This paper is focused on two points ; the default prediction model, and the stock price reaction to default prediction.
First of all, the default prediction model(the KMV model) is originated from Merton model that is based on the option pricing model. It uses market information such as stock prices and stock volatilities reflecting the future values. Some limitations in the Merton model are pointed out and adjustment is suggested to more exactly reflect the real world. Then, using the adjusted KMV model, an empirical study is conducted using Korea data focusing on the firms that went through corporate insolvency.
The results of the empirical study show that the total average DDs ( Distance to Default ) of non default corporations are at a higher level than default corporations, and the DDs level of the default corporations fall moreover ,adversely, the EDFs ( Expected Default Frequency ) level of the default corporations increase as the default time approaches. These results explain that the adjusted KMV model have an availability in measuring the default risk.
In the second sector, in order to test hypothesis on market efficiency, we group default corporations from 2001 to 2004 as default-predicted corporations and default-unpredicted corporations using KMV model, and we observe the stock price reaction to default disclosure .
The results of the empirical study show that the negative excess returns of the unpredicted group during the default disclosure periods is higher than the returns of predicted group . The result explains that the information regarding predicted default is promptly reflected in stock market and the shock is absorbed by the stock market , which means that hypothesis on market efficiency holds.
본 논문은 기업부도예측을 위해 자본시장 정보를 이용함으로써 기업의 미래가치를 반영하는 구조모형 중 대표적인 모형인 Merton의 조건부 청구권 분석 방법론에서 출발하여 Merton모형에서 현실적인 문제와 괴리를 만들어 내는 한계사항을 살펴보고 이를 보완하기 위한 수정사항을 제시하였다. 그 다음에 이런 보완수정사항을 반영한 KMV모형을 가지고 우리나라 기업자료로 실증 분석을 진행하였다.
실증 분석기간은 1997년부터 2004년까지의 상장, 코스닥 등록기업을 대상으로 하되 금융기관은 제외하고 12월 결산기업 중 관련 정보를 모두 수집할 수 있는 기업들을 최종표본으로 선정하였다. 실증 분석을 통해 각 개별 기업에 대해 매월 말 기준 부도거리(distance to default)를 도출하였으며 여기서 정상기업과 부도기업의 부도거리가 정상기업에서 보다 높게 나타나고 부도기업의 경우 부도일이 임박할수록 부도거리가 낮아짐을 보여줌으로써 기업부실화 여부와 부도시점 예측에 유용한 정보를 제공할 수 있음을 확인하였다. 또한 이렇게 도출된 부도거리를 역사적자료를 토대로 Mapping하여 예상부도확률(EDF)를 산출하였으며 부도기업들의 EDF가 부도시점이 임박할수록 증가함을 보여줌으로써 EDF 역시 부도예측에 유용한 지표임을 규명하였다.
본 논문에서는 KMV모형의 EDF의 기업부도 예측모형 활용가능성을 탐색하고 부도 예측된 기업과 예측되지 않은 기업들에 대한 시장주가 반응을 살펴봄으로써 효율적인 시장가설을 검증하기 위해 연구자료를 분석용 데이터(1997년부터 2000년까지)기간과 검증용데이터(2001년부터 2004년까지)로 나누어 실증분석을 실시하였다. 먼저 분석용 데이터를 활용하여 부도예측을 위한 EDF판별점을 도출해 내었는데 이때 판별점 도출을 위한 통계적 모형은 로짓모형을 사용하였으며 EDF판별점은 6.15%로 산출되었다.
다음으로 분석용 데이터에서 산출된 EDF판별점을 검증용 데이터에서 기업부도예측을 위해 적용하였는데 연구대상인 26개 관리종목 편입기업 중 11개기업은 부도가 예측되는 기업으로 분류되었고 15개 기업은 부실이 예측되지 않는 기업으로 분류되었다. 분류된 기업집단을 대상으로 효율적 시장가설을 검증하기 위해 부도가 예측되는 경우와 예측되지 않는 경우로 해당 기업들을 구분하여 사건일 -10일부터 0일까지의 부의 초과수익률을 비교해 보았는데 사건일 당일과 직전일은 부의 초과수익률이 통계적으로 유의한 수준에서 차이가 없었지만 나머지 기간들에서는 모형에 의해 부도가 예측되는 경우의 집단에서 부의 초과수익률이 예측되지 않는 집단에서보다 통계적으로 유의하게 작게 나타나고 있는 것을 알 수 있었다. 이런 결과는 어떤 시점에서 부도기업이 예측되어진다면 부도예측에 대한 정보가 시장에 즉시 반영되어 투자자가 미리 반응함으로써 사건이 임박한 시점에서의 시장주가반응은 모형에 의해 예측되지 않은 경우보다 작게 나타난다는 것을 의미하는 것으로 효율적 시장가설을 검증하는 것이라고 할 수 있다.
