유동성

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한국은행이 8월26일 기준금리를 현행 0.5% 에서 0.75%로 인상하면서 자산시장에 ‘빨간 등’이 켜졌다. 사진은 미국 금리 관련 뉴스를 보 고 있는 한 시중은행 직원 모습ⓒ연합뉴스

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The notion of liquidity is widely used in the finance area, such as in the studies of market microstructure and asset pricing. And yet, so many liquidity measures are available with little consensus on which measure is the most appropriate that it is difficult for researchers to decide which one they should adopt for their studies. In the US, Goyenko, Holden and Trzcinka (2009) provide a comprehensive study of liquidity measures. They run horseraces of the widely used proxies of liquidity, plus new proxies they developed against the high-frequency liquidity benchmarks. Lesmond (2005) investigates the liquidity measures of 23 emerging markets using the quarterly bid-ask spread as a benchmark. His study includes the Korean stock market; however, it has a limitation in that the high-frequency measure is not employed as liquidity benchmark. This paper compares various liquidity measures in the Korean stock market to provide a guide for the use of liquidity measures by employing the high-frequency data. The paper runs horseraces of low-frequency liquidity measures derived from daily data against high-frequency liquidity 유동성 benchmarks from intraday data. At first, I classify the liquidity measures into two categories: spread and price impact measures. Spread measures gauge the direct trading cost while price impact measures the indirect trading cost. Liquidity measures used in the paper are as following: (1) High-frequency spread benchmarks: Quoted spread, Effective spread, Realized spread. (2) Low-frequency spread measures: Roll, Roll2, Gibbs, LOT, Zero, Zero2, Liu, Turnover, Amihud, Pastor and Stambaugh, Amivest, KRX quoted spread. (3) High-frequency price impact benchmarks: Lambda (λ), 5-Minute Price Impact, Static Price Impact. (4) Low-frequency price impact measures: Roll Impact, Roll2 Impact, Gibbs Impact, LOT Impact, Amihud, Pastor and Stambaugh, Amivest. Next, comparisons of liquidity measures are performed on the Korean stock market. The Korean sample is comprised of 271 firms listed in the Korea Exchange for the period from April 1993 to December 2004. Monthly and annual liquidity measures are estimated and compared by using two methodologies: correlation and prediction error analysis. The first correlation metric is the average cross-sectional correlation based on individual firms between the high-frequency benchmarks and the low-frequency liquidity measures. The second correlation metric is the time-series correlation based on an equally-weighted portfolio. The third correlation metric is the pooling correlation based on all month (year)-firm observations. As prediction error metric, the mean bias and the root mean squared error (RMSE) between the benchmark and the liquidity proxy are used. The results from the prediction error are expected to be useful for market efficiency and corporate finance tests, since in these fields the correctly scaled proxy is needed. This paper provides us with important findings about liquidity measures. First, in the comparison of spread measures, the KRX quoted spread, which uses the closing quoted bid-ask spread, has the highest correlations (0.397~0.977) and the smallest prediction errors (mean bias: 0.000~0.007, RMSE: 0.001~0.008) with the high-frequency spread benchmarks. However, this measure has different property with the other 유동성 low-frequency spread measures because it adopts one observation among high-frequency data rather than proxies spread. Among the spread proxies, Amihud performs the best in correlation analysis (0.12 2~0.943), and LOT in prediction errors analysis (mean bias: -0.002~0.006, RMSE: 0.005~ 0.010). LOT shows the highest accuracy: in summary statistics, the mean of monthly LOT is about 0.8% when the mean of the Quoted and Effective spread is about 1.0%. Moreover, LOT has high time-series correlations with the benchmarks and performs well in the portfolios stratified by the firm size and effective spread. Second, in the comparison of price impact measures, most low-frequency measures, except Pastor and Stambaugh, have high correlation with high-frequency 유동성 benchmarks. Gibbs Impact and Amihud perform distinguishably well. Pastor and Stambaugh is likely to contain much estimation errors when it is estimated based on individual firms. Also, two robustness checks are performed. First, the sample period is divided into eight 유동성 sub-periods by using the market index moving averages. Second, comparisons are also done using firms included in the KOSPI200 index. These analyses show the similar results with the previous. The result of a sub-period for 1997. 6~1998. 6, in which Korea experienced the severe financial crisis, shows lower correlations and higher prediction errors than other sub-periods.

본 논문은 한국주식시장에서 고빈도 자료(일중자료)를 통하여 구한 유동성 측정치를 벤치마크로 사용하여 저빈도 자료(일별자료)를 사용한 유동성 측정치들을 비교분석 (horserace)하였다. 이를 통하여 한국주식시장에서 고빈도 유동성 측정치를 대체할 수 있는 저빈도 측정치에 대한 지침을 제시하고자 하였다. 분석은 유동성 측정치를 스프레드 측정치와 가격충격의 측정치의 두 범주로 구분하여 실시하였으며, 비교방법 으로는 상관계수와 예측오차를 사용하였다. 실증분석 결과, 스프레드 측정치들을 비 교하였을 때, 폐장 호가스프레드율를 사용한 거래소 공표 스프레드율이 고빈도 스프 레드에 가장 근접하였다. 스프레드의 대용치(proxy)들 중에서는 Amihud(Amihud, 2002, JFM)가 상관계수에서, 예측오차에서는 LOT(Lesmond, Ogden and Trzcinka, 1999, RFS)가 가장 우수하였다. 가격충격 측정치들을 비교하였을 때, 대부분의 저빈 도 측정치들이 벤치마크와 높은 상관관계를 가졌으며, 특히 Gibbs Impact(Hasbrouck, 2009, JF)와 Amihud가 일관되게 우수한 결과를 보였다. 이러한 결과들은 전체기간 을 시장상승기와 하락기로 구분하여서 8개의 하위기간으로 분석했을 때와 전체표본 중에서 KOSPI200에 속한 종목들을 분석하였을 때도 동일하게 나타났다.

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 유동성 측정치들
1. 고빈도 자료를 사용한 스프레드 벤치마크
2. 저빈도 자료를 사용한 스프레드 측정치
3. 고빈도 자료를 사용한 가격충격(Price Impact) 벤치마크
4. 저빈도 자료를 사용한 가격충격(Price Impact) 측정치
Ⅲ. 자료
Ⅳ. 실증분석 결과
1. 월별/연도별 스프레드 측정치들의 비교 결과
2. 월별/연도별 가격충격 측정치들의 비교 결과
3. 시장상승기와 하락기 기간의 비교 결과
4. KOSPI200 소속기업의 유동성 측정치의 비교결과
5. 요약
Ⅴ. 결론
참고문헌

ScienceON Chatbot

Do Opaque Firms Prefer Liquidity? An International Evidence

본 연구에서는 세계 각국의 자료를 이용하여 현금보유와 발생액의 질로 측정한 재무보고의 질의 관계를 연구하였다. 본 연구의 실증분석결과는 미국을 제외한 세계 각국의 시장에서 현금보유가 재무보고의 불투명성과 양의 상관관계가 있음을 발견하였다. 이러한 관계는 투자자보호가 강해짐에 따라 더욱 강하게 나타났는데, 이것은 대리인 동기가 아닌 예방적 동기가 불투명한 기업의 현금보유의 주요 결정요인임을 보여준다. 이러한 양의 상관관계는 재량적 발생액의 질에서 뚜렷하게 나타났다. 투자자보호를 그 속성별로 나누어 본 결과는 규제기관을 통한 투자자보호가 기업 재무보고의 불투명성과 현금보유 사이의 양의 관계를 강화하는 것으로 나타났다.

Abstract

Using an international setting, this study investigates the relation between cash holdings and financial reporting quality, measured by accruals quality. Empirical results show that the balance of cash holdings is positively related to the opacity of financial reporting in non-U.S. international markets. The relation becomes stronger as the strength of investor protection increases, implying that precautionary motives, instead of agency motives, drive the increase of cash holdings of opaque firms. In addition, the positive relation is stronger for discretionary accruals quality. The decomposition of the aspects of investor protection shows that public enforcement through regulation authorities is the main driver of the positive relation between cash holdings and the opacity of financial reporting.

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사상 유례없던 저금리 시대가 이제 막을 내린다. 한국은행은 지난 8월26일 금융통화위원회를 열고 역대 최저 수준인 연 0.5%의 기준금리를 0.75%로 전격 인상했다. 이로써 코로나19에 따른 초저금리 시대가 15개월 만에 끝났고, 우리나라는 코로나19 이후 아시아 주요국 중 처음으로 기준금리를 올린 나라가 됐다.

기준금리 상향에 따라 시중은행도 여·수신 금리를 줄줄이 인상할 전망이다. 10월 신규 주택담보대출부터 본격적으로 대출금리가 높아질 가능성이 크다. 8월19일 기준 4대 시중은행의 코픽스 연동 주택담보대출 변동금리는 연 2.62에서 최고 4.13%였는데, 앞으로는 최저금리가 3%대로 오를 것으로 보인다. 신용대출도 조만간 2%대 금리는 자취를 감출 것이다.

ⓒ연합뉴스

한국은행이 8월26일 기준금리를 현행 0.5% 에서 0.75%로 인상하면서 자산시장에 ‘빨간 등’이 켜졌다. 사진은 미국 금리 관련 뉴스를 보 고 있는 한 시중은행 직원 모습ⓒ연합뉴스

시중은행, 여·수신 금리 줄줄이 인상

한은은 금리 인상 배경으로 수출 호조에 따른 경제 회복세, 물가 상승 압력과 더불어 가계부채 급증에 따른 금융 불균형을 제시했다. 실제로 지난 4월부터 7월까지 소비자물가 상승률은 2%대 중반으로 4개월 연속 한은의 물가 안정 목표인 2%를 크게 웃돌았다. 기대인플레이션도 지난해 7월 조사에서는 1.7% 수준에 그쳤으나 올해 7월 조사에서는 2.3%를 기록했다. 이 수치는 지난 2월 이후 6개월째 2%대를 이어가고 있다. 기준금리에서 물가 상승률을 뺀 실질 기준금리는 7월에 마이너스 2.1%였다. 반면 델타 변이 바이러스 확산에도 한은은 올해 GDP(국내총생산) 성장률 전망치를 4%로, 내년 경제성장률 전망치도 3%로 변함없이 유지했다.

금통위 결정 직전까지 시장에서는 기준금리 인상과 동결 전망이 맞섰다. 금리 인상이 필요한 이유 못지않게 부작용에 대한 우려도 있기 때문이었다. 코로나19 재확산이 문제다. 우리나라의 경제 상황은 미국과는 다르다. 미국은 델타 변이로 인한 추가적 불확실성에도 백신을 통한 경제 정상화를 목전에 두고 있다. 반면 우리나라의 경우 수출 부문은 크게 개선되고 있다고 하지만, 내수 부문은 여전히 어렵다. 특히 유동성 금리가 오르면 그렇지 않아도 힘든 취약계층, 소상공인과 자영업자들은 직격탄을 맞는다. 가계부채 급증에도 지금까지 무려 1800조원에 이르는 가계부채 문제가 경제에 큰 충격을 주지 않았던 것도 사실은 낮은 금리 때문이다. 인플레이션도 근원물가 상승률을 따져보면 2021년 6월 기준 1.5%로 아직 우려할 수준은 아니라고 할 수 있다. 7월 소비자 심리지수도 하락했다.

하지만 금리 인상에는 금통위원 6명 중 5명이 찬성했다. 내놓고 말은 하지 않았지만, 기준금리 인상을 결정한 가장 큰 이유는 역시 비정상적인 집값 상승세 때문일 것이다. 금리 결정에 앞서 청와대와 정부는 노골적으로 기준금리 인상을 바라는 모습을 보였다. 홍남기 부총리 겸 기획재정부 장관은 “금리가 오르면 주택 가격도 조정될 가능성이 크다”고 했고, 노형욱 국토교통부 장관도 “통화정책이 추진되면 집값 안정에 상당 부분 기여할 수 있을 것”이라고 강조했다. 경기를 살리기 위해 확대재정을 추진하는 정부가 오히려 금리 인상을 바라는 것은 모순이다. 그만큼 부동산 시장이 어렵다는 얘기다.

정부는 최근 강력한 가계대출 규제를 시행하고 있다. 금융 당국이 가계대출의 고삐를 죄면서 많은 은행이 대출 한도를 낮추기 시작했고, 아예 대출 중단을 선언하는 곳도 나왔다. 저축은행, 카드, 보험 등까지 잇달아 대출 한도를 축소하고 있다. 신규 대출자들은 이미 금리 상승분을 적용받고 있다. 대출 규제까지 강화됐지만, 집값은 여전히 오름세다. 7월 서울 아파트 평균 매매가격은 사상 처음 11억원을 돌파했다. 올해 들어 7월까지 기록한 수도권 아파트값 11.1% 상승률은 통계가 작성된 2003년 이래 최고치다. 8월 넷째 주까지도 수도권 아파트 가격은 6주 연속 역대 최고 상승률이 이어졌다.

기준금리 추가 인상 가능성 있어

주택시장 과열이 저금리에 따른 과잉 유동성에 기인하는 것은 사실이다. 하지만 2%대 물가 상승률과 4% 성장률을 고려하면 기준금리 연 0.75%는 아직도 완화적이다. 15개월 만의 기준금리 인상 발표가 이뤄진 날에도 금융시장의 반응은 담담했다. 지금의 금리 수준은 아직 물가 상승률보다 낮아 시장에 영향을 미치기 어렵다. 정말 집값 하락을 유도하려면 앞으로 금리 인상에 대한 확실한 신호가 있어야 한다. 금리가 지속적으로 오를 것이란 기대가 형성돼야 한다는 말이다. 금통위는 이미 ‘점진적’으로 기준금리를 추가 인상하겠다는 방침을 내놨다.

추가 금리 인상의 관건은 속도와 규모다. 올해 남은 금통위는 10월과 11월 두 차례다. 시장에선 한은이 10월 기준금리를 동결하고 이번 금리 인상의 영향을 점검한 뒤 11월 0.25%포인트 추가 인상을 단행할 가능성에 무게를 둔다. 금융권에선 한국은행이 내년 상반기까지 누적으로 최소 0.5%포인트 더 인상할 가능성이 있다고 보고 있다. 투자은행 JP모건은 내년 말까지 금리 인상이 세 차례 추가 단행될 것으로 전망한다. 전망대로라면 내년 말의 기준금리는 1.5%다.

물론 시장이 정말 주목하는 것은 따로 있다. 바로 미국 유동성 연준의 테이퍼링(tapering), 즉 자산매입 축소 시기와 수준이다. 2013년 5월 당시 연준의 자산매입 축소 예고에 미국 달러와 채권 금리가 급등하고 신흥국에 몰렸던 자본이 대거 빠져나갔다. 정작 유동성 회수를 시작한 건 예고하고 일곱 달 뒤인 2014년 1월부터였는데도 충격이 컸다. 마침 미국에서는 긴축 시점을 앞당길 수 있다는 소식이 들려왔다. 미국 연준은 곧 매월 1200억 달러씩 사주던 채권매입 축소 계획을 공식화할 것으로 보인다.

테이퍼링이 마무리되고 미국의 금리 인상이 본격화되면 긴축이 시작된다. 미국은 0%대 기준금리를 1년6개월째 유지해 오고 있다. 과거 연준은 금리를 올릴 때도 반대로 내릴 때도 일반의 예상보다 빨랐다. 문제는 금융긴축의 적절한 시기를 잡는 일은 항상 어렵고, 연준도 실패의 경험이 많다는 점이다. 유동성 공급이 축소되면 어떻든 자산시장은 재편된다. 세계적으로 금리 상승의 실질적 효과가 나타나기 시작하고 자칫 후폭풍이 분다면, 대출 연체 확산에 따른 은행 부실화와 주택 가격 급락, 성장률 둔화 가능성도 제기된다.

한국은행이 우려하는 ‘금융 불균형’은 결국 ‘자산 가격 거품’의 다른 표현이다. 금리가 지나치게 낮아 부채가 급증하면서 위험자산 가격이 과도하게 상승하는 현상을 말한다. 한은이 국회에 제출한 자료에 따르면 금리가 1%포인트 오르면 가계의 이자 부담은 연간 11조8000억원 늘어난다. 따라서 이번 기준금리 인상으로 가계의 이자 부담은 3조원가량 증가하고 한 차례 더 오르면 6조원, 두 차례 더 오르면 9조원까지 늘어날 것이다. 가계의 이자 부담뿐만 아니라 주식과 부동산 등 자산 가격 급락 가능성에 대한 대비도 불가피하다. 저금리로 만들어진 유동성의 시대가 무한정 계속될 수는 없는 일이다.

DBpia

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본 연구는 기업이 주식 유동성을 개선시키기 위한 동기로 무상증자를 실시한다는 유동성 가설을 한국 주식시장을 통해 검증하였다. 한국 유가증권시장과 코스닥에 상장된 기업들의 2000년 1월부터 2014년 4월까지 무상증자 507개를 표본으로 무상증자 전·후의 유동성을 비교하였다. 분석 결과, 연구에서 사용한 5개 유동성 측정치 모두에서 무상증자 후 유의한 유동성 개선효과가 발견되었으며, 일대일 매칭방법으로 기업의 특성을 통제한 후에도 거의 동일하였다. 유동성 개선효과는 비유동적인 주식일수록 더 컸다. 이는 한국 주식시장에서 무상증자에 대한 유동성 가설이 성립함을 보여준다. 유동성 개선효과의 원인에 대해서 확인하기 위해 두 가지 가설을 검증하였다. 첫째, 무상증자를 통해 주가를 낮춤으로써 투자자가 거래하기 용이한 가격대로 주가를 이동시킬 수 있다는 최적 거래가격 가설이다. 유동성 개선효과는 무상증자 전에 주가가 높은 주식일수록 더 강하게 나타나서 최적 거래가격 가설을 지지하였다. 둘째, 무상증자가 투자자들의 관심을 제고시켜 소액투자자들이 더 적극적으로 주식거래에 참여할 수 있도록 유인을 제공한다는 가설이다. 무상증자 후 개인투자자의 거래량 및 순매수량 모두 현저한 증가를 보였지만 기관투자자에서는 이러한 증거를 발견할 수 없었다. 위의 결과들은 무상증자가 유동성 주가를 투자자들이 거래하기 용이한 가격대로 이동시킴으로, 또는 개인투자자의 관심을 제고시켜 결과적으로 주식 유동성의 증가를 가져올 수 있음을 시사한다. #개인투자자 #무상증자 #유동성 가설 #최적 거래가격 가설 #투자자 관심 #Free Bonus Issues #Individual Investors #Investors` Attention #Liquidity Hypothesis #Optimal Price Range Hypothesis


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