정보의 비대칭, 정보의 질, 그리고 횡단면 주식수익률

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

To better understand the attributes of the earnings-related factors, EIU and ES, we examine the relation of these factors to some firm characteristics and macroeconomic variables. By examining the relation of these factors to firm characteristics, we confirm that EIU is related to discount rate news and ES is related to cash flow news. We also find that these two factors have a significant relation to future activities of the macroeconomic variables and have different sensitivities to these macroeconomic variables across business cycles. In particular, ES has a strong positive relation with future growth of cash flow-related macroeconomic variables such as corporate net cash flow, net corporate dividends, inflation, and consumption, while EIU has no significant relation to these macroeconomic variables. Overall, EIU and ES contain preemptive forward-looking information about future activities of the macroeconomy.
Our three-factor model outperforms the models frequently mentioned in the literature in terms of pricing ability. To compare their pricing performance, we use various test portfolios sorted by firm characteristics that are related to such well-known anomalies as firm size, book-to-market momentum, post-earnings-announcement-drift, long-term reversal, and liquidity. Industry portfolios, which are somewhat free of data-snooping bias (Lo and MacKinlay, 1990), are also considered as test assets. We find that the factor related to earnings surprise is the main force in explaining anomalies related to price momentum and post-earnings-announcement drift as well as the industry effect, while the factor related to earnings information uncertainty is the main force in explaining anomalies related to size, liquidity, and long-term reversal. Either factor alone does not explain satisfactorily book-to-market. Book-to-market is explained by the collaboration of both these factors. The three-factor model also explains well the January effect, which is one of the most prominent intertemporal regularities in stock returns. The main force in explaining the January effect is a factor related to earnings information uncertainty. Based on these findings, we induce that price momentum and post-earnings-announcement drift are anomalies driven by cash flow news, while firm size, liquidity, long-term reversal, and the January effect are anomalies mainly driven by discount rate news. Book-to-market may be driven by both.
Even without the market factor, the two-factor model containing only the two earnings-related factors, strikingly, performs as well as the three-factor model in terms of statistical significance in explaining the anomalies related to the firm characteristics and the January effect. However, the two-factor model produces a slightly greater pricing error (measured by the Jensen alpha) than does the three-factor model. This indicates that the market factor simply plays a role in reducing the magnitude of the pricing error (economic significance); however, the inclusion of the market factor into the two-factor model does not significantly alleviate the statistical significance of the pricing errors. To examine whether the earnings-related factors are priced in stock returns, we also conduct cross-sectional regression (CSR) tests and find that the earnings-related factors are significantly priced in most cases, regardless of the inclusion of the beta variables of the other risk factors. Our findings on the excellent performance of the earnings-related factor model are compatible with Fama and French (1995) and Chordia and Shivakumar (2006) showing that common factors in returns are related to common factors in earnings.

국문 초록 (Abstract)

기업에 관한 정보의 질(information quality)이 주가에 체계적으로 영향을 미치는 가에 대한 연구가 연구자들과 실무자들에게 오랫동안 중요한 이슈가 되고 있다. 직관적으로 볼 때, 투자자들은 정보의 질이 낮은 기업에 대해서는 높은 수익률을 요구하고, 정보의 질이 높은 기업에 대해서는 높은 가격을 주고서도 투자할 용의가 있기 때문에 낮은 요구수익률(required return)이 적용될 것이다. 이는 기업이 질이 높은 정보를 공개할 경우 투자환경에 대한 불확실성이 감소하여 그 기업의 자본비용 (cost of capital)이 감소할 것이다. 따라서 낮은 (높은) 정보의 질은 높은(낮은) 정보 불확실성과 높은 (낮은) 투자위험 (investment risk)을 내포한다고 할 수 있다. 이렇게 직관적으로 정보의 질-위험-자본비용(information quality-risk-cost of capital)의 story가 합리적으로 성립됨에도 불구하고 정보의 질에 의한 위험이 체계적으로(systematically) 주가에 실제로 반영되고 있는가에 대한 실증적 연구는 아직도 계속되고있다.
정보의 질과 주식수익률간의 관계를 이론적인 면에서 고찰한 논문들을 살펴보면, 최근의 이론논문으로 Lambert, Leuz and Verrecchia(2007)에 의한 것인데 정보의 질은 기업의 체계적 위험에 영향을 미치며 또한 그 기업의 자본비용에 영향을 준다는 CAPM과 일관된 모델을 제시하고 있다. 그들에 의하면 회계정보는 기업의 현금흐름(a firm's cash flows)과 시장의 현금흐름(the cash flows of the market)간의 공분산(covariance)에 대한 투자자들의 평가(assessment)에 영향을 미쳐서 결과적으로 정보의 질이 기업의 체계적 위험에 영향을 미치고 있음을 확인하였다.
또한 많은 연구논문들이 정보의 질과 자기자본비용(cost of equity)간의 관계에 대한 실증적 연구(empirical studies)를 수행하고 있는데, Botosan(1997), Botosan and Plumbee(2002)는 정보의 공개가 많이 될수록 자본비용이 감소한다는 것을 보였고, Francis, LaFond, Olsson, and Schipper(2004)는 이익의 질(earnings quality)의 8가지 대용변수들과 자본비용간의 관계를 실증적으로 분석하였는데, 이익의 질이 높을수록 자본비용이 감소함을 보였다. 또한 지금까지 정보의 질과 자본비용간의 관계를 실증적으로 연구한 논문들 중 인용도면에서 가장 영향력이 높은 Francis, LaFond, Olsson, and Schipper(2005) (Hereafter, FLOS)는 정보의 질이 낮은 기업은 정보의 질이 높은 기업보다 부채비용(cost of debt), 실현된 자기자본비용(realized cost of equity), 그리고 시장위험(market beta)등이 높아서 자본비용(cost of capital)이 높게 나타난다는 것을 광범위한 자료를 사용하여 실증적으로 보여주고 있다. 그러나 Core, Guay, and Verdi(2008) 은 FLOS이 사용한 방법론(methodology)의 문제점을 지적하고, 분석한 결과 정보의 질에 의한 차이가 자본비용의 차이를 유발하는가에 대한 의문점을 제시하였다. 그 후에 Kim and Qi(2010)이 보다 세밀한 횡단면 회귀분석(cross-sectional regression)을 한 결과 정보의 질이 주가에 체계적으로 pricing이 되고 있으며, 특히 정보의 질의 척도들과 거시경제 변수와의 관계를 보여 줌으로서 그 들의 결론을 보강하고 있다.