기업 고유 정보위험과 유상증자의 공시효과

Firm Specific Information Risk and the Announcement Effects of Seasoned Equity Offerings: Evidence from the Korean Stock Market

김 경 순 (조선대학교)*

이 진 훤 (한국외국어대학교)**

개요: 본 연구는 정보비대칭성이 큰 신흥자본시장에서 경영자의 평균적 유상증자 동기를 유상증자의 장․단기 공시효과를 이용하여 조사하고, 유상증자에 내재된 정보위험을 회계적 측정치(발생액의 질)로 사전에 예측할 수 있는지를 분석한다. 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, 유상증자 공시 시점에 3%-4%의 초과수익률이 발생하였지만 유상증자 공시 이후 장기성과는 12개월 동안 평균적으로 31%, 24개월 동안 46% 하락하였다. 이러한 결과는 우호적인 시점에서 경영자는 기회주의적인 유상증자를 실시하지만 개인투자자가 많은 신흥자본시장에서는 유상증자 동기를 투자자들이 적절하게 인식하지 못하고 과잉 반응하는 행태를 보이는 것으로 추정된다. 둘째, 재량적 발생액의 질이 낮은 기업은 유상증자 공시시점에 수익률이 더 증가하지만 유상증자의 장기성과는 크게 하락하는 결과를 보였다. 이러한 결과는 발생액의 질이 낮은 기업에서 경영자의 기회주의적 유상증자가 더 증가함을 의미하고, 발생액의 질이 경영자와 외부투자자 간에 존재하는 정보위험을 부분적으로 포착하는데 유용한 도구가 될 수 있음을 시사하고 있다. 셋째, 발생액의 질이 낮고, 기관투자자의 거래비율이 낮은 기업은 다른 기업보다 유상증자 공시시점에서 더 긍정적인 수익률반응을 보이지만 유상증자의 장기성과는 더 크게 감소하였다. 이러한 결과는 기업고유 정보위험이 크고 외부감시효과가 낮은 기업에서 경영자가 기회주의적인 유상증자를 실시할 동기가 증가하여 투자자의 역선택 위험도 더 증가할 가능성이 있음을 시사하고 있다.

핵심단어: 기업고유 정보위험, 유상증자, 발생액의 질, 기관투자자 거래비율, 기회주의적 동기

JEL 분류기호: G14, G24, G32, M41

* 조선대학교 경영학부 조교수 : Assistant Professor, Division of Business Administration College of Business, 309 Pilmun-daero, Dong-gu, Gwangju 501-759 Korea. E-mail: kskim66@chosun.ac.kr or hufskks@naver.com, 062-230-6831
** 한국외국어대학교 경영학과 박사 : Ph. D., College of Business Administration, Hankuk University of Foreign Studies, Seoul, Korea. E-mail: jinhwon@hufs.ac.kr, 02-2173-3078

Ⅰ. 서론

유상증자와 관련된 많은 해외 선행연구들은 유상증자 공시시점에서 부정적 주가반응이 발생한다는 실증결과를 제시하였고, 이러한 주가수익률의 감소는 유상증자에 대한 경제적인 기대발행비용(expected flotation costs)으로 간주되어 왔다. 유상증자에 대한 부정적 주가반응(경제적 발행비용)에 대한 원인으로 다수의 연구들은 발행회사의 경영자와 외부투자자 사이에 존재하는 정보비대칭을 원인으로 제기하고 있다. Easley and O'Hara(2004)에 따르면 정보위험(information risk)은 정보를 얻은 투자자와 정보를 얻지 못한 투자자 간의 정보비대칭으로 부터 발생하며, 정보의 질과 양이 자본비용의 황단면적 차이를 발생시키고 그 결과 주식가격에 영향을 준다고 주장하였다. 동일한 관점에서 유상증자 기업에 대한 정보비대칭은 투자자의 정보위험을 증가시키기 때문에 선행연구들은 경영자와 외부투자자 간의 정보비대칭이 클수록 유상증자 공시 후 발행비용이 더 크게 발생한다고 주장하고 있다(Drucker and Puri 1999; Altinkilic and Hansen 2000; Corwin 2003; Marquardt and Wiedman 1998; Liu and Malatesta 2006).

이러한 정보가설을 증명하기 위해 선행연구들은 수익률의 변동성(stock return volatility), 애널리스트의 이익예측분산(analysts' earning forecast disperson), 무형자산의 비중(proportion of  intangible assets), 채권신용등급(debt rating), 매도-매수 호가차이(bid-ask spread) 등과 같이 재무관리 문헌에서 일반적으로 사용된 정보비대칭성의 대용치를 사용하여 정보비대칭과 유상증자의 기대발행비용 간의 관계를 분석하였다.

하지만 일반적인 대리변수들은 발행자와 외부투자자 간의 정보비대칭성을 측정하는 변수로써 불완전하다는 비판과 이러한 변수들이 정보비대칭성을 의미하기 보다는 다른 경제적 효과를 나타낼 가능성도 있다는 주장도 있다(Lee and Masulis, 2009). 이러한 이유로 최근에는 정보비대칭문제로 발생하는 투자자의 정보위험을 재무적 변수가 아닌 회계적 변수가 유효하게 대리할 수 있다는 주장이 제기되고 있다.  Francis et al.(2004)은 회계적 이익특성이 정보위험(information risk)을 유효하게 대리할 수 있는지를 분석하기 위해 애널리스트의 목표주가에 내재된 자본비용을 추출하고 자본비용에 대한 다양한 이익특성변수들의 효과를 조사하였다. 그 결과 발생액의 질과 이익유연화 등 회계기반 이익특성변수가 시장기반 이익특성변수 보다 자본비용에 더 밀접한 관계가 존재함을 보여주었다.

더불어 Francis et al.(2005)은 신호효과는 정보위험을 축소시키지만 경영자의 기회주의와 발생액의 질의 재량적 요소는 정보위험을 증가시킬 수 있다고 주장하였다. 그들은 발생액의 품질은 가격에 영향을 주는 요소이고 낮은 발생액의 질은 자본비용을 증가시켜 기대수익률을 축소시킨다는 증거를 제시하였다. 유사하게 Lambert et al.(2007)은 정보 품질이 높을수록 특정기업과 다른 기업들 간의 영업현금흐름에 대한 상관관계에 영향을 미치게 되고, 그 결과 기대현금흐름의 변화에 영향을 주게 되어 실질적으로 기업의 가치에 영향을 줄 수 있다는 증거를 제시하였다.

대조적인 주장으로 Core et al.(2008)은 초과수익률과 요인 수익률 간의 동시적 관계를 조사한 Francis et al.(2005)의 회귀분석은 이익의 질이 가격에 영향을 주는 위험요인이라는 가설을 검증한 것이 아니라고 비판하고 이익의 질이 가격에 반영되는 위험요인이 아니라고 반박하였다.

특히, Lee and Masulis(2009)는 회계정보를 기반으로 계산한 대체적인 정보비대칭 측정치와 기대발행비용 간의 관계를 조사하였다. 그들은 개별기업에 대한 회계정보의 질은 경영자와 외부투자자간의 정보비대칭성을 반영하는 대리변수가 될 수 있다고 보고, 발생액의 질과 유상증자의 기대발행비용 간의 관계를 분석하였다. 그들은 발생액의 질(accruals quality)이 더 낮을수록 투자은행의 인수수수료(underwriting fee)가 더 크고, 유상증자의 부정적 공시효과가 증가하며, 유상증자의 철회가능성이 높아지는 결과를 보고하여 회계정보의 질과 유상증자의 기대발행비용 간에 일정한 관계가 존재한다고 주장하고 있다. 결과적으로 Lee and Masulis(2009)는 발생액의 질이 기업의 정보위험의 대리변수로 유효하며 발생액의 질의 크기에 따라 유상증자의 기대발행비용(expected flotation cost)이 달라질 수 있다는 결과를 보고하였다.

이러한 선행연구의 결과를 기초로 본 연구는 한국주식시장을 대상으로 발생액의 질과 유상증자의 장․단기효과 간의 관계를 분석한다. 본 연구에서는 발생액의 질(accruals quality)을 McNichols (2002)와 Francis et al. (2005)의 방법으로 측정하고 이를 정보위험의 대리변수로 선정한다. 그리고 발생액의 질에 따라 유상증자의 장․단기 공시효과가 차이가 존재하는지를 분석하여 회계이익의 질이 유상증자에 내재된 위험을 사전에 포착할 수 있는 유용한 도구인지를 검증하고자 한다.

본 연구의 주요 연구가설을 보다 구체적으로 제시하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 신흥자본시장에서 경영자의 유상증자 결정이 기업의 미래 낙관적 기대를 반영하는 긍정적 신호인지 아니면 정보비대칭성을 이용한 기회주의적 행태인지를 최근 유상증자 표본을 대상으로 검증한다. 자본시장이 성숙된 국가(예: 미국시장)에서는 소유집중도가 낮고 공시규제가 강하며 영미법(common law)에 기초한 소송위험이 크기 때문에 경영자와 외부투자자 간에 정보비대칭성이 비교적 작을 수 있다. 또한 대부분 간접투자가 일반적이기 때문에 주식거래는 대부분 기관투자자에 의해 이루어지고 있다. 그러므로 선진자본시장의 유상증자의 방식은 대부분 일반공모 방식을 택하고 있고 유상증자의 주요 수요자가 정교한 기관투자자이기 때문에 유상증자의 효과는 공시시점에 주가에 상당 부분 반영될 수 있다.

반면에 신흥자본시장의 경우 소유집중도가 높고, 개인투자자의 직접투자비중이 높으며, 소액투자자 보호에 대한 법적규제가 강하지 않아 선진자본시장과 비교할 때 정보비대칭성이 더 클 수 있다. 따라서 한국시장에서 실시되는 유상증자는 일반공모 방식 보다는 제3자배정과 주주우선배정 방식이 더 선호되며 대부분 신주발행가격은 할인 발행된다. 이러한 한국주식시장의 특성은 경영자의 유상증자의 동기에 영향을 미칠 수 있고 정교하지 못한 개인투자자들이 유상증자 공시의 신호를 잘못 해석할 가능성이 있기 때문에, 유상증자의 장․단기 공시효과가 선진자본시장과 차이가 발생할 가능성이 있다. 따라서 본 연구에서는 한국주식시장의 고유한 정보환경 하에서 유상증자의 효과가 차별적인지를 검증하기 위하여 유상증자 공시전후의 주가반응과 공시 후 장기성과의 변화를 조사한다. 본 연구에서는 정보비대칭성이 큰 기업일수록 경영자는 우호적인 시장시점(market timing)에서 기회주의적인 동기의 유상증자를 실시할 가능성이 크지만 개인투자자의 비중이 높은 한국주식시장에서 투자자는 경영자의 동기를 잘못 해석할 가능성이 클 것으로 예측하였다. 그 결과 유상증자의 공시시점의 주가반응은 긍정적이지만 공시 후 장기성과는 하락할 것으로 예측한다.

한국주식시장에서 유상증자의 발행가격은 청약일 이전 일정기간 동안의 평균주가를 기준으로 일반공모증자방식은 30%이내, 제3자배정 방식은 10% 범위 내에서 할인발행하고 있다.

둘째, 본 연구는 신흥자본시장에서 경영자와 외부투자자간의 정보비대칭문제로 발생하는 유상증자의 정보위험을 회계정보의 재량적 요소(재량적 발생액의 질)가 사전에 포착할 수 있는지를 분석한다. 최근 문헌들에 의하면 재량적 발생액의 질이 기업고유 정보위험(firm specific information risk)에 대한 유용한 측정치가 될 수 있고 그 결과 발생액의 질이 높은 기업은 그렇지 않은 기업보다 자본비용이 축소되어 초과수익률을 창출할 수 있다는 결과가 보고되고 있다(Francis et al. 2005; Lambert et al. 2007). 동일한 관점에서 Lee and Masulis(2009)는 재량적 발생액의 질이 낮은 기업은 투자자들이 유상증자기업의 정보위험을 크게 인식하여 공시시점에 부정적 주가반응이 더 크게 발생한다는 증거를 제시하였다. 선행연구의 결과를 기초로 본 연구에서는 재량적 발생액의 질(discretionary accruals quality)과 유상증자의 장․단기성과 간의 관계가 한국주식시장의 고유한 정보환경 하에서도 존재하는지를 분석한다. 기관투자자들이 유상증자의 주요 수요자인 선진자본시장과 달리 한국주식시장은 기관투자자, 특수관계자, 구주주, 개인투자자 등 다양한 유상증자의 수요자가 존재하고 대부분 할인된 금액으로 신주발행가격이 결정되기 때문에 유상증자에 대한 시장반응이 상이할 가능성이 있다. 특히 기회주의적 동기가 강할수록 경영자는 비록 신주를 할인발행 하더라도 기업에 가장 호의적인 시장시점에서 유상증자가 실시될 것이고, 정교하지 못한 개인투자자들은 유상증자의 이전 가격보다 할인된 신주발행가격에 과잉반응할 가능성이 있다. 따라서 발생액의 질과 공시일 전․후의 단기시장반응 간에 부정적인 관계가 발생할 수도 있다.

하지만 기업의 유상증자 공시가 기회주의적 동기라면 단기적으로는 투자자들이 과잉반응할 수 있지만 장기적으로는 기업과 투자자간에 유상증자에 대한 정보비대칭이 축소될 것이기 때문에 장기성과는 감소될 것이다. 신흥자본시장에서도 발생액의 질이 경영자와 투자자 간의 정보비대칭을 반영하는 유용한 측정치라면, 발생액의 질이 낮을수록 유상증자 공시전의 발생액의 질과 유상증자 공시 후의 장기성과 간에 긍정적 관계를 보일 것이다. 따라서 본 연구는 유상증자 전 재량적 발생액의 질과 유상증자 공시 후 장기성과 간의 관계를 분석함으로써 회계이익의 질이 경영자의 유상증자 동기를 사전에 포착할 수 있는 유용한 도구인지를 검증하고자 한다.

마지막으로, 본 연구에서는 유상증자의 장․단기 성과와 재량적 발생액의 질 간의 관계가 기관투자자의 외부감시효과의 크기에 따라 차이가 발생하는지를 분석한다. 한국주식시장은 비합리적인 행태를 보이는 개인투자자의 비중이 높기 때문에 유상증자의 동기를 공시시점에 적절히 주가에 반영하지 못하고, 그 결과 발생액의 질과 유상증자의 시장반응 간의 관계가 단기와 장기간에 차별적일 것으로 본 연구는 예측하고 있다. 이러한 가설을 보다 구체적으로 검증하기 위해 기관투자자의 외부감시효과가 발생액의 질과 유상증자의 시장반응간의 관계를 더 강화시키는지를 검증하고자 한다. Bhojraj and Sengupta(2003)는 기관투자자의 외부감시효과 작을수록 정보위험이 증가하여 자본비용을 증가할 수 있다는 결과를 보고하고 있다. 그러므로 기관투자자의 외부감시효과가 작을수록(개인투자자의 거래가 클수록) 경영자는 우호적 시장시차를 이용한 유상증자를 실시할 동기가 더 클 수 있다. 하지만 유상증자 공시시점에 비합리적인 개인투자자들은 이를 간파하지 못하고 할인된 신주가격에 더 과잉 반응할 가능성이 있다. 반면에 더 큰 기회주의적 동기는 장기적으로 유상증자의 공시 후 주가수익률을 더 크게 감소시킬 수 있다. 그러므로 기관투자자의 외부감시효과가 작을수록 발생액의 질과 유상증자의 공시반응 간의 관계는 더 부정적일 수 있고, 상대적으로 발생액의 질과 유상증자의 장가성과 간의 관계는 더 긍정적인 관계를 나타낼 것이다. 이러한 본 연구의 가설을 검증하기 위해 기관투자자 거래비율을 외부감시효과의 대리변수로 측정하고 발생액의 질과 상호작용변수를 생성하여 유상증자의 장․단기성과에 미치는 효과를 분석한다.

실증분석을 위해 본 연구에서는 2005년부터 2010년까지 유상증자를 실시한 상장기업 중 표본선정 기준을 만족하는 734개의 기업을 대상으로 유상증자 공시일 전․후 21일 동안의 누적초과수익률과 유상증자 공시 후 24개월 동안의 보유기간초과수익률을 계산한다. 더불어Dechow and Dichev(2002)가 제안하고 McNichols(2002)와 Francis et al.(2005)이 수정한 방식에 따라 발생액의 질을 측정하고 유상증자의 장․단기성과에 미치는 효과를 회귀분석으로 분석한다. 특히 유상증자의 공시효과에 영향을 미칠 수 있는 다양한 재무적 변수뿐만 아니라 영업활동에 내재된 선천적 위험요인(innate risk factor)을 통제변수로 회귀식에 포함시킴으로써 발생액의 질에 내재된 재량적 요인이 유상증자의 주가반응에 어떤 영향을 미치는지를 분석한다.

본 연구의 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 유상증자의 공시일 전․후 21일 동안의 누적초과수익률(cumulative abnormal return)을 측정한 결과 통계적으로 유의한 긍정적 주가반응이 발견되었다. 하지만 유상증자 공시 후 12개월 및 24개월 보유기간초과수익률(buy and hold abnormal return)은 매우 큰 부정적 반응이 발생하였다. 둘째, 다른 요인을 통제한 후 발생액의 질과 유상증자에 대한 주가반응 간의 관계를 분석한 결과, 발생액의 질이 낮은 기업이 유상증자의 공시반응이 더 증가하였다. 반면에 유상증자에 대한 장기성과는 발생액의 질이 낮은 기업이 높은 기업보다 더 크게 감소하였다. 셋째, 발생액의 질이 낮고 기관투자자의 감시효과가 낮은 기업은 유상증자의 공시반응이 더 크게 증가하고, 유상증자의 장기성과는 더 크게 감소하였다. 전체적으로 한국주식시장에서 유상증자의 동기는 평균적으로 기회주의적 동기가 강하며 경영자와 외부투자자 간의 정보비대칭성이 큰 기업(발생액의 질이 낮은 기업)일수록 기회주의적 동기는 더 강해지는 결과를 보였다. 결과적으로 한국시장에서 경영자는 기회주의적인 동기로 유상증자를 실시하는 성향이 강하지만 개인투자자들은 이를 사전에 간파하지 못하기 때문에 공시시점에 과잉반응하는 성향을 보이며, 재량적 발생액의 질은 유상증자로 발생하는 정보위험을 부분적으로 사전에 포착할 수 있는 유용한 도구일수 있음을 발견하였다.

본 연구는 한국주식시장의 특성을 고려하여 유상증자의 평균적 동기를 추론하고 유상증자에 내재된 정보위험을 부분적이지만 회계적 변수를 이용하여 사전에 포착할 수 있음 보여줌으로써 투자자들의 역선택 위험을 다소 축소하는데 공헌할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 제1장 서론에 이어 제2장에서는 변수측정방법을 제시한다. 제3장에서는 연구모형을 제시하고 제4장에서 실증분석결과를 제시한다. 마지막으로 제5장에서는 본 연구의 결론 및 시사점을 제시한다.

Ⅱ. 변수측정

본 연구의 목적은 유상증자의 장․단기 공시효과와 재량적 발생액의 질 간의 관계를 회귀분석으로 검증하는 것이다. 이를 위해 종속변수로 유상증자의 장․단기 초과수익률을 계산하고 설명변수로 발생액의 질을 측정해야 한다. 또한 종속변수와 설명변수 간의 순수한 관계를 분석하기 위해 유상증자의 공시효과에 영향을 미치는 재무적 변수를 통제해야 한다. 특히 발생액의 질은 영업활동에 내재된 선천적 위험요인과 경영자의 재량적 요인에 의해 결정될 수 있다. 하지만 정보위험은 재량적요인에 의해 발생하기 때문에 유상증자의 공시반응에 대한 재량적 요인의 효과를 분석하기 위해서는 선천적 위험요인을 통제하고 분석해야 한다. 따라서 (ⅰ)유상증자의 장․단기 초과수익률 측정치, (ⅱ)발생액의 질, (ⅲ)유상증자의 공시효과에 영향을 미치는 재무적 변수, (ⅳ)영업활동에 내재된 선천적 위험요인 등을 다음과 같이 측정한다.

2.1 장․단기 초과수익률의 측정

본 연구에서는 유상증자 공시일 전․후의 초과수익률을 (ⅰ)규모조정 시장조정모형과 (ⅱ)시장모형을 이용하여 산출한다. 먼저 규모조정초과수익률([eqn: AR``1])은 다음과 같이 기초시점의 지분의 시장가치의 크기에 따라 5개의 동일가중 포트폴리오를 구성한 후 t거래일에 기업i의 수익률([eqn: R _{ij`t _{it}}])에서 개별기업이 속한 j포트폴리오수익률([eqn: RSIZE _{j`t}])을 차감하여 초과수익률을 계산한다.

[eqn: AR``1 _{i`t _{it}} =R _{ij`t _{it}} -RSIZE _{j`t}]

시장모형초과수익률([eqn: AR``2])은 기업i의 유상증자 공시 -270일부터 -31일까지 총 240일 동안의 개별기업의 수익률과 종합주가지수 수익률 간의 회귀분석을 통해 추정회귀식을 도출한 후 기업i의 실제수익률에서 기대수익률을 차감하여 산출한다.

[eqn: AR``2 _{i`t _{it}} =R _{ij`t _{it}} - hat{alpha } - hat{beta } R _{m`t}]

위와 같은 방식으로 산출된 초과수익률에 대해 평균초과수익률([eqn: AAR _{`t}])과 [eqn: t _{1}]거래일부터 [eqn: t _{2}]거래일까지의 누적평균초과수익률([eqn: CAR(t _{1} ,`t _{2} )])은 다음과 같은 식으로 각각 산출한다. 여기서, [eqn: N _{t}]는 t거래일의 표본 수를 의미한다.

[eqn: AAR _{t} = {1} over {N _{t}} sum _{i=1} ^{N _{t}} AR _{i`t}]

[eqn: CAR(t _{1} ,`t _{2} )`=` sum _{t=t _{1}} ^{t _{2}} AAR _{t}]                      식(1)

본 연구에서는 유상증자 공시일 전 10일부터 공시 후 10일까지 21일 동안의 규모조정 누적초과수익률([eqn: CAR``1])과 시장모형 누적초과수익률([eqn: CAR``2])를 계산하여 유상증자 공시의 단기 효과를 측정한다.

더불어 본 연구에서는 기업i의 유상증자 공시 후 T월까지의 보유기간초과수익률(buy-and-hold abnormal return)을 다음과 같이 정의한다. 여기서 [eqn: R _{i,`t}]는 개별기업i의 t월의 보유기간수익률을 의미하며, [eqn: R _{m,`t}]는 t월의 동일가중(equal-weighted) 시장평균수익률을 의미한다. 본 연구에서는 유상증자 후 장기성과를 12개월 보유기간수익률([eqn: BHAR```[12M]])과 24개월 보유기간수익률([eqn: BHAR```[24M]])을 각각 계산하여 분석에 사용한다.

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

2.2 발생액의 질(Accrual quality)의 측정

Dechow and Dichev(2002)은 발생액(accruals)의 불확실성이 발생액의 질을 측정하는 지표가 될 수 있을 것으로 가정하였다. 그들은 운전자본 발생액(working capital accruals)을 실현된 영업현금흐름들(전년도, 당해 연도, 다음 연도의 영업현금흐름)에 대해 회귀분석하고, 운전자본발생액의 변화에 대한 설명되지 않은 부분(회귀식의 잔차)은 발생액의 질과 역(-)의 관계를 갖는다고 주장하였다. 하지만 Dechow and Dichev(2002)의 방법(이하 DD모형)은 유동발생액에 한정되는 실무적 한계가 존재한다. 원칙적으로 발생액의 질은 포괄적인 발생액의 불확실성을 의미함으로 총발생액을 적용하는 것이 타당하지만, 비유동발생액과 실현현금흐름 간에 관계는 과거 기간에 영향을 받기 때문에 DD모형을 총발생액으로 확장시키는 것을 불가능하게 만들 수 있다(Francis et al. 2005). 이러한 DD모형의 한계를 다소 완화시키기 위하여 McNichols (2002), Francis et al. (2005)은 DD 모형에 매출액의 변화와 유형자산을 결합시킨 횡단면 회귀모형으로 발생액의 질을 측정하였고 모형의 설명력이 유의하게 증가하여 측정오류가 축소됨을 보여주었다.

본 연구에서도 발생액의 질(accrual quality)을 Dechow and Dichev(2002)의 회귀모형을 수정한 McNichols(2002), Francis et al. (2005)의 모형으로 측정한다. 구체적으로 발생액의 질을 측정하기 위해 표준산업코드를 이용하여 전체 상장기업을 시장(유가증권시장과 코스닥시장)별로 각각 15개의 산업으로 분류하였다. 그리고 식(3)에 따라 유상증자 공시 전  t-5년부터 t-1년도까지 연도-산업별 횡단면 회귀분석을 실시하여 회귀식의 잔차([eqn: hat{nu _{}} ` _{j,`t} `])를 각각 추정하고, 5년 동안의 각 횡단면 잔차들의 표준편차([eqn: sigma _{} hat{( nu _{}} ` _{j,`t} )`])에 -1을 곱한 값을 발생액의 질에 대한 대리변수로 사용한다. 이와 같은 방법으로 표본기간(2005-2010) 동안에 연도-기업별로 각각 선행연동(forward rolling)하여 발생액의 질([eqn: - sigma _{} hat{( nu _{}} ` _{j,`t} )`])을 측정한다. 이 경우 발생액의 질에 대한 측정 값([eqn: - sigma _{} hat{( nu _{}} ` _{j,`t} )`])이 클수록(작을수록) 이익의 질이 높음(낮음)을 의미한다.

[eqn: {TCA _{i`,`t}} over {Assets _{i,`t}}]	[eqn: =]	[eqn: phi _{0`,`i} + phi _{1`,`i} {CFO _{i`,`t-1}} over {Assets _{i`,`t}} + phi _{2`,`i} {CFO _{i,`t}} over {Assets _{i,`t}} + phi _{3`,`i} {CFO _{i`,`t+1}} over {Assets _{i,`t}} + phi _{4,`i} TRIANGLE REV _{i,`t}# + phi _{5,`i} PPE _{i,`t} + nu _{i`,`t}]			식 (3)
∴ [eqn: AQ _{i,`t}]			[eqn: =]	[eqn: - sigma _{} hat{(`` nu _{}} ` _{i,`t} )`]
여기서,
[eqn: AQ _{i,`t}]	=	기업i에 대한 t년도 Dechow and Dichev(2002)의 모형에 매출액의 변화와 유형자산을 추가한 McNichols(2002)모형으로 연도-산업별 횡단면 회귀분석을 이용해 산출한 발생액의 질을 의미한다.
[eqn: TCA _{i`,`t}]	=	기업i에 대한 t년도의 총유동발생액을 의미하고, 발생액을 추정하기 위해 다음과 같이 간접(재무상태표)접근법을 사용한다. [eqn: TCA _{i`,`t} = TRIANGLE CA _{i,`t} - TRIANGLE CL _{i,`t} - TRIANGLE Cash _{i,`t} + TRIANGLE STDEBT _{i,`t}] 여기서, [eqn: TRIANGLE CA _{i,`t}]=기업i의 t년도 동안 유동자산의 변화 [eqn: TRIANGLE CL _{i,`t}]=기업i의 t년도 동안 유동부채의 변화 [eqn: TRIANGLE Cash _{i,`t}]=기업i의 t년도 동안 현금 및 현금성자산의 변화 [eqn: TRIANGLE STDEBT _{i,`t}]=기업i의 t년도 동안 유동부채 중 채무(debt)의 변화
[eqn: Assets _{i`,`t}]	=	기업i의 t년도와 t-1년도의 평균총자산.
[eqn: CFO _{i`,`t}]	=	기업i의 t년도 현금흐름표상의 영업활동현금흐름
[eqn: TRIANGLE REV _{i,`t}]	=	기업i의 t년도 매출액에서 t-1년도의 매출액을 차감한 값
[eqn: PPE _{i,`t}]	=	기업i의 t년도말의 순유형자산
[eqn: nu _{i,`t}]	=	기업i의 t년도 식(1)에 따라 계산한 연도-산업별 회귀식의 잔차

Francis et al.(2004, 2005), Lambert et al.(2007)은 이와 같이 측정된 발생액의 질([eqn: AQ])은 기업고유 정보위험을 반영하기 때문에 자본비용과 기대수익률에 영향을 미치는 요인이 될 수 있다는 결과를 보고하였다. 따라서 본 연구에서도 발생액의 질을 경영자와 외부투자자 간의 기업고유 정보위험의 대리변수로 보고 경영자의 유상증자의 동기(신호 또는 기회주의)를 사전에 포착할 수 있는 유용한 도구가 될 수 있는지를 조사한다.

2.3 통제변수

2.3.1 재무적 변수(Financial Variable)

본 연구에서는 다른 재무적 효과를 통제하고 발생액의 질이 유상증자의 장․단기성과에 미치는 효과를 분석하기 위해 다음과 같은 통제변수를 회귀모형에 추가한다.

(1) 기관투자자 거래비율([eqn: I`nstitution`Trading]): Bhojral and Sengupta(2003)는 기관투자자의 외부감시효과가 기업의 정보공시를 증가시켜 투자자와 채권자의 정보위험을 축소할 수 있다고 주장하였다. 본 연구에서도 유상증자의 공시효과와 장기성과는 유상증자 존재하는 정보위험에 따라 차이가 발생할 수 있기 때문에 기관투자자의 외부감시효과에 영향을 받을 것으로 예측한다. 그러므로 기관투자자의 거래량비율을 계산하여 기관투자자의 감시효과를 측정할 수 있는 대리변수로 사용한다. 기관투자자 거래량비율은 기업i의 t년도 동안의 총거래량에서 기관투자자 거래량이 차지하는 비율을 산출한다. 본 연구에서는 기관투자자를 국내기관투자자와 외국기관투자자의 합으로 정의하고, 국내기관투자자의 평균거래량([매도량+매수량]/2)과 외국기관투자자의 평균거래량([매도량+매수량]/2)을 합산하여 계산한다.

(2) 증자규모([eqn: Offer`Size]): 유상증자 규모가 클수록 규모의 경제(economy of scale effect)가 발생하여 단위당 인수수수료(underwriting fees)는 축소될 수 있다(Smith 1977). 그러므로 유상증자 규모와 유상증자의 공시반응은 긍정적 관계를 보일 수 있다. 반면에 과대평가된 기업에서 더 많은 현금흐름을 얻고자 하기 때문에 공시시점에 주가반응은 증자규모과 역의 관계를 나타낼 수도 있다(Bayless and Chaplinsky(1996). 본 연구에서는 증자규모를 기업i의 t년도 유상증자금액을 전기 총자산으로 나눈 비율로 측정한다.

(3) 기업규모([eqn: log(Total`Assets)]): 대규모기업은 많은 애널리스트들이 분석하고 그 결과 정보적 투명성이 더 증가할 수 있다. 따라서 선행연구들은 정보효과에 대한 대리변수로 기업규모를 사용해 왔다(Ikenberry et al. 1995; Datta et al.(2005) and Kim and Purnanandam(2006). 본 연구에서는 기업규모가 더 클수록 유상증자의 부정적 효과가 축소될 것으로 보고 기업규모를 통제변수에 포함시킨다. 기업규모는 기업i의 유상증자 직전년도 말의 자산총계(억 원)에 대한 로그 값으로 측정한다.

(4) 부채비율([eqn: Leverage`Ratio]): 높은 부채비율은 경영진이 이용할 수 있는 현금의 양을 축소하기 때문에 경영진의 절제를 유도하여 대리인 비용을 축소시킬 수 있다(Jensen 1986; Stulz 1990). 더불어 재무적 곤경(financial distress)이 발생할 경우에 채권자가 통제가 강해지기 때문에, 높은 부채비율은 경영자가 그들의 기업의 성과를 향상시키고자 하는 동기를 더 증가시킬 수 있다. 그러므로 부채비율이 높은 기업의 유상증자는 기회주의적 동기가 크지 않을 수 있어 유상증자 공시시점에 긍정적인 주가반응을 보일 가능성이 있다. 따라서 본 연구에서는 유상증자 직전연도 말 총부채를 총자산으로 나누어 구한 부채비율을 통제변수로 회귀식에 포함한다.

(5) 수익률의 변동성([eqn: Return`Volatility]): 수익률의 변동성은 불확실성 및 정보비대칭성을 포착하는데 유용한 도구일 수 있다. 많은 선행연구들은 주가수익률의 변동성이 클수록 유상증자 공시에 대한 주가 하락이 더 크게 발생하는 결과를 보고하고 있다(Altinkilic and Hansen 2003; Corwin 2003; huang and Zhang 2007). 그러므로 선행연구에 기초하여 주가수익률의 변동성을 통제변수에 삽입한다. 수익률의 변동성은 유상증자 공시 전 -210일부터 -31일까지의 일별 규모조정 초과수익률의 표준편차로 계산한다.

(6) 공시 전 수익률([eqn: Prior`Return]): 기업은 주가가 상승할 때 주식을 발행하는 것을 더 선호한다(Loughran and Ritter 1995; Hovakimian et al. 2001). 이는 기업이 새로운 성장기회를 찾았다는 신호이거나 기업의 가치가 고평가되었을 때 시장의 시차를 이용하고자 하는 기회주의적 행태일 수도 있다. 그러므로 이러한 두 가지 논쟁적인 관점에 대한 유상증자의 효과는 서로 상반될 것이다. 따라서 본 연구에서는 유상증자 공시 전의 수익률 추세(stock price run-up)를 고려하여 공시 전 누적초과수익률을 통제변수에 포함한다. 공시 전 수익률([eqn: Prior`Return])은 유상증자 공시 전 -210일부터 -31일까지의 일별규모조정 초과수익률의 합계로 측정한다.

(7) 감사위원 참석([eqn: Auditor`Dummy]): Becker-Blease and Irani(2008)은 감사위원회의 규모와 유상증자의 공시반응 간에 긍정적인 관계가 있음을 발견하였다. 본 연구에서는 유상증자 결정시 감사위원이 참석했으면 1, 그렇지 않으면 0으로 지칭한 감사위원 참석더미 변수를 통제변수로 회귀모형에 추가한다.

(8) 시장가치대 장부가치([eqn: MB``Ratio]): 높은 시장가치 대 장부가치 비율은 성장기회가 높음을 의미하고 기업의 성장기회가 증가할수록 외부 자기자본 조달에 유리할 수 있다. 그러므로 유상증자의 공시효과와 성장기회 간에 긍정적 관계를 가질 수도 있다(Bayless and Chaplinsky 1996; Jung et al. 1996). 본 연구에서는 성장기회에 대한 대용치로 시장가치대 장부가치 비율을 선정하고 유상증자 공시 직전연도 말의 보통주 지분의 시장가치와 장부가치의 비율로 측정한다.

(9) 시장구분더미([eqn: Market`Dummy]): 공시의 양은 시장 간에 차이가 발생할 수 있기 때문에 유가증권시장과 코스닥시장 간에 정보비대칭 수준에 차이가 존재할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 시장구분 더미변수를 통제변수에 포함한다. 시장구분 더미변수는 유가증권시장에 속하면 0, 코스닥 시장에 속하면 1로 지칭한다.

2.3.2 영업활동의 선천적 위험요소(Innate risk factor)

발생액의 질은 경영자의 재량적 요소와 영업활동에 내재된 선천적 요소로 구성될 수 있다(Francis et al. 2004). 하지만 경영자와 외부투자자 사이의 정보비대칭으로 발생하는 대리인 위험은 재량적 발생액의 질과 관련이 있기 때문에, 유상증자의 공시반응에 대한 재량적 발생액의 질의 한계적 효과를 분석해야만 할 것이다(Lee and Masulis 2009). 따라서 본 연구는 재량적 발생액의 질과 유상증자의 장단기 공시효과 간의 순수한 관계를 조사하기 위해 영업활동에 내재된 선천적 요소들을 회귀식에 통제변수로 삽입한다(Francis et al. 2004).

본 연구에서는 Francis et al. (2004)의 연구에 근거하여 영업활동에서 발생액의 변동에 영향을 줄 수 있는 선천적 요인들을 선정한다. 즉, (ⅰ) t-5년부터 t-1년도 까지 5년 동안 총자산에 의해 규모 조정된 영업활동 현금흐름의 표준편차로 계산한 현금흐름의 변동성([eqn: sigma (CFO)]), (ⅱ) 총자산에 의해 규모 조정된 개별기업의 6년 동안의 매출액의 표준편차로 측정된 매출액 변동성([eqn: sigma (sales)]), (ⅲ) 매출채권 평균회수기간과 재고자산 평균회수기간의 합계에 대한 로그 값으로 측정한 영업주기([eqn: OperCycle]), (ⅳ) 개별기업의 이전 6년 동안 손실이 발생한 연도의 수를 관측 연도수로 나눈 비율로 측정한 손실비율([eqn: N`egEarnRatio]), (ⅴ) 개별기업의 연구개발비와 광고선전비를 매출액으로 나눈 비율로서 측정한 무형자산 투자비율([eqn: I`nt _{-} Intensity]), (ⅵ) 무형자산 투자비율([eqn: I`nt _{-} Intensity])이 0이면 1 그렇지 않으면 0으로 지칭한 무형자산 투자 더미([eqn: I`nt _{-} D])등을 영업활동에 내재된 선천적 위험요소(innate factor)로 선정한다..

Ⅲ. 연구모형 및 표본선정

3.1 연구모형

기회주의적 유상증자는 경영자와 외부투자자 간에 정보비대칭이 클수록 증가할 것으로 예측하고, 정보비대칭의 대리변수인 발생액의 질과 유상증자의 장․단기성과 간의 관계를 분석한다. [모형 1]은 유상증자의 장․단기성과와 발생액의 질 간의 관계를 분석하기 위한 회귀모형을 제시한 것이다. 종속변수는 (ⅰ) 규모조정모형([eqn: CAR``1])과 시장모형([eqn: CAR``2])으로 측정한 유상증자 공시일 전후 21일 동안의 누적초과수익률과 (ⅱ) 유상증자 공시 후 12개월 보유기간 초과수익률([eqn: BHAR``12M])과 24개월 보유기간 초과수익률([eqn: BHAR``24])을 각각 측정한 유상증자의 장기성과이다. 설명변수는 McNichols (2002), Francis et al. (2005)의 방법에 따라 계산한 발생액의 질([eqn: Accrual`Quality])이다. 더불어 유상증자의 공시효과에 영향을 미칠 수 있는 다양한 재무적 통제변수([eqn: Financial`Control`Variable])들을 모형에 추가하고, 발생액의 질에 내재된 재량적 요소가 유상증자의 공시효과에 미치는 한계적 효과를 분석하기 위해 영업활동에서 발생하는 선천적 위험요인을 통제변수([eqn: Innate`Control`Variable])로 추가한다. 또한 한국의 경우 제3자 배정, 주주우선 배정, 일반 공모 등 다양한 유상증자 방식이 존재하기 때문에 증자방식의 차이에 따른 효과를 통제하기 위해 증자방식 더미변수([eqn: Method`Dummy])를 만들어 모형에 추가한다. 더불어 연도구분 더미변수([eqn: Year`Dummy])와 산업구분 더미변수([eqn: I`ndustry``Dummy])를 모형에 추가한다.

[모형 2]는 발생액의 질을 크기 순서로 4개의 집단으로 구분한 후 최상위집단과 최하위 집단 간에 유상증자의 장․단기성과에 미치는 효과가 차별적인지를 비교하기 위한 회귀모형이다. [eqn: Accrual`Quality``4]는 발생액의 질이 상위 25%인 집단이면 1, 그렇지 않으면 0으로 지칭한 변수이고 [eqn: Accrual`Quality``1]은 발생액의 질이 하위 25%에 속하면 1, 그렇지 않으면 0으로 지칭한 변수이다. 본 연구에서는 만약 한국시장에서 유상증자가 경영자의 기회주의적 동기에 의해 실시된다면 발생액의 질이 낮은 집단이 높은 집단보다 유상증자의 단기성과가 더 크고 장기성과는 더 낮을 것으로 예측한다.

[모형 3]은 발생액의 질과 유상증자의 주가반응간의 관계가 기관투자자의 외부감시효과의 크기에 따라 차이가 발생하는지를 검증하기 위한 회귀모형이다. 분석을 위해 기관투자자 거래량비율([eqn: I`nstitution`Trading])이 10%이상이면 1, 그렇지 않으면 0으로 지칭한 더미변수([eqn: I`nstitution`Dummy])를 만들고 발생액의 질의 4분위수와 상호작용변수를 생성하여 회귀모형에 추가한다.

[모형 1]
[eqn: Short`Term`Return[CAR``1,`CAR``2]] or [eqn: Long`Term`Return[BHAR```12M,`BHAR```24M]]
	[eqn: =]	[eqn: beta _{0} + beta _{1} Accruals`Quality _{i,t} ^{} + gamma _{K} sum _{K=1} ^{9} Financial`Control`Variable _{i,`t}# + theta _{K} sum _{K=1} ^{6} Innate`Control`Variable _{i,`t} + lambda _{K} sum _{K=1} ^{2} Method`Dummy _{i,`t}# + phi sum _{t=1} ^{5} Year`Dummy _{t} + tau sum _{i=1} ^{10} I`ndustry``Dummy _{i} + epsilon _{i,}]
[모형 2]
[eqn: Short`Term`Return[CAR``1,`CAR``2]] or [eqn: Long`Term`Return[BHAR```12M,`BHAR```24M]]
	[eqn: =]	[eqn: beta _{0} + beta _{1} Accruals`Quality``4 _{i,t} ^{} + beta _{2} Accruals`Quality``1 _{i,t} ^{}# + gamma _{K} sum _{K=1} ^{9} Financial`Control`Variable _{i,`t} + theta _{K} sum _{K=1} ^{6} Innate`Control`Variable _{i,`t}# + lambda _{K} sum _{K=1} ^{2} Method``Dummy _{i,`t} + phi sum _{t=1} ^{5} Year`Dummy _{i,`t} + tau sum _{i=1} ^{10} I`ndustry``Dummy _{i} + epsilon _{i,t}]
[모형 3]
[eqn: Short`Term`Return[CAR``1,`CAR``2]] or [eqn: Long`Term`Return[BHAR```12M,`BHAR```24M]]
	[eqn: =]	[eqn: beta _{0} + beta _{1} Accruals`Quality``4 _{i,t} ^{} + beta _{2} Accruals`Quality``4 _{i,t} ^{} TIMES Institution`Dummy _{i,`t}# + beta _{3} Accruals`Quality``1 _{i,t} ^{} + beta _{4} Accruals`Quality``1 _{i,t} ^{} TIMES Institution`Dummy _{i,`t}# + gamma _{K} sum _{K=1} ^{9} Financial`Control`Variable _{i,`t} + theta _{K} sum _{K=1} ^{6} Innate`Control`Variable _{i,`t}# + lambda _{K} sum _{K=1} ^{2} Method``Dummy _{i,`t} + phi sum _{t=1} ^{5} Year`Dummy _{i,`t} + tau sum _{i=1} ^{10} I`ndustry``Dummy _{i} + epsilon _{i,t}]

변수설명
1. 종속변수
[eqn: Short`Term`Return]	=	유상증자 공시일 전 10일부터 공시 후 10일까지 21일 동안의 누적초과수익률로 [eqn: CAR`1]과 [eqn: CAR`2]를 의미함. [eqn: CAR`1]은 규모조정 누적초과수익률을 의미하며, t거래일에 기업i의 수익률과 직전연도말 시장가치를 기준으로 구분한 5개의 규모조정 포트폴리오수익률 간의 차이로 계산함. [eqn: CAR`2]는 시장모형을 추정한 누적초과수익률을 의미하며 유상증자 공시 -270일부터 -31일까지 240일 동안 개별기업의 수익률과 동일가중시장평균수익률 간의 단순회귀모형으로부터 추정회귀계수를 산출함.
[eqn: Long`Term`Return]	=	유상증자 공시 후 보유기간 초과수익률. [eqn: BHAR``12M]([eqn: 24M])는 유상증자 공시 후 매 월(20 거래일) 마다 개별기업의 보유기간수익률에서 동일가중 시장평균수익률을 차감한 수익률을 구하여 12(24)개월 누적한 수익률임.
2. 설명변수
[eqn: Accrual`Quality]	=	기업i의 t년도의 발생액의 질을 의미하며, 유동발생액과 영업현금흐름 간의 관계를 이용하여 연도-산업별 횡단면적으로 측정함(McNichols 2002; Francis 2005).
[eqn: Accrual`Quality``4]	=	발생액의 질을 순위에 따라 4개의 집단으로 구분하고 기업i의 발생액의 질이 최상위 집단(4집단)에 속하면 1, 그렇지 않으면 0으로 지칭한 변수.
[eqn: Accrual`Quality``1]	=	발생액의 질을 순위에 따라 4개의 집단으로 구분하고 기업i의 발생액의 질이 최하위 집단(1집단)에 속하면 1, 그렇지 않으면 0으로 지칭한 변수.
3. 통제변수
(1) 재무적 통제변수([eqn: Financial`Control`Variable])
[eqn: I`nstitution`Trading]	=	기관투자자 거래비율더미. 기업i의 t년도 동안의 총거래량에서 기관투자자거래량이 차지하는 비율을 구한 후 기관투자자 거래비율이 10%이상이면 1, 그렇지 않으면 0으로 지칭한 변수. 기관투자자 거래량은 국내기관투자자의 평균거래량([매도량+매수량]/2)과 외국기관투자자의 평균을 합산하여 계산함.
[eqn: I`nstitution`Dummy]	=	기관투자자 거래량비율([eqn: I`nstitution`Trading])이 10%이상이면 1, 그렇지 않으면 0으로 지칭한 더미변수
[eqn: Offer`Size]	=	유상증자 규모. 기업i의 t년도 유상증자금액을 전기 총자산으로 나눈 비율.
[eqn: log(Total`Assets)]	=	기업규모. 기업i의 t-1년도 말의 자산총계(억 원)에 대한 로그 값.
[eqn: Leverage`Ratio]	=	부채비율. 기업i의 t-1년도 총부채를 총자산으로 나눈 비율.
[eqn: Return`Volatility]	=	수익률의 변동성. 유상증자 공시 전 -210일부터 -31일까지의 일별규모조정초과수익률의 표준편차
[eqn: Share`Turnover]	=	거래회전율. 기업i의 t년도 매 거래일마다 일별거래량을 일별상장주식수로 나눈 비율을 구한 후 이를 다시 평균한 값.
[eqn: Prior`Return]	=	유상증자 공시 전 -210일부터 -31일까지의 일별규모조정 초과수익률의 합계.
[eqn: Auditor`Dummy]	=	감사위원 참석여부. 유상증자 결정시 감사위원이 참석하였으면 1, 그렇지 않으면 0의 값을 부여한 변수.
[eqn: MB``Ratio]	=	시장가치 대 장부가치 비율. 유상증자 직전연도 말 시장가치를 장부가치로 나눈 비율.
[eqn: Market`Dummy]	=	시장구분 더미변수. KOSPI에 속하면 0, KOSDAQ에 속하면 1로 지칭한 변수.
(2) 영업활동에 내재된 선천적 위험 통제변수([eqn: Innate`Control`Variable])
[eqn: sigma (CFO)]	=	현금흐름의 변동성. t-5년부터 t년도 까지 5년 동안 총자산에 의해 규모조정된 영업활동 현금흐름의 표준편차.
[eqn: sigma (Sales)]	=	매출액의 변동성. 총자산에 의해 규모 조정된 개별기업의 과거 5년 동안의 매출액의 표준편차.
[eqn: Opercycle]	=	영업주기. 과거 5년 동안 매출채권 평균회수기간과 재고자산 평균회수기간의 합계의 평균에 대한 로그 값. 영{360/(매출액/평균매출채권)}+{360/(매출원가/평균재고자산)}
[eqn: I`nt _{-} Intensity]	=	무형자산 투자비율. 개별기업의 t년도 연구개발비와 광고선전비를 매출액으로 나눈 비율로 측정. 연구개발비와 공고선전비에 대한 결측값은 0으로 처리.
[eqn: I`nt _{-} Dummy]	=	t년도 무형자산투자가 없는 기업을 지칭한 더미변수. [eqn: I`nt _{-} Intensity]가 0이면 1, 그렇지 않으면 0으로 지칭한 변수.
[eqn: N`eg`Earn]	=	손실비율. 개별기업의 과거 5년 동안 손실이 발생한 연도의 수를 5로 나눈 비율.
(3) 기타통제변수
[eqn: Method`Dummy]	=	기업i의 t년도 유상증자 방식(제3자 배정, 주주우선배정, 일반공모)을 지칭한 더미변수
[eqn: Year`Dummy]	=	연도구분 더미변수.
[eqn: I`ndustry``Dummy]	=	산업구분더미변수.

Ⅳ. 실증분석

4.1 표본 및 기술통계

본 연구에서는 2005년부터 2010년까지 유가증권시장과 코스닥 시장에서 보통주 유상증자를 공시한 기업 중 금융업을 제외한 기업 3,852개 기업을 최초 표본으로 선정하였다. 선정된 기업 중 유상증자 공시 전․후 2년 이내에 추가로 유상증자를 공시한 2,877기업은 장기수익률 계산에 편의를 발생시킬 수 있기 때문에 표본에서 배제한다. 또한 주가 및 회계정보를 획득하지 못하여 발생액의 질([eqn: Accrual`Quality]), 재무통제변수([eqn: Financial`Control`Variable]), 영업활동의 선천적 위험요인([eqn: Innate`Control`Variable])을 측정할 수 없었던 226개 표본을 추가로 제외하였다. 마지막으로 보유기간초과수익률([eqn: BHAR])이 상하 1%에 해당하는 15개의 표본을 극단치 조정을 위해 제거한다. 표본선정 결과 최종적으로 선정된 표본기업은 유가증권시장 184개 기업, 코스닥시장 550개 기업으로 총 734개 기업이다. 유상증자 공시자료는 한국거래소 상장공시시스템(Korea Investor's Network for Disclosure System: KIND)에서 수집하였고, FnGuide Data Guide Pro에서 필요한 재무자료 및 주가․거래량 자료를 추출하여 사용한다.

<Table 1>은 최종 선정된 표본을 대상으로 회귀분석에 필요한 유상증자의 장․단기 수익률, 재무적 변수, 영업활동의 선천적 위험요인 등 주요 변수들에 대한 기술통계량을 제시한 것이다. 재무적 변수와 선천적 요인은 극단치 조정을 위해 1% 수준에서 원저화(winsorization)한다. Panel A에서 유상증자 공시 전후 21일 동안의 규모조정 초과수익률([eqn: CAR``1])과 시장모형 누적초과수익률([eqn: CAR``2])의 평균은 각각 0.0296과 0.0405로 모두 긍정적인 수익률반응을 나타냈지만 중위수는 -0.0267과 -0.0063으로 부정적 주가반응을 보였다. 유상증자 공시 후 12개월 보유기간수익률([eqn: BHAR``12M])과 24개월 보유기간수익률([eqn: BHAR``24M])의 평균(중위수)은 각각 -0.3192(-0.3681)와 -0.4667(-0.5096)이며 대체로 유상증자 이후 부정적 주가반응을 보였다.

여기에 <Table 1> 삽입

Panel B에서 발생액의 질([eqn: Accrual`Quality])의 평균(중위수)은 -0.1352(-0.1142)였고, 기관투자자 거래량비율([eqn: I`nstitution`Trading])의 평균(중위수)은 0.0419(0.0129)이다. 증자규모([eqn: Offer`Size])와 기업규모([eqn: log(Total`Assets)])는 평균이 각각 0.2218과 6.4087이고, 유상증자 전 210일 동안의 누적초과수익률([eqn: P`rior`Return])은 평균(중위수)이 -0.0036(-0.0020)으로 부정적 반응을 보였다. 부채비율([eqn: Leverage`Ratio]), 증자 전 수익률의 변동성([eqn: Return`Volatility]) 그리고 시장가치 대 장부가치 비율([eqn: MB``Ratio])의 평균은 각각 0.4308, 0.0416, 0.9989의 값을 보였다. 유상증자 시 감사위원이 참석한 기업([eqn: Auditor`Dummy])은 전체의 58%였고, 표본 기업의 75%는 코스닥에 속한 기업([eqn: Market`Dummy])이다.

추가적으로 Panel C는 영업활동에서 선천적으로 발생액을 변동시킬 수 있는 요소(Innate factor)에 대한 기술통계량이다. 영업활동 현금흐름의 변동성([eqn: sigma (CFO)])과 매출액 변동성([eqn: sigma (Sales)])의 평균은 각각 0.1106과 0.2744이고, 영업주기([eqn: Opercycle])의 평균은 4.7864이다.  무형자산 투자비율([eqn: I`nt _{-} Intensity])의 평균은 0.0536이고 연구개발비 및 광고선전비 지출이 없는 기업은 1.23%였다. 더불어 유상증자 이전 5년 동안 손실을 보고한 연도의 비율([eqn: N`eg`Earn])의 평균은 45%였다.

<Table 2>는 주요변수들 간의 Pearson 상관분석 결과를 제시한 것이다. 발생액의 질과 유상증자 공시전후의 누적초과수익률([eqn: CAR``1]과 [eqn: CAR``2]) 간에는 통계적으로 유의한 상관관계를 보이지 않았지만, 발생액의 질과 유상증자 공시 후 장기성과([eqn: BHAR``12M]와 [eqn: BHAR``24M])간에 유의한 양(+)의 상관관계를 나타냈다. 더불어 유상증자의 공시반응([eqn: CAR``1,``2])은 기업규모([eqn: log(Total`Assets)])와 긍정적 관계를 보였고 증자공시 이전의 주가변동성([eqn: Return`Volatility]), 코스닥 시장더미([eqn: Market`Dummy])와 부정적 관계를 나타냈다. 또한 유상증자의 장기성과([eqn: BHAR``12M,``24M])는 기업규모([eqn: log(Total`Assets)])와 긍정적 관계를 보였고, 감사위원의 참석([eqn: Auditor`Dummy]), 증자공시 이전의 주가변동성([eqn: Return`Volatility]), 영업현금흐름의 변동성([eqn: sigma (CFO)]), 손실비율([eqn: N`eg`Earn]), 코스닥 시장구분더미변수([eqn: Market`Dummy]) 등과 부정적 관계를 나타냈다. 전체적으로 개별기업의 위험이 높은 기업에서 유상증자의 장기성과는 하락하는 관계를 보였다.

여기에 <Table 2> 삽입

4.2 단일변량분석

<Table 3>은 전체상장기업(7,109개 기업)과 유상증자 표본기업(734개 기업) 간에 발생액의 질, 기관투자자의 거래비율, 시장특성에 차이가 있는지를 비교한 결과이다. Panel A는 발생액의 질([eqn: Accrual`Quality`])을 비교한 것으로 전체 상장기업은 평균이 -0.109로 유상증자 표본기업의 평균(-0.135) 보다 통계적으로 더 큰 값을 보였다. 이는 한국시장에서 평균적으로 정보비대칭성이 큰 기업이 유상증자를 실시할 가능성이 높음을 암시한다. 추가적으로 발생액의 질의 크기에 따라 전체상장기업과 유상증자 표본기업을 4개의 집단으로 각각 구분한 후 발생액의 질을 서로 비교하였다. 그 결과 모든 집단에서 유상증자 표본기업에 대한 발생액의 질이 전체상장기업 보다 낮음을 확인하였다. 특히 발생액의 질이 가장 낮은 집단([eqn: Accrual`Quality``1])에서 가장 큰 차이(0.042, t=8.85)를 보였다. Panel B는 기관투자자 거래비율([eqn: I`nstitution`Trading])을 비교한 결과이다. 전체 상장기업은 평균적으로 기관투자자 11.6% 거래하지만 유상증자 표본기업은 평균적으로 4.4% 기관투자자가 거래하였다. 또한 기관투자자 거래비율이 10%이상인 기업과 10%미만인 기업을 구분하여 비교했을 경우에도 모두 유상증자 표본기업이 전체상장기업의 평균보다 더 작았다. 특히 유상증자 표본기업의 90%(658/734)가 기관투자자 거래비율이 10%이하의 기업이었고 이러한 결과는 한국시장에서 유상증자는 기관투자자의 외부감시 역할이 크지 않은 기업에서 실시될 가능성이 더 높음을 의미한다. Panel C는 코스닥에 포함된 비율을 제시한 것으로 전체 상장기업은 53.2%가 코스닥 기업인 반면에 유상증자 표본기업은 74.9%가 코스닥 상장기업이었다. 따라서 정보공시 의무가 비교적 강하지 않은 코스닥시장에서 유상증자를 실시할 동기가 더 높을 수 있음을 의미한다. 전체적으로  Table 3은 한국시장에서 경영자의 유상증자 동기는 경영자와 외부투자자 간의 정보비대칭성이 높고, 외부감시효과가 크지 않고, 정보공시의무가 강하지 않은 기업에서 더 증가할 가능성이 있음을 시사하고 있다.

전체상장기업과 유상증자 표본은 모두 발생액의 질을 McNichols (2002), Francis et al. (2005)과 같이 과거 5년 동안의 회계자료를 이용하여 계산할 수 있는 기업만을 제시하였다. 그러므로 2000년부터 지속적으로 유가증권시장 및 코스닥시장에 상장된 기업들 중 발생액의 질을 계산할 수 있는 기업만을 대상으로 전체상장기업과 유상증자 표본기업을 비교하였다. 이러한 이유로 본 연구에서 사용한 상장기업의 수와 실제 상장기업의 수와는 차이가 있다.

여기에 <Table 3> 삽입

<Table 4>는 유상증자 표본기업의 공시시전의 시장반응과 공시 후 장기성과를 제시한 것이다. Panel A는 전체 유상증자 표본(734개 기업)에 대한 장단기 성과를 제시한 것이다. 유상증자 공시 전후 21일 동안의 규모조정누적초과수익률([eqn: CAR``1])과 시장모형 누적초과수익률([eqn: CAR``2])은 각각 3.23%와 4.34%로 통계적으로 유의한 긍정적인 주가반응을 보였다. 하지만 유상증자 공시 후 12개월 보유기간초과수익률([eqn: BHAR``12M])과 24개월 보유기간초과수익률([eqn: BHAR``24M])은 각각 -31.13%와 -46.39%로 크게 감소하는 결과를 보였다. Panel B는 크기에 따라 발생액의 질을 4개의 집단으로 구분한 후 각 집단별 유상증자의 장․단기성과를 비교한 것이다. 유상증자 공시시점의 시장반응은 발생액의 질이 가장 높은 집단([eqn: Accrual`Quality``4])과  가장 낮은 집단([eqn: Accrual`Quality``1])에서 통계적으로 유의한 긍정적 주가반응이 발생 했지만 양 집단 간에 통계적 차이는 존재하지 않았다. 반면에 유상증자 공시 후 장기성과는 모든 집단에서 부정적 주가반응이 발생했다. 특히 발생액의 질이 가장 낮은 집단([eqn: Accrual`Quality``1])은 공시 후 12개월 동안 -42.9%, 24개월 동안 -56.97% 수익률을 보여 다른 집단 보다 더 크게 수익률이 하락하였다. 전체적으로 한국주식시장에서 유상증자는 공시시점에 투자자들이 긍정적 반응을 보이지만 장기성과는 크게 하락하였고 발생액의 질이 낮은 기업에서 이러한 특성이 더 강하게 나타났다. 이러한 결과는 한국주식시장에서는 개별기업의 고유정보위험이 큰 기업일수록 기회주의적 유상증자를 실시할 가능성이 큼을 시사하고 있다.

여기에 <Table 4> 삽입

4.3 재량적 발생액의 질과 유상증자의 장․단기 주가반응 간의 관계

4.3.1 재량적 발생액의 질이 유상증자의 공시반응에 미치는 효과

<Table 5>는 발생액의 질에 내재된 재량적 요소가 유상증자의 공시효과에 영향을 주는지를 회귀분석한 결과이다. 본 연구에서는 경영자와 외부투자자 간의 정보비대칭으로 발생하는 정보위험을 회계적 측정치를 이용하여 사전에 포착할 수 있을 것으로 가정하였다. 특히 Francis et al.(2004, 2005), Lambert et al. (2007), Lee and Masulis(2009)의 연구 등에 근거하여 재량적 발생액의 질이 기업의 고유정보위험을 포착하는 유용한 도구로 보고 유상증자의 공시효과에 어떤 영향을 미치는 지를 분석한다. 하지만 발생액의 질은 경영자의 재량적 요소뿐만 아니라 영업활동에서 선천적으로 발생하는 비재량적 요소도 포함하고 있기 때문에, 발생액의 질에 내재된 비재량적 요소를 통제변수로 회귀식에 포함한 후 발생액의 질과 유상증자의 효과 간의 관계를 분석한다.

Panel A의 종속변수는 유상증자 공시 전후 21일 동안의 규모조정 초과수익률([eqn: CAR``1])이다. 모형 1에서 발생액의 질([eqn: Accrual`Quality])은 유상증자의 공시효과에 부정적 관계(-0.256, t=-1.68)를 보였다. 또한 모형 2는 발생액의 질의 크기에 따라 4개의 집단으로 구분한 후 최상위 집단과 최하위집단의 효과를 분석한 회귀모형이다. 분석결과 발생액의 질이 높은 최상위집단([eqn: Accrual`Quality``4])의 회귀계수는 0.017(t=0.54)로 다른 집단과 유상증자의 공시효과에 통계적 차이를 보이지 않았다. 대조적으로 발생액의 질이 낮은 최하위집단([eqn: Accrual`Quality``1])의 회귀계수는 0.079(t=2.47)로 유상증자의 공시효과가 다른 집단보다 유의하게 증가함을 확인할 수 있다. 더불어 시장모형으로 유상증자 공시 전후 21일 동안의 누적초과수익률을 종속변수로 사용한 Panel B의 모형 3과 모형 4에서도 동일한 결과를 나타냈다. 이러한 결과들은 재량적 발생액의 질과 유상증자의 공시효과 간에는 부정적 관계를 형성하지만, 부정적 관계의 대부분은 발생액의 질이 가장 낮은 기업에서 발생하는 것임을 의미한다.

여기에 <Table 5> 삽입

본 연구의 결과는 미국시장을 대상으로 발생액의 질과 유상증자의 공시반응을 연구한 Lee and Masulis(2009)의 연구와 상이한 결과이다. Lee and Masulis(2009)에 따르면 발생액의 질이 낮을수록 유상증자 공시반응은 더 부정적인 반응을 보였다. 또한 발생액의 질이 높은 최상위집단은 그렇지 않은 집단보다 공시반응이 더 크고, 발생액의 질이 가장 낮은 집단은 그렇지 않은 집단보다 공시반응이 더 감소함을 보여주었다. 따라서 그들은 미국시장에서 경영자와 외부투자자 간에 정보비대칭이 큰 기업일수록 투자자들이 대리인 위험을 고려하여 유상증자 공시 시점에서 가격을 할인한다고 주장하였다.

이와 같이 발생액의 질과 유상증자의 공시효과 간의 관계는 한국과 미국이 상반된 결과를 보였다. 본 연구에서는 이러한 상반된 결과의 원인은 한국과 같은 신흥자본시장의 고유한 특성에 기인한 결과로 예측하였다. 즉, 선진자본시장은 대부분 정교한 기관투자자들이 거래하기 때문에 유상증자의 신호를 공시시점에 주가에 즉시 반영하지만, 신흥자본시장은 정교하지 못한 개인투자자들의 직접투자 비중이 매우 높기 때문에 유상증자의 신호를 잘못 인식하여 주가에 적시에 반영하지 못할 가능성이 있다. 더불어 선진자본시장의 유상증자 방식은 대부분 일반공모 방식이기 때문에 신주발행가격이 시장가격으로 결정되지만, 한국주식시장은 제3자배정, 주주우선공모, 일반공모 등 다양한 방식으로 증자가 이루어지고 있고 대부분 신주발행가격은 이전의 평균주가보다 30%이내의 범위에서 할인된 가격으로 발행되고 있다. 이미 <Table 3>에서 확인한 바와 같이 한국시장에서는 정보비대칭성이 크고, 기관투자자의 비중이 작으며, 정보공시의무가 강하지 않은 코스닥 기업이 유상증자를 실시하는 경향이 높았다. 따라서 유상증자 기업의 경영자는 정보비대칭성을 이용하여 기회주의적인 동기로 유상증자를 실시하지만, 비합리적인 투자성향을 갖는 개인투자자들이 할인된 신주발행가격에 과잉 반응한 결과로 발생액의 질과 유상증자의 공시효과 간에 부정적 관계를 형성한 것으로 판단된다. 특히 <Table 5>의 모형1-모형4에서 기관투자자 거래량비율([eqn: I`nstitution``Trading])이 낮을수록 유상증자의 공시효과가 모두 증가하는 관계를 나타냈고, 이러한 결과는 비합리적인 개인투자자들이 할인된 신주발행가격 공시에 과잉 반응한다는 본 연구의 해석을 부분적으로 지지하는 결과일 수 있다.

4.3.2 재량적 발생액의 질이 유상증자의 장기성과에 미치는 효과

<Table 6>은 재량적 발생액의 질과 유상증자 공시 후 장기성과 간의 관계를 회귀분석한 결과를 제시한 것이다. 종속변수는 유상증자 공시 후 12개월 및 24개월 보유기간초과수익률이다. 본 연구에서는 재량적 발생액의 질이 경영자의 유상증자의 동기를 사전에 포착할 수 있다면 유상증자 공시전의 발생액의 질과 유상증자의 공시 후 장기성과 간에는 긍정적 관계를 형성할 것으로 예측하였다. 분석결과 발생액의 질과 장기성과 간의 관계를 분석한 모형1과 모형3에서는 모두 긍정적인 관계를 보였지만 통계적으로 유의하지는 않았다. 반면에 모형2와 모형4에서는 발생액의 질의 크기에 따라 4개의 집단을 구분하여 최상위집단과 최하위집단을 비교하였고, 그 결과 최상위집단([eqn: Accrual`Quality``4])은 통계적으로 유의한 관계를 보이지 않았다. 반면에 최하위집단([eqn: Accrual`Quality``1])은 회귀계수가 각각 -0.092(t=-1.97), -0.075 (t=-1.94)로 부정적 관계를 나타냈다. 따라서 발생액의 질이 낮은 집단은 다른 집단보다 유상증자 후 장기성과가 더 하락함을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 낮은 발생액의 질을 보이는 기업이 정보비대칭성을 이용한 기회주의적 유상증자행태를 보일 가능성이 더 클 수 있음을 시사하는 결과이며, 동시에 발생액의 질이 유상증자의 기회주의적 동기를 부분적으로 포착할 수 있는 유용한 도구일 수 있음일 의미하는 결과이다.

최상위집단에서 통계적으로 유의한 결과가 발생하지 않은 이유는 Table 3의 결과와 같이 한국시장에서는 대체로 발생액의 질이 낮은 기업이 유상증자를 실시하고자 하는 동기가 강하기 때문에 비록 유상증자 표본기업 중에 최상의 집단이라도 실제로 전체상장기업과 발생액이 질이 높지가 않을 수 있다. 반면에 유상증자 표본기업 중 발생액의 질이 낮은 집단은 상장기업 평균보다 더 낮기 때문에 최하위집단에서만 유의한 결과가 발생한 것으로 해석할 수 있다.

여기에 <Table 6> 삽입

4.4 기관투자자 거래비율이 재량적 발생액과 유상증자에 대한 주가반응 간의 관계에 미치는 효과

4.4.1 집단별 비교

<Table 7>은 기관투자자의 감시효과가 발생액의 질과 유상증자의 시장반응 간의 관계에 영향을 미칠 수 있는지를 분석한 결과이다. Shleifer and Vishny(1986)는 많은 지분을 소유한 기관투자자는 그들의 감시활동을 통해 더 많은 효익을 얻고자 하기 때문에 기업활동을 감시할 동기를 갖는다고 주장하였다. 따라서 기관투자자 지분율과 주주의 부 간에는 긍정적 관계를 나타낼 수 있다(Agrawal and Mandelker 1990; McConnell and Servaes 1990). 더불어 Bhojraj and Sengupta (2003)는 기관투자자와 사외이사의 감시활동이 기업지배구조에서 발생하는 대리인위험과 정보위험을 축소시키기 때문에 채권등급과 수익률에 긍정적 효과를 발생시킨다고 주장하였다. 본 연구는경영자와 외부투자자 간의 정보비대칭이 커 정보위험이 높고, 기관투자자의 외부감시효과가 작으며 개인투자자들의 비합리적인 거래행태가 많은 기업에서 경영자의 기회주의적 유상증자가 더 증가할 것으로 예측하였다. 따라서 발생액의 질의 크기와 기관투자자 거래비율의 크기에 따라 집단을 세분화 시키고 각 집단별로 유상증자의 단기성과와 장기성과 간의 차이를 비교하였다. 본 연구에서는 발생액의 질을 4분위수로 구분한 뒤 상위25%와 하위25%에 해당하는 표본 집단을 다시 기관투자자 거래비율이 10%이상인 집단과 10%미만인 집단으로 세분화 하였다.

Panel A는 각 세부집단별로 유상증자의 공시 전후 21일 동안의 누적초과수익률에 차이를 비교한 것이다. 그 결과 모든 집단에서 기관투자자 거래비율에 따른 수익률의 차이는 발생하지 않았다. Panel B는 각 세부집단별로 유상증자의 장기성과를 비교한 결과이며 발생액의 질이 높은 집단에서는 기관투자자 거래비율에 따른 차이를 발견하지는 못하였다. 대조적으로 모형(3)에서는 기관투자자 거래비율이 낮은 집단은 45.2% 수익률이 감소하지만 기관투자자 거래비율이 높은 집단은 25.2% 감소하여 상당한 차이가 발생하였다. 유상증자 공시 후 24개월 보유기간 수익률을 비교한 모형(4)에서도 모형(3)과 유사한 결과를 나타냈다. 이러한 결과는 한국시장에서 정보비대칭이 크고, 기관투자자의 외부감시효과가 낮을수록 경영자의 기회주의적 유상증자 동기가 증가함을 시사하는 결과이다.

여기에 <Table 7> 삽입

4.4.2 상호작용변수를 이용한 회귀분석

<Table 8>은 발생액의 질과 기관투자자 거래비율 간에 상호작용변수를 생성하여 유상증자의 장단기 성과에 미치는 효과를 회귀분석으로 검증한 것이다. 본 연구에서는 발생액의 질을 크기에 따라 상위 25% 기업([eqn: Accrual`Quality``4])과 하위 25%기업([eqn: Accrual`Quality``1])으로 구분하였다. 그 다음에 기관투자자 거래비율([eqn: I`nstitution``Trading])이 10%이상이면 1, 그렇지 않으면 0으로 지칭한 더미변수([eqn: I`nstitution``Dummy])를 생성하여 발생액의 질에 대한 세부표본과 상호작용변수를 만들어 유상증자의 시장반응에 미치는 효과를 비교하였다.

다른 요인들을 통제하고 회귀분석한 결과, [eqn: Accrual`Quality``4 TIMES I`nstitution`Dummy]의 회귀계수는 모형1부터 모형4까지 모두 통계적으로 유의한 관계를 나타내지 못하였다. 반면에 [eqn: Accrual`Quality``1 TIMES I`nstitution`Dummy]는 모형1과 모형2에서 각각 -0.183(t=-1.94), -0.181 (t=-1.85)의 회귀계수 값을 보였고 통계적으로 유의하였다. 즉, 발생액의 질이 낮고 기관투자자의 거래비율이 낮은 기업이 다른 집단보다 유상증자 공시시점에 더 큰 초과수익률 반응이 발생함을 의미한다. 이러한 결과는 정보비대칭이 클수록 경영자는 기회주의적 유상증자를 실시할 가능성이 높지만 기관투자자의 감시효과가 크지 않고 비합리적인 개인투자자들이 많은 기업은 할인된 신주발행가액에 과잉 반응할 것이라는 본 연구의 가설을 지지하는 결과이다. 더불어 유상증자의 장기성과에 대한 효과를 회귀분석한 모형3과 모형4에서 [eqn: Accrual`Quality``1 TIMES I`nstitution`Dummy]의 회귀계수는 각각 0.352(t=2.56)와 0.235(t=2.08)였고 긍정적 관계를 형성했다. 다시 말하면 발생액의 질이 낮고 기관투자자의 거래비율이 낮은 기업이 다른 집단보다 유상증자 공시 후 장기성과가 더 크게 하락함을 의미한다. 이러한 결과는 경영자와 외부투자자 간에 정보비대칭이 크고 기관투자자의 외부감시효과가 낮은 기업일수록 경영자의 기회주의적 유상증자 동기가 증가하여 투자자의 역선택 위험이 더 증가할 가능성이 있음을 암시하는 결과이다.

여기에 <Table 8> 삽입

Ⅴ. 결론

본 연구는 한국주식시장의 자료를 이용하여 신흥자본시장에서 유상증자의 효과를 분석하였다. 한국기업들은 90년대까지  부채를 이용하여 자금을 조달하는 비중이 높았기 때문에 유상증자로 자금을 조달하는 비중은 매우 작았다. 하지만 외환위기 이후 기업의 구조조정이 실시되고 자본시장이 개방된 2000년대 이후에는 주식시장의 활성화와 함께 유상증자를 통한 자금조달도 증가하고 있는 추세이다. 하지만 급속한 자본시장의 확대에도 불구하고 정보환경에 대한 개선은 아직은 더딘 실정이다. 즉, 한국주식시장은 소유집중도가 높고, 개인투자자의 직접투자비중이 높아 외부감시효과가 적으며, 투자자에 대한 법적보호장치가 강하지 않기 때문에 경영자와 외부투자자 사이에 정보비대칭성이 선진자본시장보다 더 클 수 있다. 이러한 정보 환경 하에서 경영자는 정보비대칭성을 이용하여 유리한 조건으로 자금을 조달하고자 하는 기회주의적 목적으로 유상증자를 실시할 가능성이 있다. 본 연구는 한국주식시장에서 실시되는 유상증자의 목적이 경영자의 기회주의적 동기인지 아니면 긍정적 신호인지를 유상증자의 장․단기성과를 분석하여 조사하고, 투자자에게 유상증자에 내재된 정보위험을 축소할 수 있는 결정요인을 제공할 목적으로 연구를 시작했다.

본 연구의 주요 연구초점과 그 결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 한국주식시장에서 유상증자의 공시효과와 장기성과를 측정함으로써 유상증자의 동기를 추론한다. 본 연구에서는 유상증자 공시 전․후 21일 동안의 누적초과수익률을 분석한 결과 3%-4%의 초과수익률이 발생함을 발견하였다. 하지만 유상증자 공시 이후 장기성과를 분석한 결과 보유기간 초과수익률이 12개월 동안 평균적으로 31%, 24개월 동안 46% 하락하였다. 이러한 결과는 한국시장에서 경영자의 유상증자 동기는 기회주의적 행태가 강하기 때문에 장기성과가 하락하지만, 경영자는 정보비대칭성을 이용하여 우호적 시점에 할인발행 공시를 하고 정교하지 못한 개인투자자가 유상증자 공시에 과잉반응하는 행태를 보이기 때문에 공시시점에 긍정적 주가반응을 보이는 것으로 해석할 수 있다.

둘째, 재량적 발생액의 질이 유상증자에 내재된 정보위험을 사전에 포착할 수 있는 유용한 도구인지를 조사하기 위해, 재량적 발생액의 질과 유상증자의 장․단기성과 간의 관계를 분석하였다. 그 결과 발생액의 질이 낮은 기업에서 유상증자 공시시점에 긍정적 주가반응이 더 크게 증가하지만 유상증자의 장기성과는 더 크게 하락하는 결과를 보였다. 이러한 결과는 발생액의 질이 낮은 기업에서 기회주의적 유상증자가 증가함을 의미하고, 따라서 발생액의 질이 경영자와 외부투자자 간에 존재하는 정보위험을 포착하는데 유용할 수 있음을 시사하고 있다.

셋째, 재량적 발생액의 질이 낮은 기업에서 기회주의적 동기의 유상증자가 증가한다는 결과가 개별기업의 투자주체의 비중에 따라 차이가 발생하는지를 분석한다. 기관투자자의 외부감시효과는 기업의 대리인비용을 축소한다는 선행연구의 결과를 기초로 발생액의 질과 기관투자자 거래비율의 크기에 따라 집단을 구분한 후 각 집단별로 유상증자의 장단기 성과에 차이를 발생시키는지를 분석하였다. 그 결과 발생액의 질이 낮고, 기관투자자의 거래비율이 낮은 집단은 다른 집단보다 유상증자 공시시점에서 더 긍정적인 수익률반응을 보이지만 유상증자의 장기성과는 더 크게 감소하였다. 이러한 결과는 기업고유정보위험이 크고 개인투자자가 많이 거래하는 기업에서 경영자가 우호적 시장시점을 이용하여 기회주의적인 유상증자를 실시할 동기가 증가하기 때문에 투자자의 역선택 위험도 더 증가할 가능성이 있음을 암시하는 결과이다.

본 연구에서는 (ⅰ) 소유집중도와 개인투자자의 비중이 크고, 투자자에 대한 보호제도가 강하지 않은 신흥자본시장에서는 평균적으로 기회주의적 동기의 유상증자가 실시될 가능성이 높다는 점과 (ⅱ) 회계적 측정치인 발생액의 질이 유상증자에 내재된 정보위험을 부분적이지만 사전에 포착함으로써 투자자의 역선택 위험을 감소시킬 수 있다는 점을 발견하였다는 점에서 공헌점이 있다. 더불어 (ⅲ) 정교하지 못한 개인투자자들이 유상증자 공시에 과잉반응하기 때문에 외부감시효과가 낮은 기업에서 경영자의 기회주의적 유상증자 동기가 증가할 수 있다는 실증적 결과를 제시하였다는 점에서 의의를 갖는다.

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Table 1. 기술통계
Variables		평균	표준편차	최소값	25%	50%	75%	최대값
Panel A. Stock Return
	[eqn: CAR``1]	0.0296	0.3223	-0.6493	-0.1560	-0.0267	0.1484	1.3014
	[eqn: CAR``2]	0.0405	0.3337	-0.6604	-0.1578	-0.0063	0.1655	1.3193
	[eqn: BHAR``12M]	-0.3192	0.4812	-1.2579	-0.6227	-0.3681	-0.0890	1.5283
	[eqn: BHAR``24M]	-0.4667	0.4314	-1.3489	-0.7533	-0.5096	-0.2126	0.8217
Panel B. Financial variables
	[eqn: Accrual`Quality]	-0.1352	0.0958	-0.5876	-0.1776	-0.1142	-0.0673	0.0000
	[eqn: I`nstitution`Trading]	0.0419	0.0846	0.0000	0.0052	0.0129	0.0341	0.5219
	[eqn: Offer`Size]	0.2218	0.3037	0.0044	0.0562	0.1200	0.2508	1.9995
	[eqn: log(Total`Assets)]	6.4087	1.2133	4.2765	5.6333	6.1977	6.8939	11.2848
	[eqn: Share`Turnover]
	[eqn: P`rior`Return]	-0.0036	0.5631	-1.6786	-0.3363	-0.0020	0.2907	1.9696
	[eqn: Leverage`Ratio]	0.4308	0.2349	0.0152	0.2523	0.4149	0.6119	0.9429
	[eqn: Return`Volatility]	0.0416	0.0133	0.0157	0.0316	0.0408	0.0499	0.0775
	[eqn: Auditor`Dummy]	0.5804	0.4938	0.0000	0.0000	1.0000	1.0000	1.0000
	[eqn: MB``Ratio]	0.9989	1.0199	0.0517	0.3696	0.6732	1.2527	6.4935
	[eqn: Market`Dummy]	0.7493	0.4337	0.0000	0.0000	1.0000	1.0000	1.0000
Panel C. Innate variables
	[eqn: sigma (CFO)]	0.1106	0.0783	0.0134	0.0564	0.0903	0.1407	0.4590
	[eqn: sigma (Sales)]	0.2744	0.2182	0.0290	0.1201	0.2152	0.3559	1.3414
	[eqn: Opercycle]	4.7864	0.7479	2.7060	4.4269	4.8605	5.2648	7.1616
	[eqn: I`nt _{-} Intensity]	0.0536	0.0901	0.0000	0.0065	0.0218	0.0593	0.6053
	[eqn: I`nt _{-} Dummy]	0.0123	0.1101	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	1.0000
	[eqn: N`eg`Earn]	0.4510	0.4979	0.0000	0.0000	0.0000	1.0000	1.0000

Table 2. 피어슨 상관관계
Variables	(1)		(2)		(3)		(4)		(5)		(6)		(7)		(8)		(9)		(10)		(11)		(12)		(13)		(14)		(15)		(16)		(17)		(18)		(19)		(20)
(1) [eqn: CAR``1]			.930	**	-.007		-.064		.005		-.062		-.018		.117	**	-.049		.055		-.091	*	.047		-.082	*	-.040		-.006		-.051		-.090	*	.044		.025		-.158	**
(2) [eqn: CAR``2]	.930	**			-.026		-.071		-.017		-.053		-.010		.114	**	-.069		.072		-.084	*	.034		-.071		-.028		-.020		-.064		-.089	*	.043		.033		-.154	**
(3) [eqn: BHAR``12M]	-.007		-.026				.699	**	.092	*	-.009		-.038		.143	**	.039		.040		-.236	**	.123	**	.025		-.106	**	-.054		-.075	*	-.029		-.043		-.124	**	.006
(4) [eqn: BHAR``24M]	-.064		-.071		.699	**			.137	**	-.032		-.063		.152	**	.046		-.054		-.347	**	.145	**	.001		-.132	**	-.072		-.071		.024		-.068		-.192	**	.073	*
(5) [eqn: Accrual`Quality]	.005		-.017		.092	*	.137	**			.002		-.140	**	.330	**	.158	**	.236	**	-.204	**	.160	**	-.029		-.433	**	-.221	**	.091	*	-.231	**	.022		-.289	**	-.243	**
(6) [eqn: I`nstitution`Trading]	-.062		-.053		-.009		-.032		.002				.078	*	.058		-.021		.026		.031		.051		-.088	*	-.013		.036		.054		.011		.071		-.007		-.093	*
(7) [eqn: Offer`Size]	-.018		-.010		-.038		-.063		-.140	**	.078*	*			-.230	**	.059		-.274	**	.178	**	-.070		-.027		.111	**	.095	*	.062		.092	*	.153	**	.044		.055
(8) [eqn: log(Total`Assets)]	.117	**	.114	**	.143	**	.152	**	.330	**	.058		-.230	**			.054		.352	**	-.439	**	.234	**	.026		-.262	**	-.136	**	-.094	*	-.158	**	.006		-.355	**	-.502	**
(9) [eqn: Prior`Return]	-.049		-.069		.039		.046		.158	**	-.021		.059		.054				.023		.058		.069		.037		-.163	**	-.077	*	.058		-.063		-.049		-.259	**	.036
(10) [eqn: Leverage`Ratio]	.055		.072		.040		-.054		.236	**	.026		-.274	**	.352	**	.023				-.067		.081	*	.041		-.115	**	-.085	*	.044		-.257	**	.015		-.127	**	-.234	**
(11) [eqn: Return`Volatility]	-.091	*	-.084	*	-.236	**	-.347	**	-.204	**	.031		.178	**	-.439	**	.058		-.067				-.159	**	-.006		.190	**	.101	**	.088	*	.048		.045		.314	**	.226	**
(12) [eqn: Auditor`Dummy]	.047		.034		.123	**	.145	**	.160	**	.051		-.070		.234	**	.069		.081	*	-.159	**			-.003		-.153	**	-.094	*	.002		-.104	**	-.006		-.150	**	-.161	**
(13) [eqn: MB``Ratio]	-.082	*	-.071		.025		.001		-.029		-.088	*	-.027		.026		.037		.041		-.006		-.003				-.025		-.043		.022		.061		-.044		-.066		.049
(14) [eqn: sigma (CFO)]	-.040		-.028		-.106	**	-.132	**	-.433	**	-.013		.111	**	-.262	**	-.163	**	-.115	**	.190	**	-.153	**	-.025				.379	**	-.059		.043		-.026		.196	**	.135	**
(15) [eqn: sigma (Sales)]	-.006		-.020		-.054		-.072		-.221	**	.036		.095	*	-.136	**	-.077	*	-.085	*	.101	**	-.094	*	-.043		.379	**			-.071		.051		.052		.065		.131	**
(16) [eqn: Opercycle]	-.051		-.064		-.075	*	-.071		.091	*	.054		.062		-.094	*	.058		.044		.088	*	.002		.022		-.059		-.071				.116	**	-.008		.013		.045
(17) [eqn: I`nt _{-} Intensity]	-.090	*	-.089	*	-.029		.024		-.231	**	.011		.092	*	-.158	**	-.063		-.257	**	.048		-.104	**	.061		.043		.051		.116	**			-.066		.152	**	.190	**
(18) [eqn: I`nt _{-} Dummy]	.044		.043		-.043		-.068		.022		.071		.153	**	.006		-.049		.015		.045		-.006		-.044		-.026		.052		-.008		-.066				-.001		-.078	*
(19) [eqn: N`eg`Earn]	.025		.033		-.124	**	-.192	**	-.289	**	-.007		.044		-.355	**	-.259	**	-.127	**	.314	**	-.150	**	-.066		.196	**	.065		.013		.152	**	-.001				.082	*
(20) [eqn: Market`Dummy]	-.158	**	-.154	**	.006		.073	*	-.243	**	-.093	*	.055		-.502	**	.036		-.234	**	.226	**	-.161	**	.049		.135	**	.131	**	.045		.190	**	-.078	*	.082	*

*, ** denote significance at the 0.05, and 0.01 levels, respectively

Table 3. 전체 상장기업과 유상증자 표본기업 간의 비교
Variables		(1) Total listed firms		(2) SEO sample firms		(3) 차이: (1)-(2)
		N	Mean	N	Mean	평균차이	t-value
Panel A. [eqn: Accrual`Quality`]
[eqn: Total`Samples]		7,109	-0.109	734	-0.135	0.026	7.74	***
[eqn: Accrual`Quality``4] (best)		1,777	-0.037	183	-0.044	0.008	6.04	***
[eqn: 3]		1,777	-0.067	185	-0.091	0.023	26.54	***
[eqn: 2]		1,777	-0.108	184	-0.140	0.032	30.31	***
[eqn: Accrual`Quality``1] (poorest)		1,778	-0.225	182	-0.267	0.042	8.85	***
Panel B. [eqn: I`nstitution`Trading]
[eqn: Total`Samples]		7,109	0.116	734	0.042	0.074	12.05	***
[eqn: High] (10% 이상)		2,264(32%)	0.308	76(10%)	0.250	0.058	2.88	***
[eqn: Low] (10% 미만)		4,845(68%)	0.026	658(90%)	0.018	0.009	8.88	***
Panel C. [eqn: Market`Dummy]		7,109	0.532	734	0.749	-0.217	-11.34	***

*, **, and *** denote significance at the 0.1, 0.05, and 0.01 levels, respectively

Table 4. 발생액의 질과 유상증자의 시장반응 간의 관계 (단일변량 분석)
Variables		N	stat	(1) [eqn: Short`Term`Return]				(2) [eqn: Long`Term`Return]
				[eqn: CAR``1]		[eqn: CAR``2]		[eqn: BHAR``12M]		[eqn: BHAR``24M]
Panel A. 전체표본
		734	Mean	0.0323		0.0434		-0.3113		-0.4639
			t-value	(2.494)	**	(3.275)	***	(-15.989)	***	(-28.405)	***
Panel B. 집단별 비교
[eqn: Accrual`Quality``````4]		182	Mean	0.0566		0.0721		-0.2463		-0.4114
			t-value	(2.142)	**	(2.777)	***	(-6.218)	***	(-12.171)	***
[eqn: 3]		184	Mean	0.0266		0.0343		-0.3290		-0.4401
			t-value	(1.167)		(1.405)		(-9.629)	***	(-13.676)	***
[eqn: 2]		185	Mean	-0.0103		-0.0084		-0.2419		-0.4353
			t-value	(-0.457)		(-0.363)		(-5.100)	***	(-12.489)	***
[eqn: Accrual`Quality``````1]		183	Mean	0.0565		0.0760		-0.4290		-0.5697
			t-value	(1.829)	*	(2.421)	**	(-13.762)	***	(-20.094)	***
[eqn: Accrual`Quality````4``-``1]			Different	0.0001		-0.0038		0.1828		0.1583
			t-value	(0.003)		(-0.094)		(3.623)	***	(3.587)	***

*, **, and *** denote significance at the 0.1, 0.05, and 0.01 levels, respectively

Table 5. 재량적 발생액의 질이 유상증자의 공시반응에 미치는 효과
Variables		Panel A: [eqn: CAR``1]								Panel B: [eqn: CAR```2]
		[eqn: Model``1]				[eqn: Model``2]				[eqn: Model``3]				[eqn: Model``4]
		Coeff	t-stat			Coeff	t-stat			Coeff	t-stat			Coeff	t-stat
[eqn: I`ntercept]		0.056	0.33			0.070	0.41			0.077	0.44			0.097	0.55
[eqn: Accrual`Quality]		-0.256	-1.68	*						-0.340	-2.14	**
[eqn: Accrual`Quality``4]						0.017	0.54							0.023	0.71
[eqn: Accrual`Quality``1]						0.079	2.47	**						0.093	2.81	***
[eqn: I`nstitution``Trading]		-0.316	-2.19	**		-0.323	-2.24	**		-0.285	-1.91	*		-0.295	-1.97	**
[eqn: Offer`Size]		0.020	0.45			0.016	0.37			0.028	0.62			0.025	0.54
[eqn: log(Total`Assets)]		0.014	0.99			0.013	0.88			0.017	1.11			0.014	0.97
[eqn: P`rior`Return]		-0.014	-0.63			-0.017	-0.76			-0.029	-1.23			-0.033	-1.40
[eqn: Leverage`Ratio]		0.024	0.38			0.024	0.39			0.044	0.68			0.043	0.67
[eqn: Return`Volatility]		-1.886	-1.73	*		-1.900	-1.75	**		-1.772	-1.57			-1.779	-1.58
[eqn: Auditor`Dummy]		0.007	0.29			0.012	0.47			-0.001	-0.04			0.004	0.16
[eqn: MB``Ratio]		-0.024	-2.06	**		-0.024	-2.05	**		-0.022	-1.81	*		-0.022	-1.79	*
[eqn: Market`Dummy]		-0.085	-2.53	**		-0.086	-2.56	**		-0.083	-2.38	**		-0.083	-2.39	**
[eqn: sigma (CFO)]		-0.199	-1.10			-0.207	-1.15			-0.154	-0.82			-0.147	-0.79
[eqn: sigma (Sales)]		0.043	0.71			0.046	0.76			0.002	0.04			0.007	0.11
[eqn: Opercycle]		-0.004	-0.24			-0.004	-0.25			-0.009	-0.49			-0.009	-0.52
[eqn: I`nt _{-} Intensity]		-0.225	-1.55			-0.238	-1.64	*		-0.235	-1.56			-0.246	-1.63
[eqn: I`nt _{-} Dummy]		0.086	0.78			0.079	0.72			0.092	0.80			0.082	0.72
[eqn: N`eg`Earn]		0.051	1.77	*		0.053	1.83	*		0.048	1.61			0.051	1.72	*
[eqn: Method`Dummy]		Included			Included					Included			Included
[eqn: Year`Dummy]		Included			Included					Included			Included
[eqn: I`ndustry``Dummy]		Included			Included					Included			Included
N of observations		734			734					734			734
Adjusted R2		0.037			0.040					0.034			0.037

*, **, and *** denote significance at the 0.1, 0.05, and 0.01 levels, respectively

Table 6. 재량적 발생액의 질이 유상증자의 장기성과에 미치는 효과
Variable		Panel A [eqn: BHAR``12M]								Panel B [eqn: BHAR``24M]
		[eqn: Model``1]				[eqn: Model``2]				[eqn: Model``3]				[eqn: Model``4]
		Coef	t-value			Coef	t-value			Coef	t-value			Coef	t-value
[eqn: I`ntercept]		-0.179	-0.71			-0.165	-0.67			-0.292	-1.42			-0.311	-1.52
[eqn: Accrual`Quality]		0.067	0.30							0.236	1.28
[eqn: Accrual`Quality``4]						-0.007	-0.15							0.003	0.08
[eqn: Accrual`Quality``1]						-0.092	-1.97	**						-0.075	-1.94	*
[eqn: I`nstitution``Trading]		0.041	0.20			0.048	0.23			-0.017	-0.10			-0.015	-0.09
[eqn: Offer`Size]		0.048	0.76			0.056	0.88			-0.006	-0.12			-0.002	-0.03
[eqn: log(Total`Assets)]		0.021	1.01			0.022	1.02			0.026	1.49			0.027	1.55
[eqn: P`rior`Return]		0.004	0.11			0.005	0.15			0.002	0.06			0.003	0.13
[eqn: Leverage`Ratio]		0.069	0.76			0.060	0.66			-0.021	-0.28			-0.022	-0.29
[eqn: Return`Volatility]		-6.910	-4.34	***		-6.836	-4.30	***		-8.205	-6.26	***		-8.182	-6.25	***
[eqn: Auditor`Dummy]		0.064	1.70	*		0.058	1.55			0.070	2.28	**		0.066	2.13	**
[eqn: MB``Ratio]		0.014	0.79			0.014	0.81			0.003	0.20			0.002	0.17
[eqn: Market`Dummy]		0.100	2.04	**		0.106	2.15	**		0.183	4.54	***		0.187	4.60	***
[eqn: sigma (CFO)]		-0.254	-0.96			-0.149	-0.57			-0.225	-1.03			-0.201	-0.93
[eqn: sigma (Sales)]		-0.023	-0.26			-0.021	-0.23			-0.045	-0.61			-0.044	-0.60
[eqn: Opercycle]		-0.034	-1.34			-0.035	-1.37			-0.038	-1.79	*		-0.037	-1.77	*
[eqn: I`nt _{-} Intensity]		-0.044	-0.21			0.002	0.01			0.245	1.40			0.262	1.50
[eqn: I`nt _{-} Dummy]		-0.097	-0.60			-0.096	-0.60			-0.122	-0.92			-0.120	-0.90
[eqn: N`eg`Earn]		-0.003	-0.07			0.001	0.03			-0.047	-1.35			-0.046	-1.34
[eqn: Method`Dummy]		Included			Included					Included			Included
[eqn: Year`Dummy]		Included			Included					Included			Included
[eqn: I`ndustry``Dummy]		Included			Included					Included			Included
N of observations		734			734					734			734
Adjusted R2		0.074			0.078					0.221			0.222

*, **, and *** denote significance at the 0.1, 0.05, and 0.01 levels, respectively

Table 7. 발생액의 질과 기관투자자 거래비율에 따라 구분한 집단별 차이 비교
			Panel A. [eqn: Short`Term`Return]						Panel B. [eqn: Long`Term`Return]
			(1) [eqn: CAR``1]			(2) [eqn: CAR``2]			(3) [eqn: BHAR``12M]			(4) [eqn: BHAR``24M]
Variables	statistics		[eqn: I`nstitution``Trading]			[eqn: I`nstitution``Trading]			[eqn: I`nstitution``Trading]			[eqn: I`nstitution``Trading]
			Low	High		Low	High		Low	High		Low	High
[eqn: Total`Sample]	Mean		0.035	0.005		0.046	0.024		-0.308	-0.340		-0.464	-0.491
	N		658	76		658	76		658	76		658	76
	t-value		0.72			0.49			0.51			0.53
[eqn: Accrual`Quality``4] (상위25%)	Mean		0.059	0.033		0.074	0.055		-0.233	-0.351		-0.387	-0.614
	N		163	20		163	20		163	20		163	20
	t-value		0.76			0.82			0.36			0.04
[eqn: Accrual`Quality``1] (하위 25%)	Mean		0.075	-0.082		0.092	-0.050		-0.452	-0.252		-0.590	-0.412
	N		161	21		161	21		161	21		161	21
	t-value		1.63			1.45			-2.07**			-2.03**

*, **, and *** denote significance at the 0.1, 0.05, and 0.01 levels, respectively

Table 8. 상호작용변수를 이용한 회귀분석 결과
Variables		Panel A. [eqn: Short`Term`Return]								Panel B. [eqn: Long`Term`Return]
		[eqn: Model``1]				[eqn: Model``2]				[eqn: Model``3]				[eqn: Model``4]
		[eqn: CAR``1]				[eqn: CAR``2]				[eqn: BHAR``12M]				[eqn: BHAR``24M]
		Coef	t-value			Coef	t-value			Coef	t-value			Coef	t-value
[eqn: I`ntercept]		0.077	0.45			0.104	0.59			-0.167	-0.67			-0.319	-1.57
[eqn: Accrual`Quality``4]		0.024	0.72			0.029	0.84			-0.012	-0.26			0.017	0.42
[eqn: Accrual`Quality``4 TIMES I`nstitution`Dummy]		-0.091	-0.94			-0.078	-0.78			0.056	0.40			-0.137	-1.19
[eqn: Accrual`Quality``1]		0.098	2.91	***		0.112	3.21	***		-0.132	-2.69	***		-0.103	-2.55	***
[eqn: Accrual`Quality``1 TIMES I`nstitution`Dummy]		-0.183	-1.94	*		-0.181	-1.85	*		0.352	2.56	**		0.235	2.08	**
[eqn: I`nstitution``Dummy]		0.031	0.54			0.035	0.58			-0.117	-1.40			-0.027	-0.39
[eqn: Offer`Size]		0.008	0.18			0.017	0.37			0.062	0.98			0.002	0.04
[eqn: log(Total`Assets)]		0.011	0.79			0.013	0.89			0.022	1.07			0.029	1.67	*
[eqn: P`rior`Return]		-0.018	-0.77			-0.033	-1.40			0.005	0.16			0.004	0.15
[eqn: Leverage`Ratio]		0.015	0.23			0.034	0.53			0.072	0.80			-0.017	-0.22
[eqn: Return`Volatility]		-2.090	-1.92	*		-1.967	-1.74	*		-6.599	-4.17	***		-7.949	-6.10	***
[eqn: Auditor`Dummy]		0.005	0.20			-0.002	-0.09			0.065	1.74	*		0.069	2.25	**
[eqn: MB``Ratio]		-0.023	-1.92	*		-0.020	-1.67	*		0.013	0.75			0.002	0.11
[eqn: Market`Dummy]		-0.083	-2.46	**		-0.080	-2.29	**		0.103	2.10	**		0.183	4.53	***
[eqn: sigma (CFO)]		-0.213	-1.19			-0.153	-0.82			-0.121	-0.46			-0.190	-0.88
[eqn: sigma (Sales)]		0.051	0.84			0.012	0.19			-0.033	-0.37			-0.053	-0.73
[eqn: Opercycle]		-0.005	-0.29			-0.010	-0.55			-0.038	-1.48			-0.041	-1.97	**
[eqn: I`nt _{-} Intensity]		-0.264	-1.81	*		-0.273	-1.80	*		0.055	0.26			0.315	1.80
[eqn: I`nt _{-} Dummy]		0.075	0.68			0.077	0.67			-0.081	-0.50			-0.087	-0.65
[eqn: N`eg`Earn]		0.056	1.93	*		0.054	1.82	*		-0.002	-0.05			-0.046	-1.34
[eqn: Method`Dummy]		Included				Included				Included				Included
[eqn: Year`Dummy]		Included				Included				Included				Included
[eqn: I`ndustry``Dummy]		Included				Included				Included				Included
N of observations		734				734				734				734
Adjusted R2		0.037				0.035				0.084				0.229

*, **, and *** denote significance at the 0.1, 0.05, and 0.01 levels, respectively