초록 열기/닫기 버튼
본 연구는 분석가의 부주의나 고의가 없는 경우에도 이익분포가 비대칭이면 예측오차가 생길 수 있다는 관점을 제시한다. 분석가의 비용함수를 평균절대편차(Mean Absolute Error; MAE)를 최소화하는 것이라고 전제하면 분석가는 이익분포의 중간값을예측치로 선택한다고 본다. 미래이익에 대한 최선의 기대치는 이익분포의 평균값인데 중간값을 예측치로 선택하면 의도하지 않은 예측오차가 생길 수 있다. 이 오차는 이익분포의비대칭도에 비례하는 평균값과 중간값의 차이와 같다. 본 연구는 MAE를 최소화하기 위해 분석가가 이익분포의 중간값을 이익 예측치로 선택한다는 추론을 바탕으로 음(양)의 비대칭을 보이는 이익분포는 일정한 음(양)의 예측오차를나타낼 것이란 예측을 규명한다. 이를 위해 최근 9년(2006년부터 2014년까지)의 분기이익 예측치를 분석하였다. 그 결과 이익분포의 비대칭도는 예측오차와 유의한 관련성을 나타낼 것이란 예측을 실증적 증거로 확인할 수 있었다. 이러한 분석결과는 예측오차에 영향을 미치는 다양한 요인들(기업규모, 분석가의 수, 적자여부, 이익예측의 불확실성, 최신 정보에 대한 분석가의 미온적 반응)의 효과를 통제한 후에도 유지되었다. 또한 이익분포의비대칭도는 잠정실적 공시일의 주가반응과 음의 관계를 나타낸다는 사실을 확인하였다. 이것은 이익분포의 비대칭도가 클수록 주가반응이 둔화된다는 것으로 이익공시일의 비기대실적(earnings surprise) 중 비대칭성에서 기인한 부분을 상쇄하기 위한 주가조정이 나타난다는 것이다. 이것은 시장참여자들이 비대칭 이익분포와 관련된 예측오차의 문제를 어느정도 알고 있음을 의미한다.
This paper suggests that analysts’ optimal earnings forecasts can be biased without misbehavior nor selective behavior. If the analysts’ objective is to provide the forecast minimizing the mean absolute forecast error (MAE), the optimal forecast is the median rather than the mean earnings. The earnings distributions of firms are mostly skewed for a variety of reasons. Thus, if analysts forecast the median earnings to achieve minimum MAE, their forecasts are biased by the mean-median differences of the earnings distributions. In this paper, we are assured that there are a significantly positive relation between earnings skewness and analyst forecast bias. These findings are robust after controlling for various other factors proposed in previous studies; such as size, analyst following, losses or gains, uncertainty in earnings forecasts, selection bias, analysts under-reaction, and analysts’ incentives to generate trading commissions. We also find some evidence that the stock market response to earnings announcement is positively related with analysts' forecast error and negatively related with earnings skewness. This means that stock market understands part of the skewness-induced bias and is able to adjust accordingly. The findings in this paper complement the existing explanations of analyst forecast bias. In addition, this explanation makes several contributions to the literature. First, while most existing theories are explicitly motivated by explaining only analyst forecast optimism, the explanation in this paper applies to both forecast optimism and pessimism. The selection bias explanation supports only forecast optimism. The selection bias explanation argues that analysts may censor their forecasts when the prospects of the firm are unfavorable, leading to optimism in the observed forecasts.
키워드열기/닫기 버튼
forecast error, earnings distribution, skewness, median
