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Korean J Financ Stud > Volume 52(4); 2023 > Article
기업명 변경에 따른 장기 시장반응과 재무 안정성과의 관계분석: IT기업을 대상으로*

Abstract

The purpose of this study is to analyze the variance in the impact of market response on a firm’s financial stability subsequent to a corporate name change, based on whether or not it is delistable. In view of this, a regression analysis was conducted on IT firms listed on the KOSDAQ market spanning the years 2000 to 2019. The main findings are as follows. First, the higher the market response to the corporate name change, the higher was the firm’s financial stability. Second, financial stability varies depending on the potential for delisting. In other words, for firms classified as delistable (listable), the implementation of corporate name change triggers a negative (positive) effect on their financial stability. Third, regardless of the delisting status, the better the market response to the corporate name change strategy, the more positive is the impact on the financial stability of both groups. These findings are reaffirmed through robustness analysis, and it is confirmed through additional analysis that they are maintained for a protracted period of 3 years. Therefore, this study posits that KOSDAQ IT firms can elicit different market reactions depending on how they plan their corporate name change strategy, thereby potentially influencing their financial stability.

요약

본 연구의 목적은 상장폐지(유지)가능 여부에 따른 IT기업의 기업명 변경전략으로 인한 시장반응이 이후 기업의 재무 안정성에 미치는 영향의 차이를 분석하고자 한다. 이를 위하여 2000년부터 2019년까지 코스닥시장에 상장된 IT기업을 대상으로 회귀분석을 실시한다. 본 연구의 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 기업명 변경 전략으로 인한 시장반응이 높을수록 기업의 재무 안정성이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 상장유지가능 여부에 따라 재무적 안정성에는 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉 상장폐지가능 기업의 경우에는 기업명 변경 전략 추진 후, 기업의 재무안정성에 부정적인 영향을, 상장유지기업의 경우에는 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 상장유지가능 여부에 관계없이 기업명 변경 전략에 따른 시장반응이 좋을수록 두 그룹은 모두 재무 안정성에 긍정적인 영향을 받는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 강건성 분석에서도 동일한 결과를 도출하였으며, 추가분석에 의하여 3년 동안 장기적으로 지속되고 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구는 코스닥 IT 기업이 기업명 변경 전략을 어떻게 기획하느냐에 따라 시장의 반응을 달리 얻을 수 있으며, 이로 인하여 기업의 재무적 안정성에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.

1. 서론

브랜드 컨설팅 그룹으로 세계인 명성을 떨치고 있는 영국의 Interbrand는 매해마다 세계 100대 브랜드를 발표한다. 2022년 말 현재 ‘Best Global Brands’의 1위의 자리는 Apple (482,215$m, +18%)이 차지했으며, 그 뒤를 이어 Microsoft(278,288$m, +32%), Amazon (274,819$m, +10%), Google(251,751$m, +28%), Samsung(98,689$m, +17%)이 차례로 2위~5위에 올랐다. 상위 100개 brand의 가치는 2021년 2,667,524백만 달러에서 2022년 3,088,930백만 달러로 전년 대비 16% 증가했고, 역사상 가장 빠른 브랜드 가치 증가율을 기록했으며, 처음으로 평균 브랜드 가치가 미화로 2조 달러를 넘어섰다. 금융 시장은 지난 몇 십년 동안 상당한 변동성을 보이고 있지만, 세계적인 브랜드의 가치는 꾸준히 증가하고 있다. 이 중에서도 가장 빠르게 성장하고 가장 가치 있으며, 최고의 성과를 내는 부문은 여전히 기술 분야들이다. 1위에서 5위까지 모두가 IT와 관련된 기업들이며, 또한 이것들은 대부분이 기업명인 것이 특징이다. 1위에 랭크된 ‘Apple’의 2022년 브랜드가치는 482,215백만 달러이다. 2022년 현재 5위인 Samsung의 브랜드가치는 약 98,689억 달러 정도로 이들의 브랜드 가치는 그들이 사력을 다해 벌어들인 한 해 영업이익 대비 세 배에서 열 배가 넘는다(Park and Shin, 2022; Park and Kim, 2012). 많은 기업들은 무형자산을 보유하고 있고, 그 중에서도 더욱 중요한 자산 중 하나가 기업명 또는 실제 기업명으로 전달되는 평판이다(Tadelis, 1999). 기업의 내외부 이해관계자들에게 기업의 정체성(identity)을 보다 간결하게 전달할 수 있는 가장 대표적인 브랜드가 기업명(corporate name)이다(Park et al., 2022a)이다. 기업명은 조직의 정체성을 나타내는 가장 중요한 요소로서 기업명 변경에 대한 기업의 의사결정은 마케팅적 뿐만 아니라 재무적으로 그리고 전략적으로 효과를 가지고 있으며, 또한 그 가치는 매우 크다고 할 수 있다(Park and Kim, 2012). 기업명 변경은 기업의 이해관계자들이 다수의 정책적인 논의과정을 거친 결과이며, 그 영향은 오래 지속된다(Andrikopoulos et al., 2007; Horsky and Swyngedouw, 1987). 지속가능성을 위한 전략적 차원에서 세계의 수천 개의 기업들이 매년 그들의 기업명을 변경해오고 있다. 기업명 변경이 이해관계자들에게 호재(bullish factors)신호로서의 역할을 하므로 기업이 이러한 전략을 통해 경제적 이득을 얻을 수 있을 것이다(Cornell and Shapiro, 1987). 이렇듯 기업의 가치에 영향을 미치는 여러 요인들 중 하나로 기업명 변경이 중요한 이슈가 되고 있다.
한국예탁결제원이 2022년 발표한 자료에 따르면 한국증권시장에서 기업명을 변경시키는 회사들은 매년 증가하고 있다. 2021년에는 상장사 중 KOSPI 39개사, KOSDAQ 83개사 총 122개사가 기업명을 변경하였고, 이는 전년(95개사) 대비 28.4%(27개사) 증가한 수치이다. 기업명 변경 이벤트에 대하여 한국증권시장의 독특한 점은 KOSDAQ 시장에서의 기업명 변경이 2배 이상 많다는 것이다. 2022년 상반기 중에만 66개사가 기업명을 변경을 진행하였는데, 이들 중 77.27%가 KOSDAQ 소속 기업이다. 또한 한국 상장 기업의 전체 기업명 변경 중 매년 약 40%∼ 60% 정도가 IT 관련 기업들이다(Park and Park, 2019b). 이에 본 연구에서 한국예탁원의 보고 자료를 검토해본 결과 2000년 이후부터 2022년 말 현재까지 KOSDAQ 소속기업들 중 5회 이상 기업명 변경을 한 기업의 수가 92개사가 넘는다. 그중 티에스넥스젠과 대한그린파워는 10회 이상 기업명 변경을 진행해왔고, 여전히 상장유지 중이지만, 위너지스와 유에이블을 포함하여 37개사는 상장폐지된 것으로 파악되었다.
왜 기업들은 이렇듯 빈번히 기업명을 변경하고 있는 것일까? 단순히 기업의 나쁜 이벤트에서 위기를 모면하기 위하여 전략적 수단으로 가장 빠른 효과를 볼 수 있는 기업명 변경을 선택하는 것일까? 아니면 기업명 변경 전략의 이면에 전략적 효과로써 재무적 효과가 있는 것일까? 기업이 위기의 순간에 기업명 변경을 한다면, 어떠한 상태의 기업들이 그 위기를 모면할 수 있을 것인가? 등의 의구심이 제기될 수 있다. 왜냐하면 한국 IT 기업들은 지속적으로 기업명을 변경하고 있기 때문이다. 이렇듯 지속적으로 한국 IT 기업들이 기업명을 변경하고 있음에도 불구하고 선행연구들은 기업들의 기업명을 변경하는 동기들을 뒷받침 할 수 있는 논리적인 타당성이나 실증적 근거들을 명백하게 제시하지 못하고 있는 실정이다. 그동안 관련 선행연구에서는 단지 기업들이 기업명 변경시 공시에서 제공하는 기업명 변경의 목적1)만을 대상으로 분석(Song, 1991)이 진행되었거나, 기업명 변경 공시에 대한 주가반응(Cornell and Shapiro, 1987; Horsky and Swyngedouw, 1987; Song, 1991; Cooper et al., 2001; Cooper et al., 2005; Lee, 2001; Delattre, 2002; Oh and Hyun, 2003; Oh, 2004; Karim, 2011; Park and Kim, 2012; Green and Jame, 2013; Agnihotri and Bhattacharya, 2017; Park, 2019; Park and Park, 2019a, 2019b; Feng et al., 2022), 그리고 IT, 블록체인, AI, 오일 등 특정 산업에 관련 용어로의 변경과 이에 따른 주가반응(Park and Kim, 2012; Jain and Jain, 2019; Park and Park, 2019b; Akyildirim et al., 2020; Sharma et al., 2020; Wu and Chen, 2022)에 대한 연구들이 주로 진행되어 왔다. 그리고 재무적 효과 측면에서는 기업명 변경 전후로 하여 기업의 개별 재무비율들의 변화를 분석하여 기업명 변경이 기업가치에 미치는 영향을 분석(Oh et al., 2003; Kot, 2011; Park, 2019; Park and Park, 2019a, 2019b)하고는 있으나 종합적 차원에서의 재무 안정성의 개선효과를 분석한 연구는 Park and Shin(2022), Park et al.(2022b)의 연구를 외에는 거의 찾아보기가 어려웠다. 또한 기업명 변경 공시로 인한 시장반응과 연계하여 이후 기업의 재무 안정성의 변화를 분석한 연구도 거의 찾아 볼 수 없었으며, 상장폐지(유지)여부에 따라 그들의 관계에 대해 유의미한 차이가 있는지에 대한 연구도 이루어지지 않은 것으로 보인다.
이에 본 연구에서는 기존 국내외 기업명 변경 선행연구에서 다루지 않고 있는 급변하는 경영환경에서 한국 IT 기업들이 지속적으로 기업명을 변경하는 이면에 있는 목적으로 기업명 변경 후 재무적 안정성(financial stability) 효과 측면에서 분석하고자 한다. 특히 상장폐지 위기 기업들이 막대한 비용을 들여 기업명을 변경하는 전략을 추진한다는 것이 과연 옳지 않은 일인지 알아보기 위하여 기업명 변경 시 시장반응이 이후 기업의 재무적 안정성이 어떻게 되었는지에 주안점을 두고 기업명 변경의 실효성을 살펴보고자 한다. 또한 이들의 관계가 상장폐지가능여부에 따라 어떠한 차이가 있는지를 함께 분석한다. 더불어 기업명 변경전략으로 인하여 시장반응이 긍정적이라면 상장폐지가능 여부에 상관없이 기업명 변경 후 재무 안정성에 긍정적인 영향을 미치는 지도 함께 분석함으로써 기업명 변경을 재무 전략적 측면에서 그 실효성을 검증하고자 한다. 따라서 기업의 기업명 변경 전략에 따른 시장반응과 재무적 안정성의 관계 및 상장폐지여부에 따른 이들의 효과에 대한 차이를 분석한 연구가 국내외적으로 거의 진행되지 않았다는 점에서 본 연구의 결과들이 기여할 바가 있을 것이다.
본 연구의 이후 구성은 다음과 같다. 제2장에서는 기업명 변경 관련 선행연구를 검토하여 본 연구의 가설을 도출하며, 제3장에서는 표본을 선정하고, 필요 변수들의 정의과정을 거쳐 본 연구의 모형을 설계한다. 제4장에서는 실증분석의 결과들을 제시하며, 마지막으로 제5장에서는 본 연구의 요약, 시사점 그리고 향후 연구방향 등을 정리하여 결론으로 기술한다.

2. 선행연구 검토 및 가설설정

2.1 선행연구 검토

기업명 변경에 대한 선행연구들은 크게 전략적 차원에서의 기업명 변경을 통한 기업가치의 변화에 대한 영향을 주장하는 합리적 가격 가설과 투자자 마니아가설에 따른 시장반응 연구로 나누어 볼 수 있다.
먼저 전략적 차원에서의 기업명 변경을 통한 기업가치의 변화에 대한 연구들은 기업명 변경 이라는 의사결정은 기업의 가치와는 무관하다(Howe, 1982; Karpoff and Rankine, 1994; Bosch and Hirschey, 1989; Karbhari et al., 2004; Kot, 2011)는 연구들과 기업의 가치를 하락시킨다는 연구(Josev et al., 2004; Mase, 2009; Andrikopoulos et al., 2007; Devos et al., 2021; Feng et al., 2022), 그리고 기업명 변경이 기업의 가치를 상승시킨다(Cornell and Shapiro, 1987; Horsky and Swyngedouw, 1987; Song, 1991; Cooper et al., 2001; Cooper et al., 2005; Delattre, 2002; Oh and Hyun, 2003; Oh, 2004; Karim, 2011; Park and Kim, 2012; Green and Jame, 2013; Agnihotri and Bhattacharya, 2017; Zhao et al., 2018; Park, 2019; Park and Park, 2019a, 2019b; Park et al., 2022a)는 연구들로 나누어 볼 수 있다. 우선 기업명 변경은 기업의 가치와 무관하다는 연구들(Howe, 1982; Bosch and Hirschey, 1989; Karpoff and Rankine, 1994; Karbhari et al., 2004; Kot, 2011)을 살펴보면 다음과 같다. Howe(1982)의 연구에서는 미국 기업들을 대상으로 1962년부터 1980년 기업명 변경 공시와 이들 기업들의 주가들 간에 유의미한 관련성을 발견하지 못하였고, 뒤를 이어 Bosch and Hirschey(1989)의 연구와 Karpoff and Rankine(1994)의 연구가 미국 기업들을 대상으로 관련 연구를 진행하였으나 기업명 변경 전략이 기업의 주가에 영향을 미칠 만큼의 유의미한 효과는 없다고 보고 하였다. Bosch and Hirschey(1989)의 경우, 1979년부터 1986년까지 미국 기업의 기업명 변경에 대한 시장 반응을 연구하였으나, 시장 반응의 유의미한 증거를 찾지 못하였다. Karpoff and Rankine(1994) 역시 기업명 변경은 사업 구조를 변화시킨다거나 기업 미래 성과에 대한 정보들을 시장에 제공하는 역할을 하기는 하나 그에 따른 기대 이상의 비용 발생 등으로 인하여 기업명 변경 전략이 기업의 가치에 어떠한 영향도 미치지 못한다고 하였다. 이러한 결과는 뒤이어 말레이시아 기업들을 대상으로 연구한 Karbhari et al.(2004) 연구에서도 역시 동일한 결론을 도출하였다. 홍콩 기업들을 대상으로 연구한 Kot(2011)는 장기적인 측면에서는 기업명 변경과 주가와의 관계는 없다고 보고하였다. 그리고 기업명 변경이 기업의 가치를 하락시킨다는 연구들도 존재한다(Josev et al. 2004; Andrikopoulos et al., 2007; Mase, 2009; Devos et al., 2021; Feng et al., 2022). Josev et al.(2004)의 연구에서는 기업명 변경을 한 호주 기업들의 주가 하락을 유발하므로, 기업명 변경 전략이 기업의 가치를 하락시킨다고 보고하였으며, 영국 기업들을 대상으로 한 Mase(2009)와 Andrikopoulos et al.(2007)의 연구에서도 역시 동일한 결과를 제시하였으며, Mase(2009)의 연구에서는 투자자들이 영국 기업들의 기업명 변경공시에 부정적으로 평가한다고 보고하였다. Devos et al.(2021)의 연구에서는 미국 기업들을 대상으로 연구한 결과, 투자자들이 기업명 변경에 대하여 부정적으로 평가한다고 밝혔다. Feng et al.(2022)의 연구에서는 중국 기업들을 대상으로 기업명 변경이 기업들의 장기주식수익률에 상당히 부정적인 영향을 미친다고 보고하였다. 마지막으로, 기업명 변경이 기업의 가치를 상승시킨다는 연구들이 있다(Cornell and Shapiro, 1987; Horsky and Swyngedouw, 1987; Song, 1991; Cooper et al., 2001; Delattre, 2002; Oh and Hyun, 2003; Oh, 2004; Karim, 2011; Park and Kim, 2012; Green and Jame, 2013; Agnihotri and Bhattacharya, 2017; Zhao et al., 2018; Park, 2019; Park and Park, 2019a, 2019b; Park et al., 2022). Horsky and Swyngedouw(1987)의 연구에서는 기업명 변경이 상당한 시간과 비용의 소요를 이유로 기업의 가치에 부정적 영향을 미칠 것으로 예측하였으나, 1981년부터 1985년 동안 이루어진 기업명 변경 사례를 연구한 결과 유의한 비정상수익률이 발생함을 확인하였다. Cornell and Shapiro(1987)의 연구에서는 기업명 변경이 고객들, 피고용자들 그리고, 공급자들에게 호재의 신호로써 작용하게 되므로 결국 기업 거래에 유의미한 긍정적인 영향을 미친다고 보고하였다. Karim(2011)의 연구에서는 프랑스 기업들 사이에서 기업명 변경의 공시에 대하여 긍정적인 시장반응을 확인하였다. Agnihotri and Bhattacharya(2017)는 봄베이 증권거래소 상장기업들을 대상으로 기업명 변경에 대한 시장반응을 분석한 결과, 이들의 긍정적인 반응을 발견하였으며, 이는 통계적으로 유의하였다고 보고하였다. Klein and Leffler(1981)의 연구, Cornell and Shapiro(1987)의 연구, Cooper et al.(2001)의 연구, 그리고 Delattre(2002)에서도 동일한 결과를 도출하였다. 국내 연구의 경우에는 Song(1991)이 한국 거래소 74개 기업을 대상으로 기업명 변경이 주가에 미치는 영향을 분석해본 결과, 부분적으로 기업명을 변경한 기업의 경우에는 유의한 영향이 존재하지 않았으나 전체적으로 기업명을 변경한 기업의 경우에는 유의한 비정상 초과수익이 발생한 것으로 나타났다. Oh and Hyun(2003)은 1990년부터 1997년까지 한국거래소에 상장된 비금융기업들을 대상으로 기업명이 변경된 122건에 대하여 변경 전‧후 9일간(공시 전‧후 4일)의 주가반응을 실증분석하였으며, 그 결과 기업명 변경으로 인하여 기업의 가치 즉, 주가에 긍정적인 영향을 미친다고 보고하였다. Park(2019)은 한국 KOSDAQ 시장의 효율성 분석과 더불어 순수하게 기업명을 변경한 경우에도 기업의 가치가 올라간다고 보고하였다. 이외에도 Oh(2004), Park and Kim(2012), Park and Park(2019a, 2019b), Park et al.(2022a) 등의 연구들에서도 이와 동일한 결과를 도출하였다. 더불어 Park(2019)와 Park et al.(2022a)은 한국 기업들의 기업명 변경을 대상으로 기업명 변경 공시효과가 단기는 물론이고 그 효과가 장기까지 유지된다고 보고하였다. 비교적 최근의 연구들은 기업명 변경이 기업가치를 상승시킨다는 결론들을 제시하고 있다(Park and Kim, 2012; Karim, 2011; Agnihotri and Bhattacharya, 2017; Park and Park, 2019a, 2019b; Park, 2019; Park et al., 2022a).
기업명 변경은 일반적으로 기업들이 기업의 가치를 높이기 위한 전략적 의사결정의 결과로 해석된다. 그러나 기업명 변경은 기업의 특정한 의도에 의하여 수행되기도 한다. 이는 투자자 매니아 가설로 설명될 수 있다. 투자자 매니아 가설이란 댓가의 정도를 막론하고 투자자들이 뜨거운 시장과 연계되기를 열망하며, 시장이 뜨거운 동안에 기업명 변경에 대한 시장의 반응이 중요하며 긍정적이라고 보는 것이다(Cooper et al., 2001). Lee(2001)와 Cooper et al.(2001)는 2000년 전·후 인터넷 버블이 발생한 시기에 미국 나스닥(NASDAQ)을 중심으로 ‘.com’을 기업명에 포함한 기업명 변경에 대한 시장반응 연구에서는 공시일 전·후로 관련 기업들의 주가가 크게 상승하였음을 보고하였다. 그러나 인터넷 버블붕괴 시점의 후행 연구에서는 IT기업의 기업명 변경 자체는 주가에 긍정인 영향을 미치지만, 기업명에서 ‘.com’, ‘.net’ 또는 ‘internet’을 제거한 경우만 유의미하게 긍정적인 영향을 미쳤다(Cooper et al., 2005). Cooper et al.(2005)은 그들의 연구에서 특히 기업명 변경 공시일 전·후로 하여 60일 이내에 높은 비정상수익률이 집중되었고, 기업명 변경 공시 후에도 비교적 높은 비정상수익률이 발생한다고 보고하였다. 이들 선행연구들은 모두 단기 기업명 변경을 중심으로 연구가 진행 되어졌다. Park and Park(2019b)과 Park et al.(2022a)은 이와 관련 국내 기업을 대상으로 연구를 진행하였으며, IT 기업들의 기업명 변경의 효과는 긍정적이나 IT관련 기업명으로의 변경은 기업가치에 무의미함을 보고 하였다. 최근에는 핀테크, 암호화폐, 블록체인, AI와 관련된 기업명으로 교체한 기업의 기업가치 변화를 분석한 연구들이 진행되었으며, 관련 상호로 변경한 경우 유의한 양(+)의 주가반응이 나타났다(Zhao et al., 2018; Jain and Jain, 2019; Akyildirim et al., 2020; Sharma et al., 2020; Chen et al., 2022; Wu and Chen, 2022). Jain and Jain(2019)은 ‘블록체인’ 또는 ’비트코인’이라는 단어를 상호에 포함하여 변경하였을 때 기업들은 기업명 변경 공시 후 2개월 동안 지속되는 상당한 양(+)의 비정상적 수익을 얻는다는 것을 발견하였으며, 이러한 결과는 Akyildirim et al.(2020), Sharma et al.(2020), Chen et al.(2022)의 연구에서도 동일한 결과가 나타났다. Zhao et al.(2018)의 연구에서는 암호화폐와 관련이 없는 기업이 관련 기업명으로 변경 공시하였는데도 이와 같은 단어들을 추가했을 때 긍정적인 비정상수익률이 유의미하게 나타난 바가 있으며, 이러한 결과는 2000년대 닷컴 열풍 때도 Lee(2001)와 Cooper et al.(2021) 연구에서 유사한 결과가 도출되었다. Wu and Chen(2022)은 AI 이름을 가진 AI ETF의 구성주는 상당한 양(+)의 비정상적인 수익률을 보여 ETF 이름에 특정 단어를 포함하면 구성주식에 대해 유리한 이름 프리미엄을 생성할 수 있음을 시사하였다.
상기의 선행 연구들은 투자자들이 기업의 기업명 변경에 대하여 어떻게 인식하는지를 시장반응을 조사한 것이므로 기업명 변경으로 인한 기업들의 내부적인 변화를 살펴 볼 필요가 있을 것이다. 기업명 변경전략에 따른 효과로서 기업의 내부적 변화로는 대표적으로 기업의 재무 상태와 경영성과로 측정될 수 있는데, 기업명 변경과 관련된 선행연구들은 단편적 비율 변화에 대한 보고를 한 일부 연구만이 존재한다(Oh et al., 2003; Kot, 2011; Park and Park, 2019a, 2019b; Park, 2019; Park et al., 2022b). Oh et al.(2003)은 기업들의 기업명 변경 결과, 기업명 변경 기업들의 매출액은 상승하였으나, 동시에 엄청난 비용이 증가하여 영업이익에는 상승효과가 존재하지 못한 것으로 나타났다. Kot(2011)는 기업명 변경과 기업의 영업실적과는 관련이 없다고 보고하였고, Park(2019)은 기업명 변경으로 인한 기업들의 총자산, 자본총계, 부채총계, 유동부채, 매출액, 시가총액은 유의미하게 증가하였으나, 영업이익은 유의미한 관계를 나타내지 않았고, 당기순이익은 반대로 유의미하게 감소하였다고 보고하였다. 이러한 결과는 Park and Park(2019a, 2019b)의 연구에서도 동일한 결과들을 보고하였다. 비교적 최근 Park et al.(2022b)의 연구에서는 한국 상장기업을 대상으로 기업명 변경 후 재무적 제약의 변화를 분석한 결과, 재무적 제약이 호전되었음을 보고하였다. 그러나 이 연구들 역시 기업명 변경 전후의 단기간의 단편적인 개별 재무비율들의 변화만을 분석하였다는 한계점이 있다.

2.2 가설설정

4차 산업혁명시기에 접어든 현재 IT 기업들의 경영환경은 특히 불확실성이 더욱 커지고 있으며, 그것의 변화의 속도는 급속도로 빨라지고 있다. 이런 환경변화 속에서 IT기업들은 생존하기 위해서 끊임없이 노력해야 한다. 불완전한 자본시장에서 IT기업들은 때때로 재무적 제약에 직면하게 되며, 이렇게 될 경우 재무 안정성이 나빠져 기업의 생존과 직결될 수 있는 중요한 투자 기회를 포기해야 될 수도 있다. 만약 IT기업들이 이러한 상황에 직면하게 되면, IT기업들은 기업명 변경이라는 전략을 실행함으로써 재무적 제약 상황을 완화시킬 수도 있다(Park and Shin, 2022). 기업명은 조직의 개성에 있어서 필수적인 요소이며, 시장에 그 가치를 전달하고(Delattre, 2002), 기업의 이미지를 나타내는 가장 대표적인 수단으로 매우 중요한 역할을 하며(Mase, 2009), 기업의 내부와 외부 이해관계자들에게 기업의 정체성을 간결하면서도 명확하게 전달할 수 있는 대표적인 수단이다(Park et al., 2022a). 기업의 이름은 조직의 정체성을 가장 잘 표현할 수 있는 항목이며, 기업명 변경에 대한 의사결정은 재무, 마케팅 등의 분야에서 전략적으로 상당한 효과를 가져 올 수 있다(Park and Kim, 2012). 또한 기업명 변경은 광고의 일환으로 고객에게 제품의 품질을 최소한 보장한다는 약속으로 그 기업의 제품에 대한 시장 수요를 증가시키기도 한다(Klein et al., 1981). 따라서 기업명은 기업의 정체성을 나타내는 가장 핵심 요소이기 때문에 기업명 변경에 대한 기업의 의사결정은 다양한 전략적 효과들을 가지고 있다고 볼 수 있다(Park, 2019). 그러나 기업명 변경은 기업에게 이득과 비용을 함께 유발시킨다(Park et al., 2022b). 그럼에도 불구하고 기업들이 여러 차례 기업명을 변경한다는 것은 기업의 지속가능성을 위하여 재무 안정성 측면에서 이점을 얻기 위한 전략일 수 있다. 재무 안정성이 낮은 경우 기업의 도산가능성은 높아지고(Altman, 1968), 이는 곧 상장폐지로 이어질 수 있다. 도산가능성이 높아진다면 기업들은 자본조달 과정에서 그러한 제약이 작용 될 수 있다. 따라서 이러한 기업들은 도산가능성을 낮추려고 할 것이며, 이는 결국 기업의 전략적 선택들과 연결될 것이다. 기업은 기업명 변경이라는 전략적 의사결정을 하여 기업의 이미지 개선을 통해 시장반응을 유도함으로써 이후 재무적 안정성을 갖게 된다면, 현재 직면한 도산 가능성을 낮출 수 있을 것이다. 기업명 변경 공시에 따른 주식시장의 반응을 실증분석한 최근 연구들은 기업명 변경이 기업의 주가에 긍정적인 영향을 미친다고 보고하였다(Park and Kim, 2012; Karim, 2011; Agnihotri and Bhattacharya, 2017; Jain and Jain, 2019; Park, 2019; Park and Park, 2019a, 2019b; Sharma et al., 2020; Park et al., 2022a). 또한 Park et al.(2022b)의 연구에서는 기업명 변경 1년 후 기업들의 재무적 안정성에 유의미한 긍정적인 관계가 있다고 보고하였다. 그러나 기업명 변경을 한 모든 기업들이 동일하게 재무적 안정성이 좋아지지는 않을 것이다. 기업명 변경에 대한 시장반응에 따라 재무적 안정성에 차이가 존재할 것이라고 예측된다. 기업명 변경으로 인하여 시장반응이 좋을 경우, 기업은 이후 자본조달이 상대적으로 용이해짐으로써 상대적으로 높게 재무적으로 안정성을 얻을 수 있을 것이다. 본 연구는 이에 아래와 같이 연구가설(H1)을 설정한다.
Hypothesis 1: 기업명 변경전략으로 인한 시장반응(주가)은 기업명 변경 후 기업의 재무 안정성에 영향을 미칠 것이다.
상장폐지 위기의 기업들은 재무 불안정성이 기업명 변경과 같은 투자의사결정을 내리는데 있어서 제약이 되는 요인일 것이다(Kaplan and Zingales, 1997, 2000; Almeida and Campello, 2007). 그러나 외부자본의 조달이 원활하지 않은 재무 불안정 상태의 기업들이 현재의 NPV가 높을 수 있는 투자를 나중으로 미룰 경우, 미래 시점에 막상 필요한 만큼의 자본을 확보하지 못하게 된다면 아무리 좋은 투자안일지라도 시행하지 못할 위험도 존재한다. 이러한 이유로 상장폐지 위기의 기업들이 상대적으로 투자를 조기에 신속하게 집행하려는 유인이 크다(Whited, 1992; Hirth and Viswanatha, 2011). 즉 불확실성의 증가는 상장폐지가능 기업이 미래 자금조달에 실패할 가능성을 높이므로 이들이 기업명 변경 전략을 신속하게 집행할 유인을 강화시킨다는 것이다. 그러나 기업명 변경 전략을 진행하는 과정에서 관련 비용이 많이 들게 되는데 상장폐지가능 기업이 이러한 전략을 추진할 경우에 기업명 변경 후 기업의 재무 안정성이 더 악화될 수도 있다. 상장폐지가능 기업이 기업명 변경을 진행하여 관련 비용 등의 부담으로 기업명 변경 후 재무 안정성이 더욱 악화되며 결국 상장폐지에 이를 수도 있다. 최근 Park(2019)의 기업명 변경 후 2년 이내 상장폐지여부에 따른 차이를 분석한 연구에서 기업명 변경 직전 연도의 두 그룹 사이에 재무 특성비율들의 차이가 존재하였으며, 기업명 변경 공시에서 투자자들은 해당 두 그룹에 대해 차별적인 의사결정을 하고 있다고 보고한 바 있다. Park(2019)은 투자자들은 기업명 변경이라는 신호에 의해서만 투자를 진행하는 것이 아니라 기업들의 재무특성까지 인지하고 기업명 변경으로 인하여 가치가 상승가능한 기업들을 중심으로 투자하고 있다고 보고하였다. 이러한 Park(2019)의 결과를 볼 때 기업명 변경 전 상장폐지가능 기업들이 신속히 기업명 변경을 진행하여 기업명 변경에 대한 공시를 통한 신호효과로 기업의 주가를 끌어 올리려고 하지만, 상장유지 기업들과는 달리 주가가 상대적으로 올라가지 않게 되어 이후 기업의 자본조달에 부정적인 영향을 미칠 수 있을 것이고, 기업명 변경 후 재무 안정성이 유의미하게 개선되지 못할 것이다. 이에 본 연구에서는 상장폐지가능성 유무에 따라 기업명 변경 후 기업의 재무 안정성에 차이가 존재할 것으로 보여 본 연구는 아래와 같이 연구가설(H2)을 설정한다.
Hypothesis 2: 상장폐지가능성 여부에 따라 기업명 변경전략으로 인하여 기업명 변경 후 기업의 재무 안정성에 차이가 있을 것이다.
2-1: 상장폐지가능성이 있는 기업이 기업명을 변경을 할 경우 기업명 변경 후 기업의 재무 안정성은 부정적인 영향을 미칠 것이다.
2-2: 상장유지 기업이 기업명을 변경할 경우 기업명 변경 후 재무 안정성은 긍정적인 영향을 미칠 것이다.
연구가설 2의 결과를 기준으로 볼 때 그렇다면 과연 상장폐지가능 기업은 아무 것도 해서는 안 되는 걸까? 현재 재무적으로 불안정한 기업들은 더 이상의 미래는 없는 걸까? 재무적으로 불안정한 기업들이 상대적으로 효율적인 투자전략을 통하여 위기에서 벗어나려고 노력하지 않을까?라는 의구심이 들었다. 기업에 대한 자금조달에 있어서 제약은 전 세계 국가에서 일반적 이다(Beck et al., 2005; Mertzanis et al., 2019). 비록 현재 재무적 제약 상태로 상장폐지가능성이 있는 기업일지라도 기업의 이미지 개선 등의 적절한 기업명 변경전략을 통하여 시장의 긍정적인 반응을 얻어낸다면 이후 기업의 재무 안정성에 영향을 미칠 수도 있을 것이다. 따라서 상장폐지 위기에 처한 IT 기업들도 기업의 지속가능성을 위해 현재의 불안정한 재무상태를 개선하려고 고군분투할 것이며, 이를 위한 전략적인 방법의 일환으로 기업명 변경을 통하여 기업의 내외부 자본 조달을 원활히 하고자 할 것이다. 기업명 변경 공시에 대해 투자자들은 공개된 정보와 신호뿐만 아니라 이면의 근거도 평가한다(Stuart and Muzelec, 2004). 기업명 변경은 상당한 비용과 위험(예: 새로운 기업명에 대한 고객 및 투자자들의 반응 등)이 존재하므로 기업명 변경을 나타내는 신호는 정당해야 한다(Stuart and Muzellec 2004; Tevi, 2013). 이처럼 기업들은 기업명 변경에 대하여 정당해야하고, 기업에 긍정적인 미래현금흐름을 창출하는 데 중요하다고 여긴다면 주주 및 외부 투자자들의 반응은 더 호의적일 것이다(Zhao et al., 2018). 따라서 기업들은 기업의 지속 가능성을 위하여 상장폐지 유무에 상관없이 기업명 변경 공시를 통해 시장에서 긍정적인 반응을 이끌어내기 위하여 부단히 노력할 것이다. 이에 본 연구는 기업의 상장폐지 유무를 막론하고, 적절한 시기에 적절히 기업명 변경 전략을 진행하여 그에 따른 시장반응이 좋다면 기업명 변경 후 자금 조달이 원활해 질 것이고 이는 곧 기업의 재무 안정성에 긍정적인 영향을 미칠 것이라고 예측되며, 이러한 이유로 한국 IT 기업들은 과거에도 현재에도 부단히 기업명 변경전략을 진행하고 있는 것이라고 여겨져 본 연구는 아래와 같이 연구가설(H3)을 추가로 설정한다.
Hypothesis 3: 상장폐지가능 여부에 상관없이 기업명 변경전략으로 인하여 장기 시장반응이 긍정적이라면 기업명 변경 후 재무 안정성에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.
요약하면, 한국 IT 기업들은 기업명 변경에 따라 주식시장이 긍정적으로 반응할 경우, 기업명 변경 후 재무 안정성에 긍정적인 영향을 미칠 것(H1)이며, 기업명 변경 전략이 상장폐지 여부에 따라 기업의 재무 안정성에 미치는 영향에는 차이가 있을 것(H2)이고, 그렇다고 하더라도 상장유지 기업들뿐만 아니라 상장폐지가능 기업들도 효율적으로 기업명 변경 전략을 진행하여 긍정적인 시장반응을 이끌어낸다면, 이 또한 기업명 변경 후 재무 안정성에 긍정적인 영향을 미칠 것(H3)이다. 따라서 본 연구는 상기와 같은 세 개의 가설을 제안한다.

3. 표본 선정 및 연구설계

3.1 표본 선정 및 연구자료 수집

본 연구에서는 한국 코스닥(KOSDAQ Market)에 상장된 IT 산업을 중심으로 2000년부터 2019년까지 기업의 기업명 변경 전략으로 인한 장기 시장반응이 기업의 재무 안정성에 미치는 영향을 분석한다. 또한 기업명 변경 전 상장폐지(유지)가능 여부와 각각의 시장반응에 따른 기업명 변경 후 재무 안정성에 차이가 있는지를 분석한다. 이를 위하여 한국예탁결제원의 보도 자료를 중심으로 코스닥에 소속된 IT 기업들의 2000년부터 2019년까지 기업명을 변경한 사례들 중에서 분할, 합병 등으로 구조적 변경이 있는 경우들과 분석기간 동안 여러 차례 기업명 변경이 이루어져 분석기간 중복의 문제가 있는 경우들을 제외하며, 12월 결산법인이 아닌 기업들 및 자료 수집이 어려운 경우들도 표본에서 제외한다. 기업명 변경 후 재무 안정성에 대한 효과를 1년 경과한 후와 3년 평균 재무 안정성의 지속성을 분석하고, 본 연구의 표본의 수를 충분히 확보하기 위해서 기업명 변경 전 2년 이내 그리고, 변경 후 3년까지 2회 이상 기업명을 변경을 한 케이스들은 본 연구에서 제외한다. 본 연구의 분석을 위하여 최소한의 표본을 구성하고자 함과 기업명 변경 효과가 그 이후까지 가지 않을 것이라는 연구자들의 판단으로 본 연구의 주 분류그룹인 상장폐지(유지)가능 여부에 따라 기업명 변경 후 5년 이내에 상장폐지된 기업을 상장폐지가능기업으로 분류하고 이들의 차이를 분석한다. 이 연구의 분석에 필요한 재무자료는 DataGuide와 Kis-Value 데이터베이스에서 추출하며, 기업명 변경 전 1년부터의 자료와 기업명 변경 후 3년까지의 재무적 자료가 필요하므로 자료 추출기간은 1999년부터 2021년까지이다. 이렇게 정리된 2000년부터 2019년까지 본 연구의 표본의 구성은 전체 기업명 변경 건은 269개이며, 이들 중에서 상장유지 사례는 225개, 상장폐지 사례는 44개이다.

3.2 연구설계

3.2.1 연구모형

본 연구는 IT 기업의 기업명 변경 전략에 따른 시장반응과 그 이후 기업의 재무 안정성의 관계를 분석한다. 본 연구에서는 IT 분야를 중심으로 기업명 변경 공시에 대한 장기 시장반응에 따라 기업명 변경 후 재무 안정성에 의미있는 차이가 존재할 것이라는 가정 하에 가설 1, 가설 2 그리고 가설 3을 검증하기 위하여 [Model 1]에서 [Model 4에 기업의 규모, 레버리지, 유동성, 수익성, 성장성 등 대표적인 재무비율 변수들과 기업명 변경을 시행한 연도와 소속 산업을 포함하여 이들의 효과를 통제하여 회귀분석을 진행한다.
먼저 가설 1을 검증키 위해 [Model 1]과 [Model 2]를 이용하여 기업의 전략적 차원에서의 기업명 변경으로 인한 시장반응(CAR)과 이후 재무 안정성(Zscore)과의 관계를 분석한다. 그리고 가설 2를 검증키 위해 [Model 2]와 [Model 3]를 이용하여 기업명 변경 전략과 재무 안정성 (Zscore)의 관계가 상장폐지가능 여부(DelistDum)에 따라 차이가 있는지를 분석한다. 마지막 으로 가설 3을 검증키 위해 [Model 3]과 [Model 4]를 이용하여 기업의 전략적 차원에서의 기업명 변경으로 인한 시장반응(CAR)과 재무 안정성(Zscore)의 관계가 상장폐지가능여부 (DelistDum)에 따라 차이가 있는지를 분석한다.
(1)
[Model 1] Zscoret+1=β0+β1CAR±1Y + β2lnTAt-1 + β3Levt-1 + β4Liquidityt-1                              +β5ROAt-1 + β6Growtht-1 + β7CEOexpectt+1 + β8Largestt-1                              +β9Foreignert-1 + β10LossDumt-1 + β11lnAget + YearDumt                              +IndustryDumt + ϵt
(2)
[Model 2]Zscoret+1=β0+β1CAR±1Y+β2DelistDum+Controls+εt
(3)
[Model 3]Zscoret+1=β0+β1DelistDum+β2ListDumxCAR±1Y                               +β3DelistDumxCAR±1Y+Controls+εt
(4)
[Model 4]Zscoret+1=β0+β1ListDumxCAR±1Y+β2DelistDumxCAR±1Y                               +Controls+εt
여기에서,
Zscoret+1: t+1기의 Altman의 Z(1968, 2000) 값
CAR±1Y: 기업명 변경 공시에 의한 시장반응에 대한 기업별 누적비정상수익률로 CAR±1Y는 기업명 공시 전‧후 240일로, 총 481일간의 누적비정상수익률
DelistDum: 기업명 변경 후 5년 이내 상장폐지 기업이면 1인 더미변수
ListDumxCAR±1Y: ListDum과 CAR±1Y 상호작용항
DelistDumxCAR±1Y: DelistDum과 CAR±1Y 상호작용항
lnTAt-1: 기업규모, t-1기 말 총자산에 자연로그를 취한 값
Levt-1: 레버리지, 부채비율로 t-1기 말 부채총계를 t-1기 말 자산총계로 나눈 값
Liquidityt-1: 유동성, t-1기 말 유동자산을 t-1기 말 유동부채로 나누어 준 값
ROAt-1: 경영성과, t-1기 말 영업이익을 t-1기 말 총자본으로 나누어 준 값
Growtht-1: 성장성, 매출액성장률로 (t-1기 말 매출액-t-2기 말 매출액)/t-2기 말 매출액x100
CEOexpectt+1: CEO의 기대치로 t+1기의 영업이익에 대한 기대값
Largestt-1: 대주주지분율, t-1기 말 5% 대주주지분율(보통주)
Foreignert-1: 기업 감시, 외국인지분율로 t-1기 말 외국인지분율(보통주)
LossDumt-1: 손실더미, t-1기 말 손실이 발생했으면 1, 아니면 0인 더미변수
lnAget: 업력, t기 말 기업 설립 후 경과 연수
YearDumt: t기 말 연도더미
IndustryDumt: t기 말 산업더미

3.2.2 변수측정

3.2.2.1 종속변수 측정
재무 안정성(재무적 제약 혹은 재무적 곤경)은 다양한 측정치들에 의하여 측정이 가능하다. 본 연구의 종속변수는 재무 안정성 측정치로 Altman(1968, 2000)의 연구에서 도출한 Z Score를 적용2)하여 기업의 기업명 변경 전략에 따른 시장반응이 기업명 변경 후 재무 안정성에 미치는 영향을 분석하고 자 한다(Li, 2011; Ahn et al., 2016; Kim et al., 2021; Sun et al., 2021; Park et al., 2022b). 본 연구에서 종속변수인 Zscore는 기업명 변경 다음 연도의 재무 비율들을 가지고 Altman(1968, 2000)의 Z Score를 적용하여 다음 식 (5)와 같이 본 연구의 표본을 대상으로 계산된다. 본 연구 식 (5)에서 재무 안정성을 나타내는 종속변수인 Zscore는 높(낮)을수록 재무 안정성이 높(낮)다는 것을 의미한다.
(5)
Zscoret+1=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.99X5
X1: 운전자본비율, 유동자산에서 유동부채를 차감하여 총자산으로 나눈 값
X2: 누적수익성비율, 이익잉여금을 총자산으로 나눈 값
X3: 총자산영업이익률, 영업이익을 총자산으로 나눈 값
X4: 자본부채비율, 보통주 시장가치에 부채총계로 나눈 값
X5: 총자산회전율, 매출액을 총자산으로 나눈 값
3.2.2.2 설명변수 측정
본 연구의 가설을 검증하기 위한 주된 설명(관심)변수는 기업명 변경에 따른 시장반응을 나타내는 누적비정상수익률(cumulative abnormal return: CAR)이다(Sim, 2000; Arena et al., 2001; Cooper et al., 2005; Oh, 2004; Sim and Ahn, 2012; Kwak, 2015; Park and Park, 2019a, 2019b; Park et al., 2022a). 기업명 변경에 대한 주식시장의 반응에 대하여 사건연구(Event Study)방법론3)을 적용하여 분석함으로써 그 효과를 측정해볼 수 있다. 기업명 변경을 최초로 공시한 날(announcement day)을 사건일(Event date)4)로 하여 각 기업의 주식의 CAR를 추정한다. 이때 시장조정수익률모형(Market Adjusted Return Model)을 사용하여 CAR를 추정한다. 우선 각 기업의 비정상수익률(abnormal return: AR)을 다음 식 (6)과 같이 산출한다.
(6)
ARk,t=Rk,tRmt
ARk,t: t일의 기업 k의 비정상수익률
Rk,t: t일의 기업 k의 수익률
Rm,t: t일의 코스닥시장 지수 수익률
기업의 전략적 차원에서의 기업명 변경의 장기 시장반응은 공시일을 기준으로 하여 전후240일 (±240)일, 총 481일 간의 CAR로 사용한다(Park et al., 2022a; Park and Shin, 2022). CAR는 위의 식 (6)으로 계산된 각 기업의 AR을 이용하여 다음의 식 (7)에 의해 계산된다. 본 연구의 모든 모형의 관심변수인 CAR5)를 동일한 방법으로 계산하여 적용하여 기업명 변경에 대한 장기 시장반응으로 사용한다.
(7)
CARk,±1Y=t=240t=+240ARk,t
CARk,±1Y: 기업 k의 ±240일의 누적비정상수익률
ARk,t: t일의 기업 k의 비정상수익률
본 연구에서는 [Model 2]~[Model 4]를 추정하기 위하여 상장폐지(유지)가능 여부 변수를 사용한다. 선행연구에서는 주로 연구기간 중 상장유지된 기업들만을 대상으로 하여 실질적으로 시장의 효율성이나 기업의 전략적 효과를 편향적으로 분석하고 있으나 최근 관련 주제로 Park(2019)의 연구에서 상장폐지 기업을 포함하여 분석하는 연구가 진행되고 있는 바 본 연구에서도 상장폐지 기업을 포함하여 이들의 차이가 기업의 기업명 변경 전략에 따른 재무적 안정성 개선효과에 차이를 보이는지 분석하고자 더미 변수로 사용한다. Park(2019)의 연구에서는 상장폐지 여부를 기업명 변경 후 2년 이내로 잡고 있으나 해당 표본이 24건이었다. 본 연구의 특성상 IT 기업들을 대상으로 하는 바 분석을 위한 표본의 수가 충분하지 않은 문제점이 있어 상장폐지 여부를 5년으로 하여 두 집단 간의 차이를 분석하여 본 결과, 주요 변수에서 유의미하게 차이가 있는 것을 확인하였으며, 해당 결과를 <부록 표 1>에 제시하였다. 시장이 효율적이라면 기업의 부실 여부를 가늠하여 시장이 반응할 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 기업명 변경 후 5년 이내에 상장폐지된 기업들을 기업명 변경 전 상장폐지가능 그룹들로 묶고, 상장폐지가능 여부가 기업명 변경전략에 따른 이후 효과로 기업명 변경 후 재무 안정성에 차이(가설 2)가 있는지, 그리고 전략적 차원에서 시장반응을 잘 이끌어낼 경우에 그러한 결과가 기업명 변경 후 재무 안정성에 차별적으로 영향을 미치는 지(가설 3)를 분석하고자 한다. 상장폐지 여부를 기업명 변경 후 5년 이내로 정한 것은 최대한 기업명 변경의 효과를 벗어나지 않는 범위 내에서 본 연구의 분석을 위하여 상장폐지가능 기업들의 샘플로써의 최소한 수를 확보하기 위함이다.
3.2.2.3 통제변수 측정
[Model 1]~[Model 4]를 추정하기 위하여 본 연구에서는 종속변수인 재무 안정성의 대용치인 Zscore에 영향을 미칠 수 있는 관련 변수들을 통제하여 분석한다. 기업특성과 관련 있는 변수 중에서 본 연구의 통제변수로는 lnTA(기업규모), Lev(레버리지), Liquidity(유동성), ROA(수익성), Growth(성장성), CEOexpect(CEO기대), Largest(최대 주주의 지분율), Foreigner(외국인의 지분율), Lossdum(손실), lnAge(업력), Year(연도효과) 및 Industry(산업효과)를 변수로 사용한다(Kang and Min, 2010; Wu, 2010; Chio, 2013; Kwak, 2015; Song, 2018; Park, 2019; Park et al., 2022a, 2022b; Qin and Yang, 2022). lnTA는 기업규모의 대용치로서 전기 총자산에 자연로그를 취한 값이다(Park and Park, 2019a, 2019b; Park et al., 2022a, 2022b; Qin and Yang, 2022). 기업규모(lnTA)가 작을수록 정보의 비대칭성이 상대적으로 높아질 수 있다. 따라서 기업규모(lnTA)가 작은 기업일수록 상대적으로 재무 안정성이 낮을 것으로 기대된다. Lev는 기업 리스크의 대용치로서 부채비율을 의미하며, 전기 말의 부채총계를 전기 말의 자산총계로 나누어 준 값이다. 부채비율(Lev)이 낮을수록 위험이 감소하기 때문(Park, 2019; Wu, 2010)에 기업명 변경에 따른 재무 안정성이 높아질 수 있다. Liquidity는 단기 안정성의 대용치로서 전기 말의 유동자산을 전기 말의 유동부채로 나누어준 값이다. 기업의 단기 지급능력 대용치로 현금 동원력을 가늠하는 지표로서 기업의 재무구조 안정성을 측정하는 비율이다. 만약 기업들이 채무 지불을 위한 단기의 재력(현금)을 갖고 있지 않다면, 장기의 채무를 지불하는 데 더욱 어려움을 가질 것이다. 따라서 Liquidity가 낮을수록 재무 안정성이 낮아질 수 있다. ROA는 기업의 수익성의 대용치로서 영업이익을 자산총계로 나눈 값이다. 경영성과(ROA)가 낮을수록 기업명 변경에 따른 재무 안정성이 낮아질 수 있다. Growth는 매출액의 증감률로 기업의 성장성을 의미하며, 이 값이 낮을수록 기업명 변경에 따른 재무 안정성이 낮아질 수 있다(Wu, 2010; Park et al., 2022b). CEOexpect는 기업명 변경을 앞둔 기업의 내부정보(전략추진 따른 기대치)의 대용치로 기업영업이익에 대한 경영자들의 기대심리효과를 통제하기 위하여 사용하며, 기업명 변경 직후년 말 영업이익에 기업명 변경 연도 말 영업이익을 차감한 값을 기업명 변경 연도말 총자산으로 나눈 값(Song, 2018; Park, 2019)이다. 기업명 변경 전략으로 경영자의 영업성과에 대한 기대치가 높으면, 기업명 변경 후 재무 안정성이 개선될 것으로 보인다. Largest는 대주주지분율의 대용치로 5% 이상의 대주주의 보통주 지분율의 합이다(Park et al., 2022b). 이 값이 높을수록 경영자들에 대한 감시의 역할을 수행할 것이므로 재무 안정성이 개선될 것으로 보인다. Foreigner는 외국인 보통주 지분율로 산출한다. 외국인 주주는 기업 경영활동에 대한 감시자의 역할을 하는 것으로 나타났다(Kang and Min, 2010; Chio, 2013; Park et al., 2022b). 따라서 이 값이 높을수록 재무 안정성이 높을 것으로 보인다. 손실(Lossdummy) 더미가 1인 경우에 즉, 손실이 발생한 기업일 경우에 기업명 변경에 따라 기업의 재무 안정성이 낮아질 수 있다(Park et al., 2022b). lnAge는 기업의 업력으로, 기업의 소속산업에서의 경영의 능숙정도를 통제하기 위함이다(Park and Park, 2019b; Park et al., 2022b; Qin and Yang, 2022). 이를 위해 설립연도에서 기업명 변경 전까지의 기간을 산정하여 자연로그한 값을 사용한다. 이 값이 높을수록 불안정한 사건에 기업이 유연하게 대처할 수 있는 능력이 높을 것이므로 재무 안정성이 높을 것으로 보인다(Park et al., 2022b). 마지막으로 기업명 변경 시기, 소속된 산업에 따라 기업명 변경에 따른 재무적 제약 정도가 달라질 수 있으므로 이들의 효과를 통제하기 위하여 산업(Industry)과 연도(Year)를 더미변수로 연구모형에 포함한다.

4. 실증분석

4.1 기초통계량과 상관관계 분석

<표 1>에 본 연구에서 사용되는 종속변수와 관심변수 그리고 통제변수의 평균(Mean), 일표본통계량 t값(Ho:μ=0), 표준편차(S.D.), 중앙값(Median), 최솟값(Minimum), 최댓값(Ma -ximum) 등의 기초통계량을 제시하였다. 먼저 종속변수인 재무적 기대효과의 대용치인 Zscore의 평균(중앙값)은 2.874(2.258), 최솟값은 -4.512, 최댓값은 -63.936이다. 본 연구의 관심변수인
<표 1>
기초통계량
이 표는 변수들의 기초통계량을 나타낸다. 종속변수는 Altman의 Zscore이고, 관심변수는 기업명 변경으로 인한 시장반응(CAR), 상장폐지가능 여부(DelistDum), 그리고 상호작용항인 상장유지기업의 시장반응 (ListDum*CAR)과 상장폐지가능 기업의 시장반응(DelistDum*CAR)이다. 이를 분석하기 위하여 사용된 통제변수는 lnTA는 총자산의 자연대수로 기업규모를, Lev은 총부채/총자산으로 부채비율, Liquidity은 유동자산/유동부채로 유동비율, ROA는 영업이익/총자산으로 총자산영업이익률, Growth는 직전년도 대비 영업이익 증감율, CEOexpect는 다음 연도에 영업이익에 대한 투자자의 기대치, (직후연도의 영업이익-직년 연도의 영업이익)/직전연도 영업이익, Largest는 최대주주지분율, Foreigner는 외국인 지분율, LossDum는 직전년도의 당기순실손 여부를 나타내는 더미변수, lnAge는 기업의 업력으로 설립연도 이후 기업명 변경까지의 기간이다. *, **, 그리고 ***은 p값이 각각 5%, 1% 그리고 0.1% 이하로 검정 통계량이 유의함을 나타낸다.
Variables N Mean S.D. Median Minimum Maximum
Zscore 269 2.874*** 4.014 2.258 -4.513 -63.936
DelistDum 269 0.164*** 0.371 0.000 0.000 1.000
CAR±1Y 269 0.275*** 0.996 0.204 -2.561 2.652
lnTAt-1 269 6.203*** 0.979 6.112 4.372 8.638
Levt-1 269 0.422*** 0.223 0.420 0.056 0.935
Liquidityt-1 269 2.716*** 3.027 1.780 0.320 14.501
ROAt-1 269 -0.038*** 0.157 0.005 -0.548 0.186
Growtht-1 269 0.094** 0.588 0.019 -0.787 2.255
CEOexpect 269 0.022* 0.152 0.004 -0.290 0.531
Largestt-1 269 31.029*** 16.088 30.320 6.038 66.853
Foreignert-1 269 3.377*** 5.643 0.779 0.000 22.465
LossDumt-1 269 0.517*** 0.501 1.000 0.000 1.000
lnAge 269 3.286*** 0.263 3.258 2.708 3.892
상장폐지가능 여부(DelistDum)의 평균(중앙값)은 0.164(0.000)이다. 기업명 변경에 따른 시장 반응의 대용치인 CAR±1Y의 평균(중앙값)은 0.275(0.204)이다. 표본으로 선정된 기업들의 기업명 변경으로 인한 시장 반응은 대체적으로 양(+)의 값을 나타내고 있으며, 그 값은 0.1%의 수준에서 통계적으로 유의미하였다. 이는 기업명 변경으로 인하여 투자자들의 입장에서는 약 27.5%의 비정상수익률을 얻을 수 있다는 것을 의미하고, 기업의 입장에서는 시장가치가 시장평균 보다도 그 만큼 더 상승한다는 의미로 기업명 변경에 따른 기업가치의 상승으로 해석할 수 있다. 이러한 결과는 Park et al.(2022a)의 연구와 일치한다(Park and Kim, 2012; Agnihotri and Bhattacharya, 2017; Jain and Jain, 2019; Park and Park, 2019a, 2019b; Sharma et al., 2020; Park et al., 2022a).
본 연구에서는 가설들을 검증하기 위하여 이상치(outlier)에 의한 변수들의 특성에 대한 오염을 방지하기 위하여 모든 변수들을 1%와 99% 수준에서 원저화(Winsorization)시켰다.
<표 2>는 종속변수와 관심변수(설명변수) 그리고 통제변수들의 상관관계를 나타내고 있다. 종속변수인 Zscore는 시장반응(CAR), 유동성(Liquidity), 수익성(ROA), 성장성(Growth)에 각각 0.241, 0.319, 0.210, 0.008로 p값이 0.01이하에서 아주 높은 양(+)의 상관관계를 나타내고 있으며, 기업규모(lnTA), 최대주주지분율(Largest), 외국인지분율(Foreigner)은 각각 0.145, 0.108, 0.121로 비교적 유의미한 양(+)의 상관관계를, 그리고 상장폐지가능여부(DelistDum), 레버리지(Lev), 손익여부(LossDum), 기업의 업력(lnAge)에 각각 -0.272, -0.345, -0.176, -0.178로 p값이 0.01이하에서 높은 음(-)의 상관관계를 나타냈다. <표 2>에서 대체적으로 독립변수들 간의 상관계수는 높지 않았으며, 절사분계치(cut-off threshold of 0.7)보다 비교적 낮게 나타났다. 또한 <표 2>에는 제시하지 않았으나 분산팽창요인(Variance inflation Factor: VIF) 역시 분석결과(<표 4><표 7>의 VIFs 참조), 절사분계치(>10)보다 낮게 나타나 다중공선성문제는 없는 것을 확인하였다.
<표 2>
변수 간 상관관계 분석
이 표는 주요 변수들 간의 상관관계를 제시하였다. +, *, **, 그리고 ***은 p값이 각각 10%, 5%, 1% 그리고 0.1% 이하로 검정 통계량이 유의함을 나타낸다. 변수들의 정의는 Ⅲ. 표본 선정 및 연구설계의 2. 2) 연구모형 및 <표 1>의 글머리 참조.
Variables (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12)
(1) Zscore 1.000
(2) DelistDum -0.272*** 1.000
(3) CAR±1Y 0.241*** -0.125* 1.000
(4) lnTAt-1 0.145* -0.207*** -0.112+ 1.000
(5) Levt-1 -0.345*** 0.070 -0.068 -0.092 1.000
(6) Liquidityt-1 0.319*** 0.010 0.040 -0.098 -0.575*** 1.000
(7) ROAt-1 0.210*** -0.243*** 0.239*** 0.436*** -0.318*** 0.051 1.000
(8) Growtht-1 0.008** -0.022 0.008 0.015 0.004 -0.050 0.253*** 1.000
(9) CEOexpect 0.034 0.035 -0.031 -0.148* 0.135* 0.013 -0.539*** -0.121* 1.000
(10) Largestt-1 0.108+ -0.189** 0.141* 0.211*** -0.160** 0.008 0.328*** 0.028 -0.081 1.000
(11) Foreignert-1 0.121* -0.033 -0.041 0.284*** -0.008 0.023 0.150* 0.036 -0.090 -0.005 1.000
(12) LossDumt-1 -0.176** 0.186** -0.161** -0.297*** 0.270*** -0.015 -0.625*** -0.209*** 0.220*** -0.290*** -0.159** 1.000
(13) lnAge -0.178** 0.086 0.009 -0.086 0.140* -0.164** -0.033 0.032 0.016 0.002 0.014 0.037
<표 3>
상장폐지가능 여부별 차이분석
이 표는 상장폐지가능여부에 따른 변수들 간의 차이검증(t-test, Mann-Whitney의 u-test)을 한 결과를 나타낸다. +, *, **, 그리고 ***은 p값이 각각 10%, 5%, 1% 그리고 0.1% 이하로 검정 통계량이 유의함을 나타낸다. 여기에서 SD는 표준편차를 의미한다.
Variables Listed Firms ① Delisted Firms ② Mean Differ. (①-②) by t-test Median Differ. M-W’s u-test




Mean Median SD Mean Median SD Mean Differ t-stat. Z-stat.
Zscore 3.329 2.587 3.855 0.384 0.284 3.947 2.945 4.545*** 5.247***
DelistDum 0.000 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000
CAR±1Y 0.330 0.208 0.978 -0.006 0.124 1.051 0.336 2.058* 1.654+
lnTAt-1 6.292 6.167 0.965 5.744 5.764 0.935 0.548 3.462*** 3.501***
Levt-1 0.415 0.424 0.218 0.457 0.411 0.249 -0.042 -1.146 0.874
Liquidityt-1 2.703 1.769 3.013 2.781 1.825 3.128 -0.078 -0.157 -0.182
ROAt-1 -0.021 0.012 0.142 -0.124 -0.084 0.200 0.103 3.265** 3.441***
Growtht-1 0.099 0.023 0.579 0.065 -0.037 0.638 0.034 0.353 0.554
CEOexpect 0.019 0.006 0.140 0.034 -0.006 0.206 -0.015 -0.450 1.162
Largestt-1 32.374 31.120 15.932 24.155 20.220 15.262 8.219 3.150** 3.198***
Foreignert-1 3.458 0.817 5.796 2.962 0.665 4.821 0.496 0.533 0.161
LossDumt-1 0.476 0.000 0.501 0.727 1.000 0.451
lnAge 3.276 3.219 0.267 3.337 3.296 0.236 -0.061 -1.404 -1.928+

Obs. 225 44
<표 4>
시장반응과 상장폐지가능 여부가 재무 안정성(Zscore)에 미치는 효과분석
이 표는 OLS 회귀분석 방법으로 추정한 기업의 기업명 변경에 의한 장기시장반응과 재무안정성과의 관계를 검증한 결과이다. 종속변수는 Altman의 Zscore이고, 관심변수는 기업명 변경으로 인한 시장반응 (CAR±1Y), 상장폐지가능여부(DelistDum), 그리고 상장유지기업의 시장반응(ListDum*CAR±1Y)과 상장 폐지가능 기업의 시장반응(DelistDum*CAR±1Y)을 나타내는 상호작용항이다. 이를 분석하기 위하여 통제변수들(해당산업과 연도 포함)은 모든 모형에 포함되었다. 나머지 변수들의 정의는 Ⅲ. 표본 선정 및 연구설계의 2.2) 연구모형 및 <표 1>의 글머리 참조. 모든 모형들은 모형적합도(F-Value)가 유의 (p<0.001)하였으며, 모형별 독립변수 간 다중공선성(VIFs≤10)과 오차항의 자기상관관계(Durbin- Watson≒2)는 없는 것으로 나타났다. +, *, **, 그리고 ***은 p값이 각각 10%, 5%, 1% 그리고 0.1% 이하로 검정 통계량이 유의함을 나타낸다.
[Model 1] [Model 2] [Model 3] [Model 4] VIFs

Dep.= Zscore Dep.= Zscore Dep.= Zscore Dep.= Zscore

β (t-stat.) β (t-stat.) β (t-stat.) β (t-stat.)
CAR±1Y 0.263*** 0.241*** 1.690
(3.886) (3.613) ~1.709
DelistDum -0.186** -0.187** 1.393
(-3.078) (-3.092) ~1.399
ListDum*CAR±1Y 0.209** 0.233*** 1.653
(3.167) (3.503) ~1.628
DelistDum*CAR±1Y 0.122* 0.121* 1.239
(2.137) (2.086)
lnTAt-1 0.034 0.032 0.029 0.033 2.197
(0.446) (0.427) (0.381) (0.422) ~2.222
Levt-1 -0.123 -0.132+ -0.133+ -0.124 2.196
(-1.598) (-1.744) (-1.747) (-1.597) ~2.199
Liquidityt-1 0.217** 0.220** 0.220** 0.217** 1.938
(2.987) (3.086) (3.080) (2.980)
ROAt-1 0.159 0.115 0.117 0.160 3.700
(1.581) (1.154) (1.170) (1.587) ~3.787
Growtht-1 0.045 0.032 0.031 0.045 1.416
(0.733) (0.525) (0.510) (0.725) ~1.426
CEOexpect 0.131+ 0.109 0.108 0.131+ 1.757
(1.898) (1.607) (1.588) (1.887) ~1.778
Largestt-1 0.031 0.007 0.005 0.030 1.513
(0.478) (0.105) (0.082) (0.466) ~1.542
Foreignert-1 0.038 0.038 0.038 0.038 1.341
(0.629) (0.647) (0.647) (0.628)
LossDumt-1 0.012 -0.025 0.014 0.013 1.496
(0.158) (-0.392) (0.177) (0.165) ~2.243
lnAge -0.032 0.012 -0.025 -0.032 1.494
(-0.505) (0.162) (-0.395) (-0.506) ~2.239
Intercept 3.856 4.409 4.503 3.901
(0.986) (1.148) (1.168) (0.993)
Industry included included included included
Year included included included included
R2 0.416 0.441 0.441 0.416
(Adj. R2) (0.272) (0.300) (0.297) (0.269)
F-Value 2.890*** 3.124*** 3.058*** 2.824***
Durbin-Watson 2.210 2.295 2.292 2.107
Obs. 269 269 269 269
<표 5>
기술통계량과 그룹별 평균차이 분석(dep.=Kscore)
이 표는 상장폐지가능 여부에 따른 Kscore 간의 차이검증(t-test, Mann-Whitney의 u-test)을 한 결과를 나타낸다. 나머지 변수들의 정의는 Ⅲ. 표본 선정 및 연구설계의 2. 2) 연구모형 및 <표 1>의 글머리 참조. ***은 p값이 0.1%이하로 검정 통계량이 유의함을 나타낸다. 여기에서 SD는 표준편차를 의미한다.
Variables All Listed Firms① Delisted Firms② Mean Differ.(①-②) by t-test Median Differ. M-W’s u-test

Mean (Median) Mean (Median) SD Mean (Median) SD Mean Differ t-stat. z-stat.
Kscore -13.516 (-9.415) -11.187 (-8.134) 12.148 -25.428 (-17.845) 21.244 14.241 4.311*** 4.865***
<표 6>
변수 간 상관관계 분석(dep.=Kscore)
이 표는 변수들 간의 상관관계를 나타낸다. 종속변수는 Altman의 Kscore이고, 관심변수는 기업명 변경으로 인한 장기 시장반응(CAR±1Y), 상장폐지가능 여부(DelistDum)이다. Kscore는 -17.862+1.472xlog(총자산)+3.041xlog(총자산/매출액)+14.839x(유보이익/총자산)+1.516x(자기자본의 부가치/ 총부채)로 계산된 값이다. 나머지 변수들의 정의는 Ⅲ. 표본 선정 및 연구설계의 2. 2) 연구모형 참조. +, *, **, 그리고 ***은 p값이 각각 10%, 5%, 1% 그리고 0.1% 이하로 검정 통계량이 유의함을 나타낸다.
Variables (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12)
(1) Kscore 1.000
(2) DelistDum -0.353*** 1.000
(3) CAR±1Y 0.211*** -0.125* 1.000
(4) lnTAt-1 0.365*** -0.207*** -0.112+ 1.000
(5) Levt-1 -0.251*** 0.070 -0.068 -0.092 1.000
(6) Liquidityt-1 0.104+ 0.010 0.040 -0.098 -0.575*** 1.000
(7) ROAt-1 0.453*** -0.243*** 0.239*** 0.436*** -0.318*** 0.051 1.000
(8) Growtht-1 0.106+ -0.022 0.008 0.015 0.004 -0.050 0.253*** 1.000
(9) CEOexpect -0.003 0.035 -0.031 -0.148* 0.135* 0.013 -0.539*** -0.121 1.000
(10) Largestt-1 0.319*** -0.189** 0.141* 0.211*** -0.160** 0.008 0.328*** 0.028 -0.081 1.000
(11) Foreignert-1 0.127* -0.033 -0.041 0.284*** -0.008 0.023 0.150* 0.036 -0.090 -0.005 1.000
(12) LossDumt-1 -0.438*** 0.186** -0.161** -0.297*** 0.270** -0.015 -0.625*** -0.209*** 0.220*** -0.290*** -0.159** 1.000
(13) lnAge -0.050 0.086 0.009 -0.086 0.140* -0.164** -0.033 0.032 0.016 0.002 0.014 0.037
<표 7>
시장반응과 상장폐지가능 여부가 재무 안정성(Kscore)에 미치는 효과분석
이 표는 OLS 회귀분석 방법으로 추정한 기업의 기업명 변경 변경에 의한 시장 반응과 재무적 개선효과를 검증한 결과이다. 종속변수는 Altman의 Kscore이고, 관심변수는 기업명 변경으로 인한 장기시장반응 (CAR±1Y), 상장폐지가능여부(DelistDum), 그리고 상장유지기업의 시장반응(ListDum*CAR±1Y)과 상장 폐지가능 기업의 시장반응(DelistDum*CAR±1Y)을 나타내는 상호작용항이다. 이를 분석하기 위하여 통제변수들(해당산업과 연도 포함)은 모든 모형에 포함되었다. 나머지 변수들의 정의는 Ⅲ. 표본 선정 및 연구설계의 2.2) 연구모형 및 <표 1>의 글머리 참조. 모든 모형들은 모형적합도(F-Value)가 유의 (p<0.001)하였으며, 모형별 다중공선성(VIFs≤10)과 자기상관관계(Durbin-Watson≒2)는 없는 것으로 나타났다. +, *, **, 그리고 ***은 p값이 각각 10%, 5%, 1% 그리고 0.1% 이하로 검정 통계량이 유의함을 나타낸다.
[Model 1] [Model 2] [Model 3] [Model 4] VIFs

Dep.= Kscore Dep.= Kscore Dep.= Kscore Dep.= Kscore

β (t-stat.) β (t-stat.) β (t-stat.) β (t-stat.)
CAR±1Y 0.198*** 0.175** 1.690
(3.221) (2.903) ~1.709
DelistDum -0.201*** -0.207*** 1.393
(-3.705) (-3.825) ~1.399
ListDum*CAR±1Y 0.118* 0.146* 1.628
(2.013) (2.425) ~1.653
DelistDum*CAR±1Y 0.150** 0.150** 1.239
(2.953) (2.852)
Controls included included included included
Intercept -23.471+ -21.239 -19.887 -22.368+
(-1.774) (-1.650) (-1.549) (-1.692)

R2 0.416 0.548 0.554 0.523
(Adj. R2) (0.272) (0.434) (0.439) (0.403)
F-Value 2.890*** 4.798*** 4.810*** 4.350***
Durbin-Watson 2.210 2.229 2.243 2.002
Obs. 269 269 269 269

4.2 상장폐지가능 여부에 따른 그룹 간 차이분석

<표 3>에는 본 연구의 표본을 상장폐지가능 여부를 기준으로 종속변수와 관심변수(설명변수), 그리고 통제변수들에 대한 상장유지가능 기업과 상장폐지가능 기업 간의 차이를 제시하였다. 이를 위하여 t-test를 통하여 그룹 간 평균 차이가 있는지를 분석하였으며, 더불어 표본의 수가 불충분할 경우 발생할 수 있는 판단 오류를 최소화하기 위하여 차이 검증시 Mann-Whitney의 u-test의 Z통계량과 같은 비모수 통계량을 통해 중위수 차이 검증도 함께 제시하였다.
먼저 본 연구의 종속변수인 재무 안정성 대용치인 Zscore를 보면, 상장 기업과 상장폐지가능 기업의 평균(중앙값)은 각각 3.329(2.587)과 0.384(0.284)로 그 평균의 차가 2.945(t-stat. =4.454, p<0.001)로 상장 기업의 평균이 0.1%의 유의수준에서 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 관심변수로 시장반응에 따른 재무 안정성 개선효과를 분석하기 위하여 기업명 변경 전략에 의한 장기 시장반응의 대용치로 CAR±1Y를 사용하였다. 시장반응(CAR±1Y)의 평균(중앙값)은 각각 0.330(0.208)과 -0.006(0.124)로 그 평균차가 0.336(t-stat.=2.058, p<0.05)으로 상대적으로 상장 기업의 평균이 5%의 유의수준에서 약 33.6% 높은 것으로 나타났다. 관련 통제변수를 살펴보면, 기업의 규모(lnTA), 수익성(ROA) 그리고 최대주주 지분율(Largest)은 상장유지가능 기업과 상장폐지가능 기업의 평균차가 각각 0.548(t-stat.=3.462, p<0.001), 0.103(t-stat.=3.265, p<0.01), 그리고 8.219(t-stat.=3.150, p<0.01)로 상대적으로 상장 기업이 상장폐지가능 기업에 비하여 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 기타 다른 변수들은 상장폐지가능 여부에 따른 유의미한 차이는 나지 않는 것으로 보인다. 이러한 결과들은 상장폐지가능 여부에 따른 변수들의 중앙값의 차이분석(M-W’s u-test)에서도 대체적으로 유사한 결과들을 나타내고 있다.

4.3 다변량 분석결과

본 절에서는 기업명 변경 전략에 따른 장기 시장반응과 상장폐지가능 여부 그리고 기업의 재무 안정성과의 관계를 분석한 결과들을 제시한다. 본 연구의 종속변수는 기업명 변경 후 재무 안정성의 대용치인 Zscore이고, 주요 관심변수는 기업명 변경 공시에 따른 장기 시장반응 (CAR±1Y)과 상장폐지가능 여부(DelistDum)이다.
<표 4>는 가설 1에서 가설 3을 검증하기 위하여 설계한 모형들인 [Model 1]에서 [Model 4]를 중심으로 코스닥 상장 IT 기업들의 전략적 차원에서의 기업명 변경에 따른 시장반응 (CAR±1Y)과 상장폐지가능 여부(DelistDum)가 기업의 재무 안정성(Zscore)에 미치는 영향을 분석한 결과들을 제시하고 있다. 우선 기업명 변경에 따른 시장반응은 이후 기업의 재무 안정성에 영향을 미칠 것이라는 가설 1에 대한 분석결과는 [Model 1], [Model 2]에서 제시하고 있으며, 두 모형에서 모두 기업명 변경으로 인한 시장반응이 좋으면 좋을수록 기업명 변경 후 재무적 안정성에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 구체적으로 재무적 안정성(Zscore)에 영향을 미치는 통제변수들을 통제한 [Model 1]과 [Model 2]에서 기업명 변경으로 인한 장기 시장반응(CAR±1Y)과 재무 안정성(Zscore)의 관계를 나타내는 β값들은 각각 0.263(t-stat. = 3.886), 0.241(t-stat.=3.613)로 두 모형 모두 0.1%의 유의수준에서 양(+)의 관계를 갖는 것으로 확인되었다. 이러한 결과들은 가설 1을 지지한다. 최근 선행연구들의 기업명 변경으로 인하여 기업가치가 상승한다는 연구결과들(Park and Kim, 2012; Agnihotri and Bhattacharya, 2017; Jain and Jain, 2019; Park and Park, 2019a, 2019b; Sharma et al., 2020; Park et al., 2022a)을 근거로 했을 때 기업의 기업명 변경 전략은 기업의 시장가치를 상승시키며, 본 연구 가설 1의 분석 결과 시장반응이 좋을수록 기업명 변경 후 기업의 재무 안정성에도 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타난다. 따라서 본 연구의 결과들은 기업명 변경에 따른 시장반응은 이후 기업의 재무 안정성에 영향을 미칠 것이라는 가설 1의 증거로 해석할 수 있다. Park et al.(2022b)의 연구에서는 기업명 변경 1년 후 기업들의 재무적 안정성에 유의미한 긍정적인 관계가 있다고 보고한 바 있으나 본 연구의 결과를 통해 우리는 기업명 변경을 한 모든 기업들이 동일하게 재무적 안정성이 좋아지지는 않았고, 기업명 변경에 대한 시장반응에 따라 재무적 안정성에 차이가 존재한다는 것을 발견하였다.
다음, 상장폐지가능성 여부에 따라 기업명 변경 전략으로 인하여 기업명 변경 후 기업의 재무 안정성에 차이가 있을 것이라는 가설 2에 대한 분석결과는 [Model 2]와 [Model 3]에서 제시하고 있으며, 두 모형에서 모두 상장폐지가능성 여부에 따라 기업명 변경 후 기업의 재무 안정성에 차이가 있는 것으로 나타났다. 구체적으로 재무적 안정성(Zscore)에 영향을 미치는 통제변수들을 통제한 [Model 2]과 [Model 3]에서 상장폐지가능 여부(DelistDum)와 재무 안정성(Zscore)의 관계를 나타내는 β값들은 각각 -0.186(t-stat.=-3.087), -0.187(t-stat. = -3.092)로 모두 1%의 유의수준에서 음(-)의 관계를 갖는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 가설 2, 2-1, 2-2를 지지한다. 따라서 본 연구의 결과들은 기업명 변경 시 상장폐지가능성 여부에 따라 기업의 재무 안정성에 차이를 보이며(가설 2), 상장폐지가능 기업의 경우에는 기업명 변경 후 재무 안정성이 상대적으로 낮고(가설 2-1), 상장유지 기업은 기업명 변경 후 재무 안정성이 상대적으로 높다(가설 2-2)는 증거로 해석할 수 있다.
그리고 상장폐지가능 여부에 상관없이 기업명 변경전략으로 인하여 장기 시장반응이 긍정적 이라면, 기업명 변경 후 재무 안정성에 긍정적인 영향을 미칠 것이라는 가설 3에 대한 분석결과는 [Model 3]과 [Model 4]에서 제시하고 있다. 두 모형에서 모두 기업명 변경으로 인한 시장반응이 좋을수록 상장폐지가능 여부에 상관없이 기업명 변경 후 재무적 안정성에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 구체적으로 재무적 안정성(Zscore)에 영향을 미치는 통제변수들을 통제한 [Model 3]과 [Model 4]에서 기업명 변경 전략에 따른 장기 시장반응(CAR±1Y)과 상장폐지가능 여부(DelistDum)가 재무 안정성(Zscore)과의 관계를 나타내는 상호작용항인 상장유지 기업의 장기 시장반응(ListDum*CAR±1Y)과 상장폐지가능 기업의 장기 시장반응(DelistDum *CAR±1Y)의 β값들은 다음과 같다. 우선 기업의 재무적 안정성(Zscore)과 상장유지 기업의 장기 시장반응 (ListDum*CAR±1Y)의 관계를 나타내는 β값들은 [Model 3]과 [Model 4]에서 각각 0.209(t-stat. = 3.167), 0.233(t-stat. = 3.503)으로 두 모형 모두 1%와 0.1%의 유의수준에서 양(+)의 관계를 갖는 것으로 확인되었다. 기업의 재무적 안정성(Zscore)과 상장폐지가능 기업의 장기 시장반응 (DelistDum*CAR±1Y)의 관계를 나타내는 β값들은 [Model 3]과 [Model 4]에서 각각 0.122(t-stat. = 2.137), 0.121(t-stat.=2.086)로 두 모형 모두 5%의 유의수준에서 양(+)의 관계를 갖는 것으로 확인되었다. 이러한 결과들은 본 연구의 가설 3을 지지한다. 따라서 본 연구의 결과들은 상장폐지가능 여부에 상관없이 기업명 변경전략으로 인하여 장기 시장반응이 긍정적이라면, 기업명 변경 후 재무 안정성에 긍정적인 영향을 미칠 것이라는 가설 3의 증거로 해석할 수 있다. 즉 상장유지 기업들은 기업명 변경에 따른 시장반응이 좋다면 이후 기업의 재무 안정성 상대적으로 높으며, 상장폐지가능 기업 역시 기업명 변경으로 인하여 장기 시장반응이 좋다면 기업명 변경 후 재무 안정성이 상대적으로 높다(가설 3)는 증거로 해석할 수 있다.
[Model 1]~[Model 4]에서 함께 분석된 통제변수들을 살펴보면, 유동성의 대용치인 Liquidity는 모든 모형에서 0.1%에서 종속변수인 Zscore와 매우 높은 양(+)의 상관관계를 나타내고 있다. 즉, 기업명 변경 직년 연도의 유동성이 기업명 변경 다음 해의 재무 안정성에 유의한 긍정적인 관계가 있음을 확인하였다. 그리고 재무 위험성 대용치인 Lev(레버리지)는 [Model 2]와 [Model 3]에만 10%의 유의수준에서 음(-)의 관계를, 기업의 기대수익성 대용치인 CEOexpect는 [Model 1]과 [Model 4]에만 10%의 유의수준에서 양(+)의 관계를 나타내고 있음이 확인되었다. 즉 유동성이 높을수록, 위험성(안정성이)이 낮을(높을)수록 그리고 CEO 기대치가 높을수록 기업명 변경 후에 기업의 재무 안정성이 개선되는 것으로 나타났다. 그 외에 다른 통제변수들은 각 모형별로 유의미한 관계를 나타내고 있지 않았다.

4.4 강건성 분석

본 연구는 기업명 변경 전략에 따른 시장반응과 재무 기대효과의 존재를 분석하기 위하여 종속변수를 Altman et al.,(1995)이 한국에 적합하게 고안한 Kscore6)로 정의하여 추가 분석을 진행하였다. 앞서 진행한 Zscore를 종속변수로 한 회귀분석의 결과들이 Kscore에서도 동일하게 나타나는 지 살펴보기 위함이다. 다음 <표 5>는 Kscore의 기술통계량과 상장폐지가능 여부에 따른 차이분석(t-test)을 진행한 결과를 제시하였다. Kscore의 평균(중앙값)은 -13.516(-9.418) 이고,. 상장폐지가능여부에 따른 그룹별 평균 차이값은 14.241(t-stat.=4.311, p<0.001)로 기업명 변경 이후 상장유지기업의 경우가 상대적으로 높은 재무 안정성을 보였다. 이러한 결과는 상장폐지가능 여부에 따른 변수들의 중앙값의 차이분석(M-W’s u test)에서도 동일한 결과들을 나타내고 있다. 또한 <표 3>의 Zscore의 평균값차이(t-test)와 중앙값차이(u-test)의 결과들과 동일하다.
다음 <표 6>은 종속변수, 관심변수와 통제변수 간의 상관관계를 나타내고 있다. 종속변수인 Kscore는 시장반응(CAR±1Y), 기업규모(lnTA), 수익성(ROA), 최대주주지분율(Largest)에 각각 0.211, 0.365, 0.453, 0.319로 p값이 0.001이하의 아주 높은 양(+)의 상관관계를 나타내고 있으며, 유동성(Liquidity), 성장성(Growth), 외국인지분율(Foreigner)은 각각 0.104, 0.106, 0.127로 비교적 유의미한 양(+)의 상관관계를, 그리고 상장폐지가능여부(DelistDum), 레버리지(Lev), 손익여부(LossDum)에 각각 -0.353, -0.251, -0.438로 p값이 0.001 이하의 높은 음(-)의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 즉, 종속변수인 Kscore는 관심변수인 CAR에 높은 양의 관계를 상장폐지가능 여부에 높은 음(-)의 관계를 가지고 있는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 <표 4>의 Zscore의 결과와 동일하다. 다른 통제변수 역시 종속변수인 Kscore와의 관계에서 p값은 다소 차이가 있으나, 관계 부호는 동일함을 알 수 있다.
<표 7>은 가설 1에서 가설 3을 검증하기 위하여 설계한 모형들인 [Model 1]에서 [Model 4]를 중심으로 코스닥 상장 IT 기업들의 전략적 차원에서의 기업명 변경에 따른 장기 시장반응
(CAR±1Y)과 상장폐지가능 여부(DelistDum)가 기업의 재무 안정성(Kscore)에 미치는 영향을 분석한 결과들을 제시하고 있다. 우선 기업명 변경에 따른 시장반응은 이후 기업의 재무 안정성에 영향을 미칠 것이라는 가설 1에 대한 분석결과는 [Model 1], [Model 2]에서 제시하고 있으며, 두 모형에서 모두 기업명 변경으로 인한 시장반응이 좋으면 좋을수록 기업명 변경 후 재무적 안정성에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 구체적으로 재무적 안정성(Kscore)에 영향을 미치는 통제변수들을 통제한 [Model 1]과 [Model 2]에서 기업명 변경으로 인한 시장반응 (CAR±1Y)과 재무 안정성(Kscore)의 관계를 나타내는 β값들은 각각 0.198(t-stat.=3.221, p<0.001), 0.175(t-stat.=2.903, p<0.01)로 두 모형 모두 매우 높은 유의수준에서 양(+)의 관계를 갖는 것으로 확인되었다. 이러한 결과들은 <표 4>의 Zscore와 마찬가지로 가설 1을 강하게 지지한다. 강건성 분석결과, 본 연구 가설 1의 분석결과는 시장반응이 좋을수록 기업명 변경 후 기업의 재무 안정성에 유의미하게 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과들은 기업명 변경전략으로 인한 시장반응(주가)은 기업명 변경 후 기업의 재무 안정성에 영향을 미칠 것이라는 가설 1의 증거로 해석할 수 있다.
다음, 상장폐지가능성 여부에 따라 기업명 변경전략으로 인하여 기업명 변경 후 기업의 재무 안정성에 차이가 있을 것이라는 가설 2에 대한 분석결과는 [Model 2]와 [Model 3]에서 제시하고 있으며, 두 모형에서 모두 상장폐지가능성 여부에 따라 기업명 변경 후 기업의 재무 안정성에 차이가 있는 것으로 나타났다. 구체적으로 재무적 안정성(Kscore)에 영향을 미치는 통제변수들을 통제한 [Model 2]과 [Model 3]에서 상장폐지가능 여부(DelistDum)와 재무 안정성(Kscore)의 관계를 나타내는 β값들은 각각 -0.201(t-stat.=-3.705, p<0.001), -0.207(t-stat.=-3.825, p<0.001)로 두 모형 모두 매우 높은 유의수준에서 음(-)의 관계를 갖는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 <표 4>의 Zscore와 마찬가지로 가설 2, 2-1, 2-2를 강하게 지지한다. 따라서 이러한 강건성 결과들은 기업명 변경 시 상장폐지가능성 여부에 따라 기업의 재무 안정성에 차이를 보이며(가설 2), 상장폐지가능 기업의 경우 기업명 변경 후 재무 안정성이 상대적으로 낮고(가설 2-1), 상장유지 기업은 기업명 변경 후 재무 안정성이 상대적으로 높다(가설 2-2)는 증거로 해석할 수 있다.
그리고 상장폐지가능 여부에 상관없이 기업명 변경전략으로 인하여 장기 시장반응이 긍정적이라면, 기업명 변경 후 재무 안정성에 긍정적인 영향을 미칠 것이라는 가설 3에 대한 분석결과는 [Model 3]과 [Model 4]에서 제시하고 있다. 두 모형에서 모두 기업명 변경으로 인한 시장반응이 좋을수록 상장폐지가능 여부에 상관없이 기업명 변경 후 재무적 안정성에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 구체적으로 재무 안정성(Kscore)에 영향을 미치는 통제변수들을 통제한 [Model 3]과 [Model 4]에서 기업명 변경 전략에 따른 시장반응(CAR±1Y)과 상장폐지가능 여부(DelistDum)가 재무 안정성(Kscore)과의 관계를 나타내는 상호작용항인 상장유지 기업의 시장반응(ListDum*CAR±1Y)과 상장폐지가능 기업의 시장반응(DelistDum *CAR±1Y)의 β값들은 다음과 같다. 우선 기업의 재무적 안정성(Kscore)과 상장유지 기업의 시장반응(ListDum*CAR±1Y)의 관계를 나타내는 β값들은 [Model 3]과 [Model 4]에서 각각 0.118(t-stat.=2.013, p<0.05), 0.146(t-stat.=2.425, p<0.05)로 두 모형 모두 5%의 유의수준에서 양(+)의 관계를 갖는 것으로 확인되었다. 기업의 재무적 안정성(Kscore)과 상장폐지가능 기업의 시장반응(DelistDum*CAR±1Y)의 관계를 나타내는 β값들은 [Model 3]과 [Model 4]에서 각각 0.150(t-stat.=2.953, p<0.01), 0.150(t-stat.=2.852, p<0.01)로 두 모형 모두 1%의 유의수준에서 양(+)의 관계를 갖는 것으로 확인되었다. 이러한 결과들은 <표 4>의 Zscore와 마찬가지로 본 연구의 가설 3을 강건히 지지한다. 따라서 본 연구의 결과들은 상장폐지가능 여부에 상관없이 기업명 변경전략으로 인하여 시장반응이 긍정적이라면, 기업명 변경 후 재무 안정성에 긍정적인 영향을 미칠 것(가설 3)이라는 증거로 해석될 수 있다. 즉 상장유지 기업들은 기업명 변경에 따른 장기 시장반응이 좋다면 이후 기업의 재무 안정성이 상대적으로 높으며, 상장폐지가능 기업 역시 기업명 변경으로 인하여 시장반응이 좋다면 기업명 변경 후 재무 안정성 상대적으로 높다는 가설 3의 증거로 해석할 수 있다.

4.5 추가분석(기업명 변경 이후 3년 평균)

본 연구에서는 기업명 변경 전략에 따른 시장반응과 재무 안정성 관계가 장기적으로 유지되는지 알아보기 위하여 추가 분석을 진행하였다. 이를 위하여 기업명 변경 후 3년 동안의 평균 재무 안정성을 계산하여 종속변수로 사용하였으며, 나머지 변수는 연구모형들에서 적용한 변수들을 모두 포함하여 이들의 관계를 분석하였다.
<표 8>은 가설 1에서 가설 3을 검증하기 위해 설계한 모형들인 [Model 1]에서 [Model 4]를 중심으로 코스닥 상장 IT 기업들의 경영 전략 차원에서의 기업명 변경에 따른 장기 재무 안정성(ZscoreA3Y) 개선에 미치는 영향을 분석한 결과들을 제시하고 있다. 우선 기업명 변경에 따른 장기 시장반응은 이후 기업의 재무 안정성에 영향을 미칠 것이라는 가설 1에 대한 분석결과는 [Model 1], [Model 2]에서 제시하고 있으며, 두 모형에서 모두 기업명 변경으로 인한 장기 시장반응이 좋으면 좋을수록 기업명 변경 후 장기 재무적 안정성(이후 3년 평균)에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 구체적으로 재무적 안정성(Zscore)에 영향을 미치는 통제변수들을 통제한 [Model 1]과 [Model 2]에서 기업명 변경으로 인한 장기 시장반응(CAR±1Y)과 재무 안정성(ZscoreA3Y)의 관계를 나타내는 β값들은 각각 0.273(t-stat.=4.121), 0.254(t-stat. = 3.872)로 두 모형이 모두 0.1%의 유의수준에서 양(+)의 관계를 갖는 것으로 확인되었다. 즉 기업명 변경 이후 재무 안정성은 기업명 변경 전략에 따른 장기 시장반응과 유의미한 관계가 있다는 것을 의미하며, 그 효과는 유지되는 것으로 나타났다. 이는 선행연구들의 기업명 변경에 따른 단기 시장반응만을 분석한 연구들과는 다른 결과이다. 단순히 기업명 변경 전략이 코스메틱 효과(단기주식시장반응)만을 바라고 진행된다기보다는 이후 재무 안정성에도 기여하고 있으며, 이러한 효과가 지속되고 있음을 확인했다는 점에서 선행연구들과는 다른 의미있는 결과들을 본 연구에서 제시하였다고 볼 수 있다.
<표 8>
시장반응과 상장폐지가능여부 그리고 장기재무안정성(Zscore)관계 분석(이후 3년 평균)
이 표는 OLS 회귀분석 방법으로 추정한 기업의 기업명 변경 변경에 의한 시장 반응과 재무 안정성 개선효과를 검증한 결과이다. 종속변수는 Altman의 ZscoreA3Y로 기업명 변경 후 3년간의 평균값이고, 관심변수는 기업명 변경으로 인한 장기 시장반응(CAR±1Y), 상장폐지가능 여부(DelistDum), 그리고 상호작용항인 상장유지 기업의 시장반응(ListDum*CAR±1Y)과 상장폐지가능 기업의 장기 시장반응 (DelistDum*CAR±1Y)이다. 이를 분석하기 위하여 모형의 모든 통제변수들(해당산업과 연도 포함)을 적용하였다. 모든 모형은 모형적합도(F-Value)가 유의(p<0.001)하였으며, 모형별 다중공선성(VIFs≤ 10)과 자기상관관계(Durbin -Watson≒2)가 없는 것으로 나타났다. +, *, **, 그리고 ***은 p값이 각각 10%, 5%, 1% 그리고 0.1% 이하로 검정 통계량이 유의함을 나타낸다.
[Model 1] [Model 2] [Model 3] [Model 4] VIFs

Dep.= ZscoreA3Y Dep.= ZscoreA3Y Dep.= ZscoreA3Y Dep.= ZscoreA3Y

β (t-stat.) β (t-stat.) β (t-stat.) β (t-stat.)
CAR±1Y 0.273*** 0.254*** 1.705
(4.121) (3.872) ~1.726
DelistDum -0.151* -0.152* 1.419
(-2.535) (-2.550) ~1.425
ListDum*CAR±1Y 0.220*** 0.240*** 1.630
(3.405) (3.708) ~1.657
DelistDum*CAR±1Y 0.128* 0.128* 1.244
(2.294) (2.261)
Controls included included included included
Intercept 3.935 4.514 4.569 3.963
(1.240) (1.438) (1.451) (1.245)

R2 0.482 0.498 0.498 0.482
(Adj. R2) (0.356) (0.373) (0.370) (0.353)
F-Value 3.831*** 3.983*** 3.892*** 3.737***
Durbin-Watson 1.781 1.818 1.815 1.779
Obs. 269 269 269 269
다음, 상장폐지가능성 여부에 따라 기업명 변경 전략으로 인하여 기업명 변경 후 기업의 재무 안정성의 개선여부에 차이가 있을 것이라는 가설 2에 대한 분석결과는 [Model 2]와 [Model 3]에서 제시하고 있으며, 두 모형에서 모두 상장폐지가능성 여부에 따라 기업명 변경 후 기업의 장기 재무 안정성의 개선 여부에 차이가 있는 것으로 나타났다. 구체적으로 장기 재무적 안정성(ZscoreA3Y)에 영향을 미치는 통제변수들을 통제한 [Model 2]과 [Model 3]에서 상장폐지 가능 여부(DelistDum)와 재무 안정성(ZscoreA3Y)의 관계를 나타내는 β값들은 각각 -0.151(t-stat. = -2.535), -0.152(t-stat. = -2.550)로 두 모형 모두 5%의 유의수준에서 음(-)의 관계를 갖는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 장기 재무 안정성 차원에서도 가설 2, 2-1, 2-2를 지지한다. 따라서 본 연구의 결과들은 기업명 변경 시 상장폐지가능성 여부에 따라 기업의 재무 안정성에 차이를 보이며(가설 2), 상장폐지가능 기업의 경우 기업명 변경 후 재무 안정성이 상대적으로 낮고(가설 2-1), 상장유지 기업은 기업명 변경 후 재무 안정성이 상대적으로 높으며(가설 2-2), 장기적으로도 유지되고 있음을 확인하였다.
그리고 기업명 변경 전략으로 인하여 장기 시장반응이 긍정적이라면 상장폐지가능 여부에 상관없이 기업명 변경 후 재무 안정성에 긍정적인 영향을 미칠 것이라는 가설 3에 대한 장기적 측면에서의 재무 안정성 개선에 대한 효과를 분석한 결과는 [Model 3]과 [Model 4]에서 제시하고 있으며, 두 모형에서 모두 기업명 변경으로 인한 장기 시장반응이 좋을수록 상장폐지가능 여부에 상관없이 기업명 변경 후 장기 재무적 안정성에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 구체적으로 재무 안정성(Zscore)에 영향을 미치는 통제변수들을 통제한 [Model 3]과 [Model 4]에서 기업명 변경 전략에 따른 장기 시장반응(CAR±1Y)과 상장폐지가능 여부(DelistDum)가 장기 재무 안정성(ZscoreA3Y)과의 관계를 나타내는 상호작용항인 상장유지 기업의 장기 시장반응 (ListDum*CAR±1Y)과 상장폐지가능 기업의 장기 시장반응(DelistDum*CAR±1Y)의 β값들은 다음과 같다. 우선 기업의 장기 재무 안정성(ZscoreA3Y)과 상장유지 기업의 장기 시장반응 (ListDum*CAR±1Y)의 관계를 나타내는 β값들은 [Model 3]과 [Model 4]에서 각각 0.220(t-stat. = 3.405), 0.240(t-stat.=3.708)로 두 모형 모두 0.1%의 유의수준에서 양(+)의 관계를 갖는 것으로 확인되었다. 기업의 장기 재무적 안정성(ZscoreA3Y)과 상장폐지가능 기업의 장기 시장반응 (DelistDum*CAR±1Y)의 관계를 나타내는 β값들은 [Model 3]과 [Model 4]에서 각각 0.128(t-stat.=2.294), 0.128(t-stat.=2.261)로 두 모형 모두 5%의 유의수준에서 양(+)의 관계를 갖는 것으로 확인되었다. 이러한 결과들은 장기 재무안정성 측면에서도 가설 3을 지지한다. 따라서 본 연구의 결과들은 기업명 변경에 따른 장기 시장반응이 좋다면 상장폐지가능성 여부에 상관없이 이후 기업의 장기 재무 안정성에 긍정적인 영향을 미친다(가설 3)는 것을 증명하는 결과라고 볼 수 있다. 즉 상장유지 기업들은 기업명 변경에 따른 장기 시장반응이 좋다면 이후 기업의 장기 재무 안정성이 상대적으로 높으며, 그 효과가 지속된다. 뿐만 아니라 상장폐지가능 기업 역시 기업명 변경으로 인하여 장기 시장반응이 좋다면 기업명 변경 후 장기 재무 안정성이 상대적으로 높으며(가설 3), 그 효과가 지속되는 것으로 볼 수 있다. 이러한 결과를 종합해보면, 기업명 변경으로 시장 반응이 좋을 경우 재무 안정을 기대해 볼 수 있으며, 상장폐지가능성 여부에 따라 기업명 변경전략으로 인하여 기업명 변경 후 기업의 재무 안정성에 차이가 존재하나, 상장폐지가능 기업이더라도 기업명 변경 전략을 어떻게 짜느냐에 따라 시장(투자자)반응이 달라질 수 있고, 이런 결과를 기반으로 재무 안정성도 기대해 볼 수 있을 것이다.

5. 결론

본 연구는 2000년부터 2019년까지 한국 코스닥시장(KOSDAQI Market)에 상장된 IT 기업 269 건을 중심으로 기업의 지속가능성 차원에서 IT 기업의 기업명 변경 전략에 따른 시장반응이 기업명 변경 후 재무 안정성에 영향을 미치는지를 분석하였으며, 상장폐지가능 여부에 따라 그 영향에 어떠한 차이가 있는지를 분석하였다. 또한 기업명 변경 전략에 따라 시장반응이 좋다면 상장폐지가능 여부에 상관없이 기업의 재무 안정성에 긍정적인 영향을 미치는 지도 함께 분석하였으며, 그러한 효과가 장기간 지속되는지도 추가적으로 분석하였다.
본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 먼저 IT기업의 기업명 변경공시에 따른 시장반응이 좋을수록 기업명 변경 후 재무 안정성이 높은 것으로 나타났다. 또한 그 효과는 3년간 지속적인 것으로 나타났다. 둘째, IT기업의 기업명 변경에 따른 재무 안정성의 효과는 상장폐지가능 여부에 따라 차이가 있었으며, 상장폐지가능(상장유지) 기업은 상대적으로 기업명 변경 후 재무 안정성이 낮은(높은) 것으로 나타났다. 또한 그 효과는 3년간 지속적인 것으로 나타났다. 셋째, 기업명 변경으로 인하여 시장반응이 좋을수록 상장폐지 여부에 상관없이 재무적 안정성이 높은 것으로 나타났다. 또한 그 효과는 3년간 지속적인 것으로 나타났다.
본 연구의 결과들은 한국 IT 기업의 기업명 변경 전략에 따른 장기 시장반응이 이후 기업의 재무적 안정성과 관련되어 있으며, 또한 기업의 지속가능성에도 영향을 미칠 수 있다는 것을 시사한다. 즉 한국 IT기업들은 기업명 변경에 따른 시장반응이 좋은 경우에는 기업명 변경 후 재무 안정성에 긍정적인 영향을 미치고 있으며, 그 효과가 상당 기간 유지된다는 것이다. 이는 상장유지 기업에만 적용는 것은 아니며, 상장폐지위기에 처한 기업들인 경우에도 기업명 변경 추진전략에 따라 긍정적으로 시장반응을 이끌어낼 수 있으며, 장기적으로 재무 안정성 개선의 효과도 기대가 가능하다.
본 연구의 결과들이 시사하는 점들을 선행 연구들의 분석결과와 연계하여서 보면, 기업의 기업명 변경은 최근 기업의 시장가치에 긍정적인 영향을 미치고 있으며(Park and Kim, 2012; Green and Jame, 2013; Rani and Asija, 2017; Zhao et al., 2018; Jain and Jain, 2019; Felix and von Eije, 2019; Park, 2019; Park and Park, 2019a, 2019b; Akyildirim et al., 2020; Sharma et al., 2020; Chen et al., 2022; Park et al., 2022a; Wu and Chen, 2022), 기업명 변경을 통하여 재무적 제약이 개선되고 있다(Park et al., 2022b; Park and Shin, 2022). Park et al.(2022b)의 연구에서는 기업명 변경 1년 후 기업들의 재무적 안정성에 유의미한 긍정적인 관계가 있다고 보고하였다. 그러나 본 연구의 결과를 통해 우리는 기업명 변경을 한 모든 기업들이 동일하게 재무적 안정성이 좋아지지는 않았고, 기업명 변경에 대한 시장반응에 따라 재무적 안정성에 차이가 존재한다는 것을 발견하였다. 즉, 기업명 변경으로 인하여 시장반응이 좋을 경우 기업은 이후 자본조달이 상대적으로 용이해짐으로써 보다 높은 재무적 안정성을 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구의 결과로 기업명 변경으로 인한 시장반응이 좋은 기업들의 경우에는 기업명 변경 이후 재무 안정성을 도모해볼 수 있다는 것이다. 이는 상장유지 기업에만 한정된 것이 아니라 상장폐지 위기에 있는 기업들도 기업명 변경 추진전략에 따라 긍정적인 시장반응을 이끌어낼 수 있다면, 장기간 지속시킬 수 있는 재무 안정성을 확보할 수 있다는 것이다.
본 연구가 기여하는 바는 다음과 같다. 우선 본 연구는 IT 기업들의 기업명 변경 전략으로 인한 장기 시장반응과 이후 재무 안정성과의 관계를 실증분석하여 이들의 관계를 제시한 최초의 연구이다. 선행연구들은 일반적으로 기업명 변경에 대한 효과로 기업명 변경 공시전후 주식시장의 반응(Park and Kim, 2012; Green and Jame, 2013; Rani and Asija, 2017; Zhao et al., 2018; Felix and von Eije, 2019; Jain and Jain, 2019; Park, 2019; Park and Park, 2019a, 2019b; Akyildirim et al., 2020; Sharma et al., 2020; Chen et al., 2022; Park et al., 2022a; Wu and Chen, 2022)이나 기업명 변경 전후 단편적인 재무비율들의 변화(Oh et al., 2003; Kot, 2011; Park, 2019; Park and Park 2019a, 2019b) 등을 다루어왔지만, Park and Shin(2022)과 Park et al.(2022b)의 연구를 제외하고는 기업의 지속가능성 차원에서 종합적인 재무 안정성과의 관계를 분석한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 이러한 점에서 본 연구의 결과들은 학계 및 실무계에 기여하는 바가 있을 것이다. 또한, 한국 주식시장에서 빈번히 발생하고 있는 기업명 변경 사례들이 지속 가능성 차원에서 IT 기업들에게 유의미한 전략임을 본 연구의 실증분석을 통하여 제시하였다. 따라서, 본 연구 결과들은 급변하는 환경에서 IT 기업의 지속가능성 유지 전략으로서 기업명 변경의 중요성을 인지시키는 것에도 기여할 것으로 기대된다.
그러나 본 연구에도 다음과 같은 한계점이 있다. 먼저 기업명 변경이 국내 증권시장에서 빈번하게 이루어졌으나, 본 연구설계에 따른 제한 요소들로 인하여 표본의 수가 많이 줄었다. 이에 후행 연구에서는 기업명 변경의 효과를 정확히 분석하기 위해 연구 설계시 제한요소를 최소화하여 기업명 변경 사례들을 최대한 수용할 수 있도록 연구설계 및 실증분석이 이루질 필요가 있다. 그리고 본 연구의 주요 그룹변수로 상장폐지가능 여부의 기준을 기업명 변경 후 5년이라는 기준을 연구자들이 자의적으로 설정함으로써 본 연구설계의 오류에 의한 결과값의 오염의 가능을 완전히 배제할 수 없는 한계점도 있다. 따라서 후행 연구에서는 본 연구의 이러한 한계점들을 보완하고, 연구영역을 확장시켜 기업명 변경에 따른 주요 요인들의 효과들을 실증분석하여 기업명 변경 전략의 유효성을 일반화시킬 수 있기를 기대해 본다. 더불어 후행 연구에서는 기업명 변경의 전략적 특성별로 세분화하여 각각의 효과들에 대한 분석이 이루어지길 바라며, 본 주제에 관련하여 보다 풍부한 연구결과들이 계속해서 등장하기를 기대한다.

Notes

1) 기업명 변경 공시 시 기업들은 기업명 변경의 사유로 사업다각화, 회사 이미지 제고, 계열사 편입, 회사합병, 회사분할, 전략적 제고, 경영목적, 최대주주 변경 등을 목적으로 제시하고 있으며, 이 중 하나 또는 둘 이상의 목적으로 기업명 변경을 하는 것으로 나타났다(Park et al., 2022b).

2) Altman(1968)이 한국기업에 적합한 Kscore를 개발하여 제시하기는 하였으나 IT산업의 특성 상 Kscore는 적절하지 않아 본 연구에서는 Altman의 Zscore를 재무 안정성 대용치로 적용하기로 하며, Kscore는 강건성 분석 부분에 적용하여 연구 결과의 강건성을 나타내고자 한다.

3) 사건연구(Event Study)방법론은 Fama et al.(1969)의 연구에서 미국 뉴욕증권거래소를 대상으로 주식분할 공시 효과 분석을 진행하여 효율적 시장가설에 대해 증명하는데 이 방법론을 사용하면서 현재까지 회계 및 재무 분야 등 경영 전반에서 가장 많이 사용하는 실증연구방법론 중 하나이다(Park, 2019; Shin and Park, 2022). 사건연구는 시장 전체의 변동에서 각 기업의 특정 이벤트로 인한 효과를 따로 분리하는데 매우 적합한 방법론(Hendricks and Singhal, 1997)일 뿐만 아니라, 특정 이벤트에 비롯된 기업가치의 변화량을 파악(분석)하는데 검증이 된 방법론이다(Brown and Warner, 1985).

4) 주주총회 의결일을 통하여 기업명 변경이 확정되지만, 그 전에 이사회결의가 이루어지고, 해당 건에 대한 주주총회 소집공고가 이루어지므로 기업명 변경에 대한 기업의 의사를 투자자들은 미리 인지하게 되므로 본 연구에서는 기업명 변경에 대한 뉴스가 나온 최초 일을 이벤트 일로 한다(Park, 2019).

5) 장기 수익률을 추정할 때 교란 사건을 제거할 필요가 없다(Sorescu et al., 2007; Sorescu et al., 2017).

6) 종속변수인 Kscore는 K1 Score로 Altman et al.(1995)이 한국기업 부실기업과 건전기업을 선정하여 Z Score를 한국에 적합하게 개발해낸 부실예측모형으로 산출한 값이다. 본 연구에서 사용한 추정식은 다음과 같다. Kscore=-17.862+1.472xlog(총자산)+3.041xlog(총자산/매출액)+14.839x(유보이익/ 총자산) + 1.516x(자기자본의 장부가치/총부채).

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Appendices

<부록>
<부록 표 1> 상장폐지 여부에 따른 기업명 변경 전 주요 변수 차이검증
이 표는 기업명 변경 후 5년 이내 상장유지(폐지)가능 여부에 따른 변수들 간의 차이검증(t-test)을 한 결과를 나타낸다. 기업명 변경 이전 상장유지 기업이 기업명 변경으로 인한 누적비정상수익률(CARBF)이 상당히 높게 나타났으며, 그 값은 유의미하다. 특히 기업명 변경 후 상장폐지가능 기업이 공시전의 누적비정상 수익률(CARAF)보다 더 떨어짐으로써 두 집단 간의 차이는 유의미하게 벌어지는 것으로 보인다. 기업명 변경에 따른 장기시장반응(CAR±1Y), 기업명 변경 전 재무 안정성을 나타내는 Zscore와 Kscore, 기업의 규모(lnTA), 영업이익률(ROA)은 상장 유지 기업이 유의미하게 높았으며, 상장폐지가능 기업의 경우에는 당기손실여부(LossDum)가 유의미하게 큰 것으로 나타났다. 이러한 그룹간 차이 결과를 보면, 두 집단 간 차이는 있는 것으로 해석될 수 있다. +, *, **, 그리고 ***은 p값이 각각 10%, 5%, 1% 그리고 0.1% 이하로 검정 통계량이 유의함을 나타낸다. 여기에서 SD는 표준편차를 의미한다.
Listed Firms Delisted Firms t-test



Mean SD Mean SD Mean Differ. t-stat.
CAR±1Y 0.330 0.978 -0.006 1.051 0.336 2.058*
CARBF 0.294 0.759 0.289 0.801 0.004 0.035
CARAF 0.036 0.613 -0.295 0.682 0.332 3.222***
Zscoret-1 4.028 5.118 2.283 4.914 1.745 2.082*
Kscoret-1 -9.898 10.638 -18.761 16.052 8.863 3.515***
lnTAt-1 6.292 0.965 5.744 0.935 0.548 3.462***
Levt-1 0.415 0.218 0.457 0.249 -0.042 -1.146
Liquidityt-1 2.703 3.013 2.781 3.128 -0.078 -0.157
ROAt-1 -0.021 0.142 -0.124 0.200 0.103 3.265**
Growtht-1 0.099 0.579 0.065 0.638 0.034 0.353
CEOexpectt-1 0.019 0.140 0.034 0.206 -0.015 -0.450
Largestt-1 32.374 15.932 24.155 15.262 8.219 3.150**
Foreignert-1 3.458 5.796 2.962 4.821 0.496 0.533
LossDumt-1 0.476 0.501 0.727 0.451 -0.252 -3.326***
lnAge 3.276 0.267 3.337 0.236 -0.061 -1.404

Obs. 225 44
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