중국 주식시장의 시장이례현상 분석

Abstract

본 논문은 홍콩, 상해, 심천 등 중국 3대 증권거래소 상장기업을 대상으로, 미국 등 선진국 증시에서 이미 규명된 시장이례현상 중 기업규모, MTB, 발생액 효과 등 대표적인 세 가지 현상의 거래소별 차이를 실증 분석했다. 본 논문의 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 당기 ROE와 시장이례현상 변수들에 대한 미래 ROE의 회귀분석에서 당기 ROE의 회귀계수는 물론, 유의한 양의 값을 보인 MTB의 회귀계수 모두 홍콩이 상해, 심천보다 월등히 컸고, MTB효과의 지속성은 홍콩과 상해가 심천보다 길었다. TA는 유의한 음의 회귀계수를 보였으며, 회귀계수의 크기는 홍콩이 가장 컸고, 지속성은 심천이 가장 길었다. NOPA 역시 유의한 음의 회귀계수를 보였고, 회귀계수의 크기와 지속성은 각각 홍콩과 상해가 가장 컸다. 둘째, 그룹별 평균 ROE 차이분석에서 MTB 그룹별 차이는 음의 값을 보이지 않았으나, 발생액변수들의 그룹별 차이는 유의한 양의 차이를 보였다. 셋째, 당기 ROE와 가설검정변수에 대한 미래 주식수익률의 회귀분석에서 기업규모변수인 LMV는 모든 거래소에 대해 일관성 있는 음의 회귀계수를 보였고, 그 크기는 상해와 심천이 홍콩보다 컸다. MTB는 세 거래소 모두 음의 회귀계수를 가졌으나, 유의성이 낮았다. TA와 OPA의 회귀계수는 t＋1의 주식수익률에 대해서만 유의한 음의 값을 가졌으나, NOPA는 전제 실험기간에 대해 유의한 음의 계수를 보였다. 마지막으로, 그룹별 평균 주식수익률 차이분석에서 LMV는 그룹별로 명확한 양의 수익률 차이를 보였고, MTB 역시 유의한 양의 그룹별 수익률 차이를 나타냈다. TA가 홍콩과 심천에서 유의한 양의 그룹별 수익률 차이를 보인 반면, OPA와 NOPA는 일관성 있는 그룹별 수익률 차이를 보이지 않았다. 이러한 분석결과는 성숙도, 효율성 등 시장특성과 체계적 위험, 보수주의회계성향, 성장성 등 기업특성이 상이한 중국의 3대 증권거래소별로 기업규모, MTB, 발생액 등 시장이례현상의 크기와 지속성이 뚜렷하게 다르다는 사실을 의미하는 것이다. 본 논문은 중국정부의 2014년 후강퉁과 2016년 선강퉁 개설로 중국본토 상장기업에 대한 외국인 직접투자가 본격화되어 중국 주식시장에 대한 관심이 고조된 상황에서, 중국 3대 증권거래소의 시장이례현상을 비교분석한 최초의 실증연구라는 점에서 그 시사성과 공헌도가 부각된다.

This paper has empirically examined the difference of three typical market anomalies on firm－size, MTB (market－to－book ratio), and accruals in three chinese stock exchanges including Hong Kong, Shanghai, and Shenzhen. My findings are as follows. Firstly, the average MTB of Hong Kong is substantially higher than those of Shanghai and Shenzhen, suggesting that their stock prices are remarkably over－valued in comparison with Hong Kong’s. Hong Kong’s TA and OPA respectively representing total and operating accruals are higher, and its NOPA representing non－operating accruals is lower than those of Shanghai and Shenzhen. Secondly, the regressions of future ROE on the current ROE and market anomaly variables show that the MTB’s positive regression coefficient is bigger, but persists shorter than those of Shanghai and Shenzhen, while the coefficients of both TA and NOPA are significantly negative, and the biggest in Hong Kong, also both last longest in Shenzhen. Thirdly, the average ROE differences of TA, OPA, and NOPA portfolios are significantly negative, whereas those of MTB portfolios are not even significant for all three stock exchanges. Fourthly, the regressions of future stock return (R) on the current ROE and market anomaly variables show that LMV capturing firm－size effect has significantly negative regression coefficient, consistently for all future periods and stock exchanges, and those of Shanghai and Shenzhen are bigger than Hong Kong’s. While TA and OPA have significantly negative coefficients only for Rt＋1, does NOPA have for all future periods. Finally, the average stock return differences of LMV and MTB portfolios are significantly positive for all periods and stock exchanges, whereas TA portfolios have significantly positive return differences only in Hong Kong and Shenzhen, and both OPA and NOPA portfolios show no significant return differences for any future period and stock exchange. These results overall suggest that there are unambiguous differences in the strength and persistence of market anomalies among three chinese stock exchanges due to their market efficiency, accounting conservatism, and growth opportunity.