _{t} = beta _{0} + beta _{1} CDOT |R _{M,t} |+ beta _{2} CDOT (R _{M,t} - {bar R _{M}} ) ^{2} +CSSD _{t-1} + epsilon _{t}]

		전체기간		2002～2006		2007～2008		2009～2019		2020～2021
KOSPI	intercept	0.0064 (39.19)	***	0.0069 (19.20)	***	0.0057 (9.96)	***	0.0070 (30.99)	***	0.0074 (13.410	***
	[eqn: |R_M,t |]	0.1827 (16.01)	***	0.1078 (4.39)	***	0.2874 (8.36)	***	0.1436 (6.18)	***	0.1830 (4.91)	***
	[eqn: (R_M,t - {bar R_M})^2]	0.4845 (2.31)	**	1.4782 (2.56)	**	-0.8564 (-1.93)	*	1.3843 (1.94)	*	0.6201 (1.05)
	[eqn: CSSD_t-1]	0.3659 (30.73)	***	0.3811 (16.00)	***	0.4097 (12.32)	***	0.3034 (17.47)	***	0.30 (7.58)	***
	Adj-R2	0.37		0.32		0.54		0.21		0.37
	F-stat	965.90	***	198.40	***	191.60	***	235.20	***	96.31	***
KOSDAQ	intercept	0.0065 (39.94)	***	0.0083 (23.31)	***	0.0068 (14.35)	***	0.0062 (27.54)	***	0.0072 (14.83)	***
	[eqn: |R_M,t |]	0.1088 (11.08)	***	0.1143 (6.57)	***	0.1416 (6.34)	***	0.0842 (4.22)	***	0.0301 (1.31)
	[eqn: (R_M,t - {bar R_M})^2]	0.0567 (0.37)		0.2323 (0.78)		-0.4147 (-1.54)		0.6921 (1.50)		0.6466 (2.32)	**
	[eqn: CSSD_t-1]	0.3683 (29.28)	***	0.2721 (10.88)	***	0.3416 (9.25)	***	0.3824 (22.09)	***	0.3240 (7.74)	***
	Adj-R2	0.26		0.24		0.40		0.22		0.23
	F-stat	566.00	***	128.80	***	112.60	***	252.40	***	50.12	***
CSPI	intercept	0.0064 (41.33)	***	0.0081 (23.83)	***	0.0057 (12.28)	***	0.0065 (29.85)	***	0.0072 (14.62)	***
	[eqn: |R_M,t |]	0.1495 (15.93)	***	0.1078 (6.00)	***	0.2204 (9.06)	***	0.0965 (4.91)	***	0.0777 (3.05)	***
	[eqn: (R_M,t - {bar R_M})^2]	0.2655 (1.69)	*	1.4805 (4.05)	***	-0.8105 (-2.70)	***	1.7402 (3.36)	***	0.8019 (2.42)	**
	[eqn: CSSD_t-1]	0.3902 (33.32)		0.32 (13.92)	***	0.44 (14.09)	***	0.38 (22.80)	***	0.36 (9.03)	***
	Adj-R2	0.38		0.38		0.59		0.28		0.38
	F-stat	1023.00	***	249.40	***	235.50	***	352.40	***	102.50	***

3) Pochea, Filip, and Pece 모형에 대한 분석 결과

식 (6) 모형에 대한 분석 결과는 <표 6>에 정리되어 있다. 분석 결과 KOSPI 및 CSPI에서 미국 금융위기 기간(2007～2008)에서 [eqn: (R _{M,t} - bar{R _{M}} ) ^{2}]의 계수인 [eqn: beta _{3}]가 유의적인 음(-)의 값을 갖는 군집행동이 관찰되었다(즉 변동성이 증가할 때 횡단면평균편차 값이 감소하였다). 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021)에서는 군집행동이 유의적으로 관찰되지 않았으나, 여타 다른 기간 대부분에서 보여진 정상 시장 상황(변동성이 증가/감소할 때 횡단면평균편차 값이 증가/감소)이 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021)에서 약화되는 것으로 나타났다. 이는 KOSPI 및 CSPI의 2009～2019 기간의 효율적인 정상 시장 상태([eqn: beta _{3} GEQ 0])에서 비효율성이 커져 군집행동 현상이 나타나는 방향([eqn: beta _{3} <0])으로 진행되는 과정([eqn: beta _{3}]의 값이 음도 양도 아님)이라는 해석이 가능하다. 군집행동과 관련한 이상의 현상은 KOSDAQ 보다는 KOSPI와 CSPI에서 더 뚜렷하게 나타났다. 실증분석 과정에서 VIF(분산팽창인자) 값을 사용하여 다중공선성 여부를 검증하였고, 실증 분석을 위한 모형들에서 다중공선성 문제는 발견되지 않았다.

<표 6> Pochea, Filip and Pece 모형에 대한 분석 결과

KOSPI, KOSDAQ, CSPI의 전체기간(2002～2021) 및 하위기간 별 식 (6) 모형의 분석 결과를 보고함. 표의 ( ) 안은 모형의 t값을 나타냄. 유의수준 1%, 5%, 10%는 각각 ***, **, *로 표시됨.

[eqn: CSAD _{t} = beta _{0} + beta _{1} CDOT R _{M,t} + beta _{2} CDOT |R _{M,t} |+ beta _{3} CDOT (R _{M,t} - bar{R _{M}} ) ^{2} +CSAD _{t-1} + epsilon _{t}]

		전체기간		2002～2006		2007～2008		2009～2019		2020～2021
KOSPI	intercept	0.0046 (39.23)	***	0.0050 (19.06)	***	0.0040 (9.51)	***	0.0050 (31.16)	***	0.0057 (14.66)	***
	[eqn: R_M,t]	0.0099 (3.11)	***	0.00684 (1.28)		-0.0014 (-0.17)		0.0193 (3.48)	***	0.0214 (2.27)	**
	[eqn: |R_M,t |]	0.1410 (17.74)	***	0.0751 (4.27)	***	0.2313 (9.34)	***	0.1089 (6.74)	***	0.1258 (5.07)	***
	[eqn: (R_M,t - {bar R_M})^2]	0.3869 (2.61)	***	1.4668 (3.48)	***	-0.7773 (-2.40)	**	1.2909 (2.53)	**	0.6241 (1.56)
	[eqn: CASD_t-1]	0.3801 (32.80)	***	0.4024 (17.48)	***	0.4201 (12.92)	***	0.3178 (18.66)	***	0.2661 (6.84)	***
	Adj-R2	0.41		0.37		0.58		0.25		0.38
	F-stat	873.90	***	181.20	***	168.00	***	222.30	***	76.32	***
KOSDAQ	intercept	0.0045 (41.74)	***	0.0060 (24.27)	***	0.0049 (14.36)	***	0.0041 (28.99)	***	0.0055 (15.99)	***
	[eqn: R_M,t]	-0.0051 (-2.13)	**	0.0073 (1.62)		-0.0026 (-0.46)		-0.0128 (-3.25)	***	-0.0030 (-0.48)
	[eqn: |R_M,t |]	0.0885 (15.04)	***	0.0994 (8.33)	***	0.1033 (6.60)	***	0.0749 (6.94)	***	0.0195 (1.27)
	[eqn: (R_M,t - {bar R_M})^2]	0.0357 (0.38)		0.2796 (1.30)		-0.2410 (-1.25)		0.2023 (0.77)		0.6440 (3.42)	***
	[eqn: CASD_t-1]	0.3795 (31.44)	***	0.2605 (10.91)	***	0.3518 (9.53)	***	0.4025 (23.98)	***	0.2868 (6.78)	***
	Adj-R2	0.35		0.31		0.46		0.30		0.27
	F-stat	656.10	***	141.30	***	105.00	***	296.90	***	47.76	***
CSPI	intercept	0.0045 (43.13)	***	0.0060 (25.14)	***	0.0042 (12.42)	***	0.0045 (31.20)	***	0.0057 (15.79)	***
	[eqn: R_M,t]	-0.0086 (-3.40)	***	0.0070 (1.53)		-0.0103 (-1.66)	*	-0.0156 (-3.66)	***	-0.0020 (-0.28)
	[eqn: |R_M,t |]	0.1243 (20.13)	***	0.0847 (6.43)	***	0.1667 (9.43)	***	0.0896 (7.54)	***	0.0520 (2.97)	***
	[eqn: (R_M,t - {bar R_M})^2]	0.1404 (1.33)		1.5607 (5.59)	***	-0.5747 (-2.60)	***	1.0546 (3.19)	***	0.7071 (3.06)	***
	[eqn: CASD_t-1]	0.3928 (35.19)	***	0.2994 (13.85)	***	0.4398 (14.04)	***	0.3917 (24.39)	***	0.3095 (7.65)	***
	Adj-R2	0.47		0.44		0.62		0.38		0.39
	F-stat	1084.00	***	247.00	***	180.10	***	423.10	***	78.74	***

<표 4>, <표 5> 및 <표 6>의 결과를 종합 요약하면 다음과 같다. 첫째, 변동성이 커진 기간인 미국 금융위기 기간(2007～2008)과 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021)에서 군집행동이 강하게 나타나거나, 적어도 정상 시장 상태가 약화되는 것으로 나타났다. 이는 효율적인 정상 시장 상태에서 비효율성이 커져 군집행동 현상이 나타나거나, 나타나는 방향으로 진행되었다는 해석이 가능하며, <가설 1>을 지지하는 결과이다. 둘째, 미국 금융위기 기간(2007～2008)에는 개인투자자 보다 기관 및 외국인 투자자의 거래비중이 늘어났으나, 반면 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021)에는 개인투자자의 거래 비중이 기관 및 외국인 투자자 보다 늘어났다(<표 3>의 Panel A). 이를 <표 4>～<표 6>의 분석결과와 연결하면, 이는 정보투자자인 기관 및 외국인 투자자가 시장의 거래를 주도할 때 군집행동이 나타난다는 <가설 2-1>을 지지하는 결과이다. 이상의 분석 결과를 시장에 적용하면, 개인투자자의 거래비중이 높은 KOSDAQ 시장 보다 기관 및 외국인 투자자의 거래비중이 상대적으로 높은 KOSPI 시장에서 군집행동이 나타날 가능성이 더 높다는 <가설 2-2>를 지지하는 결과로 이어진다.

4) 시장 상황 별 모형에 대한 분석 결과(강건성 분석)

<표 7-1>～<표 7-3>은 시장 상황 별로 KOSPI, KOSDAQ 및 CSPI의 전체기간(2002～
2021) 및 하위기간에 대하여 식 (7) 모형의 분석 결과를 보고하고 있다. <표 7-1>은 더미변수로 변동성을 사용한 경우의 분석 결과로, 미국 금융위기 기간(2007～2008)의 변동성이 큰 기간(역사적변동성(20일)≥평균변동성)에서 [eqn: D CDOT (R _{M,t} - bar{R _{M}} ) ^{2}]의 계수인 [eqn: beta _{3}]가 유의적인 음(-)의 값을 갖는 군집행동이 관찰되었으나, 반면 미국 금융위기 기간(2007～2008)의 변동성이 작은 기간(역사적변동성(20일)<평균변동성)과 코로나19(COVID-19) 기간(2020～
2021)에서는 군집행동이 유의적으로 관찰되지 않았다.

<표 7-1> 시장 상황 별 모형에 대한 분석 결과(변동성 구분)

KOSPI, KOSDAQ, CSPI의 전체기간(2002～2021) 및 하위기간 별 식 (7) 모형의 분석 결과를 보고함(더미변수로 변동성을 사용한 경우). 표의 ( ) 안은 모형의 t 값을 나타냄. 유의수준 1%, 5%, 10%는 각각 ***, **, *로 표시됨.

[eqn: CSAD _{t} = beta _{0} + beta _{1} CDOT D CDOT |R _{M,t} |+ beta _{2} CDOT (1-D) CDOT |R _{M,t} |+ beta _{3} CDOT D CDOT (R _{M,t} - bar{R _{M}} ) ^{2} + beta _{3} CDOT (1-D) CDOT (R _{M,t} - bar{R _{M}} ) ^{2} +CSAD _{t-1} + epsilon _{t}]

		전체기간		2002～2006		2007～2008		2009～2019		2020～2021
KOSPI	[eqn: D cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	0.1201 (0.79)		1.0742 (2.57)	**	-0.8052 (-2.45)	**	0.0985 (0.17)		0.4883 (1.16)
	[eqn: (1-D) cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	2.1496 (2.39)	***	2.4445 (1.49)		0.7693 (0.19)		2.9030 (2.17)	**	0.2805 (0.13)
	Adj-R2	0.42		0.37		0.58		0.24		0.37
	F-stat	705.80	***	147.90	***	134.80	***	176.30	***	59.30	***
KOSDAQ	[eqn: D cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	-0.0200 (-0.21)		0.1655 (0.79)		-0.4644 (-2.30)	**	0.0888 (0.33)		0.6968 (3.60)	***
	[eqn: (1-D) cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	2.3813 (4.60)	***	3.4087 (3.01)	***	-0.6185 (-0.42)		2.5796 (3.84)	***	1.7626 (1.06)
	Adj-R2	0.35		0.32		0.47		0.31		0.27
	F-stat	535.50	***	114.80	***	87.66	***	240.00	***	38.21	***
CSPI	[eqn: D cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	0.0901 (0.85)		1.1360 (4.13)	***	-0.6002 (-2.70)	***	0.9456 (2.63)	***	0.7999 (3.32)	***
	[eqn: (1-D) cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	4.1798 (10.62)	***	4.1003 (6.97)	***	0.6123 (0.27)		4.6089 (7.81)	***	3.1710 (2.27)	**
	Adj-R2	0.48		0.46		0.62		0.39		0.39
	F-stat	905.50	***	207.20	***	162.30	***	346.50	***	63.94	***

<표 7-2>는 더미변수로 상승․하락 및 ‘상승종목비’를 사용한 경우의 분석 결과로, 미국 금융위기 기간(2007～2008)의 주가 상승일 및 ‘상승종목비 ≥0.5’에서 [eqn: D CDOT (R _{M,t} - bar{R _{M}} ) ^{2}]의 계수인 [eqn: beta _{3}]가 유의적인 음(-)의 값을 갖는 군집행동이 관찰되었다. 반면 미국 금융위기 기간(2007～2008)의 주가 하락일 및 ‘상승종목비<0.5’와 코로나19(COVID-19) 기간(2020～
2021)에서는 군집행동이 유의적으로 관찰되지 않았다.

<표 7-3>은 더미변수로 거래량 및 거래금액을 사용한 경우의 분석 결과로, KOSPI 및 CSPI의 미국금융위기 기간(2007～2008)의 거래가 큰 기간(거래량≥20일이동평균 거래량)
에서 [eqn: D CDOT (R _{M,t} - bar{R _{M}} ) ^{2}]의 계수인 [eqn: beta _{3}]가 유의적인 음(-)의 값을 갖는 군집행동이 관찰되었다. 반면 미국 금융위기 기간(2007～2008)의 거래가 작은 기간(거래량<20일이동평균거래량)과 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021)에서는 군집행동이 유의적으로 관찰되지 않았다. 거래금액을 사용한 경우도 거래량을 사용한 경우와 유사한 결과를 보였고, 다만 거래금액을 사용한 경우는 거래금액이 큰 기간의 KOSPI 일부 기간애서 군집행동이 유의적으로 관찰되었으나 일관된 유의성을 담보하려면 추가적인 후속 연구가 필요할 것으로 보인다.

<표 7-2> 시장 상황 별 모형에 대한 분석 결과 (상승․하락, 상승종목비 구분)

KOSPI, KOSDAQ, CSPI의 전체기간(2002～2021) 및 하위기간 별 식 (7) 모형의 분석 결과를 보고함(더미변수로 상승․하락, 상승종목비를 사용한 경우). 표의 ( ) 안은 모형의 t 값을 나타냄. 유의수준 1%, 5%, 10%는 각각 ***, **, *로 표시됨.

[eqn: CSAD _{t} = beta _{0} + beta _{1} CDOT D CDOT |R _{M,t} |+ beta _{2} CDOT (1-D) CDOT |R _{M,t} |+ beta _{3} CDOT D CDOT (R _{M,t} - bar{R _{M}} ) ^{2} + beta _{3} CDOT (1-D) CDOT (R _{M,t} - bar{R _{M}} ) ^{2} +CSAD _{t-1} + epsilon _{t}]

Panel A: 더미변수=상승․하락

		전체기간		2002～2006		2007～2008		2009～2019		2020～2021
KOSPI	[eqn: D cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	0.0543 (0.23)		2.8197 (4.36)	***	-2.0816 (-4.48)	***	3.8781 (4.13)	***	0.8544 (1.25)
	[eqn: (1-D) cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	0.5773 (3.38)	***	0.8623 (1.82)	*	0.0278 (0.08)		0.7867 (1.46)		0.5441 (1.25)
	Adj-R2	0.42		0.37		0.59		0.25		0.38
	F-stat	702.40	***	147.30	***	142.00	***	181.40	***	60.88	***
KOSDAQ	[eqn: D cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	-0.0863 (-0.47)		0.3566 (0.67)		-0.5366 (-1.65)	*	0.6463 (1.10)		0.5287 (1.39)
	[eqn: (1-D) cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	0.0569 (0.57)		0.2655 (1.22)		-0.1460 (-0.70)		0.1311 (0.49		0.6628 3.34	***
	Adj-R2	0.35		0.31		0.46		0.30		0.27
	F-stat	525.20	***	112.80	***	84.29	***	238.00	***	38.18	***
CSPI	[eqn: D cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	-0.0381 (-0.20)		1.4981 (2.57)	**	-1.1634 (-3.31)	***	1.4584 (2.05)	**	0.6152 (1.37)
	[eqn: (1-D) cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	0.2293 (1.99)	**	1.5053 (5.20)	***	-0.2226 (-0.91)		3.2930 (3.29)	***	0.7176 (2.93)	***
	Adj-R2	0.47		0.44		0.62		0.38		0.38
	F-stat	865.40	***	196.90	***	161.90	***	336.60	***	62.92	***

Panel B: 더미변수=상승종목비

		전체기간		2002～2006		2007～2008		2009～2019		2020～2021
KOSPI	[eqn: D cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	0.3889 (1.68)	*	3.1345 (4.90)	***	-1.6634 (-3.56)	***	5.1666 (5.48)	***	1.0592 (1.57)
	[eqn: (1-D) cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	0.3080 (1.79)	*	0.5839 (1.22)		-0.3062 (-0.81)		0.0812 (0.15)		0.4283 (0.98)
	Adj-R2	0.41		0.37		0.58		0.25		0.38
	F-stat	696.10	***	148.50	***	137.40	***	182.60	***	60.39	***
KOSDAQ	[eqn: D cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	0.1317 (0.70)		2.3807 (1.97)	**	-0.5709 (-1.77)	*	1.1084 (1.91)	*	0.8054 (2.16)	**
	[eqn: (1-D) cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	-0.0885 (-0.89)		0.1240 (0.59)		-0.1247 (-0.59)		-0.0804 (-0.30)		0.5606 (2.80)	***
	Adj-R2	0.35		0.31		0.46		0.31		0.28
	F-stat	537.90	***	113.30	***	84.41	***	242.00	***	38.72	***
CSPI	[eqn: D cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	-0.1154 (-0.62)		1.7186 (2.98)	***	-1.4095 (-4.04)	***	1.7788 (2.52)	**	0.7356 (1.66)	*
	[eqn: (1-D) cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	0.1948 (1.69)	*	1.4561 (4.98)	***	-0.2238 (-0.91)		0.8800 (2.56)	**	0.6745 (2.74)	***
	Adj-R2	0.47		0.44		0.62		0.38		0.39
	F-stat	869.60	***	196.90	***	164.50	***	339.70	***	63.01	***

<표 7-3> 시장 상황 별 모형에 대한 분석 결과(거래량․거래금액 구분)

KOSPI, KOSDAQ, CSPI의 전체기간(2002～2021) 및 하위기간 별 식 (7) 모형의 분석 결과를 보고함(더미변수로 거래량 또는 거래금액을 사용한 경우). 표의 ( ) 안은 모형의 t 값을 나타냄. 유의수준 1%, 5%, 10%는 각각 ***, **, *로 표시됨.

[eqn: CSAD _{t} = beta _{0} + beta _{1} CDOT D CDOT |R _{M,t} |+ beta _{2} CDOT (1-D) CDOT |R _{M,t} |+ beta _{3} CDOT D CDOT (R _{M,t} - bar{R _{M}} ) ^{2} + beta _{3} CDOT (1-D) CDOT (R _{M,t} - bar{R _{M}} ) ^{2} +CSAD _{t-1} + epsilon _{t}]

Panel A: 더미변수=거래량

		전체기간		2002～2006		2007～2008		2009～2019		2020～2021
KOSPI	[eqn: D cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	-0.1597 (-1.01)		1.8437 (2.90)	***	-1.1929 (-3.47)	***	-0.7708 (-1.34)		0.1579 (0.37)
	[eqn: (1-D) cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	1.6040 (5.38)	***	1.4147 (3.09)	***	2.1128 (2.47)	**	2.9800 (4.14)	***	1.0985 (1.19)
	Adj-R2	0.42		0.38		0.59		0.25		0.37
	F-stat	716.50	***	153.20	***	142.80	***	181.60	***	60.38	***
KOSDAQ	[eqn: D cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	-0.0474 (-0.44)		-0.1002 (-0.42)		-0.2751 (-1.20)		0.1588 (0.60)		0.6335 (3.18)	***
	[eqn: (1-D) cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	0.2644 (1.97)	**	0.5952 (2.03)	**	-0.1657 (-0.66)		1.0173 (1.85)	*	0.6494 (1.78)	*
	Adj-R2	0.35		0.31		0.46		0.30		0.27
	F-stat	526.00	***	113.50	***	83.84	***	238.00	***	38.25	***
CSPI	[eqn: D cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	0.0132 (0.11)		2.4146 (6.77)	***	-0.7522 (-3.20)	***	1.1234 (3.26)	***	0.5952 (2.39)	**
	[eqn: (1-D) cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	0.4217 (2.47)	**	0.7329 (2.29)	***	0.2342 (0.63)		1.4087 (2.58)	***	0.8770 (1.92)	*
	Adj-R2	0.47		0.46		0.62		0.38		0.39
	F-stat	875.60	***	209.50	***	162.20	***	338.40	***	63.49	***

Panel B: 더미변수=거래금액

		전체기간		2002～2006		2007～2008		2009～2019		2020～2021
KOSPI	[eqn: D cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	-0.4154 (-2.71)	**	0.4795 (1.09)		-1.2998 (-3.95)	***	-1.1430 (-2.06)	**	0.0001 (0.00)
	[eqn: (1-D) cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	3.3542 (10.53)	***	3.4078 (4.78)	***	2.6340 (3.92)	***	3.3813 (4.58)	***	7.0154 (0.03)	**
	Adj-R2	0.43		0.38		0.60		0.26		0.40
	F-stat	759.50	***	154.30	***	150.70	***	195.40	***	67.68	***
KOSDAQ	[eqn: D cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	-0.1858 (-1.58)	***	-0.2176 (-0.64)		-0.2225 (-0.83)		-0.0496 (-0.19)		0.3727 (1.91)	*
	[eqn: (1-D) cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	0.3620 (3.05)		0.4051 (1.78)	*	-0.2543 (-1.13)		0.8088 (1.60)		1.4683 (3.87)	***
	Adj-R2	0.35	***	0.31	***	0.46	***	0.31	***	0.30	***
	F-stat	533.80		114.40		83.91		245.40		43.39
CSPI	[eqn: D cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	-0.2166 (-1.79)	*	0.2874 (0.91)		-0.6665 (-2.42)	**	0.7421 (2.24)	**	0.4702 (1.97)	**
	[eqn: (1-D) cdot (R_M,t - {bar R_M})^2]	0.8040 (5.28)	***	2.9325 (8.15)	***	-0.2634 (-0.95)		2.7532 (4.09)	***	3.4618 (3.31)	***
	Adj-R2	0.47		0.46		0.62		0.39		0.40
	F-stat	886.80	***	212.10	***	161.90	***	345.80	***	68.04	***

V. 결  론

본 연구에서는 코로나19 발생 전과 후의 기간을 대상으로 주식시장에서의 군집행동을 중심으로 행동재무론(behavioral finance)적 관점에서 주식시장의 비효율성 정도를 비교하여 실증분석 하였다. 2002년 1월부터 2021년 12월까지의 장기간의 일간 자료를 사용하여 코로나19(COVID-19) 기간(2020～2021)과 이 기간에 못지않은 시장 변동성을 보였던 미국 금융위기 기간(2007～2008) 및 나머지 기간들과의 비교 분석을 군집행동을 중심으로 수행하였다. 또한 투자주체 별(개인, 기관 및 외국인 투자자) 거래비중의 변화가 군집행동으로 이어져 시장의 비효율성을 초래하는지를 분석하였다. KOSPI, KOSDAQ 및 CSPI(KOSPI와 KOSDAQ을 통합)에 속한 산업별지수를 분석대상으로, Christie and Huang(1995) 모형, Chang, Cheng and Khorana(2000) 모형과 이들의 수정된 통계적 모형들을 이용하여 실증분석 하였다. 시장의 변동성 수준, 주식가격의 상승과 하락, 거래 수준 등으로 구분하여 강건성 검증을 수행하였다.

분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 주가의 변동성이 큰 기간에 군집행동이 강하게 나타났다. 변동성이 커진 기간인 미국 금융위기 기간(2007～2008)과 코로나19(COVID-19) 기간(2020～
2021)에서 군집행동이 강하게 나타나거나, 적어도 정상 시장 상태가 약화되는 것으로 나타났다. 이는 주가의 변동성이 커지면 효율적인 정상 시장 상태에서 비효율성이 커져 군집행동 현상이 나타나는 방향으로 진행된다는 해석이 가능하다. 둘째, 개인투자자 보다 기관 및 외국인 투자자의 거래비중이 높을 때, 즉 정보투자자인 기관 및 외국인 투자자가 시장의 거래를 주도할 때 군집행동이 나타날 가능성이 커졌다. 미국 금융위기 기간(2007～
2008)에는 개인투자자 보다 기관 및 외국인 투자자의 거래비중이 증가한 반면, 코로나19
(COVID-19) 기간(2020～2021)에는 개인투자자의 거래 비중이 기관 및 외국인 투자자 보다 증가하였다. 정보투자자인 기관 및 외국인 투자자가 시장의 거래를 주도할 때 군집행동이 나타난다는 가설을 지지할 수 있다. 셋째, 개인투자자의 거래비중이 높은 KOSDAQ 시장 보다 기관 및 외국인 투자자의 거래비중이 상대적으로 높은 KOSPI 시장에서 군집행동의 가능성이 더 높게 나타났다.

주식시장에서의 산업별지수를 대상으로 코로나19(COVID-19) 발생 전과 후의 기간의 군집행동을 비교 제시한 연구는 아직 희소하다. 본 연구의 결과들은 기존 연구에서는 발견하지 못했던 것으로 그 시사하는 바가 클 것이다.

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THE KOREAN JOURNAL OF FINANCIAL MANAGEMENT

Volume 39, Number 4, August 2022

Comparison of Stock Market Efficiency Before
and After COVID-19:
Focusing on Herding Behavior*

Noe-Keol Kwark**

		<Abstract>
	Herding behavior in the stock market can be the basis for the behavioral finance argument that investors are affected by investor sentiment. It may be suspected that COVID-19 has amplified volatility in the stock market and weakened market efficiency. This study used daily data of industry indices from January 2002 to December 2021 for KOSPI and KOSDAQ to analyze the herding behavior and inefficiency of the stock market by dividing it into the period before and after the U.S. financial crisis (2002～2006, 2007～2008) and the period before and after COVID-19 (2009～2019, 2020～2021). The result of the analysis as follows: First, herding behavior was strong during the period when the volatility of stock price was high. In the period of the U.S. financial crisis (2007～2008) and the period of COVID-19 (2020～2021), when volatility increased, herding behavior was strong, or at least the normal market was weakened. Second, when institutional and foreign investors, who are informed investors, lead the market transactions, there was a high possibility that herding behavior would appear. Herding behavior was strong during the U.S. financial crisis (2007～2008), when the proportion of transactions by institutional and foreign investors increased. Third, in the KOSPI market, where institutional and foreign investors have a relatively high proportion of transactions, herding behavior was stronger than in the KOSDAQ market.
Keywords：COVID-19, Herding Behavior, CSAD, Industry Index, Market Efficiency

*  This work was supported by the Hansei University Research Fund of 2020.

** Department of Business, Hansei University, E-mail: nkkwark@hansei.ac.kr