재무분석가 예측치의 라운딩현상과 예측정확성 (Rounding of Analyst Forecasts and Forecast Accuracy)

서지정보

· 발행기관 : 한국회계학회
· 수록지 정보 : 회계학연구 / 40권 / 3호 / 119 ~ 155페이지
· 저자명 : 허봉구, 마승수, 이장건

초록

히핑현상은 실제 데이터는 연속적인 분포를 가진 값이지만 측정과정에서 대략적인 값으로 측정되거나 설문과정에서 대략적인 값으로 조사됨으로 인해 나타나게 되는 측정오류의 형태를 의미하는 표현이며 주로 라운딩된 수치의 형태로 나타난다(Huttenlocher et al. 1990; Hermann and Thomas 2005). 선행연구는 재무분석가 주당순이익 예측치의 라운딩된 수치에서 히핑현상이 존재함을 발견하였다. 하지만, 국내연구는 재무분석가 주당순이익 예측치의 라운딩현상뿐만 아니라 기업이 보고한 주당순이익 실제치의 라운딩현상에 대한 연구도 아직 진행된 적이 없다. 이에 본 연구는 먼저 유가증권시장 상장기업 주당순이익 실제치와 재무분석가 주당순이익 예측치에서 라운딩현상이 존재하는지를 검토하였다. 또한 국내 주식시장의 특성을 반영하여 분석대상을 주당순이익에서 원래 금액(주식수로 나누기 전의 금액)인 영업이익, 당기순이익, 매출액 등으로 확장하였다.
2001년부터 2012년까지 유가증권시장 상장기업에 대한 269,510개 재무분석가 예측치를 대상으로 분석한 결과, 선행연구와 달리 국내에서는 재무분석가 주당순이익 예측치에서 히핑현상이 나타나지 않고, 재무분석가 영업이익, 당기순이익, 매출액 예측치에서 히핑현상이 나타났다. 또한 히핑현상을 보인 재무분석가 예측치는 예측정확성이 낮고 과대예측하는 것으로 나타났다. 추가적으로 재무분석가 예측치의 라운딩에 대한 주식시장 참여자들의 반응을 분석한 결과, 주식시장 참여자들은 라운딩된 재무분석가 예측치에 대해 라운딩되지 않은 재무분석가 예측치보다 이익공시일에 더욱 부정적인 반응을 보여 라운딩으로 인한 재무분석가의 과대예측을 합리적으로 수정하는 것으로 나타났다.

영어초록

Heaping is a specific form of response error typical to collected measure process and survey. Prior research has presented the phenomenon of heaping for analyst forecasts of annual earnings per share(EPS). And Herrmann and Thomas(2005) provide evidence that rounded forecasts are less accurate than other forecasts. In this paper we adopt a different and extended approach to Herrmann and Thomas(2005). Specifically, we have to take into account that Korean stock market can sometimes differ from U.S. stock market. And then we expand the prior research to analyst forecasts of operating income, net income, and sales.
This study used 269,510 analyst forecasts collected from KOSPI over 2001 - 2012 period and empirically tested the relationship between heaping and forecast accuracy. The samples used in this study are retrieved from KIS-VALUE database and the forecast data are retrieved from Fn-DataGuidePro database.
We observed the phenomenon of heaping for analyst forecasts of operating income, net income, and sales. And then we investigated the relationship between heaping and forecast accuracy. To examine the relationship, we used multiple regression method using the forecast accuracy as a dependent variable and rounding as a research variable . In addition, we include various control variables identified in prior studies. The selected control variables are characteristics of analysts and firms. The analysts characteristics are the previous absolute forecast error of analyst, the previous forecast error of analyst, the number of analysts employed by the broker employing analyst, the number of firm forecasts made by analyst, the number of years of firm-specific experience for analyst, the number of calendar days from the forecast date to the earnings announcement date, the number of firms followed by analyst, and the number of industries followed by analyst. And the firms characteristics are the market value of firm, debt ratio, return on assets, ratio of market value to book value of equity of firm, ratio of the largest shareholder, covariance of 1 year daily stock return, and standard deviation of 1 year daily stock return of firm.

참고자료

· 없음