주가급락에 관하여 최근의 연구들에서는 주가급락을 기업의 행태와 관련시키는 연구들이 보고되고 있다. Jin and Myers(2006)는 국가 간 연구를 통하여 회계정보 불투명이 클수록 주가급락 발생빈도가 크다고 하였고, Hutton et al.(2009)은 기업의 회계정보가 불투명할수록 주가급락 위험이 크다고 하였다. 국내 연구들도 기업의 불투명성이 주가급락 위험을 증가 시키는 것으로 보고하고 있다(임현일, 김민수, 2014; 이진훤 윤성용, 2015).

그러하다면, 주가 급락위험이 높은 표본 기업의 경우 주식시장 정보환경이 열악하고, 이것이 불투명한 기업 지배구조 때문이라면 대리인 비용을 줄여주는 기관투자자의 감시기능도 상대적으로 역할을 덜 할 수 있음을 예상할 수 있다. 이러한 이유로 주가급락 위험이 높은 경우 기관투자자의 감시기능은 덜하고 주식시장의 정보환경은 더 악화되어 있을 것으로 예상하고, 주가급락 위험이 낮은 경우 상대적으로 기관 투자자 감시역할은 강화될 수 있고 주식시장의 정보환경도 더 나을 것으로 예상할 수 있어서 기관투자자 거래비중의 주식 유동성에 대한 효과는 주가급락 위험이 큰 경우(H-NCSKEW)에 더 크고, 기업 가치에 대한 효과는 주가급락 위험이 작은 경우(L-NCSKEW)에 더 클 것으로 예상할 수 있다. 분석에 사용할 주가급락 위험 측정치는 Chen et al.

(2001)에서 소개한 조정수익률의 음(-)의 조건부 왜도 측정치를 이용한다. 조정수익률(R)은 일별 수익률에서 코스피지수 수익률을 차감한 값으로 하고, 다음 식과 같이 주가급락위험(NCSKEW) 측정치를 구한다. R은 기업별 일별 수익률에서 KOSPI지수 수익률을 차감하여 구하고, n은 해당연도 동안 일별 수익률 관측치 수, i는 해당기업, t는 해당연도를 나타낸다. 음(-)의 부호를 취한 것은 음의 조건부 왜도의 값이 커질수록 주가급락의 경향이 증가하는 것을 나타내도록 조정한 것이다. 먼저 주가급락 위험 측정치(NCSKEW)의 연도별 중간 값을 기준으로 그 값보다 큰 표본과 작은 표본으로 구분하여 앞서 사용한 회귀분석 모형을 이용하여 각각 표본별로 분석하여 계수의 크기와 유의도를 살펴보고, 이후 이미 이용한 두 가지 정보비대칭 정도 구분 기준 각각에 주가급락 위험의 크기에 따른 구분을 추가로 적용하여 샘플을 구분하여 분석하여 주가 급락 위험의 효과가 예상과 같을 지 살펴본다. <표 13>은 분석 결과를 보여준다.

결과는 앞서 예상한 바와 일치하였다. Panel A에서 우선 종속변수를 비유동성 측정치로 삼은 회귀모형의 경우 종속변수가 Amihud와 Roll impact 모두에서 주가급락 위험이 높은 기업(H-NCSKEW)의 경우 기관투자자 거래비중(INST)의 계수가 유의한 음(-)의 값을 갖고 주가급락 위험이 낮은 기업(L-NCSKEW)의 경우 유의하지 않는 계수 값을 나타내었다. 이로써 주가급락 위험이 높아 주식시장의 정보환경이 열악한 기업의 경우 기관투자자 거래가 정보환경을 개선시키는 역할이 더 뚜렷하다는 결과를 얻을 수 있었다. 종속변수를 기업 가치로 하는 회귀모형의 경우 Panel B에 결과를 보여주고 있다.

출처 : 토토 ( https://scaleupacademy.io )

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