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Korean J Financ Stud > Volume 53(6); 2024 > Article
한국주식시장에서 공매도의 역할: 실증연구의 검토와 시사점*

Abstract

Issues related to the short-selling system in the Korean stock market continue to be debated among academics, individual investors, and financial regulatory authorities. This study comprehensively reviews the major findings of empirical research on short-selling in the Korean stock market and offers policy implications for future research directions on short-selling. Although short-selling studies in Korea exhibit mixed empirical findings, depending on the characteristics of the data used, sample periods, measurement methods of short-selling, selection of related variables, and research design, a large body of previous studies reported that short selling increases the market efficiency and price discovery of overvalued stocks in the Korean stock market. Considering the areas lacking research on short-selling in the Korean stock market, the following research topics are proposed for future research: first, the behavior of arbitrage and hedge trading by short-sellers; second, the information channels of short-sellers; and third, the influence of short-sellers on managerial decision-making in corporate finance.

요약

1996년에 한국 주식시장에서 대차거래가 허용되면서 활성화된 공매도는 현재까지도 학계, 일반 투자자, 그리고 금융감독 당국간 규제를 둘러싼 쟁점이 지속되고 있다. 본 연구는 한국주식시장에서 공매도를 주제로 집약된 실증연구의 주요 결과들을 종합적으로 고찰하고, 향후 공매도의 연구 방향에 대한 시사점을 제공하고자 하는 목적으로 학술지에 게재된 논문들에 대해 공매도의 주가 예측력, 공매도의 투자 성과, 공적 정보 발표 전후 공매도 행태, 공매도가 시장의 질에 미치는 효과, 공매도 대상 기업의 특성, 공매도 과열 종목 지정제도 효과의 소주제로 분류하여 주요 결과들을 요약했다. 세부 주제별 공매도의 연구들은 활용한 데이터의 특성, 표본 기간, 공매도 변수의 측정 기간, 공매도와 인과관계 변수의 선정 및 측정 방법, 연구 설계 등에 따라 다각적인 실증적 결과가 도출되었으며, 한국주식시장에서 공매도가 순기능적 역할을 한다는 증거를 제시한다. 향후 공매도에 관한 연구 과제로 공매도자의 차익거래와 헤지거래의 행태, 정보거래자로서 공매도자가 정보를 취득하는 경로, 공매도자가 경영자의 의사결정에 미치는 영향 등이 유용한 정책적 시사점을 제공할 것으로 판단한다.

1. 서론

이 연구는 지난 30년간 한국주식시장에서 진행 중인 공매도(short-selling)를 주제로 한 실증연구들을 종합적으로 고찰하고, 학술적 성과를 평가하여 정책적 시사점을 제공하고자 한다. 공매도는 소유하지 않은 증권을 증권회사 등으로부터 일정기간 차입하여 매도하는 매매방식이다. 공매도는 미래 주가 하락에 따른 이득을 얻기 위해 주식을 빌려 매도한 후, 하락한 가격으로 매수한 다음 상환하여 차익을 얻는 투자전략으로 사용된다. 현행 『자본시장법과 금융투자에 관한 법률』의 제180조제 1항은 공매도를 ‘소유하지 아니한 증권의 매도’인 무차입공매도(naked short-selling)와 ‘차입한 증권으로 결제하고자 하는 매도’인 차입공매도(covered short-selling)로 규정하고 있는데, 국내에서는 무차입공매도를 불법으로 금지하고 있으며 차입공매도에 대해서는 일정 범위 내에서 허용하고 있다.
공매도에 대한 초기 대표적인 이론연구인 Diamond and Verrecchia(1987)Miller(1977)는 공매도가 제약될 때 시장 효율성과 가격발견을 저해한다고 주장했으며, 후속 연구들은 현실 시장에서 공매도와 관련된 다각적인 기능을 실증 검증하는 추세로 진행되고 있다. 공매도의 기능을 실증적으로 검증한 해외 연구들의 결과에서 밝혀진 주요한 내용은 기업에 관한 부정적인 정보가 주가에 신속하게 반영되는 중요한 경로로써 정보효율성을 높인다는 것이다(Figlewski and Webb, 1993 ; Ofek et al., 2004 ; Cohen et al., 2007 ; Boehmer et al. 2008 ; Engelberg et al., 2012). 또한 공매도는 고평가된 주식의 가격을 본질가격(fair price)으로 회복시키는 가격발견기능을 수행한다(Asquith, 2005; Jones and Lamont, 2002 ; Chang et al., 2007 ; Boehmer and Wu, 2013 ; Chen et al, 2022). 이러한 과정에서 공매도는 시장의 가격효율성을 제고하는 역할을 수행하므로, 공매도를 규제하면 시장의 이상현상을 초래하거나 가격의 비효율성을 초래할 수 있다(Diether et al., 2009b ; Engelberg et al., 2018). 또한 공매도는 시장에 유동성을 공급하여 거래의 용이성과 시장의 품질(market quality)을 제고하는 기능도 한다. 이러한 공매도의 다각적 기능과 역할의 실효성은 해외 학계의 실증연구들을 중심으로 증명되고 있다. 아울러, 이러한 공매도의 역할을 정보거래자가 주도하는지에 대해 실증적으로 규명하는 연구들도 진행 중이다(Aitken et al., 1998 ; Desai et al., 2002 ; Christophe et al., 2004 ; Desai et al., 2006 ; Chang et al., 2007 ; Diether et al., 2009a ; Christophe et al., 2010 ; Karpoff and Lou, 2010 ; Engelberg et al., 2012 ; Kelley and Tetlock, 2017).
공매도와 관련되어 집약된 해외의 학술적 성과의 시사점과는 별개로, 글로벌 금융위기 기간 이후에 국내 주식시장에서 공매도의 기능 및 규제와 관련한 쟁점이 지속되고 있다. 국내 주식시장의 개인 투자자층에는 학계에서 실증된 공매도의 경제적 역할보다도 부정적인 측면이 강하게 대립적으로 인식되어 있다.1) 아울러 공매도의 역기능에 대한 주장 중의 하나로 공매도가 미공개 중요정보를 이용한 시장교란행위의 수단이 될 가능성도 있어서 시장에 악영향을 미칠 수 있다는 것이다. 각종 언론에서 기관투자자와 외국인의 공매도가 주가하락을 초래하고 불공정거래에 악용될 위험성이 크다는 부정적 견해는 금융감독 당국의 실제 조사를 통해 밝혀진 결과와 관련된 주장의 근거로 언급된다.2) 또한 최근 공매도에 참여하는 거래자들의 차별성을 완화하고자 상환기간과 담보비율의 거래 조건을 통일하는 제도개선 방안 발표에도 불구하고 실효성에 관한 논쟁은 향후에도 계속될 것으로 전망된다.3) 또한 공매도에 대한 금융감독 당국의 규제도 강화되는 추세이며, 2024년 기준으로 총 4차례의 금지 조치가 진행되고 있다.4)
공매도에 관한 각종 쟁점에 대해서는 학문적 접근으로 도출된 실증적 결과를 평가한 다음, 이를 근거로 기능을 개선하거나 제고하도록 정책의 방향을 모색할 필요가 있다. 본 연구는 선행 연구들이 각종 주제에 대해 추구하여 도출한 실증결과들을 종합적으로 집약하여 흐름을 통찰하고, 학술적 관점에서 향후에 요구되는 공매도에 대한 연구들의 방향을 제시하여 정책 수립에 실질적으로 반영될 수 있도록 초점을 두고 있다. 먼저 2001년부터 2023년까지 공매도의 장기 시계열 추이를 분석하여 국면별로 공매도 변동과 특성을 분석한 결과, 2010년 이후부터 공매도의 규모가 급격히 성장했다. 글로벌 금융위기 기간 전 유가증권시장의 일평균 공매도 금액은 394억원에서 코로나 19팬데믹 기간 후에는 4,622억원으로 10배를 초과한 규모로 증가했다. 또한 유가증권시장의 일평균 거래대금 기준 공매도비율도 글로벌 금융위기 기간 전에는 1%미만에 불과했지만, 코로나 19팬데믹 기간 후에는 4.6%로 성장했다. 특히 코스닥시장의 공매도 증가 속도가 유가증권시장보다 높다는 결과를 확인할 수 있었다.
공매도 거래규모가 증가하면서, 국내 공매도에 관한 연구도 2008년 글로벌 금융위기로 인한 세계 각국의 공매도 금지의 정책적 효과를 검증하는 연구들의 추세와 더불어 활성화되었다. 1996년부터 2024년 2월까지 학술지에 게재된 국내 공매도에 관한 56편의 연구들은 주제의 다양성, 실증분석에 사용된 데이터, 표본 기간, 분석 방법론에서 학술적 성과와 실무적 공헌도를 제고했다고 평가된다. 본 연구는 선행 연구들의 주제와 내용을 검토하여 공매도 주제 연구들을 공매도의 주가 예측력, 공매도의 투자 성과, 공적 정보 발표 전후 공매도 행태, 시장의 질에 미치는 효과, 공매도 대상 기업 특성, 공매도 규제 제도의 효과로 6개 소주제로 분류한 다음 각 영역의 연구들의 핵심 실증결과를 도출했다. 전반적인 실증연구 결과들은 다른 국가보다 빈번하게 단행되는 한국주식시장의 공매도 감독 규제 정책에도 불구하고, 공매도는 순기능적 역할을 한다는 충분한 증거가 확보되었다. 즉, 국내 대다수의 연구들은 기업에 대해 부정적인 정보를 가진 공매도자가 추세역행전략을 이용하는 행태를 실증적으로 보고하며 이는 공매도자가 단순히 주가 하락을 주도한다거나 시장을 교란하는 부정적 현상이 아닌, 과대평가된 기업들을 본질 가격으로 회복시키는 가격발견(price discovery)을 원활하게 수행하는 결론으로 요약할 수 있다.
이하에서 진행될 본 논문의 구성은 다음과 같다. 제2장에서는 한국주식시장의 공매도의 규제 연혁을 고찰하고, 실증연구들에서 분석했던 표본기간의 공매도의 거래규모와 투자주체별 공매도를 장기 시계열 데이터로 분석한다. 제3장에서는 주요 학술지에 게재된 국내 공매도와 관련한 연구들의 특성과 주요 실증결과들을 소주제별로 요약하며 비교한다. 제4장에서는 본 연구에서 검토한 공매도를 요약하고 정책적 시사점을 제시한다.

2. 한국주식시장의 공매도 규제와 거래 규모 추이

2.1 공매도 규제 연혁

제1절은 1996년부터 시행된 한국주식시장의 주요한 공매도 규제에 관하여 한국거래소 정보데이터시스템의 공시 내용을 요약한 <표 1>을 중심으로 고찰한다. 한국주식시장에서 공매도 제도는 1969년에 개인투자자들에게 신용거래융자제도가 허용되면서 증권사로부터 증권을 차입하는 대주거래로부터 시작되었으며, 1996년에 상장종목에 대한 대차거래제도가 기관투자자들에게도 허용되면서 업틱룰(up-tick rule)을 포함한 공매도 규제가 신설되었다. 1998년에는 외국인투자자들도 공매도 거래를 할 수 있게 되었지만, 무차입공매도는 2000년에 전면금지되었다.5) 2012년에는 공매도 잔고 보고제도를 도입했으며, 2016년에는 공매도 잔고 공시제도가 도입되었다. 2022년부터 불법 공매도의 적발 기준과 처벌이 강화되었으며 공매도 과열종목 지정 요건도 강화되었다.
<표 1>
한국주식시장의 공매도 규제 연혁
일 자 주요 내용
1996. 09. 01. 공매도 규제 신설
1996. 11. 25. 공매도여부 호가 구분 표시
2000. 06. 01. 미예탁증권의 매도호가 제한
2006. 07. 10. ETF 공매도 가격제한 폐지
2008. 05. 06. 공매도 제한 조치 근거 마련
2008. 10. 01 글로벌 금융위기로 인한 공매도 금지 (2009년 5월 31일까지)
2009. 03. 16. 공매도 사전‧사후관리 체계 강화
2011. 08. 10. 유럽재정 위기로 인한 공매도 금지 (2011년 11월 9일까지)
2012. 08. 30. 공매도 잔고 보고제도 도입
2016. 06. 30. 공매도 잔고 보고 제도 개선 및 공매도 잔고 공시제도 도입
2017. 03. 27. 공매도 과열종목 지정제도 도입, 공매도 규제 위반자 제재 강화
2020. 03. 16. 코로나19 팬데믹으로 인한 공매도 금지 (2021년 5월 2일까지)
2021. 03. 08. 업틱룰 예외 거래 항목 축소 적용
2022. 07. 28. 불법 공매도 적발·처벌 강화, 공매도 과열종목 지정 강화, 개인 공매도 담보비율 인하, 전문투자자 대차 활성화
2023. 11. 06. 글로벌 투자은행 무차입 불법공매도 해결을 위한 공매도 금지 (2025년 3월 30일까지)

출처 : 한국거래소 정보데이터시스템(KRX)

2024년 6월 기준으로 공매도 금지는 4차례에 걸쳐 단행되었다. 1차 금지 조치는 2008년 10월 1일부터 2009년 5월 31일까지 글로벌 금융위기 기간동안 유가증권시장과 코스닥시장의 모든 종목에 대한 공매도가 금지되었으며, 2009년 6월 1일부터 비금융주에 한해 공매도 제한이 해제되었다. 2차 금지 조치는 2011년 8월 10일부터 2011년 11월 9일까지 유럽 재정위기 기간에 단행되었으며, 11월 10일에 비금융주에 대한 차입공매도 금지가 해제되고 2013년 11월에는 금융주에 대한 공매도 제한조치도 해제되었다. 3차 금지 조치는 2020년 3월 16일부터 2021년 5월 2일까지 코로나19 팬데믹 기간으로, 3차 공매도 금지 해제 후에는 코스피200종목과 코스닥150종목에 한해 공매도가 제한적으로 허용되었다. 3차 금지 조치 기간에도 시장조성자와 유동성공급자가 시장조성활동으로 제출하는 주문이나, 손실을 회피하기 위해 매도하는 경우에 대해서는 예외적으로 차입공매도는 허용되었다.6) 4차 금지 조치 기간은 글로벌 투자은행의 무차입 공매도 등 불법공매도가 적발되어 무차별 공매도를 방지하기 위한 공매도 전산시스템을 구축하기 위해 결정된 2023년 11월 6일부터 2025년 3월 30일까지 기간이다.7)
<그림 1>은 국내 주식시장에서 공매도에 대한 사회적 관심도의 추이를 구글(goole) 트렌드지수와 뉴스 건수로 집계한 그래프이다. 좌측 그래프는 2004년 1월부터 2023년 12월까지 기간동안 검색 엔진인 구글에서 “공매도”를 검색어로 정하여 추출한 월별 트렌드 지수이다. 트렌드지수는 공매도를 검색한 빈도가 가장 높았던 월을 100으로 정했을 때, 나머지 월의 공매도 검색의 상대적 빈도를 나타낸 수치이다. 트렌드지수는 2004년 1월부터 2007년 8월까지 44개월 연속 ‘0’이었지만, 글로벌 금융위기 기간부터 검색 빈도가 증가하기 시작했다. 공매도에 대한 검색빈도가 집중되어 트렌드지수가 20이상의 수치를 기록한 월은 총 12개월로, 이중에서 2020년 이후 월이 10개월이었다. 즉, 공매도에 대한 관심도는 지속적으로 높아지는 추세이며, 특히 규제가 강화되는 최근 기간에 급상승했음을 확인할 수 있다. 공매도에 대한 검색 빈도가 가장 높아서 트렌드지수가 100을 기록한 기간은 2021년 1월로 나타났다.8)
<그림 1>
공매도 인터넷 검색 및 뉴스보도 건수 추이
좌측 그래프는 2004년 1월부터 2023년 12월까지 검색 엔진인 구글에서 “공매도”를 검색단어로 정하여 추출한 월별 트렌드 지수이다. 구글 트렌드지수는 해당 단어의 검색빈도가 가장 높았던 기간을 100으로 할 때, 다른 기간의 상대적 빈도의 추이를 보여준다. 우측 그래프는 빅카인즈(Big Kinds) 뉴스 분석을 이용하여 “공매도”, “대차거래”, “신용대주”의 검색어가 포함된 2001년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지 일별 뉴스건수의 추이이다.
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좌측 그래프는 2004년 1월부터 2023년 12월까지 검색 엔진인 구글에서 “공매도”를 검색단어로 정하여 추출한 월별 트렌드 지수이다. 구글 트렌드지수는 해당 단어의 검색빈도가 가장 높았던 기간을 100으로 할 때, 다른 기간의 상대적 빈도의 추이를 보여준다. 우측 그래프는 빅카인즈(Big Kinds) 뉴스 분석을 이용하여 “공매도”, “대차거래”, “신용대주”의 검색어가 포함된 2001년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지 일별 뉴스건수의 추이이다.
우측 그래프는 빅카인즈(Big Kinds)의 뉴스 분석에서 “공매도”, “대차거래”, “신용대주”의 검색어가 포함된 2001년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지 일별 뉴스건수의 집계추이이다.9) 구글 트렌드지수와 같이 공매도 관련 뉴스 건수가 폭증한 날짜는 2020년 이후에 빈번하게 나타나고 있다. 공매도 관련 뉴스가 하루에 200건 이상 집계된 날짜는 모두 13일로 이 중 2021년의 날짜는 7일, 2023년의 날짜는 5일, 그리고 2020년의 날짜는 1일로 분포하였다. 공매도 관련 뉴스건수가 최대였던 날짜는 4차 공매도 금지 기간이 시작된 날인 2023년 11월 6일로 610건의 공매도 기사가 보도되었다.

2.2 전체 공매도 규모 추이

제2절에서는 한국 주식시장의 전체 공매도 관련 공공 데이터를 기초로 한국 주식시장의 공매도 규모 추이를 고찰한다. 전체 공매도 데이터는 한국거래소의 정보통계시스템의 공매도 통계에서 제공되고 있다.10) 이 절에서는 2001년부터 2023년까지 공매도 규모의 추세를 요약하고, 선행 공매도 관련 실증연구에서 포함된 표본 기간들의 특징을 파악한다. 구체적으로 공매도를 유가증권시장과 코스닥시장으로 구분하여 전체 공매도 규모의 추이를 고찰한 다음, 투자자별 공매도의 규모를 비교한다. <그림 2>는 2001년부터 2023년까지 총 5,682거래일의 유가증권시장과 코스닥시장의 전체 공매도 규모로 양 시장의 시장지수, 공매도 주식수, 공매도 금액, 그리고 총 거래규모에서 공매도가 차지하는 비중인 공매도비율의 추이이다.11) 또한 <표 2><그림 2>를 근거로 공매도 규제가 시행되었던 하위 기간의 거래규모를 비롯한 관련 통계를 요약하여 보고하며, 양 시장간 차이에 대한 결과를 제시한다.
<그림 2>
공매도 거래규모와 시장 추이
한국거래소 공매도통계시스템의 데이터를 이용하여 분석한 2001년부터 2023년까지 기간의 일별 공매도의 추이이다. 패널 A는 시장별 지수와 공매도 주식수, 패널 B는 공매도 금액, 패널 C는 주식수 기준 공매도비율과 금액 기준 공매도비율이다.
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<표 2>
한국 주식시장 공매도 통계
한국거래소 공매도통계시스템의 데이터를 이용하여 분석한 2001년부터 2023년까지의 공매도 일별 통계이다. 패널 A의 시장변동은 공매도 하위 기간 동안 한국거래소 시장별 지수수익률이다. 패널 B는 시장별 공매도주식수와 거래대금, 그리고 시장간 비율과 일평균 차이에 대한 검정이다. 패널 C는 평균공매도가격(일별 공매도거래대금/일별 공매도주식수)와 평균일반매도가격, 그리고 기간별 시장간 일반매도가격 대비 공매도가격 비율의 일평균 차이에 대한 검정이다. 패널 D는 주식수 기준 시장공매도비율(일별 시장공매도주식수/일별 거래주식수), 거래대금 기준 시장공매도비율(일별 시장공매도금액/일별 거래대금), 그리고 시장간 일평균 차이에 대한 검정이다. 비모수 p-val은 Wilcoxon 순위합 검정에 대한 유의확률이다. *,**, ***는 각각 10%, 5%, 1%수준에서 유의적이다.
기간 ‘01.1.2∼ ‘08.9.30 ‘08.10.1.∼ ’09.5.31 ‘09.6.1∼ ‘11.8.9 ‘11.8.10∼ ‘11.11.9 ’11.11.10∼ ‘20.3.15 ‘20.3.16∼ ‘21.5.2 ‘21.5.3∼ ‘23.11.5 ‘23.11.6∼ ‘23.12.30

(거래일수) (1,913) (165) (552) (62) (2,053) (280) (619) (38)
공매도 규제 기간 허용 금지 허용 금지 허용 금지 허용 금지

패널 A. 시장 변동
수익률(%) 유가증권(A) 102.23 -3.67 25.50 5.73 -7.40 57.49 -22.95 5.93
코스닥(B) -23.40 18.21 -20.01 16.28 2.82 62.96 -15.83 3.18
차이(A-B) 125.64 -21.88 45.52 -10.55 -10.23 -5.46 -7.12 2.75

패널 B. 거래규모
주식수(1,000주) 유가증권(A) 989 257 2,711 126 7,927 427 9,086 511
코스닥(B) 70 1 640 3 4,770 102 4,575 747
비중(B/A,%) 5.64 0.77 19.68 3.52 34.99 20.75 33.49 54.42
차이(A-B) 919 256 2,072 123 3,157 325 4,512 -237
t-통계치 31.90*** 10.37*** 55.91*** 7.93*** 69.23*** 8.51*** 41.55*** -1.68
비모수 p-val (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.183)

거래대금(1,000만원) 유가증권(A) 3,940 1,067 12,675 559 26,684 1,293 46,218 2,422
코스닥(B) 106 1 687 6 6,123 358 18,197 2,392
비중(B/A,%) 2.37 0.21 5.41 1.26 16.84 23.16 27.47 43.55
차이(A-B) 3,834 1,065 11,987 553 20,561 935 28,021 30
t-통계치 29.62*** 9.45*** 52.60*** 15.90*** 100.66*** 6.32*** 55.42*** 0.07
비모수 p-val (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.183)

패널 C. 평균 가격
공매도(원) 유가증권(A) 36,429 49,458 46,328 62,961 35,219 32,644 51,652 56,142
코스닥(B) 24,539 13,076 10,730 19,880 12,494 40,230 38,658 33,210

일반매도(원) 유가증권(A) 8,429 10,730 16,515 17,367 12,916 14,466 16,668 20,469
코스닥(B) 3,133 2,405 3,086 4,844 5,139 6,546 7,822 9,127

공매도
일반매도
유가증권(A) 6.00 4.77 2.97 3.66 2.93 2.45 3.28 2.83
코스닥(B) 8.53 5.76 3.52 4.25 2.49 6.37 5.11 3.71
차이(A-B) -2.53 -0.99 -0.55 -0.59 0.44 -3.92 -1.83 -0.88
t-통계치 -10.91*** -1.27 -10.27*** -1.13 18.57*** -23.03*** -36.77*** -4.25***
비모수 p-val (0.000) (0.504) (0.000) (0.046) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

패널 D. 공매도비율
주식수 (%) 유가증권(A) 0.301 0.053 0.757 0.034 2.087 0.045 1.561 0.128
코스닥(B) 0.014 0.000 0.109 0.000 0.729 0.005 0.409 0.078
차이(A-B) 0.287 0.053 0.648 0.034 1.358 0.040 1.152 0.050
t-통계치 29.57*** 9.17*** 54.44*** 7.66*** 87.89*** 7.05*** 51.41*** 1.75*
비모수 p-val (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.055)

거래대금(%) 유가증권(A) 0.959 0.193 2.093 0.084 5.288 0.098 4.645 0.271
코스닥(B) 0.074 0.001 0.371 0.001 1.695 0.030 1.996 0.256
차이(A-B) 0.885 0.193 1.722 0.083 3.593 0.068 2.649 0.014
t-통계치 37.47*** 9.33*** 56.53*** 14.43*** 120.02*** 4.02*** 55.84*** 0.33
비모수 p-val (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.084)
<그림 2>의 패널 A와 패널 B, 그리고 <표 2>의 패널 B를 보면 전체 기간동안 유가증권시장과 코스닥시장에서 공매도가 허용된 기간의 일평균 주식수와 금액은 모두 선형적으로 증가하는 추세이다. Lee et al.(2019)는 이러한 국내 공매도의 선형 증가 추세 현상에 대해, 자본시장의 규모 확대에 따른 증권대차시장 발전과 금융거래 기법의 발전에 따른 공매도 거래 수요의 증가로 해석하고 있다.
유가증권시장의 공매도 규모는 코스닥시장보다 크지만, 최근에 접어들어 코스닥시장의 공매도 증가 속도가 유가증권시장보다 높다는 결과를 확인할 수 있다. 1차 금지기간 전 기간 코스닥시장의 일평균 공매도 주식수는 70,000주로 유가증권시장 대비 5.64%였지만, 4차 금지기간 전 기간 코스닥시장의 일평균 공매도 주식수는 4,575,000주로 유가증권시장 대비 33.49%까지 증가했다. 또한 유가증권시장 공매도 금액 대비 코스닥시장 공매도 금액의 일평균 비율은 1차 금지기간 전 기간의 2.37%에서, 4차 금지기간 전 기간에는 27.47%로 증가했다. 특히, 3차 금지 해제 후 기간에 코스피200종목과 코스닥150종목으로 제한하여 공매도가 허용되었음에도 불구하고, 양 시장 전체 공매도 규모는 종목 제한이 없었던 3차 금지 전 기간의 규모보다 급증한 수치에 주목할 필요가 있다. 3차 금지 해제 후 기간의 유가증권시장과 코스닥시장의 일평균 공매도 주식수는 1,366만주로 3차 금지 해제 전 기간 대비 7.59% 증가했으며, 양 시장 전체 일평균 공매도 금액도 3,280억원에서 6,441억원으로 96.35% 증가했다. <그림 1>의 패널 A에서 유가증권시장의 공매도가 가장 많이 체결된 거래일은 코로나19 팬데믹을 사유로 단행된 3차 금지 기간 직전일인 2020년 3월 13일로 4,200여만 주의 공매도가 체결되었다. 또한 코스닥시장에서 공매도가 최대로 체결된 거래일은 2020년 2월 28일로 이날 체결된 공매도 주식수는 2,200여만 주로 나타났다.
<표 2>의 패널 C는 공매도 대상 종목의 평균 주가를 일반 매도 평균 주가와 비교하여 계산한 결과이다. 공매도 대상 종목의 평균 주가는 일별 공매도 대금을 공매도 주식수로 나눈 가격이며, 일반 매도 주가는 전체 매도 대금에서 공매도 대금을 차감한 일반 매도 대금을 전체 매도 주식수에서 공매도 주식수를 차감한 일반 매도 주식수로 나눈 값이다. 공매도가 허용되었던 기간과 금지 기간에서 공통적으로 유가증권시장과 코스닥시장에서 공매도 평균 주가는 일반 매도 평균 주가보다 높다. 또한 유가증권시장보다는 코스닥시장의 공매도 종목의 주가가 일반 종목의 주가보다 유의적으로 높은 특성을 확인할 수 있다.
<그림 2>의 패널 C의 공매도 비율(short-selling ratio)의 시계열 추이는 공매도 주식수(패널 A)와 금액(패널 B)의 추이와 유사하다. <표 2>의 패널 D에서 유가증권시장의 공매도 주식수 비율은 1차 금지 전 기간의 일평균 0.301%에서 3차 금지 해제 후 기간에는 1.561%로 증가했으며, 공매도 금액 비율도 0.959%에서 4.645%로 증가했다. 코스닥시장의 공매도 주식수 비율은 1차 금지 전 기간의 일평균 0.014%에서 3차 금지 해제 후 기간에는 0.409%로 증가했으며, 공매도 금액 비율은 0.074%에서 1.996%로 증가했다.

2.3 투자자별 공매도 추이와 특성

한국거래소 정보통계시스템에서는 투자주체별 공매도 주식수량과 금액이 2017년 5월 22일부터 집계되고 있다. <그림 3><그림 4>, 그리고 <표 3>은 한국거래소의 정보통계시스템에서 집계되어 공개되는 투자주체별 공매도 주식수량과 금액의 통계치이다. <그림 3><그림 4>의 패널 A, B, C는 각각 기관투자자, 개인투자자, 외국인의 공매도 주식수와 금액, 그리고 공매도 비율의 일별 시계열 추이이며, 패널 D는 투자자가 차지하는 비중의 일별 추이에 대한 그래프이다. <표 3><그림 3><그림 4>의 하위 기간별 일별 수치를 요약한 평균치로, 패널 A는 시장별 투자자 유형의 공매도 주식수 규모, 투자자별 비중, 공매도 비율의 평균이며 패널 B는 시장별 투자자 유형의 공매도 금액 규모, 투자자별 비중, 공매도 비율의 평균에 대한 정보이다.
<그림 3>
투자주체별 공매도 주식수 추이
한국거래소 공매도통계시스템의 데이터를 이용하여 분석한 2017년부터 2023년까지 기간의 투자주체별 공매도주식수의 추이이다. 패널 A는 기관투자자의 공매도 주식수와 비율, 패널 B는 개인투자자의 공매도 주식수와 비율, 패널 C는 외국인투자자의 공매도 주식수와 비율, 패널 D는 시장별 공매도 주식수의 투자자 비중이다.
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<그림 4>
투자주체별 공매도 금액 추이
한국거래소 공매도통계시스템의 데이터를 이용하여 분석한 2017년부터 2023년까지 기간의 일별 투자주체별 공매도 금액의 추이이다. 패널 A는 기관투자자의 공매도 금액과 비율, 패널 B는 개인투자자의 공매도 금액과 비율, 패널 C는 외국인투자자의 공매도 금액과 비율, 패널 D는 시장별 공매도 금액의 투자자 비중이다.
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<표 3>
한국주식시장 공매도 투자주체별 통계
한국거래소 공매도통계시스템의 데이터를 이용하여 분석한 2017년부터 2023년까지 기간의 공매도 투자주체별 일별 통계이다. 패널 A는 공매도 하위 기간 동안 시장별 투자주체의 공매도 주식수, 투자자별비중(투자자별 공매도 주식수/전체 공매도 주식수), 공매도비율(투자자별 공매도 주식수/투자자별 전체 매도주식수)이다. 패널 B는 공매도 규제 기간 동안 시장별 투자주체의 공매도 금액, 투자자별비중(투자자별 공매도 금액/전체 공매도 금액), 공매도비율(투자자별 공매도 금액/투자자별 전체 매도금액)이다.
규제 기 간 시 장 유가증권시장 (A) 코스닥시장 (B) 차 이 (A-B)
투자주체 기관 개인 외국인 기관 개인 외국인 기관 개인 외국인
패널 A. 주식수
허 용 ’17.5.22 ∼ ‘20.3.15 주식수 (1,000주) 3,054 148 7,997 1,021 190 7,307 2,033 -42 690
투자자별비중 (%) 12.12 2.12 85.65 26.60 1.25 72.10 -14.48 0.87 13.56
공매도비율 (%) 7.82 0.03 14.13 10.28 0.04 15.72 -2.45 -0.02 -1.59
금 지 ‘20.3.16 ∼ ‘21.5.2 주식수 (1,000주) 429 0 0 102 0 0 327 0 0
투자자별비중 (%) 100 0.00 0.00 100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
공매도비율 (%) 0.61 0.00 0.00 0.90 0.00 0.00 -0.29 0.00 0.00
허 용 ‘21.5.3 ∼ ‘23.11.5 주식수 (1,000주) 2,194 188 6,704 1,334 85 3,156 860 103 3,548
투자자별비중 (%) 27.71 2.06 70.24 24.02 2.09 73.91 3.69 -0.03 -3.68
공매도비율 (%) 7.90 0.01 2.82 6.22 0.05 7.75 1.68 -0.04 -4.94
금 지 ‘23.11.6 ∼ ‘23.12.30 주식수 (1,000주) 511 0 0 747 0 0 -237 0 0
투자자별비중 (%) 100 0 0 100 0 0 0 0 0
공매도비율 (%) 3.10 0.00 0.00 1.91 0.00 0.00 1.19 0.00 0.00
패널 B. 금액
허 용 ’17.5.22 ∼ ‘20.3.15 금액 (1,000만원) 12,592 237 23,221 2,806 186 8,236 9,786 51 14,985
투자자별비중 (%) 34.40 0.68 64.93 24.35 1.71 73.87 10.05 -1.03 -8.94
공매도비율 (%) 9.92 0.09 14.30 11.63 0.05 19.19 -1.71 0.04 -4.89
금 지 ‘20.3.16 ∼ ‘21.5.2 금액 (1,000만원) 1,294 0 0 358 0 0 936 0 0
투자자별비중 (%) 100 0 0 100 0 0 0 0 0
공매도비율 (%) 0.56 0.00 0.00 1.14 0.00 0.00 -0.58 0.00 0.00
허 용 ‘21.5.3 ∼ ‘23.11.5 금액 (1,000만원) 11,538 87 33,804 6,236 41 11,553 530 47 2,225
투자자별비중 (%) 24.99 1.96 73.09 31.85 2.56 65.59 -6.87 -0.60 7.50
공매도비율 (%) 6.21 0.17 13.46 15.99 0.06 9.68 -9.78 0.11 3.78
금 지 ‘23.11.6 ∼ ‘23.12.30 금액 (1,000만원) 2,422 0 0 2,392 0 0 30 0 0
투자자별비중 (%) 100 0 0 100 0 0 0 0 0
공매도비율 (%) 1.59 0.00 0.00 4.77 0.00 0.00 -3.18 0.00 0.00
3차 공매도 금지 기간을 기준으로, 전 허용 기간인 2017년 5월부터 2020년 3월까지 투자자별 공매도 행태를 보면 유가증권시장의 기관투자자의 일평균 공매도 주식수는 305만여 주로 코스닥시장 기관투자자의 공매도 주식수보다 약 3배 가량 높으며, 금액 기준에서도 유가증권시장 기관투자자의 공매도가 1,259억원으로 코스닥의 280억원에 비해 약 4배 정도 높다. 공매도 주식수 기준으로 유가증권시장에서 기관투자자의 비중은 12.12%인데 비해, 코스닥시장에서 비중은 26.60%로 2배를 초과했다. 같은 기간동안 공매도 금액 기준 비중으로는 유가증권시장에서 기관투자자의 비중은 34.40%이며 코스닥시장에서 24.35%였다. 기관투자자의 공매도 주식수 비율은 유가증권시장에서 7.82%, 코스닥시장에서 10.28%였으며 공매도 금액 비율도 코스닥 시장에서 11.63%, 유가증권시장에서 9.92%로 코스닥시장이 높았다. 동일 기간동안 개인투자자의 일평균 공매도는 유가증권시장에서 14만 8천여주, 코스닥시장에서 19만주가 체결되었지만 공매도 금액으로 보면 유가증권시장에서 23억 7,000만원이 체결되어 코스닥의 공매도 금액인 18억 6,000만원보다 큰 규모였다. 공매도 주식수 기준으로 유가증권시장에서 개인투자자 비중은 2.12%으로 코스닥시장의 1.25%보다 높지만, 공매도 금액 기준으로는 유가증권시장에서 0.68%로 코스닥시장의 1.71%보다 낮았다. 개인투자자의 공매도 주식수 비율과 금액 비율은 유가증권시장과 코스닥시장에서 모두 0.1% 미만의 낮은 수치를 보였다.
외국인 투자자의 공매도 규모는 주식수와 금액, 그리고 공매도 비율에서 기관투자자와 개인투자자를 크게 상회한다. 3차 공매도 금지 전 기간의 유가증권시장에서 외국인투자자의 일평균 공매도 주식수는 799만주로 전체 공매도 주식의 일평균 86%의 비중을 차지하며, 코스닥시장의 일평균 공매도 주식수는 730만주로 약 72%에 해당한다. 외국인투자자의 일평균 공매도 금액은 유가증권시장에서 2,322억원으로 약 65%에 해당하며, 코스닥시장에서는 823억원으로 약 74%의 비중을 차지한다. 외국인 투자자의 공매도 주식수 비율은 유가증권시장에서 14%이며, 코스닥시장에서는 16%였다.
2021년 5월부터 2023년 11월까지 공매도가 허용된 기간에는 유가증권시장에서 공매도 가능 대상 주식은 코스피200구성 종목에 한정되었으며, 코스닥시장에서는 코스닥 150구성 종목으로 제한되었다. 이 기간동안 기관투자자의 일평균 공매도 주식수는 유가증권시장에서 219만주이며, 코스닥시장에서 133만주였다. 유가증권시장에서 공매도 주식수 기준 기관투자자의 비중은 27.71%로, 3차 공매도 금지 전 기간의 비중인 12.12%보다 증가했다. 코스닥시장에서 공매도 주식수 기준 기관투자자의 비중은 24.02%로 3차 공매도 금지 전 기간의 비중보다 소폭 하락했다. 공매도 금액 기준으로 유가증권시장에서 기관투자자의 일평균 공매도 금액은 1,153억원으로 24.99%의 비중을 차지했으며 코스닥시장에서는 62억의 공매도를 하여 31.85%를 차지했다. 기관투자자의 공매도 주식수 비율은 7.90%로, 3차 공매도 금지 전 기간과 큰 변동이 없었지만, 코스닥시장에서는 감소했다. 기관투자자의 공매도 금액 비율은 유가증권시장에서 6.21%로 3차 공매도 금지 전 기간보다 하락한 반면, 코스닥시장에서는 15.99%로 증가했다. 같은 기간동안 개인투자자의 유가증권시장의 일평균 공매도 주식수는 18만 8,000주이며 코스닥시장에서는 8만 5,000주로, 그 비중은 2%에 그쳤다. 일평균 공매도 금액도 종목 제한으로 인해 3차 공매도 금지 기간 전 기간보다 대폭적으로 감소했으며, 비중 또한 변동이 없었다.
외국인투자자의 일평균 공매도 주식수는 유가증권시장에서 670만주로 3차 공매도 금지 전 기간과 비교할 때 주식수, 비중, 그리고 공매도 비율이 모두 감소했지만 공매도 금액은 3,380억원으로 비중이 73%로 증가했다. 코스닥시장에서 일평균 공매도 주식수는 315만주로 3차 공매도 금지 전 기간의 50%를 하회하며, 공매도 비중과 공매도비율도 모두 감소했다.
코로나19 팬데믹기간의 3차 공매도 금지 기간동안 유가증권시장과 코스닥시장의 기관투자자의 일평균 공매도 주식수는 각각 42만 9,000주와 10만 2,000주였으며, 공매도 금액은 각각 129억원과 35억원이다. 금지 기간동안 공매도 주식수 비율은 유가증권시장에서는 0.61%이며 코스닥시장에서는 0.90%였으며, 공매도 금액 비율은 유가증권시장에서 0.56%이며 코스닥시장에서는 1.14%이었다. 4차 공매도 금지 기간에서 기관투자자는 유가증권시장에서 51만주의 242억원을 공매도하여 3차 공매도 금지 기간의 수치보다 증가했다. 코스닥시장에서 기관투자자는 75만주의 239억원을 공매도하여 3차 공매도 금지 기간보다 규모와 비율에서 증가한 특징을 보였다.

3. 한국 주식시장 공매도 실증연구 결과의 주요 내용

3.1 공매도 실증연구의 기간적 분포

본 연구에서 한국 주식시장을 대상으로 공매도를 주제로 하여 선정한 학술논문은 총 56편이다. 게재논문의 학술지별 분포를 보면 한국증권학회지(Korean Journal of Financial Studies)와 Asia-Pacific Journal of Financial Studies이 18편(32%)이며, 재무관리연구(Korean Journal of Financial Management)의 게재논문은 13편(23%)이다. 또한 재무연구(Asian Review of Financial Research) 5편(9%), 선물연구(Journal of Derivatives and Quantitative Studies) 4편(7%), 금융공학연구 (Korean Journal of Financial Engineering) 2편(4%), 기타 학술지 14편(25%)로 집계되었다.
이 연구에서 다루고 있는 56편의 논문이 분석한 시장의 분포를 보면 유가증권시장 기업들에 한정하여 공매도를 분석한 논문은 25편이며, 유가증권시장과 코스닥시장 기업들의 공매도를 같이 분석한 논문은 31편이다. 56편의 논문 총저자수는 109명이며, 동일인을 1명으로 계산하면 총 70명이다. 5편 이상의 논문 저자는 3명, 4편의 논문 저자는 2명, 3편의 논문 저자는 4명, 2편의 저자는 8명, 그리고 1편의 저자는 53명으로 나타났다.
<그림 5>의 패널 A는 연구에서 표본 기간으로 명시된 연도의 분포를 제시한다. 1996년부터 2007년까지 연도가 분석 기간에 포함된 논문 편수는 20편 미만이었으나, 글로벌 금융위기 기간인 2008년부터 2010년까지의 연도가 분석기간에 포함된 논문 편수는 20편을 초과한다.12) 2011년부터 2018년까지의 연도가 분석기간에 포함된 논문들은 그 전보다 감소하기는 했지만 15편 이상이며, 코로나 19팬데믹이 발생한 2020년 이후 기간이 포함된 논문들은 9편이다. 연구에서 분석된 표본기간의 평균치는 5.79년이며, 표준편차는 3.62년이었다. 또한 최장 표본기간은 15년으로 나타났다.
<그림 5>
공매도 관련 연구에 사용된 년도 기준 표본기간과 게재 년도 분포
패널 A는 1996년 1월부터 2024년 2월까지 게재된 한국주식시장을 대상으로 한 56편의 공매도 관련 연구에 명시된 년도 기준 표본기간의 분포이며, 패널 B는 1996년 1월부터 2024년 2월까지 게재된 연구의 게재 연도의 분포이다.
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<그림 5>의 패널 B에서 논문 게재 편수가 가장 많았던 연도는 2015년으로, 6편이 게재되었다. 게재년도의 분포를 보면, 2010년까지 게재된 공매도 관련 논문은 4편에 불과하여, 한국 주식시장의 공매도를 주제로 한 연구들은 주로 글로벌 금융위기 기간 후에 진행되었음이 확인된다. 2015년부터 2024년까지 게재된 논문은 총 40편으로 본 연구에서 선정한 전체 표본의 71%를 차지한다. 논문의 표본기간 종료년도부터 게재년도까지 경과된 기간의 통계를 보면 평균적으로 3.09년이 소요되었으며, 표준편차는 1.62년으로 나타났다.

3.2 한국주식시장의 공매도 실증 연구

본 절은 공매도 주제 연구들을 공매도의 주가 예측력, 공매도의 투자 성과, 공적 정보 발표 전후 공매도 행태, 시장의 질에 미치는 효과, 공매도 대상 기업 특성, 공매도 과열종목 지정 제도의 효과의 6개 소주제로 분류한 다음 각 영역의 연구들의 핵심 실증결과를 도출하며, 이를 <표 4>부터 <표 9>에 요약한다.
<표 4>
공매도의 주가 예측력에 관한 주요 실증 결과
국내 주식시장에서 공매도의 주가 예측력을 분석한 실증연구의 주요 결과이다.
논 문 표본기간 시장 주요 결과
Kim (2000) 1996 ∼ 1997 유가증권시장 일중 공매도 시장가 주문에 정보가 반영되며, 공매도 규모가 클수록 강한 부정적 정보 전달
Woo and Kim (2017) 2008 ∼ 2016 유가증권시장
코스닥시장
공매도는 미래 수익률과 부(-)의 관계
공매도 거래자는 유가증권시장에서 추세역행적이며, 코스닥시장에서 추세추종적 행태 시현
Park and Woo (2019) 2013 ∼ 2017 유가증권시장
코스닥시장
공매도 증가후 5∼20일까지 수익률이 하락
Yu and Lee (2021) 2014 ∼ 2020 유가증권시장
코스닥시장
보호예수주식 반환일 이전 비정상 공매도는 반환일 이후 주식수익률과 부(-)의 관계
Park (2017) 2000 ∼ 2014 유가증권시장 연도별 공매도는 후속 년도의 기업 성과와 비유의적 관계
Kim et al. (2017) 2001 ∼ 2015 유가증권시장 연도별 공매도는 후속 년도의 급락 위험과 비유의적 관계
Nam and Park (1996) 1994 유가증권시장 신용 대주는 비정보적·투기적 거래
Yi et al. (2010) 2006 ∼ 2008 유가증권시장 공매도는 주가하락에 선행하지 않고, 주가변동이 공매도에 선행
Eom et al. (2011) 2007 ∼ 2008 유가증권시장 외국인의 공매도는 주가에 대한 인과성 없음
Lee (2022) 2016 ∼ 2020 유가증권시장
코스닥시장
공매도잔고는 수익률과 정(+)의 관계로, 추세역행적 행태
Choe and Lee (2021) 2016 ∼ 2020 유가증권시장
코스닥시장
공매도상환은 과거 수익률과 부(-)의 관계로 추세역행적 행태
Lee et al. (2019) 2008 ∼ 2017 유가증권시장
코스닥시장
공매도 거래자들은 미래 현금 흐름에 대한 예측력을 기반으로 수익률을 예측
Kim (2021) 2015 ∼ 2019 유가증권시장
코스닥시장
공매도는 과거 수익률이 낮은 패자 종목들을 중심으로 증가하는 추세 추종 경향
Lee and Wang (2015) 2006 ∼ 2010 유가증권시장 외국인의 공매도는 추세 역행 전략
Lee and Wang (2019) 2006 ∼ 2015 유가증권시장 외국인과 개인투자자의 공매도는 과거 시장수익률과 부(-)의 관계로 추세 추종
Chung and Wang(2020) 2006∼ 2018 유가증권시장 공매도 거래량은 한달 후 주가급락위험에 양(+)의 영향을 미침
Wang (2023) 2011 ∼ 2019 유가증권시장 공매도는 투자등급 기업에 집중되어 있으며, 월별 수준에서 유의적인 수익률 예측력

3.2.1 공매도의 주가 예측력

국내에서 진행되었던 공매도를 주제로 한 연구들에서 다수를 차지하는 연구의 영역은 공매도자가 정보거래자로 미래 주가에 대한 예측력(return predictability)를 보유하고 있는가에 초점을 두고 있다. 즉, 공매도 측정치와 미래 주가 수익률의 관계를 분석하며 그 결과로부터 공매도자의 행태와 공매도를 하는 유인을 분석하는 것으로 요약될 수 있다.
공매도는 현재 및 과거수익률과 직접적으로 관련이 있으며 주가가 상승한 이후 공매도가 출회하는 추세역행전략(contrarian strategy)을 사용한다고 보고한다(Diether et al., 2009a ; Angel et al., 2013)13). 이같은 행태는 공매도자가 가격이 과대평가된 기업들을 적정 가격으로 회복시키는 기능으로 유추할 수 있다. 또한, Dechow et al.(2001), Desai et al.(2002), Boehmer et al.(2010), Chen et al.(2022), Rapach et al.(2016)은 공매잔고와 미래수익률 간에 부(-)의 상관관계가 존재한다는 사실을 설명했다. 이같은 결과는 정보 투자자(informed trader)들의 공매도에는 부정적인 정보가 반영되며, 공매도가 가격을 신속히 조정한다고 주장한 Diamond and Verrechia(1987)를 지지한다.
한국주식시장에서 공매도의 투자행태와 주가 예측력을 실증적으로 분석한 연구결과는 <표 4>에 요약되어 있다. 한국주식시장에서도 대다수의 연구는 공매도자가 추세역행전략을 이용하는 행태를 실증적으로 보고한다. Kim(2000)은 공매도의 정보효과를 국내에서 일중 자료를 이용하여 분석한 최초의 연구이다. 이 연구는 1996년 11월부터 1997년 12월까지 한국 주식시장에 대한 일중 거래 자료를 이용하여 공매도의 시장가(market order) 주문이 제출된 직후에 비정상적 음의 초과 수익을 보인 반면 지정가 공매도 주문 직후에는 양의 초과 수익이 나타나는 현상을 보고했다.14) 이는 호주 주식시장(ASX)을 대상으로 일중 수준에서 공매도의 행태를 분석한 Aitken et al. (1998)의 결과를 재확인한다. 또한 Kim(2000)은 공매거래량이 큰 포트폴리오 일수록, 부정적 정보를 전달하는 경향이 강함을 보고했다.
Woo and Kim (2017)는 2008년부터 2016년까지 기간동안 유가증권시장과 코스닥시장에서 공통적으로 당일 공매도비중과 미래 수익률간 부(-)의 관계를 발견하여, 공매도를 정보에 기반한 거래로 설명했다. 또한 유가증권시장에서는 과거수익률과 공매도와 관계는 정(+)의 추세역행 관계를 보이는 반면, 코스닥 시장에서는 부(-)의 추세추종 관계가 나타났다. 즉, 유가증권 시장에서는 공매도가 급격한 주가 변동을 완화시키는 반면, 코스닥시장에서는 가격이 하락하는 상황에서 하락 압력을 가중시키는 효과를 보인다는 상반된 결과가 제시되었다. 이 연구에서는 이러한 결과에 대해 공매도자들은 시장의 관심도가 높고, 정보거래자의 행태가 용이하게 파악되어 일반투자자의 과잉반응이 나타나는 기업들에 대해 추세역행전략을 활용한다고 설명하고 있다. 이와 반대로 기업규모가 작고, 정보가 가격에 반영되는 속도가 낮은 종목에 대해서 공매도자들은 추세추종 전략을 활용한다고 설명한다. Park and Woo (2019)은 2013년부터 2017년까지 기간동안 유가증권시장과 코스닥시장에서 일별 수준의 신용대주 데이터를 이용하여 개인투자자의 공매도 순투자흐름액(Net Investment Flow)과 과거 수익률간의 관계를 분석한 결과에서 과거 5일부터 20일 전에는 추세추종 전략을 취하지만, 3일 이내의 단기에는 추세역행 전략으로 전환하는 행태를 보여 전략이 혼합된 결과를 보였다.15) 또한 공매도 증가 후에 5일 이후 20일까지 수익률이 하락하여, 추세역행을 따르는 정보 거래자의 특성을 보였다.
Lee and Wang (2015)는 2006년부터 2010년까지 유가증권시장의 기업을 대상으로 외국인의 공매도는 과거 누적수익률(1일 ∼ 5일)과 유의적인 정(+)의 관계를 보이는 추세역행전략을 취한다고 보고했다. 반면, 후속 연구인 Lee and Wang (2019)는 2006년부터 2015년까지 유가증권시장의 자료를 활용하여 투자주체별 집계적(aggregate) 일별 공매도 행태를 분석한 결과에서 외국인과 개인투자자는 단기적으로 추세추종 행태를 보인다고 주장했다.16) 즉, 외국인과 개인투자자의 당일 공매도는 이전 기간의 시장수익률간과 부(-)의 상관관계를 보였지만, 공매도는 시장수익률의 변동에 영향을 미치지 않았다는 결과를 제시했다.
Lee (2022)는 공매도 잔고 공시제도가 시행된 2016년부터 2020년까지 공매도잔고의 정보효과를 분석했다.17) 전반적으로는 공매도잔고는 주가가 상승하면 증가하고, 주가가 하락하면 감소하여 공매거래자는 추세역행 방식으로 공매도와 상환(short covering)을 한다고 해석했다. 그러나 공매도잔고비율이 높은 기업에서는 주가가 상승하는 추세에서 공매도잔고가 크게 감소하는 반면, 주가 하락시에는 공매도잔고가 증가하는 추세추종 거래가 관찰되었다. 이는 주가가 상승할수록 비자발적인 상환매수가 집중되며, 공매도잔고비율이 매우 높은 종목에서는 추가적인 대여가능물량이 감소하고 주식대여 수수료와 상환청구(shorts queeze)와 같은 공매도 위험이 상승하므로 공매도제한이 강화되는 효과를 시사한다. 또한 Lee (2022)와 표본기간이 동일한 연구인 Choe and Lee (2021)는 공매도상환과 과거 수익률간에 관찰되는 부(-)의 관계를 공매도자의 추세역행 행태로 해석한다.18) 그렇지만 공매도상환 이후에도 장기적 수익률은 음(-)으로 나타나, 공매도자가 고평가 해소시점을 포착하여 공매도 포지션을 정리한다고 보기는 어려우므로 정보거래자로 볼 수 없다는 점을 간접적으로 제시한다.
Lee et al. (2019)은 2008년부터 2017년까지 표본기간의 공매도지수(short interest index)를 개발하여 시장 리스크 프리미엄에 대한 예측력을 평가한 결과에서 공매도 거래자들은 정보거래자이며, 미래 현금 흐름에 대한 예측력을 기반으로 수익률을 예측한다는 실증결과를 보였다.19) 이는 일별과 월별 수준의 비정상적 전체(aggregate) 공매도와 미래 수익률간의 유의적인 관계를 볼 때, 공매도자가 시장 전체 정보에 대한 우월한 분석 능력을 보유한다는 증거를 제시한 Lynch et al. (2014), Rapach et al.(2016), 그리고 Chen et al. (2022)의 결과를 지지한다.
Yu and Lee (2021)는 2014년부터 2020년까지 유가증권시장과 코스닥시장의 신규 상장 기업을 대상으로 의무보호예수기간(lock-up period) 종료에 따른 공매도의 영향을 분석했다. 투자자들은 의무보호예수기간의 종료 후에 주식을 매도할 수 있으므로, 매도량 급증에 따라 주가가 하락하는 경향이 있다.20) 그러므로, 보호예수해제로 인해 가격 하락의 가능성이 높은 주식을 예측할 수 있는 투자자는 보호예수해제 전에 공매도를 활용할 것으로 추론할 수 있다. 실증분석 결과에서는 보호예수기간 종료일 이후 5일 이내에 주식이 반환된 종목에서만 보호예수기간 종료일 이후 주가가 하락하고, 종료일 이전 비정상공매도가 증가하는 현상이 발견되었다. 또한 보호예수주식 반환일 이전의 비정상 공매도는 반환일 이후 주식수익률과 유의적인 부(-)의 관계가 있는 것으로 나타나, 전반적으로 공매도의 정보거래가설을 지지하는 결과를 보였다.
Kim (2021)은 2015년부터 2019년까지 유가증권시장과 코스닥시장에서 개별 종목별 공매도는 과거 수익률이 낮은 패자(loser) 종목들을 중심으로 증가하는 추세추종 경향을 보이지만, 패자 종목의 주가 하락이 충분하지 않기 때문에 숏커버링를 해도 여전히 패자로 남을 가능성이 높다고 주장했다.
Nam and Park(1996)는 1996년에 대차거래가 허용되기 전에 증권사가 개인투자자에 주식을 대여하는 대주거래와 관련된 국내 최초의 실증 연구이다. 종합주가지수(KOSPI)와 대주잔고간 인과관계를 1994년 1월부터 6월까지의 일별 자료를 대상으로 분석한 결과, 종합주가지수(KOSPI)가 대주잔고의 변동을 설명하는 것으로 결론을 제시했다. 이 결과는 대주를 이용하는 개인투자자들은 특별한 정보 없이 단순히 시장의 추세를 추종하는 성향을 가진다는 것으로 해석된다. Yi et al. (2010)은 2006년부터 글로벌 금융위기로 인한 공매도 금지 직전인 2008년까지 기업·일별 공매도자료를 이용하여 주가와 공매도간 인과관계를 분석했다.21) 시장 전체 수준과 개별 종목 수준에서 공매도가 주가 하락을 주도한다는 유의적 근거는 발견되지 않았다. 반면 주가가 공매도에 선행하며, 개별 기업의 부정적 뉴스로 인한 주가 하락은 공매도와 동시적으로 발생하는 것으로 나타났다. Eom et al. (2011)은 2007년부터 2008년까지 유가증권시장에 상장된 종목을 대상으로 일별 외국인의 공매도 금액과 주가에 대한 인과적 영향력과 선행성을 분석했다.22) 이 연구도 외국인의 공매도가 주가 하락에 대해 인과성과 선행성을 인정할 만한 근거는 발견할 수 없다고 보고한다.
Park (2017)은 2000년부터 2014년까지 유가증권시장에 상장된 비금융업 기업에 대해 공매도 거래와 기업 성과의 대용치인 총자산순이익률(ROA)간의 관계를 분석한 결과에서 공매도는 1∼3년 후의 기업성과와 비유의적인 관계를 보여 공매도는 기업의 장기 성과 하락을 예측하는 정보 거래의 증거를 찾지 못했다.23) 이 결과는 국외시장에서 대차거래와 영업성과간 유의적인 부(-)의 관계를 발견한 Deshmukh et al.(2015)과 차이를 보인다.
Chung and Wang (2020)은 2006년부터 2018년까지 유가증권시장 상장 기업의 공매도 거래량은 한달 후 주가급락(crash risk)에 영향을 미친다는 결과로부터 공매도 거래자를 정보거래자로 추론했다.24) 또한 이 연구는 공매도자의 주가급락 예측력에 대한 정보는 기업의 지분율이 높은 외국인으로부터 취득할(tipping) 가능성이 높다고 추론하고 있다. 반면, Kim et al. (2017)은 2001년부터 2015년까지 기간의 유가증권시장에 상장된 비금융업 기업에서 연도별 공매도는 다음 년도의 급락위험 변수들과 통계적 유의성을 발견하지 못했다는 상반된 결과를 보고한다.25)
Wang (2023)은 2011년부터 2019년까지 유가증권시장의 기업들을 대상으로 재무적부실위험과 공매도의 수익률의 예측력을 분석한 결과에서 미국과 달리 한국에서는 투자등급(investment-grade) 기업에 공매도가 집중되는 경향을 발견했다. 또한 투자등급 기업에서 기관과 외국인의 공매도는 월별 수준에서 유의적인 수익률 예측력을 보유한다는 결과를 제시했다.

3.2.2 공매도의 투자성과

공매도자의 행태와 직접적으로 관련된 또 다른 연구 분야는 공매도의 투자성과를 평가하는 것이다. 공매도의 수익 창출 여부, 수익 규모의 경제적·통계적 유의성, 그리고 공매도 대상 종목의 특성을 분석하는 것은 정보거래자로서 공매도자의 영향력을 파악하는데 중요한 실마리를 제공할 수 있다. 이 주제의 초기 대표적 연구인 Boehmer et al. (2008)은 미국 NYSE에서 공매도 비중이 높은 포트폴리오의 20일 후의 위험조정수익률은 공매도 비중이 낮은 포트폴리오 보다도 초과성과를 달성하며, 기관투자자의 공매도가 가장 수익성이 높은 것으로 보고한다. 아울러 이는 공매도자가 고평가된 주식을 확인하여 주가 하락으로 인한 이익을 취하는 정보거래자임을 시사한다(Boehmer et al., 2010).
한국주식시장에서 공매도의 투자성과를 실증적으로 분석한 연구결과는 <표 5>에 요약되어 있다. Lee and Wang (2016)은 2007년부터 2010년까지의 기간동안 유가증권시장의 개인투자자 계좌의 일중 거래자료로부터 공매도를 분석한 결과에서 전체 공매도자의 42%가 데이트 레이더이며, 거래비용을 고려하고도 이익을 실현하는 결과를 보였다.26) 또한 개인 공매도 데이트레이더의 투자성과는 일반 데이트레이더보다도 우월하다고 평가되었다. 이 연구의 후속 연구인 Wang et al. (2017)Lee and Wang (2016)과 동일한 기간의 일중 자료를 활용하여 분석한 실증결과에서 공매도 데이트레이더의 이익은 상환시간의 지연에 따라 감소하며, 초단기적 과민반응의 특성을 이용하여 이익을 실현하는 것으로 확인되었다.
<표 5>
공매도의 투자성과에 관한 실증연구 결과
국내 주식시장에서 공매도의 투자성과를 분석한 실증연구의 주요 결과이다.
논 문 표본기간 시장 주요 결과
Woo and Kim (2019) 2012 ∼ 2017 유가증권시장
코스닥시장
일별 기준으로 기관투자자가 개인과 외국인보다 우월
Woo and Kim (2023) 2010 ∼ 2020 유가증권시장
코스닥시장
일별 기준으로 외국인과 기관의 단독 공매도는 개인보다 우월
Im and Jun (2021) 2016 ∼ 2019 유가증권시장
코스닥시장
공매도거래 규모와 공매도수익간에는 정(+)의 관계
Im and Jun (2024) 2016 ∼ 2019 유가증권시장
코스닥시장
신용거래 비중이 높은 포트폴리오에서 공매도매수-매도 차익거래전략이 유효
Lee and Wang (2016) 2007 ∼ 2010 유가증권시장 개인투자자는 일중 수준에서 공매도 데이트레이딩으로 이익을 실현
Wang et al. (2017) 2007 ∼ 2010 유가증권시장 공매도 데이트레이더의 이익은 초단기적 과민반응의 특성을 이용
Kim and Lee (2013) 2006 ∼ 2009 유가증권시장 외국인의 공매도 수익률이 기관이나 개인보다 우월
Woo and Kim (2019)는 2012년부터 2017년까지 유가증권시장과 코스닥시장의 공매도잔고 보고자료에 기록된 공매도와 상환거래 자료를 활용하여 일별-종목별 공매도 투자성과를 분석한 결과, 일별 평균수익률 기준으로 기관투자자의 성과가 개인이나 외국인보다 높다고 보고한다.27) 이 연구에서 사용된 투자수익률은 Lee and Wang (2016)의 계산 방식과 같은 손익금액인 (공매도금액 - 숏커버링금액) - (공매도금액 + 숏커버링금액) × 거래수수료 - 공매도금액 × 거래세(0.3%)을 공매도금액으로 나눈 값이다. 또한 공매도의 일평균 수익률은 공매도 규모가 크고, 투자기간이 짧으며 시가총액이 작은 기업일수록 높은 것으로 나타났다. Woo and Kim (2023)은 2010년부터 2020년까지 유가증권시장과 코스닥시장의 일별-종목별 공매도 데이터를 사용하여 투자주체별 성과를 분석했다. 개인투자자와 외국인투자자의 단독 공매도는 기관투자자에 비해서 기업규모가 작고 회전율과 변동성이 높은 종목들에 대해 집중되는 특성을 보였다.28) 개인투자자의 단독 공매도는 거래비용을 고려했을 때 손실이 실현된 반면, 외국인과 기관투자자의 단독 공매도는 개인보다 이익을 얻은 것으로 분석되었다. 한편, Kim and Lee (2013)은 2006년부터 2009년까지 KOSPI200소속 종목에 대해 투자주체별 공매도의 수익성을 보유기간별로 분석하여 외국인의 수익률이 가장 높은 결과를 보였다.29)
Im and Jun (2021)은 한국거래소의 공매도잔고 자료를 이용하여 2016년부터 2019년 까지 레버리지 거래인 신용거래(margin trading)와 공매도거래의 투자성과를 비교한 결과에서 공매도 수익이 신용거래 수익보다 높다고 보고한다.30) 이 연구에서 당일 공매도수익은 -(전일 공매도 수량 - 전일 공매도 상환수량)×(당일 공매도 평균가격 - 전일 공매도 평균가격)으로 측정되었다. 또한 공매도거래 비중과 공매도거래 수익간에는 정(+)의 관계가 발견되어, 공매도 투자자는 정보력을 보유하고 있다는 결론을 제시했다. 후속 연구인 Im and Jun (2024)는 무투자포트폴리오 구성 방법으로 체계적 요인을 통제한 공매도 차익거래 전략은 신용거래 비중이 높은 포트폴리오일수록 유효한 것으로 나타났다. 즉, 신용거래 비중이 가장 높은 포트폴리오에서 공매도-매수 차익거래 전략은 정(+)의 수익률을 실현하는 반면, 공매도 비중이 높은 포트폴리오에서 신용거래 매수-매도 차익거래 전략은 부(-)의 수익률을 실현한다고 보고하여 신용거래자들은 공매도 거래자들에게 잠재적 유동성을 공급하는 역할을 수행한다고 보고했다.31)

3.2.3 공적 정보 발표 전후 공매도 행태

이 소주제의 연구들은 애널리스트의 의견 변경, 신용등급 발표, 이익 공시와 같은 공적 정보(public information) 발표 전 공매도의 행태가 주가 하락을 사전에 예측한 정보 거래인지를 실증 검증하는 연구들이 주류를 이룬다(Christophe et al., 2004 ; Christophe et al., 2010 ; Desai et al., 2006 ; Blau and Wade, 2012 ; Henry et al. 2015, Shi et al. 2017). 기존 해외 연구들과 국내 연구들을 검토하면, 분석 대상과 이벤트의 특성에 따라 공매도자가 정보거래자인지에 대한 실증 결과와 해석이 혼재되어 있다. 또한 이러한 공매도자가 미공개정보를 이용하는 불공정거래자 또는 주가 등을 이용하여 정보를 처리할 수 있는 능력을 가진 거래자를 규명하여 공매도 정보의 원천을 분석하는 연구도 진행 중이다(Engelberg et al., 2012).
한국주식시장에서 공적 정보 발표 전후 공매도 행태를 실증적으로 분석한 연구결과는 <표 6>에 요약되어 있다. Eom (2012)은 코스닥시장에서 2009년부터 2011년까지 애널리스트의 투자의견 하향 전후의 공매도 거래를 분석한 결과, 애널리스트가 투자의견을 하향한 후에 주가가 하락한 종목의 공매도거래량은 보고서 발표일 직전에 비정상적으로 증가함을 보였다.32) 이러한 결과는 나스닥(Nasdaq)에서 애널리스트의 투자의견 하향 직전의 공매도가 수익성이 있다고 보고한 Christophe et al. (2010)을 지지하는 결과이다. Eom (2012)은 이로부터 증권회사가 고객에게 미공개 정보를 제공하여 주식을 매매하는 행위가 법적으로 금지되었음에도 불구하고, 코스닥시장에서 애널리스트 투자의견 하향 정보가 공매도 사전에 거래자에게 유출되었을 가능성(tipping)을 배제할 수 없다고 해석하고 있다. 후속연구인 Eom (2014)은 2006년부터 2010년까지 기간을 1차 공매도 금지기간과 허용기간으로 분리한 다음, 투자의견 하향 전·후의 비정상수익률을 분석하여 애널리스트 투자의견 하향의 가치를 평가했다. 애널리스트가 투자의견을 하향하여 발표한 후 누적비정상수익률은 공매도 금지 기간의 전후 기간에는 유의적인 음(-)의 값이지만, 공매도 금지 기간에는 누적비정상수익률의 절대적 크기가 금지 전후 기간에 비해 감소했다. 이 결과는 공매도 금지기간에 투자의견 하향이 주가에 미치는 부정적 영향이 소멸하거나, 영향력이 감소하는 결과로 해석하고 있다. 또한 공매도 금지기간 동안 코스닥시장 종목에 대한 애널리스트의 투자의견 하향은 주가에 영향을 미치지 않는 것으로 나타나, 공매도거래자와 애널리스트간 사전적 불법적 정보의 거래가 존재함을 시사하여 선행연구인 Eom (2012)의 결과를 지지한다. Cho et al. (2012)은 2000년부터 2007년까지 유가증권시장과 코스닥시장 상장 종목에 대해 공매도 거래량과 Christophe et al. (2010)의 방법에 따라 측정한 비정상공매도 거래량은 투자등급 하락 변경일 전일 최고치를 기록한 후 변경일 이후 감소하는 패턴을 보이므로 공매도 거래자들의 정보거래 가능성을 제시했다. 구체적으로, 투자등급 하락변경 표본에서는 기관투자자가 정보거래를 하며, 투자등급 하락변경 전 실제 공매도가 발생한 표본에서는 기관투자자와 개인투자자가 정보거래를 하는 것으로 분석되었다. 또한 정보 거래가 정보취득에 의한 거래인지, 우월한 분석 능력에 기반한 거래인지에 대해서는 정보취득에 의한 거래일 가능성이 높다고 하여 등급변경일 이전에 일부 투자 주체에게 이전되었을 가능성을 제시하여 Eom (2012, 2014)의 결과를 지지한다.
<표 6>
공적 정보 발표 전후 공매도자 행태에 관한 주요 실증결과
국내 주식시장에서 공적 정보 발표 전후 공매도자 행태를 분석한 실증연구의 주요 결과이다.
논 문 표본기간 시장 주요 결과
Eom (2012) 2009 ∼ 2011 유가증권시장코스닥시장 애널리스트의 코스닥 기업에 대한 투자의견 하향으로 인한 주가 하락 종목의 의견 발표 전에 공매도거래량이 비정상적으로 증가
Eom (2014) 2006 ∼ 2011 유가증권시장코스닥시장 공매도 금지기간에 애널리스트의 투자의견 하향 발표는 주가에 부정적인 영향을 미치지 않거나 영향력이 감소
Park and Jang (2017) 2009 ∼ 2013 유가증권시장코스닥시장 공매도 활동은 애널리스트의 투자의견 발표 후 수익률과 무관
Lee and Kim (2018) 2009 ∼ 2016 유가증권시장 이익공시 이후 과잉반응에 대해 공매도자들이 주가지연변동을 감소시키며 가격발견을 활성화
Lee and Kim(2020) 2009 ∼ 2016 유가증권시장 공매도 비중은 어닝서프라이즈와 양의 관계를 보이는 비이성적 과잉 반응
Cho et al. (2012) 2000 ∼ 2007 유가증권시장코스닥시장 투자등급 하락 변경 전 공매도 발생종목에서 기관투자자와 개인투자자가 정보거래
Cho and Park (2014) 2000 ∼ 2010 유가증권시장 공매도 거래자는 신용등급 하락을 사전에 예측하여 거래하는 정보거래자라는 직접적인 증거 없음
Kim and Woo (2019) 2013 ∼ 2017 유가증권시장코스닥시장 불공정거래로 분류될 수 있는 악재성 공시 전 공매도는 유의적 성과 달성
Wang and Eom (2013) 2009 ∼ 2011 유가증권시장코스닥시장 개인투자자는 국내외 증권사 애널리스트의 하향의견 발표 전에 투자의견을 취득한다는 증거를 찾을 수 없음
Kim and Woo (2019)은 자본시장법에서 불공정거래로 분류될 수 있는 공매도 행태를 분석했다. 2013년부터 2017년까지 주요 악재성 공시인 유·무상증자, 최대주주변경, 단일판매 공급계약의 해지, 손익구조변경, 감자를 대상으로 공시 전에 공매도가 제출된 표본 사건의 공매도 수익률은 유의적인 정(+)의 값으로 나타났다. 공매도자들이 공시 전·후 공매도 포지션을 보유한 기간은 평균 10일 이내였으며, 감자 공시에 대한 공매도 수익률이 13.93%로 가장 높았다.
그러나 Park and Jang (2017)은 2009년부터 2013년까지 기간동안 유가증권시장과 코스닥시장의 애널리스트 투자의견 변경 기업을 투자의견 상향조정 기업과 하향조정 기업으로 구분하여 비정상 공매도거래량을 분석한 결과, 비정상공매도거래량은 투자의견 상향조정 및 하향조정 이전에 모두 정(+)의 값을 보여서 정보선행매매가설(informed front-running hypothesis)을 기각하는 결과를 제시했다. 이같은 결과는 선행연구인 Blau and Wade(2012)의 투자의견 상향조정 및 하향조정을 포함한 양방향에 대한 공매도의 행태 분석의 실증결과를 일부 지지한다. 또한 투자의견 변경 이전의 공매도활동은 관련 정보 발표 이후의 비정상수익률 방향성을 정확히 예측하지 못하고 있는 것으로 나타나 공매도 거래자는 단순한 투기적 동기에 의해 공매도 거래를 한다고 주장했다.
Cho and Park (2014)은 2000년부터 2010년까지 유가증권시장 상장 기업들에서 신용등급 하락과 공매도 거래간의 관계를 분석한 결과에서 공매도 거래는 신용등급 하락을 사전에 예측하여 거래하는 정보거래자라는 직접적인 증거를 찾을 수 없었다고 보고한다. 이는 미국 주식시장에서 공매도가 신용등급 하락 공시 전에 증가하며, 공시 후 수익률 하락으로 이익을 실현한다는 Henry et al.(2015)의 실증결과와 상반된다. 추가적으로, Cho and Park (2014)는 이 결과가 외국인투자자나 기관투자자간의 공매도에서 유의적인 차이도 없었으며, 신용평가사들에 대해서도 사전 정보유출에 대한 실증 증거가 확인되지 않는다고 했다.
Lee and Kim (2018)은 2009년부터 2016년까지 유가증권시장 기업을 대상으로 분기별 이익공시에 따른 공매도의 행태를 분석했다. 이 연구에서는 분기이익공시 직전에 공매도 거래비중이 그 전 기간의 평균 공매도 거래비중보다 감소하다가 공시 후에 증가하는 행태를 보였다. Lee and Kim (2018)은 이에 대해 이익공시 이후 과잉반응에 대해 공매도자들이 주가지연변동(PEAD)을 감소시키며 가격발견을 활성화한다는 Berkman and McKenzie(2012)를 국내에서 재확인하는 결과로 해석하고 있다. Lee and Kim (2020)은 후속연구로 Lee and Kim (2018)과 동일한 표본기간동안 분기 이익을 공시한 기업을 대상으로 영업이익과 당기순이익에 따른 공매도 거래행태를 분석했다. 분석 결과에서 영업이익의 어닝서프라이즈(earnings surprise)와 이에 선행하는 공매도간에는 정(+)의 관계를 보이므로, 공매도를 정보거래로 볼 수 없다고 설명했다. 이 실증결과는 이익 공시전 비정상 공매도와 이익 공시후 수익률의 관계로부터 공매도를 정보거래로 평가한 선행 해외 연구인 Christophe et al.(2004)Karpoff and Lou(2010)의 분석 결과와는 다른 해석이다. 즉, Lee and Kim (2020)은 공매도가 악재성 정보를 예측하여 공매도 거래비중이 증가하는 정보거래자 가설보다는 영업이익 발생으로 시장의 비이성적인 과잉 반응에 상응하여 공매도가 발생함을 보여주는 결과로 주장한다. Wang and Eom (2013)은 Eom (2012)의 분석을 확장하여, 애널리스트의 소속을 국내 및 외국계 증권사로 분류하여 투자의견 하향이 투자주체별 공매도에 미치는 영향을 분석했다. 실증결과에서 개인투자자는 애널리스트의 의견 발표 전에 선행하여 투자정보를 취득한다는 증거를 찾을 수 없었으며, 이는 애널리스트의 국내외 증권사와 소속 여부와 무관한 것으로 나타났다. 외국인 투자자는 유가증권시장에서 외국계 증권사의 투자의견을 하향하기 전에 실행한 공매도로부터 이익을 실현하는 결과를 보였으며, 코스닥시장에서는 외국인 투자자와 국내 증권사, 기관투자자와 외국계 증권사간에 투자의견 하향 정보가 사전에 유입되어 공매도가 증가한다는 관계를 도출했다. 이러한 결과는 Eom (2012)Cho et al. (2012)이 주장한 애널리스트와 공매도거래자의 정보의 거래 가능성을 뒷받침한다.

3.2.4 공매도가 시장의 질에 미치는 효과

이 소주제의 다수의 국내외 연구들은 글로벌 금융위기 기간의 공매도 금지(ban)가 주식시장의 유동성, 가격발견, 가격효율성, 변동성 등 시장의 품질(market quality)에 포함되는 요인들에 미친 영향을 분석한 결과들을 제시한다. Battalio and Schultz (2011)는 2008년 공매도 규제 기간동안 공매도가 금지된 주식의 옵션가격의 호가스프레드가 증가했으며, 옵션으로 복제된 합성주식의 가격은 실제 주가보다 저평가되는 현상을 제시했다. Boehmer et al.(2013a)은 SEC의 공매도 금지조치 기간과 금지 전후 기간동안 공매도 금지 주식과 공매도 허용 주식의 유동성 지표들의 변동을 비교한 결과에서 스프레드, 가격효과, 일중변동성으로 추정된 시장의 질은 공매도 금지 종목에서 현저히 저하되는 것으로 나타났다. Saffi and Sigurdsson (2010)은 2005년부터 2008년까지 26개국의 공매도와 가격 효율성간의 관계를 분석한 결과에서 공매도 제약이 높은 주식은 가격 효율성이 낮으며, 공매도 제약이 완화되어도 가격 변동성이 증가하거나 극단적인 음의 수익실현과는 무관하다는 결과를 제시했다. Kolasinski et al.(2013)은 2008년 미국의 공매도 규제 사례에서 정보를 가진 거래자들은 공매도 비중을 활성화한 결과를 초래했다고 설명한다. 또한 Bris et al. (2007)은 SEC에 의해 무차입공매도가 금지된 금융주의 일중변동성은 하락하고 스프레드가 증가하여 시장의 품질이 저하되었음을 보였으며, Marsh and Payne (2012)도 영국에서 글로벌 금융위기 기간동안 금융주에 대한 공매도 금지는 시장의 품질을 저하시켰다는 결과를 보였다. Beber and Pagano(2013)도 2008년 글로벌 금융위기동안 세계 각국에서 단행한 공매도 규제는 유동성과 효율성에 부정적인 영향을 미쳤으며, 주가도 상승하지 않아 시장의 질을 하락시켰다는 실증 결과를 제시했다.
한국주식시장에서 공매도가 시장의 품질에 미치는 효과를 실증적으로 분석한 연구결과는 <표 7>에 요약되어 있다. 국내에서 Choe and Lee (2012)은 글로벌 금융위기로 인한 1차 공매도 금지 기간인 2008년 1월부터 2009년 5월까지 유가증권시장의 코스피200종목 중 공매도 제한 종목과 공매도 금지 종목은 공매도 규제 시기에 시장 전체의 유동성(Amihud 척도, R^〖2〗 척도, 회전율)이 저하되고 일중 변동성이 증가했으며, 공매도가 가진 부정적인 정보성이 강해진 것으로 나타났다.33) 특히 공매도 금지 표본에 비해 공매도 제한 표본에서 일별 유동성이 더 악화되고 일중 변동성이 더 증가했으며, 공매도의 부정적인 정보성이 더욱 증폭된 것으로 분석되었다. Kim et al. (2015)도 2008년부터 2009년까지의 유가증권시장 기업들을 대상으로 1차 공매도 금지가 시장의 질적 수준에 미친 영향을 분석했다. 분석 결과에서 금지 기간동안 변동성이 증가하고, 가격발견의 효율성은 하락하였으며 이같은 현상은 파생상품이 연계되지 않은 공매도 금지 주식에서 보다 강하게 나타났다. 이는 글로벌 금융위기 기간동안 세계 국가에서 단행된 공매도 금지 정책이 공통적으로 시장의 질적 수준의 저하를 초래했다는 실증 결과를 국내에서도 입증하는 결과이다.
<표 7>
공매도와 시장의 질적 수준의 관련성에 관한 실증연구 요약
국내 주식시장에서 공매도와 시장의 질적 수준의 관련성을 분석한 실증연구의 주요 결과이다.
논 문 표본기간 시장 주요 결과
Choe and Lee(2012) 2008 ∼ 2009 유가증권시장 공매도 금지 기간동안 시장 전체의 유동성이 저하되고 일중 변동성이 증가하는 등 질적수준이 악화
Kim and Seo(2015) 2008 ∼ 2009, 2011 유가증권시장
코스닥시장
공매도 금지 기간에는 공매도 제약으로 인해 주가가 과대평가
Yoo (2015) 2007 ∼ 2012 유가증권시장 개인투자자의 공매도는 일중변동성 및 변동성지수와 부(-)의 관계이며, 기관투자자의 공매도는 변동성을 증가
Yang and Choe (2012) 2004 ∼ 2006 유가증권시장, 코스닥시장 CB발행 전에 공매도가 급증했으며, CB발행 전후에는 주가가 하락하는 현상을 보였지만 공매도는 시장을 교란시키지 않음
Yoon (2022) 2008 ∼ 2021 유가증권시장, 코스닥시장 공매도 금지기간에서 시장의 변동성이 증가하고 효율성은 감소
Lee and Hahn(2015) 2007 유가증권시장 공매도가 주가 하락시에 가격 하락을 가속화하며 시장을 교란시키는 부정적 역할을 수행한다는 증거는 없음
Lee and Wang (2015) 2006 ∼ 2010 유가증권시장 외국인의 공매도는 일별 변동성에는 영향을 미치지 않으며, 시장을 교란하지 않음
Hwang and Cho(2011) 2008 ∼ 2009 유가증권시장 일별 대차거래는 수익률의 변동성에 유의적인 영향을 미침
Yoon and Lim(2018) 2009 ∼ 2015 유가증권시장 공매도 거래는 유상증자 과정에서 발행가격 하락에 영향을 미침
Lee and Wang(2022) 2018 유가증권시장, 코스닥시장 주식 대차 중지 사건은 공매도 거래에 유의적인 영향을 미치지 않았음
Jung et al.(2013) 2007 ∼ 2008 유가증권시장 개인 투자자의 공매도는 시장을 교란시키지 않고, 가격효율성을 제고
Kim et al. (2015) 2008 ∼ 2009 유가증권시장 공매도 금지 기간동안 변동성이 증가하고, 가격발견의 효율성은 하락
Kim and Kim (2024) 2021 유가증권시장,코스닥시장 공매도의 허용은 주가 효율성을 제고하는 반면, 변동성을 악화시키지 않음
Shin and Yoon (2024) 2019 ∼ 2021 유가증권시장,코스닥시장 공매도자는 내부자거래의 수익성과 거래량을 감소시켜 내부자거래를 억제하는 시장규율 메커니즘 기능을 수행
Kim and Seo (2015)은 2008년부터 2009년의 1차 공매도 금지 기간과 2011년의 2차 공매도 금지 기간동안 유가증권시장과 코스닥시장 기업의 의견불일치(dispersion)와 수익률간의 관계를 분석했다. 이 연구에서 개별 종목의 애널리스트간 의견불일치는 EPS예측치 표준편차EPS예측치 평균 로 측정했으며, 공매도 금지 기간에서 의견불일치 상위 포트폴리오의 수익률이 하위 포트폴리오의 수익률보다 유의적으로 높게 나타난 결과를 공매도 제약으로 인해 주가가 과대평가되는 현상으로 설명했다. 이는 Miller (1977)가 주장한 증권의 공매도에 제약이 있는 상황에서 증권 가격에 대한 의견불일치 현상이 높다면, 증권가격이 고평가되는 경향을 실증적으로 증명한 Boehme et al. (2006)를 국내 시장에서도 확인한 결과이다.
Yoo (2015)은 2007년부터 2012년까지 유가증권시장 상장 종목들을 대상으로 공매도거래활동과 변동성(volatility) 간의 관계를 분석하였다. 개인투자자의 공매도는 일중변동성과 변동성지수에 부(-)의 영향을 미치는 반면, 기관투자자의 공매도는 각종 변동성 측정치 등을 모두 증가시키는 것으로 나타났다. 그러나 외국인투자자의 공매도는 변동성에 유의한 영향을 미치지 못해서 투자주체별로 공매도가 변동성에 미치는 영향은 차별적인 것으로 나타났다. Lee and Wang (2015)도 2006년부터 2010년까지 기간동안 유가증권시장에서 외국인의 공매도는 일별 변동성에는 영향을 미치지 않는다고 보고했다. 그러나, Hwang and Cho (2011)은 2008년부터 2009년까지 주식대차거래와 KOSPI200지수간의 일별 자료를 분석한 결과에서 대차거래는 수익률의 변동성에 유의적인 영향을 미치면서 공매도 제약이 있었던 기간과 그렇지 않은 기간에 따라 효과의 크기에서 차이가 있다고 보고했다.34)
Yang and Choe (2012)은 전환사채(CB)와 공매도 차익거래 가능성을 연구 대상으로 하여 2004년부터 2006년까지 유가증권시장과 코스닥시장의 전환사채 발행 전후로 공매도가 주가에 미치는 영향을 분석했다.35) 이 연구에서는 CB발행 전에 공매도가 급증하며, CB발행 전후에는 주가가 하락하지만 이를 공매도가 시장을 직접적으로 교란시키는 증거로 볼 수 없다는 결론을 내렸다.
Yoon (2022)는 2008년부터 2021년까지 유가증권시장과 코스닥시장의 지수를 대상으로 MFDFA(Multifractal detrended fluctuation analysis)를 적용하여 분석한 결과에서 공매도 금지기간에서 시장의 변동성이 증가하고 효율성이 감소한다는 연구결과를 보고하면서 공매도의 순기능을 강화하는 방향으로 제도개선이 필요하다는 점을 제시했다. 특히 유가증권시장의 효율성은 공매도 거래가 재개된 이후 상대적으로 크게 향상되었지만, 공매도 금지기간의 경우에는 상당히 민감하게 반응한다고 보고했다.
Yoon and Lim (2018)은 2009년부터 2015년까지 유가증권시장을 대상으로 유상증자 전후의 공매도 거래가 발행가격에 미치는 영향을 실증분석했다. 연구 결과에서는 유상증자 공시일부터 최종 발행가격 확정일까지 기간 동안 유의적인 비정상 공매도 거래가 발생하며, 공매도 거래 규모가 발행가격 하락폭에 유의적인 영향을 미치는 현상이 발견되었다. 또한 비정상 공매도 거래는 발행가격이 확정된 이후에도 지속되므로, 공매도 거래자는 발행가격을 하락시키는 목적뿐만 아니라 지속적인 가격하락으로부터 이익을 얻기 위해 공매도를 하는 것으로 추론했다. Henry and Koski (2010)은 이와 관련하여 미국주식시장에서 유상증자 전 공매도의 출회를 정보거래가 아닌 불공정거래에 기인한 것으로 설명했다.
Lee and Wang (2022)는 유가증권시장과 코스닥시장에서 국민연금(NPS)이 2018년에 시행한 주식 대여 중지 조치가 공매도에 미친 영향을 분석했다.36) 주식 대여를 중지한 후에도 주가는 상승하지 않았으며, 기관투자자와 외국인 투자자의 공매도도 국민연금의 주식 대차 중지 후에도 증가하지 않았다. 즉, 주식 대차 중지 사건은 공매도 거래에 유의적인 영향을 미치지 않은 것으로 결론을 내렸다.
Rhee and Hahn (2015)은 2007년의 유가증권시장의 일중 자료를 이용하여 공매도와 가격반전 분석간의 관계를 분석했다. 연구 결과는 가격 하락 국면에서 비정상적 공매도 행태의 증거는 발견되지 않았으며, 가격 하락을 가속화하여 시장을 교란시키는 역할을 수행한다는 증거도 발견되지 않았다고 보고한다. 가격 반등 국면에서는 추세역행 전략을 사용하는 공매도 거래가 관찰되었으며, 주문불균형 변수를 사용하여 공매도와 일반매도의 공격성을 비교한 결과에서는 공매도는 일반매도보다 공격성이 낮은 거래로 나타났다.
Jung et al. (2013)은 2007년부터 2008년까지 기간동안 유가증권시장 상장 기업들을 대상으로 2008년 1월부터 한국증권금융이 개인 투자자에게 공매도를 허용한 이벤트가 주식시장에 미친 영향을 분석했다. 이 연구는 개인 투자자의 공매도가 시장을 교란시킨다는 증거를 찾을 수 없으며, 가격효율성을 제고시킨다는 결과를 제시했다.
Kim and Kim (2024)는 코로나 팬데믹 19로 인해 중단되었던 공매도가 2021년부터 코스피200과 코스닥150소속 종목에만 허용된 이벤트를 대상으로 공매도가 시장의 질적 수준에 미치는 효과를 검증했다. 분석 결과에서 공매도 허용은 주식가격 효율성 제고에 긍정적인 영향을 미쳤으나, 주가수익률과 주가변동성에 부정적으로 미친 영향력의 증거는 발견되지 않았다. Shin and Yoon (2024)도 코로나 팬데믹 19로 인한 공매도 정책 변동을 이벤트로 하여 공매도 허용과 금지 정책이 내부자의 수익성과 거래량에 미치는 영향을 검증했다. 분석 결과에서 공매도 금지 후에는 내부자거래의 수익성과 매도거래량이 증가하는 반면, 공매도 허용 후에는 내부자거래의 수익성과 매도거래량이 감소하는 행태를 보였다. 즉, 공매도자는 내부자거래의 수익성과 거래량을 감소시켜 내부자거래를 억제하는 시장규율 메커니즘 기능을 수행한다.

3.2.5 공매도 대상의 기업특성

공매도와 기업 특성의 관련성은 공매도에 대한 유인이 무엇인가에 대한 정보를 제공한다. 한국주식시장에서 공매도 대상의 기업특성을 실증적으로 분석한 연구결과는 <표 8>에 요약되어 있다. Song (2006)은 2000년부터 2002년까지 기간의 주식대차 표본 기업을 대상으로 주식대차에 따른 공매의 결정요인, 그리고 공매와 수익률간의 관계를 분석했다. 주식대차 대상 기업들은 주로 기업규모와 가격수준이 높고, 적정 수준보다 높은 유동성과 변동성이 존재하는 것으로 분석되었다. Yi et al.(2010)도 공매도가 주가 하락을 유발하는 일부 기업들의 특성으로는 기업규모, 유동성, 공매도 대금 규모, 외국인 비중, 그리고 베타가 높은 반면, 개별위험은 낮다고 보고했다.
<표 8>
공매도와 기업 특성간 관련성에 관한 실증연구 요약
국내 주식시장에서 공매도와 기업 특성의 관련성을 분석한 실증연구의 주요 결과이다.
논 문 표본기간 시장 주요 결과
Song (2006) 2000 ∼ 2002 유가증권시장 주식대차 대상 기업은 기업규모, 가격수준, 유동성, 변동성이 높음
Ha and Ahn (2018) 2012 ∼ 2015 유가증권시장 코스닥시장 공매도와 자본비용간에는 유의적인 정(+)의 관계
Yu and Kang (2018) 2011 ∼ 2015 유가증권시장 코스닥시장 내재자기자본비용은 공매도와 부(-)의 관계
Oh (2021) 2011 ∼ 2019 유가증권시장 공매도가 높을수록 이익예측편의는 감소
Jang and Cheung (2014) 2009 ∼ 2012 유가증권시장, 코스닥시장 공매도는 정보비대칭 변수(이익의 질과 이익의 변동성)과 정(+)의 관계
Cheung et al. (2023) 2011 ∼ 2018 유가증권시장 코스닥시장 대리 비용 변수(판매관리비)는 공매도와 정(+)의 관계
Jang and Ahn (2015) 2004 ∼ 2011 유가증권시장 기업고유위험이 높은 주식일수록 공매도와 수익률간 부(-)의 관계
공매도는 기업의 사적정보를 적시에 반영시켜 정보비대칭으로 발생할 수 있는 자본비용을 감소시킬 수 있지만, 투기 목적으로 악용되는 비정상적인 공매도는 주가 급락위험 등 시장의 불안정을 반영하여 자본비용을 증가시킬 수 있다는 견해도 있다. Ha and Ahn (2018)은 2012년부터 2015년까지의 기간동안 유가증권시장과 코스닥시장을 대상으로 공매도가 자본비용에 미치는 영향을 분석한 결과에서 공매도와 자본비용간에는 유의적인 정(+)의 관계가 발견되었다. 이러한 실증결과는 공매도로 인한 주가 하락을 기업의 위험으로 인지하여 투자자들이 추가적인 자본비용을 요구하는 것으로 해석될 수 있다.37) 그러나 Yu and Kang (2018)은 2011년부터 2015년까지 기간동안 유가증권시장과 코스닥시장 상장 기업들을 대상으로 연간 수준에서 내재자기자본비용(implied cost of equity)은 공매도와 부(-)의 관계를 보여 악재성 정보가 공매도를 통해 주가에 효율적으로 반영되어 자기자본비용이 감소하는 것으로 해석했다.38)
애널리스트는 공매도가 활발한 기업에 대해 부정적 정보를 더 용이하게 인식할 수 있으므로 이같은 기업에 대해서는 낙관적으로 편향된(optimistically biased) 이익예측치가 감소할 것이다. 반면, 애널리스트는 담당 기업과 이해상충 관계에 있으므로 담당 기업이 공매도 압력에 직면하면 애널리스트는 기업에 대한 긍정적 전망을 유지하기 위해 낙관주의 편향수준을 높일 유인도 있다. Oh (2021)은 2011년부터 2019년까지 유가증권시장에서 상장된 기업들에서 공매도가 높을수록 이익예측편의는 감소하는 결과를 제시하며, 공매도 거래가 해당 기업에 대한 부정적 정보를 자본시장에 신호를 전달하므로 효율적인 가격형성에 도움이 된다는 관점에서 애널리스트의 낙관적 이익예측편의가 감소하는 것으로 설명했다.39)
Jang and Cheung (2014)는 2009년부터 2012년까지 기간동안 유가증권시장과 코스닥시장 상장 기업들에서 공매도는 정보비대칭 변수인 이익의 질 및 이익의 변동성과 정(+)의 관계를 보여, 정보비대칭이 높은 기업일수록 공매도가 집중되는 경향을 발견했다.40) 이 결과는 Massa et al. (2015)가 도출한 공매도와 이익조정(earmings management)간 부(-)의 관계에 근거하여, 공매도가 기업경영진이 이익조정 행위를 낮추도록 규율하는 역할을 다른 관점에서 설명한다.
또한 Cheung et al. (2023)은 유가증권시장과 코스닥시장 상장 기업들에서 2011년부터 2018년까지 대리 비용(agency costs) 변수인 판매관리비는 공매도와 정(+)의 관계를 보여, 대리 비용이 높은 기업일수록 공매도가 집중된 결과를 제시했다.41) Jang and Ahn (2015)이 2004년부터 2011년까지 유가증권시장 상장 종목들을 대상으로 공매도와 기업고유위험간의 관계를 분석한 결과에서는 기업고유위험이 높은 주식일수록 공매도와 수익률간 부(-)의 관계가 강한 것으로 나타났다. 즉, 기업고유위험은 투자자들이 부담해야 할 거래비용으로 작용하므로, 공매도는 정보를 가진 투자자에 의해 이용될 수 있다는 가설을 지지한다. 이는 고유변동성이 높은 주식들은 고유변동성이 낮은 주식보다 공매도가 빈번하며, 가격 하락폭도 더 크다는 것을 실증적으로 보인 Au et al. (2009)Doran and Jiang(2014)의 결과와 부합한다.

3.2.6 공매도 과열종목 지정제도의 효과

공매도 과열종목 지정제도는 비정상적으로 공매도가 급증하고 가격이 급락한 종목을 공매도 과열종목으로 지정하여 단기과열 현상을 완화하고 해당 종목에 대해 투자자의 주의를 환기시키기 위한 시장경보제도의 일종으로, 2017년 4월부터 한국주식시장에만 시행되고 있는 공매도 규제이다.42) 한국거래소의 정보통계시스템의 공매도 통계에서 2017년 4월부터 3차 공매도 금지 전 기간의 711거래일에서 과열 종목 지정이 1건 이상 발동한 거래일은 77.21%인 549일로 나타났다. 이 기간동안 유가증권시장에서 과열 종목 지정이 1건 이상 발동한 거래일은 총 208일로 전체 거래일의 29.3%인 반면, 코스닥시장에서 과열 종목 지정이 1건 이상 발동한 거래일은 511일로 전체 거래일의 71.9%였다. 3차 공매도 금지 전 기간동안 과열 종목 지정이 발생한 거래일에서 지정건수의 평균치는 3.41건이었으며 이를 시장별로 보면 유가증권시장의 평균치가 1.67건이며 코스닥시장의 평균치가 2.99건이었다. 3차 공매도 금지 해제 후 허용 기간(2021년 5월 3일 ∼ 2023년 11월 5일)동안 619거래일에서 과열 종목 지정이 1건 이상 발동한 거래일은 76.09%인 471일로 나타났다. 3차 공매도 금지 해제 후 허용 기간동안 유가증권시장에서 과열 종목 지정이 1건 이상 발동한 거래일은 총 134일로 전체 거래일의 21.6%인 반면, 코스닥시장에서 과열 종목 지정이 1건 이상 발동한 거래일은 437일로 전체 거래일의 70.6%였다. 또한 3차 공매도 금지 해제 후 기간의 과열 종목 지정이 발생한 거래일에서 지정건수의 평균치는 3.25건이었으며, 유가증권시장의 평균치는 1.67건, 코스닥시장의 평균치는 2.92건이었다.
한국주식시장에서 공매도 과열종목 지정제도의 효과를 실증적으로 분석한 연구결과는 <표 9>에 요약되어 있다. Lee (2020)은 2017년부터 2019년까지 기간동안 공매도 과열 지정 종목들은 지정 후 기간에 주가가 하락하는 추세가 유의적으로 둔화되었으며, 지정일에 주가가 상승한 종목들에서는 지정 후 기간에도 추가적 상승 없이 진정되는 행태를 보여 제도의 실효성이 있다고 주장했다. Kim and Cho (2021)도 동일한 표본기간에서 공매도 과열 지정 종목들은 지정일 후 추가적인 주가 급락이 발생하지 않아서 공매도 과열종목 지정의 효과가 일정부분 주식시장 안정에 기여하고 있음을 보고한다. 그러나 Ryou and Kim (2023)은 분석기간이 확장된 2017년부터 2022년까지 공매도 과열종목 지정제도가 도입되기 전의 통제표본을 도입하여 분석한 결과에서는 공매도 금지가 주가 하락을 방지하는 데 큰 효과가 없다고 판정했다. 또한 과열종목 지정의 유형에 따라 과열된 공매도 거래를 진정시키기도 하며, 인위적으로 제한한 공매도 물량이 급격하게 출회하여 시장 안정성을 저해할 가능성이 있는 등 공매도 비중의 행태가 상이한 것으로 나타났다.
<표 9>
공매도 과열종목 지정제도의 효과에 관한 실증연구 요약
국내 주식시장에서 공매도 과열종목 지정제도의 효과를 분석한 실증연구의 주요 결과이다.
논 문 표본기간 시장 주요 결과
Lee (2020) 2017∼ 2019 유가증권시장 코스닥시장 과열 지정 종목들의 주가 변동 억제 효과
Kim and Cho (2021) 2017∼ 2019 유가증권시장 코스닥시장 과열 지정 종목들의 주가 변동 억제 효과
Ryou and Kim (2023) 2017∼ 2022 유가증권시장 코스닥시장 과열종목 지정의 유형에 따라 시장에 미치는 효과는 상이

4. 요약 및 시사점

국내 재무학계에서 공매도에 관한 학술연구는 지난 30년간 진행되어 왔지만 학계, 일반 투자자, 금융감독계에서 지속적인 논쟁이 대립하는 과정에서 공매도의 본질적인 역할에 대한 실증적 검토는 향후에도 계속되어야 할 과제이다. 본 연구는 국내 주식시장에서 공매도를 주제로 수행되었던 학계의 실증연구의 성과를 집약해서 종합적인 시사점을 도출하고자 했다. 그동안 진행되었던 국내 공매도의 연구들을 공매도 수익률 예측에 대한 거래 행태와 투자성과, 공매도가 시장의 질적 수준에 미친 영향력, 공적 정보 발표 전후 공매도, 공매도 대상 기업의 특성의 세부 주제로 분류한 분야별 연구들은 한국주식시장에서 공매도의 기능과 효과를 확인할 수 있으며, 국외시장의 공매도와 비교할 수 있는 근거를 제공했다고 평가된다.
국내 공매도에 관한 연구는 공매도 데이터가 한국거래소와 정보제공업체를 통해 활용되기 시작한 2008년 이후부터 급격히 활성화되었으며, 같은 시기에 단행된 글로벌 금융위기로 인한 세계 각국의 공매도 금지의 정책적 효과를 검증하는 연구들의 추세와 더불어 활성화되었다. 국내 세부 주제별 공매도의 연구들은 활용한 데이터의 특성, 설정 표본 기간, 공매도의 측정 기간, 공매도와 인과관계 변수의 선정 및 측정 방법, 연구 설계 등에 따라 혼재된 실증 결과가 도출되었으며, 이는 국외의 공매도 연구결과들에서도 발견되는 공통된 결과이다. 특히, 공매도와 기업 특성간의 관계를 분석한 연구들에서는 역인과관계로 나타날 수 있는 내생성(endogeniety) 문제를 엄정히 통제해서 강건한 결과를 도출해야 할 것으로 판단된다. 그렇지만 전반적인 실증연구 결과들은 다른 국가보다 빈번하게 단행되는 한국주식시장의 공매도 감독 규제 정책에도 불구하고, 공매도가 순기능적 역할을 한다는 충분한 증거가 확보되었다. 즉, 국내 대다수의 연구들은 공매도자가 추세역행전략을 이용하는 행태를 실증적으로 보고하며 이는 공매도자가 단순히 주가 하락을 주도한다거나 시장을 교란하는 부정적 현상이 아닌, 과대평가된 기업들을 본질 가격으로 회복시키는 가격발견 기능을 원활하게 수행한다는 기능으로 평가된다. 아울러, 글로벌 금융위기 기간동안 단행된 공매도 금지 정책이 국내 시장의 질적 수준의 저하를 초래한 경험은 시장의 질적 수준의 관점에서 향후 공매도 규제 정책 방향에 대한 신중한 검토를 시사한다. 2020년부터 적발된 불법공매도는 공매도 본연의 기능과는 괴리된 문제이므로 공매도 자체를 규제할 근거로 정당화할 수는 없으며, 공매도의 규제는 순기능을 훼손하지 않는 범위 내에서 역기능을 통제할 수 있는 방향으로 집행되어야 할 것으로 판단한다.
국내 대다수의 실증연구들은 공매도의 유동성 소비(liquidity consumption)의 결과인 체결 자료를 활용한 분석에 초점을 두고 있다. 공매도는 유동성을 공급하여 시장의 질을 촉진하는 기능이라면, 유동성 공급자로서 공매도 거래자의 행태를 분석하는 것도 향후 연구에서 추구해야 할 과제이다. 이러한 연구의 수행에는 공매도 거래자의 주문 행태와 주문집계장(limit order book)의 정보 활용 등이 흥미로운 주제가 될 수 있으며, 이러한 연구 주제는 이미 풍부한 연구성과가 축적된 유동성 소비자로서 공매도 거래자의 행태를 보완하는 역할을 할 수 있을 것으로 판단한다. 특히 유동성 공급을 담당하는 시장조성자(market maker)에게는 시장조성과정에서 정보거래자 로부터 입을 수 있는 손실을 헤지하려는 목적에서 공매도 금지기간에도 공매도가 허용되고 있으므로, 공매도를 통한 유동성 공급 의무가 부여된 기관투자자의 공매도를 개인투자자나 외국인과 비교할 때에는 유의하여 해석할 필요가 있다. 따라서 유동성 공급자가 헤지 목적으로 공매도를 어떻게 활용하는가에 대한 연구는 시장조성자의 역할을 정책적으로 검토할 수 있는 중요한 주제이다. 특히, 한국에서 공매도 규제에 대한 금지기간은 4차까지의 기간을 포함하면 총 42개월의 장기이지만, 이러한 금지 기간이 시장의 질에 미친 효과에 대한 실증 연구는 주로 1차와 2차 금지기간에 한정되어 검증되었다. 따라서 3차와 4차 공매도 금지기간의 이벤트는 시장조성자의 공매도 거래가 시장의 질적 수준에 미치는 효과를 검증할 수 있는 흥미있는 사례를 제공한다.
또한 공매도가 경영자의 의사결정을 어떻게 규율하는가, 즉 기업재무 측면에서 공매도의 동기에 대한 심층적인 연구가 요구된다. 이러한 연구로부터 공매도 거래에 내포된 정보의 유형과 취득 경로를 이해할 수 있을 것으로 판단한다. 아울러 향후에 공매도 정책 수립의 기반이 될 수 있는 심층연구들을 생산하기 위해서는 금융 유관기관과 학계의 협력관계에서 활용도가 높은 공매도 데이터를 개발하여 구축할 필요가 있다.

Notes

1) 한국거래소, 한국예탁결제원, 한국증권금융, 금융투자협회, 코스콤 등 5개 증권시장 유관기관이 공동으로 발표한 자료인 “공매도 사실은 이렇습니다(2021.2)”에 따르면 국내 개인투자자들이 공매도에 대해 제기하는 빈번한 이슈는 다음과 같이 8개로 요약될 수 있다. ⓵ 공매도는 주가하락을 초래하며, 해외에 비해 공매도 비중이 높은 우리나라는 공매도를 금지해야 한다 ⓶ 공매도 투자자가 시장에서 과도한 이익을 얻고 있으며, 이로 인해 개인투자자가 피해를 보고 있다 ⓷ 국내 불법공매도 처벌수준은 미약하다 ⓸ 투자자가 불법공매도 주문을 제출해도 증권사는 이를 확인할 의무가 없고, 증권사는 위법한 주문을 받아도 처벌이 불가능하다 ⓹ 공매도 과다발생 종목과 공매도 투자자 등에 대한 공시 의무 수준이 글로벌 수준 대비 약하다 ⓺ 우리나라만 무차입공매도 사전차단시스템을 도입하지 않고 있다 ⓻ 공매도 금지에도 불구하고 우리나라는 시장조성자만 특혜성으로 공매도를 허용하며, 업틱룰ㆍ거래세 면제 등의 혜택을 제공하고 있다 ⓼ 외국과 비교시 국내 주식 대여·차입 시장이 공매도하기 훨씬 유리하다.

2) 금융감독원 보도자료(2024) 『글로벌 IB 불법 공매도 전수조사 진행상황』에서는 글로벌 IB 2개사의 공매도 규제 위반 혐의가 발견(5개 종목에 대해 약 540억원 상당의 무차입 공매도 주문을 제출)되었다. 금융감독원 보도자료(2024) 『글로벌 IB 불법 공매도 중간 조사결과 및 향후 계획』은 글로벌 IB 14사의 공매도 거래량이 외국인 전체 거래량의 약 90%이상을 차지하는 등 국내 외국인 공매도 거래의 상당 부분을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 9개 글로벌 IB의 불법 공매도 규모는 164개 종목에서 총 2,112억원 수준으로 보도되었다.

3) 금융감독원 보도자료(2024) 『불법 · 불공정 문제 해소와 투자자 보호를 위한 공매도 제도개선 방안』에 따르면 기관 대차거래와 개인 대주를 통한 공매도 목적 차입의 상환은 90일 단위로 연장하되 전체 상환기간은 12개월로 제한하며, 대주의 담보비율을 종전 ‘120%이상’에서 대차와 동일한 수준인 ‘105%이상’으로 인하했다.

4) 금융감독원 홈페이지에 탑재된 보도자료에서 2008년 8월부터 2024년 6월까지 공매도를 제목으로 검색된 보도자료 건수는 총 36건이며, 이중 2020년 이후 공시된 보도자료가 21건이다.

5) 무차입공매도가 금지된 발단의 계기는 2000년 3월 우풍상호신용금고가 성도이엔지 주식 유통물량보다 많은 수량을 무차입으로 공매도한 다음, 결제를 이행하지 못한 사건이다.

6) 공매도 금지 기간에 차입공매도는 ① 시장조성자가 시장조성호가를 제출하는 경우, ② 유동성공급자가 유동성공급호가를 제출하는 경우, ③ 파생상품시장에서 시장조성자가 시장조성계좌를 통하여 매매한 선물옵션의 가격변동에 따른 손실을 회피하거나 줄이기 위하여 기초자산을 매도하는 경우, ④ ETF·ETN·ELW에 대해 유동성공급호가를 제출하는 유동성공급자가가 가격변동에 따른 손실을 회피하거나 줄이기 위하여 기초주권을 매도하는 경우에 허용되고 있다.

7) 금융감독원 보도자료 (2023) 『글로벌 IB의 대규모 불법 공매도 적발 및 향후계획』 에서 4차 금지 조치 기간은 원래 2024년 6월 30일까지였지만, 2024년 6월에 금융위원회에서는 공매도 전산시스템을 구축하여 증권시장의 공정한 가격형성을 저해할 우려를 해소하도록 2025년 3월 30일까지 4차 공매도 금지 기간을 연장했다.

8) 이 기간에는 미국의 레딧(reddit)을 대상으로 대형 헤지펀드가 취한 공매도 포지션에 개인투자자들이 대항하여 ‘게임스탑’ 주식을 대량으로 매수하면서 주가를 폭등시켜 월스트리트 대형 헤지펀드사들이 파산 위기에 몰린 사건이 이슈가 되었다.

9) 빅카인즈(bigkinds.or.kr)는 종합일간지, 경제지, 지역일간지, 방송사 등을 포함한 뉴스빅데이터 분석서비스이다.

10) 한국거래소의 정보통계시스템(http://data.krx.co.kr)의 공매도 통계 메뉴에서는 개별종목 공매도 거래, 시장별·개별업종 공매도 거래, 투자자별 공매도 거래, 시장별 공매도 예외 거래, 공매도 순보유잔고, 공매도 과열에 대한 통계를 제공한다.

11) 학술연구에서 주로 사용된 공매도비율은 Diether et al. (2009a) 등의 연구에서 사용한 거래량 기준 공매도비율이 있으며, 후술할 공매도 과열종목 지정 제도에서 공매도비율은 거래대금 기준 공매도비율로 정의하고 있다.

12) 2008년부터 공매도 연구가 증가한 이유는 한국거래소 공매도통계시스템과 증권정보업체인 Fnguide에서 공매도 데이터가 공개되어 활용 가능해졌기 때문이다.

13) 본 논문은 공매도를 분석한 각 연구들에서 기술한 과거 수익률과 공매도 측정치간 부(-)의 관계에 해당하는 용어인 ‘모멘텀(momentum)’, ‘추세순응’, ‘추세추종’ 등은 ‘추세추종’으로 통일하며, 과거 수익률과 공매도 측정치간 정(+)의 관계를 기술한 ‘역모멘텀’, ‘역투자’, ‘역추세추종’, ‘추세역행’ 등은 ‘추세역행’으로 통일하여 기술한다.

14) 1996년 9월부터 공매도 규제에서 업틱룰(up-tick rule)이 적용되면서, 실질적으로 공매도의 시장가 주문은 금지되고 지정가 주문만 허용되는 효과를 가져왔다. 그렇지만 시장조성자의 시장조성거래 목적의 공매도 호가에 대해서는 업틱룰 규정이 예외적으로 인정되고 있다.

15) Park and Woo (2019)에서 공매도 순투자흐름액은 일별 공매도 상환금액에서 공매도 체결금액을 차감한 값을 공매도 상환금액과 공매도 체결금액을 합한 값으로 나누어 표준화한 측정치이다. 따라서 순투자흐름액과 과거수익률간의 관계가 부(-)이면 추세역행의 행태이다.

16) 집계 일별 공매도는 년간 공매도가 가장 활발한 50종목의 공매도비율의 횡단면 평균이다.

17) <표 1>의 내용과 같이 공매도잔고 공시제도는 2016년 6월 30일부터 시행되었다. Lee (2022)에서 공매도잔고의 측정치인 공매도잔고비율은 일별 자기상관성(autocorrelation)의 문제를 해결하기 위해 주말 공매잔고를 주식발행주식수로 나눈 값이다.

18) Choe and Lee (2021)에서 일별 공매도상환의 측정치는 전일 공매도잔고에서 당일 공매도잔고를 차감한 다음 발행주식수로 나눈 값으로 측정되었다.

19) Lee et al. (2019)에서 공매도지수는 2008년 이후 한국거래소가 공시하는 월별 개별기업의 공매도잔고비율(공매도잔고/발행주식수)에 대한 개별기업의 시가총액 가중평균값에 로그를 취한 값이다.

20) 의무보호예수제도는 증권시장의 신규 상장·인수·합병·유상증자 등이 있을 때 일정 기간 동안 최대주주 등이 주식을 매도하지 못하도록 한 제도이다. 이 제도는 최대주주의 주식 매각으로 인한 주가 급락으로부터 소액투자자를 보호하기 위해 마련됐다. 의무보호예수기간은 통상적으로 180일 (6개월)이다. 의무보호예수 기간이 종료된 후에는 주식거래에 제약되었던 거래자들이 주식을 매도할 수 있기 때문에 주식의 공급이 증가하여 급격한 주가 하락이 발생한다.

21) Yi et al. (2010)에서 공매도 변수는 공매도 금액, 시간 추세 제거 공매도 금액, 시가총액 대비 공매도 금액이 사용되었다.

22) Eom et al. (2011)에서 인과적 영향력에 대한 검증은 대차잔량을 도구변수로 활용한 회귀분석이 수행되었으며, 선행성 여부에 대한 검증은 패널 VAR과 그랜저 인과관계 검정이 수행되었다.

23) Park (2017)에서 공매도 변수는 결산월 기준으로 총거래량 대비 과거 1∼3개월의 초과 공매도 거래량 변화가 사용되었다.

24) Chung and Wang (2020)은 주가급락위험 변수를 기업고유수익률의 음(-)의 조건부 왜도와 기업고유수익률의 상승일의 표준편차 대비 하락일의 표준편차로 측정했다.

25) Kim et al. (2017)는 주가급락위험 변수를 기업고유수익률의 순주가급락발생 회수(주가급락 회수-주가급등 회수), (1+주가급락회수)/(1+주가급등회수)의 로그값, 기업고유수익률의 음(-)의 조건부 왜도, 기업고유수익률의 하락-상승 주간 변동성으로 측정했다.

26) Lee and Wang (2016)은 개인투자자의 공매도만 분석한 이유를 한국거래소의 개별 계좌 자료에서 기관투자자와 외국인 투자자의 공매도 상환을 식별할 수 없다는 데이터의 한계점으로 설명하고 있다.

27) Woo and Kim (2019)의 표본기간은 2016년부터 시행된 공매도잔고 공시제도의 데이터를 이용한 연구인 Choe and Lee (2021)과 Lee (2022)에 선행한다.

28) Woo and Kim (2023)에서 ‘단독 공매도’는 전체 종목×거래일별 표본에서 해당 투자주체만 공매도한 표본으로 정의된다.

29) Kim and Lee (2013)는 공매도를 취한 후 포지션의 보유기간을 5일부터 최장 250일까지 가정하고 수익률을 계산했다.

30) Im and Jun (2021)은 공매도 투자자는 일평균 24억원의 수익을 실현한 반면, 신용거래 투자자는 10억원의 손실을 입었다고 보고한다. 이 성과를 시장 국면별로 분해하면 공매도 투자자는 하락기에서 232억의 수익을 실현하고 상승기에서는 193억원의 손실을 입은 반면, 신용거래 투자자는 상승기에서 118억의 수익을 실현하고 하락기에서는 94억의 손실을 입었다.

31) Im and Jun (2024)에서 유효한 차익거래전략은 신용거래비율 5개 포트폴리오×공매도비율 5개 포트폴리오를 구성한 다음, 신용거래비율 최고 포트폴리오내에서 공매도비율 최저 포트폴리오를 매수하고 공매도비율 최고 포트폴리오를 매도하는 전략이다.

32) Eom (2012)은 일별 공매도거래량을 발행주식수 대비 공매도수량으로 측정했으며, 비정상공매도거래량은 공매도거래량에서 정상공매도거래량을 차감한 측정치이다. 일별 정상공매도거래량은 Christophe et al. (2010)의 포트폴리오를 이용한 방법과 Desai et al. (2006)의 투자패턴을 이용한 방법으로 계산되었다.

33) Choe and Lee (2012)에서 공매도의 제한 종목은 ELW, ETF, 개별 주식선물·옵션, 주식 저유동성 종목에 대한 유동성공급자(LP)의 시장 조성 행위 등에 대해 공매도 금지의 예외를 인정하는 조치가 적용되는 종목이다. ‘공매도 제한’의 의미는 ELW나 개별주식선물/옵션이 상장된 경우 투자자가 ELW나 개별주식 파생상품을 이용해서 공매도 포지션을 우회적으로 합성할 수 있지만, 기초자산 가격과 파생상품가격의 잠재적인 차이에 따른 스프레드 위험에 노출되며, 파생상품 거래에 수반되는 거래수수료, 증거금 부담에 따르는 거래비용이 일반적인 공매도 비용보다 유의하게 높다는 의미이다. 그러나 한편으로는 공매도 제한 종목은 공매도 포지션을 우회적으로 합성하지 않아도, 유동성공급자에 한하여 공매도가 허용된 종목이라는 의미로 해석될 수 있다.

34) Hwang and Cho (2011)는 대차거래신규체결이 가장 많았던 종목과 대차상환거래가 가장 많았던 각각의 30개 종목을 선정하여 실증 분석하였다.

35) Yang and Choe (2012)와 관련된 연구인 Duca et.al (2012)는 미국주식시장에서 전환사채 발행 공시 후 음(-)의 수익률이 나타나는 실증분석 결과를 공매도의 차익거래전략으로 설명하고 있다.

36) 국민연금은 2018년 10월의 국정감사에서 ‘공매도 세력에 자금을 제공한다’는 지적에 따라 국내 주식 대여를 일시적으로 중단했다. 또한 2020년 7월에 국내 주식 대여 거래 금지를 명문화하고, 국내 주식 대여 중단에 따른 손실 보전을 위하여 해외주식 대여를 활성화하는 내용의 ‘국민연금기금 운용규정’을 개정했다.

37) Ha and Ahn (2018)에서 타인자본비용은 (총금융비용/평균이자발생부채)×(1-실효세율)로 측정되었다. 자기자본비용은 무위험이자율과 시장위험프리미엄, 그리고 베타를 고려하여 산출되었으며 가중평균자본비용은 부채비중과 자기자본비중을 고려하여 산출되었다.

38) Yu and Kang (2018)에서 내재자본비용은 Gode and Mohanram(2003)Easton(2004)의 측정치를 이용하여 추정되었다.

39) Oh (2021)에서 이익예측편의는 (주당순이익예측치-실제주당순이익) / 주가로 측정되었다.

40) Jang and Cheung (2014)에서는 정보비대칭 변수를 재량적 발생액, 총자산이익률의 표준편차, 주식수익률 변동성, 주식회전율로 선정했다.

41) 전통적으로 경제학적 혹은 재무적 관점에서 판매관리비는 기업가치에 부정적인 영향을 미치는 지출로 인식되어 왔다(Lev and Thiagarajan, 1993). 즉, 경영자는 사적이익을 편취하기 위하여 판매관리비를 재량적으로 지출한다는 부정적 관점에서 판매관리비는 대리인비용의 대용변수 혹은 경영자의 경영 비효율성을 나타내는 지표로 사용되었다.

42) 공매도 과열종목 지정제도의 내용에 대해서는 후술할 Lee (2020), Kim and Cho (2021), Ryou and Kim (2023)을 참조할 것.

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