The stock market is broadly divided into issue market and trading market, each of which have been differently affected on the accounting and financial information in the economical influence. Especially, the valuation of initial public offerings(IPOs), which affects various interest groups such as owners of firms going public, investors, underwriters, regulators etc, has been a very important issue in issue market.
For prediction of the initial equilibrium market price of IPOs, multiple regression and artificial neural network models are used. The total sample consists of 99 firms going public during the years of 1990~1995 in Korea stock market. It is separated into 4 periods according to obtainable information. The extended model is suggested based on Ohlson's model, and the 12 research models is made up the statistically significant variables in each period. The artificial neural network models consist of 3 layers as multi-layer perceptron, and feedforward network using backpropagation algorithm.
The empirical results show as follows.
First, through the results of simple regression analysis to the information of each period, the significant accounting and financing information are found.
Second, after testing of the accuracy of the prediction among each periods, the 3rd period is found with the best performance. The more time passed, the better performance showed in the prediction up to the 3rd period. But the performance in 4th period, is not good, and the main reason is the variables such as opening price which is used only in the 4th period.
Third, between the results of the prediction using artificial neural network and multiple regression, the former outperforms. And MAE and MAPE as the measure of performance are showed 4863, 16.41% and 5556, 22.95% with each method. This evaluation is verified with statistical methods such as paired t-test and wilcoxen rank test.
Forth, although it is a known fact, the degree of the under-evaluation of the issue price is considered in addition.
자본시장은 크게 발행시장과 유통시장으로 대별할 수 있으며, 각각의 시장에 대하여 회계정보가 미치는 경제적인 영향은 다르게 나타나 있다. 특히, 발행시장에서는 공개회사 주주, 투자자, 주간사, 규제기관 등 많은 이해관계자에게 영향을 미치므로, 최초공모주식에 대한 평가는 매우 중요하다. 최초신규공모주식의 최초균형시장가격을 예측하기 위하여 다중회귀분석방법과 인공신경망을 응용하여 그 예측을 수행하였다. 연구대상은 한국에서 1990년부터 1995년까지 최초공모주식중 99개의 공모주식을 대상으로 하였으며, 정보 획득 가능 시점별로 4개의 부기간으로 나누었다. 그리고 Ohlson의 모형을 기초로 하여 보다 확장된 모형을 제시하고, 각 기간에서 통계적으로 유의한 변수를 선택하여 총 12개의 연구 모델을 구성하였다. 인공신경망의 구조는 3계층 Multi-layer Perceptron으로 Backpropagation algorithm에 의한 Feedforward Neural Network로 구성하였다. 실증 분석 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 첫째, 회귀분석을 통하여 각각의 정보 획득 가능 시점별로 유용한 회계정보 및 재무정보등을 알 수 있었다. 둘째, 각 시점에서의 예측의 정확성을 검토하여 본 결과 제3기간이 가장 우수한 성과를 나타냈다. 그리고 제3기간 까지는 기간이 지날수록 그 예측의 성과는 증가하였지만, 제4기간에서의 예측성과는 다른 기간의 예측성과 보다 좋지않았으며, 그 주원인은 4기간에서만 사용된 시초가액이라는 변수때문인 것으로 발견되어졌다. 세째, 인공신경망을 이용한 예측의 결과가 다중회귀분석에 의한 예측 결과 보다 좋은 성과를 나타냈다. 성과의 측정도구로서 절대평균오차(MAE) 및 절대평균오차율(MAPE)이 각각 5556, 22.95% 및 4863, 16.41%로 나타났다. 이러한 평가에 대한 통계적 유의성을 Paired t-test와 wilcoxen Rank Test를 수행하여 검증하였다. 네째, 이미 알려져 있는 사실 이지만, 발행가격에 대한 저평가 정도에 대하여서도 추가적인 검토를 하였다.
