[논문]이벤트 스터디 기법을 이용한 제주 정전의 경제적 파급효과 분석

김진아; 이재희; 이종욱; 주성관

doi:10.5370/kiee.2010.59.1.046

문제 정의

예로써 유의수준이 5%인 경우 측정된 검정통계량이 5%에 해당하는 임계치보다 크다면, 이벤트기간에서 관찰된 비정상 수익률은 정전에 영향을 받은 것이라고 판단할 수 있다. 본 논문에서는 심화된 검정방법으로 사용되는 Patell Z test에 의한 검정 통계량을 근거로 유의성을 판단하였다. Patell Z test는 횡단면 독립성(Cross-Sectional Independence)을 가정하여 개별기업의 비정상수익률을 추정기 간에서 추정된 분산으로 나누어 표준화시키는 검정방법 이다[15] Patell Z test에 의한 검정 통계량 측정은 먼저 식 (8)을 통해 표준화된 비정상 수익률(SAR : Standardized Abnormal Retum)을 구한다[16].
선행연구 [9]에서는 이벤트 스터디 기법을 적용하여 정전이 에너지 저장장치산업 관련 기업 주가에 미치는 영향 분석을 수행하였다. 본 논문에서는 이벤트 스터디 기법을 적용하여 2006년 제주 정전이 금융시장에서 전력산업 관련 기업에 미친 경제적 파급효과를 실증분석한다.
국내에서 정전비용 산정을 중심으로 연구가 진행되고 있으나 정전이 금융시장에 미친 영향 분석에 관한 연구는 수행되지 않았다. 본 논문에서는 이벤트 스터디 기법을 제시하고, 2006년 제주 정전 사례에 적용해 전력산업 관련 기업에 미친 영향을 분석하였다. 분석결과 제주 정전은 신재생에너지 산업 및 대체에너지산업에 긍정적인 영향을 준 것으로 확인되었다.

제안 방법

경제적 파급효과를 분석한다. 먼저 정전의 영향을 받았을 것으로 예상되는 기업군을 선정하고, 관측 기간의 데이터 확보를 통해 누적평균비정상수익률을 구한다. 정전 이벤트와 선정된 기업간의 상관관계 분석에 대한 유의성 검정 방법으로 Patell Z test를 사용하여 분석한 결과에 대해 기술하였다.
앞에서 선정된 표본기업들을 대상으로 추정기간 250일 동안 개별기업의 일별주가수익률과 일별 KOSPI 지수 변동률 간의 회귀분석을 통해 추정된 파라미터 값으로 개별기업의 정상 수익률을 추정하였다. 이벤트기 간에서 계산된 실제 수익률과 정상수익률의 차이를 비정상수익률로 볼 수 있으며 이는 시장모형을 적용하여 추정하였다.
앞에서 언급된 이벤트 스터디 기법 적용을 통해 제주 정전의 경제적 파급효과를 분석한다. 먼저 정전의 영향을 받았을 것으로 예상되는 기업군을 선정하고, 관측 기간의 데이터 확보를 통해 누적평균비정상수익률을 구한다.
정상수익률의 신뢰성을 확보하기 위해 추정기간은 정전 발생 이전 -251 일부터 T 일까 지 총 250일로 설정한다. 이벤트기간은 정전 발생 당일 (t=0)과 10일 후(t=+10)까지 총 11일로 설정하여 비정상수익률을 추정하였다. 이벤트 발생 당일은 4월 1일이지만 거래일에 포함되지 않으므로 가장 근접한 날인 4월 3일로 설정한다.
제주 정전에 의한 신재생에너지산업 및 대체에너지 산업 관련 기업 수익률 패턴의 정량적 분석을 위해 풍력산업, 태양광산업 및 대체에너지산업으로 구분하여 각각의 관련 표본기업들의 비정상수익률 및 검정통계량을 추정하여 결과를 분석하였다.

대상 데이터

제주 정전과 관련된 전력산업은 신재생에너지산업 및 대체에너지 산업으로 선정하였다. 당시 제주지역의 전력 자급률이 낮고 해저송전케이블의 이상 발생 시 복구에 어려움이 있다는 점 등을 감안해 자체적 발전소 건립의 필요성이 대두되었다.
당시 제주지역의 전력 자급률이 낮고 해저송전케이블의 이상 발생 시 복구에 어려움이 있다는 점 등을 감안해 자체적 발전소 건립의 필요성이 대두되었다. 특히 제주도가 고립된 섬이라는 지역적 특수성을 고려해 풍력이나 태양광 등 신재생에너지원 및 대체 에너지원 기반의 발전소 건립의 필요성이 증대되었는데, 이에 관련된 기업들의 경제적 가치가 상승될 것이라고 예상하여 64개의 표본기업들을 대상으로 분석하였다. 표본기업의 선정 기준은 증권사에서 제공해주는 테마분류를 참고하였고, 해당 기업의 일별데이터를 확보하였다.

데이터처리

가설 검정은 귀무가설을 기각하는 수준인 유의수준을 결정하여 누적 평균비정상수익률의 검정 통계량 (Test Statistic) 을 측정 후 유의성을 판단한다. 일반적으로 귀무가설이 옳다는 가정하에 검정방법을 적용하며, 측정한 검 정통계량이 귀무가설 기각역에 포함되면 유의하다고 본다[14].
이벤트기 간에서 계산된 실제 수익률과 정상수익률의 차이를 비정상수익률로 볼 수 있으며 이는 시장모형을 적용하여 추정하였다. 이벤트기간을 2개의 구간으로 나누어 누적 평균비정상수익률을 계산하였고, Patell Z test에 의한 통계적 유의성 검정을 통해 정전의 경제적 파급효과를 분석하였다.
먼저 정전의 영향을 받았을 것으로 예상되는 기업군을 선정하고, 관측 기간의 데이터 확보를 통해 누적평균비정상수익률을 구한다. 정전 이벤트와 선정된 기업간의 상관관계 분석에 대한 유의성 검정 방법으로 Patell Z test를 사용하여 분석한 결과에 대해 기술하였다.

이론/모형

정전은 전력산업 이벤트 중 가장 큰 경제적 영향을 미치기 때문에 정전비용 산정과 더불어 금융시장에서 관련 기업의 경제적 가치를 계량적으로 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 금융시장에서 정전이 관련 산업에 준 영향 분석을 위해 이벤트 스터디 기법을 적용하였다. 이벤트 스터디 기법은 효율적 시장가설이 확립된 이후 정보의 시장 유출이 주가에 미치는 효과에 대한 연구가 활발히 진행됨에 따라 체계화된 방법으로 실증분석에 활용되고 있다[10] 이벤트스터디 기법의 적용 절차는 이벤트 발생 전 후의 비정상 수익률을 비교하여 추정된 값을 통계적 검정방법에 의해 유의성을 판단하는 것이다.
시장수익률은 KOSPI와 같은 시장지수 변동률로써 정상수익률과 같은 분석기간 단위를 적용하여 계산한다. 비정상수익률을 추정하기 위해 Brown and Warner가 제시한 방식 중 시 장모형 (Market Model)을적용한다. 시장모형은 시장추세변동과 개별기 업 주가변동 간의 선형관계 분석하는 회귀모형으로써 식 (2)로 정의된다.
시장모형에서 시장수익률과 개별기업 수익률간의 회귀 계수를 구하기 위해 최소자승법 (Ordinary Least Square)을 이용하여 파라미터 #를 추정한다. 최소자승법은 잔차들의 제곱의 합이 최소가 되는 회귀직선을 구하는 방법으로 추정 기간의 주가데이터를 이용하여 식 (3)을 최소로 하는 #에 대한 편미분방정식으로부터 파라미터를 추정한다.
Return)을 구한다. 시장수익률은 KOSPI와 같은 시장지수 변동률로써 정상수익률과 같은 분석기간 단위를 적용하여 계산한다. 비정상수익률을 추정하기 위해 Brown and Warner가 제시한 방식 중 시 장모형 (Market Model)을적용한다.
추정하였다. 이벤트기 간에서 계산된 실제 수익률과 정상수익률의 차이를 비정상수익률로 볼 수 있으며 이는 시장모형을 적용하여 추정하였다. 이벤트기간을 2개의 구간으로 나누어 누적 평균비정상수익률을 계산하였고, Patell Z test에 의한 통계적 유의성 검정을 통해 정전의 경제적 파급효과를 분석하였다.
이벤트와 관련 기업의 상관관계를 규명하는데 있어 유의성 검정결과가 중요한 기준이 되므로 적합한 검정방법의 선택이 필요하다. 일반적인 유의성 검정 방법으로 t-test가 주로 활용되고 있으나, 소표본 문제로 인한 통계적 오류를 줄이기 위해 본 연구에서는 Patell Z test를 활용하였다. 선행연구 [9]에서는 이벤트 스터디 기법을 적용하여 정전이 에너지 저장장치산업 관련 기업 주가에 미치는 영향 분석을 수행하였다.

성능/효과

그러나 이벤트 발생 후 기간(+1, +10)에서 추정된 누적 평균 비정상 수익률 2.88% 유의수준 5%하에서 유의함을 보이고 있다. 따라서 대다수의 태양광산업도 제주 정전으로 인해 경제적 가치가 높아진 것으로 분석된다.
그러나 이벤트 발생 후 기간(+1, +10)에서 추정된 누적 평균 비정상 수익률은 8.05%로 Patell Z test에 의해 유의수준 5%하에서 유의함을 보이고 있다. 이는 제주 정전으로 대체 에너지원 기반 비상용 발전의 필요성에 대한 대중적 관심을 불러일으켜 관련 기업가치에 긍정적인 영향을 준 것으로 분석된다.
54%로 유의수준 10%하에서 유의한 결과로 확인되었다. 또한 이벤트 발생 후 기간(+1, +10)에서 추정된 누적 평균 비정상 수익률은 3.55%로 유의수준 1%하에서 유의성을 보이며, 이전기간에 비해 양(+)의 수익률을 갖는 기업 수가 증가한 것으로 분석되었다. 이는 해당기업 투자자들이 제주 정전 발생 후 정전대비책으로 신재생에너지원 및 대체 에너지원 기반의 발전소 건립의 필요성에 관한 정보를 접함으로써 관련 기업의 수익률 상승에 기여한 것으로 보인다.
본 논문에서는 이벤트 스터디 기법을 제시하고, 2006년 제주 정전 사례에 적용해 전력산업 관련 기업에 미친 영향을 분석하였다. 분석결과 제주 정전은 신재생에너지 산업 및 대체에너지산업에 긍정적인 영향을 준 것으로 확인되었다. 향후 전력산업의 다양한 이벤트를 선정하여 해당기업과의 상관관계 분석을 수행할 예정이다.
01%로 유의수준 10%하에서 유의성을 보이고 있다. 상기 분석 결과는 제주지역이 타 지역에 비해 풍량이 풍부한 기후적 특성을 지녀 풍력발전단지 조성에 유리하다는 점에 입각해 제주 정전으로 풍력산업의 중요성을 상기시켜 투자자들에게 긍정적인 신호를 준 것으로 보인다.
표본기업의 선정 기준은 증권사에서 제공해주는 테마분류를 참고하였고, 해당 기업의 일별데이터를 확보하였다. 제주 정전 이벤트 이외에 다른 이벤트가 기업 수익률 변동에 영향을 미칠 가능성을 배제하기 위해 조사한 결과, 선정된 표본 기업들은 그 당시 합병설이나 구조개편 등 주가에 큰 영향을 줄만한 정보공개는 없는 것으로 나타났다.
표 1에서 정전 발생일(0, 0) 기간에서 추정된 누적 평균 비정상 수익률은 0.54%로 유의수준 10%하에서 유의한 결과로 확인되었다. 또한 이벤트 발생 후 기간(+1, +10)에서 추정된 누적 평균 비정상 수익률은 3.

후속연구

분석결과 제주 정전은 신재생에너지 산업 및 대체에너지산업에 긍정적인 영향을 준 것으로 확인되었다. 향후 전력산업의 다양한 이벤트를 선정하여 해당기업과의 상관관계 분석을 수행할 예정이다.

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