우리나라 기업의 분기이익의 시계열속성과 예측능력

The Time Series Properties and Predictive Ability of Quarterly Earnings

본 논문의 연구목적은 우리나라 유가증권시장에 상장된 기업의 분기이익의 시계열속성에 관한 경험적 증거를 제공하고, 다섯 가지 분기이익 예측모형(랜덤웍모형 2개, Box-Jenkins 방법론에 따라 식별된 모형 3개)의 예측능력을 평가하는 것이다. 2000-2009년 기간(40개 분기)에 걸친 193개 상장기업의 분기이익자료를 이용하여 분기이익의 횡단면적 자기상관함수를 조사한 결과 분기이익시계열에 (a) 인접분기요소와 (b) 계절성요소가 존재한다는 점을 발견하였다. 기업규모를 기준으로 전체표본을 세 개의 부분표본(대기업, 중기업, 소기업)으로 분할하여 표본자기상관계수를 조사한 결과, 대기업과 중기업의 경우 자기상관계수의 발생패턴이 전체표본과 유사하게 나타났으나 소기업의 경우 인접분기요소의 영향이 상대적으로 약하게 나타났다. 시계열속성 분석결과를 근거로 다섯 가지 예측모형의 예측능력을 분석한 결과, 평균절대비율오차와 오차의 평균순위로 측정한 예측정확성 측면에서 Brown-Rozeff 모형(1979)이 가장 우수한 것으로 나타났고, 이러한 분석결과는 미국기업을 대상으로 한 분석에서도 동일하게 나타났다. BR모형의 우수성은 매출액의 계절성, 유·무형자산 원가의 기간적 배분으로 인해 감가상각비에 나타나는 이동평균속성, 우리나라 상장기업의 분기이익조정실무로 인해 나타날 수 있는 자기회귀속성으로 설명될 수 있다. 기업규모별 예측능력분석에서는 대기업과 중기업에서는 BR모형의 우수성이 나타났으나, 소기업에서는 예측모형간 우수성이 존재하지 않는 것으로 밝혀졌다.

The objectives of this paper are twofold: (1) to provide descriptive evidence on the time-series properties of quarterly earnings of Korean listed company and (2) to assess the predictive performance of a set of quarterly earnings prediction models: two random walk models and three ARIMA models identified using the Box-Jenkins methodology. Using the quarterly earnings data of 193 listed firms over the 2000-2009 period(40 quarters), I provide empirical evidence documenting that the quarterly earnings series has (a) an adjacent quarter-to-quarter component and (b) a seasonal component, based on inspection of the cross-sectional autocorrelation function of quarterly earnings. The results concerning predictive performance(one-step-ahead quarterly earnings forecasts) indicate that the Brown-Rozeff(1979) model significantly dominates the random walk with drift model, seasonal random walk with drift model, Foster model(1977), and Griffin(1977)-Watts(1975) model in the predictive ability. Investigating whether the predictive dominance of the BR model pertains to firms of varying size or is constrained to a particular size stratum based on the notion that firm size is an economic determinant of earnings persistence, I find that the forecast errors of larger firms are significantly smaller than those of smaller firms.