연계성 지수를 이용한 대외 경제 불확실성이 국내 경제 불확실성에 미치는 영향 분석

권상욱(Sanguk Kwon),황선호(Sun Ho Hwang) 한국통계학회 2024 응용통계연구 Vol.37 No.4

본 연구는 2000년 1월부터 2023년 12월까지의 대내외 경제 정책 불확실성(EPU) 자료를 이용하여 미국, 중국, 유럽, 일본과 대한민국 간의 불확실성 연계성 지수를 추정하였다. 이를 통해 대외 경제 불확실성이 우리나라 경제 불확실성에 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석을 위해 경제정책 불확실성 지수를 경제 불확실성의 대리변수로 사용하였으며, 예측오차 분산분해로부터 연계성 지수를 계산하였다. 실증분석 결과, 불확실성의 예측오차 분산에서 3/4는 우리나라 내 경제 불확실성에서 비롯되고 나머지 1/4는 대외 경제 불확실성에서 비롯된다는 것을 알 수 있었다. 순쌍별 연계성 지수에 대한 분석 결과, 경제 불확실성이 다른 국가의 경제 불확실성에 미치는 영향의 정도는 시간에 따라 변화하지만, 소규모 개방경제인 우리나라는 주로 다른 나라로부터 경제 불확실성의 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 실증분석 결과, 불확실성의 예측오차 분산에서 여타 변수의 충격에 의해 설명되는 비중, 즉 총 연계성은 1/4 가량으로 추정되었다. 또한, 우리나라의 경제 불확실성은 대외 경제 불확실성으로부터 크게 영향을 받지만, 우리나라가 다른 국가의 불확실성에는 큰 영향을 주지 못한다는 것을 알 수 있었다. 그러나 시간에 따라 불확실성을 주고 받는 관계가 변화하는 것으로 분석되었다. 우리나라는 주로 다른 국가로부터 불확실성을 받는 관계이지만, 2003년 카드대란, 2018년 남북정상회담 개최, COVID-19에 대한 엄격한 규제 등에 의해 불확실성이 크게 확대되었을 때에는 다른 국가에게 불확실성을 주는 관계가 될 수도 있다는 것을 알 수 있었다. This study estimates connectedness index among the US, China, Europe, Japan, and South Korea using monthly economic policy uncertainty (EPU) data from January 2000 to December 2023. The connectedness index allows us to analyze the effect of global economic uncertainty on domestic economic uncertainty. The EPU is used as a proxy for economic uncertainty. Inter-country connectedness index is computed from variance decomposition. The findings from forecast error variance decomposition show that three-fourths of total uncertainty comes from economic uncertainty in the own country and one-fourth of total uncertainty comes from economic uncertainty in the others. The analysis on net pairwise connectedness reveals that, even though the extent of the effect of economic uncertainty in one country from economic uncertainty in another country varies over time, economic uncertainty in South Korea, a small-open economy, is mainly affected by economic uncertainty in the others. The reverse situation rarely happens except in the specific occurrence such as the collapse of the credit bubble in 2003 and the subsequent years, the inter-Korean summit and North Korea-the US summit in 2018, and the period from the first outbreak of COVID-19 on the implementation of the government’s severe regulation against COVID-19.

상이한 이익조정 수단이 재무분석가 예측의 불확실성과 재무분석가 수에 미치는 영향

김지홍 ( Jee Hong Kim ),유정민 ( Jung Min Yoo ),고재민 ( Jai Min Goh ) 한국회계학회 2014 회계학연구 Vol.39 No.4

경영자는 시장의 기대에 부응하기 위하여 잠재적으로 이익을 조정할 가능성이 있다. 따라서 이들의 공시 정보는 경영자의 기회주의적인 이익조정 의도를 포함할 수 있으며, 이로인해 발생액 및 실제 이익조정은 재무분석가가 제공하는 정보의 불확실성을 높이게 된다. 또한 이익조정으로 인한 이러한 정보의 불확실성은 재무분석가가 분석 정보를 제공하는 유인에도 영향을 미칠 수 있다. 특히, 규제 대상이 되는 발생액 이익조정에 비해 실제 이익조정은 경영자의 기회주의적 의도를 파악하기 더 어렵다는 특성이 있다. 이에 따라 경영자는 의도적으로 실제 이익조정을 선호하거나, 발생액 이익조정을 대체하기 위한 방법으로 이를 활용하는 경향이 있다. 본 연구에서는 실제 이익조정과 발생액 이익조정이 재무분석가 예측 정보의 불확실성과 정보 제공 유인에 미치는 영향을 검증하고, 특히 두 상이한 이익조정 방법의 차별적 영향력을 밝히고자 한다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 발생액 및 실제 이익조정이 재무분석가의 예측정확성에 미치는 영향을 각각 검증한 결과, 두 가지 이익조정 모두 재무분석가의 예측 정확도를 낮추고 있다. 그러나 두 가지 이익조정을 하나의 모형에서 동시에 고려하면, 발생액 이익조정의 영향은 사라지고 실제 이익조정만이 재무분석가 예측 정보의 정확도를 유의하게 낮춘다는 사실을 발견하였다. 두 가지 이익조정이 재무분석가의 예측 분산에 미치는 영향을 검증한 결과에서도 발생액 이익조정의 영향력은 유의하지 않았으며, 실제 이익조정만이 예측분산을 유의하게 높인다는 사실을 발견하였다. 둘째, 두 가지 이익조정이 재무분석가 수에 미치는 영향에서는 실제 이익조정 수준이 높을수록 정보를 제공하는 재무분석가의 수가 유의하게 감소하였고, 발생액 이익조정은 영향을 미치지 못하였다. 위의 두 가지 사실을 종합하면, 두 가지 이익조정 수단 중 실제 이익조정이재무분석가의 정보 불확실성에 더 큰 영향을 미치며 이는 재무분석가의 정보 제공을 회피하게 만든다는 사실을 알 수 있다. 셋째, 이익조정 의심 기업에 대한 추가 분석을 실시한 결과, 이들에 대해서도 실제 이익조정은 정보 불확실성을 증폭시킨다는 사실을 발견하였다. 그러나 이와 같은 추가적인 정보 불확실성에도 불구하고 이들에 대해 이익 예측치를 발표하는 재무분석가의 수는 오히려 증가하는 것으로 나타났다. 이는 결국 재무분석가의 정보 제공 유인은 해당 정보의 제공으로 인한 사적 효익과 비용에 의해 결정된다는 사실을 시사한다. This study aims to examine the impact of two different earnings management methods, accrual-based and real earnings management, on the uncertainty of the information which analysts provide, and their incentives to forecast. When the information uncertainty is high, financial analysts have not only incentive but also disincentive in providing information. The higher the information uncertainty grows, the larger the investors` demands are generated, which increases the value of the analysts` information. On the other hand, information uncertainty also raises the risks for analysts to undertake, which discourages the incentive for analysts to provide information. Under these circumstances, we test how the two different types of earnings management distinguishably affect the incentive or disincentive of analysts to provide information to the market considering information uncertainty. For this, we examine the influences of the two different earnings management on the quality of analysts` forecast and the number of analyst following. Differentiated from prior literature, this study compares the impact of real earnings management with accrual-based earnings management regarding information uncertainty that analysts face. Earnings management often includes managers` discretionary decisions and opportunistic behaviors so it is broadly used to measure the level of information uncertainty between managers and investors(Schipper 1989; Kim et al. 2010; Cho et al. 2009). For this earnings management, two different methods are widely recognized, which include accrual-based and real earnings management. Between these two, accrual-based earnings management is promoted by managers` discretionary choices of their accounting policies or by adjusting the timing to report their earnings(Schipper 1989). The results of accrual-based earnings management are usually reversed within short periods and it tends not to actually manipulate the firms` real operational activities in the long perspective. However, real earnings management means managers` abnormal decisions that manipulate firms` actual operational activities and this harms firms` long-term performances as it cannot be recovered once it happens(Roychowdhury 2006; Kim et al. 2008). In addition to these, accrual-based earnings management is subject to be audited by external auditors and supervisory institutions so it could be relatively easily found and is clearly restricted by laws and regulations. However, real earnings management is difficult to be distinguished from normal operational activities and also free from external regulations. Based on these ideas, we expect that the impacts of the two different types of earnings management on information uncertainty and the number of analyst following would be differential. Moreover, we analyze the changes in those results with highly earnings management suspicious firms. If firms are highly suspected for earnings management, the interests of the investors as well as information uncertainty on those firms would grow larger. In this case, although higher uncertainty gives the analysts higher information risks, their incentives to meet the investors` demands by providing forecast information would increase sharply. For these tests, we collect analysts` EPS forecast data between 2003 and 2007 from I/B/E/S database and the financial data from KIS-Value database provided by NICE Investors` Services Co. Total 533 samples are used in the analyses. We estimate the firms` discretionary accruals through Kothari et al.(2005)`s performance-matched discretionary accruals estimation model and the firms` level of real earnings management using Roychowdhury(2006)`s real activities manipulation estimation model. Then we regress the influences of the two different earnings management methods over the analysts` forecast accuracy, dispersion, and their coverage respectively. As results of the examination, we first find that accrual-based earnings management does not affect the analyst forecast accuracy and dispersion, but real earnings management significantly decreases the analyst forecast accuracy and increases the dispersion. Second, accrual-based earnings management does not have a significant influence on the number of analyst following, whereas real earnings management significantly decreases the number of analyst following. Third, in the analysis subject to the highly suspicious firms for earning management, real earnings management lowers the analyst forecast accuracy but promotes higher number of analyst following among them. In conclusion, this study implies that the impacts of the two different earnings management on the quality of analysts` forecast and the number of analyst following are differential because the two different earnings management methods generate different level of information uncertainty. As information uncertainty grows larger, it prevents analysts from providing information in general. However, the grown demands for information as to the highly suspicious firms for earnings management urge analysts to forecast information. On the whole, the results provide evidences that real earnings management promotes higher information uncertainty than accrual-based earnings management because it lowers the analysts` forecast accuracy and generates disincentive for them to provide information. However, if the value of information increases with grown attention, like those for suspicious firms, the analysts start to provide more information although taking the grown information risks. Together, our results support the idea that analyst coverage actually depends on their private benefits and costs to provide information(Barth et al. 2001).

경제 불확실성 지수 변화 예측에 관한 연구 -미국경제를 대상으로-

이기영 ( Lee Kiryoung ) 한국외국어대학교 국제지역연구센터 2021 국제지역연구 Vol.25 No.3

본 연구에서는 경제 불확실성 변화 예측에 관한 연구에 대한 현실적 어려움으로, 대안적인 연구로 경제 불확실성 지수의 변화에 대한 예측연구를 진행하였다. 경제 불확실성 지수로는 현재 학계에서 많이 이용되고 설명력 있다고 검증된 Jurado et al.(2015) Baker et al.(2016), Bekaert et al. (2019)의 방법에 의해 구축된 세 가지 경제 불확실성 지수를 사용하였다. 이들을 예측하는 변수로 사용한 것은 기간스프레드(Term Spread)에서 추출한 기간프리미엄(Term Premium)을 사용하였다. 기간프리미엄(Term Premium)은 미래 기간에 있어서의 불확실성에 대한 시장의 예측정보를 담고 있기 때문에 이를 사용해 경제 불확실성 지수의 변화를 예측이 가능할 것이라는 가설을 세우고 이를 검증하는 작업을 진행하였다. 표본 내 실험(In Sample Test)와 표본 외 실험(Out of Sample Test)으로 나누어 실험한 결과, 표본 내 실험에서는 기간프리미엄(Term Premium)이 세 가지 지수변화 모두에 대해 유의한 설명력을 지닌 것으로 확인되었으나, 표본 외 실험을 통한 본격적인 예측력 검정에서는 Jurado et al.(2015) Bekaert et al. (2019)에 의해 구축된 경제 불확실성 지수 변화에 대해서만 통계적으로 유의한 예측력을 가지는 것으로 나타났다. Economic uncertainty is invisible, but it is clearly present, having a negative impact on the economy. After the global economy is closely related, economic uncertainty that has occurred in one country is rapidly transferring to major countries around the world as well as other countries. From early, the academia has been studying the effects of economic uncertainty. However, there was a limit to the empirical analysis of this. This is because it is difficult to measure economic uncertainty as it is a latent variable. Recently, however, Jurado et al. (2015), Baker et al. (2016), and Bekaert et al. (2019) have published methods for measuring economic uncertainty in the academic community, and the verification of many scholars recognizes that the economic uncertainty indexes measured by these three methods very effectively reflect the economic uncertainty of the reality. Judging if the economic uncertainty indexes can be predicted in advance, the economic loss can be reduced by taking proactive measures or changing the portfolio before economic uncertainty increases in this study, we tested the predictive power of the Term Spread, which judged that it provides statistically significant information to changes in the economic uncertainty indexes. Thinking that if we predict changes in these three economic uncertainty indexes, which are known to best reflect economic uncertainty, it is possible to predict some degree of economic uncertainty, we have been working on finding variables that give significant information in predicting changes in the three uncertainty indexes. In this study, the predictive power of the Term Spread was verified by thinking that the Term Spread provides statistically significant information on the changes in all three indexes. In both sample test and out of sample, the Term Spread was found to provide very effective information to the prediction of changes in Jurado et al. (2015) and Bekaert et al. (2019) among the three economic uncertainty indexes, and the predictive power of the economic uncertainty indexes by Baker et al. (2016) was found to be relatively low.

미국 주식 시장과 한국 주식 시장의 위험에 대한 불확실성의 수익률 예측에 대한 연구

김준식 한국재무관리학회 2018 財務管理硏究 Vol.35 No.1

This paper investigates the return predictive power of the uncertainty about risk constructed based on VIX and VKOSPI for future excess stock market returns. Baltussen et al. (2014) find that the uncertainty about risk constructed from the implied volatility of at-the-money individual stock options predicts future individual stock returns. This paper focuses on the predictive power of the uncertainty about risk for excess returns in U.S. and Korean stock indices. In this paper, while high uncertainty about risk predicts significantly low future stock market returns in U.S. stock market, the predictive power of the uncertainty about risk is insignificant in Korean stock market. Significant predictive power of the uncertainty about risk in U.S. stock market is consistent with Baltussen et al. (2014). After controlling for the stock return variance, as a proxy for risk, and other uncertainty measures, the patterns of the predictive power in U.S. and Korean stock markets are still sustained. To find the reason for the difference of the predictive power between U.S. and Korean stock markets, this paper analyzes the information flow among the uncertainty measures in each country. As a result, since the difference of the information flow among the uncertainty measures between U.S. and Korean stock markets is insignificant, the lack of the information flow among the uncertainty measures in Korean market is not the cause of the difference in the predictive power across countries. 본 연구는 VIX와 VKOSPI를 바탕으로 추정된 위험에 대한 불확실성의 미래 주식 시장 초과수익률에 대한 예측력을 분석하였다. Baltussen et al.(2014)은 미국과 유럽 개별 주식에 대한 등가격옵션의 내재 변동성을 바탕으로 위험에 대한 불확실성을 추정 후 미래 개별 주식 수익률에 대한예측력의 증거를 발견하였다. 본 연구는 미국 및 한국 주가 지수의 초과 수익률로 확장하여 위험에대한 불확실성의 예측력을 살펴보았다. 본 연구의 결과에 따르면, 미국 주가 지수의 초과 수익률에대하여 위험에 대한 불확실성이 높을수록 낮은 수익률을 유의하게 예측하는 반면, 한국 주가 지수의초과 수익률에 대해서는 예측력이 유의하지 않았다. 미국 시장에서의 불확실성 척도의 예측력은Baltussen et al.(2014)의 연구 결과와 부합한다. 미국 시장과 한국 시장에 대한 불확실성 척도의 예측력유형은 위험의 대용치인 수익률 분산과 여러 불확실성 척도들을 통제 하에도 유지되었다. 예측력차이의 원인을 찾기 위해 각 국가별 불확실성 척도들 사이의 정보 흐름을 분석하였다, 그 결과, 각국가별 불확실성 척도들 사이의 정보 흐름의 유형은 유의한 차이가 없었고, 한국 시장의 불확실성척도들 사이의 정보 흐름의 부족이 국가별 예측력 차이의 원인이 아닌 것으로 나타났다.

Uncertainty assessment of ensemble streamflow prediction method

Kim Seon-Ho,Kang Shin-Uk,Bae Deg-Hyo 한국수자원학회 2018 한국수자원학회논문집 Vol.51 No.6

본 연구에서는 충주댐 유역에 대해 앙상블 유량예측기법의 강우-유출 모델 매개변수, 입력자료에 따른 불확실성 분석을 수행하였다. 앙상블 유량예측기법으로는 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법과 BAYES-ESP (Bayesian-ESP) 기법을 활용하였으며, 강우-유출 모델로는 ABCD를 활용하였다. 모델 매개변수에 따른 불확실성 분석은 GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation) 기법을 적용하였으며, 입력자료에 따른 불확실성 분석은 유량예측 앙상블에 활용되는 기상시나리오의 기간에 따라 수행하였다. 연구결과 앙상블 유량예측 기법은 입력자료 보다 모델 매개변수의 영향을 크게 받았으며, 20년 이상의 관측 기상자료가 확보되었을 때 활용하는 것이 적절하였다. 또한 BAYES-ESP는 ESP에 비해 불확실성을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 불확실성 분석을 통해 앙상블 유량예측기법의 특징을 규명하고 오차의 원인을 분석하였다는 점에서 가치가 있다고 판단된다. The objective of this study is to analyze uncertainties of ensemble-based streamflow prediction method for model parameters and input data. ESP (Ensemble Streamflow Prediction) and BAYES-ESP (Bayesian-ESP) based on ABCD rainfall-runoff model were selected as streamflow prediction method. GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation) was applied for the analysis of parameter uncertainty. The analysis of input uncertainty was performed according to the duration of meteorological scenarios for ESP. The result showed that parameter uncertainty was much more significant than input uncertainty for the ensemble-based streamflow prediction. It also indicated that the duration of observed meteorological data was appropriate to using more than 20 years. And the BAYES-ESP was effective to reduce uncertainty of ESP method. It is concluded that this analysis is meaningful for elaborating characteristics of ESP method and error factors of ensemble-based streamflow prediction method.

중국 경제 불확실성 측정과 중화권 주식 시장 변동성에 대한 예측력

김민기,이기영 명지대학교(서울캠퍼스) 금융지식연구소 2018 금융지식연구 Vol.16 No.3

This study constructs a measure of Chinese economic uncertainty based on the methodology of Jurado, Ludvigson, and Ng (2015) after revising the method to reflect unique features of Chinese macroeconomic data. Utilizing 106 macroeconomic and financial series, we measure economic uncertainty index in China, and examine whether economic uncertainty spreads to stock market uncertainty, which is measured as stock market volatility. Our empirical test supports that Chinese economic uncertainty significantly and positively predicts Chinese stock market volatility as well as stock market volatility of the both Hong Kong and Taiwan markets. Our empirical results are robust when controlling for economic policy uncertainty (EPU), proposed by Baker, Bloom, and Davis (2016). Overall results emphasize the role of economic uncertainty in determining stock market volatility and imply uncertainty spillover from macro-economy to stock markets 본 연구는 중국 경제의 불확실성을 Jurado, Ludvigson, and Ng (2015)의 방법론을 토대로 중국 경제 구조와 현실에 부합하게 수정하여 구축하였다. 이에 필요한 106개의 방대한 거시 경제 및 금융 시계열 자료를 활용하였고, 이를 토대로 구축한 불확실성이 중국을 포함한 중화권 주식 시장의 변동성에 어떠한 영향을 주는 지 확인하였다. 그 결과 중국의 경제 불확실성은 중국 주식 시장의 변동성을 양(+)의 방향으로 통계적으로 매우 유의하게 예측할 수 있음을 확인하였고, 중국과 인접한 홍콩 및 대만의 주식 시장 변동성 또한 매우 강건하게 예측하였다. 또한 본 연구에서 구축한 중국의 경제 불확실성의 유의미한 예측력은 Baker, Bloom,and Davis (2016)의 경제 정책 불확실성 (EPU)을 통제해도 여전히 강건하였다. 이는 경제 불확실성이 금융 불확실성에 미치는 영향이 매우 뚜렷하며, 경제적 불확실성이 금융 시장으로 확대되었음을 시사한다.

경영자 예측정보공시와 주가표류현상

이경태 ( Kyung Tae Lee ),이연진 ( Yeon Jin Lee ),최종원 ( Jong Won Choi ) 한국회계학회 2011 會計學硏究 Vol.36 No.4

본 연구는 경영자의 예측정보공시가 이익공시일 이후에 나타나는 주가표류현상에 미치는 영향을 검토한다. 즉 실제 이익이 공시되기 이전에 발표되는 이익에 대한 사전적 정보인경영자의 예측정보가 시장에 공시될 경우에, 자본시장의 투자자들이 이익이 가지는 정보성을 효율적으로 이해하는 데 도움을 받게 되어 주가표류현상이 줄어드는가를 분석한다. 아울러 이러한 영향이 정보불확실성이 큰 기업에서 더욱 뚜렷하게 나타나는가를 살펴본다. 마지막으로 경영자 예측공시의 정확성과 예측기간에 따라 주가표류현상 수준에 차이가 나타나는가를 분석한다. 2004년부터 2008년까지 상장기업을 대상으로 분석한 결과, 경영자가 매출액 예측치를 공시하는 기업은 이익공시일 이후에 주가표류현상의 수준이 줄어드는 것으로 나타났다. 또한 이러한 관계는 정보불확실성이 큰 기업에서 더욱 뚜렷하게 관찰되었다. 경영자 예측공시가 이루어진 기업만을 대상으로 살펴본 결과에서는 경영자의 매출액 예측치와 실제치의 차이가 작고 예측기간이 짧을수록, 즉 예측치의 정확성이 높고 예측시점이 이익공시일에 가까울수록, 주가표류현상 수준이 더 뚜렷하게 줄어드는 것으로 나타났다. 본 연구는 먼저 국내에서 활발치 않은 주가표류현상에 관한 연구를 수행하였다는 점에서 그의의가 있다. 기존의 연구들은 주가표류현상 자체나 원인에 주목한데 반하여 본 연구는 주가표류현상에 영향을 미칠 수 있는 요인으로 경영자 예측정보 공시를 제시하였다. 그리고 예측공시가 주가표류현상을 약화시킨다는 분석결과를 통해 경영자 예측공시의 유용성에 관한 중요한 시사점과 아울러 주가표류현상이 시장비효율성에 기인하고 있음을 보이고 있다. 더욱이이와 같은 영향이 정보불확실성과 같은 기업의 특성 및 경영자 예측치의 속성에 따라서 차이를 보인다는 것을 고려했다는 점에서 본 연구에 추가적 의의가 존재한다. This paper investigates how the voluntary disclosure in the form of management forecasts of future performance affect on Post-earnings announcement drift (PEAD). PEAD refers to the phenomenon that stock prices continue to move in the direction of the earnings surprise even after the earnings announcement date. It has been considered as one of the most puzzling market anomalies. Our first research question is that whether PEAD is less pronounced for firm-quarters with management forecasts than for firm-quarters without management forecasts. Management forecast is the voluntary managerial disclosure which predicts the firm`s future performance prior to the reporting date. This has been reported after Regulation Fair Disclosure adopted in 2002. We predict that release of management forecasts of future performance will lessen information asymmetry and uncertainty, and can accelerate investor`s response to the implications of announced earnings for future earnings, thereby reducing PEAD. Further, we examine that the mitigation effect of management forecasts on PEAD is more pronounced for firm-quarters with high information uncertainty companies. High information uncertainty companies refer to the firms whose expected cash flows are less knowable, perhaps due to the nature of their business or operating environment, and prior research contends that these firms are correlated to high drifts. As management forecasts will be regarded as more precious and useful information to investors in high information uncertainty firms, mitigation effect will be stronger in these companies. Next, we investigate whether the mitigation effect of management forecasts on PEAD varies with the accuracy of management forecasts and forecast horizon. To be more accurate, it means that the absolute value between actual earnings and management forecast is less. Horizon refers to the number of calendar days from the management forecast date to the earnings announcement date. Prior research suggest that a longer management forecast horizon corresponds to greater uncertainty faced by managers in forecasting earnings. Thus, the shorter the horizon, the more accurate management`s forecast will be. Our sample consists of 855 firm-years over 2004-2008 period. The findings of the study are as follows: First, consistent with our prediction, observed relation between announced earnings surprises and subsequent abnormal returns are reduced by the issuance of management forecasts. Also, this mitigation effect is prominent in high information uncertainty companies. These findings suggest that management forecasts increase the transparency of firm`s earnings process and provides valuerelevant information to the investors, thereby reducing PEAD. In order to test for the relationship between the mitigation effect and the accuracy of management forecasts and forecast horizon, we used sub-sample of 330 firmquarters which have provided at least one management forecast. We find that the mitigation effect of management forecasts on PEAD is smaller for firm-quarters with forecasts with more accurate and short forecast horizon. As management forecasts are voluntary and unaudited disclosures in which managers have substantial discretion, investors` reaction is different followings to its accuracy and horizon. This study has several contributions. First, by providing empirical evidence on the effectiveness of voluntary disclosures in alleviating the accounting anomaly of PEAD, this study contributes to the literature on both PEAD and voluntary disclosure. Second, our findings suggest that PEAD which occurs from investors` incomplete and delayed response to earnings news can be mitigated by management forecasts. Academic literature offers several explanations for why PEAD occurs and persists. Of all, our results support the view that investors underreact to the information conveyed during earnings announcement, or they process the information only after a delay. Lastly, we also show the evidence that mitigation effect of management forecasts varies with information uncertainty and quality of management forecasts. This can provide direct implications for managers, regulators, and investors.

리츠 이익 공시에 따른 주가반응에 대한 이익예측오차, 내재변동성, 고유변동성, 투자심리의 영향

김세진(Se Jin Kim),정정현(Chung-Hyun Chung) 한국산업경제학회 2015 산업경제연구 Vol.28 No.4

본 연구는 리츠의 이익공시정보가 주식수익률에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이익 공시전후의 기간 동안에 리츠 수익률에 영향을 주는 변수로 이익예측오차, 내재변동성, 고유변동성, 투자심리 등에 대하여 검토하였다. 분석대상기간은 2010년 1월부터 2013년 12월까지이며, 이 기간 동안에 한국거래소(KRX) 유가증권시장에 상장되어 있는 모든 리츠를 대상으로 분석하였다. 본 연구에서는 분기별 리츠의 이익 공시에 따른 누적초과수익률에 이익예측오차, 내재변동성, 고유변동성, 투자심리, 그리고 이러한 변수들 간의 상호작용이 미치는 영향을 실증적으로 검토하였다. 본 연구의 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 리츠의 이익 공시에 따른 주가반응을 분석한 결과, 이익공시일 전후에 누적초과수익률이 약간 상승하는 패턴을 보였다. 특히, 이익공시 이전의 D-27일에서 D-20일까지의 기간 동안에 상당한 수준의 양(+)의 누적초과수익률이 존재하였다. 또한 이익 공시에 따른 주가반응은 이익예측오차에 의해 영향을 받는 것으로 나타났는데. 이익예측오차가 양(+)인 표본에는 이익 공시 전후에 양(+)의 주가표류 현상이 존재하며, 이익예측오차가 음(-)인 표본에는 음(-)의 주가표류현상이 존재하였다. 둘째, 리츠의 이익 공시에 따른 누적초과수익률은 이익예측오차에 의하여 영향을 받으며, 내재변동성, 고유변동성, 투자심리 등에 의해서도 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 이익예측오차는 내재변동성, 고유변동성, 투자심리 등의 변수와 상호작용하여 리츠의 이익 공시에 따른 누적초과수익률에 영향을 미치지만, 영향의 방향에 대해서는 일관성 있는 결과를 발견하기 어려웠다. 그리고 투자심리는 내재변동성, 고유변동성 등의 영향을 통제한 경우에만 리츠의 이익 공시에 따른 누적초과수익률에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. The purpose of study is to analyze effects of earning prediction error, information uncertainty, and investor sentiment on REITs returns. Using event study methodology, abnormal returns of REITs earning announcement are measured with market model, and then cumulative abnormal return (CAR) is regressed on the variables known to have influence on stock return. The cumulative abnormal returns around disclosure of the REITs" earning information are investigated. After then to determine the effect on REITs" cumulative abnormal return, CARs measured on various horizons are regressed on earning prediction error, uncertainty of market information, corporate information uncertainty, and investor sentiment. Period of analysis is from January 2010 to December 2013. All the REITs listed on Korea Exchange (KRX) are investigated. The data of earning announce information were obtained from corporate information disclosure site DART of Financial Supervisory Service (FSS). Profit prediction errors are calculated based on the simple prediction model for earnings forecasts. KOSPI 200 implied volatility index of KRX are used as proxy of market information uncertainty. The idiosyncratic volatility measured on 3-factor model are used as proxy of corporate information uncertainty. Investor sentiment is calculated using the monthly consumer sentiment index announced by Economic Statistics System (ECOS) of the Bank of Korea. Average abnormal returns and cumulative abnormal returns of entire sample are investigated, though stock returns exhibit a slight increase around disclosure, it"s hard to state that there are stock return drift phenomena around earning disclosure of REITs in Korea. However, significant return reaction is observed during the period between D-20 and D-27 prior to earning information disclose. The stock market reaction to REITs earning information release occurs mainly by investors" prediction of earning. The impact on cumulative abnormal returns are investigated when profit prediction error, market information uncertainty, company information uncertainty, and investor sentiment are combined and applied as interacting variables. The prediction error appeared to affect the positive effect to the cumulative abnormal returns. And also, market information uncertainty, company information uncertainty, and investor sentiment are found to be effecting cumulative abnormal returns. Influence was different for each independent variable, market information uncertainty and corporate information uncertainty showed positive effect consistently, investor sentiment differed based on types of interaction. Market information uncertainty showed significant positive effect to REITs disclosure, when interacting with profit prediction error. Corporate information uncertainty was found to affect the largest effect on positive cumulative abnormal returns of REITs among the variables examined in this study. Even when it adding profit prediction error, upon interaction, market information uncertainty and investor sentiment by strong positive influence. Investor sentiment interacting with profit prediction error has negative influence to cumulative abnormal returns. And when market information uncertainty and corporate information uncertainty are added, the influence of interaction is amplified and may have greater impact on cumulative abnormal returns.

충주댐 유역의 유출량에 대한 SWAT 모형의 예측 불확실성 분석 기법 비교

조형경,박종윤,장철희,김성준 한국수자원학회 2012 한국수자원학회논문집 Vol.45 No.9

SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형의 적용성 검증을 위해서는 매개변수 민감도 분석 및 검·보정, 예측 불확실성 분석을 필요로 한다. 최근 SWAT 모형의 불확실성을 분석하기 위한 다양한 기법들이 개발되었는데, 본 연구는 충주댐 유역(6,581.1 km2)을 대상으로 유역출구점의 실측 일 유출량 자료(1998~2003)를 바탕으로 SWAT 모형의 유출관련 매개변수에 대한 불확실성 분석을 실시하였다. 이때 사용된 분석 기법으로는 SUFI2 (Sequential Uncertainty FItting algorithm ver.2), GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation), ParaSol (Parameter Solution) 등을 적용하였다. 이러한 기법은 모두 SWAT-CUP (SWAT-Calibration Uncertainty Program; Abbaspour et al., 2007) 모형에 탑재되어있으며, 모형의 결과로써 검·보정, 매개변수의 민감도 분석, 각종 목적 함수 및 불확실성의 범위 등이 자동으로 산출되므로 모형의 사용자가 불확실성 평가 기법의 분석 및 비교를 손쉽게 할 수 있다. 그 결과 대표적인 목적 함수인 결정 계수(R2; Legates and McCabe, 1999)와 NS (Nash and Sutcliffe, 1970) 모형 효율은 모두 0.67에서 0.92 사이의 값을 나타내어 대체적으로 모의가 잘 이루어졌음을 알 수 있었다. 그러나 불확실성의 범위를 나타내는 지표인 p-factor 및 r-factor 에서는 평가 기법 별로 그 차이가 확연하게 드러났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위로 각각 1과 0에 가까울수록 모의 기법의 성능이 우수함을 의미한다. 세 가지 알고리듬 중에서 SUFI2의 p-factor가 약 0.79로 가장 높게 나타났으며, ParaSol의 r-factor가 0.03으로 가장 작게 나타났다. 본 연구의 결과는 SWAT 모형을 이용한 수문 모의에서 수문분석에 따른 예측결과의 불확실성을 정량적으로 평가함으로서, 모형의 적용성 평가 및 모의결과의 신뢰성 확보에 근거자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다. To fulfill applicability of Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model, it is important that this model passes through a careful calibration and uncertainty analysis. In recent years, many researchers have come up with various uncertainty analysis techniques for SWAT model. To determine the differences and similarities of typical techniques, we applied three uncertainty analysis procedures to Chungju Dam watershed (6,581.1 km2) of South Korea included in SWAT-Calibration Uncertainty Program (SWAT-CUP): Sequential Uncertainty FItting algorithm ver.2 (SUFI2), Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE), Parameter Solution (ParaSol). As a result, there was no significant difference in the objective function values between SUFI2 and GLUE algorithms. However, ParaSol algorithm shows the worst objective functions, and considerable divergence was also showed in 95PPU bands with each other. The p-factor and r-factor appeared from 0.02 to 0.79 and 0.03 to 0.52 differences in streamflow respectively. In general, the ParaSol algorithm showed the lowest p-factor and r-factor, SUFI2 algorithm was the highest in the p-factor and r-factor. Therefore, in the SWAT model calibration and uncertainty analysis of the automatic methods, we suggest the calibration methods considering p-factor and r-factor. The p-factor means the percentage of observations covered by 95PPU (95 Percent Prediction Uncertainty) band, and r-factor is the average thickness of the 95PPU band.

시나리오를 이용한 과학기술예측조사의 정책 활용도 제고에 관한 연구: 신재생에너지 시나리오

임현 ( Hyun Yim ),한종민 ( Jong Min Han ),손석호 ( Seok Ho Son ),황기하 ( Ki Ha Hwang ) 기술경영경제학회 2010 Journal of Technology Innovation Vol.18 No.1

21세기 지식기반사회에서 기술 발전 속도는 가속화되고 있으며 조직 목표를 달성하는데 영향을 줄 수 있는 시장, 거버넌스 및 사회적 가치의 미래 모습에 대한 불확실성이 증대하고 있다. 이러한 기술과 사회 발전의 가속화 및 증가하는 불확실성에 대응하기 위해서 다양한 미래사회 전망을 바탕으로 미래유망기술을 도출하는 기술예측의 필요성은 더욱 중요해지고 있다. 기술예측에는 다양한 예측 방법론이 이용 가능하나 예측의 목적 및 재원 등에 따라 선택되어야 한다. 델파이 방법이 오랫동안 주로 사용되어 왔지만 최근에는 시나리오 또한 많이 활용되고 있다. 시나리오는 사회, 경제 및 정치 등의 환경요인의 복잡성과 불확실성을 폭넓게 고려할 수 있으며 미래의 다양한 모습을 이야기 식으로 전달하기 때문에 매우 효과적인 전략적 도구로 활용된다. 전세계적으로 진행되고 있는 기후변화, 화석연료의 고갈 등으로 세계 각국은 신재생에너지에 대한 높은 관심을 갖고 기술개발 및 보급 등을 적극적으로 추진하고 있다. 하지만 신재생에너지 분야의 가용잠재량은 지역적으로 큰 편차가 있으며 기술적 진보, 환경규제 및 화석 연료의 가격전개와 밀접하게 연관되어 있어 그 발전추이를 예측하기 어려운 면이 있다. 이에 본 연구는 이러한 불확실성을 반영하여 신재생에너지 분야에 대한 다양한 미래 시나리오를 작성하고 시사점을 도출하였다. 향후 본 연구의 시나리오 기반의 예측 프로세스를 국가과학기술예측에 활용함으로써, 기존의 델파이 위주의 단정적 예측의 단점을 보완한 전략적 예측을 강화할 수 있을 것으로 전망된다. The creation and acceptance of new technologies has been speeding up dramatically in modern times. There are also significant uncertainties about the future shape of markets, governance and social values that will have an important impact on organizations and their capacity to meet their objectives. These rapid technological and social change and uncertainties make the upsurge of interest in technology foresight, giving rise to its emergence as a global concept and policy tool. A wide range of future methods are available for technology foresight. Selection of methods will depend upon several factors, most notably available and the time financial resources, and the objectives of the exercise. Although Delphi has been widely used for many years, scenario becomes very popular in recent years. The use of scenarios can take better account of the complexity and unpredictability of the economic, social and political environments. Scenarios tell the stories describing paths to different futures, which help organizations make better decisions today. In this study, the scenario method was employed to draw the images of the future of renewable energy. Renewable energy grows dramatically in recent years. However, there is still considerable uncertainty with regard to the potential of renewable energy due to environment regulation, energy costs, and political and economic developments in the main supplier countries for oil and natural gas. Scenario can help us to identify the risks and opportunities when we develop the renewable energy, and to prepare for them. The scenario method is expected to be more utilized in the national technology foresight.