주가수준연구에서 규모효과 처리방법에 관한 연구
An Empirical Investigation Removing Scale Effects in the Price Study
김완희(경원대학교); 박종일(충북대학교); 김문현(한국외국어대학교)
22권 1호, 1~34쪽
초록
본 연구는 주가관련성의 연구에서 극단치 처리방법에 따라 모형의 설명력 및 회귀계수의 유의성이 얼마나 제고되는지 그리고 규모효과의 영향이 극단치 처리방법에 따라 제거되는지를 분석하여 극단치 제거방법을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 유가증권 공정가치 회계정보의 가치관련성을 연구대상으로 분석하였으며, 극단치 처리방법으로는 기존 국내외 연구들에서 가치관련성을 연구할 때 주로 사용된, 각 변수에 대하여 평균±(3×표준편차), 양쪽 끝의 1% 이내의 값, R Student의 ±3 및 Studentized Residual의 ±2에서 극단치를 제거시키는 방법이 고려되었다. 유가증권의 공정가치평가가 도입된 1997년부터 2001년까지 5년간 금융업을 제외한 12월 결산법인을 본 연구는 표본으로 선정하였다. 본 연구의 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, 유가증권의 회귀계수의 방향성과 유의성이 극단치 처리 전의 결과와 일치하는 결과를 보였던 극단치 처리방법은 R Student ±3과 Studentized Residual의 ±2 이었다. 둘째, 각 극단치 처리방법에 따라 극단치를 제거한 후 검증결과는 모형의 설명력과 회귀계수의 유의성 및 기대부호에 차이가 있었다. 셋째, 각 극단치 처리방법에 따라 극단치를 제거한 후 다시 Studentized Residual의 절대값이 2를 초과하는 관찰치에 대해 1회 더 제거할 경우 모형의 설명력은 증가하였고, 회귀계수의 기대부호도 예상과 일치된 결과로 나타났다. 또한 Studentized Residual의 절대값이 2를 초과하는 관찰치를 단계적으로 2회 이상 제거하여 재분석을 하면 모형의 설명력과 회귀계수의 유의성이 상당히 제고되었으며, 이 경우 검증모형에서 규모효과의 영향이 상당히 감소되었다. 마지막으로, 규모효과는 대체로 주가수준의 크기가 가장 큰 상위 5%에 속한 표본에서 회귀계수 추정치 및 설명력에 미치는 영향이 통계적으로 중요한 것으로 관찰되었다. 본 연구는 주가관련성 연구에서 Studentized Residual의 절대값 2를 극단치 처리의 기준점으로 하고, 이를 초과하는 관찰치를 극단치로 제거하여 단계적으로 이러한 방법을 되풀이하여 회귀분석을 3회 이상 실행할 경우 모형의 설명력 및 회귀계수의 유의성이 상당히 제고되는 사실을 발견하였다. 그러나 주가관련성 연구에서는 수준변수를 사용하고 있기에 규모효과의 영향이 검증결과에서 완전히 제거되지는 않았다. 주가관련성 연구에서 극단치의 처리문제는 검증결과에 미치는 영향이 있어 중요할 수 있다. 따라서 본 연구에서 이용된 방법은 주가수준모형을 이용하는 연구들에서도 가령, 특정 회계정보의 가치관련성 연구에서 기업간 규모의 차이에 기인된 규모효과의 영향을 감소시키는 유용한 방법이 될 것으로 기대된다.
Abstract
The objective of this research is to compare the effectiveness of methods for detecting and adjusting outliers in market based accounting research. We examined the relevance of fair value information of listed companies securities from 1997 to 2001 as a test case. For four typical methods, mean±3σ rule, 1% rule, R Student ±3σ and Studentized Residual ±2σ, we compared the R2 of model and the significance of estimated coefficients of explaining variables. The main results are as follows. First, R Student ±3σ and Studentized Residual ±2σ rule gave the same results on direction and significance of coefficients as those under without adjusting outliers. Second, there is differences in R2 of model and the direction and significance of coefficients for each adjusting method. Third, applying Studentized Residual ±2σ rule after each adjusting method, we can find that the R2 increases and the direction of coefficient is consistent with prior research results. And the reiteration of Studentized Residual ±2σ rule second times reduces scale effects into negligible level with considerable increases in R2 and significance. Finally, most of scale effects, decreasing the R2 and distorting the direction and estimate of coefficient, was found in upper 5% group among total sample ordered by securities price level. In summary, we found that Studentized Residual ±2σ rule over 3 times is the most effective adjusting method for scale effects. But the scale effects could not deleted completely in relevancy study with level variables. Although this result is limited in the test case of this research, this research shows that the importance of scale effects and the one of the effective adjusting methods.
- 발행기관:
- 한국회계정보학회
- 분류:
- 회계학