기술 관련 가중 모멘텀
factor.formula
과학 기술적 관련성(코사인 유사도)을 계산하는 공식:
기술 관련 가중 모멘텀 요인을 계산하는 공식:
여기서:
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t 시점에서 기업 i와 기업 j 간의 기술적 상관관계이며, 값의 범위는 [0,1]입니다. 값이 클수록 기술적 상관관계가 높습니다. 여기서 특허 분포 벡터의 코사인 유사도를 사용하여 두 기업 간의 기술적 상관관계 정도를 측정합니다.
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t 시점에서 기업 i의 N차원 특허 분포 벡터입니다. N은 특허청의 주요 기술 카테고리 수를 나타냅니다. 벡터의 k번째 요소인 $T_{itk}$는 지난 5년 동안 기업 i의 k번째 카테고리의 기술 특허 출원 건수가 총 출원 건수에서 차지하는 비율을 나타냅니다. 이 벡터는 다양한 기술 분야에서 기업의 특허 분포를 반영합니다.
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기업 i와 기업 j의 특허 분포 벡터의 내적을 나타내며, 벡터의 유사성을 계산하는 데 사용됩니다.
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기업 i를 나타내는 특허 분포 벡터의 L2 노름(유클리드 노름)으로, 벡터 요소의 제곱 합의 제곱근이며 벡터의 길이를 1로 정규화하는 데 사용됩니다.
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t 시점에서 기업 j의 수익률이며, 일반적으로 단순 수익률 또는 로그 수익률입니다.
factor.explanation
이 요인은 다음과 같은 가정에 기반합니다: 한 기업의 기술적 진보는 파급 효과를 가져 다른 높은 기술적 관련성을 가진 기업들에 영향을 미치고, 결과적으로 이들 기업의 기초적인 요인을 변화시키며 궁극적으로 주가에 반영됩니다. 실증적 연구에 따르면 대상 기업의 주식 수익률과 기술적으로 연관된 기업들의 이전 수익률 사이에는 시차 관계(lag-lead relationship)가 존재합니다. 즉, 대상 기업과 높은 기술적 관련성을 가진 기업들의 이전 수익률 변화는 대상 기업의 미래 수익률을 예측하는 힘을 갖습니다. 따라서 기술적 관련성으로 가중된 연관 기업들의 수익률은 이러한 기술적 파급 효과로 인한 투자 기회를 포착하는 데 효과적인 모멘텀 요인을 구성할 수 있습니다. 이 요인의 구성 논리는 대상 기업과 기술적으로 관련 있는 다른 기업들이 이전 기간에 더 높은 수익률을 달성했다면, 대상 기업 역시 미래에 더 높은 수익률을 달성할 수 있다는 것입니다.