모멘텀의 아버지 Jegadeesh 교수님께서 쓰신 애널리스트의 종목 추천이 언제 밸류를 주는지에 대한 논문을 리뷰해 보았습니다. 한국 데이터를 통해 리포트 스코어의 분포와 수익률 계산 등 간단한 실험도 진행해 보았습니다.

1. Analyzing the analysts:
When do recommendations add value?
JunPyo Park
Financial Engineering Lab
Department of Industrial Engineering
Narashimhan Jegadeesh et al.
The Journal of Finance Vol. 59, No. 3 (Jun., 2004), pp. 1083-1124

2. 투자자의 분류
UNIST Financial Engineering Lab. 1
출처: Juliuschun 블로그

3. 투자자의 분류
UNIST Financial Engineering Lab. 2
출처: Juliuschun 블로그

4. 가치 투자자
UNIST Financial Engineering Lab. 3
저렴한 가격에
“환상적인 기업”을 산다

5. 잘못된 가치 투자자
UNIST Financial Engineering Lab. 4
이거 진짜 하신 말 아닙니다….
(혹시나 해서)

6. 분산 투자자
UNIST Financial Engineering Lab. 5
효율적 시장가설, CAPM 등의 이론을 바탕으로 인덱스 펀드의 탄생

7. 기술적 투자자
UNIST Financial Engineering Lab. 6

8. 잘못된 기술적 투자자
UNIST Financial Engineering Lab. 7
잘못된 트레이더: 닉 리슨

9. 정보 투자자
UNIST Financial Engineering Lab. 8

10. 잘못된 정보 투자자
UNIST Financial Engineering Lab. 9

11. 본론으로 돌아와서
UNIST Financial Engineering Lab. 10
투자의견 상향 리포트 ▲
투자의견 하향 리포트 ▼
애널리스트의 리포트가 정보 투자자에게 도움이 되는가??

12. 실험 세팅
UNIST Financial Engineering Lab. 11
5 4 3 2 1
Hold
Strong Buy Strong Sell
Analyst Rating
Data Description
• Average of 971.4 firm-observations per quarter over 56 quarters
• Rating 과 Rating change를 scoring 하여 5분위(quintile)로 분류
Sell Report를 거의 발행하지 않는다

13. 애널리스트 추천 종목의 향후 6개월 수익률 분석
UNIST Financial Engineering Lab. 12
• 추천 후 월말부터 향후 6개월 수익
• 보통 추천, 업그레이드 2~3일 후에 주가가 가장 많이 움직이지만
월말부터 수익률 평가 기준을 설정
레이팅이 업그레이드 된
주식 수익이 더 높음
시장 수익보다 뚜렷하게 좋다고 보기는 힘들다
시장 수익보다 뚜렷하게 좋다고 보기는 힘들다
매수 추천 받은
주식 수익이 더 높음

14. 애널리스트 추천 종목의 향후 6개월 수익률 분석
UNIST Financial Engineering Lab. 13
• 이는 애널리스트 추천 효과가 어느정도 과소평가 되었음을 의미
• 과소 평가 됨에도 Buy & Upgrade 수익률이 더 좋았다.
레이팅이 업그레이드 된
주식 수익이 더 높음
시장 수익보다 뚜렷하게 좋다고 보기는 힘들다
시장 수익보다 뚜렷하게 좋다고 보기는 힘들다
매수 추천 받은
주식 수익이 더 높음

15. Q Scores (Sum of 12 binary variables)
UNIST Financial Engineering Lab. 14
6개월 모멘텀
7-12개월 모멘텀
거래량
시가총액
예측이익 증가
장기이익성장
초과이익
매출성장
발생액
투자액
PBR
PER

16. Q Score에 따른 수익률 분포
UNIST Financial Engineering Lab. 15
Q score 가 높은 주식의 수익률이 좋음을 확인 가능
각 변수들이 Median 기준으로 0, 1 값을 가짐 -> Range(Q) = 0 ~ 12

17. Q score와 추천 Level에 따른 수익률 비교
UNIST Financial Engineering Lab. 16
Q score 상위권(20%) + Buy, Strong Buy Signal -> 초과수익 달성
Q score 가 낮은 주식들에 뜬 buy signal은 결과 좋지 않음

18. Q score와 추천 변화에 따른 수익률 비교
UNIST Financial Engineering Lab. 17
Q score 상위권(20%) + 레이팅 업그레이드 -> 초과수익 달성
Q score 가 낮은 주식들에 레이팅을 올려도 결과 좋지 않음

19. Q score, 추천 level, 추천 변화 종합
UNIST Financial Engineering Lab. 18
Q score 상위권(20%) + Buy, Strong Buy Signal + Rating Upgrade
Q score 가 낮은 종목은 추천을 하고 레이팅이 올라도 수익률이 좋지 않음

20. 애널리스트들은 어떤 주식을 추천하는가?
UNIST Financial Engineering Lab. 19
Contrarian Variable 과는 대부분 일치 X
(PER은 예외)
-> 소외주는 좋은 rating을 하지 않음
∴ Q score가 높지 않은 주식을 추천
Momentum Variable 과 추천 성향이 일치
(Generally recommend “glamour” stocks)

21. Summary
UNIST Financial Engineering Lab. 20
1. Q score가 우수한 종목에 추천 + 레이팅 업그레이드가 된다면 수익 증대 기대
2. Q score가 높다 -> 모멘텀이 발생하고 있으며 소형주 + 저평가
3. Q score가 낮다면 아무리 추천과 레이팅에 업그레이드가 있어도 수익이
좋지 않았음
4. 문제는 대부분의 추천 종목이 Q score가 좋지 않았음
5. 결론: Q score와 같이 다른 기준들을 정해 놓고 보조적인 용도로 사용하자

22. 한국 데이터로 간단한 실험
UNIST Financial Engineering Lab. 21
Consensus.db: 2002년 2월 부터 2019년 5월 3일 까지 리포트 DB

23. Consensus.db 목표가 상향 테이블 예시
UNIST Financial Engineering Lab. 22

24. 리포트 스코어 분포
UNIST Financial Engineering Lab. 23
분석 기간: 2018-01-01 ~ 2019-05-03
대부분이 매수 리포트임

25. 스코어 별 6개월 후 수익률
UNIST Financial Engineering Lab. 24
분석 기간: 2018-01-01 ~ 2019-05-03
Not Rate가 수익률이 제일 높다?
Sell이 찍히면 확실히 좋지 않음
Strong Buy의 수익률 좋지 않음 (표본이 너무 작아서…)

26. Strong Buy Signal 예시
UNIST Financial Engineering Lab. 25
Strong Buy

27. Buy Signal 예시
UNIST Financial Engineering Lab. 26

28. Buy Signal 잘못된 예시
UNIST Financial Engineering Lab. 27

29. Sell 리포트가 거의 없는 이유는?
UNIST Financial Engineering Lab. 28
출처: 나무위키

30. 또다른 압박
UNIST Financial Engineering Lab. 29

31. 어떻게 활용할 것인가? (개인적 의견)
UNIST Financial Engineering Lab. 30
리포트에서 분명히 개인이 얻기 힘든 양질의 정보 자체를 얻을 수 있다고 생각
(특히 새로운 트렌드나 산업 분야에 대한 정보를 얻기 좋음)
종목 분석에 도움을 주는 보조 도구로서 사용
(해당 기업의 주력 사업이나 업종의 주가를 좌우하는 특성 등을 알기 좋음)

32. UNIST Financial Engineering Lab. 31
Thank you for listening!