선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 나아가 2008년 글로벌금융위기 이후 2009년 『신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률』이 강화되었으므로 2009년 전·후를 기준으로 신용등급 관련 법률 강화가 신용등급 결정요인에 어떤 영향을 미치는지 살펴본다.
- 나아가 글로벌 금융위기 이후 『신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률』이 개정된 2009년 전·후를 기준으로 신용등급 관련법률 강화가 신용등급 결정요인에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다.
- 본 연구는 처음으로 기업의 신용등급관리 관점에서 신용등급의 결정요인을 투자등급과 투기등급으로 구분하여 분석하였다. 나아가 신용등급 관련 법률 강화가 신용등급 결정요인에 어떤 영향을 미쳤는지를 밝혔다. 그러나 신용등급은 재무지표와 같은 계량적 변수뿐만 아니라 영업환경, 계열관계, 경영전략과 같은 질적 요소에 의해서도 좌우될 수 있다.
제안 방법
- 본 연구는 1999년부터 2015년까지 국내 상장기업을 대상으로, 순위프로빗 모형을 이용하여 신용등급에 영향을 미치는 요인들을 투자등급과 투기등급으로 구분하여 분석하였다. 나아가 글로벌 금융위기 이후 『신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률』이 개정된 2009년 전·후를 기준으로 신용등급 관련법률 강화가 신용등급 결정요인에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다.
- 본 연구는 t - 1년 기업의 자본적 지출 비율 (Capext-1)을 [(t - 1년 고정자산) - (t - 2년 고정자산) + (t - 1년 감가상각비)] /(t - 1년 총자산)로 측정하며, Alp(2013)의 연구에 따라 양(+)의 계수를 가질 것으로 예상한다.
- 본 연구는 처음으로 기업의 신용등급관리 관점에서 신용등급의 결정요인을 투자등급과 투기등급으로 구분하여 분석하였다. 나아가 신용등급 관련 법률 강화가 신용등급 결정요인에 어떤 영향을 미쳤는지를 밝혔다.
- 이에 본 연구는 기업의 현금비율 (Casht-1)을 [{(t - 1년 현금) +(t - 1년 단기투자자산)} / (t - 1년 총자산)]으로 측정하며, 이 변수는 양(+)의 계수를 가질 것으로 판단한다.
- 이에 본 연구는 신용등급에 영향을 미치는 요인들을 투자등급과 투기등급으로 구분하여 분석한다. 나아가 2008년 글로벌금융위기 이후 2009년 『신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률』이 강화되었으므로 2009년 전·후를 기준으로 신용등급 관련 법률 강화가 신용등급 결정요인에 어떤 영향을 미치는지 살펴본다.
- 해외와 달리 국내에서 연구개발비는 자산처리와 비용처리가 가능하기 때문에 본 연구는 Alp(2013)와 달리 [{(t - 1년 자산처리 연구개발비) + (t - 1년 비용처리 연구개발비)} / (총자산)]으로 측정한다.
대상 데이터
- 변수 측정을 위한 재무제표와 주가자료는 FnGuide를 통해 수집하며, 측정된 변수들은 상·하위 1% 수준에서 윈저라이즈 (Winsorize) 한다.
- 변수 측정을 위한 재무제표와 주가자료는 FnGuide를 통해 수집하며, 측정된 변수들은 상·하위 1% 수준에서 윈저라이즈 (Winsorize) 한다. 본 연구는 위 과정을 거쳐 최종적으로 2,614개의 표본기업을 선정한다. <표 1>은 본 연구에 사용된 표본기업의 연도별 신용등급 현황이다.
- 외환위기 이전에는 주로 보증채 위주로 채권시장이 이루어져 있었으므로 무보증채가 활성화된 1999년을 연구의 시작 시점으로 정하였다. 본 연구는 유가증권시장과 코스닥시장에 상장 혹은 등록된 기업 중 아래와 같은 기준에 따라 표본을 선정한다.
데이터처리
- )을 통제변수로 추가한다. 베타는 시장모형(Market Model)을 이용한 일별수익률의 베타로, 고유위험은 체계적 위험을 도출하는 과정에서 계산되는 평균제곱근오차(Root Mean Square Error)로 구한다. 베타 고유위험이 커질수록 신용등급은 낮아질 수 있으므로 신용등급에 음(-)의 영향을 미칠 것으로 예상된다(Campbell & Taksler, 2003; Alp 2013; 나인철·김종현, 2009; 박종일·노희천, 2011; 신재용 외2012).
이론/모형
- 순위프로빗 모형은 종속변수가 선택형 범주이고 이 범주들 사이의 순서가 의미를 지니는 경우 사용(민인식·최필선, 2012)하는 것으로, 신용등급 분석에서 대표적으로 사용되는 방법이다. 그러므로 본 연구는 OLS와 순위프로빗 모형을 모두 이용하기로 한다.
- 그러나 AAA등급에서 D등급까지의 신용등급에 자의적으로 순번을 부여하는 방법의 경우, 작은 숫자가 나쁜 등급을 의미하지만 등급의 숫자의 크기와 신용등급자체는 관련성이 없기 때문에 분석결과에 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있다. 그러므로 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법론인 순위프로빗 모형을 이용하여 추가 분석을 실시하였다. 순위프로빗 모형은 종속변수가 선택형 범주이고 이 범주들 사이의 순서가 의미를 지니는 경우 사용(민인식·최필선, 2012)하는 것으로, 신용등급 분석에서 대표적으로 사용되는 방법이다.
- 본 연구는 Alp(2013)에 따라 [{(t - 1년 영업이익) + (t - 1년 이자비용)} /(t - 1년 이자비용)]으로 측정하며, 양(+)의 계수를 가질 것으로 예상한다.
- 본 연구는 Alp(2013)의 연구에 따라 t - 1년 기업의 유보이익률(Retat-1)을 [(t - 1년 자본잉여금) + (t - 1년 이익잉여금)] /(t - 1년 총자산)로 측정하며, 이 변수는 양(+)의 계수 값을 가질 것으로 예상된다.
- 본 연구는 Alp(2013)의 연구에 따라 t - 1년에 배당을 지급한 경우 1, 그맇지 않으면 0의 값을 갖는 더미변수 (Ddt-1)로 측정하며, 양(+)의 계수를 가질 것으로 예상된다.
- 이에 본 연구는 Alp(2013) 등의 연구에 따라 t - 1년 기업의 유형자산 비율 (Tant-1)을 [(t - 1년 토지와 설비자산) / (t - 1년 총자산)]로 측정하며, 신용등급에 양(+)의 영향을 미칠 것으로 예상한다.
- 이에 본 연구는 Alp(2013)의 연구와 달리 매출액의 자연로그 값 (lnSalest-1 )을 기업규모의 대용변수로 사용하며(강경훈 외 2015; 김성환·김태동, 2014),이 변수의 계수는 양(+)의 값을 가질 것으로 예상한다.
성능/효과
- 둘째, 글로벌 금융위기 이후 『신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률』이 강화된 2009년 전·후를 기준으로 분석한 결과, 투자등급에서 자본적 지출 비율, 현금비율, 유형자산 비율은 2009년 이전에는 양(+)의 계수를 보였으나 2010년 이후에는 유의성이 없었다.
- 826이었던 것에 비해 상승한 수치이며, 국내 기업들의 시장가치가 과거보다 상승했음을 의미한다. 또한 배당(Ddt-1)의 평균은 0.69로 전체 표본기업 중 69%의 기업이 배당을 지급한 것으로 나타났다.
- 즉, 성장기회가 클수록 자기자본을 통한 자본조달을 선호할 것이고 이것은 기업의 채권상환능력을 증가시킬 것이라는 본 연구의 예상은 투자등급에만 적용된다. 본 연구의 분석 결과로, 투기등급을 부여받은 기업의 성장기회를 상승시키는 노력은 신용등급 상승에 영향을 미치지 못할 수 있는 것으로 해석된다.
- 신용등급을 결정하는 요인들을 투자등급과 투기등급으로 구분하여 살펴본 결과, 투자등급의 경우 영업이익률, 매출액, 시장가/장부가, 배당지급, 자본적 지출 비율, 유형자산 비율이 양(+)의 계수를, 장·단기 부채비율, 베타, 고유위험이 음(-)의 계수를 보였다.
- 영업이익률 (OMargint-1)의 평균 (중위수)은 0.097(0.092)로, 평균과 중위수 간 큰 차이가 없으며, 표본기업 중 가장 큰 영업이익을 낸 기업은 40.5%, 손실이 가장 큰 기업은 –35.19%인 것으로 확인된다.
- 유보이익률 (Retat-1), 자본적 지출 비율 (Capext-1) 또한 OLS와 순위프로빗 모형 결과에서 모두 1% 수준에서 유의한 양(+)의 계수를 가지며, 신용등급을 투기등급과 투자등급으로 구분하여 분석한 결과 두 등급 범주 간 뚜렷한 차이가 발견되지 않는다. 즉, 투자등급과 투기등급에 관계없이 기업의 배당지급여부, 유보이익 정도, 자본적 지출 규모가 신용등급에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 의미한다.
- 종합하면, 기업의 연구개발 투자가 현금창출 능력을 높여 신용등급을 상승시킬 것이라는 기존의 연구결과와 달리, 본 연구의 결과는 투기등급 기업의 연구개발 투자가 오히려 차기 신용등급을 하락시킬 가능성이 있음을 시사한다.
- 그러나 투기등급에서 영업이익률의 계수는 2009년 이전에 유의하지 않으며 2010년 이후에 10% 수준에서 유의한 양(+)의 값을 갖는다. 즉, 영업이익률의 상승은 투기등급보다 투자등급 기업의 신용등급에 긍정적인 요인으로 작용한다는 것을 의미한다.
- 즉, 장·단기 부채가 많고 기업의 고유위험이 높을수록 신용등급이 낮을 것이고 이자보상비율이 높을수록, 매출액이 클수록, 시장가/장부가 비율과 유보이익률, 자본적 지출 비율과 유형자산 비율이 높을수록 신용등급이 상승할 것이라는 본 연구의 예상과 어느 정도 일치하는 결과라 할 수 있다.
- ) 또한 OLS와 순위프로빗 모형 결과에서 모두 1% 수준에서 유의한 양(+)의 계수를 가지며, 신용등급을 투기등급과 투자등급으로 구분하여 분석한 결과 두 등급 범주 간 뚜렷한 차이가 발견되지 않는다. 즉, 투자등급과 투기등급에 관계없이 기업의 배당지급여부, 유보이익 정도, 자본적 지출 규모가 신용등급에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 의미한다.
- 첫째, 전체표본을 투기등급과 투자등급으로 나누어 본 결과, 투자등급의 경우 영업이익률, 매출액, 시장가/장부가, 배당지급, 자본적 지출 비율, 유형자산 비율이 양(+)의 계수를, 장·단기 부채비율, 베타, 고유위험이 음(-)의 계수를 가졌다.
- 투기등급의 분석 결과를 종합하면, 2010년 이후 영업이익률, 배당지급, 유보이익률, 자본적 지출 비율, 현금비율이 유의한 양(+)의 계수를, 장·단기 부채비율과 연구개발비가 유의한 음(-)의 계수를 보인다.
- 투자등급의 분석 결과를 종합하면, 전체기간에서 영업이익률, 매출액, 시장가/장부가, 배당지급, 유보이익률은 유의한 양(+)의 요인으로, 장·단기 부채비율은 유의한 음(-)의 요인으로 작용한다.
후속연구
- 그러므로 재무지표만을 이용한 본 논문의 연구결과를 일반화하는 데에는 한계가 있을 수 있다. 향후 시장별 또는 산업별 분석이나 기업연령을 고려한 분석 등도 흥미로운 연구가 될 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.