핵심성과지표를 이용한 주식투자전략에 관한 연구

초록

Rouen et al. (2021)은 미국 상장기업의 연차보고서(10-K)에 머신러닝을 적용하여 일회성 손익을 식별하고이를 당기손익에 가감하여 산출한 핵심손익(core earnings)의 지속성과 가치관련성에 대하여 논의하였다. 이에 본 연구는 핵심손익과 전통적인 성과지표들의 지속성 및 가치관련성을 상대적으로 평가해보고, 주식투자전략에의 시사점을 도출하고자 한다. 2012-2020 기간의 국내 상장법인의 자료를 분석한 결과, 다양한 성과지표중에서 영업손익과 핵심손익의 미래이익의 예측력이 가장 높았으며 당기 및 차기 주식수익률과도 양(+)의상관관계를 보였다. 이러한 결과는 국내 주식시장이 영업손익과 핵심손익의 가치관련성(혹은 지속성)를 충분히즉각적으로 이해하지 못한다는 증거로 해석된다. 또한 영업외손익(당기손익과 영업손익의 차이)과 비핵심손익(당기손익과 핵심손익의 차이)은 일부 소규모 주식군(small-cap stocks)에서 당기 및 차기 주식수익률과 양(+)의상관관계를 보였다. 상기 결과는 영업손익과 핵심손익이 함께 주요 성과지표로 활용될 수 있으며, 이를 이용한투자전략이 일부 유효함을 의미한다. 본 연구에서는 핵심손익을 구성할 때 머신러닝 과정을 생략하고 손익계산서에서 즉각적으로 이용가능한 정보만을 활용하였으므로, 만약 핵심손익이 머신러닝 과정을 거쳐서 정제된다면영업손익보다 더 높은 지속성과 가치관련성을 나타낼 가능성을 배제할 수 없다. 그러나 핵심손익이 정교하게도출되는 과정에서 발생하는 비용을 감안하면, 손익계산서에 보고되는 영업손익을 핵심성과지표의 대안으로사용하는 것도 실익이 있다.

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