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기업경영성과에 대한 주식수익률 및 거시경제변수의 관계 분석

Impact of Stock Return and Macroeconomic Variables on Corporate Performance

전하성|김승현
한국국제회계학회 (Korea International Accounting Association)|2011.02|국제회계연구 (Korea International Accounting Review)|제35호|pp. 75-100|DOI 10.21073/kiar.2011..35.004

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거시경제변수VECMcorporate performancemacroeconomic variables벡터오차수정모형(VECM)주식수익률stock return기업경영성과

초록

본 연구는 기업경영성과를 대표하는 총자산이익률(투자수익률)의 주식수익률 및 거시경제변수와의 상호관련성을 살펴보고자 벡터오차수정모형(VECM)을 적용하여 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 그랜저인과관계 검증결과, 주식수익률은 총자산이익률에 그랜저인과하는 것으로 나타났다. 둘째, 단위근 검증결과, 총자산이익률, 주식수익률 및 거시경제변수의 수준변수에서는 단위근이 존재하여 비정상적이었으나, 이들의 1차 차분변수들은 정상적인 것으로나타났다. 셋째, 공적분 검증결과, 총자산이익률, 주식수익률 및 거시경제변수 간에는 최소 3개 이상의 공적분 관계가 존재하는 것으로 나타났다. 넷째, VECM의 추정결과, 총자산이익률은 주식수익률, 소비자물가지수 및 무역수지와는 양(+)의 장기균형관계를, 그 외의 거시경제변수와는 음(-)의 장기균형관계를 갖는것으로 나타났다. 다섯째, 충격반응분석 결과, 거시경제변수의 충격에 대하여 총자산이익률은 대체로 10개 분기까지 영향을 받는 것으로 나타났다. 끝으로 분산분해분석 결과, 2개 분기에서 10개 분기에 이르기까지 총자산이익률의예측오차분산의 약 84% ∼ 71% 정도는 자신에 의하여 설명되며, 나머지 16% ∼29% 정도는 주식수익률 및 거시경제변수에 의해 설명되는 것으로 나타났다.

Abstract

The purpose of this study is to analyze the impact of stock return and macroeconomic variables on corporate performance using VECM. The main results of this study are as follows ;First, according to the Granger causality tests, stock return Granger causes the return on investment(ROI). Second, according to the unit root tests, the level variables of ROI, stock return, and macroeconomic variables are non-stationary, but the first differenced variables of them are stationary. Third, according to the cointegration tests, ROI, stock return, and macroeconomic variables have at least more then 3 cointegration relationships. Fourth, according to the estimation of long-run equilibrium relationship, ROI has the positive relationship with stock return, the consumer price index, and the balance of trade, but ROI has the negative relationship with other macroeconomic variables. Fifth, according to the impulse response analysis, the response of ROI stays about 10 quarters. Finally, according to the variance decomposition analysis, the 84%∼71% of forecast error variance of ROI can be explained by itself, and rest of the forecast error variance can be explained by other variables.

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