본 연구에서는 국내 주식시장에서 주식수익률의 횡단면 차이에 유의적인 설명력을 가지는 것으로 나타난 기본적 변수가 시장지수 베타에서는 측정되지 않은 또 다른 가격화된 위험에 대해 유용한 대용변수인지를 규명하였다. 기본적 변수들 중에서 기업규모와 장부/시장가치 비율은 주식수익률의 횡단면 차이를 설명함에 있어 독립적인 효과를 갖는 가장 유의적인 변수였다. 주식수익률의 횡단면 차이에 매우 유의적인 설명력을 가지는 깃으로 나타난 거시경제요인의 요인민감도는 기업규모, 장부/시장가치 비율을 포함시 더 이상 유의적인 설명력을 가지지 못하였다. 소규모, 높은 장부/시장가치 기업은 매우 지속적인 수익성 악화를 겪고 있는 곤경기업이며, 역시 배당감소위험, 레버리지위험 및 미래 현금흐름의 불확실성으로 측정된 기업특성적 위험이 보다 큰 곤경기업이었다. 따라서 이러한 실증결과는 소규모, 높은 장부/시장가치 주식이 대규모, 낮은 장부/시장가치 주식에 비해 높은 수익률을 보이는 원인이 보다 높은 위험에 따른 보상의 결과이며, 규모변수와 장부/시장 가치 비율은 이들 위험에 대한 유용한 대용치라는 '위험에 기초한 가설'을 지지하는 증거로 주장될 수 있다. 기업규모와 장부/시장가치 비율이 시장베타로는 측정되지 않는 주식가격결정에 있어 가격화 된 또 다른 위험을 대리한다면 수익률에 나타난 SIZE, B/M효과는 합리적 가격결정하 APT나 ICAPM과 같은 확장된 CAPM과 모순되지 않는 하나의 증거로 볼 수 있으며, 비록 이들 변수들이 관찰 불가능한 진정한 시장베타에 대한 보다 나은 대용치라고 할지라도 이들 두 변수와 관련된 요인을 포함한 다요인 가격결정모델이 시장지수만을 포함한 단일요인모델에 비해 보다 유용한 모형임을 기대할 수 있다.
본 연구에서는 건설 기업을 중심으로 기업의 경영 효율성과 배당성향을 중심으로 한 효율적 포트폴리오를 선택하는 전략을 제시한다. 기업의 경영 효율성을 포트폴리오 선택에 반영하는 방안으로 DEA(Data Envelopment Analysis) 기법을 사용하였고 성장가능성은 기업의 배당 성향을 판단하는 배당 스코어링 테이블을 이용하여 평가하였다. 본 연구에서 제안한 포트폴리오 선택전략의 성능 실험을 위해 KOSPI와 KOSDAQ에 상장된 56개의 건설 산업 관련 기업의 주식을 대상으로 2007~2010년의 4년 동안 매해 3그룹의 포트폴리오를 구성하였고 각각의 포트폴리오 수익률을 벤치마크 수익률과 비교 분석하여 그 성능을 입증하였다.
기업의 배당정책과 외국인 지분 간의 관계에 관한 연구는 선행연구를 통해 다양한 측면에서 변수 간의 관계가 논의 되어왔다, 그러나 주식시장의 침체 및 상승에 따른 배당정책과 외국인 지분 간의 관계의 차이에 대한 연구는 거의 이루어 지지 않은 실정이다. 이러한 점에서 본 연구는 국내주식시장의 침체와 상승에 따라 외국인 투자에 영향을 미치는 재무변수의 관계가 어떠한 차이를 보이는지 알아보고 더불어 외국인투자와 배당과의 관계를 살펴보고자 하였다. 분석 대상으로 최근 주식시장의 침체와 상승기를 나타내는 2008년과 2010년을 기준으로 하여 배당을 실시하고 외국인 지분이 존재하는 12월 결산 상장된 318개 제조업을 대상으로 하였다. 분석 결과 상승시장과 침체시장에 따라 변수 간 관계의 차이가 나타나는 변수와 시장의 상황과 상관없이 일정한 관계를 보이는 변수들의 관계가 나타났다. 먼저 외국인 지분과 배당, 시장가치 및 부채와 외국인 지분과의 관계는 시장의 상승과 침체에 상관없이 유의한 관계를 가지는 것으로 나타났다. 주식시장 상황에 따라 다른 결과를 보인 변수 간의 관계로는 현금흐름과 외국인 지분의 관계가 주식시장의 상승기에만 유효한 결과가 나타났으며, 주목할 만한 차이점은 외국인 지분과 배당수익률 간의 관계를 제외한 모든 연구 모형의 변수 간의 관계가 상승시장에서 더 강한 유의한 관계를 나타내고 있다는 점이다.
본 연구는 기업의 배당공시 이후 애널리스트들의 이익 추정 수정치가 주가에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다. 우선, 배당공시 이후 발표된 애널리스트들의 이익 추정치에 대한 주가 반응을 추정한 결과, 이익 추정이 상향조정된 기업들은 그렇지 못한 기업들에 비해 통계적으로 유의한 양(+)의 누적초과수익률을 기록한 것으로 나타났다. 그리고 배당공시와 이익 추정치 발표의 상호관계에 있어서 '신호효과'와 '확증효과'를 검증하였다. 검증 결과, 확증효과가 우세한 것으로 나타났다. 이는 배당과 이익 수정이 동일한 방향일 때는 시장이 반응을 하지만, 서로 다른 방향일 때는 시장에 중요한 정보가 되지 못함을 의미한다.
본 연구에서는 우리나라의 시장에서 결산배당을 사전에 공시하는 기업과 사후에 공시하는 기업 사이에 배당 결정요인에 유의한 차이가 있는지를 분석하였다. 2012년에서 2015년까지의 기간 동안 상장기업을 대상으로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫 번째, 결산배당 사전공시기업과 사후공시기업은 기업규모, 부채비율, 수익성, 영업현금흐름, 투자현금유출, 자금조달, 대주주지분율 및 외국인지분율 등 매출액성장율과 영업위험을 제외한 모든 특성변수들에서 통계적으로 유의한 차이를 나타내고 있다. 두 번째, 회귀분석을 통한 배당 결정요인 분석에서 사후공시기업은 기존 연구에서와 유사한 결정요인 양상을 나타내고 있는 반면에 사전공시기업은 토빈Q, 회사채수익률, 영업현금흐름의 일부 변수만이 유의한 것으로 나타났다. 세 번째, 로짓분석을 통한 배당요인분석에서도 사전공시기업과 사후공시기업은 뚜렷한 차이를 나타내고 있다. 이러한 결과는 사전공시기업이 배당을 실시하는 유인이 사전공시기업의 배당 실시 유인과는 크게 그리고 체계적으로 다르다는 것을 시사한다. 본 연구는 기업들이 자율공시인 결산배당 사전공시를 하도록 만드는 요인에 대한 분석을 통해 결산배당 사전공시와 사후공 시 기업에 대한 이해도를 높이고 있으며, 배당의 결정요인을 사전공시그룹과 사후공시그룹으로 나누어 분석한 최초의 연구이다.
전통적인 방법에 의한 PER는 단순히 그 지표의 일반적인 높고 낮음에 따라 소위 '저평가 종목'이라는 이름으로 투자자들에게 추천되고 있다. 그러나 이런 방법은 개별기업의 구체적 내용을 정확하고 종합적으로 고려하지 못하고 있다. 본 연구는 전통적인 방법으로 사용되는 PER지표의 문제점을 개선코자 배당평가 모형으로부터 도출한 PER지표의 구성요소들을 독립변수로 활용 회귀분석을 했다. 그리고 이를 근거로 이론 지표를 만든 후, 그 이론 지표를 투자의사결정에 적용하였을 때의 유효성을 검증했다. PER지표를 구성하는 독립변수는 Kisor & Whitbeck(1963), Malkiel & Cragg(1970), A. Damodaran(1996)에 의해 연구된 것을 원용, PER지표의 구성요소들로 기업의 배당성향, 이익 성장을, 그리고 위험변수로서의 베타계수를 선정했다. 투자성과는 포트폴리오 투자가 일반적인 현실을 감안해 가치가중수익률을 사용한 포트폴리오의 투자성과를 측정했고, 표본은 국내 거래소 시장에 1991년부터 2001년까지 계속 상장된 금융업종을 제외한 전종목을 대상으로 했다. 실증분석에 사용된 기간은 1997년부터 2001년까지 5년 동안의 자료이며, 투자성과를 검증하기 위한 검증모형으로 위험 프리미엄 모형을 사용했다. 먼저 동 분석기간 중 전통적인 방법에 의한 PER효과는 나타나지 않았고, 아울러 기업규모 효과도 찾을 수 없었다. 그러나 회귀분석을 통해 구해진 이론 지표를 활용할 경우, 이론 지표에 비해 시장 지표가 과소 평가된 그룹이 과대 평가된 그룹과 비교할 때 투자성과가 더 우수한 것으로 나타났다. 또한 이론 지표를 통해 PER수준이 낮아짐에 따라 투자성과가 더 높아지는 PER효과도 발견됐다. 이와 같이 이론 지표에 의해 나타나는 PER효과는 기업규모 효과와는 독립적인 것으로 보인다. 외환위기 이후 우리시장에 나타난 차별화 장세 속에 아직도 PER효과나 기업규모 효과와 같은 시장이례 현상이 존재하는지는 관심의 대상이 됐다고 본다. 본 연구에 의하면 기업규모 효과와는 별개의 PER효과가 여전히 존재하며, 다만 이 PER 효과는 전통적 의미의 일반적으로 낮은 PER종목이 초과수익률을 내는 것이 아니라, 기업규모가 크더라도 그 기업의 개별특성을 고려했을 때 이와 비교해 상대적으로 PER가 낮은 종목에 투자하면 초과수익을 낼 수 있음을 의미한다.
투자자들은 수익률과 안정성을 동시에 만족시키고자 방법론을 사용하여 기업 가치를 분석한다. 본 연구에서는 기업 가치 분석 방법론을 비교하고 조합하여 최적의 기업가치 분석방법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 2가지로 구분할 수 있다. 첫째, 기업 가치 분석을 위한 모형 도출이다. 모형을 도출하기 위해 EVA, 초과이익, 배당할인의 3개 모형을 사용하였으며, 성과를 분석하기 위해 수익성과 안정성 측면에서 살펴보고 최적의 방법론을 제시하였다. 분석 결과, EVA와 초과이익모형은 시장보다 안정적이며, 수익성은 높게 나타나 기업의 가치를 평가하는데 적합했다. 하지만 배당할인 모형은 시장보다 안정적이지만 수익성이 낮게 나타나 기업가치 분석방법에 적용은 적합하지 않았다. 둘째, 기존의 방법론을 계량하여 새로운 분석방법을 제시하였다. 기존 방법론의 조합 및 변형 모형으로 분석한 결과 '초과이익 + DEA 모형'과 '배당할인 + DEA 모형', '초과이익 + EVA 모형'은 시장과 기존의 모형 보다 우수한 것을 알 수 있었다. 초과이익과 배당할인 모형의 변형모형도 시장 및 기존 방법론보다 우수한 것을 알 수 있었다. 이러한 방법으로 시장 환경이 변화하는 상황을 반영하여 적절한 분석방법을 제시할 수 있다는데 본 연구의 시사점을 찾을 수 있다.
본 연구에서는 배당을 중심으로 한 기업의 성장가능성을 평가하여 효율적 포트폴리오를 선택하는 전략을 제시한다. 이를 위해 선행실험을 통해 양질의 성장주를 가려내기 위한 4 개의 범주(category)를 선정하고, 각 범주별 점수 산출식을 포함하는 스코어링 테이블을 개발하였다. 스코어링 테이블에 의해 구성된 포트폴리오의 효과를 보이기 위해 한국거래소에 상장된 KOSPI 및 KOSDAQ의 927개 주식을 대상으로 2007~2010년의 4년 동안 매해 3 그룹의 포트폴리오를 구성하였고, 각 포트폴리오의 수익률을 시장수익률과 비교 분석을 실시하여 그 성능을 입증하였다.
본 연구에서는 1998년부터 2002년 동안 주식분할을 실시한 과거 거래소 상장기업을 대상으로 장기성과를 분석하였다. 장기성과는 Event-time 포트폴리오 접근방식으로 측정되어지는 BHAR과 CAAR을 이용하였고 또한 Calendar-time 포트폴리오 접근방식으로 1요인 CAPM 모형과 3요인 모형을 이용하였다. 분석결과 주식분할의 공시월 부근에서 유의적인 양(+)의 초과수익률을 발견할 수 있었다. 이러한 결과는 기존 국내 연구들에서 밝혀진 바와 같이 주식분할의 공시효과가 존재한다는 것을 재확인 한 것이다. 하지만 이후 기간별 BHAR과 CAAR 모두 유의적인 음(-)의 초과수익률이 나타났으며, 이러한 결과는 Calendar-time 포트폴리오 접근방식인 1요인 CAPM 모형과 3요인 모형에서도 재확인 할 수 있었다. 분할비율에 따른 BHAR과 CAAR을 분석한 결과 분할비율이 높은 기업군도 주식분할 이후 여전히 음(-)의 초과수익률이 나타났으며 주식분할 이전 보다 이후에 영업성과가 더 악화되는 것으로 나타났다. 따라서 주식분할이 기업의 수익성이 개선된다는 신호로 보기에는 무리가 있었다. 배당성향의 증감에 따라 표본을 분류하여 장기성과를 분석한 결과에서 두 표본 간에 뚜렷한 차이를 발견할 수 없었다. 본 연구의 결과를 통하여 볼 때 주식분할은 한국 주식시장에서 단기적으로는 주가에 양(+)의 영향을 미치고 있지만 장기적으로는 주식분할이 주가에 미치는 영향은 없는 것으로 판단된다.
본 연구는 기업 가치 분석을 위한 최적 변수를 선정하고, 이 변수를 사용하여 기업의 가치를 분석하였다. 본 연구의 결과는 2가지로 구분할 수 있다. 첫째, 변수 선정을 위해 선행연구에서 사용한 기업가치 분석방법 및 변수를 고찰하였다. 이를 토대로 AHP 기법을 사용하여 8개의 변수를 도출하였다. 추가로 투자 전문가들이 사용한 변수 중 공통분모를 추출하였다. 최종적으로 도출한 변수는 배당수익률, PER, PBR, PCR, EV/EBITDA, ROE, 순이익 증가율, 매출성장률, 순유동자산, 부채비율, 유동비율, 재고자산회전율, 매출채권회전율, 종사자 1인당 순이익, 영업이익률, 매출액 순이익률, 총자본 순이익률, EPS 성장률의 18개 수정 변수를 도출했다. 둘째, 선정된 변수를 사용하여 기업 가치를 예측하였다. 예측을 위해 8개의 변수를 사용하여 로지스틱 회귀분석을 수행한 결과, 59.67%의 정확도를 나타내 8개의 변수는 적절하지 않음을 알 수 있었다. 이어서 18개의 변수를 사용하여 분석한 결과 91.98%의 정확도를 나타내 기업의 가치를 분석하기 위해서는 18개의 변수를 사용하는 것이 바람직하다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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