본 연구는 임직원 스톡옵션의 공정가치 평가를 위해 선행되어야 할 임직원 스톡옵션의 행사패턴과 조기행사에 영향을 미치는 요인을 실증분석하였다. 선행연구에 따르면 임직원 스톡옵션은 의무보유기간이 지난 후 바로 조기행사 되는 현상이 나타나며, 이러한 행사패턴에 개인의 위험회피성향, 옵션의 행사를 통해 기대되는 수익, 기업특성, 그리고 행태적 요인 등이 영향을 미치는 것으로 주장된다. 2000년부터 2006년 사이에 부여된 총 111건의 스톡옵션에 대한 총 3,267명의 임직원이 행사한 국내 스톡옵션을 대상으로 분석한 결과, 스톡옵션은 부여 후 약 3.15년이 지나서, 의무보유기간(권리확정기간)후에는 약 0.37년이 지나서 조기행사 되는 모습을 보여주었다. 그리고 이러한 조기행사에는 개인의 위험회피성향과 스톡옵션의 행사로부터 얻는 수익, 그리고 기업의 특성요인이 영향을 미치는 것으로 나타났다.

본 연구는 2000~2006년의 기간 동안 발생한 코스닥기업 인수합병결정의 성과를 측정하고 그 성과에 대한 횡단면분석을 통해 기업지배구조가 합병성과를 설명할 수 있는지 검토하였다. 본 연구를 통해 지분변수 등 기업지배구조 변수들이 합병성과의 횡단면 차이에 대해 상당한 설명력을 지니고 있음을 알 수 있었다. 본 연구의 시사점을 좀 더 구체적으로 서술하면 아래와 같다. 첫째, 지분변수 중에서 임원 지분이 대주주 지분변수, 지분 5% 이상 대량보유자의 지분과 기관투자자의 지분 등 외부 투자자의 지분보다 합병성과에 긍정적으로 영향을 미치는 결과로 나타났다. 둘째, 임원 지분 이외에 중요한 외부 투자자로 인식되는 외국인 지분의 경우, 그 자체로서는 기업합병의 성과에 큰 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 이것은 선행연구와 달리(김희석 조경식 2006), 코스닥시장에서 외국인지분의 경우, 합병성과에 영향력이 없음을 알 수 있다. 또한, 소액투자자들도 내부지분과 같이 영향력이 큰 것으로 나타났으며, 이것은 합병이라는 특정한 사건이 투기적인 성향을 보이는 소액주주들에게 단기적으로 호재로 작용했을 가능성도 상존하기 때문이라 고 판단되며, 비교적 기업에 대한 정보가 부족한 소액주주들에게 합병으로 인한 시너지 효과가 발생하여 가치상승으로 이어질 것이라는 막연한 기대심리가 소액주주들의 지분이 증가한 원인으로 작용했을 수 있다. 셋째, 기존연구와 달리, 임원 지분과 같은 내부 투자자들의 지분율이 합병의 성과를 설명하는 유의한 변수로 나타났다. 이것은 코스닥시장의 규모가 유가증권시장보다 작기 때문에 소액투자자들처럼 소수임원으로도 통제가 가능하기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구의 실증분석 결과는 전체적으로 기업합병의 성과에 기업지배구조가 일정부분 영향을 미치고 있음을 시사하고 있다. 소액투자자들이 코스닥시장 지배구조에 일정부분 영향을 미치는 결과는 기존 연구와 달리 새로운 연구결과라 할 수 있다.

This paper tests the validity of pecking order theory by Myers(1977) and Myers and Majluf(1984) on Korean manufacturing firms listed in the KRX for the years of 1994 to 2003. We also want to see if there is any difference in financing behavior between chaebol affiliated firms and non-chaebol affiliated firms. We develop testable hypotheses from the idea that established relationship between bank and firm mitigates the problem of information asymmetry (Kang and Lim, 2001), and thus makes it easier for firms to raise funds through banks. The test result of the first stage shows that firms prefer cash reserves to debt financing, and prefer debt to equity. Chaebol affiliated firms are found to behave as if they already exploit internal capital markets. The second stage of the test carried out by dividing debt capital into bank loans and corporate bonds also shows a consistent pattern of financing behavior. Firms are testified to prefer cash to bank loans, bank loans to corporate bonds, and corporate bonds to equity. In this case chaebol affiliation seems to make firms behave as if they already establish internal capital markets. Further analysis shows that some, though not in every case, difference of ordering around the occasion of Korean financial crisis exists. It may be from the change of attitude of Korean firms to risk, or from weakened influence of internal capital market along with strengthened market power in the post-crisis period.

본 연구의 목적은 국내에서 운용되는 신탁형과 회사형을 포함한 주식형 펀드들의 시장 타이밍 능력과 변동성 타이밍 능력을 검증하는데 있다. 본 연구의 표본기간은 2001년 1월에서 2007년 12월까지의 기간으로, 표본 기간 동안 24개월 이상 존재한 545개의 펀드를 분석 대상으로 하였다. 분석결과, 전통적인 방법을 이용하였을 경우 소수의 펀드에서 시장 타이밍 능력과 변동성 타이밍 능력이 존재하는 것으로 나타났다. 하지만, 횡단면 부트스트랩(cross-sectional bootstrap) 방법으로 도출된 '운(luck)' 분포를 이용하였을 경우, 타이밍 능력이 존재하는 소수의 주식형 펀드들은 단지 '운(luck)'에 의한 것이지 '능력(skill)'에 의한 것이라고 판단하기 어렵다는 것을 발견하였다.

본 논문에서는 복합금융그룹화가 해당 그룹소속 개별금융회사의 부실위험에 미치는 영향을 2003년 12월(4분기)부터 2006년 12월까지(4분기)까지 국내 복합금융그룹 및 개별금융회사의 분기별 재무자료를 이용하여 검증하였다. 검증을 위해 개별기반 부실위험측도인 Z-index와 가중규제 자본비율이 복합금융그룹소속 금융회사들과 비금융그룹 금융회사들 간에 유의적인 차이가 있는지를 통합 및 패널 회귀분석을 이용해 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, Z-index 와 가중규제자본비율을 비교 분석한 결과, 복합금융그룹 소속 금융회사들의 부실위험이 비금융그룹 금융회사들에 비해 유의적으로 낮은 것으로 나타난다. 둘째, 두 그룹 간에 나타난 부실위험의 차이는 분석기간 초기에는 유의적이지 않지만, 최근으로 올수록 유의성이 높아진다. 셋째, 개별금융회사의 부실위험에 대해 소속된 금융그룹의 대형화, 다각화 및 그룹화 지표가 유의적으로 영향을 미치는 것으로 나타난다. 먼저 그룹화 효과의 경우 비록 단변량 비교에서는 복합금융그룹의 부실위험이 낮게 나타나지만, 부실위험에 영향을 미치는 다른 요인들의 효과를 통제하는 경우 개별금융회사의 그룹소속여부는 해당금융회사의 부실위험에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타난다. 그러나 이러한 부정적인 영향은, 해당복합금융그룹의 대형화 및 다각화 특성으로 인해 다소 완화되는 것으로 나타난다. 따라서 단일변량분석에서 드러난 복합금융그룹의 낮은 부실위험은 주로 해당그룹의 대형화로 인한 규모의 경제효과와 다각화에 따른 범위의 경제효과로부터 비롯되는 것으로 판단된다.

본 연구에서는 한국의 원화, 멕시코의 페소화, 브라질의 리알화 등 신흥 통화선물시장과 유럽의 유로화, 일본의 엔화, 영국의 파운드화 등 선진 통화선물시장을 대상으로 최적헤지비율을 추정하고, 외표본헤지기간을 두고 헤징유효성을 측정 및 비교하고자 하였다. 헤지비율은 모수의 추정기간을 한기간씩 이동하여 모수를 추정하는 롤링 윈도우즈(rolling windows)에 따른 OLS 모형, 오차수정모형과 일정 조건부 상관관계 이변량 GARCH(1, 1) 모형에 의해 추정하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 일별, 주별, 월별 등 헤징기간에 관계없이 어떠한 헤징모형을 이용하더라도 한국 원/달러 선물을 이용한 헤징은 현물환율의 가격변동위험을 97% 상회할 정도로 감소시키고 있음을 보여주고 있다. 둘째, 일별, 주별, 월별 등 헤징기간에 관계없이 한국 원화 선물시장은 브라질 리알화, 멕시코 페소화 등 신흥통화 선물시장과 유럽 유로화, 영국 파운드화, 일본 엔화 등의 선진통화 선물시장보다 현물환율의 변동위험에 대한 헤징수단으로 우월함을 보여주고 있다. 이는 한국 원/달러 통화선물이 현물환율의 위험관리수단으로 유용성이 매우 높고 위험관리도구로서 역할을 성실히 수행하고 있음을 보여주는 것이라 할 수 있다. 셋째, 헤징모형 간의 헤징유효성을 비교하면, 신흥통화와 선진통화에 관계없이 최적헤지 비율의 추정에 이용된 단순모형, OLS 모형, 오차수정모형, 그리고 CCC BGARCH(1, 1) 모형에 따른 헤징성과에 유의한 차이가 없음을 보여준다. 이러한 결과에 비추어 볼 때, OLS 모형, 오차 수정모형, 이변량 GARCH(1, 1) 모형 등의 복잡한 계량모델을 이용한 헤징보다 단순히 현물보유 포지션과 반대되는 동일한 금액의 포지션을 선물시장에 취하는 단순모형을 이용한 헤징이 유용할 수 있음을 시사하고 있다. 넷째, 신흥통화와 선진통화에 관계없이 헤징기간이 늘어날수록 헤징유효성 또는 헤징성과가 높아지고 있음을 보여주고 있다.

This study is on the forecasting performance analysis of range volatility estimators(Parkinson, Garman and Klass, and Rogers and Satchell) relative to historical one using two-scale realized volatility estimator as a benchmark. American sub-prime mortgage loan shock to Korean stock markets happened in sample period(January 2, 2006~March 10, 2008), so the structural change somewhere within this period can make a huge influence on the results. Therefore sample was divided into two sub-samples by May 30, 2007 according to Zivot and Andrews unit root test results. As expected, the second sub-sample was much more volatile than the first sub-sample. As a result of forecasting performance analysis, Rogers and Satchell volatility estimator showed the best forecasting performance in the full sample and relatively better forecasting performance than other estimators in sub-samples. Range volatility estimators showed better forecasting performance than historical volatility estimator during the period before the outbreak of structural change(the first sub-sample). On the contrary, the forecasting performance of range volatility estimators couldn't beat that of historical volatility estimator during the period after this event(the second sub-sample). The main culprit of this result seems to be the increment of range volatility caused by that of intraday volatility after structural change.