earticle

영어

The traditional view that firms have target leverage ratios has been challenged given that a firm’s leverage ratio could mechanically mean revert whether or not a target leverage level actually exists. Evidence of leverage ratio mechanical mean reversion for U.S. firms has been well documented by Chang and Dasgupta (2009). A replication of the analysis using data on South Korean firms highlight the potential that the mechanical mean reversion of the leverage ratio also exists for South Korean firms, challenging the interpretation of prior research that infers target behavior of firms based on tests using target adjustment models. Although one might be tempted to deduce that South Korean firms follow target behavior based on the fact that the mean reversion parameter obtained from the regression analysis yields statistically significant parameter values, our analysis shows that similar statistically significant values for the mean reversion parameter can also be obtained when simulation samples with non-target random financing is used. The stock and financial accounting data for South Korean firms was obtained from FnGuide’s Data Guide database for all firms listed on the Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) and the Korean Securities Dealers Automated Quotations (KOSDAQ) over a period of 16 years starting from 2000 to 2015. All values were converted into 2010 constant values in order to eliminate the effects of inflation with industry effects being controlled for within the regression analysis using the KSIC (Korea Standard Industrial Classification) codes at the twenty-one single alphabet level. Following the exclusion of non- financial firms, as well as firms with missing book value of assets, an additional requirement that firms have at least five years of continuous and non-missing accounting and stock price information for inclusion was imposed. This particular requirement was imposed to ensure that the leverage ratios in the simulation samples are given an acceptable length of time to evolve differently from the actual leverage ratio when random financing is assumed. Finally, firm-year observations with negative or greater than one book leverage or that have incomplete data were dropped to produce a final unbalanced panel data set that has 20,102 firm-year observations for 1,689 firms. Using the obtained panel data, three different simulation samples were generated by assuming different financing behavior and using data from the actual sample. The first simulation sample, denoted by S(p = 0.5, actual deficit), assumes an equal probability of debt issuance and repurchase, that is p is assumed to be 0.50. The second simulation sample obtains p using the actual financing deficit and newly retained earnings in the actual data and is denoted by S(p=empirical frequency, actual deficit). The third simulation sample, denoted by S(p=0.5, random deficit), was generated to remove any potential effects of endogeneity in the actual financing deficit as endogeneity could cause the simulated sample to produce results that are consistent with target behavior. Panel regression of these simulation samples, along with the actual sample, was conducted using a modified version of the leverage model that has leverage ratio as the dependent variable and the lagged leverage ratio as well as various firm-specific variables as the independent variables. The parameter coefficient estimates for the simulation samples were obtained by taking the average of 500 replications of the particular simulation. The signs for the coefficients on the lagged leverage ratio and firm-specific variables obtained from the leverage regressions were in the expected directions with respect to the leverage ratio. The significance of the coefficients can be viewed as verification that the leverage ratio for South Korean firms is related to the firm-specific variables selected for the leverage regression analysis. Similarly, the regressions of the simulation samples, also produced statistically significant coefficients for the firm-specific variables that have similar signs as those obtained for the actual sample. The significance of the firm-specific variable coefficients for the simulation samples highlights the fact that the chosen firm characteristics can impact the leverage ratio even when no target behavior is assumed and provides evidence that mechanical mean reversion of leverage ratios is also exhibited by South Korean firms.

한국어

재무분야에서 기업의 자본구조를 설명하는 이론으로는 절충이론(trade-off theory)와 자본조달 순위이 론(pecking order theory)이 대표적이다. 하지만 미국 기업을 대상으로 시행된 Chen and Zhao(2007) 및 Chang and Dasgupta(2009)의 실증분석 연구에 따르면, 기업이 목표자본구조를 설정하는지 여부와 상관 없이 부채비율은 기계적으로 평균회귀하는 특징이 있다고 밝힘으로써 기존의 절충이론을 지지하던 실증 연구들에 대해 근본적인 재검토가 필요함이 제기되었다. 본 연구에서는 이와 같은 부채비율의 기계적 평 균회귀 특성이 한국에서도 나타나는지 분석하였으며, 그 결과 미국 기업의 자료에서 처럼 한국 기업의 자료에서도 부채비율의 기계적 평균회귀 현상이 있음을 확인하였다. 특히, 목표자본구조를 설정하지 않 은 기업을 상정하여 무작위 자본조달(random financing) 시뮬레이션 실험을 한 경우에도 부채비율이 평 균으로 회귀하는 듯 보이는 현상(즉, 기계적 평균 회귀)가 나타남을 확인하였다. 본 논문의 실증분석은 한국거래소 및 코스닥에 상장된 비금융기업을 대상으로 하였으며, 주가 및 회계 정보는 FnGuide의 Data Guide 데이터베이스에서 채집하였다. 자료 기간은 2000년부터 2015년까지 총 16년이며, 물가상승률 및 산업군 효과가 나타나지 않도록 통제하고, 자본잠식 기업은 분석에서 제외하였 다. 추가적으로, 최소 5년동안의 연속적인 주가 및 회계정보 자료가 확보되는 기업만을 분석 대상으로 하였다. 이는 무작위 추출 실험에서 부채비율의 충분한 시계열 값이 생성될 수 있도록 하기 위함이다. 이러한 자료 정제작업 후 본 연구에서는 총 1,689개 기업의 20,102개의 기업-연도 관찰치를 이용할 수 있 었다. 실증분석에서는 전술한 한국기업들의 패널자료를 기반으로 각기 다른 자본조달 방식을 가정하여 세 가지 다른 부채비율의 시뮬레이션을 시행하였다. 첫 번째 시뮬레이션에서는 각 기업에서 실제 자본부족 (또는 잉여)가 나타날 때 50%의 확률로 부채발행 또는 주식발행 (잉여가 나타날 때는 부채상환 또는 주식재매입)을 하도록 했다. 두 번째 시뮬레이션에서는 50%의 확률 대신에, 실제 각 기업들의 부채 및 주식 발행의 비율을 이용하여 자본조달 시뮬레이션을 시행하였다. 세 번째 시뮬레이션에서는 발생 가능 한 내생성(endogeneity) 효과를 제거하기 위해 실제 자본부족(또는 잉여)가 발생하는 시점이 아닌 무작 위로 추출된 임의의 시점에서 자본조달 결정이 이뤄지도록 하였으며, 이 때 자본조달은 첫 번 시뮬레이 션 경우에서 처럼 50%의 확률로 부채발행 및 주식 발행(잉여의 경우에는, 50%의 확률로 부채상환 도는 주식재매입)이 이뤄지도록 했다. 우선, 실제 기업들의 부채비율을 과거 부채비율 및 기업 고유변수들에 회귀분석한 결과 회귀계수들의 부호는, 절충이론을 지지하는 기존 연구에서처럼, 과거 부채비율 및 기업규모는 양의 값을, 그리고 수익성 및 시장가 대 장부가 비율은 음의 값을 보였다. 또한 추정된 회귀계수들은 통계적으로도 유의하여 한 국 기업들의 부채비율은 독립변수에 사용된 기업 고유변수들과 연관되어 있음을 확인할 수 있었다. 하지 만 이와 같은 회귀분석의 결과는 목표 자본구조를 설정하지 않고 시행된 시뮬레이션에서도 질적으로 같 은 양상으로 나타났다. 이는 한국 기업들의 부채비율에서도 기계적으로 평균회귀하는 특성이 나타남을 의미한다. 이와 같은 본 연구에서의 결과는 한국에서 절충이론이 성립하지 않음을 말하는 것은 아니다. 다만, 기존의 절충이론을 지지하는 연구들에서 사용한 분석방법(즉, 과거 부채비율의 회귀계수 유의성 여부로 절충이론 성립 여부를 판단하던 방법)은 기계적 평균회의의 특성으로 인해 적절하지 않을 수 있 음을 밝힌 것에 본 논문의 의의가 있다고 하겠다.