• 재무관리연구
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• 제20권1호
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• pp.93-124
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• 2003

본 연구에서는 2000년부터 2002년까지의 기간에서 국내 외의 재무분석가들이 1999년$\sim$2003년까지의 각 연도별 연간 매출액, 영업이익과 순이익에 대하여 발표한 예측치를 대상으로 하여 재무분석가들이 기업실적을 얼마나 정확하게 예측하며, 예측치를 수정할 때 어떤 체계적인 경향을 보이며, 기업실적을 예측할 때 전년도의 실적변화에 대해 어떤 반응을 보이는지를 분석하는데 목적을 두었다. 이러한 분석목적을 달성하기 위하여 재무분석가별, 예측년도별, 전년도의 기업실적 변화별로 표본을 각각 분류하여 재무분석가별 예측의 정확성, 합의예측치의 상대적 정확성, 예측치의 수정패턴 및 예상 밖의 전년도 실적변화에 대한 반응을 분석하였다. 본 연구에서 발견된 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 매출액, 영업이익과 순이익의 표준예측오차가 모두 통계적으로 유의적인 음(-)의 값을 보임으로써 재무분석가들이 기업실적을 상향 편의적으로 예측하는 경향이 있음을 발견하였다. 둘째, 국내. 외 재무분석가의 예측정확성을 비교한 분석에서 국내 재무분석가들이 국외 재무분석가들에 비해 상대적으로 정확한 예측을 하고 있음을 발견하였다. 셋째, 예측시점별로 측정한 평균표준예측오차에 대한 분석에서는 예측시점이 기업실적의 발표시점에 가까워질수록 예측의 정확성이 높아짐을 발견하였다. 넷째, 개별재무분석가와 비교할 때, 합의예측치의 정확성이 상대적으로 떨어지는 것으로 나타났으며, 합의 예측치를 추정할 때 평균보다 중위값을 이용하여 추정한 경우 예측오차를 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 다섯째, 재무분석가들이 기업실적을 과대 예측한 다음 예측치를 하향 수정하는 것으로 나타났으나 체계적이지 않음을 발견할 수 있었다. 즉 재무분석가들은 전년도의 기업실적에 따라 예측치를 상향 또는 하향 수정하는 것으로 나타났다. 여섯째, 재무분석가들은 예측활동을 수행하는 과정에서 전년도의 매출액 변화에 대하여 과대 반응하는 한편 전년도의 영업이익과 순이익 변화에 대하여 과소 반응함을 발견할 수 있었다. 일곱째, 재무분석가들의 예측편의를 보다 정확하게 분석하기 위하여 정보변수인 전년기업실적 변수를 예상된 실적변화와 예상치 못한 실적변화로 분류하여 Easterwood-Nutt(1999)모형을 이용해 분석한 결과 세 개의 기업실적변수(매출액, 영업이익과 순이익)모두의 예상치 못한 전년실적변화에 대해 재무분석가들이 과대 예측하는 것이 아니라 낙관적 예측을 수행하는 경향이 있음을 발견할 수 있었다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권10호
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• pp.9-21
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• 2020

The aim of this paper is to predict the Borsa Istanbul (BIST) 30 index movements to determine the most accurate buy and sell decisions using the methods of Artificial Neural Networks (ANN) and Genetic Algorithm (GA). We combined these two methods to obtain a hybrid intelligence method, which we apply. In the financial markets, over 100 technical indicators can be used. However, several of them are preferred by analysts. In this study, we employed nine of these technical indicators. They are moving average convergence divergence (MACD), relative strength index (RSI), commodity channel index (CCI), momentum, directional movement index (DMI), stochastic oscillator, on-balance volume (OBV), average directional movement index (ADX), and simple moving averages (3-day moving average, 5-day moving average, 10-day moving average, 14-day moving average, 20-day moving average, 22-day moving average, 50-day moving average, 100-day moving average, 200-day moving average). In this regard, we combined these two techniques and obtained a hybrid intelligence method. By applying this hybrid model to each of these indicators, we forecast the movements of the Borsa Istanbul (BIST) 30 index. The experimental result indicates that our best proposed hybrid model has a successful forecast rate of 75%, which is higher than the single ANN or GA forecasting models.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.207-215
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• 2018

본 연구는 유가증권 및 코스닥상장기업을 대상으로 기업의 비정상 투자가 재무분석가의 이익예측과 어떠한 관계가 있는지 실증적으로 분석하였다. 본 연구의 분석기간은 관심변수를 기준으로 2003년부터 2015년까지(종속변수는 2004년부터 2016년까지)이며 재무분석가가 주당이익예측치를 발표한 기업 중 연구조건을 만족하는 최종표본 4,917개 기업/년 자료를 분석대상으로 선정하여 연구를 진행하였다. 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, 비정상 총투자, 비정상 R&D, 비정상 CAPEX 투자가 많을수록 재무분석가의 이익예측정확성은 유의하게 향상되었다. 둘째, 비정상 총투자, 비정상 R&D, 비정상 CAPEX 투자가 많을수록 재무분석가의 이익예측은 비관적인 성향을 갖는 것으로 나타났다. 추가분석을 통해 이러한 결과는 과소투자 집단보다는 주로 과잉투자 집단에 의해 발생되는 결과임이 입증되었다. 본 연구결과는 재무분석가의 이익예측 결정요인으로 비정상투자가 고려된다는 점에서 기존 연구에 추가적인 공헌점이 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.280-286
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• 2019

본 연구는 수익비용대응이 정보비대칭을 감소시키는지 먼저 살펴보고 이익지속성과 정보비대칭에 미치는 영향을 검증한다. 경영자와 정보이용자간에 정보비대칭이 존재하는 상황에서 경영자는 이익의 질을 높임으로써 정보비대칭을 감소시킬 수 있다. 정보비대칭은 재무분석가의 이익예측분산으로 측정한다. 선행연구의 결과를 살펴볼 때, 수익비용대응이 높을수록 정보비대칭이 감소하는지를 살펴보고, 수익비용대응이 높은 경우 이익지속성과 정보비대칭간에 음(-)의 관련성이 나타나는지를 검증한다. 연구결과, 수익비용대응이 높은 기업들은 정보비대칭이 감소하는 결과를 보였다. 높은 수익비용대응이 수행된 이익의 지속성은 재무분석가의 이익예측분산을 감소시키는 것으로 나타났다. 이는 수익비용대응이 잘 이루어질수록 이익의 질이 개선되고 기업의 불확실성에 대한 정보위험이 감소되는 것을 의미한다. 본 연구는 높은 수익비용대응이 수행된 이익의 지속성이 정보비대칭을 감소시키는지를 분석했다는 점에서 선행연구와 차별성을 가진다. 경영자가 적절한 수익비용대응을 수행하여 정보비대칭을 감소시킨다는 본 연구의 결과는 회계이익정보를 활용하는 이해관계자들에게 추가적인 시사점을 제공할 것이다.

• 유통과학연구
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• 제18권2호
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• pp.99-108
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• 2020

Purpose: This paper investigated the relationship between market competition and firm valuation error. Furthermore, Additional analyses were made according to the quality of financial reports and the listed market. Through the process we confirm to the impact of competition on the capital market. The purpose of this study is to analyze the impact of competition on valuation errors. The preceding studies did not provide a consistent results of the effects of competing functions on the capital market. One view is that the competition could mitigate the information asymmetry, and the other is that monopolistic lessens the manager's involvement in financial reporting. This study is intended to expand the prior study by analyzing the impact of competition on the capital market and on the valuation of investors. Research design, data, and methodology: The analysis was conducted on 12,031 samples over 11 years from 2008 to 2018 using data from market in Korea. Here the valuation error was measured by the research methodology of Rhodes-Kropf, Robinson and Viswanathan (2005), and competition measured by Herfindahl-Hirschman Index multiplied by (-1), and Concentration Ratio by (-1). Results: We confirm that the positive relationship between competition and the valuation error. In addition, we also found that the positive relation between competition and valuation error was in cases of low discretionary accruals and the KOSDAQ market. This means that the net function of competition does not mitigate valuation errors. Conclusions. This study has the following contributions when compared to prior research. First, the relevance between the level of competition and the valuation of the entity was confirmed. The study by Haw, Hu and Lee (2015) suggested that monopolistic industry of analysts' forecast is more accurate due to lower the variability in earnings. This study magnified it to confirm that monopolistic lessen information uncertainty in valuation. Second, the study on valuation errors was expanded. While the study on the effect of valuation errors on the capital market is generally relatively active, it is different that competition degree has analyzed the effect on valuation errors amid the lack of research on the effect on valuation errors.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.