신용등급이 타인자본비용에 미치는 추가적인 정보가치  -비상장기업을 중심으로-

박종일; Jong-il

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 박종일 Jong-il

저널정보: 한국세무학회 세무와회계저널 세무와회계저널 제12권 제2호

발행연도: 2011.1

수록면: 523 - 553 (31page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 논문은 주식시장이 부재한 비상장기업을 대상으로 신용등급이 좋은 기업일수록 기업의 타인 자본비용이 하향조정되는가를 규명하는데 목적이 있다. 특히 타인자본비용에 영향을 미칠 수 있는 기본적인 재무정보 및 기업특성변수를 통제한 후에도 신용등급 정보가 타인자본비용에 추가적인 정보효과(incremental informational value)를 가지고 있는가를 분석하고자 한다. 비상장시장의 채권자들이 회계정보의 질을 반영하는 것 외에도 신용평가기관이 산출하는 신용등급을 고려한 대출 의사결정이 수행되고 있는지에 대해서는 국내외로 잘 알려진 바가 없다. 따라서 본 연구에서는 재무정보나 기업특성을 고려한 후에도 신용정보(credit information)가 추가적인 정보가치가 있는가를 비상장기업의 부채조달비용 관점에서 검증하고자 한다. 본 연구의 가설은 신용평가기관이 공시하는 신용등급 정보에는 기업관련 비공개된 정보까지 정보로서 반영되어 산출된다는 점에서 재무정보(financial information)와는 다른 정보를 내포하고 있을 것으로 기대되며, 그러한 점에서 타인자본비용에 영향을 미칠 수 있는 재무정보 및 기업특성 변수를 고려한 후에도 신용정보는 타인자본 비용에 추가적 정보력을 가질 것으로 기대하였다. 특히 신용등급과 비상장기업의 타인자본비용간에는 역의 관계가 성립할 것으로 예상하였다. 이러한 검증가능한 의문사항을 알아보기 위하여 본 연구는 타인자본비용의 대용치로 부채차입이 자율과 차입이자율 스프레드를 이용하였고, 신용등급은 NICE신용평가정보(주)에서 공시된 기업신용등급 자료를 이용하였다. 또한 타인자본비용의 측정방법도 연속변수와 소수의 순위등급변수인 경우로 나누어 비교분석을 수행하였다. 분석기간은 2004년부터 2009년까지 6년간이며, 표본은 충분한 자료인 46,616개 기업/연 자료가 이용되었다. 연구결과에 따르면, 타인자본비용에 영향을 미칠 수 있는 재무정보나 기업특성을 통제한 후에도 신용등급이 좋은 기업일수록 타인자본비용(부채차입이자율 및 차입이자율 스프레드)은 1% 이내의 수준에서 유의하게 감소된 결과로 나타났다. 이러한 결과는 종속변수를 연속변수로 측정하거나 소수의 순위등급변수로 측정한 경우와 상관없이, 그리고 OLS 결과뿐 아니라 이분산성 및 횡단면-시계열적 종속성 문제를 통제한 후 t 통계치를 제공하는 Newey and West(1987) 검증결과 모두에서 일관성 있게 강건한 것으로 나타났다. 이상의 결과로 볼 때, 비상장시장에서 기업신용정보는 채권자들의 대출의사결정시에 기업의 재무정보나 기업특성 외에도 중요한 정보원으로 활용되고 있음을 시사한다. 국내외로 비상장기업을 대상으로 한 연구가 미미한 실정에서 비상장기업들을 대상으로 타인자본비용의 결정모형에서 재무 정보나 기업특성 변수 외에 신용평가기관의 신용정보가 중요하게 채권자들의 정보원으로 이용되고 있음을 보여주고 있다는 점에서 본 연구는 의의가 있다. 본 연구의 결과는 비상장시장 특히 채권시장에서 채권자들의 대출의사결정과정을 파악하고 이해하는데 있어 도움이 되며, 그러한 맥락에서 학계 및 규제기관에게도 유익한 정보를 제공해 줄 것으로 기대된다.

The purpose of this paper is to investigate the effect of credit rating on cost of debt in non-listed firms. A firm’s credit rating reflects a rating agency’s opinion of an entity’s overall creditworthiness and its capacity to satisfy its financial obligations. The principal research issue addressed in this study is the nature of the interrelations between cost of debt, credit ratings, and financial information with particular focus on the role of credit ratings. But the nature of the interrelationships between credit ratings, cost of debt, and financial information has not been fully resolved by previous research. Resolution of these interrelationships is important both as a contribution to the body of accounting research on the properties of accounting numbers and in a practical sense. The importance of credit ratings continues to rise with the globalization of capital markets and the increased use of credit ratings in financial regulation and contracting (Frost 2007). Despite the vital role that credit ratings play in capital markets, relatively little is known about the information used by credit analysts in making rating recommendations. Credit ratings supply a signal about the firms’ default risk. Credit ratings and cost of debt are negatively correlated ; In other words, higher yields are required by debtholders to compensate for the risk of investing in lower-rated (high default-risk). This correlation does not imply causation, however, since credit ratings and cost of debt could be determined by a third factor: concurrent publicly available information. Recent research discussed indicates that both credit ratings and financial information may have independent effects on cost of debt. The research design used in this study provides evidence on the issue of whether credit ratings directly determine the cost of debt, whether financial information directly determines the cost of debt, and whether financial information affects the cost of debt indirectly through determining credit ratings. To do this, this paper use credit ratings from KIS-Value Ⅲ. Initially, 1 point represents firms with the best credit rank and 10 point represents firms with the worst credit rank. However, for the purpose of interpretation, remark credit rank oppositely. That is, 1 point represents firms with the worst credit rank and 10 point represents firms with the best credit rank. For a dependent variable, cost of debt are borrowing’s interests rates and borrowing’s yield spread. The borrowing yield spread is calculated as deducting a 3-year treasury bond from loan interest rate. Observations of this paper are 46,616 firm-year in non-listed companies which are not listed in Korea security market from 2004 to 2009. Findings of this paper are following, firms received a good credit rating after controlling for other financial variables and firms characteristics that affect negatively the cost of debt (borrowing’s interests rates and borrowing’s yield spread). These results are still hold even after appling a fractional ranks variable rather than a continuous variable as a dependent variable. And also t-statistics from Newey and West (1987) are significant, suggesting that this results are robust. This study primary analysis documents that firms’ credit ratings affects the cost of debt. Therefore, these findings of this study are very useful and provide a lot of important implications to regulators, investors and creditors that are interested in cost of debt. Academics can also apply the discussion in this paper for related researches.

#타인자본비용 #부채차입이자율 #차입이자율 스프레드 #재무정보 #기업특성 #비상장기업 #Cost of debt #Borrowing's interests rates #Borrowing's yield spread #Financial information #Firm characteristics #Credit ratings #Market's perception #Non-listed firms

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

이 논문의 저자 정보

박종일

소속기관 충북대학교

주요연구분야 사회과학 > 경영학 TOP 5%

논문수 64 이용수 8,394

Jong-il

소속기관

주요연구분야 사회과학 > 경영학

논문수 19 이용수 30

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)