대한민국 신용융자잔고 시가총액 비율

한국 투자자 심리 스위트는 월별 하향식 Baker-Wurgler 심리 종합지수(KRSENT)를 두 개의 강도 변환 동반 지표, 즉 신용융자 강도(KRMARGIN)와 외국인 순매수 강도(KRFFLOW)와 함께 제공한다. KRSENT는 Baker and Wurgler (2007)의 축약형 하향식 게이지로, 개별 행위를 상향식으로 모형화한 것이 아니라 표준화된 한국 투자자 수요 대리변수 패널의 제1주성분이다. 예측이 아니라 서술적 포지셔닝 게이지로 공표한다.

종합지수는 선택된 표준화 대리변수의 제1주성분이다.

여기서 $s_{j,t}$는 경기순환을 제거하고 표준화하며 시점을 선택한 대리변수 $j$이고, $w_j$는 그 최종 적재값이며, $N = 4$이다. 동결된 한국 패널은 회전율, 신용융자 강도, 개인 순매수 강도, 고객예탁금 증가율을 담으며, 모두 투자자 수요 또는 투자자 행위 측도로서 높은 값일수록 강세가 되도록 정렬한다 (Baker and Wurgler 2006; Byun and Kim 2013).

한국 패널이 담을 수 없는 것은 감추지 않고 공개한다. Baker and Wurgler의 가장 깨끗한 일반 대리변수인 폐쇄형 펀드 할인율은 영구히 제외하는데, 한국에는 그 할인율이 미국에서 지니는 개인투자자 심리 신호를 실을 만한 기관형 폐쇄형 주식펀드 시장이 없기 때문이다 (Lee, Shleifer, and Thaler 1991). 배당 프리미엄과 두 개의 기업공개 대리변수는 무료 데이터 단계에서 제외하는데, 배당·무배당 평가 패널도 발행 자료도 조작 없이 공개 출처에서 확보할 수 없기 때문이다 (Baker and Wurgler 2007; Chung, Kim, and Park 2017). 패널을 4개 대리변수 하한에 맞추기 위해 고객예탁금 증가율이 기업공개 건수를 대체하는데, 이는 Baker and Wurgler의 후보 목록과 Byun and Kim (2013)의 한국 적용이 뒷받침하는 대체이며, 그 결과 패널은 기업 공급반응 구성원을 담지 않고 전적으로 투자자 수요와 행위로 구동된다 (Stambaugh, Yu, and Yuan 2012; De Long et al. 1990).

두 동반 지표는 추정이 없는 단일식 강도 변환이다. KRMARGIN은 시가총액 대비 월말 신용융자잔고 비율로 레버리지 심리를 읽고 (Byun and Kim 2013), KRFFLOW는 직전 월말 시가총액으로 스케일한 월별 외국인 순매수 흐름으로 외국인 투자자 문헌의 국경간 자금흐름을 읽는다 (Choe, Kho, and Stulz 1999; Richards 2005; Froot, O'Connell, and Seasholes 2001). 세 계열 모두 예측 신호를 내는 것이 아니라 한국 개인과 국경간 포지셔닝을 서술한다 (Yang 2017; Ryu, Ryu, and Yang 2020).

KRSENT는 Baker and Wurgler (2006)의 2단계 주성분 구성을 따르며, 적재값·직교화·표준화를 매 실행마다 고정된 전체 표본에서 재추정한다.

(1) 경기순환 직교화. 각 원 대리변수를 3개 회귀변수의 한국 통제집합에 회귀하고 그 잔차, 즉 주요 경기순환 효과와 독립인 더 깨끗한 대리변수로 대체한다 (Baker and Wurgler 2006).

통제변수는 광공업생산 증가율, Baker and Wurgler의 세 소비 항목을 대신하는 소매판매 증가율, 그리고 기준순환 침체 지시변수로, Journal of Finance의 5개 회귀변수 통제 목록을 3개 블록으로 사상한 것이며, 고용은 누락통제 검정이 발동할 때에만 추가한다 (Baker and Wurgler 2007).

(2) 표준화. 각 정제 대리변수를 고정 표본에서 평균 0, 분산 1로 표준화한다.

(3) 1단계 지수. 표준화 대리변수와 그 12개월 시차에 대해 제1주성분을 취하며, 이는 Baker-Wurgler의 1년 시차를 월별 데이터로 옮긴 것이다 (Baker and Wurgler 2007).

(4) 선행·후행 선택. 각 대리변수에 대해 동시점 열 또는 그 12개월 시차 중 1단계 지수와의 절대상관이 더 높은 쪽을 남기며, 이는 Baker-Wurgler 시점 규칙의 방향불변 해석이다.

(5) 최종 지수·부호·척도. 공표 지수는 선택된 열의 제1주성분으로, 적재 벡터가 사전 강세 부호와 최대 개수로 일치하도록 부호를 뒤집되 동수일 때 회전율을 양(+)으로, 다음으로 신용융자 강도를 양(+)으로 하여 정하고, 분산 1로 재척도한다 (Baker and Wurgler 2006).

폐쇄형 펀드 할인율과 기업공개 대리변수가 제외된 뒤 패널에는 기업 공급반응 대리변수가 남지 않으므로, 종합지수는 전적으로 투자자 수요와 투자자 행위 측도로 구성된다 (Lee, Shleifer, and Thaler 1991; Chung, Kim, and Park 2017). 원 대리변수로 만든 미정제 동반 지수를 직교화 헤드라인과 함께 공표하며 둘은 거의 동일한데, 이는 Baker and Wurgler가 둘 다 보고하는 방식이다 (Baker and Wurgler 2006). 이 구성은 Huang et al. (2015)의 수익예측형 부분최소제곱 심리지수가 아니라 주성분 종합지수로, 전자는 확보 가능한 구현이 없어 여기서 만들지 않으며 누락된 강건성 동반 지표로만 언급하고 (Bouteska, Sharif, and Abedin 2024), 그 측정 계보는 Greenwood and Shleifer (2014)와 Stambaugh, Yu, and Yuan (2012)에 닿는다.

(6) 두 동반 변환. KRMARGIN은 추정이 없는 순수 비율로, 동일 시점 월말 시가총액 대비 월말 신용융자잔고 $M_t$이다.

그 분자는 코스피와 코스닥 양 시장을 아우르는 시장 전체 신용융자잔고인 반면 확보 가능한 시가총액은 코스피 시장만이므로, 수준은 진정한 시장 전체 강도 대비 부풀려지되 동태는 유효하며, 이 범위 불일치는 시장 분할을 조작하여 메우지 않고 공개한다 (Byun and Kim 2013). KRFFLOW도 순수 비율로, 직전 월말 시가총액 대비 일별 코스피 부문 외국인 순매수의 역월 합 $F_{[t]}$이며, 이는 Richards (2005)의 시장별 스케일링이다.

직전 기 분모는 흐름 자신이 움직인 시가총액으로 흐름을 스케일하는 기계적 동시성을 피하며, 분자는 코스피 부문만이고 코스닥 외국인 흐름 부문은 제외하며 그 제외를 공개하는데, 이는 외국인 자금흐름 문헌의 범위가 일관된 시장별 비율이다 (Choe, Kho, and Stulz 1999; Froot, O'Connell, and Seasholes 2001).

투자자 심리가 자산가격에 중요한 것은, 펀더멘털에서 벗어난 믿음에 근거해 거래하는 부류가 있고 그들의 오가격이 부과하는 위험이 이를 교정할 차익거래를 저지하기 때문이다. De Long et al. (1990)의 잡음거래자 설명에서 상관된 심리는 그 자체로 가격에 반영되는 위험이다. Shleifer and Vishny (1997)는 짧은 지평에서 타인의 자금을 운용하는 합리적 차익거래자가 이를 온전히 거스를 수 없는 이유를 보인다. Baker and Wurgler (2006)는 이 스위트가 적용하는 종합지수를 구축한다. 심리·이례현상 문헌은 다양한 횡단면 수익 이례현상이 고심리 국면에 집중됨을 기록한다 (Stambaugh, Yu, and Yuan 2012; Greenwood and Shleifer 2014).

KRSENT는 이 문헌을 한국 맥락에서 서술적으로 읽는데, 한국은 개인투자자가 직접적으로 거래하여 수요측 심리 게이지가 뚜렷이 읽히는 시장이다. 한국 심리 문헌은 개인 거래·회전율·신용 레버리지를 투기 국면과 거듭 연결해 왔다 (Byun and Kim 2013; Yang 2017; Ryu, Ryu, and Yang 2020; Yang and Ryu 2021). 종합지수는 그 연대기를 추적한다. 2020~2021년에 걸쳐 전례 없는 가계 참여를 시장으로 이끈 동학개미 열풍의 정점인 2022년 1월에 표본 최댓값 +4.0616 표준편차까지 오르고, 그 열풍이 시작된 팬데믹 충격 저점인 2020년 3월에 표본 최솟값 −0.31에 자리한다 (Choe, Kho, and Stulz 1999).

KRSENT는 소비자심리의 재진술이 아니다. 한국은행 소비자심리 조사와의 상관은 −0.078이므로 다른 대상, 즉 가계 설문이 보고하는 분위기가 아니라 투자자 자신의 거래에 드러난 포지셔닝을 측정한다 (Baker and Wurgler 2007). 이 계열의 정직한 용도는 한국 개인과 국경간 포지셔닝이 자신의 역사 대비 어디에 있는지를 서술하는 데 있으며, 여기서 수익예측적 해석은 이 계열에 부여하지 않는데, 그 범위는 통계 검정에서 온전히 밝힌다 (Lee, Shleifer, and Thaler 1991; Park 2024).

운용 데스크에게 이 스위트는 매매 신호가 아니라 포지셔닝·모니터링 패널이다. KRSENT는 한국 개인 수요가 자신의 역사 대비 얼마나 늘어났는지를 요약하고, 두 동반 지표가 그 판독을 분해한다. KRMARGIN은 레버리지 경로, 즉 투자자가 포지션을 담보로 빌린 신용융자잔고를 읽으며, 한국의 증거는 이를 순환의 투기 국면에 연결한다 (Byun and Kim 2013). KRFFLOW는 국경간 경로, 즉 시장 규모로 스케일한 외국인 순매수를 읽으며, 그 지속성과 수익과의 동시 관계는 외국인 자금흐름 문헌이 상세히 밝혀 왔다 (Choe, Kho, and Stulz 1999; Richards 2005; Froot, O'Connell, and Seasholes 2001).

이 게이지가 허용하는 틀은 예측이 아니라 역사적 동반이다. 고조된 심리는 종합지수가 연대를 매긴 국면들에 수반되었으며, 범위 상단 부근의 판독은 시장이 전에 도달했던 포지셔닝을 알리는 감시 정보이지 역발상 진입 신호가 아니다. 이 신중함의 근거는 차익거래 한계 전통인데, 심리는 오래 늘어난 채로 머물며 더 늘어날 수 있어 이를 거스르는 것 자체가 위험하기 때문이며 (Shleifer and Vishny 1997; De Long et al. 1990; Greenwood and Shleifer 2014), 종합지수에 대한 수익예측적 해석은 여기서 주장하지 않는다 (Stambaugh, Yu, and Yuan 2012).

계열들은 서로, 그리고 이 플랫폼의 다른 게이지들과 함께 읽는 것이 가장 낫다. KRMARGIN이 주로 이끄는 높은 KRSENT는 레버리지 주도 상승이고 KRFFLOW가 이끄는 것은 외국인 흐름 주도 상승으로, 둘의 되돌림은 다르다 (Baker and Wurgler 2006; Byun and Kim 2013). 종합지수는 역사가 개정되는 전체 표본 구성물이므로 기간 간 수준 비교는 근사적이며, 동반 지표는 원 비율이라 기간 간 판독이 더 안정적이다 (Baker and Wurgler 2007; Yang and Ryu 2021).

KRMARGIN은 월말 스톡 비율 수준으로, 코스피 시가총액 대비 신용융자잔고 비율이며 추정이 없는 순수 변환이고, 장기 적분 차수가 구성상 고정된 것이 아니라 열린 실증 문제인 완만한 거시금융 레버리지 비율로 취급한다 (Drehmann and Juselius 2012; Byun and Kim 2013). 단위근 프로토콜은 상수와 추세를 두고 수준에 대해 정직한 판독으로 수행한다.

2003-01부터 2026-06까지 282개월에 걸쳐 단위근 판독은 모호하다. 증대 Dickey-Fuller와 Phillips-Perron 검정은 모두 p = 0.415와 p = 0.576에서 단위근 기각에 실패하고 KPSS 검정은 p = 0.092에서 추세정상성을 기각하지 않으므로, 수준 검정들이 경계에서 불일치하여 명확한 적분 차수를 부여하지 않으며, 이는 유한 표본의 추세적 레버리지 비율에 부합하는 모호성이다 (Said and Dickey 1984; Phillips and Perron 1988; Kwiatkowski et al. 1992; Ng and Perron 2001). 그러한 경계 판독에는 Dickey-Fuller 일반화최소제곱 정련이 예비된다 (Elliott, Rothenberg, and Stock 1996). 수준의 1차 자기상관은 0.9834이고 함의된 반감기는 약 41.40개월로, 서술적 지속성 요약이지 적분 주장이 아니다. 계열의존과 변화점 진단은 1차 차분에 대해 읽는데, 적분 가능성이 있는 수준에 대한 포트맨토나 변화점 탐색은 준단위근 자기상관과 허위 분할을 읽기 때문이다. Ljung and Box (1978) 포트맨토는 차분 계열에 대해 시차 12와 24에서 백색잡음 기각에 실패하며 Q = 9.62116과 Q = 30.11940, p = 0.649와 p = 0.181이고, Bai and Perron (1998) 절차를 Bai and Perron (2003) 알고리즘으로 적용하면 차분 계열의 평균에서 변화점을 발견하지 못한다 (Perron 1989).

공표 강도는 공개된 범위 불일치를 지닌다. 분자는 코스피와 코스닥 양 시장을 아우르는 시장 전체 신용융자잔고인 반면 분모는 코스피 시가총액만인데, 무료 코스닥 시가총액 계열이 없기 때문이며, 따라서 수준은 진정한 시장 전체 강도 대비 부풀려지되 동태는 유효하다 (Byun and Kim 2013). 계열은 상정된 계절량이 없는 월말 스톡 비율이므로 계절 단위근·계절 정상성 검정은 적용되지 않아 수행하지 않는다 (Hylleberg et al. 1990; Canova and Hansen 1995; Ghysels and Osborn 2001). 차분 무변화점 결과와 282개월의 유한 표본은 안정성 판독을 강한 진술이 아니라 약한 진술로 만든다.