메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국금융공학회 金融工學硏究 金融工學硏究 제19권 제2호
발행연도
2020.1
수록면
49 - 81 (33page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
한국 채권시장에 2012년 도입된 공모회사채 수요예측제도는 “수수료 녹이기” 같은 회사채 발행시장의 구조적 낙후성을 해소하기 위한 목적이 컸다. 제도 도입에 따른 시장구조 변화 효과를 분석하기 위해 이 연구에서는 2018년 말까지 시행된 2,399개 수요예측 데이터로 통계적 특징들과 함께 연립방정식 모형에 반영된 설정 가설들을 기반으로 2SLS방법 실증분석을 수행하였다. 자료의 약 84.4%를 차지하는 밴드 내 자료에 대한 실증분석 결과, 예상 수익률, 채권의 만기기간, 발행액 및 신용등급들을 설명변수로 하는 수요예측 참여율에 대한 추정과 이 참여율을 설명변수로 하는 수요예측 결정수익률 지표 추정에서, 추정계수들이 전반적으로 1% 유의수준에도 기각되지 않는 높은 통계적 유의성을 보였다. 한편 벤치마크 수익률별 분석에서는 제도 도입 초기 수요예측이 기존의 회사채 발행시장에 만연해 있던 “수수료 녹이기” 문제를 해소하는 데 한계를 보여준 실증적 증거를 제시하기도 하였다. 그러나 2013년 9월 이후, 수요예측의 일반적인 방식으로 자리 잡게 된 개별민평 수익률기준 수요예측 자료에 대한 추정에서는 회사채의 본질적 수요요인들을 설명변수로 수행한 추정결과에 대해 높은 통계적 유의성을 보임으로써 발행시장의 효율성이 제고되고 있다는 실증적 결과를 제시하였다. 다만 일반 채권들과 차별화된 발행물의 수요예측은 이들에 대한 시장 수요를 더욱 객관적으로 반영할 수 있는 요인들이 고려된 제도 개선 필요성이 제기되었다.
#Primary Bond Market #Public Offering #Bookbuilding #“Melting Fees” #2SLS

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (30)

참고문헌 신청
강효석 / 1990 / 기업공개시 공모주 가격결정에 관한 연구 / 재무연구 (3):157~176 google schola 김봉수 / 2009 / 한국채권시장의 실제와 이론: 과거, 현재 그리고 미래 / Korea BondWeb google schola 심재만 / 2011 / 회사채 발행시장 현황 및 개선방안 / 금융투자협회 채권포럼 google schola 오세정 / 2016 / IPO 시장에서 공모가 결정 등에 관한 공시규제 효과 연구: 코스닥 IPO 시장에서 공모가 결정 등에 관한 공시규제는 유효한 정책수단인가 / 한국증권학회지 45(4):915~952 dbpia 조성욱 / 2007 / 풋백옵션 규제이후 신규공모주의 초기 저평가와 시장조성가설에 관한 연구 / Asia-Pacific Journal of Financial Studies 36(4):657~694 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0