주식시장의 리스크 프리미엄은 포트폴리오 이론에서 재무관리에 이르는 재무의 근원적인 분야에 큰 영향을 미치며, 시장 리스크 프리미엄을 예측하기 위한 연구가 활발하게 진행되어 왔다(Ang and Bekaert, 2006; Cochrane, 2008; Welch and Goyal, 2007; Campbell and Thompson, 2007; Rapach and Zhou, 2013; Neely et al., 2014; Pettenuzzo et al., 2014; Kelly and Jiang, 2014; McLean and Pontiff, 2016). 미래 시장에 대한 정보를 가지고 있는 정보거래자의 투자 행태는 수익률 예측에 대한 중요한 단서를 제공한다. Miller(1977)와 Diamond and Verrecchia(1987)의 연구에 따르면 시장에는 다양한 의견을 가진 투자자가 있고, 공매도 제약이 존재하는 경우 공매도 거래자는 대부분 정보거래자이다(정보거래가설, informed trading hypothesis). 물론 비정보거래자도 시장의 유동성 확보 차원에서 공매도 거래를 실시하지만, 정보거래자는 시장에 앞서 미래 주가 정보를 취득하여 주식을 대차하고 매도한다. 그리고 예상대로 주가가 하락하면 시장에서 주식을 매수, 대여자에게 상환하여 차익을 취한다. 투자자는 공매도 거래에서 발생하는 비용보다 기대되는 수익이 큰 경우에만 거래를 실시하므로 공매도 거래에는 유동성 거래를 위한 비정보거래자보다 정보거래자의 비중이 상대적으로 높을 것을 유추할 수 있다. 공매도 거래자가 미래 주가에 대한 정보를 가진 정보거래자라면, 공매도 제약은 정보거래자의 시장 참여를 제한하여 해당 주가에 대한 과대평가를 초래한다. 이 경우 공매도 제약으로 과대평가된 주가가 조정되는 과정에서 주가 하락이 발생하므로 공매도 거래와 미래 주가수익률은 음의 상관관계를 가진다.

Miller(1977)와 Diamond and Verrecchia(1987)의 연구 이후 공매도 거래와 미래 주가수익률 간에 다양한 연구가 진행되었다. 실증분석을 통해 공매도 거래자가 정보거래자임을 밝힌 대표적인 연구들은 Christophe et al.(2004), Chang et al.(2007), Diether et al.(2008), Christophe et al.(2010), Karpoff and Lou(2010) 등이 있다. Christophe et al.(2004)은 나스닥(NASDAQ)에 상장된 개별 기업에 대해, 이익 발표 전의 공매도 거래량이 발표 후 주가수익률과 음의 관계가 있음을 밝혔다. Chang et al.(2007)은 홍콩 주식시장에서 공매도 제약이 주가의 과대평가를 초래함을 실증적으로 보였다. Diether et al.(2008)은 미국증권위원회(SEC)와 뉴욕증권거래소(NYSE)에서 발생한 공매도 거래 자료를 분석한 결과, 공매도 거래 증가가 단기 미래 주가 수익률에 부정적인 영향을 미침을 보였다. Christophe et al.(2010)은 미국 나스닥 기업의 애널리스트 투자의견과 공매도 거래의 수익성을 분석하여 투자 축소 의견 직전의 공매도 거래가 수익성이 있음을 보였다. 한국시장에서도 공매도 거래의 정보거래가설을 실증 분석하는 연구들이 진행되었다. Kim(2000)는 공매도 거래 직후 주가 수익률에 대한 분석을 진행하여 한국 주식시장에서 공매도 거래가 정보 거래임을 실증적으로 보였다. Hwang and Cho(2011)와 Woo and Kim(2017)은 한국시장에서 공매도 거래와 미래 주가 수익률 간에 음의 상관관계가 있음을 보여 정보 거래 가설을 지지하였다. Wang and Lee(2015)는 외국인 투자자를 중심으로 공매도 거래를 분석하여, 외국인의 대규모 공매도 거래가 미래 주가 수익률에 대한 단기 예측력이 있음을 밝혔다. 또한, Kim and Lee(2013)은 외국인 투자자의 공매도 정보를 활용한 투자전략의 성과를 분석하여 벤치마크 전략보다 보다 높은 성과를 획득함을 보였다. Eom(2012)은 KOSDAQ시장에서 애널리스트의 투자의견과 공매도 간의 관계를 분석하여 Christophe et al.(2010)의 연구결과와 같이 애널리스트의 부정적 투자의견 직전의 공매도 거래가 수익성이 있음을 보였다.

한편, 다음 연구들은 공매도 거래가 정보거래라고 보기 어렵다고 주장하였다. Daske et al.(2005)은 기업의 경영성과 발표 전의 부정적인 뉴스와 공매도 거래 간의 관계를 분석하였다. 그 결과, 경영성과 발표 전 부정적인 뉴스와 공매도 거래 사이에 유의한 관계를 발견하지 못하였다. Henry and Koski(2010)는 유상증자 직전의 공매도 거래 자료를 활용하여 공매도 거래자를 분석하였으나, 공매도 거래와 해당 기업 정보 사이의 관계에 대한 유의한 증거를 발견하지 못했다. 이외에도 한국시장에서 공매도 거래가 정보 거래라고 보기 어렵다는 대표적인 연구들은 Song(2006), Yi et al.(2010), 그리고 Kim et al.(2011) 등이 있다. 그들은 공매도 거래와 미래 주가수익률 간에 유의한 음의 관계가 존재하지 않음을 실증적으로 밝혔다.

개별 주식에 대한 공매도 거래를 연구한 기존 연구들은 개별 기업의 공매도 변동성이 해당 기업의 미래 주가 수익률과 관련이 있음을 보였다(Senchack and Starks, 1993; Asquith et al., 2005; Desai et al., 2002; Diether et al., 2008). 하지만, 개별 기업에서의 관계가 반드시 시장 전반에 대해서도 동일하게 적용되지는 않는다는 사실은 널리 알려져 있다. 다음의 연구들은 개별 주식에서의 관계가 아닌 시장 전체의 공매도 정보와 시장 수익률 간의 관계를 살펴보고 있다. Seneca(1967)는 전월 중기에 본 시장 전체의 공매도와 S&P 500 지수 사이에 유의한 음의 상관관계가 존재함을 밝혔으나 현대 시계열분석과 계량경제학이 출현하기 전의 논문으로 직접적인 예측력을 살펴볼 수는 없었다는 한계가 있다. 이후 Lamont and Stein(2004)은 1995년에서 2002년까지의 나스닥 상장 기업들에 대한 공매도 자료를 분석하여 차익거래의 제한이 있을 때 공매도 거래자가 시장전체의 이론가와 시장가의 괴리를 해소하는데 어려움이 존재함을 규명하였다. Lynch et al.(2014)은 NYSE, 나스닥을 포함한 다양한 미국 주식 시장을 대상으로 2005년 1월부터 2007년 7월까지의 일별 공매도 거래량을 조사하였다. 해당 연구에서는 공매도 투자자들이 시장 전반에 대한 정보를 가지고 있으며, 전체 공매도 거래량은 미래 시장 수익률을 예측할 수 있는 정보를 포함하고 있다고 주장하였다. 그리고 전체 공매도 거래량을 활용하여 미래 5일에서 20일까지의 시장 수익률에 대한 예측력을 증가시킬 수 있음을 보였다. Rapach et al.(2016)은 2014년 12월부터 2017년 1월까지 공매도 거래량을 이용하여 공매도 지수를 구축하고 S&P500 초과 수익률에 대한 예측력을 검정하였다. 해당 연구에서는 공매도 지수가 Welch and Goyal(2007)에서 사용한 14개의 예측변수에 비해 유의하게 높은 내표본 및 외표본 예측력을 가지며, 자산배분 측면에서의 성과도 우월함을 확인했다. 나아가 공매도 거래자들이 미래 시장 전반의 현금흐름에 대한 정보를 가지고 있는 정보거래자임을 확인하였다.

본 연구에서는 한국 주식 시장 초과 수익률에 대한 공매도 지수의 예측력을 계량적으로 확인하기 위하여 다음과 같은 순서로 분석을 진행한다. 첫째, 한국 유가증권시장(KOSPI), KOSDAQ시장을 포함한 금융 시장 전반의 공매도 거래량을 고려하여 한국의 시장 공매도 지수를 구축한다. 이 때 공매도 지수는 시장 전체의 공매도 거래에 관한 정보를 담고 있으며, 시장의 하방 리스크를 측정할 수 있을 것으로 기대된다. 둘째, 공매도 지수의 예측력을 검증하기 위하여 시장 수익률 예측에 널리 사용되는 13개의 거시경제 및 시장 변수를 구축한다. 셋째, 그레인져 인과관계 분석을 통해 시장 리스크 프리미엄과 공매도 지수(SII) 간의 선행성을 확인한다. 넷째, Welch and Goyal(2007)의 예측회귀분석 방법론을 바탕으로 내표본과 외표본 예측회귀분석을 진행하여 공매도 지수와 기존 거시경제 및 시장 변수들과 장단기 예측력을 통계적으로 비교한다. 다섯째, 시장 공매도 지수 예측력의 경제학적 의의를 분석하기 위하여 Campbell and Thomson(2007)의 방법론을 바탕으로 한 자산배분을 진행하여 공매도 지수의 자산배분 성과를 기존 거시경제 및 시장 변수들과 비교한다. 마지막으로, Campbell(1991), Campbell and Ammer(1993)의 벡터자기회귀(VAR) 방법론을 활용하여 공매도 지수의 시장예측력에 대한 핵심 동인(動因)을 분석한다. 이를 통해 공매도 지수의 예측력이 미래 현금 흐름 정보와 할인율 정보 중 어떤 정보 기인한 것인지 확인할 수 있다.

본 연구는 시계열분석과 계량경제학적 기법을 이용하여 전체 공매도 정보가 단기 리스크 프리미엄에 대한 좋은 예측력을 가진다는 것을 보였다는데 의의가 있다. 분석 결과 내표본과 외표본 모두에서 공매도 지수(SII)의 단기 예측 성과가 기존 거시경제 및 시장 변수들보다 통계적으로 우수하며, 자산배분 측면의 성과도 우월함을 확인했다. 또한 기존의 예측 변수들을 시장 정보에 대한 추정치로 본다면 VAR 분석 결과는 공매도 거래자가 경제 내의 미래 현금 흐름에 대한 사전 정보를 획득하고 이를 이용하여 이익을 취한다는 것을 의미한다. 이러한 발견은 공매도 거래자가 기업 고유의 정보를 이용하여 초과 수익을 얻는다는 기존 연구 결과들과 일치하는 결과이다(Akbas et al., 2013; Boehmer et al., 2008; Engelberg et al., 2012; Karpoff and Lou, 2010). 그리고 정보거래자인 공매도 거래자가 시장 전체 현금 흐름에 대한 예측을 통하여 시장 전체의 미래 움직임을 예측하므로, 공매도 거래에 담긴 정보가 경제 전반의 측면에서도 중요한 요소임을 증명했다고 볼 수 있다. 종합하면 공매도 거래자들은 대부분 미래 주가 수익률에 큰 영향을 미치는 현금 흐름에 대한 예측력이 있는 정보거래자라고 결론 내릴 수 있으며, 이는 Miller(1977)의 정보거래가설을 지지한다.

본 연구의 구성은 다음과 같다. 제 2장에서는 연구에 활용되는 분석자료를 소개하고 이를 토대로 본 연구의 핵심 변수인 공매도 지수(SII)와 기존 거시경제 및 시장 변수들을 도출한다. 제 3장에서는 예측회귀분석, 자산배분분석, VAR 등의 방법론을 설명한다. 제 4장에서는 분석 결과를 확인하고 해석한다. 마지막으로 제 5장에서는 본 연구의 결론을 제시하고 한국 시장에서 공매도의 경제적 의미와 그 시사점에 대해 논한다.

본 연구에서는 한국시장에 존재하는 주식, ETFs, 리츠의 공매도 정보를 활용하여 시장 전반의 공매도 지수(SII)를 구축하였다. 기존 공매도와 주가수익률 간의 관계를 분석한 국내 연구의 경우 대부분 개별 기업을 중심으로 분석한 반면, 본 연구에서는 시장 전반의 공매도 정보와 한국 금융 시장의 전반의 리스크 프리미엄간의 관계를 분석하였다. 공매도 지수의 시장예측력을 확인하기 위해 그레인져 인과관계 분석, 예측회귀분석, 자산배분 분석 등 다방면의 분석을 시행했으며, 공매도 지수(SII)의 단기 예측력이 통계적, 경제적으로 모두 유의한 것을 확인하였다. 외표본 예측회귀분석과 자산배분 분석결과, 시장 리스크 프리미엄에 대한 공매도 지수(SII)의 예측력은 단기에서 뛰어나고 장기에서 약화되는 것을 확인하였다. 일반적으로 거시경제 및 시장 변수들의 단기 예측력이 낮은 것을 고려하면 공매도 지수(SII)의 높은 단기 시장 리스크 프리미엄 예측은 경제적인 가치를 갖는다. 시장 수익률 분해를 통한 예측회귀분석 결과, 공매도 거래자는 미래 시장전반에 관한 현금흐름 뉴스를 취득하는데 이점이 있었다. 또한, 기존 공매도 관련 연구결과에 따르면, 공매도 거래자는 미래 개별 기업에 관한 정보를 취득하는 능력이 있다. 두 결과를 종합하면, 공매도 거래자는 자산가격에 대한 개별 고유(Idiosyncratic)의 요소뿐만 아니라, 체계적(Systemic) 요소를 평가하는 정보거래자임을 시사한다.

단기에서 공매도 지수(SII)의 예측력의 근원은 정보 획득 및 리스크 감내에 대한 보상, 그리고 차익거래 제약(Limit to arbitrage)의 관점으로 접근할 수 있다. 첫째, 정보의 관점에서 시장 리스크 프리미엄에 대한 공매도 지수(SII)의 예측력은 공매도 거래자가 미래 시장전반의 정보를 획득하고 분석하는 행위에 대한 보상으로 해석할 수 있다. Grossman and Stiglitz(1980)의 연구결과에 따르면, 공매도 거래자는 미래 시장 정보를 얻고, 이를 해석하는데 보상을 받는다. 그러나, 거래소에서 공매도 거래가 공식적으로 발표되는 경우에도 투자자들은 시장 전반의 공매도 거래정보를 적극적으로 활용하지 않는데, 그 이유는 최근까지 공매도 거래 자료가 전자 공시 되지 않았기 때문이다. 특히, 한국 시장의 경우, 개별기업에 대한 공매도 자료는 2008년 이후 공시되었기 때문에 전체 기업에 대한 공매도 자료를 모으기 위해서는 상당한 비용이 소모된다. 둘째, 공매도를 통한 차익거래 기회(Arbitrage opportunity) 실현 시 시장 마찰 요인에 의한 위험이 존재하는데, 시장 리스크 프리미엄에 대한 공매도 지수(SII)의 예측력은 이에 대한 보상으로 해석할 수 있다(Shleifer and Vishny, 1997). Engelberg et al.(2018)에 따르면, 공매도 거래자는 증권대차시장에서 주식을 빌릴 때, 다양한 공매도 고유의 위험에 직면한다. 예를 들면, 대차시장에서 주식 대출이 취소되거나, 시장이나 개별 기업의 상황에 따라 대출 비용이 크게 변동할 위험이 있다. 이로 인하여, 시장에서 차익거래의 기회가 존재하여도, 투자자는 공매도 거래를 통해 차익을 얻는데 위험을 수반한다. 공매도지수(SII)의 예측력은 이러한 리스크에 대한 보상으로 해석할 수 있다. 또한, 시장에 공매도 제약이 존재하는 경우, 투자자는 공매도 거래로 인한 이익이 비용 이상일 때만 공매도 거래를 실시한다. 따라서 차익거래의 제약이 존재한다면, 정보거래자들의 시장참여가 제한되어 시장에 정보가 완벽히 반영되지 않을 수 있다. 실제 한국 시장에서는 공매도 거래가 활발하지 않으며, 공매도 거래가 가장 많았던 2008년 7월에도 시장 전체의 발행주식수 대비 공매도 거래의 비율은 0.16%로 낮은 수준이었다. Lamont and Stein(2004)는 IT 버블 기간동안(1998년~2000년)에 미국 주식시장에서 발생한 공매도 거래가 시장전반의 가격 괴리를 정상가격으로 되돌리는데 부족함을 지적하였다. 같은 맥락에서 한국 시장의 전반적인 공매도 거래량은 시장에서 발생하는 가격 괴리를 진정한 가격으로 되돌리는데 부족하다고 볼 수 있다. 해소되지 못한 가격 괴리는 결국 미래에 실현되기 때문에, 시장 전반의 공매도 정보인 공매도 지수(SII)는 미래 시장 수익률에 대한 예측력을 가지게 된다.

본 연구가 시사하는 바는 다음과 같다. 먼저, 시장에서 가격 괴리가 해소되는 속도는 미국 시장에 비해 한국 시장이 보다 빠르다. Rapach et al.(2016)의 연구결과에 따르면, 미국에서는 공매도 지수의 예측력이 시간이 지나도 지속되는 반면, 한국 시장의 경우 단기 예측력은 뛰어나나 장기에서의 예측력은 사라진다. 이는 한국 시장의 투자자들이 공매도 거래에 기민하게 반응한 결과 시장에서의 가격 괴리가 빠르게 해소되어 장기 예측력을 잃는 것으로 해석할 수 있다. 나아가 금융당국의 공매도 제약 완화 정책을 제안할 수 있다. 공매도 제약은 정보거래자의 시장 참여를 막아, 시장의 정보효율성을 저해할 가능성이 있다. 반면, 적절한 공매도 제약 완화는 정보거래자의 정보를 시장에 반영하여, 가격 괴리 해소를 도울 수 있다.