펀터멘털/횡단면모델 vs. 거시경제/시계열모델

한시간 넘은 제미나이와 대화의 결과

데이터 종류에 따른 구분: 펀터멘털 모델, 거시 모델

데이터 계산에 따른 구분: 횡단면모델, 시계열모델

1. 데이터의 성격

거시모델(ex: 금리, GDP 등등): 특정 시점에 삼성, LG 모두에게 동일함. (시간에 따라서만 변함 -> 시계열 분석 필요)
펀더멘털(ex: PBR, 시가총액 등등): 특정 시점에 삼성, LG가 서로 각자 다름. (종목 간 차이 뚜렷 -> 횡단면 분석 필요)

2. 회귀분석 결과물의 차이 (실생활 예문)

시계열로 구한 민감도 ( \beta): > "과거 금리 변동 데이터를 자산별로 회귀분석한 결과, 삼성전자의 금리 민감도는 $-0.5$, *LG전자의 금리 민감도는 $-1.2$**로 각각 다르게 도출되었다." (기업 고유의 체질)
횡단면으로 구한 리스크 프리미엄 (\gamma): > "2026년 5월 말 시장 전체를 횡단면 회귀분석한 결과, 이번 달 PBR 팩터 리스크 프리미엄은 *$+2.5\%$**로 도출되었다. 이 $+2.5%$라는 회귀계수는 삼성전자든 LG전자든 모든 종목에 동일하게 적용된다." (시장이 정한 이번 달 보상 단가)

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