‘히든챔피언 종목’은 과연 히든 챔피언인가?

박진우 (한국외국어대학교 교수)

조장은 (한국외국어대학교 박사과정생)

‘히든챔피언 종목’은 과연 히든 챔피언인가?

<요 약>

본 논문에서는 한국거래소의 히든챔피언 선정 제도가 시작된 2009년 이후 2013년까지 히든챔피언 기업을 대상으로 신규 선정, 선정 유지, 선정 탈락 기업군으로 나누어 각각의 정보효과를 확인하고, 중장기 주가 움직임을 분석하며, 투자자유형별 매매패턴을 살펴보고 있다. 또한, 로짓회귀분석을 통해 히든챔피언에 선정된 기업의 선정 유지 또는 탈락에 영향을 미치는 요인들을 분석하고 있다. 분석결과, 히든챔피언 선정은 이미 기업가치가 상당 부분 시장에 반영된 기업들이 선정되면서 선정 발표의 정보효과가 예상만큼 크지 않고, 히든챔피언 선정 이후 뚜렷한 투자성과가 나타나고 있지 않아 히든챔피언 종목이 유용한 투자 정보가 되지 못하고 있다. 한편, 개인투자자는 선정 이전에  높은 투자성과를 나타내는 신규 선정 종목을 순매도하고 탈락 이전부터 부진한 주가흐름을 보이는 선정 탈락 종목은 순매수함으로써 반대의 매매패턴을 보이는 기관투자자에 비해 불리한 거래행태를 보여주고 있다. 그리고 로짓회귀 모형에서는 총자산순이익률(ROA), 매출액성장률, 과거 투자성과 등이 유의한 음(-)의 값을 보이며 기업의 수익성과 주가 흐름이 히든챔피언 재선정 또는 탈락의 중요한 예측 변수임을 확인해 주고 있다. 결론적으로, 히든챔피언 선정은 이미 기업가치가 상당 부분 시장에 반영된 기업들이 선정되면서 ‘숨은(hidden)’ 우량 기업을 발굴해 낸다는 취지가 퇴색되고 있고, 히든챔피언 선정 이후 뚜렷한 투자성과가 나타나고 있지 않아 ‘미래의 챔피언(champion)’을 선정한 것으로 보기 어렵다. 오히려 히든챔피언 선정과 관련하여 개인투자자와 기관투자자 사이의 정보비대칭만 노출하고 있다.

주제어: 히든챔피언, 정보효과, 투자자유형별 매매패턴, 정보 비대칭

1. 서 론

한국거래소가 2010년 코스닥시장의 히든챔피언 기업 29개사를 선정해 발표했다. 히든챔피언은 세계시장에서 점유율이 톱클래스(3위 이내)를 달리고 있는 강소기업을 말하는데, ... 올해 히든챔피언 기업에는 에스피지, 이엔에프테크놀로지, 주성엔지니어링 등 총 29개사다. 지난해(32개사)에 비해 3곳이 줄었지만 새로운 얼굴이 눈에 많이 띄었다. 올해 새롭게 히든챔피언기업에 선정된 곳은 고영, 미래나노텍, 뷰웍스, 스타플렉스, OCI머티리얼즈, 해덕파워웨이, 성광벤드, 주성엔지니어링, 한국정밀기계, 넥스트칩, KH바텍, 큐에스아이 등 총 12곳이다. OCI머티리얼즈와 주성엔지니어링은 국내 태양광 관련 업체 중 대표주자로 이번에 히든챔피언에까지 속하게 되면서 입지를 더욱 탄탄히 다졌다. 뷰웍스, 스타플렉스, 해덕파워웨이, 한국정밀기계 등은 상장한 지 1년 남짓한 기업임에도 불구하고 이번에 실력을 인정받았다. (매일경제신문 2010년 10월 14일)

히든챔피언(hidden champion) 선정제도란 한국거래소(KRX)가 코스닥시장의 신뢰성, 성장성, 안정성에 기여하여 기업성장의 모범이 되고 시장 활성화를 주도할 역량을 갖춘 기업 중에서 주력제품의 세계시장 점유율이 3위 이내인 세계적인 기술력과 성장가능성을 갖춘 기업을 선정하여 시장에 공표하는 제도를 말한다. 중소기업 지원을 통해 국가경제 선진화에 기여하기 위해 다수의 유관기관들이 중소·중견기업 육성사업을 시행하고 있는 가운데 한국거래소도 글로벌 기업으로서의 기술력과 성장 가능성을 보유한 코스닥기업을 발굴, 육성하여 상장기업의 브랜드가치를 제고하고 중소기업 성장의 롤모델을 제시하기 위하여 독일의 경영학자 헤르만 지몬(Hermann Simon)이 주장한 '히든챔피언(hidden champion)' 개념을 차용하여 코스닥 히든챔피언 제도를 2009년부터 도입하였다.

유사한 제도로서 산업통상자원부는 ‘월드클래스 300’, 수출입은행은 ‘히든챔피언’, 중소기업청은 ‘글로벌강소기업’, 기업은행은 ‘수출강소기업’, 산업은행은 ‘Global Star', 대한무역투자진흥공사는 ’World Champ', 무역보험공사는 ‘Trade Champ' 등의 중소기업 육성사업을 시행하고 있다.

히든챔피언은 전략·마케팅·가격결정 분야의 권위자인 독일의 경영학자 헤르만 지몬이 펴낸 ‘히든챔피언(Hidden Champion)’이라는 책에서 비롯된 말로 각 분야에서 세계시장 점유율이 3위 이내이거나 소속 대륙에서 1위를 차지하는 기업, 매출액이 40억 달러 이하인 기업으로 일반인에게 잘 알려지지 않은 기업을 히든챔피언으로 규정하고 있다.

히든챔피언 신청자격은 주력제품의 세계시장 점유율이 3위 이내인 코스닥시장 상장법인으로 제한되며, 선정방법은 신청기업을 대상으로 시장점유율 등 세계시장 지배력, 수익성, 성장성, 기술력, 재무안정성 등의 정량평가와 인터뷰 및 현장평가를 통한 CEO의 도덕경영 의지 및 경영비전 등의 정성평가를 종합하여 업계 전문가로 구성된 히든챔피언 선정위원회에서 심사대상 기업이 히든챔피언의 속성에 부합하는지를 최종 평가하여 선정하게 된다.

히든챔피언의 주요 평가항목에서 세계시장 지배력은 주력제품의 세계시장 점유율, 업계 경쟁현황 및 상대적 시장점유율, 전체 매출에서 수출이 차지하는 비중 등으로 평가하며, 제품매력도는 주력제품을 통해 수익을 창출한 현황, 최근 기업규모의 성장추이, 자본 및 노동의 효율성(종업원 1인당 매출액, ROE 등) 등으로 평가한다. 또한 기술력은 주력제품의 경쟁력 제고를 위한 기술개발 노력(R&D 투자비중), 특허 보유건수, 부설 기술개발 연구소 보유여부, 유관기관 우량기업 선정여부 등으로 평가하고 재무안정성은 매출액, 부채비율 등으로 평가한다.

히든챔피언에 선정되면 벤처기업부로 편입하게 되는 소속부 특례가 주어지고, IR 개최 등을 지원하고, 거래소의 비용으로 분석보고서를 발간하고, 연부과금을 면제하는 등의 혜택이 주어진다. 또한 한국거래소와 금융기관 간에 체결된 MOU에 근거하여 기업은행은 수출강소기업에 준하여 저금리의 자금지원 혜택을 부여하고 있으며, 중소기업청, 수축입은행 등 유관기관에서 운영하고 있는 중소기업 육성사업에 신청할 경우 우대하고 있다. 한국산업기술진흥원에서도 히든챔피언 기업에게는 글로벌 기술사업화 협력센터를 통해 해외시장 진출을 위한 컨설팅을 지원하고 있다.

코스닥시장 상장규정 시행세칙 제24조 제⑤항

코스닥 프리미어 컨퍼런스, 코스닥 글로벌 컨퍼런스, 지역 합동 IR 및 서울사옥 기업설명회 개최 지원 서비스를 제공하고, IR 엑스포에서도 히든챔피언 전용관을 별도로 운영하여 투자자들에게 홍보하고 있다.

따라서 히든챔피언 선정은 해당 기업에게 긍정적 정보효과를 미칠 것으로 예상되고, 실제로 기업의 좋은 홍보 수단이 되고 있다. 또한 히든챔피언이란 이유로 주식시장에서 투자자들의 주목을 받고 자주 매수 추천 종목으로 분류되기도 한다. 그러나 히든챔피언 주식의 투자성과에 대해서는 아래 언론 보도 예에서 보듯이 상당히 엇갈린 평가를 받고 있다.

한국거래소의 '히든챔피언' 선정 기업들의 주가와 실적이 선정당시보다 더 떨어진 것으로 나타났다. 투자자들의 기대감만 부추긴채 '시든챔피언'만 양산한다는 비아냥이 나오고 있다. (서울파이낸스 2013년 5월 10일)

지난해 한국거래소가 선정했던 26개 히든챔피언의 평균 주가 상승률이 같은 기간 코스닥지수 상승률의 두 배에 달하는 것으로 집계됐다. (아시아경제 2013년 5월 1일)

20일 매일경제가 에프앤가이드에 의뢰해 분석한 결과 지난 19일 코스닥 주가는 1년 전과 비교해 1.9% 오른 반면 히든챔피언 기업들의 평균 주가상승률은 13.4%로 크게 높았다. 하지만 코스닥 지수 상승률을 뛰어넘은 업체는 13개에 그쳤고, 12개는 1년 전보다 주가가 하락한 것으로 나타났다. 히든챔피언이 이름값을 제대로 못한 것이다. (매일경제신문 3월 20일)

증권의 거래 중개를 주된 목적으로 하는 거래소가 개별 종목에 대해 적극적인 의견을 개진하여 투자자의 투자활동에 영향을 미치는 것이 과연 적절한지에 관해서는 논란의 여지가 있을 수 있다. 특히, 공신력 있는 기관에서 발표한 개별 종목에 대한 평가란 점에서 시장의 투자자 뿐 아니라 해당 기업을 둘러싼 여러 이해관계자(대출기관, 종업원, 소비자 등)에게 영향을 미치게 되면, 이로 인한 거래소의 부담도 적지 않을 것으로 예상된다. 실제로 거래소가 히든챔피언으로 선정한 기업의 투자성과가 저조한 경우 거래소에 비난의 화살이 집중되고 히든챔피언 선정제도의 실효성에 대해 의문이 제기되는 경우를 종종 목격하게 된다. 이에 본 논문에서는 한국거래소의 히든챔피언 선정제도가 ‘숨겨진 진주’를 찾는 역할을 통해 투자자간 정보비대칭을 해소하는데 기여하고 있는지 그리고 ‘히든챔피언 선정’이라는 공개된 정보를 활용한 투자전략이 유효한지 등에 대한 분석을 통해 히든챔피언 선정제도의 실효성에 대해 평가하고자 한다.

이를 위해 구체적으로 본 연구에서 다루어질 내용과 연구의 의의를 기술하면 다음과 같다. 첫째, 히든챔피언에 선정 또는 탈락한 기업들의 재무적 특징에 대해 살펴보고자 한다. 이를 통해, 히든챔피언 신규 선정, 선정 유지, 선정 탈락 기업군별로 특징적인 재무 변수를 파악하고, 어떤 요인들이 히든챔피언 선정 또는 탈락에 영향을 미치는지 개관하게 될 것이다. 둘째, 사건연구(event study)에 의한 초과수익률(abnormal return: AR) 분석을 통해 히든챔피언 신규 선정, 선정 유지, 선정 탈락 등이 해당 기업의 주가에 미치는 단기 정보효과에 대해 살펴보게 될 것이다. 이러한 분석 결과는 히든챔피언 선정 또는 탈락 정보가 시장에서 어느 정도까지 예상 못한 사건(unexpected event)으로 인지되고 단기 주가에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하는데 도움이 될 것이다. 또한 선정일 또는 탈락일 전후의 초과거래량을 분석하여 히든챔피언 선정 또는 탈락에 대한 투자자들의 정보반응을 추론하게 될 것이다. 셋째, 히든챔피언 선정 또는 탈락 이전과 이후 60 거래일 동안의 누적초과수익률(cumulative abnormal return: CAR)과 6개월 동안의 보유기간초과수익률(buy-and-hold abnormal return: BHAR) 분석을 통해 히든챔피언 선정 또는 탈락 전후의 중장기 주가 움직임을 분석하게 될 것이다. 이를 통해 어떠한 주가흐름을 보인 기업들이 히든챔피언에 선정 또는 탈락되었는지 파악하고, 선정 또는 탈락 이후의 중장기 투자성과를 살펴보게 될 것이다. 특히, 이러한 결과는 한국거래소의 히든챔피언 선정이 본래의 취지대로 ‘숨겨진 진주’를 찾는데 기여하고 있는지 아니면 시장에서 이미 예상된 결과인지를 평가하는 근거가 되고, 히든챔피언 선정 또는 탈락이 활용 가능한 투자 정보가 될 수 있는지 확인하는 자료가 될 것이다. 넷째, 히든챔피언 선정 이전과 이후 40 거래일 동안의 개인, 기관, 외국인으로 분류되는 투자자유형별 매매패턴을 분석함으로써 히든챔피언 선정 또는 탈락과 관련하여 투자자간 정보비대칭이 존재하는지 살펴보게 될 것이다. 특히, 일반적으로 정보열위에 있는 것으로 알려진 개인투자자가 히든챔피언 선정 또는 탈락과 관련하여 불리한 매매패턴을 보이고 있지는 않은지 평가하게 될 것이다. 마지막으로, 로짓회귀(logit regression) 모형을 활용하여 히든챔피언에 선정된 기업 중에서 어떤 요인들이 선정 탈락에 영향을 미치는지 분석하게 될 것이다. 이러한 결과는 히든챔피언 선정 탈락이 어떤 정보에 의해 예측 가능한지 여부와 이에 대한 투자자간 정보비대칭이 투자성과에 미치는 요인을 파악하는데 도움이 될 것이다.

개인투자자의 경우 기관투자자에 비해 정보열위와 비합리적 투자행태로 인해 특정 정보 공시를 전후하여 불리한 매매패턴을 보이고 있다는 많은 연구 결과들이 있다. 예를 들면,  Bhattacharya(2001), Battalio and Mendenhall(2005), Ashiq, Sandy, and Oliver(2008), Campbell, Ramadorai, and Schwartz(2009) 등은 이익공시를 전후하여 개인투자자의 불리한 매매패턴을 보고하고 있고, Field and Lowry(2009)는 IPO와 관련하여 개인투자자의 정보열위를 제시하고 있다. 국내 연구로는 김동순, 전영순(2004), 박진우, 박명일(2012), 박진우, 김정환(2012) 등이 특정 사건을 전후하여 개인투자자가 불리한 매매패턴을 보인다는 실증결과를 제시하고 있다.

본 연구의 구성은 다음과 같다. 제 2장에서는 히든챔피언 선정 현황 및 자료의 구성을 설명하고 본 논문에서 사용한 연구방법에 대해 기술한다. 제 3장은 실증분석 결과로서 히든챔피언에 선정 또는 탈락한 기업들의 특징에 대해 살펴보고, 사건연구를 통해 히든챔피언 선정 또는 탈락의 정보효과를 초과수익률과 초과거래량에 의해 분석하며, 히든챔피언 선정 또는 탈락 전·후의 중장기 주가 움직임을 누적초과수익률과 보유기간초과수익률을 통해 분석하게 될 것이다. 또한, 히든챔피언 선정 이전과 이후의 투자자별 매매패턴을 개인, 기관, 외국인으로 분류된 누적순매수율을 통해 파악하고, 로짓회귀분석을 통해 히든챔피언에 선정된 기업이 선정 유지 또는 탈락에 영향을 미치는 요인들을 확인하게 될 것이다. 마지막으로 제 4장에서는 연구결과를 요약하고 시사점을 언급함으로써 결론을 맺게 될 것이다.

2. 자료 및 연구방법

2.1 히든챔피언 선정 현황

한국거래소의 히든챔피언 선정 제도가 시작된 2009년부터 2013년까지 히든챔피언에 선정 또는 탈락된 종목의 수를 정리한 현황이 <표 1>에 나타나 있다. 2009년 32개 종목이 비공식적으로 선정된 이후, 공식적으로는 2010년 29개 종목, 2011년 37개 종목, 2012년 26개 종목, 2013년 26개 종목 등 그 동안 총 150개 종목이 선정되었다. 이들 중에는 연속적으로 히든챔피언에 선정된 종목이 다수 포함되고 있어 연도별 신규 선정과 재선정된 종목 수를 따로 표시하였다. 결과적으로 표본기간 동안 66개 종목이 히든챔피언에 신규로 선정되었고, 재선정된 종목 수는 84개로 나타나고 있다. 한편, 전년도에 히든챔피언에 선정되었다가 탈락한 종목 수는 40개로 나타나고 있다.

<표 1> 히든챔피언종목 선정 현황 2009년부터 2013년까지 히든챔피언에 선정 또는 탈락된 종목 수를 연도별로 나타내고 있다. 당해년도에 새로 히든챔피언에 선정된 종목은 ‘신규 선정’으로 분류하였고, 전년도에 이어 재선정된 종목은 ‘선정 유지’로 구분하고 있다. 한편, 전년도에 히든챔피언에 선정되었다가 탈락한 종목은 ‘선정 탈락’으로 분류되고 있다.
연도	신규 선정	선정 유지	선정 탈락
2009	32	-	-
2010	12	17	15
2011	8	29	0
2012	7	19	18
2013	7	19	7
합계	66	84	40

2.2 자료의 구성

본 논문에서는 한국거래소의 히든챔피언 선정 제도가 시작된 2009년 이후 최근 2013년까지 히든챔피언에 선정 또는 탈락된 기업 전체가 표본 대상이 되고 있다. 다만, 2009년 최초로 신규 선정된 32개 종목의 경우 공식적인 선정 발표가 없이 언론에 보도되었기 때문에 구체적인 사건일을 확인할 수 없다는 점에서 신규 선정 표본에서는 제외하고, 2010년의 신규 선정, 선정 유지 및 선정 탈락 종목을 결정할 때에만 2009년에 선정된 종목을 기초자료로 사용하고 있다.  그 결과, 본 논문에서는 앞서 <표 1>에 나타난 66개 신규 선정 종목 가운데 2009년도 32개 종목을 제외한 34개 종목이 신규 선정 표본으로 사용되고 있고, 선정 유지 및 선정 탈락은 <표 1>에 각각 나타난 84개, 40개 종목이 그대로 표본으로 사용된다.

한국거래소에 따르면 공식적인 히든챔피언 선정은 2010년부터 시작되었지만, 2009년에 비공식적으로 히든챔피언으로 선정된 32개 기업이 언론에 보도되고 실제 주식시장에서 이들 기업이 공개적으로 자주 회자되었다는 점에서 실질적으로는 2009년부터 히든챔피언 선정이 시작된 것으로 알려져 있다. 다만, 2009년도 히든챔피언 종목 자료가 언제 어떤 과정을 거쳐 언론에 유출되었는지는 확인되지 않고 있다.

2.3 연구방법

먼저, 본 논문에서는 히든챔피언 선정 또는 탈락의 정보효과를 분석하기 위해 히든챔피언 선정일 또는 탈락일을 사건일(event day)로 하여 개별기업의 일별 초과수익률(ER: Excess Return)을 아래 식 (1)과 같이 계산한다. 그리고 N개의 표본기업에 대한 일별평균 초과수익률(AR: Average Abnormal Return)을 구하고, 누적평균 초과수익률(CAR: Cumulative Average Abnormal Return)은 해당 기간동안의 일별평균 초과수익률을 합하여 계산한다.

일반적으로 초과수익률을 측정하는 방법은 기준이 되는 정상수익률(benchmark)의 선택에 따라 평균조정 수익률모형(mean adjusted returns model), 시장조정 수익률모형(market adjusted return model), 시장모형(market model), 산업지수 수익률조정모형(industry adjusted return model) 등이 있다. 사건연구 모형의 적합성에 관해서는 여러 가지 논의가 있지만, 김찬웅, 김경원(1997)은 일반적으로 가장 단순하면서도 많이 사용하고 있는 시장조정 수익률모형과 산업지수 수익률조정모형이 우리나라 주식시장 분석에서 검정력이 가장 우수한 것으로 보고하고 있다. 따라서 본 논문에서는 시장조정 수익률모형을 사용한다.

[eqn: ER _{i,t}] = [eqn: R _{i,t}] - [eqn: R _{m,t}]		(1)
여기서 [eqn: R _{i,t}] = t일의 주식 i 수익률 [eqn: R _{m,t}] = t일의 코스닥지수 수익률

한편, 보유기간초과수익률(BHAR: buy-and-hold abnormal return)은 아래 식 (2)와 같이 계산한다.

[eqn: BHAR _{i, tau `} =` prod _{t=1} ^{tau } (1+R _{i,`t} )-` prod _{t=1} ^{tau } (1+R _{m,`t} )]		(2)

여기서,  BHARi,τ = i 기업 주식의 τ일 동안의 보유기간초과수익률

Ri,t = t일의 주식 i 수익률

Rm,t = t일의 코스닥지수 수익률

또한, 본 논문에서는 히든챔피언 선정 또는 탈락 전후의 거래량 흐름을 통해 히든챔피언에 대한 투자자들의 정보반응을 추론하고자 한다. 주식의 일별 거래량은 기업마다 발행주식수와 실제로 유통되는 주식수 등의 차이로 인해 개별 주식별로 편차가 매우 크기 때문에 각 주식별 거래량을 그대로 사용하여 사건일 전후의 거래량 변화 추이를 비교 분석한다는 것은 의미가 없다. 따라서 본 연구에서는 아래 식 (3)과 같이 사건일 이전 60일부터 31일까지와 사건일 이후 31일부터 60일까지 총 60일 동안의 일별 평균 거래량을 기준으로 관찰기간 각 거래일의 거래량 비율을 계산한 뒤 1을 뺀 값으로 거래량 지수를 구하고, 이를 표본 집단에 대해 평균하여 거래량 변화 추이를 분석한다. 따라서 거래량 지수의 부호에 따라 초과거래량 여부를 판단하게 된다.

Beaver(1968)와 Karpoff(1987) 등은 특정 사건을 전후하여 거래량이 증가하는 현상은 사건에 대한 정보를 해석하는 과정에서 투자자들이 서로 다른 기대(heterogeneous expectation)를 하기 때문이라고 보고 있다.

[eqn: 거래량지수 _{t일} = {거래량 _{t일}} over {(-60,-31)과(+31,+60)의`거래량`평균} -1]		(3)

한편, 본 연구에서는 개인, 기관, 외국인으로 분류되는 투자자유형별로 조회공시 전후의 매매패턴을 파악하기 위해 아래 식 (4)와 같이 투자자별로 일별 순매수 비율을 구하여 분석하고 있다. 이 때 기업 간의 발행주식수의 차이로 인한 이분산성을 통제하기 위하여 김동순과 전영순(2004)의 방법을 따라 아래 식 (4)와 같이 해당일의 투자자유형별 순매수 수량을 해당일의 발행주식수로 나누어 당일의 순매수율을 구하는 방식을 사용한다. 그리고 이를 관찰기간동안 누적 합산함으로써 투자자 유형별 누적순매수율(cumulative net buy ratio)을 계산한다.

[eqn: 순매수율 _{t일} = {````투자자유형별`일별순매수량 _{t일````}} over {발행주식수 _{t일}} TIMES 100]		(4)

끝으로, 본 논문에서는 히든챔피언 선정 탈락에 어떤 요인들이 영향을 미치고 예측 가능한지 여부를 살펴보기 위해 히든챔피언에 선정된 기업을 대상으로 아래 식 (5)의 로짓회귀분석(logit regression) 모형을 활용하여 재선정 또는 탈락에 영향을 미치는 요인을 분석한다.

[eqn: Revocation= alpha _{0} + alpha _{1} P`riorR+ alpha _{2} Turnover+ alpha _{3} I`NDI+ alpha _{4} Growth+ alpha _{5} ROA# ``````````````````````````````````````````````+ alpha _{6} LEV+ alpha _{7} OCFA+ alpha _{8} SIZE+ varepsilon]		(5)

여기서, Revocation = 선정 탈락되었으면 1, 유지되었으면 0의 값을 갖는 변수

PriorR = 재선정일 또는 탈락일 –120일∼-1일 동안의 누적초과수익률

Turnover = 재선정일 또는 탈락일 –120일∼-1일 동안의 평균 거래회전율(=일별 거래량/일별 상장주식수)

INDI = 재선정일 또는 탈락일 –120일∼-1일 동안의 누적개인순매수량

Growth = 재선정 또는 탈락 직전년도의 연간 매출액성장률

ROA = 재선정 또는 탈락 직전년도의 총자산순이익률

LEV = 재선정 또는 탈락 직전년도의 부채비율(=총부채/총자산)

OCFA = 재선정 또는 탈락 직전년도의 영업활동현금흐름(=영업활동현금흐름/총자산)

SIZE = 재선정 또는 탈락일 직전년도 말 기업규모[=ln(시가총액)]

종속변수는 재선정 여부를 나타내는 더미변수로서 선정 탈락되었으면 “1”의 값을 부여하고 재선정되었으면 “0”의 값을 부여하는 방식으로 측정하고 있다. 독립변수는 히든챔피언 선정 또는 탈락에 영향을 미칠 것으로 예상되는 주요 재무 및 거래 정보를 사용하고 있다. 우선, 과거 주가 움직임이 히든챔피언 선정에 영향을 미치는 요인이 되는지 확인하기 위해 재선정일 또는 탈락일 이전 120일부터 전일까지의 누적초과수익률, 즉 CAR(-120, -1)을 요인 변수로 사용하고 있고, 과거 거래량에 따라 재선정 여부에 차이가 존재하는지 살펴보기 위하여 재선정일 또는 탈락일 이전 120일부터 전일까지의 일별 거래회전율(turnover)의 평균값도 포함하고 있다. 또한, 개인투자자의 매매패턴이 히든챔피언 선정에 미치는 영향을 확인하기 위해 재선정일 또는 탈락일 이전 120일부터 전일까지의 누적개인순매수량을 독립변수로 사용하고 있다. 한편, 재무적 변수로는 직전년도 회계 정보인 연간 매출액성장률, 총자산순이익률(ROA), 부채비율(=총부채/총자산), 영업활동현금흐름(=영업활동현금흐름/총자산)을 독립변수로 사용하고 있고, 기업규모도 시가총액에 자연로그를 취한 값으로 독립변수에 포함되고 있다. 한편, 회계 정보의 경우 변수의 수준(level)보다는 연간 변화(change)가 히든챔피언 선정에 더 유의적일 가능성을 확인하기 위하여 아래 식 (6)에서는 전전연도(t-2) 대비 직전연도(t-1) 총자산순이익률, 부채비율, 영업활동현금흐름, 기업규모의 변화를 식 (5)의 수준변수 대신에 사용하고 있다.

식 (5)에서 사용된 매출액증가율이 식 (6)에서는 총자산순이익률의 변화와 상관관계가 매우 높기 때문에 생략되고 있다.

[eqn: Revocation= alpha _{0} + alpha _{1} P`riorR+ alpha _{2} Turnover+ alpha _{3} I`NDI+ alpha _{5} DifROA+ alpha _{6} DifLEV# ```````````````````````````````````````````+ alpha _{7} DifOCFA+ alpha _{8} DifSIZE+ varepsilon]		(6)

여기서, DifROA = ROAt-1 － ROAt-2

DifLEV = LEVt-1 － LEVt-2

DifOCFA = OCFAt-1 － OCFAt-2

DifSIZE = SIZEt-1 － SIZEt-2

3. 실증분석결과

3.1 히든챔피언 종목의 특징

본 논문에서 표본으로 사용하고 있는 히든챔피언 신규 선정, 선정 유지, 선정 탈락 기업들의 직전년도와 당해년도 주요 재무 정보의 평균값 (중간값)을 보여주고 있는 <표 2>를 살펴보면, 히든챔피언 종목의 특징을 파악할 수 있다. 우선 시가총액으로 측정한 기업규모를 보면, 2011년도 말 기준으로 약 1,000억원 내외인 코스닥 상장기업의 평균보다는 히든챔피언 기업들의 시가총액이 높은 수준이고, 신규 선정, 선정 유지, 선정 탈락의 순으로 기업규모가 차이가 나고 있다. 그리고 신규 선정된 이후에는 전기에 비해 당기의 시가총액의 평균값(중간값)이 증가하는 반면에 선정 탈락된 기업들은 시가총액의 평균값(중간값)이 감소하면서 대조를 이루고 있다.

다만, 이들 평균값의 차이에 대한 t-test 결과는 통계적으로 유의한 값을 보여주고 있지 못하다.

<표 2> 히든챔피언에 선정 또는 탈락 기업의 주요 재무 정보 본 논문에서 표본으로 사용하고 있는 히든챔피언 신규 선정, 선정 유지, 선정 탈락 기업들의 직전년도와 당해년도 주요 재무 정보의 평균값 (중간값)을 보여주고 있다. 단위(억 원, %)
		신규 선정		선정 유지		선정 탈락
시가총액	전기	2,569	(1,601)	2,009	(1,373)	1,629	(840)
	당기	2,866	(2,087)	1,811	(1,304)	1,385	(608)
총자산 순이익률 (ROA)	전기	17.74	(9.81)	11.97	(9.14)	1.99	(1.98)
	당기	10.71	(7.24)	10.89	(5,31)	0.43	(1.63)
매출액 영업이익률	전기	16.36	(14.93)	16.54	(13.66)	3.42	(6.30)
	당기	13.19	(12.03)	14.20	(13.00)	-3.08	(6.21)
매출액 증가율	전기	49.52	(29.98)	19.72	(17.45)	9.43	(4.91)
	당기	22.80	(16.34)	19.29	(12.86)	13.18	(2.88)
부채비율 (총부채/ 총자산)	전기	37.42	(36.15)	30.14	(29.09)	38.22	(37.32)
	당기	35.68	(36.32)	31.63	(30.27)	42.00	(51.07)
대주주 지분율	전기	36.21	(33.63)	35.76	(32.77)	39.51	(35.58)
	당기	36.19	(32.28)	35.58	(33.21)	40.14	(39.23)

다음으로 주요 회계 정보를 보면, 총자산순이익률(ROA), 매출액영업이익률, 매출액증가율 등에서 신규 선정과 선정 탈락 기업군 사이에 뚜렷한 차이를 보여주고 있고, 선정 유지 기업은 두 그룹 사이에서 대체로 신규 선정에 가까운 평균값을 나타내고 있다. 특히, 2011년도 말 기준으로 코스닥 상장기업의 평균 ROA가 1.05%이고 매출액영업이익률이 5.37%였던 점을 감안하면, 10%∼18%에 달하는 히든챔피언 선정(신규 선정 및 선정 유지) 기업들의 ROA와 13%∼17%인 매출액영업이익률은 매우 높은 수준임을 알 수 있다. 이러한 결과는 매우 높은 수익률을 보이는 기업들이 히든챔피언에 선정되고, 선정된 이후에도 높은 수준을 유지하는 기업들이 히든챔피언 종목으로 남게 된다는 것을 보여 준다. 즉, 신규 선정 당시에는 높은 수익률을 보유하고 있던 기업이라도 수익률이 악화되면 히든챔피언에서 탈락할 가능성이 크다는 것을 알 수 있다.

각 기업군 사이의 평균값의 차이에 대한 t-test 결과는 신규 선정과 선정 탈락 기업군 사이에는 총자산순이익률(ROA), 매출액영업이익률, 매출액증가율 모두 1% 또는 5% 유의수준 이내에서 통계적으로 유의한 값을 보인 반면에 다른 기업군 사이에는 통계적으로 유의한 차이가 나타나고 있지 않다.

한편, 재무안정성을 나타내는 부채비율과 소유구조를 보여주는 대주주지분율은 신규 선정, 선정 유지, 선정 탈락 기업군 사이에 별다른 차이가 없고, 선정 또는 탈락 이전과 이후에도 변화가 거의 없다. 그리고 여기에 나타난 부채비율과 대주주지분율은 코스닥 상장기업의 평균값과도 유사한 수준이다. 따라서 이상의 결과에서 보면 히든챔피언 선정 및 탈락에 주로 수익성이 커다란 영향을 미치는 것으로 추정된다.

3.2 히든챔피언 선정 또는 탈락의 정보효과

히든챔피언 신규 선정, 선정 유지, 선정 탈락 기업별로 선정일 또는 탈락일과 전후 10일 동안의 시장대비 초과수익률(AR)의 평균값(중간값)을 계산한 결과가 <표 2>에 나타나고 있다. 우선 거래소의 히든챔피언 신규 선정은 해당 기업의 주가에 긍정적인 영향을 미치고 있으나, 흔히 알려진 바에 비해서는 그다지 크지 않은 수준이다. 즉, 선정일(t=0)에 평균값 1.80%, 중간값 1.24%의 통계적으로 유의한 초과수익률이 나타나고 있고, 나머지 기간에는 t=-4일 제외하고는 유의한 초과수익률이 나타나고 있지 않다. 누적초과수익률(CAR)을 보면, 선정일 이전의 CAR(-10, -1)의 평균이 2.68%의 유의한 값을 보이며 신규 선정 직전에 주가상승이 있었음을 알 수 있다. 하지만 선정일 이후의 CAR(+2, +10)는 유의적인 값을 보이고 있지 않다.

<표 3> 히든챔피언 선정일 또는 탈락일 전후의 주식초과수익률 히든챔피언 신규 선정, 선정 유지, 선정 탈락 기업별로 선정일 또는 탈락일과 전후 10일 동안의 시장대비 초과수익률의 평균값(중간값)을 보여주고 있다. 초과수익률을 측정하는 방법은 시장조정 수익률모형(market adjusted return model)을 사용하고 있다. 단위(%)
Day	신규 선정				선정 유지				선정 탈락
-10	-0.30		(-0.32)		-0.16		(-0.05)		0.11		(-0.08)
-9	-0.04		(-0.60)		0.04		(-0.34)		0.17		(-0.45)
-8	0.61		(0.26)		0.47		(0.31)		0.80		(0.00)
-7	0.23		(-0.18)		0.37		(0.20)		0.49		(0.13)
-6	-0.25		(-0.65)		-0.15		(-0.45)		-0.41		(-0.57)
-5	0.50		(0.24)		0.01		(-0.14)		-0.30		(-0.03)
-4	1.28	*	(1.26)	*	-0.35		(-0.51)		-0.08		(-0.20)
-3	0.66		(0.45)		0.07		(-0.08)		0.25		(0.13)
-2	0.02		(-0.41)		-0.31		(-0.37)		0.00		(-0.32)
-1	-0.02		(-0.55)		-0.33		(-0.44)		0.48		(-0.41)
0	1.80	**	(1.24)	**	1.20	**	(0.90)	**	0.29		(-0.11)
+1	0.23		(-0.03)		0.50		(-0.03)		-0.03		(-0.33)
+2	-0.50		(-0.88)		0.31		(-0.07)		0.22		(-0.05)
+3	-0.22		(-0.89)		-0.50	*	(-0.97)	*	-0.69		(-0.20)
+4	0.68		(-0.25)		0.19		(-0.24)		0.27		(0.13)
+5	0.26		(-0.36)		-0.14		(0.02)		-0.33		(-0.70)
+6	0.05		(-0.09)		-0.26		(-0.39)		-0.53		(-0.47)	*
+7	-0.61		(-1.31)		-0.34		(-0.54)		-0.33		(-0.52)
+8	0.24		(0.23)		0.02		(0.14)		-0.59		(-0.59)
+9	-0.37		(-0.58)		-0.73	*	(-0.51)	*	-0.18		(-0.37)
+10	-0.55		(-0.47)		-0.26		(-0.07)		-0.24		(-0.69)
CAR (-10, -1)	2.68	*	(-0.50)		-0.34		(-1.87)		1.52		(-1.80)
CAR (0, +1)	2.03	**	(1.21)	**	1.69	**	(0.87)	**	0.27		(-0.43)
CAR (+2, +10)	-1.03		(-2.60)		-1.70	*	(-2.63)	*	-2.39	*	(-3.45)	*
주) **, * 은 각각 1%와 5% 수준에서 통계적으로 유의함을 표시함

선정 유지의 경우에도 선정일(t=0)의 초과수익률이 평균값 1.20%, 중간값 0.90%로 통계적으로 유의한 값을 보여주고 있지만, 신규 선정에 비하면 다소 낮은 값으로서 재선정의 경우는 신규 선정에 비해 발표일의 정보효과가 떨어지고 있음을 알 수 있다. 그리고 재선정 발표 이후의 CAR(+2, +10)의 평균값과 중간값이 각각 통계적으로 유의한 -1.70%, -2.63%로 나타나 재선정일의 긍정적 정보효과를 오히려 능가하고 있다. 한편, 선정 탈락의 경우는 탈락일과 이전 10일 동안 유의적인 초과수익률이 전혀 나타나고 있지 않고, 오히려 탈락 이후 음(-)의 초과수익률이 누적되면서 CAR(+2, +10)의 평균값(중간값)이 통계적으로 유의한 -2.16%(-3.45%)의 초과수익률을 보임으로서 히든챔피언에서 탈락되었다는 부정적 정보가 시장에서 서서히 반영되고 있음은 흥미로운 결과이다.

이러한 비효율적 시장 반응에 대한 한 가지 추론으로는 히든챔피언에 대한 발표가 선정 기업 명단을 제시하고 별도로 탈락 기업 명단을 발표하지 않는다는 점에서 개인투자자 중심의 코스닥 시장에서 탈락 기업에 대한 개인투자자의 인지가 지연된 결과라고 추측할 수 있다.

다음은 히든챔피언 선정 또는 탈락에 대한 투자자들의 정보반응을 추론하기 위해 선정일 또는 탈락일 전후 ±5일 동안의 초과거래량을 거래량 지수로 측정하여 백분율로 표시한 값을 <표 4>에서 보여주고 있다. 거래량 지수는 개별 주식별로 거래량 편차가 큼으로 인한 비교분석의 한계점을 극복하기 위해 [t일 거래량/(-60, -31)과 (+31, +60) 거래량 평균]로 계산한 뒤 1을 빼서 표준화 하였다. 따라서 특정일의 거래량 지수가 양(+)이면 평상시 거래량 평균보다 거래가 많았음을 의미한다.  <표 4>에서 눈에 띠는 결과는 히든챔피언 선정(신규 선정 및 재선정)의 경우 선정일 전후로 거래량이 증가하고 있다는 점이다. 특히, 신규 선정의 경우는 선정 발표일에 평소에 비해 거래량이 67.26%나 증가하고 있다. 그러나 선정 탈락의 경우는 유의한 거래량 증가가 나타나고 있지 않아 대조를 이루고 있다. 이러한 결과는 히든챔피언 선정 발표는 시장에서 정보효과를 갖는 반면에 히든챔피언 탈락은 탈락일 전후로 뚜렷한 정보효과가 없음을 확인해 주고 있다.

<표 4> 히든챔피언 선정일 또는 탈락일 전후의 주식초과거래량 히든챔피언 신규 선정, 선정 유지, 선정 탈락 기업별로 선정일 또는 탈락일과 전후 5일 동안의 거래량 지수의 평균값(중간값)을 보여주고 있다. 거래량 지수는 사건일 이전 60일부터 31일까지와 사건일 이후 31일부터 60일까지 총 60일 동안의 일별 평균 거래량을 기준으로 관찰기간 각 거래일의 거래량 비율을 계산한 뒤 1을 뺀 값으로 구하고 있다. 이 표에 나타난 값은 평소 일평균 거래량 대비 사건일 전후의 일별 거래량 비율을 백분율(%)로 표시하고 있다. 단위(%)
Day	신규 선정		선정 유지		선정 탈락
-5	33.74		12.85		3.70
-4	38.46		20.80	*	-21.81
-3	36.33	*	30.69	**	10.68
-2	0.63		3.18		10.82
-1	12.80		34.41	*	18.74
0	67.26	*	28.04	**	19.11
+1	26.55		34.06	**	14.73
+2	32.25		50.87	**	20.28
+3	19.56		22.39		3.37
+4	19.88		28.03	**	6.73
+5	29.38	*	22.47	*	-3.65
주) **, * 은 각각 1%와 5% 수준에서 통계적으로 유의함을 표시함

3.3 히든챔피언 선정 또는 탈락 전후의 중장기 주가 움직임

다음은 히든챔피언 선정 또는 탈락 이전과 이후 60 거래일 동안의 누적초과수익률(CAR)과 6개월 동안의 보유기간초과수익률(BHAR) 분석을 통해 어떠한 주가흐름을 보인 기업들이 히든챔피언에 선정 또는 탈락되었는지를 파악하고, 선정 또는 탈락 이후의 중장기 투자성과를 살펴보고자 한다. 먼저 히든챔피언 선정일 또는 탈락일 이전 60일부터 이후 60일까지의 누적초과수익률(CAR)의 평균을 그래프로 나타낸 결과가 <그림 1>에 나타나 있다.

<그림 1> 히든챔피언 선정 전후 60일 동안의 누적초과수익률

히든챔피언종목으로 신규 선정, 선정 유지, 선정 탈락 기업군별로 사건일 전후 60일의 누적초과수익률(CAR)의 평균값을 산출하여 그림으로 표시하고 있다.

단위(%)

<그림 1>에서 눈에 띠는 결과는 신규 선정의 경우 선정 이전부터 지속적으로 시장대비 뚜렷한 주가 상승을 보이고 있다는 점이다. 재선정 기업들도 신규 선정에 비하면 증가폭은 작지만 평균적으로 주가 상승 추이를 보여주고 있다. 반면에 선정 탈락 기업들은 평균적으로 시장대비 주가 하락 추이를 보이며 대조를 이루고 있다. 한편, 히든챔피언 선정 이후에는 신규 선정과 선정 유지 모두 주가가 다소 주춤하는 추세를 보이는 반면에 히든챔피언에서 탈락한 기업들은 주가 하락 추이가 지속되는 것으로 나타나고 있다.

이상 그래프를 통해 살펴본 누적초과수익률(CAR) 추이를 계량화한 값으로 측정하고, 3개월과 6개월 보유기간초과수익률(BHAR)을 추가하여 통계적으로 분석한 결과가 <표 5>에 나타나 있다. 먼저 Panel A의 선정 또는 탈락 이전의 결과를 보면, 신규 선정의 경우 선정 이전 60일 동안의 CAR가 구간별로 나누어 살펴보아도 모든 기간에서 통계적으로 유의한 값을 나타내며 히든챔피언으로 새로 선정되기 이전부터 지속적으로 시장대비 주가 상승을 보여 왔음을 확인해 주고 있다. 3개월 BHAR과 6개월 BHAR의 평균값도 각각 통계적으로 유의한 12.96%, 16.50%를 나타내며 시장대비 매우 높은 투자성과를 나타낸 기업들이 히든챔피언에 신규 선정되었음을 보여주고 있다. 이러한 결과를 시장이 히든챔피언 신규 선정을 예상했다고 해석하기보다는 기술개발 등을 통해 기업가치를 꾸준히 향상시켜 오고 이러한 노력이 시장에서 이미 인식된 기업들이 히든챔피언에 선정된 결과라고 보는 것이 옳을 것이다. 한편, 재선정된 기업들도 재선정 이전에 대체로 양(+)의 CAR을 보이고, 3개월 BHAR과 6개월 BHAR의 평균값이 3.37%, 4.67%로 나타나고 있으나, 모두 통계적으로는 유의하지 않은 수준이다. 그리고 선정 탈락 기업들은 탈락 이전 주가 움직임이 시장대비 미미한 차이를 보이고 있다.

신규 선정, 선정 유지, 선정 탈락 기업군별로 계산한 CAR(-60, -1)와 3개월 BHAR 및 6개월 BHAR 평균값의 차이를 t-test를 통해 분석한 결과에 따르면, 신규 선정과 선정 유지 그리고 신규 선정과 선정 탈락 사이에는 세 가지 초과수익률 모두 1% 또는 5% 수준에서 통계적으로 유의한 차이를 보이고 있고, 선정 유지와 선정 탈락 사이에는 유의한 차이가 나타나고 있지 않다.

<표 5> 히든챔피언 선정 또는 탈락 전후의 중장기 초과수익률 추이 히든챔피언종목으로 신규 선정, 선정 유지, 선정 탈락 기업군별로 선정 또는 탈락 이전과 이후 60 거래일 동안의 누적초과수익률(CAR)을 기간별 나누어 보여주고, 또한 선정 또는 탈락 이전과 이후 3개월 및 6개월 보유기간초과수익률(BHAR)을 계산하여 보여주고 있다. 단위(%)
Panel A: 선정 또는 탈락 이전
	신규 선정		선정 유지		선정 탈락
CAR (-60,-31)	5.19	*	1.63		-0.81
CAR (-30,-11)	2.93		1.94		-2.57
CAR (-10,-1)	2.68	*	-0.34		1.52
BHAR (-3개월)	12.96	**	3.27		1.20
BHAR (-6개월)	16.50	*	4.67		1.46
Panel B: 선정 또는 탈락 이후
CAR (+1,+10)	-0.80		-1.20		-2.42
CAR (+11,+30)	-1.84		-1.76		-0.91
CAR (+31,+60)	-0.37		2.00		-1.99
BHAR (+3개월)	-3.43	**	-1.28		-5.35
BHAR (+6개월)	5.11	*	6.81		2.00
주) **, * 은 각각 1%와 5% 수준에서 통계적으로 유의함을 표시함

다음으로 Panel B의 선정 또는 탈락 이후의 결과를 보면, 대체로 3개월 동안은 신규 선정, 선정 유지, 선정 탈락 모두 크기는 작지만 음(-)의 초과수익률이 나타나고 이후 6개월까지는 양(+)의 값으로 반전되는 경향을 보이고 있다. 하지만, 신규 선정의 경우에만 3개월 BHAR과 6개월 BHAR이 각각 -3.43%와 +5.11%의 통계적으로 유의한 값을 보이고, 나머지 경우는 통계적인 유의성이 나타나고 있지 않다. 이러한 결과는 대체로 히든챔피언에 선정 또는 탈락된 기업들이 이후 뚜렷한 투자성과를 보여주지 못한다는 것을 시사한다. 특히, 신규 선정의 경우는 선정 이전의 높은 초과수익률에 비해 선정 이후에는 미미한 투자성과가 나타나고 있어서 히든챔피언 선정에 따른 시장의 기대에 부응하지 못하고 있다.

신규 선정, 선정 유지, 선정 탈락 기업군별로 계산한 CAR(+1, +60)와 3개월 BHAR 및 6개월 BHAR 평균값의 차이를 t-test를 통해 분석한 결과에 따르면, 모든 경우에 통계적으로 유의한 차이가 나타나고 있지 않다.

3.4 히든챔피언 선정 또는 탈락 전후의 투자자유형별 매매패턴

이와 같은 히든챔피언 선정 또는 탈락 전후의 주가 움직임 속에서 개인, 기관, 외국인으로 구분된 투자자유형별로 어떤 매매패턴을 보이고 있는지를 살펴보고자 한다. 이를 위해 <그림 2>에서는 히든챔피언종목으로 신규 선정, 선정 유지, 선정 탈락 기업군별로 선정 또는 탈락 이전과 이후 40 거래일 동안의 개인. 기관, 외국인으로 구분된 투자자유형별 누적순매수율(cumulative net buy ratio)을 그래프로 보여주고 있다.

<그림 2>  히든챔피언 선정 또는 폐지 40일 전후의 투자자유형별 누적순매수

히든챔피언종목으로 신규 선정, 선정 유지, 선정 탈락 기업군별로 선정 또는 탈락 이전과 이후 40 거래일 동안 개인. 기관, 외국인으로 구분된 투자자유형별 누적순매수율을 보여주고 있다. 누적순매수율은 해당일의 투자자유형별 순매수 수량을 해당일의 발행주식수로 나누어 당일의 순매수율을 구하고 이를 관찰기간동안 누적 합산하여 계산한다.

먼저 선정 또는 탈락 이전 40 거래일 동안의 투자자유형별 매매패턴을 보면, 신규 선정의 경우 선정 이전에 개인투자자는 순매도, 기관투자자는 순매수, 그리고 외국인투자자는 중립적인 매매행태를 보이고 있다. 이러한 결과는 히든챔피언 신규 선정 기업의 경우 선정 이전 오랜 기간 높은 투자성과를 지속해 왔고 히든챔피언 선정 발표로 양(+)의 초과수익률이 발생하는 점을 감안하면, 기관투자자는 유리한 매매 결과를 보인 반면에 개인투자자는 불리한 매매 결과가 나타나고 있음을 시사한다. 반대로, 히든챔피언에서 탈락되기 이전에 부진한 주가흐름을 보이는 선정 탈락의 경우에는 개인투자자는 순매수, 기관투자자는 순매도 패턴을 보임으로써 개인투자자는 기관투자자에 비해 여전히 불리한 매매패턴을 보여주고 있다.

선정 이전 40일 동안, 즉 (-40, -1)의 개인과 기관의 누적순매수율 평균의 차이를 t-test한 결과, 1% 수준에서 통계적으로 유의한 차이를 나타내고 있다.

이와 같은 결과가 히든챔피언 선정 또는 탈락과 관련된 개인투자자와 기관투자자 사이의 정보비대칭 때문인지 아니면 각각 추세추종(momentum) 또는 추세역행(contrarian) 매매를 하는 기관투자자와 개인투자자의 거래행태에 기인하는지에 관련된 논란이 있을 수 있다. 이러한 두 가지 가능성을 엄격하게 구분하여 검정하는 것은 불가능하고, 오히려 두 가지가 혼재되어 나타난 결과로 해석하는 것이 적절할 것으로 보인다. 즉, 기술개발 등을 통해 기업가치를 꾸준히 향상시켜 왔지만 시장에 널리 알려지지 않은 기업들이 신규로 히든챔피언에 선정된다는 점에서 정보력이 있는 기관투자자들은 이들 기업의 가치를 미리 인지하고 주식을 순매수한 반면에 정보열위의 개인투자자는 이들 기업의 가치를 인지하지 못한 채 주가가 상승하는 과정에서 추세역행 매매행태에 따라 해당 주식을 순매도한 것으로 해석할 수 있다. 반면에, 선정 탈락 기업에 대해서는 선정 기준에 부합하는 기술력과 기업가치가 미흡하다고 판단한 기관투자자가 해당 주식을 매도하는 과정에서 하락한 주가가 추세역행 거래자인 개인투자자에게는 매수 기회가 된 것으로 볼 수 있다.

일반적으로 개인투자자는 주가가 하락하면 매수하고 상승하면 매도하는 추세역행 거래자(contrarian trader)인 반면에 기관투자자는 추세추종 거래자(momentum trader)로 알려져 있다. 실제로 많은 해외연구들이 이를 뒷받침하는 실증 결과를 제시하고 있다. 예를 들면, Nofsinger and Sias(1999), Grinblatt & Keloharju (2000), Griffin, Harris, and Topaloglu(2003), Kaniel, Saar, and Titman(2008) 등을 들 수 있다. 우리나라 주식시장의 투자자를 대상으로 한 연구에서도 외국인 및 기관투자자는 추세추종 거래자인 반면에 개인투자자는 추세역행 투자를 하고 있음을 보여주고 있다[Choe, Kho, and Stulz(1999)와 Bae, Min, and Jung(2011)].

다음으로, 선정 또는 탈락 이후 40 거래일 동안의 투자자유형별 매매패턴을 보면, 히든챔피언 선정 (신규 선정 및 선정 유지) 발표로 주가가 상승하면 개인투자자의 순매도와 기관투자자의 순매수 패턴이 뚜렷해지고 있다. 또한 그동안 뚜렷한 매매패턴을 보이지 않던 외국인투자자도 히든챔피언 선정 발표 직후에는 약하지만 순매수 패턴을 나타내고 있다. 한편, 선정 탈락의 경우는 히든챔피언 탈락 이후 개인투자자의 순매수와 기관투자자의 순매도 패턴이 뚜렷하게 대비를 이루며 나타나고 있다. 이러한 패턴은 기관투자자가 히든챔피언에서 탈락한 종목을 적극적으로 매도하고 개인투자자는 추세역행 매매행태를 보이며 주가가 하락한 히든챔피언 탈락 종목을 매수한 결과로 해석된다.

3.5 히든챔피언 선정 탈락에 영향을 미치는 요인

끝으로, 본 논문에서는 히든챔피언 선정 탈락에 어떤 요인들이 영향을 미치고 예측 가능한지 여부를 살펴보기 위해 히든챔피언에 선정된 기업을 대상으로 로짓회귀(logit regression) 모형을 활용하여 재선정 또는 탈락에 영향을 미치는 요인을 분석한다. 이를 위해 매년 히든챔피언에 선정된 종목 가운데 다음 해 히든챔피언에서 탈락한 기업과 계속해서 히든챔피언에 선정된 기업으로 구분하고 각각 “1”과 “0”의 값을 부여하여 종속변수로 하고, 선정 탈락 여부에 영향을 줄 것으로 예상되는 주요 재무 및 거래 정보를 설명변수로 하는 로지스틱 회귀분석 결과를 <표 7>에서 보여주고 있다.

<표 7> 히든챔피언 선정에 미치는 요인 분석 (로짓회귀모형)

히든챔피언에 선정된 기업을 대상으로 아래 식과 같은 로짓회귀(logit regression)모형을 활용하여 선정 탈락에 영향을 미치는 요인을 보여주고 있다.

[모형 1]

[eqn: Revocation= alpha _{0} + alpha _{1} P`riorR+ alpha _{2} Turnover+ alpha _{3} I`NDI+ alpha _{4} Growth+ alpha _{5} ROA+ alpha _{6} LEV# ```````````````````````````````````````````+ alpha _{7} OCFA+ alpha _{8} SIZE+ varepsilon]

여기서, Revocation = 선정 탈락되었으면 1, 유지되었으면 0의 값을 갖는 변수

PriorR = 재선정일 또는 탈락일 –120일∼-1일 동안의 누적초과수익률

Turnover = 재선정일 또는 탈락일 –120일∼-1일 동안의 평균 거래회전율

INDI = 재선정일 또는 탈락일 –120일∼-1일 동안의 누적개인순매수량

Growth = 재선정 또는 탈락 직전년도의 연간 매출액성장률

ROA = 재선정 또는 탈락 직전년도의 총자산순이익률

LEV = 재선정 또는 탈락 직전년도의 부채비율(=총부채/총자산)

OCFA = 재선정 또는 탈락 직전년도의 영업활동현금흐름(=영업활동현금흐름/총자산)

SIZE = 재선정 또는 탈락일 직전년도 말 기업규모[=ln(시가총액)]

[모형 2]

[eqn: Revocation= alpha _{0} + alpha _{1} P`riorR+ alpha _{2} Turnover+ alpha _{3} I`NDI+ alpha _{5} DifROA+ alpha _{6} DifLEV# ```````````````````````````````````````````+ alpha _{7} DifOCFA+ alpha _{8} DifSIZE+ varepsilon]

여기서, DifROA = ROAt-1 － ROAt-2

DifLEV = LEVt-1 － LEVt-2

DifOCFA = OCFAt-1 － OCFAt-2

DifSIZE = SIZEt-1 － SIZEt-2

	모형 1			모형 2
구 분	계수값	[eqn: chi ^{2}]		계수값	[eqn: chi ^{2}]
상수	4.855	2.276		-0.826	4.817
PriorR	-1.748	2.950	*	-0.219	0.069
Turnover	-0.903	0.002		-6.307	0.086
INDI	-4.007	0.650		1.015	0.053
Growth	-1.876	3.796	*
ROA	-12.128	5.003	**
LEV	-0.467	0.078
OCFA	-3.800	1.096
SIZE	-0.360	1.635
DifROA				-6.987	2.904	*
DifLEV				3.842	1.072
DifOCFA				-2.718	1.195
DifSIZE				-0.723	2.617
-2 Log 우도	116.638			133.083
[eqn: chi ^{2}]	29.924	***		12.849	*

주) **, * 은 각각 1%와 5% 수준에서 통계적으로 유의함을 표시함

먼저 모형 1을 보면, 총자산순이익률(ROA)이 가장 통계적으로 유의한 음(-)의 값을 보여주고 있다. 즉, 직전년도 총자산순이익률(ROA)이 낮을수록 히든챔피언에서 탈락할 가능성이 높다는 점을 보여주는 결과로서 기업의 수익성이 히든챔피언 선정에 중요한 요소임을 암시하고 있다. 또한 직전년도 연간 매출액성장률(Growth)도 유의한 음(-)의 값을 보이며, 매출액성장률이 낮은 기업일수록 히든챔피언에서 탈락할 가능성이 높다는 점을 시사하고 있다. 다른 회계 정보인 직전년도 부채비율(LEV)과 영업현금흐름(OCFA)은 유의한 예측변수가 되지 못하고 있다. 한편, 거래 정보 중에서는 재선정일 또는 탈락일 이전 120일부터 전일까지의 누적초과수익률(PriorR), 즉 CAR(-120, -1)이 통계적으로 유의한 음(-)의 값을 보여주고 있다. 이러한 결과는 앞서 살펴본 바와 같이 선정 탈락 기업들은 이전에 주가가 하락하는 반면에 선정 유지 기업들은 상승하는 추세를 반영하고 있는 것으로 보인다. 그 밖에 재선정일 또는 탈락일 이전 120일부터 전일까지의 일별 거래회전율의 평균값(Turnover) 및 누적개인순매수량(INDI)은 히든챔피언 선정 탈락에 유의한 예측변수가 되지 못하고, 기업규모(SIZE)도 유의하지 않은 것으로 나타나고 있다.

앞서 히든챔피언 선정 또는 탈락 기업의 특징을 살펴본 <표 2>에서 보면, 히든챔피언 선정 유지 기업 또는 탈락 기업은 직전년도 총자산순이익률(ROA)의 평균값이 각각 11.97%, 1.99%이고, 직전년도 연간매출액증가율의 평균값이 각각 19.72%, 9.43%로 나타나고 있다. 따라서 이러한 로짓회귀모형 분석결과는 단변량 자료와 유사한 결과로 볼 수 있다.

한편, 회계 정보의 경우 변수의 수준(level)보다는 연간 변화(change)가 히든챔피언 선정에 더 유의적일 가능성을 확인하기 위하여 모형 2에서는 전전연도(t-2) 대비 직전연도(t-1) 총자산순이익률, 부채비율, 영업활동현금흐름, 기업규모의 변화를 모형 1의 수준변수 대신에 사용하고 있다. 모형 2에서는 총자산순이익률의 변화(DifROA)만이 유일하게 통계적으로 유의한 음(-)의 값을 나타내며, 직전년도의 총자산순이익률(ROA)이 전전년도에 비해 감소한 기업일수록 히든챔피언에서 탈락할 가능성이 높다고 예측하고 있다. 하지만 모형의 설명력을 나타내는 [eqn: chi ^{2}] 값을 모형 1에 비해 모형 2에서 감소하고 있다는 점에서 수준변수를 사용한 모형 1이 우월하다는 것을 알 수 있다.

4. 요약 및 결론

본 논문에서는 한국거래소의 히든챔피언 선정 제도가 시작된 2009년 이후 2013년까지 히든챔피언 기업을 대상으로 신규 선정, 선정 유지, 선정 탈락 기업군으로 나누어 초과수익률 및 초과거래량 분석을 통해 각각의 정보효과를 확인하고, 히든챔피언 선정 또는 탈락 전후의 중장기 주가 움직임을 누적초과수익률과 보유기간초과수익률을 통해 분석하고 있다. 또한, 히든챔피언 선정 이전과 이후의 투자자별 매매패턴을 개인, 기관, 외국인으로 분류된 누적순매수율에 의해 파악하고, 로짓회귀분석을 통해 히든챔피언에 선정된 기업의 선정 유지 또는 탈락에 영향을 미치는 요인들을 확인하고 있다. 분석결과는 다음과 같이 요약된다.

첫째, 거래소의 히든챔피언 신규 선정이 해당 기업의 주가에 긍정적인 영향을 미치고 있으나, 선정일(t=0)에 평균 1.80%의 초과수익률이 나타남으로써 히든챔피언 선정 발표에 대한 시장의 반응이 흔히 알려진 바만큼 크지는 않다. 좀 더 약하지만,선정 유지도 재선정일에 유의한 양(+)의 초과수익률이 나타나고 있고, 선정 탈락은 탈락일에는 유의적인 초과수익률이 나타나고 있지 않지만 탈락 이후 음(-)의 초과수익률이 누적되면서 부정적 정보가 시장에서 서서히 반영되고 있다. 한편, 초과거래량 분석에서는 히든챔피언 선정(신규 선정 및 재선정)의 경우 선정일 전후로 거래량이 증가하여 선정 발표가 시장에서 정보효과를 갖는 반면에, 히든챔피언 탈락은 탈락일 전후로 뚜렷한 정보효과가 나타나고 있지 않다.

둘째, 신규 선정의 경우 선정 이전부터 지속적으로 시장대비 뚜렷한 주가 상승을 보이고 있고, 재선정 기업들도 상대적으로 증가폭은 작지만 주가가 상승 추이를 보여주고 있다. 반면에 선정 탈락 기업들은 평균적으로 시장대비 주가 하락 추이를 보이며 대조를 이루고 있다. 따라서 선정 또는 탈락 이전의 주가 움직임이 히든챔피언 선정 또는 탈락 결정에 중요한 요인임을 시사하고 있다. 한편, 히든챔피언 선정 또는 탈락 이후의 중장기 초과수익률을 보면, 대체로 히든챔피언에 선정 또는 탈락된 기업들이 뚜렷한 투자성과를 보여주지 못하고 있다.

셋째, 선정 이전 오랜 기간 높은 투자성과를 나타내는 신규 선정의 경우 개인투자자는 순매도, 기관투자자는 순매수 패턴을 보이는 반면에 탈락되기 이전부터 부진한 주가흐름을 보이는 선정 탈락의 경우에는 개인투자자는 순매수, 기관투자자는 순매도 패턴을 보임으로써 개인투자자가 기관투자자에 비해  불리한 매매패턴을 보여주고 있다. 한편, 선정 또는 탈락 이후에는 기관투자자가 신규 선정 종목을 순매수하고 선정 탈락 종목을 순매도하여 히든챔피언 종목에 대한 선호를 보이는 반면에 개인투자자는 추세역행 매매행태를 보이며 주가가 상승한 신규 선정 종목을 순매도하고 주가가 하락한 탈락 종목을 순매수하는 경향을 보여주고 있다.

넷째, 히든챔피언에 선정된 기업 중에서 다음 해 재선정 또는 탈락에 영향을 미치는 요인을 분석한 로짓회귀 모형에서는 직전년도 총자산순이익률(ROA), 직전년도 연간 매출액성장률, 재선정일 또는 탈락일 이전 120일부터 전일까지의 누적초과수익률이 유의한 음(-)의 값을 보이고 있다. 따라서 과거 기업의 수익성과 주가 흐름이 히든챔피언 재선정 또는 탈락의 중요한 예측 변수임을 확인해 주고 있다.

이상과 같은 본 연구의 결과는 한국거래소의 히든챔피언 선정 제도와 관련하여 몇 가지 중요한 시사점을 제시하고 있다. 우선, 히든챔피언 선정은 이미 기업가치가 상당 부분 시장에 반영된 기업들이 선정되면서 선정 발표의 정보효과가 예상만큼 크지 않다는 점에서 ‘숨은(hidden)’ 우량 기업을 발굴해 낸다는 취지가 퇴색되고 있다. 또한, 히든챔피언 선정 이후 뚜렷한 투자성과가 나타나고 있지 않아 히든챔피언 종목이 유용한 투자 정보가 되고 있지 못하다는 점에서 ‘미래의 챔피언(champion)’을 선정한 것으로 보기 어렵다. 한편, 개인투자자는 선정 이전에  높은 투자성과를 나타내는 신규 선정 종목을 순매도하고 탈락 이전부터 부진한 주가흐름을 보이는 선정 탈락 종목은 순매수함으로써 반대의 매매패턴을 보이는 기관투자자에 비해 불리한 결과를 보여주고 있다. 즉, 히든챔피언 선정과 관련하여 개인투자자와 기관투자자 사이의 정보비대칭이 존재하고 있다.

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