동태적 패널모형의 회계이익률 예측능력 검증

Abstract

회계이익률은 Ohlson의 초과이익할인모형, NCI 지식자산평가모형 등의 회계분야 연구와 금융기관 및 신용평가기관의 기업평가업무에서 중요한 지표로 사용되고 있음에도 불구하고 이에 대한 예측연구는 미비하다. 또한, 기존의 회계이익예측 연구에서 사용되는 시계열모형은 자기변수 영향만을 반영하여 예측치를 추정하므로 단일변량 모형수립에는 적합하지만 외부요소 영향을 반영하지 못하는 한계를 갖는다. 이러한 배경에서 본 연구는 동태적 패널(dynamic panel)모형을 이용하여 회계이익률을 예측한다. 동태적 패널모형은 자기변수 이외에도, 외생변수와 개별기업 효과를 반영하여 예측치를 추정하게 되어 시계열모형의 단점을 극복할 수 있다. 본 연구는 가동률지수, 생산자제품재고지수 및 3년 만기 회사채수익률을 외생변수로 하는 동태적 패널모형을 사용하여 매출액영업이익률과 매출액순이익률을 예측한다. 예측능력은 실제치와 예측치 차이로 측정되는 예측정확성, 그리고 예측치와 주식수익률의 관련성으로 측정되는 시장기대이익 대용치로서 적절성을 기준으로 랜덤웍(random work) 모형과 비교하여 평가한다. 검증결과에 의하면, 동태적 패널모형은 모든 예측대상 회계이익률에서 높은 예측정확성을 나타냈으나 시장기대이익 대용치로의 적절성에서는 우월성을 보여주지 못하였다. 이러한 검증결과는 표본기간, 기업규모 및 업종을 달리하여도 동일하였다.

This study examines the forecasting ability of the dynamic panel model about accounting income ratios. The motive of a study stems from the following. First, although accounting income ratios are used as an important index in accounting study and practical business forecasting studies using them are rare. Second, time- series models used in the existing study have limits not verifying the relationship between dependent and independent variables, and consideration of the effect of external factors. The dynamic panel model can overcome those limits by considering the effect of the extraneous variable and individual company as well as auto-variable. We design the forecasting model using the dynamic panel model and select operating index, producer`s inventory index and 3year company bond returns as the extraneous variables. The forecasting objectives are the ratio of operating income to sales and the ratio of net income to sales. The forecasting ability is estimated by the relative superiority to random work model on the basis of forecast accuracy and proxies for market earnings expectations The results indicate that the dynamic panel model shows a higher degree of forecasting accuracy and does not provide a more proper investors` expectation income than the random work model. These results are robust in most years, firm size and industries.