애스크로AIPublic Preview
← 학술논문 검색
학술논문회계와 정책연구2017.04 발행KCI 피인용 2

상장적격성 실질심사제도의 정보효과

The Informativeness of Comprehensive Listing Eligibility Review

곽상진(동아대학교 회계학과); 조용언(동아대학교); 하순금(동아대학교)

22권 2호, 49~82쪽

초록

본 연구는 2009년부터 2015년까지 유가증권시장과 코스닥시장에서 상장적격성 실질심사사유가 발생한 251개(기업-연도)를 대상으로 상장 유지된 기업과 상장 폐지된 기업 간 누적초과수익률, 재량적발생액, 공시수준, 증권발행횟수에서 차이가 있는지를 분석하였다. 본 연구의 구체적인 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 상장유지기업이 상장폐지기업보다 높은 누적초과수익률을 보였다. 이는 상장폐지실질심사 사유 발생 기업 중 상장유지기업과 상장폐지기업간의 차이가 이미 자본시장에 반영되고 있다는 것을 의미한다. 둘째, 유가증권시장과 코스닥시장 소속여부와 상장폐지실질심사사유는 누적초과수익률에 미치는 영향이 유의하지 않은 것으로 나타났다. 셋째, 상장폐지실질심사사유 발생기업 중 상장유지기업이 재량적발생액에 미치는 영향은 직전년도에서 양(+)의 유의성이 검증되어 상장유지기업이 상장을 유지할 목적으로 상장폐지실질심사 대상 직전년도에 이익조정을 할 가능성이 있음을 유추할 수 있다. 넷째 상장유지기업은 상장폐지기업보다 증권발행횟수가 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 상장적격성 실질심사 사유 발생기업 중 상장유지기업과 상장폐지기업은 누적초과수익률, 재량적 발생액을 통한 이익조정, 증권발행횟수 등에서 사전적으로 차별적 징후가 있음을 확인하였으며, 이러한 결과는 기업경영의 계속성, 투명성, 투자자보호를 위한 정책을 수립하는데 필요한 증거를 제공하였다는데 의미가 있다.

Abstract

This paper examines differences of informativeness between listed companies and de-listed companies among comprehensive listing eligibility review companies. The hypothesis is established on the basis of the prior research concerning cumulative abnormal return, discretionary accruals, disclosure level, and number of seasoned equity offerings. As follows are regression results from a sample of 251 firm-years listed in Korea Exchange between 2009 and 2015. First, listing companies have higher CAR than de-listed companies. Second, effect of type of listing market and contents of comprehensive listing eligibility review on CAR are not significant. Third, it is more likely that listed companies are more active to manage earnings than de-listed companies in one year before comprehensive listing eligibility review. Fourth, listed companies are lower in number of seasoned equity offerings than de-listed companies.

발행기관:
한국회계정책학회
DOI:
http://dx.doi.org/10.21737/kjar.2017.04.22.2.49
분류:
회계학

AI 법률 상담

이 논문의 주제에 대해 더 알고 싶으신가요?

460만+ 법률 자료에서 관련 판례·법령·해석례를 찾아 답변합니다

AI 상담 시작
상장적격성 실질심사제도의 정보효과 | 회계와 정책연구 2017 | AskLaw | 애스크로 AI