• 산업융합연구
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• 제20권12호
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• pp.59-70
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• 2022

본 연구는 동일한 시장정보에 대하여 이익과 손실이라는 회계정보의 특성차이에 따라 회계이익에 반영되는 민감도가 차별적인지를 검증하였다. 이를 위해 Basu의 조건부 보수주의 측정치 및 Ball and Shivakumar의 보수주의 측정치를 활용하여 2012년부터 2020년까지 유가증권시장 및 코스닥시장에 상장된 비금융 상장기업 11,462개의 기업-연도별 자료를 분석대상으로 시장정보와 회계정보의 조합에 따라 회계이익 민감도를 분석하였다. 연구결과 경제적 이익에 대하여 이익기업과 손실기업 모두 지연 인식하는 것으로 나타난 반면, 경제적 손실에 대하여 손실기업은 신속하게 인식하고, 이익기업은 지연 인식하는 경향이 있음을 확인하였다. 이익기업과 비교하여 손실기업은 경제적 이익을 지연 인식하는 반면, 경제적 손실은 조기 인식함으로써 더욱 엄격한 보수주의가 적용되는 것을 확인하였다. 손실기업은 시장정보에 민감하게 반응하는 반면, 이익기업은 시장정보에 민감하게 반응하지 않음을 검증함으로써 시장정보와 회계정보의 결합효과와 비대칭적 적시성 간의 인과성에 대한 실증자료를 제공하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.99-122
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• 2019

IDC(International Data Corporation) 사(社)의 최근 보고서에 따르면, 2025년에는 2016년에 생성된 데이터의 10배에 달하는 163제타바이트의 데이터가 생성될 것이고 그 주체의 비중은 소비자에서 기업으로 이동하고 있다고 한다. 이러한 소위 '빅데이터의 물결'은 도래하고 있고 그 파장은 산업 전반적으로 영향을 미칠 것이다. 따라서, 방대한 데이터를 효과적으로 관리하는 것은 기업의 관점에서 그 어느 때보다 더 중요하다. 하지만, IT 투자에 대한 효과를 측정한 선행 연구는 다수 존재함에도 불구하고 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구는 거의 전무한 실정이다. 따라서, 해당 투자 효과를 정량적으로 분석한다면 기업의 의사 결정을 도울 수 있을 것이다. 본 연구는 효율적 시장 가설을 이론적 바탕으로 둔 사건연구방법론(Event Study Methodology)을 적용하여, 기업의 빅데이터 투자가 시장 투자자들의 반응에 미치는 영향을 측정하였다. 또한, 보다 심층적으로 이 효과를 분석하기 위해서 5가지 하위 변수를 설정했고 그 내용은 기업 크기 구분, 산업 구분(Finance와 ICT), 투자 구축 완료 구분, 벤더 유무 구분이다. 분석 결과, 91개 기업은 빅데이터 투자 공시 이후 시장 가치가 평균 0.92% 상승한다는 사실을 확인하였다. 특히 Finance 기업, non-ICT 기업, 시가 총액이 작은 기업, 빅데이터 전문 벤더 기업을 통해 투자한 기업, 그리고 빅데이터 시스템이 구축 완료됐다는 공시에 해당하는 기업의 시장 가치가 두드러지게 상승한다는 사실을 알 수 있었다. 본 연구는 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구가 거의 전무하다는 점에서 학문적인 의의를 지니고, 빅데이터 투자를 고려 중인 기업 의사 결정자들에게 실질적인 참고 자료가 될 수 있다는 점에서 실무적인 시사점을 갖는다.