자본잠식의 상장폐지 예측력에 관한 연구 (Is Equity Impairment Informative to Predict Delisting from Stock Market?)

서지정보

· 발행기관 : 한국회계정보학회
· 수록지 정보 : 회계정보연구 / 33권 / 1호 / 179 ~ 210페이지
· 저자명 : 임창우

초록

본 연구에서는 이분형 로지스틱 회귀분석을 사용하여 상장폐지 예측모형을 개발하였고 실증분석 결과의 강건성을 검증하기 위하여 붓스트래핑 기법을 활용하였다. 선행연구들과의 차별성은 자본잠식을 상장폐지의 신호로 인식하고 자본잠식이 발생하는 시점에 존재하는 자료들만을 이용하여 미래의 상장폐지 여부를 실증적으로 예측했다는 점이다. 상장폐지 여부를 종속변수로 하고 실물이익조정지수, 분식지수, 총자산증가율, 유동부채비율, 당좌비율, 자산총계, 자본잠식률, 기업규모, 감사의견, 감사법인, 그룹소속 여부 등을 독립변수로 선택하였다. 172개의 관측치가 연구표본에 포함되었는데 그 중에서 53개가 상장유지, 119개가 상장폐지였다.
자본잠식이 발생한 관측치 172개의 향후 5년간의 자료를 살펴본 결과, 상장유지될 확률은 30.8%, 상장폐지될 확률은 69.2%로 나타났다. 자본잠식이 발생한 시점에 얻을 수 있는 자료만을 이용하여 상장폐지를 예측하는 경우, 상장폐지 분류정확도는 모형에 따라 86.6%에서 90.8%로 밝혀졌다. 반면에 상장유지 분류정확도는 24.5%에서 49.1%로 밝혀졌다. 상장폐지 예측률은 높은 반면 상장유지 예측률이 낮은 이유는 상장기업이 상장폐지사유에 해당하는 경우에도 자동적으로 즉시 상장폐지되는 게 아니라 위원회에 이의신청을 하고 개선기간을 부여받아 상장폐지사유를 해소할 수 있기 때문으로 사료된다.
로지스틱 회귀분석의 축소모형(식 8), 붓스트래핑 로지스틱 회귀분석의 축소모형(식 9), 전진단계분석법을 적용한 로지스틱 회귀분석의 단순모형(식 10)을 비교한 결과, 결과가 거의 비슷한 것으로 나타나 본 연구의 모형들이 매우 강건하다는 결론에 도달했다.

영어초록

This study develops models predicting whether listed firms are to be involuntarily delisted or survived (continued to be listed) in the KRX within five years following equity impairment. The prediction was carried out at the time of equity impairment using data available at that point in time.
With a sample of 119 involuntarily delisted firms and 53 survived firms during 1991 and 2014, we find that equity impairment possesses significant predictive power on delisting. In comparing the mean differences of 13 independent variables of delisted firms and survived firms at the time of equity impairment, REMb, Ln(Assets), and Opinion exhibited differences significant at the 0.01 level, Size2 and Group exhibited differences significant at the 0.05 level, and REMa exhibited a difference significant at the 0.10 level. The two real earnings management measures (REMa and REMb) exhibited significant negative differences in means, implying that firms associated with aggressive earnings management are more likely to be delisted.
Logistic regression analysis found that REMb, Ln(Assets), and Opinion have the predictive power in separating delisted firms from survived firms predicted at the time of equity impairment. The prediction accuracy for delisting of the six models ranged from 86.6% to 90.8%, while the prediction accuracy for surviving of the six models ranged from 24.5% to 49.1%. The reason for relatively low accuracy for survived firms is presumably due to KRX regulations permitting equity-impaired firms to have a grace period to improve violations of listing regulations. Bootstrapping was applied to evaluate the robustness of our study and found that the logistic prediction models are very robust in that statistical test results were almost identical to those without bootstrapping application.

참고자료

· 없음