• 산경연구논집
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• 제11권1호
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• pp.39-47
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• 2020

Purpose: This study investigated the effects of valuation errors on the capital market through the earnings forecasting errors of financial analysts. As a follow-up to Jensen (2005)'s study, which argued of agency cost of overvaluation, it was intended to analyze the effect of valuation errors on the earnings forecasting behavior of financial analysts. We hypothesized that if the manager tried to explain to the market that their firms are overvalued, the analysts' earnings forecasting errors would decrease. Research design, data and methodology: To this end, the analysis period was set from 2011 to 2018 of KOSPI and KOSDAQ-listed markets. For overvaluation, the study methodology of Rhodes-Kropf, Robinson, and Viswanathan (2005) was measured. The earnings forecasting errors of the financial analyst was measured by the accuracy and bias. Results: Empirical analysis shows that the accuracy and bias of analysts' forecasting errors decrease as overvaluation increase. Second, the negative relationship showed no difference, depending on the size of the auditor. Third, the results have not changed sensitively according to the listed market. Conclusions: Our results indicated that the valuation error lowered the financial analyst earnings forecasting errors. Considering that the greater overvaluation, the higher the compensation and reputation of the manager, it can be interpreted that an active explanation of the market can promote the accuracy of the financial analyst's earnings forecasts. This study has the following contributions when compared to prior research. First, the impact of valuation errors on the capital market was analyzed for the domestic capital market. Second, while there has been no research between valuation error and earnings forecasting by financial analysts, the results of the study suggested that valuation errors reduce financial analyst's earnings forecasting errors. Third, valuation error induced lower the earnings forecasting error of the financial analyst. The greater the valuation error, the greater the management's effort to explain the market more actively. Considering that the greater the error in valuation, the higher the compensation and reputation of the manager, it can be interpreted that an active explanation of the market can promote the accuracy of the financial analyst's earnings forecasts.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.393-400
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• 2022

본 연구는 기업 회계의 보수주의 수준이 경영자 예측정보에 영향을 미치며, 이것이 경영자의 보상에는 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고자 한다. 본 연구 목적을 분석하기 위한 연구방법으로, 보수주의를 측정하기 위한 여러 국외 선행연구를 참고하였으며, 이익예측정보를 이익예측치 공시여부와 이익예측정확성으로 나누어 살펴보았다. 따라서, 경영자의 성향에 따라 달라질 수 있는 회계보수주의 정도가 경영자의 이익예측정보와 경영자 보상에 미치는 영향에 대한 가설을 설정하였다. 분석 결과, 보수적 성향의 경영자는 이익 예측 공시에 있어서도 보수적이며, 기업의 경영자가 보수성이 높은 경우에는, 보수성이 낮은 기업 경영자보다 이익 예측 공시를 함에 있어 더 자주, 더 정확하게 함으로써 그들의 능력을 보여주며, 이해관계자들의 예측 오류가 줄어들 수 있게 할 것이다. 따라서 기업이 보수적으로 회계처리를 할 때 경영자의 이익예측 또한 보수적으로 측정되며 이것은 경영자의 핵심적인 능력으로, 예측능력이 보상을 결정하는데 있어 중요한 역할을 할 것이라 기대된다. 또한 이해관계자들이 경영자 보상의 지급 근거와 형태를 파악하는데 유용한 정보를 제공할 것으로 기대해본다.

• 한국경영과학회지
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• 제28권3호
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• pp.81-101
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• 2003

The financial statements purpose to provide useful information to decision-making process of business managers. The value-relevant information, however, embedded in the financial statement has been often overlooked in Korea. In fact, the financial statements in Korea have been utilized for nothing but account reports to Security Supervision Boards (SSB). The objective of this study is to develop earnings forecasting models through financial statement analysis using artificial intelligence (AI). AI methods are employed in forecasting earnings: artificial neural networks (ANN) for manufacturing industry and case~based reasoning (CBR) for banking industry. The experimental results using such AI methods are as follows. Using ANN for manufacturing industry records 63.2% of hit ratio for out-of-sample, which outperforms the logistic regression by around 4%. The experiment through CBR for banking industry shows 65.0% of hit ratio that beats the statistical method by 13.2% in holdout sample. Finally, the prediction results for manufacturing industry are validated through monitoring the shift in cumulative returns of portfolios based on the earning prediction. The portfolio with the firms whose earnings are predicted to increase is designated as best portfolio and the portfolio with the earnings-decreasing firms as worst portfolio. The difference between two portfolios is about 3% of cumulative abnormal return on average. Consequently, this result showed that the financial statements in Korea contain the value-relevant information that is not reflected in stock prices.

• 아태비즈니스연구
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• 제9권4호
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• pp.137-155
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• 2018

It has been reported that there is a significant positive relationship between the unexpected earnings on the earnings announcement date and the cumulative abnormal returns following the earnings announcement date. This study investigates whether the results of prior studies are because the public announcement of shareholders' meeting date was selected as the event date instead of either the preliminary earnings disclosure date or the profit/loss change announcement date. The results of this study are as follows. First, post-earnings-announcement drift(PEAD) occurs when unexpected earnings were computed based on the prior period earnings and the public announcement of the shareholders' meeting date as the profit disclosure date. Second, when analyzing the PEAD with the unexpected earnings calculated using the financial analysts' forecasts, no PEAD has been found both on the date of the shareholders' meeting and the earlier date of the preliminary earnings disclosure, profit/loss change announcement, or the public announcement of the shareholders' meeting. Foster et al. (1984) analyze the PEAD using time series model and earnings forecasting model and suggest that the PEAD appears only in the time series model. In this study, too, in the case of using analysts' profit forecasts, the lack of the PEAD shows that the PEAD can be changed according to the method of measuring the unexpected earnings.

• 유통과학연구
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• 제21권6호
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• pp.99-106
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• 2023

Purpose: This study aims to analyze the distribution of the role of adversity quotient in the estimation bias of future earnings. Adversity quotient is a cognitive ability that can be distributed as a reducer of bias effects that occur in profit forecasting or investment decision making. Research design, data and methodology: The study designs a full factorial within-subject 2×3 as a laboratory experiment. The study subjects are 30 accounting students who are proxied as investors. Results: The results show that the estimated earnings made by investors experience anchoring-adjustment heuristic bias which means the initial value becomes a basic belief that influences the decisions taken by investors. However, this study also provides evidence that heuristic bias can be reduced by the presence of adversity quotient. Investors who have high adversity ability are abler to reduce the estimation bias when compared to investors who have medium and low adversity ability so the higher the difficulty ability possessed by investors, the less likely the occurrence of bias in decision making. Conclusion: Thus, the adversity quotient is proven to be distributed as a reducing opportunity from the bias that will occur in estimating future earnings or making investment decisions.

• 경영과정보연구
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• 제36권3호
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• pp.151-165
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• 2017

본 연구는 수주산업 기업의 진행기준 수익인식 방법이 재무분석가 이익 예측 정보에 미치는 영향을 분석한다. 구체적으로 미청구공사 계정 잔액 보고여부 및 잔액 수준에 따라 달라지는 재무분석가 이익예측 정보의 특성을 살펴보았다. 미청구공사 계정 정보는 K-IFRS 도입 이후부터 제공되고 있으므로, 본 연구는 2010년부터 2014년까지 한국거래소에 상장된 기업 중 수주산업에 속한 453개 기업-연도 표본을 대상으로 분석하였다. 분석결과, 미청구공사 계정 잔액이 존재하는 기업은 미청구공사 계정 잔액이 없는 기업에 비해 재무분석가 이익예측 정보의 정확성이 낮았고, 더불어 미청구공사 보고금액의 수준이 높아질 경우 재무분석가 이익예측 정보의 정확성이 감소됨을 확인하였다. 미청구공사 계정은 수주업체 수익(진행률) 인식이 발주자의 수익 인정 시점(실제진척도) 보다 먼저 인식될 경우 생성된다. 이는 진행률 측정 시 경영자의 재량적인 판단과 추정이 가능하기 때문이며, 결국 실제진척도와 진행률의 차이는 재무제표의 예측가치를 하락시킨다. 따라서 진행기준에 의한 수익인식 방법을 적용 시 미청구공사 잔액을 보고한 기업의 경우, 재무분석가의 이익예측은 보다 어려울 수 있음을 본 연구의 결과가 보여준다. 추가적으로 미청구공사 계정잔액을 보고한 기업은 재무분석가의 이익예측 성향이 낙관적인 것으로 나타났다. 본 연구는 경영자에게는 실제진척도를 반영할 수 있는 진행률 측정 방식의 도입과 더불어 진행률 측정시에 자의적인 조정과 추정을 줄이는 노력을 제안하며, 투자자들에게는 수주산업의 진행기준 회계처리의 특성을 감안한 투자와 분석을 권고한다. 아울러 본 연구의 결과는 정책당국의 수주산업 회계투명성 제고 방안에도 힘을 실어 준다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.139-153
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• 2017

기업의 부도는 이해관계자들뿐 아니라 사회에도 경제적으로 큰 손실을 야기한다. 따라서 기업부도예측은 경영학 연구에 있어 중요한 연구주제 중 하나로 다뤄져 왔다. 기존의 연구에서는 부도 예측을 위해 다변량판별분석, 로짓분석, 신경망분석 등 다양한 방법론을 이용하여 모형의 부도 예측력을 높이고 과적합의 문제를 해결하고자 시도하였다. 하지만 기존의 연구들이 시간적 요소를 고려하지 않아 발생할 수 있는 문제점들을 갖고 있음에도 불구하고 부도 예측에 있어서 동적 모형을 이용한 연구는 활발히 진행되고 있지 않으며 따라서 동적 모형을 이용하여 부도예측모형이 더욱 개선될 여지가 있다는 점을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 시계열 재무 데이터의 동적 변화를 반영한 모형을 만들었으며 기존의 부도예측모형들과의 비교분석을 통해 부도 예측력의 향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다. 모형의 유용성을 검증하기 위해 KIS Value의 재무 데이터를 이용하여 실험을 수행하였고 비교모형으로는 다변량판별분석, 로짓분석, SVM, 인공신경망을 선정하였다. 실험 결과 제안된 모형이 비교 모형에 비해 우수한 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 변수들의 변화를 포착하는 동적 모형을 부도예측에 새롭게 제안하여 부도예측 연구의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.