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      투자추천없는 재무분석가 분석보고서의 특성 = The Properties of Analysts’ Earnings Forecasts without Stock Recommendation

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      https://www.riss.kr/link?id=A104008748

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This paper examines the determinants of earnings forecasts issuance without stock recommendation(so called ‘Not Rated’ hereafter ‘NR’) in Korean capital market for the sample period from 2002 to 2013. Although NR is one of the most important inputs in calculating the fundamental value of a firm, prior studies focus primarily on analysts’ forecasts and stock recommendations, respectively. However, analysts stock recommendations have a strong relationship with earnings forecasts, because stock recommendations are determined on the synthetic judgement about the future stock price. Also stock recommendations are generally known to have the useful role for market participants. This paper analyzes those who provide NR and the characteristics of NR, assuming that analysts’ NR forecasts are driven by different reasons and there will be some fundamental differences in their characteristics. For example, issuing NR forecasts needs comparatively less information and lower of analytic ability for analysts, so they are more likely to be issued by rookie analysts on average. Also regarding the firm characteristics, NR is more likely to be issued about the firms with comparatively smaller size. because more specific and accurate information are surrounded with the firms which have bigger sizes. The result shows that NR only forecasts are less accurate than other earnings forecasts. In addition, NR forecasts are primarily issued for growth stocks with a relatively high ROA but low market-to-book ratio. This result suggests, NR only forecasts are issued by analysts with less experience, who are relatively less subject to financial incentives since they have higher reputation. This study contributes to the literature by improving our understanding of the properties of NR earnings forecasts and stock recommendations, in effect, provides a better way to get more accurate fundamental value of a firm and, ultimately, help make more efficient resource allocations.
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      This paper examines the determinants of earnings forecasts issuance without stock recommendation(so called ‘Not Rated’ hereafter ‘NR’) in Korean capital market for the sample period from 2002 to 2013. Although NR is one of the most important i...

      This paper examines the determinants of earnings forecasts issuance without stock recommendation(so called ‘Not Rated’ hereafter ‘NR’) in Korean capital market for the sample period from 2002 to 2013. Although NR is one of the most important inputs in calculating the fundamental value of a firm, prior studies focus primarily on analysts’ forecasts and stock recommendations, respectively. However, analysts stock recommendations have a strong relationship with earnings forecasts, because stock recommendations are determined on the synthetic judgement about the future stock price. Also stock recommendations are generally known to have the useful role for market participants. This paper analyzes those who provide NR and the characteristics of NR, assuming that analysts’ NR forecasts are driven by different reasons and there will be some fundamental differences in their characteristics. For example, issuing NR forecasts needs comparatively less information and lower of analytic ability for analysts, so they are more likely to be issued by rookie analysts on average. Also regarding the firm characteristics, NR is more likely to be issued about the firms with comparatively smaller size. because more specific and accurate information are surrounded with the firms which have bigger sizes. The result shows that NR only forecasts are less accurate than other earnings forecasts. In addition, NR forecasts are primarily issued for growth stocks with a relatively high ROA but low market-to-book ratio. This result suggests, NR only forecasts are issued by analysts with less experience, who are relatively less subject to financial incentives since they have higher reputation. This study contributes to the literature by improving our understanding of the properties of NR earnings forecasts and stock recommendations, in effect, provides a better way to get more accurate fundamental value of a firm and, ultimately, help make more efficient resource allocations.

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      국문 초록 (Abstract)

      본 연구의 목적은 투자추천없는 재무분석가 이익예측의 특성을 살펴보는 것에 있다. 선행연구(Elton et al., 1986;Barber et al., 2001)에 따르면 재무분석가의 투자추천은 기업의 향후 주가 전망과 관련하여 자본시장에서 주요한 정보를 제공하는 것으로 알려져 있다. 하지만 최근 우리나라 자본시장에서 투자추천없는 재무분석가 이익예측이 지속적으로 제시되고 있으며, 이에 관해 일부 언론에서는 관련 시장루머 및 특징에 관한 기사를 보도하고 있는 실정이다. 하지만 재무분석가 관련 선행연구에서는 이러한 투자추천없는 재무분석가 이익예측에 대해서 분석에서 제외하거나 연구주제에서 제외하고 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 투자추천없는 재무분석가 예측의 결정요인에 대해서 재무분석가 특성별, 기업특성별로 구분하여 실증적으로 살펴보고, 이러한 재무분석가 예측의 정확성에 대해서 분석하고자 한다.
      실증분석결과, 투자추천없는 재무분석가 예측은 기업특성으로는 잠재적 성장주 기업, 그리고 재무분석가 인적특성으로는 비주류 재무분석가가 주로 분석하고 있는 것으로 나타났다. 구체적으로, 상대적으로 기업규모는 작고 시장에서 저평가되고 있으나 현재 수익성이 좋은 기업으로 나타났다. 또한 근속연한이 짧고, 소속증권사가 작으며 업무복잡성이 높은 재무분석가로 나타났다. 이러한 결과는 재무분석가가 현재로서 분석종목군에 해당기업을 편입해두고 이익예측을 하고 있으나 향후 주가전망과 같은 다각도의 분석이 필요한 투자추천은 하지 않는 것으로 해석할 수 있다. 다음으로, 투자추천없는 재무분석가 이익예측은 기타 재무분석가 이익예측보다 상대적으로 정확하게 나타났다. 이는 향후 주가 전망이 좋은 기업에 대하여 재무분석가가 적극적으로 분석에 시간과 노력을 투자하고 있음을 의미한다(McNichols and O’Brien, 1997;Hayes, 1998).
      본 연구의 공헌점은 다음과 같다. 자본시장에서 재무분석가 제공 정보를 활용하고 있는 정보이용자에게 주요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다. 특히 기업가치평가와 투자포트폴리오 구성에 있어서 투자추천없는 재무분석가 이익예측을 활용하는 방법을 모색할 수 있다.
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      본 연구의 목적은 투자추천없는 재무분석가 이익예측의 특성을 살펴보는 것에 있다. 선행연구(Elton et al., 1986;Barber et al., 2001)에 따르면 재무분석가의 투자추천은 기업의 향후 주가 전망과 ...

      본 연구의 목적은 투자추천없는 재무분석가 이익예측의 특성을 살펴보는 것에 있다. 선행연구(Elton et al., 1986;Barber et al., 2001)에 따르면 재무분석가의 투자추천은 기업의 향후 주가 전망과 관련하여 자본시장에서 주요한 정보를 제공하는 것으로 알려져 있다. 하지만 최근 우리나라 자본시장에서 투자추천없는 재무분석가 이익예측이 지속적으로 제시되고 있으며, 이에 관해 일부 언론에서는 관련 시장루머 및 특징에 관한 기사를 보도하고 있는 실정이다. 하지만 재무분석가 관련 선행연구에서는 이러한 투자추천없는 재무분석가 이익예측에 대해서 분석에서 제외하거나 연구주제에서 제외하고 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 투자추천없는 재무분석가 예측의 결정요인에 대해서 재무분석가 특성별, 기업특성별로 구분하여 실증적으로 살펴보고, 이러한 재무분석가 예측의 정확성에 대해서 분석하고자 한다.
      실증분석결과, 투자추천없는 재무분석가 예측은 기업특성으로는 잠재적 성장주 기업, 그리고 재무분석가 인적특성으로는 비주류 재무분석가가 주로 분석하고 있는 것으로 나타났다. 구체적으로, 상대적으로 기업규모는 작고 시장에서 저평가되고 있으나 현재 수익성이 좋은 기업으로 나타났다. 또한 근속연한이 짧고, 소속증권사가 작으며 업무복잡성이 높은 재무분석가로 나타났다. 이러한 결과는 재무분석가가 현재로서 분석종목군에 해당기업을 편입해두고 이익예측을 하고 있으나 향후 주가전망과 같은 다각도의 분석이 필요한 투자추천은 하지 않는 것으로 해석할 수 있다. 다음으로, 투자추천없는 재무분석가 이익예측은 기타 재무분석가 이익예측보다 상대적으로 정확하게 나타났다. 이는 향후 주가 전망이 좋은 기업에 대하여 재무분석가가 적극적으로 분석에 시간과 노력을 투자하고 있음을 의미한다(McNichols and O’Brien, 1997;Hayes, 1998).
      본 연구의 공헌점은 다음과 같다. 자본시장에서 재무분석가 제공 정보를 활용하고 있는 정보이용자에게 주요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다. 특히 기업가치평가와 투자포트폴리오 구성에 있어서 투자추천없는 재무분석가 이익예측을 활용하는 방법을 모색할 수 있다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 한종관, "회계정보를 활용한 비상장 중소기업 가치평가모형의 유용성에 관한 연구" 한국경영교육학회 30 (30): 121-145, 2015

      2 정석우, "재무분석가의 분석기업 결정과 예측특성에 영향을 미치는 요인" 한국회계학회 28 (28): 61-84, 2003

      3 박범진, "신용평가와 이익조정이 재무분석가의 이익예측정확성에 미치는 영향" 한국경영교육학회 27 (27): 161-184, 2012

      4 이기세, "부채특성이 재무분석가의 이익예측 정확성에 미치는 영향" 한국경영교육학회 28 (28): 329-350, 2013

      5 이윤원, "기업특성과 재무분석가 예측정보의 정확성" 17 : 90-108, 1993

      6 박성화, "기업집단 소속 비상장기업에 의한 공시의 정보전이효과:최대주주 지분 변동 공시" 한국경영교육학회 30 (30): 525-546, 2015

      7 방성식, "기업의 외부협력과 정보공유가 기업성과에 미치는 영향" 한국경영교육학회 29 (29): 137-157, 2014

      8 이투데이, "‘미운오리 백조로 거듭나나’매경이코노미. 제1707호"

      9 Langberg, N., "Voluntary Disclosures and Analyst Feedback" 48 (48): 603-646, 2009

      10 Irvine, P. J., "The Incremental Impact of Analyst Initiation of Coverage" 9 : 431-451, 2003

      1 한종관, "회계정보를 활용한 비상장 중소기업 가치평가모형의 유용성에 관한 연구" 한국경영교육학회 30 (30): 121-145, 2015

      2 정석우, "재무분석가의 분석기업 결정과 예측특성에 영향을 미치는 요인" 한국회계학회 28 (28): 61-84, 2003

      3 박범진, "신용평가와 이익조정이 재무분석가의 이익예측정확성에 미치는 영향" 한국경영교육학회 27 (27): 161-184, 2012

      4 이기세, "부채특성이 재무분석가의 이익예측 정확성에 미치는 영향" 한국경영교육학회 28 (28): 329-350, 2013

      5 이윤원, "기업특성과 재무분석가 예측정보의 정확성" 17 : 90-108, 1993

      6 박성화, "기업집단 소속 비상장기업에 의한 공시의 정보전이효과:최대주주 지분 변동 공시" 한국경영교육학회 30 (30): 525-546, 2015

      7 방성식, "기업의 외부협력과 정보공유가 기업성과에 미치는 영향" 한국경영교육학회 29 (29): 137-157, 2014

      8 이투데이, "‘미운오리 백조로 거듭나나’매경이코노미. 제1707호"

      9 Langberg, N., "Voluntary Disclosures and Analyst Feedback" 48 (48): 603-646, 2009

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      11 Hayes, Rachel M., "The Impact of Trading Commission Incentives on Analysts’ Stock Coverage Decisions and Earnings Forecasts" 36 (36): 299-320, 1998

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      19 Graham, J. R., "Herding Among Investment Newsletters:Theory amd Evidence" 54 : 237-268, 1999

      20 Bhushan, R, "Firm Characteristics and Analyst Following" (7) : 255-274, 1989

      21 Jacob, J., "Expertise in Forecasting Performance of Security Analysts" 28 (28): 27-60, 1999

      22 Petersen, M., "Estimating Standard Errors in Finance Panel Data Sets:Comparing Approaches" 435-480, 2009

      23 Mikhail, M. B., "Do Security Analysts Improve Their Performance with Experience?" 35 : 131-157, 1997

      24 Womack, K., "Do Brokerage Analysts’ Recommendations Have Investment Value?" 51 : 137-167, 1996

      25 Elton. E., "Discrete Expectational Data and Portfolio Performance" 41 : 699-713, 1986

      26 Kothari, S. P., "Capital Markets Research in Accounting" 31 : 105-231, 2001

      27 Barber, B., "Can Investors Profit from the Prophet? Security Analyst Recommendations and Stock Returns" 56 (56): 531-563, 2001

      28 Feng, M., "Analysts’ Incentives to Overweight Management Guidance when Revising Their Short-Term Earnings Forecasts" 85 (85): 1617-1646, 2010

      29 Clement, M. B., "Analysts Forecast Accuracy:Do Ability, Resources, and Portfolio Complexity Matter?" 27 : 285-303, 1999

      30 조선비즈, "2011.03.29. ‘투자의견 없는 보고서에 돈 있다’"

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      2020-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2017-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2013-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2011-01-24 학술지명변경 한글명 : 경영교육논총 -> 경영교육연구 KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2007-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2005-01-01 평가 등재후보 1차 FAIL (등재후보2차) KCI등재후보
      2004-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2003-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 1.39 1.39 1.34
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      1.3 1.28 1.351 0.59
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