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영어

This paper investigates the empirical power and misspecification of event study methods detecting accounting-based measures of abnormal operating performance following major corporate events, such as stock repurchases, security offerings, mergers and acquisitions, or earnings announcement, in the Korean Stock Market. Based on the simulation analysis that is similar to that of Brown and Warner(1985), this paper examines the choice of a model of operating performance and a statistical test of abnormal operating performance. We find that the level model of expected operating performance that matches sample firms to reference portfolios of one-digit KSIC code and similar pre-event performance yields well specified, powerful test statistics in the random samples. We also find that nonparametric Wilcoxon signed-rank test statistics are uniformly more powerful than conventional t-statistics. We document, however, that there is no method that yields test statistics that are well specified in every sampling situation due to the impact of size or performance based sampling biases on statistical tests.

한국어

본 연구는 합병, 유상증자 및 자사주 취득 등과 같은 개별기업의 주요 의사결정이 영업성과에 미 치는 영향을 측정하기 위해 회계 정보를 활용하여 기대영업성과를 측정하고 초과영업성과의 유의성 을 검정하는 사건연구방법의 설정 오류(misspecification)와 검정력을 시뮬레이션 기법을 이용하여 분석한다. 또한, 이러한 시뮬레이션 분석 결과를 바탕으로 한국증권시장에서 통계적으로 가장 신뢰 할 수 있는 회계 정보 기반의 사건연구 즉 기대영업성과 측정모형과 초과영업성과의 유의성 검정 방법의 도출을 시도한다. 먼저, 임의표본을 대상으로 한 실증분석 결과에 의하면, 기대영업성과를 측정하는 모형으로는 사전성과 기준포트폴리오를 벤치마크로 한 수준모형(M3)을 활용하고, 유의성 검정 방법으로는 Wilcoxon 부호-순위 검정을 사용하는 것이 한국증권시장에서의 영업성과 연구에 가장 적합한 것으로 나타났다. 이에 반해, 특정한 표본 편의를 지닌 비임의표본을 대상으로 한 연구 에서는 표본 편의와 직접 관련된 재무적 특성을 가진 기준포트폴리오를 벤치마크로 한 수준모형을 성과측정 모형으로 하고, 유의성 검정으로는 임의표본에서와 마찬가지로 Wilcoxon 부호-순위 검정 을 활용하는 것이 설정의 오류를 피할 수 있는 적절한 연구방법으로 밝혀졌다.