earticle

영어

We utilize the cross-sectional earnings model to predict future earnings of firms in the Korean capital market. Following Hou et al. (2012), We generate one- and two-year-ahead future earnings from the cross-sectional model using a few of accounting variables to forecast future earnings for Korean firms. The sample used in this study consists of non-financial public firms in the Korean stock market from 2002 to 2010. We evaluate the performance of the model-based forecasts vs. analysts’ forecasts in terms of accuracy and bias. We find that the model-based forecasts are less accurate than analysts forecasts but they are less biased than analysts forecasts for one-year horizon. For two-year horizon, the model-based forecasts are more accurate and less biased than analysts’ forecasts. We also find a higher level of earnings response coefficient for the model-based forecasts than analysts forecasts in the association framework. This empirical evidence suggests that the model-based earnings forecasts are useful proxies for market expectations of future earnings. Overall, this study suggests that earnings forecasts from the cross-sectional model can be useful in the Korean capital market where analyst coverage is limited.

한국어

f본 연구의 목적은 최근 미국 연구에서 소개된 횡단면 자료를 이용한 미래 이익예측 모형의 유용 성을 국내 자본시장에서 검증하는 데 있다. 국내자본시장과 같이 재부 분석가의 이익예측이 미국과 같이 활성화되어 있지 않은 상황에서 대체적인 방법으로 모형에 따라 도출된 이익이 대체적으로 활 용될 수 있다는 점에서 본 연구의 의의를 찾을 수 있다. 이를 위하여 구체적으로 Hou et al.(2012) 에서 제시한 이익예측 모형을 이용하여 차기(t+1)와 차차기(t+2)의 이익 예측 치를 구한 다음, 국내 재무 분석가의 이익예측 치와 비교하여 유용성을 보고하고자 한다. 2002년부터 2010년까지 유가증권시장과 코스닥 시장을 대상으로 실증 분석한 결과, 첫째, 국내자 본시장에서도 횡단면적 모형을 활용한 이익예측이 높은 설명력을 갖는 것으로 나타나 유용할 수 있 음을 확인하였으며 둘째, 횡단면 모형을 이용하여 구한 차기(t+1)의 이익 예측 치는 재무 분석가의 차기(t+1) 예측보다 정확도는 떨어지지만 편의가 더 낮게 나타났다. 또한 차차기(t+2)의 이익 예측 모형에 나온 미래 이익예측 치는 정확도와 편의 면에서 재무 분석가의 차차기(t+2) 예측치 보다 우 월함을 보여 주었다. 셋째, 비 기대이익에 대한 이익 반응 계수를 비교해 본 결과, 모형을 통한 이 익 예측치를 사용한 비 기대이익에 대한 이익반응 계수가 재무 분석가의 예측치를 사용한 비 기대 이익에 대한 반응 계수보다 더 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 모형을 이용한 예측치가 국내 자본시장에서 유용하게 사용될 수 있음을 보여주며 2년 또는 3년 후의 중·장기 이익예측정보를 필요로 하는 연구에 유용할 것으로 기대된다.