글로벌 금융시대 한국 주식시장의 애널리스트 허딩 행태에 따른 텍스트 정보력 연구

A Study on Information Value of Analyst Report Text Based on the Analysts’ Herding Behavior Under Globalized Financial Markets

금융시장의 글로벌 통합으로 실시간에 가깝게 투자정보가 확산되고 있는 현 시점에서 국내·외 투자 활성화를 위해서는 자본시장에서 정보불균형에 대한 해소가 필수적이다. 애널리스트는 자본시장과 투자자 사이 정보불균형을 해소함으로써 시장 효율성을 높이는 역할을 수행한다. 그러나 애널리스트의 무리행동, 즉 허딩 행태는 정보의 질을 약화시켜 금융시장의 비효율성을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 최근 빅데이터 분석 기술의 발달로 인해 텍스트와 같은 비정형 자료의 활용도가 높아지고 있음에 주목하여, 애널리스트 허딩 행태에 따른 정보력에 보고서 본문의 텍스트가 미치는 영향을 검증하였다. 이를 위하여 애널리스트 보고서 본문에 나타난 긍정 및 부정 감성을 최대 2-gram 단위 단어로 추출하고 재무 분야에서 널리 사용되는 감성 사전인 Loughran과 McDonald(2011)의 긍·부정어 리스트와 병합하였다. 분석 결과 애널리스트가 컨센서스에서 벗어난 ‘소신’ 의견을 제시하는 경우 보고서 본문의 감성이 ‘동조’ 의견에 비하여 극단적으로 나타났다. 또한, 긍정 감성이 애널리스트 허딩 행태에 따른 보고서 정보력을 약화함을 확인하였다. 본 연구결과를 통해 국내·외 투자자 간 정보비대칭 문제를 완화할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서 사용한 감성 추출 방법은 뉴스, 소셜 미디어, 또는 기업공시 보고서 등 다른 종류의 텍스트에 쉽게 확장·적용이 가능할 것으로 사료된다.

Recently, the investment information is spreading in near real-time due to the global integration of the international financial market. At this point, it is essential to resolve the information asymmetry in the capital market to vitalize domestic and foreign investment. Analysts improve market efficiency, by performing information intermediary role between the capital market and investors. However, the herding behavior among analysts in the market can weaken the information quality and lead to inefficiency in the financial market. In this study, the relationship between analyst herding behavior and the text of the report is analyzed. In addition, the effect of the text of the report body on the information power according to the analyst's herding behavior was verified. To this end, the positive and negative emotions shown in the body of the analyst report were extracted as words of up to 2-gram units and merged with the list of positive and negative words of Loughran and McDonald(2011), a sentiment dictionary widely used in the financial field. As a result of the analysis, when an analyst presents a 'bold' opinion that deviates from the consensus, the sentiment of the report body is more extreme than that of an ‘herd’ opinion. In addition, it was confirmed that positive emotion weakens the report information power according to the analyst's herding behavior. This study is expected to alleviate information asymmetry between investors and the financial market. Furthermore, the text mining methodology used in this study can be readily applied to any other kind of text, including News, Social Network Services, or IR reports.