[논문 리뷰] Information Asymmetry Index: The View of Market Analysts

Roberto Frota Décourt, Heitor Almeida외 2명|arXiv (Cornell University)|2024. 09. 10.

Complex Systems and Time Series AnalysisEconomics, Econometrics and Finance인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 시장 분석가들의 인식을 기반으로 한 정보 비대칭 지수(IAI)를 제안하며, 엘로 평가 기반 알고리즘을 활용해 기업의 정보 투명도에 대한 인식 수준을 순위화한다. 이 지수는 강력한 예측력을 보이며, 커버리지, 변동성, 토빈의 q, 기업 규모가 정보 비대칭의 주요 결정 요인임을 확인한다.

ABSTRACT

The purpose of the research was to build an index of informational asymmetry with market and firm proxies that reflect the analysts' perception of the level of informational asymmetry of companies. The proposed method consists of the construction of an algorithm based on the Elo rating and captures the perception of the analyst that choose, between two firms, the one they consider to have better information. After we have the informational asymmetry index, we run a regression model with our rating as dependent variable and proxies used by the literature as the independent variable to have a model that can be used for other researches that need to measure the level of informational asymmetry of a company. Our model presented a good fit between our index and the proxies used to measure informational asymmetry and we find four significant variables: coverage, volatility, Tobin q, and size.

연구 동기 및 목표

• 시장 분석가들이 기업의 정보 투명도에 대해 갖는 주관적 평가를 기반으로 정보 비대칭을 측정하는 새로운 지수를 개발하는 것.
• 분석가들이 기업 간 정보 품질에 대해 내리는 선택을 체계적으로 반영할 수 있는 재현 가능하고 데이터 기반의 방법을 만드는 것.
• 기존 문헌에서 정보 비대칭을 측정하는 데 사용되는 표준 대체 지표들과의 비교를 통해 지수의 타당성을 검증하는 것.
• 향후 실증 금융 연구에서 사용할 수 있는 표준화되고 연구용으로 준비된 정보 비대칭 측정 지표를 제공하는 것.

제안 방법

• 분석가들이 기업 간 이원적 선택을 할 때, 선호된 기업이 평점 포인트를 획득하도록 하는 방식으로 엘로 평가 시스템을 기업 간 비교에 적응 적용하는 것.
• 분석가들이 어떤 기업을 더 나은 정보를 갖춘 것으로 간주하는 빈도와 일관성을 기반으로 기업을 순위 매기는 동적 평가 시스템을 구축하는 것.
• 최종 평점을 정보 비대칭 지수(IAI)로 사용하며, 높은 값일수록 낮은 정보 비대칭이 있다고 인식됨을 의미한다.
• 분석가 커버리지 데이터, 기업 특성, 역사적 평가 선택 데이터를 활용해 모델을 校정함으로써 안정성과 주요 변수에 대한 민감도를 확보하는 것.
• 기존의 정보 비대칭 대체 지표를 종속 변수로 삼아 회귀 분석을 통해 지수의 타당성을 검증하는 것.
• 통계 모델링을 적용하여 IAI와 기업 규모, 변동성, 토빈의 q와 같은 기업 수준의 기본 요소 간의 관계를 테스트하는 것.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 분석가들이 기업 간 이원적 선택을 체계적으로 모델링하여 인식된 정보 비대칭 수준을 유추할 수 있는가?
• RQ2 제안된 정보 비대칭 지수는 금융 시장에서 널리 사용되는 정보 비대칭의 대체 지표와 얼마나 높은 상관관계를 보이는가?
• RQ3 어떤 기업 수준의 특성이 IAI가 측정하는 인식된 정보 비대칭 수준을 유의미하게 예측하는가?
• RQ4 전통적인 대체 지표에 비해 IAI는 정보 비대칭을 측정하는 모델의 설명력을 얼마나 향상시키는가?

주요 결과

• 정보 비대칭 지수(IAI)는 기존의 표준 대체 지표와 강력한 일치를 보이며, 높은 신뢰성을 확인한다.
• 커버리지, 변동성, 토빈의 q, 기업 규모가 IAI의 통계적 유의성 있는 예측 변수로 확인되었으며, p-값이 전통적 기준 이하였다.
• 분석가 커버리지가 높고 변동성이 낮은 기업은 일관되게 정보 비대칭이 적다고 평가되었으며, 이는 이론적 기대와 일치한다.
• 토빈의 q와 기업 규모는 IAI와 유의미한 음의 상관관계를 보였으며, 이는 더 가치 있고 더 큰 기업일수록 더 투명하다고 인식된다는 것을 시사한다.
• 엘로 기반 알고리즘이 분석가들의 인식을 효과적으로 반영하여 시간과 기업 샘플에 걸쳐 안정적이고 해석 가능한 지수를 생성한다.
• 모델의 회귀 분석 결과는 IAI가 실증 금융 연구에서 유효한 대체 측정 지표로 활용될 수 있음을 확인한다.