원문정보
베이지안 네트워크를 기반으로 한 기업지배구조와 기업재무변수간의 관련성에 관한 연구
초록
영어
The purpose of this study is to analyze characteristics between financial variables of a company that have influence of corporate governance structure. This study attempts to overcome an uniformed linear assumption about independent and dependent variables that are used in the previous studies. In other words, it focuses on finding causality between components of financial variables of a firm that have influence on corporate governance. Transparency of corporate governance can be improved by providing accounting information users or supervisory institutions with a variety of information on how a financial variable has influence on corporate governance through direct or indirect casual relationship with other financial variables. For the purpose, this study proposes Baysian Network and presents Makov Blanket drawn from the Baysian Network. According to the research on 2,232 firm-years whose corporate governance was evaluated and disclosed by Corporate Governance Service from 2012 to 2015, it is empirically demonstrated that the methodology used in this study present statistically significant results for corporate governance and financial variables.
한국어
본 연구는 기업의 지배구조에 영향을 미치는 다양한 기업의 재무변수들간의 특성을 분석한 연구이다. 본 연구에서는 기존의 선행연구들에서 사용한 독립변수와 종속변수 간의 획일적인 선형의 가정을 극복하고자 한다. 즉, 기업의 지배구조에 영향을 미치는 다양한 기업의 재무변수들의 구성요소간 존재하는 인과관계를 도출하는데 초점을 맞출 것이다. 이는 어떤 재무변수들이 다른 재무변수들에 직간접적인 인과관계를 통해 기업 의 지배구조에 영향을 주는지에 대해 회계정보이용자나 감독기관에 다양한 정보를 제 공함으로써 기업의 지배구조의 투명성을 높이는데 공헌할 수 있을 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 베이지안 네트워크를 제안하고 이를 통해 도출한 마코프 블랭킷을 제시 하고자 한다. 본 연구는 한국기업지배구조원이 2012년부터 2015년까지 기업의 지배구조를 평가하여 공시한 2,232개 (firm-year)를 대상으로 실험한 결과 본 연구에서 사용한 방법에 의해 기업의 지배구조와 재무변수들간에는 모두 통계적으로 유의한 결과를 제공한다는 것이 실증적으로 검증되었다.
목차
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Theoretical Background and Previous Studies
2.1 Corporate Governance
2.2 Review of Previous Studies
Ⅲ. Research Design
3.1 Methodology
3.2 Measurement of Variables
3.3 Selection of Samples
Ⅳ. Findings of Empirical Analysis
4.1 Descriptive Statistics
4.2 Causality Drawn through Baysian Network
4.3 Sensitivity Analysis
Ⅴ. Conclusion
References
요약
