This paper investigates how managers react to the analyst coverage via their disclosure policies. Using Corporate Investor Guidelines, I examine the relation between analyst coverage and management forecast frequency, specificity, and bias. I find that firms followed by more analysts issue more management forecast. Firms covered by analysts with more experience (both firm-specific experience and general experience) also issue frequently. Forecast specificity increases when the firm followed by more analysts but the experience of analyst shows no impact on the specificity. In subsample test, I find that managers become more conservative in predicting their future earnings when the firm followed by more analysts. When forecast contains negative news (below actual earnings), the forecast is likely to be more optimistic when the firm covered by large number of analysts. Experience of analyst shows significantly negative association with forecast bias in either cast (positive and negative forecast). This study provides evidence that management forecast decisions also can be influenced by analyst coverage and their properties.
본 논문은 애널리스트가 기업을 분석할 때 경영자 측에서 어떻게 반응하는지를 경영자 이익예측의 측면에서 살펴보았다. First Call에서 제공하는 경영자 이익예측 자료를 토대로 해당 기업을 분석하는 애널리스트의 수와 이익예측 빈도수, 정확성, 예측 편이 등의 상관관계를 알아보고자 한다. 애널리스트가 기업을 추종하기 시작하면 주어진 정보 외에도 기업의 경영진에 보다 많은 정보를 요구할 것이다. 애널리스트의 정보는 기업의 가치평가에도 긍정적인 영향을 주기 때문에 경영진 측에서 이를 받아줄 가능성이 높고, 자발적 공시는 그러한 정보 전달의 매체로 유용하므로 이익예측의 빈도가 늘어날 가능성이 있다. 또한 애널리스트가 외부의 감시자로서 경영자에게 압력을 행사한다고 볼 수도 있다. 기업의 정보가 보다 적극적으로 시장에 유통되므로, 지배구조의 측면에서 경영자가 잘못을 저지를 확률이 낮아진다. 따라서 경영자는 주주의 권리를 보호하기 위한 대책을 더욱 강화할 것이고, 자발적인 이익예측 정보는 투자자 뿐만 아니라 기존의 주주에게도 유용한 정보를 제공하기 때문에 경영자 이익예측의 빈도와 정확성이 높아질 가능성이 높다. 또한 이러한 경향은 애널리스트의 경력이 길수록 강할 것으로 예상된다. 경력이 길어질수록 기업의 재무정보를 정확히 분석하는 능력이 높아지며, 그에 따라 시장의 영향력도 커지기 때문이다.
위와 같은 논리로 다음과 같은 가설을 세우고 검증해보았다.
가설1. 애널리스트가 많이 좇는 기업일수록 경영자 이익예측 빈도수와 구체성(specificity)이 증가한다.
가설2. 애널리스트의 경력이 높을수록 경영자 이익예측의 빈도수와 구체성이 증가한다.
가설3. 애널리스트가 많이 좇는 기업일수록 경영자 이익예측의 예측편이(Forecast Biase)가 작아진다.
세 가설을 검증하기 위해 5,006개의 기업-분기별 재무자료를 활용해 검증했으며, 대부분 가설이 참임을 보였다. 추종하는 애널리스트가 많을수록 자발적 공시의 빈도수가 늘어났으며, 통계적으로 유의미하였다. 하지만 이익예측의 구체성(specificity)는 유의미한 결과를 얻지 못했으며, 이는 경영자가 정확한 정보를 제공하는 것에 따르는 책임을 회피하고 싶어하기 때문이라고 생각한다. 애널리스트의 경력 또한 공시의 빈도수와 양의 상관관계를 가지며 통계적으로 유의미하다. 구체성은 역시 유의미한 결과를 얻어내지 못했다. 예측편이(forecast bias)는 애널리스트의 수와 양의상관관계를 갖고, 경력과는 음의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 부표본 검증(subsample test)을 거친 결과, 애널리스트의 수는 가설에서 예측한대로 예측편이가 감소하는 방향으로 상관관계를 가지는 것으로 발견되었다. 경영자가 부정적인 예측(실제 이익보다 낮게 보고)을 내놓을 때에는 부정적인 예측을 감소하는 방향으로 향하고, 낙관적인 전망(실제 이익보다 높게 보고)을 내놓을 때에는 그 예측치를 상대적으로 낮게 보고하는 것을 알 수 있다. 애널리스트의 경력은 예측 편이와 음의 상관관계를 맺는 것으로 나타났다.
본 연구는 애널리스트의 수와 경력에 따라 경영자 이익예측의 성격이 달라지는 것을 보여줌으로써, 경영자가 애널리스트에게 일방적으로 영향을 주는 것이 아니라 애널리스트 역시 경영자에게 영향을 준다는 점을 시사해준다.
