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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전성주 (인하대학교)
저널정보
사람과세계경영학회 Global Business and Finance Review Global Business and Finance Review Vol.26 No.4
발행연도
2021.12
수록면
77 - 89 (13page)

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Purpose: This article investigates stock return predictability in the Korean stock market using the methodology of dynamic factor analysis. Design/methodology/approach: This article collects monthly data on the equity risk premium on the KOSPI and twelve financial and macroeconomic variables spanning from October 2000 to December 2020 and evaluates the forecasting performance of the dynamic factor predictive regression model by comparing in-sample and out-of-sample predictability with those of individual predictors. Findings: The article finds that the dynamic factor predictive regression exhibits statistically and economically significant in-sample predictability for the future equity risk premium for the KOSPI, as strongly as the best individual predictor can do. Also, the dynamic factor approach can outperform the benchmark historical average in out-of-sample predictability. The detailed analysis of the diffusion indexes reveals that each factor captures different information from various financial and macroeconomic variables relevant for return prediction and the diffusion indexes can deliver better forecasts of the future equity risk premium. Research limitations/implications: There exist different regression methods to combine forecasts comparable to the dynamic factor predictive model such as the forecast combination method by Rapach et al. (2010) and the bagging method by Inoue and Kilian (2008) and Jordan et al. (2017). The study proposes to compare the performance of these models with that of the dynamic factor predictive model in the Korean stock market as future research. Originality/value: The article is the first attempt to apply the dynamic factor predictive regression model to a large set of financial and macroeconomic data in Korea and evaluate its in-sample and out-of-sample predictability in comparison to those of individual predictive variables.
#Equity risk premium predictability in Korea #Financial and macroeconomic variables #Dynamic factor predictive regression #In-sample predictability #Out-of-sample forecasts

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Adämmer, P. / 2020 / Forecasting the equity premium: mind the news! / Review of Finance 24:1313~1355 google schola Bai, J. / 2003 / Inferential theory for factor models of large dimensions / Econometrica 71:135~171 google schola Baltas, N. / 2018 / Forecasting the equity risk premium : The importance of regime-dependent evaluation / Journal of Financial Markets 38:83~102 google schola Bossaert, P. / 1999 / Implementing statistical criteria to select return forecasting models : What do we learn / Review of Financial Studies 12:405~428 google schola Breen, W. / 1989 / Economic significance of predictable variation in stock index returns / Journal of Finance 44:1177~1189 google schola

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