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수요예측제도 도입이 벤처캐피탈지원기업의 신규공모주의 장기성과에 미치는 영향
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2008
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Korean
주제어
KDC
370
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KCI등재
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학술저널
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409-427(19쪽)
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1
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이 논문은 수요예측제도(book building) 도입 이후의 벤처기업의 신규공모주(IPO)의 장기성과를 벤처캐피탈지원기업, 기술평가기업, 연구개발투자기업으로 구분하여 분석하고 있다. 수요예측제도는 기관투자자 등의 우월한 정보를 반영하여 신규공모주의 공모가격을 결정하므로 주간사회사는 보다 정확한 공모가격을 결정할 수 있으며, 시초가 저평가(underpricing)및 장기성과에 영향을 줄 것이다. 시장이 효율적이면 IPO의 장기성과는 나타나지 않을 것이다. 한국증권시장의 신규공모주에 대한 장기성과의 연구들은 대부분 수요예측제도 이전을 다루거나 장기성과 측정방법을 보유초과수익률 (BHAR)과 상대적부 (WR)방법에 의존하는 경향이 있다. 본 연구는 코스닥증권시장에서 2000년 7월부터 2003년 2월 사이에 등록된 벤처캐피탈의 지원을 받은 기업 80개, 연구개발투자기업 68개, 기술평가기업 123개를 대상으로 신규공모주의 장기성과를 측정하고 있다 상대적으로 짧은 연구대상기간은 기업간 수익률의 교차횡단면상호관계(Cross‐Correlation)가 보유초과수익률 (BHAR)의 통계적추론에 문제를 발생시킬 수 있다. 본 연구는Fama(1998)와 Mitchell, Stafford (2001)가 제시한 바와 같이 이벤트타임 포트폴리오보다는 캘린더타임포트폴리오 분석을 주방법으로 사용하고 있다. 이 논문은 Fama‐French의 3요인모형, Fama‐French‐Carhart의 4요인모형, Ibbotson의 RATS 모형, 월별초과수익모형(CTAR)을 이용하여 분석하였다. 본 논문의 결과로 Fama‐French 3 요인, Fama‐French‐Carhart 4 요인에서는 동일가중(EQ)과 가치가중(VW)의 방법을 사용하여 수익률을 계산하였으며, 이분산성을 고려하기 위해서 가중최소자승법(WLS)과 최소자승법 (OLS)의 방법을 사용하여 회귀분석을 실시한 결과, α의 초과성과를 수요예측제도 이후의 코스닥시장에서 벤처기업의 IPO의 장기성과는 저성과를 보이고 있지 않고 있었으며, 벤처캐피탈지원기업, 기술평가기업, 연구개발투자기업으로 구분 하여도 양의 장기성과를 가지는 일관성 있는 결과를 보이고 있다. 그러므로 이 논문에서는 수요예측제도 도입 이후에 초기성과는 일시적인 유행(fad)이 아니라는 것을 제시하고 있다. 수요예측제도 하에서의 장기성과는 저성과를 보이고 있지 않았으며, 저성과는 벤처캐피탈지원기업, 기술평가기업, 연구개발투자기업으로 구분 하여도 일관성을 가지고 있는 것을 보이고 있다.
더보기This study extends long term performance of initial public offerings (IPOs) in venture firms after book building, especially the firms which are supported from venture capital firms, technology appraisal firms, research development investment firms listed on KOSDAQ. To test the long term performance, there exists two method, which are the event time portfolio, calendar time portfolio. Most recent researches depend on the BHAR(buy and hold abnormal return), wealth relative method. These are the method of the event time portfolio. But this study used three factor(as a function of excess market returns, a high minus low market to book ratio factor, and a small minus big market capitalization factor) and four factor model, CTAR model, RATS(Return Across Time and Securities approach) model to calculate the performance. As the result of the analysis through the all method, all windows appeared the positive performance and the statistically significance.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2028 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2022-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2018-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (계속평가) | KCI후보 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 1.16 | 1.16 | 1.17 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.07 | 1.02 | 1.378 | 0.53 |
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