어닝서프라이즈와 어닝쇼크가  공매도 거래행태에 미치는 영향에 관한 연구

이한경* 김진수**

* 주저자, 경상대학교 경영대학 경영학과 시간강사, E-mail: nlfu2@hanmail.net

** 교신저자, 경상대학교 경영대학 경영학과 부교수, 경상대학교 경영경제연구소 책임연구원, E-mail: jskim71@gnu.ac.kr

		< 요 약 >
본 연구는 분기이익시점의 SUE, 전기대비 순이익의 증감에 따라 집단을 세분화하여 분기이익시점의 주가수익률과 공매도 거래행태를 사건연구를 통해 비교 분석하였다. 특히 어닝서프라이즈를 SUE가 1이상이면서 전년동기대비 및 전분기 대비 순이익이 증가한 집단으로 설정하고 어닝 쇼크를 SUE가 –1이하면서 전년동기대비 및 전분기대비 순이익이 감소한 집단(ESH: S1- ∆YQ-)으로 설정하여 해당사건의 발생에 영향을 미치는 요인과 분기이익공시이후의 초과공매도거래비중에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 분석기간을 2009년부터 2016년까지로 설정하고 유가증권시장에 상장된 비금융업종을 대상으로 표본을 선정하였다. 구체적인 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 분기이익발표 시점에서SUE가 양(+)인지 음(-)인지에 따라 시장반응이 상이함을 확인하였다. 특히, ESU 집단에서 가장 높은 AAR과 CAR이 나타났으며 ESH 집단에서 가장 낮게 나타났다. 둘째, 실적호재성 척도인 SUE와 UEA에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과 부채비율을 의미하는 LEV 변수가 모두 양(+)의 관계에 있음을 확인하였다. SUE에는 CAR(-30,-6)가 UEA에는 BM, CAR(-5,-1)이 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 어닝서프라이즈와 어닝쇼크가 발생의 선행요인을 분석한 결과 CAR(-30,-6)과 CAR(-5,-1)가 유의미하게 각각 양(+)과 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 분기이익공시일 D+1일부터 D+5일간의 누적초과공매도 거래비중(CASR(1,5))이 ESU 집단을 제외한 모든 집단에서 유의미하게 상승함을 확인하였다. 다섯째, ESU가 CASR(2,5)에 음(-)의 관계를 보이는 반면 ESH는 CASR(2,5)에 유의하지 못하게 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

주제어 : 분기이익공시, 사건연구, 표준화비기대이익, 어닝서프라이즈, 어닝쇼크, 공매도거래비중

Ⅰ. 서론

상장기업의 이익공시는 다양한 투자자들에게 유용한 정보를 제공하는 중요한 활동이다. 예를 들어 어닝서프라이즈에 해당하는 높은 실적을 보고하거나 어닝쇼크에 해당하는 실망스런 실적이 발표되면 투자자들은 이러한 정보를 기반으로 자신의 포트폴리오와 투자유무를 결정하게 된다. 이러한 실적에 포함되는 분기이익공시의 전년대비 및 전분기대비 실적의 증감에 따라 시장은 상이한 반응을 보일 것으로 판단된다. 이익공시에 관한 선행연구들은 비기대이익의 크기에 따라 어닝서프라이즈와 어닝쇼크에 따른 시장반응, 투자주체별 거래행태, 이익공시 자체의 영향력, 이익공시 이후의 주가지연반응 등에 초점을 맞춰 분석하고 있다. 주가수익률과 공매도에 관한 외국 연구들은 일반적으로 공매도 거래비중이 증가하면 이후 주가가 급락할 가능성이 급락을 전제하고 있기 때문에 이익이 감소하는 악재 공시 이전의 공매도 거래비중이나 거래량이 증가함이 보고되고 있다(Christophe et al., 2004; Karpoff and Lou, 2010; Berkman and McKenzie, 2012). 반면에 한국시장에서 이러한 관계가 명확하게 나타나고 있지 않으며 오히려 악재공시 이후에 공매도 거래비중이 증가함이 보고되고 있다. 공매도에 관한 다양한 선행연구는 주식공매도 거래 제약에 따른 시장반응(Jones and Lamont, 2001; 조영석, 황선웅, 2014; 엄윤성, 2014; 박해식, 송치영, 2016), 공매도 거래행태와 미래수익률간의 관계에 관한 연구(Boehmer et al. , 2008; Diether et al., 2009; Wang and Lee, 2015; 조성순 외 2인, 2012; 조성순, 박순홍, 2014; 우민철, 김명애, 2017) 등이 있다. 그리고 Zheng(2009)과 Berkman and McKenzie(2012)의 경우 분기이익공시 시점의 공매도 거래행태와 주가수익률간의 관계를 분석하고 있다. 본 연구도 이들의 연구처럼 분기이익공시 시점의 공매도 거래행태와 주가수익률의 관계를 비기대이익에 따라 집단을 구별하여 분석하고자 한다. 또한 비기대이익의 크기와 이익의 전기대비 편차에 따라 구별하여 선정한 어닝서프라이즈와 어닝쇼크의 발생이 공매도거래행태에 어떠한 영향을 미치는지 추가 분석한다.

본 연구는 실적호재성 척도인 표준화비기대이익(SUE)를 추정하여 SUE가 양(+)인지 음(-)인지에 따라 집단을 대별한다 이후 분기이익공시시점에 기업이 공개하는 이익자료를 기초하여 전년동기대비 순이익의 증가와 감소에 따라 각각 ∆Y+와 ∆Y-로 구별하며, 전분기대비 순이익의 증가와 감소에 따라 각각 ∆Q+와 ∆Q-로 집단을 세분하여 집단별 분기이익공시시점을 중심으로 주가수익률(AAR, CAR)를 사건연구 방법으로 분석한다. 그리고 종속변수로 비기대이익(SUE, UEA)로 설정하여 비기대이익에 영향을 미치는 요인을 먼저 분석한다. 이후 어닝서프라이즈(ESU: S1+ ∆YQ+)와 어닝쇼크(ESH: S1- ∆YQ-)에 대해 로짓회귀분석을 실시하여 이러한 사건발생에 영향을 미치는 요인을 분석한다. 비기대이익과 공매도거래행태와의 관계를 분석하기 위해 집단별 분기이익공시시점을 중심으로 공매도 거래행태(ASR, CASR)를 사건연구 방법으로 분석한다. 그리고 종속변수로 분기이익공시 이후의 누적초과공매도거래비중인 CASR(2,5)로 설정하여 어닝서프라이즈(ESU)와 어닝쇼크(ESH)가 CASR(2,5)에 미치는 영향을 분석한다.

본 연구의 결과와 차별성은 다음과 같다. 첫째, 분기이익발표 시점에서 ESU 집단에서 가장 높은 AAR과 CAR이 나타났으며 ESH 집단에서 가장 낮은 AAR과 CAR이 나타났다. 기존의 SUE 단일 지표일 때보다 전년동기대비 및 전분기대비 증감에 따라 세분할 경우 보다 높거나 낮은 수익률이 나타났다. 둘째, 실적호재성 척도인 SUE와 UEA에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과 부채비율을 의미하는 LEV 변수가 모두 양(+)의 관계에 있음을 확인하였다. SUE에는 CAR(-30,-6)가 UEA에는 BM, CAR(-5,-1)이 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 어닝서프라이즈와 어닝쇼크가 발생한 사건의 선행요인을 분석한 결과 CAR(-30,-6)과 CAR(-5,-1)가 유의미하게 각각 양(+)과 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 어닝쇼크인 경우 기업규모(SIZE)가 유의미하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 분기이익공시에서 공개하는 실적이 어닝 서프라이즈인지 어닝 쇼크인지에 가장 크게 영향을 미치는 요인은 개별기업의 누적초과수익률임을 확인하였다. 넷째, 분기이익공시일 D+1일부터 D+5일간의 누적초과공매도 거래비중(CASR(1,5))이 SUE, 전년동기 및 전분기 대비 순이익 증감에 따라 구분한 대부분의 집단에서 유의미하게 상승함을 확인하였다. 하지만 ESU 집단일 경우 유의하지 않은 것으로 나타나 단순히 SUE, 전기 대비 순이익 증감 등 단일지표로 분석하는 경우보다 이들 지표를 중첩할 경우 보다 차별된 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 다섯째, 어닝서프라이즈와 어닝쇼크의 발생이 CASR(2,5)에 어떠한 영향을 미치는지를 분석한 결과 ESU가 CASR(2,5)에 음(-)의 관계를 보이는 반면 ESH는 CASR(2,5)에 유의하지 못하게 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 어닝서프라이즈가 발생할 경우 분기이익공시 이후의 공매도거래비중이 상대적으로 줄어들지만 어닝쇼크가 발생한다고 할지라도 공매도 거래비중이 유의미하게 증가하는 것은 아님을 알 수 있다.

본 논문의 이하 구성은 다음과 같다. Ⅱ장에서는 비기대이익과 공매도 관련 선행연구를 서술한다. Ⅲ장에서는 표본 선정 및 연구방법에 대해 설명한다. Ⅳ장에서는 연구방법에 따라 실적호재성 척도인 비기대이익을 표준화 비기대이익(SUE)과 당기의 비기대이익을 자산으로 나눈 UEA를 추정하여 이의 크기와 전기대비 당기순이익의 증감(∆Y, ∆Q)에 따라 집단을 구별하여 세부 표본에 대해서 동일하게 사건연구를 실시한다. 그리고 결과를 토대로 어닝서프라이즈(ESU)와 어닝 쇼크(ESH) 집단을 선별한 후 비기대이익(SUE, UEA)에 영향을 주는 요인과 ESU와 ESH에 영향을 미치는 요인을 분석한다. 그리고 SUE와 전기대비 당기순이익의 증감으로 구분된 집단별 공매도 거래행태를 조사하고 ESU와 ESH가 분기이익공시 이후의 공매도 거래행태에 어떠한 영향을 미치는 지를 분석한다. Ⅴ장에서는 연구 결과를 요약하고 연구의 함의를 제시한다.

Ⅱ. 선행 연구

1. 비기대익이익 관련 선행연구

이익과 주가관련성 연구는 공시정보의 유용성을 검증하는 중점 과제이다. 시장이 효율적이라면 주가는 과거정보와 공시정보에 근거한 기대이익을 충분히 반영하고 있으므로 이익공시시점에서는 비기대이익에 대해서만 반응해야 한다. 비기대이익은 실제 이익과 기대이익의 차이로 계산되는데 이를 정확히 측정하기 위해서는 시장의 기대이익이 무엇인지를 찾는 것이 중요하다. 기대이익은 과거와 현재의 정보에 근거한 미래 이익에 대한 시장의 예측치이기 때문에 예측모형에 따라 다양하게 산출될 수 있다. 지금까지 기대이익의 측정은 Box-Jenkins의 시계열상관모형에 의한 계산방법과 애널리스트와 경영자에 의한 비기계적 예측방법에 의해 이루어졌다(이은철, 이만용, 2006). 다양한 방법에 의해 측정된 이익 예측치 중에서 과연 어느 것을 기대이익으로 봐야 하는가에 대해서는 논란의 여지가 있다. 물론 예측치들 간의 예측정확성을 비교하여 가장 정확한 예측치가 주식가격에 반영되었어야 하지만, 가장 정확한 예측치가 곧 시장의 기대이익이 되는 것과는 별개의 문제이다(Brown et al. 1987). Brown et al.(1987)은 애널리스트들의 이익예측치가 시계열모형으로 추정된 이익예측치에 비해 이익공시와의 시차적 이점과 보다 높은 정보력에 때문이라고 판단하여 이를 변수화하여 분석하였다. 분석결과 애널리스트들이 정보를 활용하는 능력이 뛰어나고 시계열모형의 시점은 분기단위는 3개월 연간단위는 1년임에 반해 분기이익공시 몇주전까지 예측치를 변경할 수 있는 시차적 이점이 발생함을 발견하였다. 애널리스트의 이익예측치가 분기이익공시전의 개별기업에 대한 시장의 기대이익이 되어야 하는 당위성이 여기서 확보된다. 하지만 시장의 합의된 개별기업의 기대이익은 사실상 관측불가능하기 때문에 상대적으로 나은 대용치를 찾아야하며 이에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 이러한 시장의 기대이익들로는 기업이 자신의 내부정보에 기반하여 보고하는 경영자 이익 예측치, 애널리스트이 추정하는 기대이익, 그리고 시계열모형에 의한 예측치 등이 있다. 애널리스트의 예측치의 의견조정으로 인해 주식가격의 변화가 발생한다. 이는 시장에서 투자자들의 의사결정에 애널리스트가 제공하는 정보가 영향을 미침을 의미하며 기업의 손익에 큰 영향을 미치는 사건이 발생할 때마다 자신의 이익예측치를 능동적으로 조정하고 이에 시장이 호응하면서 개별기업의 기대이익 수준에 맞춰 개별주식가격 발견이 이뤄짐을 의미한다. 미국시장을 대상으로 수행한 초기의 연구결과에 의하면 애널리스트 예측치와 주식가격이 유의적인 상관관계를 가짐을 알 수 있다(Givoly and Lakonishok 1979). 개별기업의 기대이익으로 애널리스트 이익 예측치로 설정한 대표적인 연구는 Gonedes et al.(1976)과 Fried and Givoly(1982)의 연구가 있다. 이들은 주가변동과 비기대이익의 관계에 있어 애널리스트의 이익예측치로 추정한 예측오차가 시계열모형에 추정한 기대이익에 의한 예측오차보다 일관된 상관관계에 있음을 발견하면서 애널리스트 이익예측치의 우위를 주장하였다.

국내의 초기연구로 이원흠과 최수미(2003)는 기대이익으로 애널리스트 예측치를 설정하여 분기이익공시의 비기대이익의 정도에 따라 주식수익률 간의 관계를 검증하였다. 이들의 실증분석 결과에 따르면 다양한 투자주체들이 애널리스트의 이익 예측치에 따라 투자하여 애널리스트의 이익예측치가 중요한 정보의 원천임을 발견하였다. 최근 선행 연구들에서도 이익공시 전 애널리스트 이익예측치로 추정된 컨센서스와 실제 발표된 실적 간의 차이를 이용해 비기대이익을 측정하기도 했다(Kaniel et al., 2009; 김성민, 전상경, 2005; 장준경 외 2인, 2007). 애널리스트 이익예측치를 평균한 컨센서스는 이익추세의 변동, 업종변경, 공시정보 유출과 같은 교란 요인을 제거하고 공시 내용의 호재성 정도를 정확하게 측정할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 한편, 애널리스트 컨센서스로 개별기업의 기대이익으로 설정하여 이익공시의 호재성을 추정할 경우 표본을 충분히 확보할 수 없으며 대기업 위주의 표본만 추정된다는 문제점이 발생한다. 애널리스트의 분석대상종목이 평균 100개 이하로 적고 대부분 대기업 위주로 추정하며 애널리스트의 이익예상치가 연간실적에 대해서 주로 발표되기 때문에 이러한 표본의 편향이 발생한다. 또한 고유경 외 4인(2010)은 애널리스트들이 자신들이 담당하는 기업들이나 산업에 대해서만 이익예측치를 발표하고 이러한 상황에서 자신들이 담당하는 기업들의 이익을 장미 빛으로 평가하는 낙관적 편의가 발생되는 문제점이 보고하고 한다. 최혁, 이효정(2012)도 이러한 점을 고려하여 시계열모형에 의한 예측치를 비기대이익으로 설정하여 연구를 진행하였다. 따라서 본 연구도 유가증권시장에 상장된 대부분의 기업들을 대상으로 비교분석하기 위해서 시계열모형에 의한 예측치를 비기대이익으로 설정하여 연구를 진행한다. 본 연구에서는 시계열모형에서 추정된 기대이익을 토대로 실제공시된 이익과 기대이익을 감해서 추정한 비기대이익을 우선 추정한다. 이 후 계절적인 특성을 고려한 시계열모형으로 추정한 비기대이익을 직전 12분기의 비기대이익의 표준편차로 나누어 표준화 비기대이익(SUE)을 추정하고 개별기업의 자산으로 나누어서 추정한 값(UEA)를 실적호재성 척도이 비기대이익의 대용지표로 각각 선정한다.

2. 공매도와 주가수익률에 관한 선행연구

공매도 거래 유인에 관한 선행연구들은 정보거래자 가설에 기반하여 악재가 공시되기 전에 공매도거래가 활발해짐을 보고하고 있다. Christophe et al.(2004)은 이익하락을 공시하기 전에 공매도 거래자들이 미리 예측하여 공매도 거래가 활발하게 발생한다고 주장하고 있다. 이들과 유사한 기업에 부정적인 정보를 가진 회계적인 불공정 행위(Desai et al., 2006; Karpoff and Lou, 2010), 애널리스트의 투자의견하향(Christophe et al., 2010; 엄윤성 2014), 신용등급 강등(Henry et al., 2014) 등에 관한 선행연구에서도 공시이전에 미리 공매도 거래가 유의적으로 증가함을 보고하였다. 따라서 이들은 공매도 거래는 기업의 부정적인 정보를 사전에 예측하여 미리 거래하는 정보거래임을 주장한다. 국내에서는 조성순, 박순홍(2014)은 신용등급 하락 공시와 관련하여 공매도 거래가 미리 관련 공시를 예측하여 거래한다는 직접적인 증거를 찾을 수 없다고 보고하였으며 조성순 외 2인(2012)도 애널리스트 투자의견 하향 이전에 외국인 공매도 거래자가 정보거래를 한다는 직접적인 증거가 없음을 보고하였다. 엄경식 외 2인(2011)과 김현숙 외 2인(2017)도 공매도 거래가 향후 주가급락을 예측하는 정보거래인지를 실증 분석한 결과, 공매도 거래가 주가급락 측면에서 장기적인 정보거래라는 직접적인 증거를 찾을 수 없다고 보고하였다. 다만 이준서 외 2인(2010)은 한국시장에서 주가와 공매도간 인과 관계를 살펴본 결과, 공매도가 주가하락에 영향을 미치기 보다는 반대로 주가하락이 공매도에 영향을 미친다고 주장하였다.

행동재무학적인 관점의 추세거래가설에 관한 연구로 Diether et al.(2009a)은 미국시장에서 공매도 투자자의 과거수익률과 공매도 거래비중이 음(-)의 관계에 있음을 보여주었다. Kelley and Tetlock(2017)도 이와 유사한 결과를 보고하였다. Engelberg et al.(2012)은 39개 기업을 대상으로 다양한 공시내용을 분석하여 공매도 거래자들은 부정적인 정보를 예측하거나 내부정보를 이용하기보다는 공개된 정보를 잘 분석한다고 주장하고 있다. Boehmer and Wu(2013)도 공매도 거래자들이 부정적인 정보에 반응하여 주가지연반응의 이익을 취함을 보여주었다. 국내연구로 Wang and Lee(2015)는 한국 유가증권시장에서 유사한 결과를 보여주면서 추세역행거래 가설을 지지하는 결과를 보여주었다. 또한 김준식과 서성원(2015)도 공매도가 금지된 상황에서 의견불일치가 큰 종목이 과대평가됨을 보고하였으며 이러한 결과는 공매도가 추세역행하여 시장의 단기과잉반응에 기인한 주가의 과대평가를 줄여줌을 의미한다(우민철, 김명애, 2017). 이영섭, 한상범(2015)도 이와 유사한 가격 상승 시에 추세역행가설을 보여주고 있다. 우민철, 김명애(2017)은 정보거래기반가설과 추세거래가설에 대해 한국시장에서 검증한 결과 한국시장에서 공매도 거래자는 정보에 기반한 추세거래전략 행태를 보이며 추세거래전략을 통해 이익제고수단으로 공매도로 거래함을 보고하고 있다. 이들은 일반 투자자들의 과잉반응이 나타나는 종목이나 시가총액이나 외국인지분율이 높은 종목에 대해서는 추세역행전략을, 이와 달리 기업규모가 작고 지연반응을 보이는 종목에 대해서는 추세순응전략을 취한다고 보고하였다.

분기이익공시시점에 개별기업들은 흑자와 적자로 대표되는 호재와 악재인 정보를 공개하게 된다. 따라서 이러한 분기이익공시시점 전후로 공매도와 주가수익률간의 관계를 분석하여 공매도가 정보거래에 기반한 것인지 추세거래에 기반한 것인지를 보다 심층적으로 분석할 수 있다고 할 것이다. 본 연구는 이러한 점을 고려하여 SUE와 전년동기대비 빛 전분기대비 순이익의 증감에 따라 집단을 세분하여 비기대이익에 따른 주가수익률과 공매도 거래행태를 분석하고자 한다.

Berkman and McKenzie(2012)는 공매도 거래자들이 이익공시 이전에 공매도 거래량을 줄이고 이익공시 이후에 공매도 거래량을 늘린다고 주장하였다. 이익공시 이후에 공시에 반응하는 공매도 투자자들의 공격적인 투자로 인해 즉각적인 가격발견이 이루어지면서 주가지연반응의 이익을 줄인다고 보고하였다. 이익공시에 대한 기관투자자들의 반응이 적을수록 이익공시에 대한 반응에 영향을 미치지 않는다고 보고하면서 기관 투자자들이 과잉 반응하는 개별 종목을 선별한다고 주장하였다. 또한 비기대이익이 분기이익공시시점의 주가에 영향을 미침을 보고하였다.

Ⅲ. 연구 방법

1. 자료 수집 및 표본 선정

분기이익공시일은 금융감독원에서 관리하는 전자공시시스템(Data Analysis, Retrieval and Transfer and System, DART) 공정공시를 통해 발표되는 잠정영업실적 최초발표일과 수시공시를 통해 매출액 또는 손익구조 30% 변동시 발표되는 공시일자로 선정하였다. 8년 동안 한번이라도 공정공시나 수시공시를 통해서 분기실적을 발표한 기업들의 분기이익공시를 최종 표본으로 선정하였다. 공매도 거래량 공시제도는 2008년 10월부터 도입되었다. 이를 고려하여 본 연구의 분석기간은 2009년 1월에서 2016년 12월까지로 설정하였다.

본 연구는 실적호재성 척도인 표준화비기대이익(SUE)를 추정하여 SUE가 양(+)인지 음(-)인지에 따라 집단을 대별한다. 그리고 분기이익공시시점에 기업이 공개하는 이익자료를 기초하여 전년동기대비 순이익의 증가와 감소에 따라 각각 ∆Y+와 ∆Y-로 구별하며, 전분기대비 순이익의 증가와 감소에 따라 각각 ∆Q+와 ∆Q-로 세분한 집단을 분석에 이용하였다. SUE, 전년동기 및 전분기 대비 순이익의 증감에 따라 구별한 집단별 표본의 수는 표 16. 에서 제시한다.

표본의 동질성과 동일한 조건을 지닌 산업 표본들을 비교분석하기 위해서 12월말 결산법인인 유가증권상장(KOSPI) 기업으로 금융업종이 아닌 기업을 대상으로 선정하였다. 시장 모형의 추정에 필요한 시장 지수로 KOSPI지수를 대용치로 사용하였다. 주가자료, 시가총액, 상장주식수, 거래량은 KIS-VALUE와 DART를 이용하여 수집하였으며 공매도 거래량을 수집하기 위해서 FNguide를 이용하였다.

표 16. SUE, 전기대비 순이익 증감(∆Y, ∆Q)에 따른 집단별 표본 분포

2009년부터 2016년까지의 기간동안 발생한 분기이익공시 사건을  SUE, 전년 동기대비 당기순이익증감(∆Y), 전분기 대비 당기순이익증감(∆Q)에 따라 구별한 집단별 표본수를 각각 나타냄.

SUE	전년동기대비		전분기대비		합계
	∆Y+	∆Y-	∆Q+	∆Q-
SUE+	2,007	1,043	1,477	1,573	3,050
SUE-	1,095	1,596	1,283	1,408	2,691
합계	3,102	2,639	2,760	2,981	5,741

2. 연구 모형

분기이익 실적공시의 이익에 대한 비기대이익의 정도를 측정을 통해 실적공시의 호재성을 측정할 수 있다. 본 논문은 선행연구(Foster et al., 1984; Bernard and Thomas, 1989; Bernard and Thomas, 1990; 나종길, 2008; 최혁, 이효정, 2012)와 동일한 방법으로 당기순이익(net income)을 이용하여 산출한 표준화 비기대이익(Standardized Unexpected Earning, 이하 SUE)를 실적호재성의 척도 중 하나로 사용한다. 그리고 이러한 SUE와 더불어 본 연구는 장지원(2017)의 연구에서 사용한 비기대이익과 비슷한 방법으로 비기대이익을 총자산으로 나눈값으로 정의하여 비기대이익-자산(Unexpected Earnings/Asset, 이하 UEA)을 또 하나의 실적 호재성 지표로 선정하여 연구에 사용하였다.

SUE은 이전 16분기동안의 실적정보에 비교하여 식 (1)와 같이 계절별 랜덤워크 모형(seasonal random walk)을 가정하여 추세(trend)를 추정해 구한다.

[eqn: Q _{i,t} `= delta _{i,t} `+Q _{i,t-4} `-e _{i,t}]                           (1)

여기서, Qi,t 는 i종목의 t분기 당기순이익이고 δi,t는 추정된 추세(trend) 이며, ei,t은 잔차이다. 추세는 최근 16기의 분기별 당기순이익을 이용하여 추정한다. □STDi,t는 추세추정 동일 기간동안의 예측오차의 표준편차이다. 따라서 SUEi,t은 다음 식 (2)와 같이 측정된다.

[eqn: SUE _{i,t} `= {Q _{i,t} -Q _{i,t-4} - delta _{i,t}} over {STD _{i,t}}]                         (2)

예를 들어, 2009년 2분기 실적공시기업의 예측이익은 2006년 1분기부터 2009년 1분기까지 분기실적으로 계절별 랜덤워크모형을 추정해 추세를 구한 후, 이것을 2008년 2분기 실적에 더해서 산출한다. 이렇게 구해진 예측이익을 실제 공시된 2009년 2분기 실적에서 차감한 후, 표준화해 SUE를 계산한다.

UEA도 SUE와 동일한 방법으로 계절별 랜덤워크 모형(seasonal random walk)을 가정하여 추세(trend)를 추정해 구한다. 다만 추정된 비기대이익을 개별기업의 자산으로 나누어 UEAi,t를 다음 식 (3)과 같이 측정된다

[eqn: UEA _{i,t} `= {Q _{i,t} -Q _{i,t-4} - delta _{i,t}} over {Asset _{i,t}}]                        (3)

예를 들어, 2009년 2분기 실적공시기업의 예측이익은 2006년 1분기부터 2009년 1분기까지 분기실적으로 계절별 랜덤워크모형을 추정해 추세를 구한 후, 이것을 2008년 2분기 실적에 더해서 산출한다. 이렇게 구해진 예측이익을 실제 공시된 2009년 2분기 실적에서 차감한 후, 동일 시점의 개별기업의 총자산으로 나누어 UEA를 계산한다.

이 방식을 적용하여 비기대이익 산출이 가능한 표본은 전체 5741개 종목-공시일 표본이다. 한편, 실적공시일자는 기업이 잠정실적을 발표하거나 매출액 또는 손익구조 30% 변동시 공시되는 수시공시한 날짜를 DART를 이용하여 수집하였으나 KIS VALUE로 확정 순이익을 수집하여 예측이익을 산출했기 때문에 방법론상의 불일치가 발생한다. Watts and Leftwich(1977), Foster et al.(1984), 그리고 최혁, 이효정(2012)에 의해 이 같은 방법론상의 불일치가 연구결과를 왜곡시키지 않는다고 보고하여 본 연구도 이러한 방법을 이용하여 SUE를 추정하였다.

기존 연구에서는 이익공시 전 애널리스트 컨센서스와 실제 발표된 실적 간의 차이를 이용해 실적의 호재성을 측정하기도 했다(Kaniel et al., 2009; 김성민, 전상경, 2005; 이은철, 이만용, 2006; 장준경 외 2인, 2007). 이 방법은 이익추세의 변동, 업종변경, 공시정보 유출과 같은 교란 요인을 제거하고 공시 내용의 호재성 정도를 정확하게 측정할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 그러나 애널리스트 컨센서스를 이용해 실적공시의 호재성을 측정할 경우 충분한 표본을 확보할 수 없다는 문제점이 있었다. 애널리스트의 분석대상종목이 평균 100개 이하로 적은데다 애널리스트의 실적예상치가 주로 연간실적에 대해서 발표되기 때문이다. 또 애널리스트 실적예측치가 (신규분석기업이 아닌) 기존 분석기업에서 낙관적인 방향으로 편의를 갖는 문제가 보고되기도 하였다(고유경 외 4인, 2010). 따라서 이 논문에서는 SUE와 UEA를 이용해 실적 호재성 정도를 측정했다.

2) 위험조정 평균수익률의 추정

본 연구는 공매도 발생정도에 따라 분기이익공시가 개별기업의 주가에 미치는 영향을 사건연구를 통해 분석하였다. 구체적으로 본 연구의 사건기간(Event Window)은 분기이익공시일을 사건일(D-일)로 선정하여 D-5일부터 D+5일까지 총 11일로, 추정기간(Estimation Window)는 D-170일에서 D-6일까지 총 165일로 설정하였다. 전체 분석기간은 총 176일이다.

[eqn: AR _{i,t} `=`R _{i,t} `- {hat{alpha _{i}}} `- {hat{beta _{i}}} `R _{m,t}]	(4)

식 (1)의 시장모형(Market Model)을 토대로 D-170일부터 D-6일간을 정상수익률 기간의 알파와 베타를 추정한다. 이를 통해 D-5일에서 D+5일의 사건기간의 비정상수익률([eqn: AR _{i,t _{it}}])을 추정하고 이를 표본의 수를 나누어 특정일의 평균비정상수익률([eqn: AAR _{t _{it}}])을 추정한다. 누적평균비정상수익률([eqn: CAR _{(t1,`t2)}])은 특정 두 시점 동안의 [eqn: AAR _{i,t}]을 모두 합산하여 추정한다. 본 연구에서 도출한 [eqn: AAR _{t}]와 [eqn: CAR _{(t1,`t2)}]의 통계적 유의성을 검증하기 위해 검정통계량을 식 (2)와 같이 추정한다.

[eqn: t _{AAR _{t}} = {AAR _{t _{it _{it}}}} / {sigma (AAR _{t _{it _{it}}} )}],     [eqn: t _{CAR _{(t _{1,} `t _{2} )}} =CAR _{(t _{1,} `t _{2} )} / sqrt {n} sigma (CAR _{(t _{1,} `t _{2} )} )]	(5)

3) 누적초과공매도 거래비중([eqn: ASR _{t}])의 추정

본 연구는 분기이익공시 전후의 초과공매도 거래비중과 미래 및 과거 주가수익률과의 관계를 비교분석한다. 분기이익공시에 관한 연구라는 점을 고려하여 본 연구의 초과공매도 거래비중([eqn: ASR _{t}])의 분석기간은 분기이익공시일을 사건일(D일)로 선정하여 발표일 전 50일에서 사건일 후 5일까지 총 56일로 설정하였다. 아래의 식 (3)과 같이 공매도 거래량을 개별기업의 거래량으로 나누어 개별 기업의 공매도 거래비중([eqn: SR _{i,t}])를 계산한다.

[eqn: SR _{i,t} = {i기업의``t일의`공매도`거래량} over {i기업의``t일의`거래량}]                  (6)

그리고 D-50일부터 D-6일까지의 개별기업의 평균공매도 거래비중([eqn: SR _{(i,(-50,-6))}])을 산정한 후 이를 D-5일부터 D+5일까지 개별기업의 공매도 거래비중에 차감하여 t일의 개별기업 초과공매도 거래비중([eqn: ASR _{(i,t)}])을 추정한다. 식 (4)과 같이 [eqn: ASR _{(i,t)}]을 t시점의 표본수(n)로 나누어 일별 평균초과공매도 거래비중([eqn: ASR _{t}])을 추정한다. 누적초과공매도 거래비중([eqn: CASR _{(t _{1} ,t _{2} )}])은 특정 두 기간 동안의 [eqn: ASR _{t}]을 모두 합산하여 추정한다.

[eqn: ASR _{t _{it}} = {1} over {n} sum _{i=1} ^{n _{}} ASR _{i,t _{it}}]  (t; -5 ～ 5)	(7)

[eqn: ASR _{t}]와 [eqn: CASR _{(t _{1} ,t _{2} )}]의 검정통계량을 식 (5)과 같이 추정한다.

[eqn: t _{ASR _{t}} =ASR _{t _{it _{it}}} / sigma (ASR _{(-50,-6) _{it _{it}}} )], [eqn: t _{CASR _{(t _{1,} `t _{2} )}} =CASR _{(t _{1,} `t _{2} )} / sqrt {n} sigma (CASR _{(-50 _{,} -6)} )]      (8)

4) 회귀모형 및 변수

기업의 실적을 공개하는 분기이익공시는 투자자들에게 중요한 정보를 제공하는 중요한 활동이다. 본 연구는 분기이익시점의 비기대이익(SUE, UEA)에 영향을 미치는 선행요인을 분석한다. 그리고 어닝서프라이즈와 어닝쇼크에 영향을 미치는 선행요인을 분석한다.

본 연구는 분기이익공시시점의 비기대이익(SUE, UEA)에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 다음 식(9), 식(10)을 이용한다.

[eqn: SUE=b` _{0} +b` _{1} `Size+b` _{2} LEV+b` _{3} BM+b` _{3} CAR _{(-30,-6)} +b` _{4} CAR _{(-5,-1)}]              (9)

[eqn: UEA=b` _{0} +b` _{1} `Size+b` _{2} LEV+b` _{3} BM+b` _{3} CAR _{(-30,-6)} +b` _{4} CAR _{(-5,-1)}]             (10)

여기서, LEV는 부채비율, BM은 장부가대비 시장가 비율을 의미한다.

분기이익공시시점에 주가수익률에 크게 영향을 미치는 요인은 비기대이익이 크게 증가하거나 크게 감소하는 어닝서프라이즈와 어닝쇼크가 발생하는 경우이다. 그리고 분기이익공시가 발표되는 시점의 당기순이익이 전년대비 및 전분기대비 증감이 동일한 방향으로 이뤄질 때 큰 시장반응이 나타남을 알 수 있다. 따라서 본 연구는 이러한 점을 고려하여 SUE이가 1이상이면서 전년대비 및 전분기 당기순이익이 증가한 사건을 1로 아닌 사건을 0으로 설정하여 로짓분석을 실시한다.

[eqn: ESU=b` _{0} ``+b` _{1} `Size+b` _{2} CAR _{(-30,-6)} +b` _{3} CAR _{(-5,-1)}]                    (11)

[eqn: ESU=b` _{0} ``+b` _{1} `Size+b` _{2} `LEV+b` _{3} BM+b` _{4} CAR _{(-30,-6)} +b` _{5} CAR _{(-5,-1)}]      (12)

[eqn: ESH=b` _{0} ``+b` _{1} `Size+b` _{2} CAR _{(-30,-6)} +b` _{3} CAR _{(-5,-1)}]                    (13)

[eqn: ESH=b` _{0} ``+b` _{1} `Size+b` _{2} `LEV+b` _{3} BM+b` _{4} CAR _{(-30,-6)} +b` _{5} CAR _{(-5,-1)}]      (14)

여기서, ESU는 SUE가 1이상이면서 전년대비 및 전분기대비 당기순이익이 증가할 경우 1의 값을, 아닌 경우 0의 값을 가진다. ESH는 SUE가 -1이하이면서 전년대비 및 전분기대비 당기순이익이 감소할 경우 1의 값을, 아닌 경우 0의 값을 가진다.

그리고 분기이익공시 이후의 CASR(2,5)에 미치는 영향을 다음 식 (15), 식 (16)을 통해 분석한다.

[eqn: CASR _{(2,5)} =b` _{0} ``+b` _{1} `Size+b` _{2} ESU+b` _{3} CAR _{(-5,-1)} +b` _{4} CAR _{(0,1)} +b` _{5} AbVol _{(-5,0)}# ````````````````````````````````````````+b` _{6} CASR _{(-5,0)}]    (15)

[eqn: CASR _{(2,5)} =b` _{0} ``+b` _{1} `Size+b` _{2} ESH+b` _{3} CAR _{(-5,-1)} +b` _{4} CAR _{(0,1)} +b` _{5} AbVol _{(-5,0)}# ````````````````````````````````````+b` _{6} CASR _{(-5,0)}]    (16)

Ⅳ. 실증 분석

1. SUE, 전기대비 순이익 증감에 따른 집단별 시장반응

본 연구는 실적호재성 척도인 SUE에 따른 분기이익 공시전후의 시장반응을 분석하고자 한다. 먼저 표본 전체의 시장반응을 실적호재성 척도와 전년동기 및 전분기 대비 순이익의 증감에 따라 집단을 세분하여 비교분석하였다. 표 17.을 살펴보면 D-1일과 D일에 SUE가 양(+)인 집단(2)에서 각각 0.23%와 0.18% 상승하며 SUE가 음(-)인 집단(8)은 유의하지 않게 0.09%, 0.10% 상승하는 것으로 나타나 전체 표본 집단(1)이 0.17%와 0.14% 상승하는 것으로 나타났다. 그러나 D+1일에는 SUE가 음(-)인 집단(8)이 -0.18% 하락하여 전체 표본 집단(1)이 -0.11% 하락하는 것으로 나타났다.

당기순이익에 대한 정보는 전년대비 및 전분기대비하여 비교할 수 있으며 이러한 정보를 기반으로 SUE, 전년대비 및 전분기대비 당기순이익이 증가한 집단((3), (4), (5))의 수익률은 단순히 SUE로 집단을 구분한 경우보다 보다 높은 수익률이 나타남을 알 수 있다. 특히 SUE이 양(+)이면서 전년대비 및 전분기대비 당기순이익이 증가한 집단(5)인 경우 D-1일부터 D+1일까지의 수익률이 각각 0.46%, 0.56%, 0.30% 상승하는 것으로 나타났으며 CAR(-5,5), CAR(-1,1), CAR(-5,-1), CAR(-1,0), CAR(0,1)이 각각 1.50%, 1.32%, 0.67%, 1.02%, 0.86%로 나타나 다른 집단에 비해 상대적으로 높은 수익률이 나타난다. 또한 어닝서프라이즈를 의미하는 SUE가 1이상인 집단(6)은 SUE가 양(+)이면서 전년대비 당기순이익이 증가한 집단(4)과 비슷한 수익률을 보이고 있다. SUE가 1이상이면서 전년대비 및 전분기대비 당기순이익이 동시에 증가한 집단(7)에서 D-1일과 D일의 AAR이 각각 0.61%, 0.77%로 나타났다. 그리고 CAR(-5,5), CAR(-1,1), CAR(-5,-1), CAR(-1,0), CAR(0,1)이 각각 1.52%, 1.53%, 0.88%, 1.38%, 0.92%로 나타나 다른 모든 집단에 비해 가장 높은 수익률이 나타났다. 따라서 본 연구는 어닝서프라이즈(ESU: S1+, ∆YQ+)를 SUE가 1이상이면서 전년대비 당기순이익이 증가하면서 동시에 전분기대비 당기순이익이 증가한 집단으로 설정하였다.

당기순이익에 대한 정보는 전년대비 및 전분기대비하여 비교할 수 있으며 이러한 정보를 기반으로 SUE가 음(-)이면서, 전년대비 및 전분기대비 당기순이익이 감소한 집단((9), (10), (11))의 수익률은 단순히 SUE로 집단을 구분한 경우보다 높은 수익률이 나타났다. 특히 SUE가 음(-)이면서 전년대비 및 전분기대비 당기순이익이 동시에 감소한 집단(11)인 경우 D-2일부터 D+2일까지의 수익률이 각각 –0.22%, -0.17%, -0.45%, -0.63%, -0.16%로 나타났으며 CAR(-5,5), CAR(-1,1), CAR(-1,0), CAR(0,1), CAR(1,5)이 각각 -1.72%, -1.24%, -0.61%, -1.07%, -1.34%로 다른 집단에 비해 상대적으로 낮은 수익률이 나타난다.

또한 어닝쇼크를 의미하는 SUE가 -1이하인 집단(12)은 D-1일의 수익률은 0.17%로 나타난 반면에 D일의 수익률이 -0.14%로 감소하는 것으로 나타났다. 단순히 SUE가 -1이하인 집단(12)이 전년대비 당기순이익이 감소한 집단(9) 및 전분기대비 당기순이익이 감소한 집단(10)에 비해 그 하락폭이 작은 것으로 나타났다.

SUE가 -1이하이면서 전년대비 당기순이익이 감소하고 전분기대비 당기순이익이 감소한 집단(13)에서 D-2일부터 D+1일까지의 AAR이 각각 -0.27%, -0.35%, -0.35%, -1.01%로 나타났다. 그리고 CAR(-5,5), CAR(-1,1), CAR(-1,0), CAR(0,1), CAR(1,5)이 각각 -2.12%, -1.71%, -0.70%, -1.36%, -1.34%로 나타나 다른 집단에 비해 가장 낮은 수익률이 나타났다. 따라서, 시장에서 받아들이는 실질적인 어닝쇼크는 SUE가 -1이하이면서 전년대비 당기순이익이 감소하고 동시에 전분기대비 당기순이익이 감소한 집단임으로 이를 어닝쇼크(ESH: S1-, ∆YQ-)로 설정하여 분석한다.

표 17. SUE, 전기대비 순이익의 증감(∆Y, ∆Q)에 따른 집단별 시장반응 분기이익공시 시점을 기준으로 전체 표본, 전년동기대비 및 전분기대비 순이익편차의 증감(∆Y, ∆Q)에 따라 집단을 구별하여 시장반응을 AAR과 CAR로 나타낸 결과임. 표에서 *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 유의수준에서 유의함. (단위: % )
구분	전체 (1)	SUE+						SUE-
		전체 (2)	Y+ (3)	Q+ (4)	YQ+ (5)	S1+ (6)	S1+YQ+ (7)	전체 (8)	Y- (9)	Q- (10)	YQ- (11)	S1- (12)	S1-YQ- (13)
std	0.051	0.066	0.067	0.071	0.077	0.103	0.115	0.062	0.072	0.081	0.091	0.086	0.128
표본 수	5,741	3,050	2,007	1,477	1,249	1,164	529	2,691	1,596	1,408	964	1,039	420
AAR-5	0.06	0.07	0.03	0.11	0.09	0.09	0.22*	0.06	0.07	-0.08	-0.02	0.00	0.02
AAR-4	0.05	-0.01	0.00	0.00	0.00	0.00	-0.02	0.11*	0.08	0.07	0.04	0.02	-0.02
AAR-3	0.07	0.06	0.06	-0.03	-0.01	0.12	0.00	0.08	0.09	0.13*	0.11	0.13	0.19
AAR-2	0.03	0.10	0.08	0.12*	0.12	0.05	0.07	-0.04	-0.09	-0.19**	-0.22**	-0.06	-0.27**
AAR-1	0.17***	0.23***	0.32***	0.46***	0.46***	0.35***	0.61***	0.09	-0.16**	-0.03	-0.17*	0.08	-0.35***
AAR0	0.14***	0.18***	0.35***	0.53***	0.56***	0.20*	0.77***	0.10*	-0.20***	-0.18**	-0.45***	0.17*	-0.35***
AAR1	-0.11**	-0.05	0.11*	0.28***	0.30***	-0.10	0.15	-0.18***	-0.46***	-0.45***	-0.63***	-0.14*	-1.01***
AAR2	0.01	0.05	0.03	0.08	0.05	0.07	-0.11	-0.03	-0.09	-0.17**	-0.16*	0.05	-0.16
AAR3	-0.06	-0.06	-0.16	0.03	-0.04	-0.05	0.02	-0.05	-0.11	-0.03	-0.10	0.03	0.05
AAR4	0.00	0.01	0.02	-0.01	0.01	-0.08	-0.07	-0.01	0.03	-0.05	-0.02	-0.10	-0.17
AAR5	-0.03	-0.02	-0.08	-0.07	-0.06	0.08	-0.12	-0.04	-0.10	-0.08	-0.09	0.01	-0.05
CAR(-5,5)	0.34**	0.56***	0.76***	1.51***	1.50***	0.73**	1.52***	0.09	-0.92***	-1.06***	-1.72***	0.18	-2.12***
CAR(-1,1)	0.20**	0.37***	0.78***	1.26***	1.32***	0.45**	1.53***	0.01	-0.81***	-0.66***	-1.24***	0.10	-1.71***
CAR(-5,-1)	0.38***	0.45***	0.49***	0.67***	0.67***	0.61***	0.88***	0.30**	0.00	-0.10	-0.27	0.17	-0.43
CAR(-1,0)	0.31***	0.41***	0.66***	0.99***	1.02***	0.55***	1.38***	0.19**	-0.36***	-0.21*	-0.61***	0.25**	-0.70***
CAR(0,1)	0.04	0.13	0.46***	0.81***	0.86***	0.10	0.92***	-0.08	-0.66***	-0.63***	-1.07***	0.02	-1.36***
CAR(1,5)	-0.19	-0.07	-0.08	0.31**	0.27	-0.08	-0.13	-0.32**	-0.72***	-0.78***	-1.00***	-0.15	-1.34***

2. 어닝서프라이즈와 어닝쇼크의 선행요인

본 연구는 SUE 부호, 전년동기 당기순이익 증감, 그리고 전분기 대비 당기순이익 증감에 따른 시장반응을 분석한 결과를 토대로 SUE와 UEA를 종속변수로 설정하여 분석한 후 어닝서프라이즈(ESU)와 어닝쇼크(ESH)의 선행요인을 분석한다. 구체적으로 SUE와 UEA에 영향을 미치는 요인으로 기업규모, 부채비율, 장부가/시장가비율, CAR(-30,-6), CAR(-5,-1)을 선행요인으로 설정하여 분석한다. 동시에 어닝서프라이즈(ESU)와 어닝쇼크(ESH)에 영향을 미치는 요인으로 기업규모, 부채비율, 장부가/시장가비율, CAR(-30,-6), CAR(-5,-1)을 선행요인으로 설정하여 분석한다.

표 18. 비기대이익(SUE, UEA)에 영향을 미치는 요인 비기대이익(SUE, UEA)에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 종속변수로 SUE, UEA로 설정하여 회귀모형으로 분석한 결과이다. [eqn: SUE=b` _{0} +b` _{1} `Size+b` _{2} LEV+b` _{3} BM+b` _{3} CAR _{(-30,-6)} +b` _{4} CAR _{(-5,-1)}] (7) [eqn: UEA=b` _{0} +b` _{1} `Size+b` _{2} LEV+b` _{3} BM+b` _{3} CAR _{(-30,-6)} +b` _{4} CAR _{(-5,-1)}] (8) 표에서 ( )는 t값을, *, **, ***는 각각 5%, 1%, 0.1% 유의수준에서 유의함을 의미한다.
구분	SUE		UEA
	(1)	(2)	(3)	(4)
SIZE	-0.0085 (-0.79)	0.0134 (-1.10)	-0.0004*** (-2.90)	-0.0006 (-1.24)
LEV	0.3770*** (4.05)	0.3623*** (3.58)	0.0259*** (7.07)	0.0262*** (6.52)
BM	0.0024 (0.13)	-0.0062 (-0.29)	-0.0040*** (-5.39)	-0.0052*** (-6.23)
CAR(-30,-6)	0.2776** (2.01)	0.2466* (1.77)	0.0329 (0.61)	0.0001 (0.03)
CAR(-5,-1)	0.4681 (1.60)	0.4386 (1.51)	0.3967*** (3.46)	0.0349*** (3.03)
b0	0.1377 (0.47)	0.6142* (1.69)	0.0296** (2.55)	0.0278* (1.93)
분기 더미	no	yes	no	yes
업종 더미	no	yes	no	yes
표본수	5,622	5,622	5,622	5,622
Adj R2	0.0839	0.0427	0.0159	0.0298
F-value	7.57	5.72	19.13	4.25

표 18.은 종속변수로 비기대이익(SUE, UEA)로 설정한 경우의 결과이다. 종속변수로 SUE를 설정한 식(7)의 단순회귀분석 결과(1)와 분기 및 업종더미로 분석한 결과(2)를 제시하고 있다. 그리고 종속변수로 UEA를 설정한 식(8)의 단순회귀분석 결과(3)와 분기 및 업종더미로 분석한 결과(4)를 제시하고 있다. SUE에 영향을 미치는 요인으로 부채비율인 LEV와 CAR(-30,-6)가 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. UEA에 영향을 미치는 요인은 LEV, BM, 그리고 CAR(-5,-1)이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

본 연구는 상기의 결과를 토대로 ESU와 ESH에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 로짓회귀분석을 실시한다. SUE가 1이상이면서 전년동기대비 당기순이익이 증가하고 전분기대비 당기순이익이 증가하는 집단을 ESU로 설정하여 해당 집단일 경우 1의 값으로, 아닌 경우 0의 값으로 설정하며, ESH로는 SUE가 -1이하이면서 전년동기대비 당기순이익이 감소하고 전분기대비 당기순이익이 감소하는 집단으로 설정하여 해당집단일 경우 1의 값으로, 아닌 경우 0의 값으로 설정하여 분석을 진행하였다. 결과는 표 19.에서 제시한다.

표 19. 어닝서프라이즈(ESU), 어닝쇼크(ESH)에 영향을 미치는 요인 어닝서프라이즈(ESU), 어닝쇼크(ESH)에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 종속변수로 ESU, ESH로 설정하여 로짓회귀모형으로 분석한 결과이다. [eqn: ESU=b` _{0} ``+b` _{1} `Size+b` _{2} CAR _{(-30,-6)} +b` _{3} CAR _{(-5,-1)}] (11) [eqn: ESU=b` _{0} ``+b` _{1} `Size+b` _{2} `LEV+b` _{3} BM+b` _{4} CAR _{(-30,-6)} +b` _{5} CAR _{(-5,-1)}] (12) [eqn: ESH=b` _{0} ``+b` _{1} `Size+b` _{2} CAR _{(-30,-6)} +b` _{3} CAR _{(-5,-1)}] (13) [eqn: ESH=b` _{0} ``+b` _{1} `Size+b` _{2} `LEV+b` _{3} BM+b` _{4} CAR _{(-30,-6)} +b` _{5} CAR _{(-5,-1)}] (14) 표에서 ( )는 t값을, *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 유의수준에서 유의함을 의미한다.
구분	ESU				ESH
	(11)		(12)		(13)		(14)
	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
SIZE	0.0093*** (4.38)	-0.0009 (-0.39)	0.0084*** (3.92)	-0.0011 (-0.47)	0.0069*** (3.66)	0.0040* (1.84)	0.0067*** (3.50)	0.0039* (1.80)
LEV			0.0033 (0.17)	0.0173 (0.87)			-0.0052 (0.31)	0.0093 (0.51)
BM			-0.0112*** (-2.94)	-0.0010 (-0.23)			-0.0041 (-1.19)	0.0005 (0.12)
CAR(-30,-6)	0.0121 (0.44)	0.0605** (2.22)	0.0221 (0.80)	0.0603** (2.20)	-0.0608** (-2.48)	-0.0431* (-1.74)	-0.0567** (-2.29)	-0.0439* (-1.76)
CAR(-5,-1)	0.1447*** (2.48)	0.1755*** (3.09)	0.1582*** (2.70)	0.1739*** (3.05)	-0.1551*** (-2.98)	-0.1386*** (-2.68)	-0.1490*** (-2.85)	-0.1404*** (-2.70)
b0	-0.1694*** (-2.92)	-0.0035 (-0.05)	-0.1344** (-2.27)	-0.0069 (-0.10)	-0.1220** (-2.35)	-0.0930 (-1.49)	-0.1096** (-2.07)	-0.0988 (-1.52)
분기 더미	no	yes	no	yes	no	yes	no	yes
업종 더미	no	yes	no	yes	no	yes	no	yes
표본수	5,622	5,622	5,622	5,622	5,622	5,622	5,622	5,622
Adj R2	0.0839	0.0764	0.0427	0.0762	0.0159	0.0429	0.0298	0.0427
F-value	7.57	10.12	5.72	9.75	19.13	5.95	4.25	5.72

표 18.의 분석결과 LEV와 BM이 각각 SUE와 UEA에 영향을 미치는 것으로 나타나 식 (12)와 식 (14)와 같이 ESU와 ESH의 선행요인으로 설정하여 추가 분석하였으나 표 19.의 (3) 모형에서만 BM이 유의한 것으로 나타나 일관되게 영향을 미치지 않음을 알 수 있다.

ESU에 영향을 미치는 요인을 단순회귀분석한 결과((1), (3)) 기업규모와 CAR(-5,-1)가 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 분기 및 업종더미를 추가하여 분석한 결과((2), (4)) CAR(-30,-6)와 CAR(-5,-1)가 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 분기이익공시이전에 해당 기업의 누적초과수익률이 ESU에 선행하는 요인이라고 볼 수 있다.

그리고 ESH에 영향을 미치는 요인을 더미변수의 유무에 따라 분석한 결과((5), (6), (7), (8)) 기업규모, CAR(-30,-6), 그리고 CAR(-5,-1)가 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 분기이익공시 이전에 해당 기업의 누적초과수익률이 ESH에 선행하는 요인이며 기업규모가 작을수록 어닝 쇼크의 영향으로 그 하락폭이 보다 큰 것으로 나타났다. ESU와 ESH의 발생에 분기이익공시 이전의 누적초과수익률(CAR(-30,-6), CAR(-5,-1))이 각각 유의하게 양(+)과 음(-)의 관계에 보인다.

3. 비기대이익과 분기이익공시 시점의 공매도 거래행태

본 연구는 실적호재성 척도인 SUE에 따른 분기이익 공시전후의 공매도 거래행태를 비교분석하고자 한다. 먼저 표본 전체의 시장반응을 실적호재성 척도와 전년동기 및 전분기 대비 순이익의 증감에 따라 집단을 세분하여 비교분석한다.  표 20.을 살펴보면 SUE가 양(+)인 집단(2)에서 D+1일부터 D+5일까지 지속적으로 상승하는 것으로 나타나 CAR(-5,5), CAR(1,5)이 각각 1.48%와 1.21% 상승하며 SUE가 음(-)인 집단(8)은 유의하게 1.97%, 1.83% 상승하는 것으로 나타나 전체 표본 집단(1)이 1.71%와 1.50% 상승하는 것으로 나타났다. 비기대이익의 상승과 하락에 관계없이 분기이익공시 이후 공매도 거래비중이 상대적으로 높아지는 것으로 나타남을 알 수 있다. 그러나 상대적으로 SUE가 음(-)의 값을 가질 경우 그 정도가 양(+)의 값을 가질 경우보다 공매도 거래비중이 높아짐을 알 수 있다.

당기순이익에 대한 정보는 전년대비 및 전분기대비하여 비교할 수 있으며 이러한 정보를 기반으로 SUE이 양(+)이면서 전년대비 및 전분기대비 당기순이익이 증가한 집단((3), (4), (5))의 공매도 거래비중은 단순히 SUE로 집단을 구분한 경우보다 낮게 나타난다. 특히 SUE이 양(+)이면서 전년대비 및 전분기대비 당기순이익이 동시에 증가한 증가한 집단(5)인 경우 D+3일부터 D+4일까지만 ASR이 각각 0.24%, 0.38% 유의하게 상승하는 것으로 나타났으며 CASR(-5,5), CASR(1,5)이 각각 1.08%, 0.92%로 나타나 다른집단에 비해 상대적으로 낮은 초과공매도 거래비중이 나타난다.각각 1.08%, 0.92%로 나타나 다른집단에 비해 상대적으로 낮은 초과공매도 거래비중이 나타난다.

표 20. SUE, 전기 대비 순이익(Y, Q)의 증감에 따른 공매도 거래행태 공매도 표본을 대상으로 전년동기대비와 전분기대비 순이익편차의 증감으로 세분한 후 분기이익공시시점의 ASR과 CASR을 제시한 결과임. 단, 표에서 *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 유의수준에서 유의함. (단위 : % )
구분	전체 (1)	SUE+						SUE-
		전체 (2)	Y+ (3)	Q+ (4)	YQ+ (5)	S1+ (6)	S1+YQ+ (7)	전체 (8)	Y- (9)	Q- (10)	YQ- (11)	S1- (12)	S1-YQ- (13)
std	0.071	0.076	0.092	0.087	0.104	0.124	0.169	0.110	0.124	0.118	0.157	0.136	0.205
표본수	5,741	3,050	2,007	1,478	1,249	1,164	529	2,691	1,596	1,407	964	1,039	420
ASR-5	0.00	-0.02	-0.06	-0.06	-0.11	0.04	-0.07	0.02	0.06	0.08	0.16	0.02	0.27
ASR-4	0.06	0.05	0.04	0.09	0.08	0.12	0.05	0.07	0.15	0.19	0.20	-0.05	0.01
ASR-3	0.01	0.06	0.01	0.14	0.06	0.08	0.10	-0.06	0.02	-0.03	0.02	-0.18	0.05
ASR-2	0.08	0.08	0.10	0.08	0.05	0.03	0.03	0.09	0.12	-0.03	-0.08	-0.05	0.07
ASR-1	0.04	0.07	0.07	0.06	0.01	0.08	0.07	0.01	0.01	0.09	0.10	-0.04	0.26
ASR0	0.03	0.03	0.09	0.04	0.07	-0.14	-0.10	0.02	0.08	0.06	0.19	-0.02	0.08
ASR1	0.15**	0.12	0.08	0.17**	0.09	-0.14	-0.14	0.17	0.25**	0.21	0.24	-0.03	0.03
ASR2	0.37***	0.28***	0.19**	0.17**	0.08	0.17	-0.18	0.48***	0.76***	0.59	0.80***	0.41***	0.68***
ASR3	0.37***	0.33***	0.24***	0.30***	0.24**	0.36***	0.14	0.42***	0.68***	0.54*	0.68***	0.35***	0.58***
ASR4	0.36***	0.26***	0.24***	0.35***	0.38***	0.24*	0.37**	0.47***	0.68***	0.57**	0.68***	0.36***	0.57***
ASR5	0.25***	0.22***	0.14	0.17*	0.13	0.18	0.03	0.29***	0.44***	0.44***	0.45***	0.24*	0.42**
CASR(-5,5)	1.71***	1.48***	1.12***	1.51***	1.08***	1.00***	0.30	1.97***	3.26***	2.69***	3.44***	1.03***	3.03***
CASR(-1,1)	0.21*	0.23*	0.24	0.27*	0.17	-0.20	-0.18	0.20	0.35	0.36*	0.53*	-0.09	0.37
CASR(-5,-1)	0.19	0.24	0.15	0.31	0.09	0.34	0.18	0.13	0.37	0.29	0.40	-0.29	0.66
CASR(-1,0)	0.07	0.10	0.15	0.10	0.08	-0.06	-0.03	0.03	0.10	0.15	0.29	-0.06	0.34
CASR(0,1)	0.17*	0.16	0.17	0.21*	0.16	-0.28	-0.25	0.19	0.33*	0.27	0.43*	-0.05	0.11
CASR(1,5)	1.50***	1.21***	0.88***	1.16***	0.92***	0.80***	0.21	1.83***	2.81***	2.34***	2.86***	1.34***	2.29***

또한 어닝서프라이즈를 의미하는 SUE가 1이상인 집단(6)도 SUE가 양(+)이면서 전년대비 및 전분기대비 당기순이익이 동시에 증가한 집단(5)과 비슷하나 다소 작은 초과공매도거래비중을 보이고 있다. SUE가 1이상이면서 전년대비 및 전분기대비 당기순이익이 동시에 증가한 집단(7)은 오직 D+4일의 ASR이 0.37%로 유의하게 증가하는 것으로 나타났다. 그리고 CASR이 유의한 경우는 나타나지 않았다. 게다가 유의하지는 않지만 D일부터 D-2일까지 지속적으로 초과 공매도 거래비중이 줄어들고 있음을 알 수 있다. 따라서, SUE가 1이상이면서 전년대비 및 전분기대비 당기순이익이 동시에 증가한 집단(7)에서 초과공매도거래비중이 다른 모든 집단에 비해 가장 낮다는 사실을 확인할 수 있다. 자본시장에서 공매도 거래자들은 어닝 서프라이즈(ESU)가 발생할 경우 자신의 포지션을 지속하는데 보다 유의함을 알 수 있다.

당기순이익에 대한 정보는 전년대비 및 전분기대비하여 비교할 수 있으며 이러한 정보를 기반으로 SUE가 음(-)이면서, 전년대비 및 전분기대비 당기순이익이 감소한 집단((9), (10), (11))의 초과공매도 거래비중은 단순히 SUE가 음(-)인 집단의 경우보다 높은 초과공매도거래비중이 나타났다. 특히 SUE가 음(-)이면서 전년대비 및 전분기대비 당기순이익이 동시에 감소한 집단(11)인 경우 D+2일부터 D+5일까지의 ASR이 각각 유의하게 0.80%, 0.68%, 0.68%, 0.45%로 나타났으며 CASR(-5,5), CASR(1,5)이 각각 3.44%, 2.86%로 나타나 다른 집단에 비해 상대적으로 높은 초과공매도거래비중이 나타난다. 또한 어닝쇼크를 의미하는 SUE가 -1이하인 집단(12)은 D+2일부터 D+5일까지의 ASR이 각각 유의하게 0.41%, 0.35%, 0.36%, 0.24%로 나타났으며 CASR(-5,5), CASR(1,5)이 각각 1.03%, 1.34%로 나타나 전체 표본에 비해서 높지 않은 초과공매도 거래비중이 나타났다. 단순히 SUE가 -1이하인 집단(12)이 전년대비 당기순이익이 감소한 집단(9) 및 전분기대비 당기순이익이 감소한 집단(10)에 비해 초과공매도 거래비중이 훨씬 작은 것으로 나타났다.

SUE가 -1이하이면서 전년대비 당기순이익이 감소하고 전분기대비 당기순이익이 감소한 집단(13)은 D+2일부터 D+5일까지의 ASR이 각각 유의하게 0.68%, 0.58%, 0.57%, 0.42%로 나타났으며 CASR(-5,5), CASR(1,5)이 각각 3.03%, 2.29%로 나타나 상대적으로 높은 초과공매도 거래비중이 나타났다. 이 집단에 비해 SUE가 음(-)이면서, 전년대비 및 전분기대비 당기순이익이 동시에 감소한 집단((11))의 초과공매도 거래비중이 다른 집단에 비해 가장 높은 초과공매도거래비중이 나타났다. 구체적으로 D+2일부터 D+5일까지의 ASR이 각각 유의하게 0.80%, 0.68%, 0.68%, 0.45%로 나타났으며 CASR(-5,5), CASR(1,5)이 각각 3.44%, 2.86%로 나타나 모든 집단에 비해 보다 높은 초과공매도 거래비중이 나타남을 알 수 있다.

4. 어닝서프라이즈와 어닝쇼크가 CASR(2,5)에 미치는 영향

본 연구는 4.3절에서 SUE 부호, 전년동기 당기순이익 증감, 그리고 전분기 대비 당기순이익 증감에 따른 공매도 거래행태를 분석한 결과를 토대로 분기이익공시 이후의 CASR(2,5)을 종속변수로 설정하여 어닝서프라이즈(ESU: S1+, YQ+)와 어닝쇼크(ESH: S1-, YQ-)가 어떠한 영향을 미치는지를 분석한다. 구체적으로 CASR(2,5)에 영향을 미치는 요인으로 기업규모(Size), ESU, ESR, CAR(-5,-2), CASR(-1,0)  초과공매도 거래량(AbVol(-5,0)) 분기이익공시이전의 초과공매도거래비중(CASR(-5,0))을 선행요인으로 설정하여 분석한다.

표 21. 어닝서프라이즈(ESU)와 어닝쇼크(ESH)가 CASR(2,5)에 미치는 영향 어닝서프라이즈(ESU: S1+, YQ+), 어닝쇼크(ESH: S1+, YQ+)에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 종속변수로 ESU, ESH로 설정하여 회귀모형으로 분석한 결과이다. [eqn: CASR _{(2,5)} =b` _{0} ``+b` _{1} `Size+b` _{2} ESU+b` _{3} CAR _{(-5,-1)} +b` _{4} CAR _{(0,1)} +b` _{5} AbVol _{(-5,0)} +b` _{6} CASR _{(-5,0)}](15) [eqn: CASR _{(2,5)} =b` _{0} ``+b` _{1} `Size+b` _{2} ESH+b` _{3} CAR _{(-5,-1)} +b` _{4} CAR _{(0,1)} +b` _{5} AbVol _{(-5,0)} +b` _{6} CASR _{(-5,0)}](16) 표에서 ( )는 t값을, *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 유의수준에서 유의함을 의미한다.
구분	(15)		(16)
	(1)	(2)	(3)	(4)
SIZE	0.0052*** (5.71)	0.0051*** (4.85)	0.0051 (5.53)	0.0051 (4.83)
ESU	-0.0121** (-2.09)	-0.0192*** (-3.21)
ESH			0.0070 (1.08)	0.0083 (1.27)
CAR(-5,-2)	-0.0759** (-2.54)	-0.0653** (-2.18)	-0.0756** (-2.53)	-0.0665** (-2.21)
CAR(-1,0)	-0.0330 (-0.98)	-0.0311 (-0.92)	-0.0362 (-1.07)	-0.0369 (-1.09)
AbVol(-5,0)	-0.0001 (-0.06)	-0.0001 (0.11)	-0.0000* (-0.08)	-0.0000* (-0.11)
CASR(-5,0)	0.3007*** (28.58)	0.2921*** (27.60)	0.3005*** (28.55)	0.2920*** (27.57)
b0	-0.0296*** (-5.15)	-0.1363*** (-4.48)	-0.1265*** (-5.04)	-0.1357*** (-4.45)
분기 더미	no	yes	no	yes
업종 더미	no	yes	no	yes
표본수	5,622	5,622	5,622	5,622
Adj R2	0.1332	0.1455	0.1328	0.1441
F-value	145.02	18.72	144.40	18.53

CAR(-5,-2)의 CASR(2,5)와 음(-)의 관계를 보이며 이는 분기이익공시 이후의 초과 공매도 거래비중이 과거수익률이 영향을 미치는 결과로 기존의 선행연구 결과를 재확인한 결과이다. 또한 과거 공매도 거래비중이 높을수록 지속적으로 공매도 거래비중이 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 주요 변수인 ESU와 ESH가 CASR(2,5)에 영향을 미치는 지를 분석한 결과 ESU가  CASR(2,5)에 음(-)의 관계를 보이는 반면 ESH는 CASR(2,5)에 유의하지 못하게 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 어닝서프라이즈가 발생할 경우 분기이익공시 이후의 공매도거래비중이 상대적으로 줄어들지만 어닝쇼크가 발생한다고 할지라도 공매도 거래비중이 유의미하게 증가하는 것은 아님을 알 수 있다.

기업의 실적을 공개하는 이익공시는 투자자들에게 악재와 호재에 대한 중요한 정보를 제공하는 중요한 활동이다. 공매도는 호재 뉴스에 대해서 주가가 비이성적으로 높아지는 버블을 막아주고 악재인 공시에 대해서는 예측하는 역할을 수행하거나 추가적인 하락을 유도하는 것으로 알려져 있다(김진수, 이한경, 2018). 본 연구에서도 호재인 어닝서프라이즈와 악재인 어닝쇼크와 공매도 거래행태와의 관계를 확인하였으며 어닝서프라이즈가 발생할 경우 공매도 거래비중이 상대적으로 줄어들고 어닝 쇼크인 경우 공매도 거래비중이 유의하지 않으나 늘어남을 확인하였다.

Ⅵ. 결론

기업의 실적을 공개하는 분기이익공시는 시점을 기준으로 시장참여자들의 다양한 거래행태들이 보고되고 있다. 특히, 기업의 실적에 따른 시장반응에 관한 선행연구는 존재하였지만 이러한 실적발표와 관련하여 특히 실적호재성 척도를 이용하여 공매도 거래자들의 시장반응에 대한 국내연구는 부족한 실적이다. 이러한 점들을 고려하여, 본 연구는 분기이익시점의 SUE, 전년동기대비 및 전분기대비 순이익의 증감에 따라 집단을 세분화하여 분기이익시점의 주가수익률과 공매도 거래행태를 사건연구를 통해 비교 분석하였다. 특히 어닝서프라이즈를 SUE가 1이상이면서 전년동기대비 및 전분기 대비 순이익이 증가한 집단으로 설정하고 어닝 쇼크를 SUE가 –1이하면서 전년동기대비 및 전분기대비 순이익이 감소한 집단(ESH: S1- ∆YQ-)으로 설정하여 해당사건이 발생에 영향을 미치는 요인과 이러한 요인이 분기이익공시이후의 초과공매도거래비중에 미치는 영향을 분석하였다.

본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 분기이익발표 시점에서 실적호재성 척도인 SUE가 양(+)인지 음(-)인지에 따라 분기이익공시시점의 시장반응이 상이함을 확인하였다. 특히 ESU 집단에서 가장 높은 AAR과 CAR이 나타났으며 ESH 집단에서 가장 낮은 AAR과 CAR이 나타났다. 둘째, 실적호재성 척도인 SUE와 UEA에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과 부채비율을 의미하는 LEV 변수가 모두 양(+)의 관계에 있음을 확인하였다. SUE에는 CAR(-30,-6)가 UEA에는 BM, CAR(-5,-1)이 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 어닝서프라이즈와 어닝쇼크가 발생한 사건의 선행요인을 분석한 결과 CAR(-30,-6)과 CAR(-5,-1)가 유의미하게 각각 양(+)과 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 어닝쇼크인 경우 기업규모(SIZE)가 유의미하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 분기이익공시에서 공개하는 실적이 어닝 서프라이즈인지 어닝 쇼크인지에 가장 크게 영향을 미치는 요인은 개별기업의 누적초과수익률임을 확인하였다. 넷째, 분기이익공시일 D+1일부터 D+5일간의 누적초과공매도 거래비중(CASR(1,5))이 SUE, 전녀동기 및 전분기 대비 순이익 증감에 따라 구분한 대부분의 집단에서 유의미하게 상승함을 확인하였다. 하지만 ESU 집단일 경우 유의하지 않은 것으로 나타났다. 다섯째, 어닝서프라이즈와 어닝쇼크의 발생이 CASR(2,5)에 어떠한 영향을 미치는지를 분석한 결과 ESU가 CASR(2,5)에 음(-)의 관계를 보이는 반면 ESH는 CASR(2,5)에 유의하지 못하게 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 어닝서프라이즈가 발생할 경우 분기이익공시 이후의 공매도거래비중이 상대적으로 줄어들지만 어닝쇼크가 발생한다고 할지라도 공매도 거래비중이 유의미하게 증가하는 것은 아님을 확인하였다.

이러한 결과는 전년대비 및 전분기대비 증감의 정도 그리고 비기대이익의 정도 등의 분기이익공시정보 등 분석할 수 있는 다양한 정보를 종합해서 투자전략을 수립해야함을 의미한다. 또한 공매도 투자자들도 어닝서프라이즈 사건을 고려하여 투자전략을 수립해야하며 이를 시장에서 고려하고 있음을 본 연구를 통해 확인하였다.

참고문헌

고유경, 오광욱, 유승원, 이동헌, 정석우, “신규 분석기업에 대한 재무분석가의 이익예측 특성,” 한국증권학회지, 제39권 제3호, 2010, 419-447.

김성민, 전상경 “공정공시제도 도입 이후 기업의 공시행태 및 비기대실적치의 정보효과,” 한국증권학회지, 제34권 제3호, 2005, 71-100.

김현숙, 조성순, 박순홍, “공매도 거래와 기업의 주가급락위험,” 재무관리연구, 제34권. 제2호, 2017, 53-83.

박해식, 송치영, 2016 “국내 주식시장의 공매도 약세장 가설 재조명,” KIF 연구보고서 2016-03, 한국금융연구원, 2016.

엄경식, 빈기범, 김준석, “개별종목 수준에서 외국인 공매도의 주가에 대한 인과적 영향력 및 선행성에 관한 연구,” 재무관리연구, 제28권 제3호, 2011, 139-187.

엄윤성, “애널리스트 투자의견 하향의 투자가치와 티핑: 공매도 금지기간 전후의 비교”, 재무관리연구, 제34권 제1호, 2014, 151-178.

우민철, 김명애, “한국 주식시장에서 공매도 거래 유인,” 한국증권학회지, 제46권 제1호, 2017, 159-186.

이원흠, 최수미, “공정공시제도 시행 이후 기업의 공시행태와 애널리스트의 투자등급 정보효과 변화에 관한 연구,” 한국증권학회지, 제33집, 제1호, 2004, 1-31

이영섭，한상범, “한국 주식시장에서의 공매도와 가격반전 분석,” 선물연구, 제23권 제2호, 2015, 265-287.

이은철, 이만용, “한국주식시장에서 기대이익의 바람직한 대용치는 무엇인가?,” 대한경영학회지, 제19권 제3호, 2006, 909-932.

이한경, 김진수, “분기이익공시와 공매도,” 재무관리연구, 제35권, 제3호, 2018, 91-117.

이준서, 빈기범, 장광익, “주가와 공매도간 인과관계에 관한 실증 연구,” 한국증권학회지, 제39권 제3호, 2010, 449-489.

장준경, 석승훈, 김준석, “ 공정공시도입전후의 영업이익 공시에 대한 정보효과,” 금융학회지, 제12권 제1호, 2007, 107-139.

조영석, 황선웅, “Information Content of Stock Lending and Borrowing Transactions in Korea,” 금융공학연구, 제13권 제2호, 2014, 147-171.

조성순，변진호，박순홍, “애널리스트 투자등급 하락 변경에 대한 투자자별 공매도 거래행태”, 재무관리연구, 제29권 제4호, 2012, 191-231.

조성순, 박순홍, “신용등급 변화와 공매도 거래”, 한국증권학회지, 제43권 제3호, 2014, 499-542.

최 혁, 이효정, “공매도 제한효과와 공매도 금지효과의 비교 : 유동성과 정보성에 미치는 영향을 중심으로,” 재무연구, 제25권 제2호, 2012, 161-202.

Berkman, H. and M. D. McKenzie, “Earnings Announcements: Good News for Institutional Investors and Short Sellers,” Financial Review 47(1), (2012), 91-113.

Boehmer, E., C. M. Jones, and X. Zhang, “Which Shorts are Informed?,” Journal of Finance 63, (2008), 491-452.

Boehmer, E., and J. Wu, “Short Selling and The Price Discovery Process,” Review of Financial Studies 26, (2013), 287-322.

Brown, L. D., Paul A. G., Robert L. Hagerman, and M. E. Zmijewski, “An Evaluation of Alternative Proxies for the Market’s Assessment of Corporate Earnings,” Journal of Accounting and Economics, 9(2), (1987), 159-93.

Christophe, S. E., M. G. Ferri, and J. J. Angel, “Short-Selling Prior to Earnings Announcements,” Journal of Finance 59. (2004), 1845-1875.

Desai, H., K. Ramesh, S. Thiagarajan, and B. Balachandran, “An Investigation of the Information Role of Short Interest in the Nasdaq Market,” Journal of Finance 52, (2002), 2263-2287.

Diether, K., K. H. Lee, and I. Werner, “Short-Sale Strategies and Return Predictability,” Review of Financial Studies 22, (2009), 75-607.

Diether, K., K. Lee, and I. Werner, “It’s SHO time! Short-Sale Price Tests and Market Quality,“ Journal of Finance 64, (2009), 37-73.

Engelberg, J. E., A. V. Reed, and M. C. Riggenberg, “How are Shorts Informed?: Short Sellers, News, and Information Processing,” Journal of Financial Economics 105, (2012), 260-278.

Foster, G., C. Olsen, and T. Shevlin, “Earning Releases, Anomalies, and The Behavior of Security Returns,“ The Accounting Review 59, (1984), 574-603.

Fried, D., and D. Givoly, “Financial Analysts’ Forecasts of Earnings: A Better Surrogate for Market Expectations.” Journal of Accounting and Economics, 4(2), (1982), 85-107.

Givoly, D and J. Lakonishok, “The Information Content of Financial Analysts' Forecasts of Earnings: Some Evidence of Semi-Strong Inefficiency,” Journal of Accounting and Economics, 1, (1979), 165-185.

Gonedes, N. J., N. Dopuch and S. H. Penman, “Disclosure Rules, Information-Production, and Capital Market Equilibrium: The Case of Forecast Disclosure Rules,” Journal of Accounting Research, 14, (1976), 89-137.

Henry, T. R., D. J. Kisgen, and J. Wu, “Equity Short Selling and Bond Rating Downgrades,” Journal of Financial Intermediation 24(1), (2015) 89-111.

Jones, C. and O. Lamont, “Short Sales Constraints and Stock Returns,” Journal of Financial Economics 66, (2002), 207-239.

Kaniel, R., G. Saar, and S. Titman, “Individual Investor Trading and Stock Returns,” Journal of Finance 63, (2008), 273-310.

Karpoff, J. M. and X. Lou, “Short Sellers and Financial Misconduct,” Journal of Finance 65(5), (2010), 1879-1913.

Kelly, E., and P. Tetlock, “Retail Short Selling and Stock Prices,” The Review of Financial Stuides, 30(3), (2017), 801-834.

Wang, S. and K. Lee, “Do Foreign Short-Sellers Predict Stock Returns? Evidence from Daily Short-Selling in Korean Stock Market,” Pacific-Basin Finance Journal 75, (2015), 56-75.

Zheng, L. “Market Efficiency, Short Sales and Announcement Effects,” Doctoral Dissertation, Cornel University, (2009), Retrieved from https://ecommons.cornell.edu/handle/1813/13478