기본분석을 이용한 미래 이익변화와 주식수익률 예측: 중국 차이넥스트 상장회사를 중심으로

Abstract

2009년 설립된 중국 차이넥스트 시장은 다른 시장에 비해 높은 성장성, 변동성과 위험성의 특징을 나타내고 있다. 또한 차이넥스트 투자자들은 대부분 재무제표 정보를 활용할 전문적인 지식과 분석 능력이 없는 개인투자자들로 구성되어 있다. 만일 투자자들이 간편하게 측정할 수 있는 종합지수 값을 제공한다면 개인투자자들이 투자전략을 세우는 데 도움이 될 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 차이넥스트 기업을 중심으로 시장의 특성에 맞추어 투자자들에게 유용하고 간편한 기본분석모형을 제공하고자 한다. 차이넥스트시장을 대상으로 Mohanram(2005)의 GSCORE모형의 유용성을 검증하기 위하여 포트폴리오테스트와 로짓회귀분석을 실행하였다. 구체적으로 기본적 변수 혹은 재무비율들로 구성된 종합지수가 가지는 미래 이익변화와 미래 초과수익률에 대한 예측능력을 검증하였다. 포트폴리오테스트 결과 종합지수가 커질수록 미래 이익변화와 미래 초과수익률이 커지는 것으로 나타났으며. 미래 이익변화와 미래 초과수익률모두 제일 작은 종합지수값을 가지는 포트폴리오와 제일 큰 종합지수값을 가지는 포트폴리오간에 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이는 종합지수로 경영성과와 주식성과가 좋은 기업과 나쁜 기업을 구분해낼 수 있다는 것을 의미한다. 로짓회귀분석에서 또한 종합지수가 커질수록 미래 이익이 증가할 가능성이 크고 미래에 양(+)의 초과수익률을 얻을 확률이 높은 것으로 나타났다. 연구 결과는 GSCORE모형의 종합지수를 이용하여 경영성과와 주식성과가 좋은 기업과 나쁜 기업을 구분해낼 수 있음을 의미한다. 차이넥스트에 투자할 의향이 있는 투자자들은 8개의 기본변수로 구성된 종합지수 GSCORE와 GSCORE_A로 경영성과와 주식성과가 우수한 기업들을 구별하고 이를 투자의사결정에 활용할 수 있다. 특히 전문적인 분석능력이 부족하고 재무제표정보를 이해하지 못하는 일반투자자들이 투자의사결정을 할 때 간편하고 유용한 측정치가 될 수 있을 것이다. Founded in 2009, ChiNext is characterized by high growth potential, high volatility and high risk. Although there have been studies on the usefulness of fundamental analysis for the main board or sme board, there have been very few studies about ChiNext. The purpose of this study is to provide a useful and simple fundamental analysis model for investors based on the characteristics of ChiNext. We selected Mohanram (2005)'s GSCORE model. We selected 2,050 firm-year that meet the sample selection criteria among the companies listed on ChiNext to verify the suitability of this model, using portfolio test and logit regression. Specifically, the future earnings changes are used as a measure of earnings performance, the future abnormal return is used as a measure of stock performance, and a composite index composed of various fundamental variables or financial ratios is used to predict future earnings changes and future abnormal returns. Most variables of the GSCORE model have a significant correlation with future earnings changes and abnormal returns. According to the portfolio test results, the future earnings changes and the future abnormal return increase with the composite index quartiles, and the average future earnings changes/future abnormal return difference between the highest and lowest quartile is significant. This means that the composite index can separate winners from losers. The logit analysis also indicates that as the composite index grows, the likelihood of future earnings increase and the probability of obtaining a positive abnormal return in the future is high. We verify the suitability of the GSCORE model and the GSCORE_A model and provide a composite index that can be easily understood and calculated by investors who lack expert knowledge and analytical skills but are willing to invest in the ChiNext. We also verified the usefulness of financial statement information in the ChiNext.