한국 IPO 시장에서 투자주체별 투자경쟁률이 장단기 주가수익률에 미치는 영향에 대한 실증연구*

Effects of Investment Competition Rate by Investor Type on Short- and Long-term Stock Returns in the Korean IPO Market*

Article information

Korean J Financ Stud. 2024;53(1):103-148
Publication date (electronic) : 2024 February 29
doi : https://doi.org/10.26845/KJFS.2024.02.53.1.103
최성환, 김경순,
(조선대학교 박사)
Ph.D., Chosun University
(조선대학교 교수)
Professor, Chosun University
** 연락담당 저자. 주소: 광주광역시 동구 조선대 5길 76 조선대학교 경상대학, 61452; E-mail: kskim66@chosun.ac.kr; Tel: 062-230-6831.
** Corresponding Author. Address: Chosun University, 76 Chosun University 5-gil, Dong-gu, Gwangju, Korea 61452; E-mail: kskim66@chosun.ac.kr; Tel: +82-62-230-6831
*본 논문은 저자(최성환)의 조선대학교 대학원 박사학위논문(지도교수: 김경순, 심사위원: 김문태, 최보람, 김소연, 이포상)을 수정・보완한 것이다. 또한 이 논문은 2023년 한국금융학회 정기학술대회 (토론자: KDI 이승협)와 2023년 한국경영학회 융합학술대회(토론자: 동의대 신희정)에서 발표되었다. 이 논문은 조선대학교 학술연구비의 지원을 받아 연구되었음(2023).*This thesis is a partially revised and supplemented Chapter 2 of the author (Sung-Hwan Choi) doctoral dissertation (Advisor: Kyung-Soon Kim) at the Graduate School of Chosun University. This study was also presented at the 2023 regular academic conferenceof the Korean Money and Finance Association and the 2023 Korean Academic Society of Business Administration Convergence Conference. This study was supported by a research fund from Chosun University (2023).
Received 2023 August 18; Revised 2023 November 1; Accepted 2023 November 17.

Abstract

본 연구는 한국 IPO 시장에서 노출되고 있는 투자주체별 투자경쟁률(기관수요예측경쟁률, 일반공모 청약경쟁률, 우리사주청약율)이 IPO 이후 주가수익률에 영향을 미치는지를 실증적으로 조사하였다. 2001년부터 2021년까지 IPO 표본을 대상으로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 기관수요예측경쟁률은 상장초기수익률, 단기초과수익률 및 장기성과와 모두 양(+)의 관계를 나타냈다. 이는 기관수요예측 경쟁률이 높을수록 공모가격의 효율성이 증가하고, 기관투자자의 외부감시효과로 인해 장기저성과 이례현상이 축소되고 있음을 시사한다. 둘째, 일반공모청약경쟁률이 높을수록 투자자의 과잉반응행태는 증가하고 장기저성과 이례현상은 확대되었다. 이는 높은 일반공모청약경쟁률이 정서적 투자자의 낙관주의를 반영하며, 잠재적으로 낮은 외부감시효과를 초래할 위험을 내재하고 있음을 시사한다. 셋째, 우리사주청약율이 높은 기업은 IPO 이후 2년까지만 장기저성과 현상이 완화되었다. 이는 우리사주가 보호예수기간이 만료되어 매각이 가능한 시점까지만 제한적으로 경영자를 감시할 유인이 있음을 시사한다. 전반적으로 발행시장에서 노출되는 투자경쟁률이 IPO 기업의 품질평가와 성과예측에 도움을 주는 정보성을 내재함을 확인하였다.

Trans Abstract

This study empirically investigates whether the investment competition rate by investor type (institutional demand prediction competition rate, general public offering competition rate, and employee stock subscription rate) in the Korean IPO market is informative in predicting future stock prices after IPO. The results of analyzing the IPO sample from 2001 to 2021 are as follows. First, we find that firms with a high competition rate for institutional demand forecasting have more efficient public offering prices and an increased external monitoring effect, reducing long-term underperformance anomalies. Second, we find that firms with high public offering subscription rates show increased short-term overreaction behavior after an IPO and increased underperformance anomalies in the long term. Third, we find that firms with a high employee stock subscription rate partially reduce long-term underperformance for two years after their IPO. Overall, this study’s results empirically show that non-financial information (investment competition rate) available in the IPO market is useful for evaluating the quality of IPO firms and predicting future performance.

Keywords:

1. 서론

본 연구의 목적은 독특한 한국 IPO 시장의 제도에 기인하여 시장에서 노출되고 있는 투자주체별 투자경쟁률(기관수요예측경쟁률, 일반공모청약경쟁률, 우리사주청약율)이 미래주가수익률에 대한 정보성(informativeness)을 갖는지를 IPO 기업의 초기, 단기 및 장기 주가수익률과 연계하여 실증 조사하는 것이다. 한국은 90년대 말에 수요예측제도(book-building)를 도입하였다. 원래 수요예측제도는 미국 IPO 시장에서 가격발견을 위해 대표주관사가 기관투자자를 대상으로 시행하던 관행적인 제도였지만, 90년대 중반부터 이를 도입하는 국가가 증가함에 따라 한국도 IPO 시장의 활성화와 효율화를 도모할 목적으로 규제당국에 의해 수요예측제도가 도입되었다. 하지만 제도화된 한국식 수요예측은 관행인 미국식 수요예측과는 상당한 차이점이 존재한다. 특히 수요예측 참여자 결정, 공모가격 결정 및 신규공모주식 배정방식, 보호예수제도 등에서 큰 차이를 나타내고 있다(Shin and Lee, 2013; Shin et al., 2016). 미국 IPO 시장에서 수요예측의 두드러진 특성은 주관사가 수요예측에 참여하는 기관투자자를 재량적으로 지정하고, 공모가 결정도 재량적으로 결정하며, 신규공모주 물량도 주관사에 의해 재량적으로 배분된다는 점이다. 더불어 이러한 수요예측 과정에 대한 정보도 공개하지 않는다. 반면에 수요예측이 제도로 확정된 한국 IPO 시장의 경우 대표주관사가 수요예측에 참여하는 기관투자자의 범위를 임의로 제한하는 것은 어렵다. 또한 수요예측에 참여한 기관투자자가 제시한 수요가격을 사전에 공시된 방식에 따라 평균한 뒤 일정 범위 내에서 최종공모가격을 결정하기 때문에, 주관사의 가격결정 재량권은 상대적으로 크지 않다. 더불어 제도변화에 따라 시점별로 차이는 있지만, 일반적으로 신규공모주 물량을 기관투자자(60%), 일반투자자(20%), 우리사주(20%) 등 다양한 투자주체에게 청약 방식을 적용하여 공모주를 배정한다는 점도 미국 시장과 다른 차별점에 해당한다.

이처럼 한국에서는 독특한 IPO 제도에 기인하여 기관수요예측경쟁률, 일반공모청약경쟁률 및 우리사주청약율 등과 같은 비재무적 정보가 증권신고서 및 신문기사 등을 통해 시장에 노출되고 있지만, 이러한 비재무적 정보가 IPO 기업의 주가수익률에 미치는 효과를 정교하게 분석한 연구는 많지 않다. 미국 IPO 시장은 주관사가 선택한 수요예측 참여기관에게 공모주 물량을 재량으로 배분하기 때문에, 기관수요예측경쟁률이 공모주식에 대한 시장수요를 반영한다고 보기 어렵다. 하지만 한국의 경우 법적 요건을 충족하는 투자주체(기관투자자, 개인투자자, 종업원)는 큰 제약 없이 공모주 청약을 통해 물량을 배정받기 때문에, 투자주체별 투자경쟁률은 신규공모주식에 대한 시장수요를 반영할 수 있다는 점에서 정보성을 내포할 수도 있다. 따라서 본 연구는 투자주체별 투자경쟁률의 크기에 따라 IPO 이후 초기수익률, 단기수익률(5일 누적초과수익률) 및 장기성과(상장 이후 1~3년 동안의 보유기간초과수익률) 등이 차별적으로 관측되는지를 분석함으로써, 한국 IPO 시장에서 노출되는 투자경쟁률이 정보성을 내포하는지를 실증조사하는 것에 초점을 맞추고 있다.

한편, 시장효율성에 대한 이례적 현상으로 평가되고 있는 IPO 공모가 저평가 현상은 다양한 국가에서 관측되고 있으며, 이를 설명하는 다양한 가설이 존재한다. ‘동태적 정보취득가설 (Dynamic Information Acquisition Hypothesis)’은 IPO 저평가 현상을 설명하는 지배적인 가설에 해당한다(Benveniste and Spindt, 1989; Chemmanur, 1993; Sherman, 2000, 2005; Sherman and Titman, 2002). 정보비대칭은 신규공모시장이 불완전시장이 되게 하는 주요한 원인이기 때문에, 대표주관사는 수요예측을 통해 사적정보를 보유하고 있는 특정 투자자를 수요예측에 참여하도록 초청함으로써 정보비대칭을 해소하고 적정가격을 도출한다는 것이다. 그리고 수요예측과정에서 이들이 사적정보를 제공하면 주관사는 그 보상으로 낮은 공모가로 공모주 물량을 배정하기 때문에 IPO 이후 주가가 상승하는 현상(공모가 저평가 현상)이 발생한다는 주장이다. 하지만 동태적 정보취득가설은 기관투자자가 신규공모주를 대부분 인수하는 미국의 수요예측 제도에 기반한 이론이라는 점에서, 미국과 다른 수요예측제도를 가지고 있고 신규공모주식을 개인투자자에게도 배정하는 한국 IPO 시장에서도 이 가설이 공모가 저평가 현상을 유효하게 설명하는지에 대해서는 의문점이 존재한다(Shin and Lee, 2013). 특히 개인투자자의 거래가 활발한 IPO 시장을 대상으로 분석한 해외 선행연구는 신규공모주에 대한 개인투자자의 낙관적 과대투자행태와 이를 이용하는 기관투자자의 정보거래행태 등이 상장 초기 비정상수익률이 발생하는 부분적인 원인일 수 있다고 주장한다(Kaustia and Knüpfer, 2008; Derrien, 2005; Ljungqvist et al., 2006; Cook et al., 2006; Cornelli et al., 2006). 유사하게 한국 IPO 시장은 기관, 개인, 우리사주 등이 신규공모시장에 참여할 수 있고, 발행시장에서 투자주체별 투자경쟁률 자료를 직·간접적으로 획득할 수 있다는 점에서, 정서적 투자자(sentiment investors)가 IPO 기업의 저평가 현상에 미치는 영향을 실증하기 위한 좋은 조건을 갖추고 있다.

행태재무적 관점으로 접근한 선행연구와 유사하게, 본 연구도 신규공모주에 대한 각 투자주체의 관심도(투자경쟁률)의 크기에 따라 IPO 기업의 단기 주가수익률이 어떻게 변화하는지를 실증 분석한다. 더불어 발행시장에서의 과대수요는 불량한 기업이 상장하는 기회의 창을 제공할 수 있으며, 과대수요가 유통시장에서도 지속되어 장기적으로 개별 투자주체의 지분보유 비중을 변동시켜 외부감시활동에 영향을 미칠 가능성도 있다. 결과적으로 발행시장에서 노출되는 투자경쟁률은 IPO 기업의 장기성과와 일정한 연관성을 보일 가능성도 있다. 이러한 이유로 본 연구는 IPO 이후 장기주식성과가 투자경쟁률에 따라 차별적으로 결정될 수 있는지를 함께 조사한다. 본 연구는 2001년부터 2021년까지 21년 동안 유가증권과 코스닥 시장에 신규상장한 기업 중에서 투자주체별 투자경쟁률 자료를 획득할 수 있는 표본(1,400개 IPO 표본)을 대상으로 실증 분석한다.

실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 기관수요예측경쟁률이 높을수록 상장 이후 과잉반응행태는 감소하고 장기저성과 이례현상은 완화되었다. 둘째, 일반공모청약경쟁률이 높을수록 상장 초기에 과잉반응행태는 증가하고, 장기저성과 현상은 심화되었다. 이처럼 상반된 주가반응은 기관수요예측경쟁률과 일반공모청약경쟁률이 각각 정교한 투자자의 시장수요와 정서적 투자자의 시장수요를 반영한다는 것을 시사한다. 셋째, 우리사주청약율이 높을수록 IPO 이후 2년까지 장기저성과 현상이 완화되었고, 이는 우리사주의 의무보호예수기간이 종료되어 지분매각이 가능한 기간까지 그들이 기업 내부자의 기회주의적 행태를 부분적으로 억제할 유인이 있음을 시사한다. 마지막으로, 투자주체별 투자경쟁률과 장기성과 간에 유의한 관계가 도출된 원인은 기업이 정서적 투자자의 낙관주의를 이용하여 상장하는 행태(기회의 창)와 IPO 이후 기관투자자의 영향력(외부감시효과)의 변화에 기인한 것으로 추론된다.

제 1장 서론에 이어 제 2장에서는 이 연구와 관련된 이론적 배경을 설명한다. 제 3장에서는 변수측정과 연구모형을 제시하고, 제 4장에서는 실증결과를 설명한다. 마지막으로 제 5장 결론 에서는 결과요약 및 공헌점을 제시한다.

Ⅱ. 이론적 배경

2.1 한국 IPO 시장의 수요예측제도의 차별성

본 연구는 IPO 공모주식에 대한 투자주체별 투자경쟁률이 어떠한 정보성을 가지는지를 조사하는 것을 주요 목적으로 한다. 이러한 연구목적을 이해하기 위해서는 먼저 수요예측제도 (book-building)에 대한 이해가 선행되어야 할 것이다. 높은 정보비대칭이 존재하는 신규공모 시장은 ‘레몬시장(lemon market)’ 문제로 인해 잠재적인 시장붕괴 가능성이 존재하는 대표적인 시장에 해당할 수 있다. 선행연구에 따르면, 신규공모시장에서 중계자인 인수인(즉, 주관증권사)은 정보비대칭을 축소하여 레몬시장 문제를 효과적으로 해소하고 신규공모시장의 효율성을 높이는 긍정적인 역할을 한다고 알려져 있다(Carter and Manaster, 1990). 특히 인수인이 주도적으로 시행하는 수요예측제도는 신규공모 주식의 가격효율성을 높이는 핵심적인 기능을 담당하고 있다. 수요예측제도는 미국 IPO 시장의 독특한 관행이기 때문에, 1990년대 중반까지만 해도 유럽과 아시아 국가는 IPO 시장에서 고정가격 방식과 경매 방식으로 공모주 가격을 결정해 왔다. 하지만 1990년대 후반 세계적인 자본시장 통합 흐름(예를 들면, 유럽연합의 탄생) 속에서 미국식 수요예측제도는 유럽 및 아시아 시장에도 전파되어 2000년대 들어서는 지배적인 운영방식으로 정착되었다(Abrahamson et al., 2011). 우리나라도 국제적인 흐름에 영향을 받으면서 수요예측제도가 1997년 유가증권시장에서 신규공모제도로서 도입되었고, 1999년 5월에는 코스닥 시장으로 적용이 확대되었다.

하지만 한국의 수요예측은 미국의 수요예측과는 몇 가지 점에서 차이점이 존재한다(Shin et al., 2016). 첫째, 미국에서 수요예측제도는 시장의 자율적 진화로 형성된 시장 관행이지만, 한국의 수요예측제도는 규제당국에 의해 도입된 공적 규제제도라는 점에서 차이가 있다. 즉, 미국에서 수요예측제도는 지배적으로 사용되고는 있으나 시장 관행에 불과하므로 유일한 공모방식은 아니며 선택이 가능한 공모방식 중의 하나일 뿐이다. 하지만 제도화된 한국 IPO 시장에서는 인수인이 수요예측제도를 명시된 규정에 따라 의무적으로 수행해야만 한다. 오랜 자본시장의 역사를 가지는 미국과 달리, 한국 자본시장은 국가 주도로 육성되었다는 점에서 수요예측이라는 명칭을 사용하고 있으나 내용에 있어서는 양 국가 간에 상당한 차이가 존재한다.

둘째, 미국과 한국은 수요예측제도의 운영과정에서도 상당한 차이가 존재한다. 미국의 수요예측제도는 인수인(주관증권사)이 참여자 선정, 공모가격결정, 공모주 배정 등 모든 사안에서 재량권을 행사하는 인수인 중심의 운영제도이다. 하지만 한국의 수요예측제도는 규정으로 제한되기 때문에 인수인의 재량권이 크지 않다는 특성이 있다. 대표적으로 수요예측 참여기관 선정, 공모가 결정방식, 물량배정방식, 시장조성 및 보호예수기간 등에서 차이가 있다. 미국 IPO 시장에서 인수인은 수요예측에 참여하는 기관을 재량적으로 관리할 수 있으며, 공모가 산정방식에 대한 규제가 없으므로 수요예측 결과를 참조하여 인수인이 공모가격을 발행회사와 협의하여 자율적으로 결정하고 있다. 또한 인수인이 수요예측 참여기관에 대한 공모주 물량 배정을 자율적으로 결정한다. 더불어 IPO 이후 시장조성을 위한 초과배정옵션 활용도가 크고, 보호예수기간이 의무적 제도가 아니라 기관투자자의 자율적 계약으로 결정되고 있다. 반면에 한국 IPO 시장은 수요예측에 참여하는 투자자(기관 및 펀드투자자)의 자격이 제도화되어 있어 인수인이 수요예측 참여자를 재량적으로 관리하지는 못한다. 공모가 산정방식도 규제기관에 의해 비교대상기업 및 공모가범위에 대한 심사, 공모희망가격밴드 제한, 그리고 공모가격 결정절차에 관한 공시도 요구되고 있다. 특히 신규공모주에 대한 물량배정의 경우 수요예측에 참여한 기관투자자뿐만 아니라 일반투자자와 우리사주조합에도 규정에 따라 물량을 배정하고 있다는 점에서, 한국 IPO 시장에서 인수인은 미국과 다르게 재량권이 크지 않다는 특성을 갖는다. 더불어 시장조성 과정에서 초과배정옵션의 활용도가 적으며, 보호예수기간이 규정에 따라 획일화되어 있다는 차이점도 존재한다.

이러한 국가 간 수요예측제도의 차이는 공모주 청약경쟁률의 정보성에도 차이를 발생시킬 수 있다. 즉, 인수인이 수요예측 참여자의 선택, 공모가격 결정 및 물량배정 등을 자율적으로 결정하는 미국 시장에서는 기관수요예측경쟁률이 시장수요를 반영하지 못하기 때문에 특별한 정보성을 갖지 않을 수 있다. 하지만 수요예측이 제도로 규정된 한국 시장에서는 인수인이 수요예측 참여자의 선택, 공모가격결정 및 물량배정 등을 임의적으로 제약하지 못하기 때문에, 수요예측 과정에서 시장에서 형성된 기관경쟁률은 시장수요를 반영할 수 있고 결과적으로 기존 재무적 정보가 제공해 주지 못하는 추가적인 정보성을 내포할 가능성이 있다. 특히 한국 IPO 시장의 물량배정은 일반적으로 기관 및 펀드투자자에게 60%, 일반투자자에게 20%, 우리사주 조합에 20%를 규정에 따라 배정하기 때문에, 물량배분과정에서 기관수요예측경쟁률, 일반공모 청약경쟁률 및 우리사주청약율 정보가 발생하고 시장에 노출되게 된다. 본 연구는 한국 IPO 시장에서 독특하게 발생하는 세 투자주체의 투자경쟁률 정보(기관수요예측경쟁률, 일반공모청약 경쟁률, 우리사주청약율)가 IPO 이후 초기, 단기 및 장기 주가수익률 등과 어떠한 관련성을 갖는지를 분석하여, IPO 과정에서 발생하는 비재무적 정보가 IPO 기업의 미래 주가를 예측할 수 있는 추가적인 정보성을 갖는지를 실증적으로 확인하고자 한다.

2.2 선행연구

미국 IPO 시장은 대표주관사가 기관투자자를 대상으로 수요예측을 통해 공모가격을 결정하며, 대부분의 물량도 기관투자자에게 배분하고 있다. 이론적으로 IPO 시장이 효율적이라면 공모 가격은 내재가치를 반영할 것이기 때문에, 상장 초기 초과수익률은 관측되지 않아야 할 것이다. 그러나 Loughran and Ritter(2004)의 연구에 의하면, 1980년대 기업공개 첫날 평균수익률은 7%였고, 1990년~1998년 동안 첫날 평균수익률은 15%로 관측되었다. 더불어 1999년~2000년 인터넷 버블기간 동안은 65%로 뛰어올랐다가 2001년~2003년 동안 12%로 되돌아갔다. 이처럼 IPO 당일 양(+)의 초과수익률은 신규공모주식의 공모가가 저평가되었음을 나타내고 있으며, 이는 시장 효율성에 대한 대표적인 이례적 현상으로 간주하고 있다. 따라서 많은 선행연구는 신규공모주 저평가(IPO underpricing) 현상의 원인을 규명하려는 노력을 해왔다. IPO 저평가를 설명하는 대표적인 이론으로는 (ⅰ) Rock(1986)의 이론적 모형에 바탕을 둔 정보비대칭으로 인한 승자의 저주(winner’s curse) 가설, (ⅱ) 주관사가 투자자로부터 수요예측을 통한 가격정보 취득에 대한 보상으로 신규공모주식의 가격을 낮게 측정한다는 정보취득가설(Benveniste and Spindt, 1989), 그리고 (ⅲ) 주관사가 공모 후에 시장조성을 통해 공모주 가격 이하로 떨어지지 않도록 부양을 한다는 시장조성가설(Ruud, 1993) 등이 있다. 미국 IPO 시장의 경우, 신규공모주를 대부분 기관투자자에게 배분하는 특성이 있다. 특히 대표 주관사가 수요예측에 참여하는 기관투자자를 선정하며, 주관사가 수요예측에 참여한 기관투자자에게 신규공모주를 재량적으로 배분하고 있다(Cornelli and Goldreich, 2001). 따라서 미국 IPO 시장에서 수요예측 과정에서 나타나는 경쟁률은 시장수요를 반영하는 수치가 아니라 주관사의 재량에 의해 결정되는 수치라는 점에서 기관수요예측경쟁률이 특별한 정보성을 갖기는 어려울 것이다. 이러한 이유로 인해 기관수요예측경쟁률의 정보성을 미국 IPO 시장을 대상으로 검증하는 선행연구는 찾아보기가 어렵다.

하지만 일부 국가는 IPO 시장에서 개인투자자에게 신규공모주식을 배분하는 국가도 존재한다. Kaustia and Knüpfer(2008)는 1995년부터 2000년까지 발생한 57개의 핀란드 IPO 사건에서 183,000명의 개인투자자에 대한 데이터를 이용하여 분석한 결과, 과거 IPO 수익의 크기가 투자자의 미래 IPO 참여 성향에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 발견했다. 이 결과에 따르면 개인투자자는 과거에 좋은 결과를 낳은 행동을 반복하고 나쁜 결과를 낳은 행동을 피하는 강화학습 경향이 있음을 실증적으로 보여주고 있다. 즉, IPO 시장에서 개인은 과거 경험에 더 큰 비중을 두고 투자하는 정서적 투자자(sentiment investors)일 수 있음을 시사한다. 유사한 관점에서, Derrien(2005) 및 Ljungqvist et al.(2006) 등은 IPO 시장에서 발행자와 투자은행의 정규 고객이 정서적 투자자의 참여로 인해 이익을 얻는다고 주장한다. 또한 Cook et al.(2006)은 투자은행이 개인투자자의 IPO 참여를 장려하기 위해 마케팅 노력을 투입한다고 제안한다. 한편, Cornelli et al.(2006)은 유럽에서 수요예측과정에서 물량을 배정받은 대규모 투자자가 유럽의 사전 IPO 시장(pre-IPO market)에서 신규상장 전에 할당된 주식을 소규모 투자자에게 매도하는 행태를 보이는지를 조사하였다. 그들은 소규모 투자자가 지나치게 낙관적일 때 대규모 투자자는 할당받은 주식을 재매도함을 발견하였다. 이는 정교한 투자자가 정서적 투자자의 지나친 낙관주의를 이용하여 수익을 창출하고 있음을 시사한다. 전반적으로 미국 시장과 달리 기관투자자와 개인투자자가 IPO 시장에서 공존하는 국가를 대상으로 분석한 선행연구는 IPO 이후 주식가격이 개인투자자(또는 소규모투자자)의 정서적 투자행태에 의해 부분적으로 영향을 받는다는 것을 실증적으로 보여주고 있다.

한국 IPO 시장도 미국과 다르게 기관투자자, 개인투자자, 우리사주 등 다양한 투자주체가 신규공모주에 투자하고 있다. 특히 우리나라는 수요예측이 제도로써 규정되어 있고 신규공모 주식의 물량배정도 다양한 투자주체(기관, 개인, 우리사주)에게 분산하여 배정하고 있다. 한국은 수요예측과정에서 대표주관사가 수요예측에 참여하는 기관을 제한하지 못하기 때문에, 제도적 요건을 만족하는 기관은 수요예측에 참여할 수 있다. 따라서 수요예측과정에서 나타나는 기관수요예측경쟁률은 정교한 투자자의 시장수요를 반영하는 수치가 될 수 있다. 또한 일반투자자 에게 배정되는 20% 물량도 청약을 통해 배정하므로 일반공모청약경쟁률은 정서적 투자행태를 보이는 개인투자자의 시장수요를 반영할 수 있다. 더불어 종업원(우리사주)에게 배정되는 20% 물량도 종업원 청약을 통해 배정하므로, 우리사주청약율은 내부정보에 접근성이 큰 투자자의 시장수요를 반영할 가능성이 있다. 전반적으로 한국 IPO 시장에서 투자주체별 투자경쟁률은 성격이 상이한 투자자의 신규공모주식에 대한 시장수요를 대리할 수 있는 비재무적 정보가 될 가능성이 있고, 이로 인해 IPO 이후 주가수익률에도 영향을 미치는 추가적인 요인이 될 수도 있다. 이러한 관점에서 소수이지만 한국 IPO 시장에서 투자주체별 투자경쟁률의 정보적 효과를 실증적으로 분석한 선행연구도 존재한다(Kim, 2011; Jeon et al., 2013; Lee and Choi, 2021; Kim and Jeon, 2020). 그러나 대부분 국내 선행연구는 다양한 투자주체가 존재하는 한국 IPO 시장의 특성을 고려하지 못한 부분이 있고, 기관투자자가 중심인 미국 IPO 시장의 관점에서 투자경쟁율과 싱장 초기 수익률 간의 관계를 해석하고 있다는 점에서 한계점을 가지고 있다.

국내 선행연구의 결과를 요약 제시하면 다음과 같다. 먼저 Kim(2011)은 2002년 10월부터 2010년 12월까지 유가증권 및 코스닥 시장에서 신규상장한 기업을 대상으로 일반공모청약 경쟁률이 IPO 초기수익률에 미치는 영향을 분석하였다. Kim(2011)은 IPO 초기수익률([당일 종가-공모가]/공모가)을 각각 발행수익률([시초가-공모가]/공모가)과 유통수익률([종가-시초가] /시초가)로 구분하여 분석하였다. 분석 결과, 일반공모청약경쟁률은 발행수익률과 유의한 양(+)의 관계를 보였지만, 유통수익률에는 유의한 영향을 미치지 않았다. 선행연구는 일반공모청약 경쟁률이 높을수록 공모가가 시초가에 비해 평균적으로 훨씬 낮게 측정된다는 점을 고려할 때, 정보취득가설(Benveniste and Spindt, 1989; Benveniste and Wilhelm, 1990; Spatt and Srivastava, 1991)과 관련성이 있다고 해석하고 있다. 그러나 이러한 해석에는 의문점이 존재한다. 정보취득가설은 주관사가 공모가격을 탐색하기 위한 기관수요예측과정에 기초한 이론이다. 하지만 일반공모청약경쟁률은 이미 주관사에 의해 확정공모가격이 결정된 이후에 상장규정에 의해 20%의 물량을 일반투자자에게 배분하기 위한 청약과정에서 얻어지는 정보이기 때문에, 일반공모청약경쟁률은 정보취득가설과 직접적인 연관성을 갖는다고 보기 어려울 것이다.

한편, Jeon et al.(2013)은 2009년부터 2011년까지 코스닥에 신규 상장한 166개의 기업을 대상으로 기관수요예측경쟁률과 일반공모청약경쟁률이 IPO 기업의 초기 상장성과에 미치는 영향을 신호이론(signaling theory)의 관점에서 분석하였다. 분석결과, 기관수요예측경쟁률과 일반공모청약경쟁률은 신규상장기업의 초기상장성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 이를 신호효과로 설명하고 있다. 즉, 정보비대칭 상황에서 기관수요예측경쟁률과 일반공모청약 경쟁률이 높은 기업에 대해 투자자들이 이를 IPO 기업의 미래 성공가능성에 대한 신호로 인식한다는 것이다. 특히 그들은 기관수요예측경쟁률과 상장초기수익률 간의 양(+)의 관계는 유사한 시기에 상장하는 경쟁기업의 수가 많을수록 약화된다는 결과를 보여주었고, 이는 기관수요예측경쟁률의 신호 효과가 환경복잡성(경쟁기업의 수)에 의한 잡음효과에 의해 희석되는 것으로 해석하였다. 그러나 Jeon et al.(2013)의 연구는 두 가지 점에서 한계점을 갖는다. 하나는 표본기간이 3년으로 짧을 뿐만 아니라 측정기간이 2008년 글로벌 금융위기 직후라는 점에서 실증결과를 일반화하기 어려울 수 있다. 다른 하나는 유통시장에서 투자자가 높은 기관수요예측경쟁률과 일반청약경쟁률을 신호로 인식한다는 가설은 초기수익률뿐만 아니라 상장 이후 후속일의 수익률과 장기수익률에 미치는 효과도 함께 분석하여 종합적으로 해석되어야 하는데 선행연구는 관련된 분석을 제공하지 않고 신호로 단정하고 있다는 한계점을 가지고 있다.

Kim and Jeon(2020)는 2008년부터 2018년까지 유가증권과 코스닥 시장 IPO 기업을 대상으로 IPO 기업에 대한 우리사주청약율이 정보효과를 갖는지를 조사하였다. 우리사주조합은 기업의 미래 현금흐름에 대한 내부정보를 가지고 있는 종업원에 해당한다는 점에서 높은 우리사주 청약율을 갖는 IPO 기업은 청약율이 낮은 기업보다 IPO 이후 더 높은 주식성과를 나타낼 것으로 예측하였다. 분석결과, 우리사주청약율은 IPO 이후 3개월 및 6개월 보유기간초과 수익률(BHAR)에 유의한 긍정적 효과를 미치는 것으로 나타났으며, 1년 BHAR에는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 우리사주청약율의 정보효과는 의무예탁만기 이전에 단기적으로 존재함을 시사한다. 하지만 선행연구의 결과는 기관수요예측경쟁률과 일반청약 경쟁률 정보는 무시하고, 오로지 우리사주청약율과 IPO 이후 주식성과 간의 관계만을 분석했다는 점에서 생략변수의 문제를 내재하고 있다. 즉, 기관수요예측경쟁률과 일반청약경쟁률의 정보효과를 함께 고려할 경우, 우리사주청약률이 BHAR에 미치는 효과는 달라질 가능성도 있다.

한편, Kim and Choi(2021)는 2016년부터 2020년까지 코스닥 IPO 기업을 대상으로 신규공모 주식에 대한 기관투자자와 개인투자자의 관심이 IPO 초기성과에 미치는 영향을 행태재무적 관점에서 분석하였다. 분석 결과, 기관투자자의 관심도를 나타내는 수요예측정보 중 의무보유 확약비율은 상장일 시초가와 종가에 정(+)의 영향을 미쳤다. 또한 개인투자자의 관심도를 나타내는 청약경쟁률은 상장일 시초가에 정(+)의 영향을 미쳤으나 상장일 종가와는 유의하지 않았다. 이는 개인투자자가 신규공모주에 단기적으로 과잉반응할 수 있음을 시사한다. 더불어 기관투자자의 관심도가 높은 경우에 청약경쟁률도 증가하여, 수요예측 정보는 개인투자자의 투자 결정에 영향을 미침을 보여주었다.

전반적으로 한국 IPO 시장에서 투자주체별 투자경쟁률(기관수요예측경쟁률, 일반공모청약 경쟁률, 우리사주청약율)의 정보효과를 연구한 선행연구는 비교적 희소하며, 정교하게 분석되지 못한 측면이 있다. 또한 한국 IPO 시장의 특수성을 고려하지 않고 미국 IPO 시장에 기초한 이론을 그대로 적용하여 해석하는 경향을 보여왔다. 비재무적 정보의 정보성을 분석한 연구가 적은 원인은 투자주체별 투자경쟁률 정보는 공시정보가 아니므로 해당 자료의 획득에 상당한 비용이 소요된다는 한계점에 기인한 것으로 판단된다. 더불어 Shin and Lee(2013)는 독특한 IPO 제도를 시행하고 있는 한국 시장에서 동태적 정보취득가설은 우리나라의 시장환경에서 IPO 기업의 저평가 현상을 설명하는데 적합성이 높지 않다고 설명하고 있다. 따라서 더 많은 표본과 새로운 접근법으로 한국 IPO 시장에서 수요예측의 효과를 검증할 필요성이 있다. 본 연구는 선행연구의 한계점과 제약조건 등을 보완 및 확장하여 가능한 많은 IPO 표본을 대상으로 세 투자주체의 투자경쟁률 자료를 획득한 후, 한국 IPO 시장에서 투자주체별 투자경쟁률이 IPO 이후 장・단기수익률 등에 미치는 효과를 행태재무적 관점에서 분석한다는 점에서 기존 문헌과 다른 새로운 시사점을 제공하고 있다.

2.3 연구차별성

본 연구는 다음과 같은 측면에서 차별성을 갖는다. 첫째, 한국의 독특한 IPO 제도로 인해 신규상장 과정에서 시장에 노출되는 투자주체별 투자경쟁률이 정보성을 갖는지를 분석한다는 점에서 차별성을 갖는다. 미국 IPO 시장은 대표주관사가 많은 재량권을 행사하여 상장을 주도하기 때문에 기관수요예측경쟁률은 시장수요를 반영하지 못할 수 있으며, 결과적으로 기관수요예측 경쟁률에 대한 정보성을 분석한 선행연구도 거의 찾아보기 어렵다. 대조적으로 한국 IPO 시장은 상장 규정에 따라 수요예측에 참여하는 기관투자자의 자격조건만 제약할 뿐이며, 대표주관사가 수요예측 참여기관을 선택할 수는 없다. 따라서 한국에서 기관수요예측경쟁률은 신규공모주식에 대한 정교한 투자자의 시장수요의 크기를 반영할 수 있으므로, 미국 IPO 시장과 달리 기관수요 예측경쟁률이 추가적인 정보성을 가질 가능성이 있다. 더불어 한국 IPO 시장은 일반적으로 신규공모주식 물량을 기관 60%, 일반투자자 20%, 우리사주 20%의 비중으로 규정에 따라 배정하고 이를 청약방식을 통해 배분하고 있다. 이 과정에서 일반투자자의 청약경쟁률 정보가 시장에 노출되게 되며, 이는 정교하지 못한 개인투자자의 시장수요의 크기를 반영할 수도 있다. 따라서 일반공모청약경쟁률은 정서적 투자자의 투자행태를 예측하는 유용한 비재무적 정보가 될 수도 있다. 더불어 한국 IPO 시장은 기업의 내부정보에 대한 접근성이 큰 종업원에게도 신규공모주식의 20% 정도를 배분하기 때문에, 우리사주청약율이 기업의 내부정보를 반영하는 추가적인 정보가 될 수도 있다. 이처럼 본 연구는 한국의 독특한 IPO 제도에 기초하여 발생하는 각 투자주체의 시장수요 정보가 차별적인 정보성을 갖는지를 실증분석한다는 점에서, 기존문헌 에서 다루지 않은 새로운 시사점을 제공할 것으로 기대한다.

둘째, 본 연구는 과거 21년 동안 유가증권과 코스닥 시장에서 신규상장한 기업을 대상으로 투자주체별 투자경쟁률 정보(기관수요예측경쟁률, 일반공모청약경쟁률, 우리사주청약율)를 증권신고서 및 신문기사 등을 검색하여 1,400개 IPO 기업에 대한 자료를 광범위하게 수집하고 이를 기초로 분석 결과를 제공하고 있다. 국내 선행연구도 투자경쟁률이 정보성이 있는지를 실증적으로 검증하였지만, 자료획득의 어려움으로 인해 대부분 제한된 표본을 대상으로 분석해 왔다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 연구는 가능한 많은 표본을 대상으로 자료를 수집하고, 대규모 표본을 이용하여 투자경쟁률의 정보적 효과를 실증 분석하고 있다는 점에서 결과에 대한 일반화 가능성을 높이고 있다.

셋째, 본 연구는 신규공모주식에 투자하는 세 투자주체(기관, 개인, 종업원)의 투자경쟁률 정보를 모두 고려하여, IPO 이후 주가수익률에 미치는 효과를 분석하고 있다는 점에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. 특히 기관수요예측경쟁률, 일반공모청약경쟁률 및 우리사주청약율 은 상장 전에 발행시장에서 함께 노출 되지만, 각 투자주체의 합리성과 정보비대칭의 크기가 상이하므로 투자주체별 투자경쟁률이 IPO 이후 주가수익률에 미치는 영향은 차별적일 수 있다. 하지만 선행연구는 세 투자주체의 경쟁률을 함께 고려하지 못하고 개별적으로 분석함에 따라 생략변수로 인한 추정오류 문제가 내재한다는 한계점을 갖는다. 본 연구는 세 투자주체의 투자경쟁률 정보를 독립변수에 함께 포함하여 분석함으로써, 생략변수로 인한 문제를 완화하고 각 투자주체별 투자경쟁률의 정보성을 확인한다는 점에서 이전연구의 문제점을 보완 및 확장하고 있다.

넷째, 이전연구는 신규공모주식에 대한 투자경쟁률의 효과를 주로 상장 초기수익률과 연계하여 분석하고 있지만, 본 연구는 투자경쟁률이 상장초기수익률, IPO 이후 단기초과수익률(IPO 이후 5일 누적초과수익률) 및 IPO 이후 장기성과(12개월, 24개월, 36개월 보유기간초과수익률) 등에 미치는 영향을 포괄적으로 분석하고 있다는 점에서 차별성을 갖는다. 즉, 상장초기수익률을 분석하는 연구는 시장이 효율적이라는 가정 속에서 IPO 기업의 공모주 저평가 현상의 원인을 분석하는 것에 초점을 맞추고 있다. 신규공모주식 물량을 대부분 기관투자자가 배정받는 미국 IPO 시장의 경우 상장 초기수익률 분석이 큰 의미를 가질 수 있을 것이다. 그러나 우리나라는 신규공모주식을 기관, 개인, 우리사주 등 다양한 주체에게 배분하기 때문에 시장효율성을 전제하기보다는 행태재무적 관점에서 IPO 이후 주가수익률의 변화를 확인할 필요가 있다. 이러한 측면에서 본 연구는 각 투자주체의 투자경쟁률 크기에 따라 IPO 초기수익률, IPO 이후 단기 누적초과수익률, IPO 이후 장기 보유기간초과수익률 등이 시계열적으로 어떻게 변화하는지를 실증적으로 확인하는 것에 초점을 두고 있다는 점에서 기존 연구에서 보여주지 못한 추가적인 시사점을 제공할 것으로 기대한다.

다섯째, 본 연구는 기관수요예측경쟁률과 일반공모청약경쟁률 정보를 결합하여 투자했을 때, IPO 이후 투자성과의 차이를 비교한다는 점에서 독창성을 갖는다. 정교한 기관투자자의 시장수요를 나타내는 기관수요예측경쟁률과 정서적 투자자의 시장수요를 나타내는 일반공모 청약경쟁률은 상장 이전에 함께 알려지게 된다. 만약 기관과 개인의 투자경쟁률이 정보성을 가진다면, 두 가지 상이한 속성을 갖는 투자경쟁률 정보를 이용하여 투자자가 IPO 기업에 투자했을 때 미래주식성과에 차이가 발생할 것이다. 특히 일반공모청약경쟁률이 높고, 기관수요예측 경쟁률이 낮은 기업은 정서적 투자자의 관심이 높은 기업일 수 있으므로, 기업이 기회의 창을 이용하여 상장했을 가능성이 있다. 또한 상장 이후 낮은 외부감시로 인해 다른 기업보다 더 낮은 주식성과를 나타낼 수도 있다. 반면에 일반공모청약경쟁률이 낮고, 기관수요예측경쟁률이 높은 기업은 대부분 정교한 투자자가 관심을 보이는 기업이라고 볼 수 있으므로, 정교한 투자자의 합리적 투자행태로 인해 다른 기업보다 IPO 이후 더 높은 장기주식성과를 보일 가능성도 있다. 이러한 이유로 본 연구는 일반공모청약경쟁률과 기관수요예측경쟁률의 크기에 따라 총 9개의 결합 포트폴리오를 구성하고 각 포트폴리오의 IPO 이후 주식성과가 차별적인지를 비교함으로써, 투자주체별 투자경쟁률이 가치투자 관점에서 정보성을 가질 수 있는지를 조사한다는 점에서 차별성을 갖는다.

마지막으로, 발행시장에서 각 투자주체의 수요가 IPO 이후 유통시장에서 투자주체의 지분구성비율에 영향을 미치는지를 검증하고 있다는 점에서 이전연구와 차별성을 갖는다. 만약 발행시장에서 높은 투자경쟁률이 IPO 기업의 미래 성장잠재력에 대한 신호라면, IPO 이후 유통시장에서 기관투자자의 비중은 감소하지 않을 것이다. 반면에 높은 투자경쟁률이 정서적 투자자의 과잉투자행태라면 IPO 이후 유통시장에서 기관투자자는 고평가된 주식을 매도하고 개인투자자는 매수하는 행태를 보일 것이기 때문에, IPO 기업의 상장 후 기관투자자 (개인투자자)의 비중은 감소(증가)할 수 있다. 이처럼 유통시장에서 기관투자자의 비중 변화는 경영자에 대한 외부감시효과에 영향을 미칠 수 있으므로 투자경쟁률과 IPO 이후 기관투자자 비중 간의 관계를 규명하는 것은 IPO 이후 장기저성과 이례현상에 대한 추가적인 설명을 제공할 것으로 기대한다.

2.4 연구가설

본 연구는 한국 IPO 시장에서 노출되는 투자주체별 투자경쟁률(기관수요예측경쟁률, 일반청약 경쟁률, 우리사주청약율)이 IPO 이후 초기수익률, IPO 이후 5일 동안 단기누적초과수익률 및 IPO 이후 장기보유기간초과수익률에 미치는 영향을 조사하는 것에 초점을 두고 있다. 각 투자주체의 투자경쟁률이 IPO 이후 주가수익률에 미치는 예상 효과를 개별 투자주체별로 제시하면 다음과 같다.

첫째, 높은 기관수요예측경쟁률을 보인 IPO 기업은 경쟁률이 낮은 기업보다 IPO 이후 긍정적인 주가수익률이 관측될 것으로 예측한다. 일반적으로 기관투자자는 정보접근성이 높고 정교한 분석능력을 가지고 있다고 평가되고 있다. 한국 IPO 시장은 일정 요건을 충족하는 기관 및 펀드투자자에게 수요예측에 참여하는 것을 허용하고 있고, 대표주관사가 임의로 기관투자자의 수요예측 참여를 제약하지는 못한다. 그러므로 수요예측 과정에서 기관투자자 및 펀드투자자의 많은 참여는 신규공모주가 미래 성장성이 높다는 정교한 투자자들의 평가로 해석될 수 있다. 따라서 발행시장에서 신규공모주를 배정받지 못한 투자자는 유통시장에서 주식을 매수할 유인이 증가하게 되고, 기관수요예측경쟁률이 높은 IPO 기업은 다른 기업보다 더 큰 상장 초기수익률과 단기누적초과수익률이 관측될 것이다. 더불어 정보비대칭이 클 때, 개인투자자는 높은 기관수요 예측경쟁률을 신호로 인식하여 발행시장과 유통시장에서 개인투자자의 매수거래가 증가할 수도 있다. 따라서 기관수요예측경쟁률이 높은 기업은 낮은 기업보다 상장 초기에 기관과 개인투자자의 수요가 함께 증가하여 상대적으로 높은 상장 초기수익률과 단기누적초과수익률을 얻을 것으로 예측한다.

한편, 높은 기관수요예측경쟁률이 정교한 투자자의 시장수요을 반영한다면, 비교적 공모가격이 효율적으로 결정될 가능성이 있으므로 IPO 기업에서 경험적으로 관측되었던 장기저성과 이례현상(Ritter1991)은 감소할 것이다. 더불어 높은 기관수요예측경쟁률이 IPO 기업의 미래 성장잠재력을 나타낸다면 IPO 기업의 주식을 배정받는 기관투자자는 상장 이후에 주식을 매각할 유인이 낮으므로 IPO 기업의 기관보유지분율은 장기간 높게 형성될 수 있다. 특히 기관투자자의 외부감시효과를 주장하는 다수의 선행연구(Shleifer and Vishny, 1986; Bushee, 1998; Chung et al., 2002; Hartzel and Starks, 2003)를 고려할 경우, 많은 기관투자자의 지분보유는 IPO 기업에 대한 간접적 감시 효과를 발생시켜 IPO 기업의 대리인 문제를 축소하고, 투자비효율성을 낮출 가능성도 있다. 따라서 본 연구는 기관수요예측경쟁률이 높은 IPO 기업은 경쟁률이 낮은 기업보다 장기주식성과가 상대적으로 더 크게 관측될 것으로 예측한다. 이러한 예측을 검증하기 위해 다음과 같은 첫 번째 연구가설을 설정한다.

가설 1: 기관수요예측경쟁률이 높은 IPO 기업은 경쟁률이 낮은 IPO 기업보다 상장 초기수익률, 상장 이후 단기누적초과수익률 및 IPO 이후 장기보유기간초과수익률이 더 클 것이다.

둘째, 일반공모청약경쟁률이 높은 IPO 기업은 청약경쟁률이 낮은 IPO 기업보다 개인투자자의 비합리적 과잉투자행태가 더 클 수 있다. IPO 시장에서 개인투자자의 투자행태를 연구한 선행연구에 의하면, IPO 시장에서 개인투자자는 낙관적 편의를 가지며 정교한 분석능력이 부족하여 과거 경험에 크게 의존하는 정서적 투자행태를 보인다고 설명한다(Derrien, 2005; Ljungqvist et al., 2006; Cook et al., 2006; Cornelli et al., 2006; Kaustia and Knüpfer, 2008). 선행연구에 기초할 경우, 한국에서 정교하지 않은 투자자로 평가받고 있는 개인투자자는 신규공모주식에 대한 낙관적 편의를 가지고 과대 투자하는 행태를 보일 수 있다. 특히, IPO 시장에서 “따상”이라는 은어가 유행하는 한국 발행시장에서, 개인투자자는 과거 IPO 수익률에 대한 경험을 과대 인식하는 경향을 보일 수 있으므로, 높은 일반공모청약경쟁률은 개인투자자의 높은 낙관주의로 인해 나타난 결과일 수도 있다. 특히 미국 IPO 시장과 달리, 한국 IPO 시장은 일반투자자에게도 약 20% 정도의 신규공모주식을 배정하기 때문에, 상장 초기수익률이 증가하는 현상(즉, 따상)은 개인투자자의 정서적 투자행태에 영향을 받을 가능성이 있다. 이러한 관점에서 일반공모청약경쟁률이 높은 IPO 기업은 상장 초기에 개인투자자의 과잉투자행태가 증가할 수 있고, 그 결과 일반공모청약경쟁률이 높은 IPO 기업의 상장초기수익률은 다른 기업보다 더 높게 형성될 가능성이 있다. 하지만 높은 초기수익률의 원인이 개인투자자의 비합리적 과잉투자에 기초하여 고평가된 것이라면, 정교한 투자자의 매도행태를 유도하여 후속 기간에 주가수익률은 하락할 가능성이 있다. 따라서 IPO 초기수익률은 일반공모청약경쟁률과 양(+)의 관련성을 보이지만, 후속기간에 누적초과수익률은 크게 하락할 가능성이 있다. 그러므로 IPO 이후 단기누적초과수익률은 일반공모청약경쟁률과 음(-)의 관련성을 보일 것이다.

한편, 일반공모청약경쟁률이 높은 기업은 크게 두 가지 이유로 상대적으로 장기성과가 감소할 가능성이 있다. (ⅰ) 상장예정기업이 정보비대칭과 낙관주의가 큰 시점을 선택하여 IPO를 실시할 경우, IPO 기업의 장기성과는 감소할 수 있다. 일반공모청약경쟁률은 개인투자자의 낙관주의를 반영하는 것일 수 있으므로 일반공모청약경쟁률이 높은 기업은 공모가가 과대평가될 수 있으나 시간이 지남에 따라 정보비대칭이 완화되어 장기성과 감소가 더 크게 나타날 수 있다. (ⅱ) 일반공모청약경쟁률이 높은 IPO 기업은 상장 이후에 개인투자자의 지분매수가 증가하고 상대적으로 기관투자자의 지분보유가 감소할 가능성이 있다. 이처럼 높은 개인투자자 보유지분율 (또는 낮은 기관투자자 보유지분율)은 경영자의 기회주의를 억제하는 외부감시활동을 약화시켜 IPO 기업의 대리인 위험을 증가시킬 가능성이 있다. 이러한 이유로 일반공모청약경쟁률이 높은 IPO 기업은 청약률이 낮은 IPO 기업보다 대리인 문제에 기인한 기업가치 하락이 증가하고 그 결과 장기주식성과가 감소가 더 확대될 가능성도 있다. 이러한 사유에 기초하여 본 연구는 다음과 같은 두 번째 연구가설을 설정한다.

가설 2: 일반공모청약경쟁률은 상장 초기수익률과 유의한 양(+)의 관계를 보일 것이다. 대조적으로 일반공모청약경쟁률은 상장 이후 단기누적초과수익률과 장기보유기간 초과수익률과 유의한 음(-)의 관계를 나타낼 것이다.

셋째, 높은 우리사주청약율은 종업원의 내부정보가 반영된 것일 수 있으므로, IPO 이후 주가수익률에 긍정적인 영향을 미칠 가능성이 있다. 주로 기관투자자에게 물량을 배정하는 미국 IPO 시장과 달리, 한국 IPO 시장에서는 일반적으로 우리사주조합에 신규공모주식의 20% 물량을 배정하고 있다. 종업원은 기업의 내부정보에 대한 접근성이 크다는 점에서, 우리사주 청약률이 100%인 기업은 100%에 미달 된 기업보다 공모가격에 대한 정보비대칭이 더 낮을 수 있다. 따라서 우리사주청약율이 높은 IPO 기업은 투자자가 정보위험을 낮게 평가하여 유통시장에서 매수 동기가 커질 수 있다. 이러한 이유로 우리사주청약율이 높은 IPO 기업은 낮은 IPO 기업보다 상장 초기수익률과 상장 이후 단기누적초과수익률이 상대적으로 크게 관측될 것으로 예측한다. 더불어 우리사주는 내부정보에 대한 접근성이 크다는 점을 고려할 때, 적어도 우리사주의 보호예수기간(1년)이 해지되어 지분매각이 가능한 기간까지는 경영자의 기회주의적 행태를 내부적으로 감시할 유인을 가질 수 있다.1) 따라서 우리사주청약율이 높은 IPO 기업은 우리사주청약율이 낮은 기업보다 우리사주의 지분매각이 가능한 기간까지는 장기저성과 현상이 작게 나타날 것으로 예상한다. 이러한 예측을 검증하기 위해 다음과 같이 세 번째 연구가설을 설정한다.

가설 3: 우리사주청약율은 상장 초기수익률과 단기누적초과수익률과 유의한 양(+)의 관계를 보일 것이다. 더불어 우리사주청약율이 높은 기업의 장기보유기간초과수익률은 적어도 우리사주의 매각이 가능한 기간까지는 우리사주청약율이 낮은 기업보다 더 큰 값을 나타낼 것이다.

Ⅲ. 변수측정 및 연구모형

3.1 변수측정

3.1.1 IPO 이후 초기, 단기 및 장기수익률의 측정

선행연구는 신규상장기업의 초기수익률을 (ⅰ) 신규상장기업의 확정공모가와 상장 당일 시초가를 이용하여 계산한 발행시장에서의 수익률(the initial return in the primary market)과 (ⅱ) 확정공모가와 IPO 당일종가를 이용하여 구한 유통시장에서의 수익률(the initial return in the secondary market)로 각각 측정하였다(Chang et al., 2008). 유사하게, 본 연구에서도 IPO 직후 초기수익률을 식 (1-1)과 식(1-2)에 따라 각각 산출한다. Return_0d는 IPO 기업i의 최초거래일의 시초가격과 확정공모가격를 이용하여 구한 시초가수익률을 의미하고, Return_1d는 IPO 기업i의 최초거래일의 종가와 확정공모가를 이용하여 구한 IPO 당일수익률을 의미한다.

(1-1)Rerurn_0di=(IPO 시초가i- 확정공모가i)확정공모가i
(1-2)Rerurn_1di=(IPO 당일종가i- 확정공모가i)확정공모가i

한편, IPO 이후 단기주식성과는 IPO 이후 5일 동안의 누적초과수익률을 측정하여 평가한다. 누적초과수익률은 식 (2-1)과 (2-2)와 같이 두 가지 방식에 따라 각각 측정한다. 식(2-1)의 VW_CAR_5d는 IPO 기업i의 IPO 이후 5일 동안 가치가중 시장조정모형을 적용하여 산출한 초과수익률을 합계하여 구한 누적초과수익률이다. 식(2-2)의 Size/BM_CAR_5d는 IPO 기업i의 IPO 이후 5일 동안 규모-성장성 조정된 시장조정모형으로 산출한 초과수익률을 합계하여 구한 누적초과수익률이다. 여기서 Ri,d는 IPO 기업id거래일의 수익률([당일종가-전일종가] /전일종가)을 의미한다. 예외적으로 IPO 첫날 수익률은 공모가 기준 수익률([당일종가-공모가] /공모가)을 사용한다. Rm,d는 가치가중 시장지수 수익률을 의미하며, 각각 IPO 당일의 KOSPI와 KOSDAQ 지수 수익률을 사용한다. RSize/BM Port,dd거래일의 동일가중 규모-성장성 조정된 포트폴리오 수익률을 의미한다. 규모-성장성 조정된 포트폴리오는 IPO 분기말 지분의 시장가치(시가총액)를 기준으로 5개의 동일가중 포트폴리오를 구성하고, 다시 장부가치 대 시장가치 비율 등에 따라 5개의 세부 포트폴리오를 구성하여 총 25개의 포트폴리오로 구분한다.

(2-1)VWI_CAR_5di=d=15(Ri,d-Rm,d)
(2-2)Size/BM_CAR_5di=d=15(Ri,d-RSize / BMPort, d)

한편, IPO 이후 장기주식성과는 식 (3-1)~식 (3-3)과 같이 각각 12개월, 24개월, 36개월 보유기간 초과수익률(BHAR_12M, BHAR_24M, BHAR_36M)을 구하여 사용한다. IPO 이후 T개월 동안의 보유기간 초과수익률은 기업i의 IPO 이후 T개월 동안의 보유기간수익률에서 규모-성장성을 고려하여 구한 대응된 포트폴리오의 T개월 동안의 보유기간수익률을 차감하여 산출한다. 식 (3-1)~식 (3-3)에서 Ri,k는 기업i의 IPO 이후 k월에 대한 월별수익률을 의미한다. RSize/BM Port,k는 IPO 이후 k월에 대한 규모-성장성 조정된 포트폴리오의 평균수익률을 의미한다. 포트폴리오는 상장기업을 전체를 대상으로 시가총액과 장부가치 대 시장가치비율을 기준으로 총 25개(5×5) 포트폴리오로 구성한다.

(3-1)BHAR_12Mi=k=112(1+Ri,k)-k=112(1+RSize / BM Port ,k)
(3-2)BHAR_24Mi=k=124(1+Ri,k)-k=124(1+RSize / BMPort ,k)
(3-3)BHAR_36Mi=k=136(1+Ri,k)-k=136(1+RSize / BM Port ,k)

3.1.2 IPO 공모주식에 대한 투자주체별 투자경쟁률의 측정

일반적으로 IPO 기업의 공모주 가격결정 및 배분 절차는 (ⅰ) 투자설명회(IR), (ⅱ) 기관수요예측, (ⅲ) 공모가격 결정, (ⅳ) 기관배정수량 결정, (ⅴ) 우리사주 및 일반투자자의 청약 및 납입, (ⅵ) 상장신청 및 매매개시 등의 순서로 진행된다. IPO 공모주식은 세 가지 유형의 투자자가 공모주에 대해 청약을 실시하며, 그 과정에서 투자경쟁률 정보가 발생하게 된다. 먼저 기관수요예측경쟁률은 수요예측과정에서 발생하는 IPO 기업에 대한 기관투자자의 청약경쟁율을 나타낸다. 수요예측은 미국 IPO 시장의 관행이었으나 이 제도는 현재 다양한 국가에 전파되어 활용되고 있다. 우리나라는 1997년에 유가증권시장에서 수요예측이 먼저 도입되었고, 1999년 5월에 코스닥 시장으로 적용이 확대되었다. 하지만 우리나라의 수요예측 제도는 세 가지 측면에서 미국과 차이가 있다(Shin et al., 2016). 첫째, 미국의 수요예측제도는 시장의 자율적 진화로 형성된 시장 관행에 기초하여 상향식으로 발전된 제도이지만, 한국의 수요예측제도는 규제당국에 의해 하향식으로 시장에 주입된 강제적인 공적 규제제도라는 점에서 차이가 있다. 둘째, 미국의 수요예측제도는 인수인(대표주관사)이 신규공모시장 참여 투자자의 범위, 공모가격, 공모주 배정 등 모든 사안에서 재량권을 행사하지만, 한국의 수요예측제도에는 상장규정에 따라 실시되므로 인수인의 재량권은 제한되어 있다는 점이다. 셋째, 미국은 수요예측 제도를 이용하여 대부분 기관투자자에게 신규공모물량을 배정하지만, 한국은 상장규정에 따라 일정비율의 신규공모물량을 의무적으로 개인투자자 및 우리사주조합에 배정해야 한다는 점에서 차이가 있다. 본 연구는 독특한 한국 IPO 시장의 특성을 고려하여 투자주체별 투자경쟁률을 다음과 같이 측정한다.

일반청약경쟁률(Common_CRi)은 식(4-1)과 같이 IPO 기업i의 일반공모청약경쟁률에 대한 자연로그 값으로 측정한다. 예를 들면, 청약경쟁률이 50 대 1이면, Ln(50)으로 측정한다. 기관수요예측경쟁률(INST_CRi)은 식 (4-1)과 같이 IPO 기업i의 기관수요예측경쟁률에 대한 자연로그 값으로 측정한다. 예를 들면, 수요예측경쟁률이 100 대 1이면, Ln(100)으로 측정한다. 한편, 우리사주청약율(Employee_CRi)은 IPO 기업i의 우리사주에 배정된 공모주식에 대한 종업원의 참여비율(0%~100%)을 의미한다. 예를 들면, 우리사주에게 배정된 물량에 대해 종업원이 100% 참여하면 1, 80%만 참여했으면 0.8로 측정한다.

(4-1)Common_CRi=Ln(일반청약결쟁률)i
(4-2)INST_CRi=Ln(기관수요예측경쟁률)i
(4-3)Employee_CRi=기업i의우리사주에게배정된물량에대한 종업원참여비율

3.2 연구모형

본 연구는 최초상장일을 기준으로 사건연구방법을 적용하여 IPO 공모주식에 대한 투자주체별 투자경쟁률이 IPO 이후 주가수익률에 미치는 효과를 회귀분석을 통해 검증한다. MODEL (1)은 최초상장일을 기준으로 자료를 통합하여 구축한 회귀모형이다. 종속변수는 IPO 기업i의 상장이후 초기수익률(Return_0d, Return_1d), 상장 이후 5일 누적초과수익률(VWI_CAR_5d, Size/BM_CAR_5d), 상장 이후 12개월, 24개월, 36개월 보유기간초과수익률(BHAR_12M, BHAR_24M, BHAR_36M) 등을 각각 의미한다. 회귀식의 설명변수는 IPO 공모주식에 대한 투자주체별 투자경쟁률(일반공모청약경쟁률, 기관수요예측경쟁률, 우리사주청약율)이다. MODEL (1)에서β1β3이 각각 유의한 양(음)의 부호를 나타내면 일반공모청약경쟁률, 기관수요예측 경쟁률, 우리사주청약율이 높을수록 IPO 기업의 초기수익률, 단기누적초과수익률, 장기보유기간 초과수익률 등이 증가(감소)한다고 해석한다.

Dependent Variables: ① Return_0di, Return_1di

② VWI_CAR_5di, Size/BM_CAR_5di

③ BHAR_12Mi, BHAR_24Mi, BHAR_36Mi

MODEL (1)=β0+β1 Common_CRi+β2INST_CRi+β3 Employee_CRi+β4 Underwriter_Di   +β5 Log Salei+β6 BTMi+β7 LEVi+β8 ROAi+β9 CFOAi+β10 AUDITORi   +β11 PROCEEDSi+β12 OWNERi+β13AGEi+β14 Market_Di+Σ Industry    +ΣYEAR+εi

변수설명

Return_0di =기업i의 IPO 당일 시초가수익률[(시초가-공모가)/공모가]

Return_1di = 기업i의 IPO 당일 수익률[(당일종가-공모가)/공모가]

VWI_CAR_5di = 기업i의 IPO 이후 5일 동안 가치가중 시장조정모형으로 계산한 누적초과수익률

Size/BM_CAR_5di = 기업i의 IPO 이후 5일 동안 규모-성장성 조정 모형으로 계산한 누적초과수익률

BHAR 12Mi = 기업i의 IPO 이후 12개월에 대한 규모-성장성 조정된 보유기간초과수익률

BHAR 24Mi = 기업i의 IPO 이후 24개월에 대한 규모-성장성 조정된 보유기간초과수익률

BHAR 36Mi = 기업i의 IPO 이후 36개월에 대한 규모-성장성 조정된 보유기간초과수익률

Common_CRi = IPO 기업의 일반공모청약경쟁률에 대한 자연로그 값(예를 들어, 경쟁률이 50:1이면 Ln(50)으로 측정함)

INST_CRi = IPO 기업의 기관수요예측경쟁률에 대한 자연로그 값(예를 들어, 경쟁률이 50:1이면 Ln(50)으로 측정함)

Employee_CRi = IPO 기업의 우리사주청약율(0%~100%)

Underwriter Rankingi = IPO 주간사가 전년도 기준 시장점유율(매출액 기준) 상위 5위 안에 포함되면 1 아니면 0으로 지칭한 이분변수

LogSalei = IPO 분기말 매출액(단위 백만원)에 로그를 취한 값

BTMi = IPO 분기말 장부가치 대 시장가치 비율

LEVi = IPO 분기말 총부채를 총자산으로 나눈 비율

ROAi = IPO 분기 당기순이익을 총자산으로 나눈 비율

CFOAi = IPO 분기말 영업활동현금흐름을 총자산으로 나눈 비율

AUDITORi = IPO 기업의 감사인이 Big4에 속하면 1, 아니면 0으로 구분한 이진변수

PROCEEDSi = IPO 공모가에 공모주식수를 곱한 값(단위 백만원)에 자연로그를 취한 값

OWNERi = IPO 분기말 최대주주와 특수관계자 등의 지분율

AGEi = 기업i의 설립연도부터 IPO 연도까지 연도 수에 대한 로그값

Market_Di = KOSDAQ 상장기업이면 1, KOSPI 상장기업이면 0인 더미변수

ΣIndustry = 표준산업코드(중분류)를 이용하여 12개의 산업으로 구분한 산업구분 더미변수

ΣYEAR = 연도통제 더미변수

MODEL (1)의 통제변수에 대한 설명은 다음과 같다. UWRANKi는 IPO 기업i의 주관사가 전년도 기준 시장점유율(매출액 기준) 상위 5위안에 포함되면 1, 그렇지 않으면 0으로 측정한 더미변수이며 주관사의 명성효과를 통제하기 위해 삽입한 것이다(Carter and Manaster, 1990; Carter et al., 1998). Log_Salesi는 IPO 분기말 매출액(단위 백만원)에 로그를 취한 값이며 기업규모 효과를 통제하기 위한 변수이다. BTMi은 IPO 분기 말 장부가치 대 시장가치 비율이며 성장성 효과를 통제하기 위한 변수이다(Denis, 1994; Jung et al., 1996). LEVi는 IPO 연도 말 총부채를 총자산으로 나눈 부채비율이며 레버리지효과를 통제하는 변수이다(Eckbo and Norli, 2005). ROAi는 총자산이익률(IPO 연도말 순이익을 평균총자산으로 나눈 비율), CFOi는 총자산영업현금흐름비율(IPO 연도말 영업활동현금흐름을 평균총자산으로 나눈 비율)을 의미 하며, 각각 발생주의와 현금주의 관점의 수익성 효과를 통제하기 위해 삽입한 변수이다. AUDITORi는 IPO 기업i의 감사인이 Big4에 속하면 1, Non-Big4에 속하면 0인 더미변수이며 감사인의 명성효과를 통제하기 위한 변수이다. PROCEEDSi는 IPO 기업의 자금조달 규모를 나타내는 것으로 총발행금액(단위 백만원)에 자연로그를 취한 값을 의미한다(Masulis and Korwar, 1986; Bayless and Chaplinsky, 1996). OWNERi는 IPO 분기말 최대주주와 특수관계자 등의 지분율로써 기업i의 소유권집중도의 크기를 통제하기 위한 변수이다. AGEi는 기업i의 설립연도부터 IPO 당해연도까지 연령수에 대한 로그값으로, 기업연령효과를 통제하기 위한 변수이다. Marketi은 KOSDAQ에 상장한 기업이면 1, KOSPI에 상장한 기업이면 0을 부여한 더미변수이다. ΣIndustry는 산업구분 더미변수로써, 표준산업분류코드를 이용하여 12개의 산업군으로 구분하였다. ΣYEAR는 시계열적 시장상황 차이를 통제하기 위해 삽입한 연도통제 더미변수이다.

Ⅳ. 분석 결과

4.1 표본선정 및 기술통계량

본 연구는 실증분석을 위해 다음과 같은 선정 기준을 적용하여 최종 IPO 표본을 선택한다.

(1) 2001년부터 2021년까지 KOSPI 및 KOSDAQ 시장에 최초상장한 기업을 한국거래소 상장공시 시스템(KIND)에서 추출하여 최초표본을 선정한다.

(2) IPO 기업 중에서 이전상장, 우회상장, 외국계 기업 상장 및 스팩 상장 등을 최초표본에서 제외한다. 즉, 신규상장 기업만을 표본으로 선정한다.

(3) 신규공모주에 대한 정보를 제공하는 증권신고서, 38커뮤니케이션 사이트 및 인터넷 신문기사 검색을 통해 신규상장기업에 대한 투자경쟁률(기관수요예측경쟁률, 일반공모 청약경쟁률, 우리사주청약율) 자료를 획득할 수 없는 기업은 추가로 표본에서 제거한다.2)

(4) FnGuide 데이터베이스에서 재무 및 주가 자료 등을 획득할 수 없는 기업은 표본에서 제거한다.

위와 같은 선정 기준에 따라 최종 선택된 IPO 표본은 1,400개이다. 최종표본 중에서 KOSDAQ 상장 IPO 기업은 1,230개이고, KOSPI 상장 IPO 기업은 170개이다. <표 1>은 최종선정된 표본에 대한 연도별 표본분포를 제시한 것이다.

표본분포

<표 1>은 최종표본에 대한 연도별 분포를 제시한 것이다. 본 연구의 최종표본(1400개 IPO 기업)은 유가증권 및 코스닥 시장에 최초상장한 기업 중에서 FnGuide에서 재무적 자료를 추출할 수 있는 기업과 비재무적 자료(기관수요예측경쟁률, 일반공모청약경쟁률, 우시사주청약율)를 수집할 수 있는 기업으로 한정하여 선정한다.

<표 2>는 변수들에 대한 기술통계량을 제시한 것이다. 각 변수들은 상・하위 1% 수준으로 극단치를 조정(winsorization)한 것이다. 먼저 Return_0d는 IPO 당일 시초가수익률([시초가- 공모가]/공모가)을 의미하며 평균은 43.8%이다. 또한 Return_1d는 IPO 당일 수익률([당일종가 -공모가]/공모가)이며, 평균은 44.4%이다. 이는 평균적으로 IPO 공모주식을 배정받은 투자자가 적어도 IPO 당일에 이익을 얻고 있음을 보여주고 있다. VWI_CAR_5dSize/BM_CAR_5d는 가치가중 시장조정모형과 규모-성장성 조정된 시장조정모형을 각각 적용하여 측정한 IPO 이후 5일 동안의 누적초과수익률을 의미하며, 평균은 각각 -2.6%와 -2.6%로 음(-)의 값을 나타냈다. 이러한 결과는 IPO 당일에 관측된 양(+)의 수익률은 IPO 이후 5일 동안에 모두 상쇄됨을 의미하고, 이는 투자자가 IPO 초기에 과잉 반응하는 경향이 있음을 보여주고 있다. BHAR_12M, BHAR_24M, BHAR_36M는 각각 12개월, 24개월, 36개월 규모-성장성 조정된 보유기간 초과수익률을 의미하며, 평균은 각각 -16.9%, -22.7%, -28.6%로 모두 음의 값을 나타냈다. 이는 IPO 주식이 장기적으로 저성과를 보이고 있음을 의미하며, 이는 한국 IPO 시장에서도 선행연구에서 보고된 장기저성과 이례현상이 나타나고 있음을 시사한다.

기술통계량

<표 2>는 주요 변수에 대한 기술통계량을 제시한 것이며, 변수 정의는 다음과 같다. Return_0d는 기업i의 IPO 당일 시초가 수익률[(시초가-공모가)/공모가]이다. Return_1d는 기업i의 IPO 당일 수익률[(당일종가-공모가)/공모가]이다. VWI_CAR_5d는 기업i의 IPO 이후 5일 동안 가치가중 시장조정모형으로 계산한 누적초과수익률이다. Size/BM_CAR_5d는 기업i의 IPO 이후 5일 동안 규모-성장성 조정 모형으로 계산한 누적초과수익률이다. BHAR 12M는 기업i의 IPO 이후 12개월에 대한 규모-성장성 조정된 보유기간초과수익률이다. BHAR 24M는 기업i의 IPO 이후 24개월에 대한 규모-성장성 조정된 보유기간초과수익률이다. BHAR 36M는 기업i의 IPO 이후 36개월에 대한 규모-성장성 조정된 보유기간초과수익률이다. Common_CRIPO 기업의 일반공모청약경쟁률에 대한 자연로그 값이다. INST_CR는 IPO 기업의 기관수요예측경쟁률에 대한 자연로그 값이다. Employee_CR는 IPO 기업의 우리사주청약율을 의미한다. Underwriter Ranking는 기업i의 IPO 주관사가 전년도 기준 시장점유율(매출액 기준) 상위 5위 안에 포함되면 1 그렇지 않으면 0으로 지칭한 이진변수이다. LogSale는 기업i의 IPO 분기말 매출액(단위: 백만원)에 로그를 취한 값이다. BTM는 기업i의 IPO 분기말 장부가치 대 시장가치 비율이다. LEV는 기업i의 IPO 분기말 총부채를 총자산으로 나눈 비율이다. ROA는 기업i의 IPO 분기 당기순이익을 총자산으로 나눈 비율이다. CFOA는 기업i의 IPO 분기말 영업활동현금흐름을 총자산으로 나눈 비율이다. AUDITOR는 기업i의 IPO 당해연도 감사인이 Big4에 속하면 1, 그렇지 않으면 0으로 구분한 이진변수이다. PROCEEDS는 기업i의 IPO 공모가에 공모주식수를 곱한 수치(단위: 백만원)에 자연로그를 취한 값이다. OWNER는 기업i의 IPO 분기말 최대주주와 특수관계자 등의 지분율을 의미한다. AGE는 기업i의 설립연도부터 IPO 연도까지 기업연령 수에 대한 로그값이다. Market_D는 기업i가 코스닥시장 상장기업이면 1, 유가증권시장 상장기업이면 0인 더미변수이다.

한편, 본 연구의 설명변수인 Common_CRi, INST_CRi, Employee_CRi는 각각 일반공모청약 경쟁률, 기관수요예측경쟁률, 우리사주청약율을 의미한다. 일반공모청약경쟁률과 기관수요예측 경쟁률은 청약경쟁률에 대한 자연로그값으로 측정한 것으로서, 평균은 각각 4.981과 3.444이다. 이러한 평균적 수치는 한국 IPO 시장에서 공모주에 대한 수요가 기관보다 개인이 더 큼을 의미한다. 우리사주청약율은 우리사주에게 배정된 공모주에 대한 참여비율(0%~100%)을 의미하며, 평균적인 참여율은 80.5%이다.

통제변수의 기술통계량은 다음과 같다. Underwriter Rankingi는 주관사가 매출액 기준 상위 5위 이내에 해당하면 1, 그렇지 않으면 0인 더미변수를 의미하며, 평균적으로 45.9%가 명성이 높은 주관사에 의해 최초상장되고 있음을 나타낸다. LogSalei은 IPO 분기말의 매출액에 대한 로그값(평균 4.614)으로 측정한 기업규모 통제변수이다. BTMi은 IPO 분기말 장부가치 대 시장가치 비율을 의미하며, 평균은 2.402이고 중위수는 1.755로 상장초기에는 장부가치가 시장가치보다 더 큰 경향을 나타냈다. ROAi는 총자산이익률로 평균은 7.2%이고 중위수는 8.7%를 나타냈다. CFOAi는 영업활동현금흐름을 총자산으로 나눈 비율이며 평균과 중위수는 각각 6.8%와 7.9%이다. AUDITORi는 IPO 연도의 감사인이 BIG4에 속하면 1, 그렇지 않으면 0인 더미변수로서, 평균적으로 Big4 감사인의 비율은 28.4%이다. PROCEEDSi는 공모주식금액 (단위 백만원)에 대한 자연로그값을 의미하며, 평균(9.618)과 중위수(9.496) 간에 큰 차이를 보이지 않았다. OWNER는 IPO 분기에 최대주주와 특수관계자의 지분율을 의미하고, 평균(45.5%)과 중위수(43.9%)는 큰 차이를 보이지 않았다. AGE는 IPO 기업의 연령에 대한 로그값으로 평균(2.325)과 중위수(2.330)는 큰 차이를 보이지 않았다. Market_Di는 KOSDAQ IPO 기업이면 1, KOSPI IPO 기업이면 0인 더미변수이며 전체표본 중에서 KOSDAQ 시장에 상장한 기업의 비율은 87.9%이다.

4.2 단일변량분석

4.2.1 투자주체별 투자경쟁률과 IPO 이후 단기주식성과

<표 3>은 투자주체별 투자경쟁률의 크기에 따라 집단을 구분하고 각 집단별로 IPO 이후 단기주가수익률을 측정하여 비교한 것이다. IPO 이후 단기주가수익률은 IPO 당일 시초가수익률 (Return_0d), IPO 당일수익률(Return_1d), IPO 이후 5일 동안의 가치가중 시장조정 누적초과 수익률(VWI_CAR_5d) 및 규모-성장성 조정된 누적초과수익률(Size/BM_CAR_5d) 등을 의미한다. Panel A는 IPO 기업의 일반공모청약경쟁률의 크기에 따라 세부 집단을 구분하고 IPO 이후 단기주가수익률을 측정한 것이다. 시초가수익률(Return_0d)과 당일수익률(Return_1d)은 모든 세부 집단에서 양(+)의 값을 보였다. 특히 일반공모청약경쟁률이 높은 집단의 시초가수익률 (65.3%)과 당일수익률(65.9%)은 일반공모청약경쟁률이 낮은 집단의 시초가수익률(18.4%)과 당일수익률(18.2%) 보다 모두 유의하게 큰 값을 나타냈다. 하지만 IPO 이후 5일 동안의 가치가중 시장조정 누적초과수익률(VWI_CAR_5d)과 규모-성장성 조정된 누적초과수익률(Size/ BM_CAR_5d)은 모든 세부 집단에서 평균값이 영(0)과 유의한 차이를 보이지 않거나 유의한 음(-)의 값을 나타냈다. 또한 일반공모청약경쟁률이 높은 집단의 누적초과수익률(VWI_ CAR_5d=-4.3%, Size/BM_CAR_5d=-3.9%)은 일반공모청약경쟁률이 낮은 집단의 누적초과 수익률(VWI_CAR_5d=-2.2%, Size/BM_CAR_5d=-2.5%)과 유의한 차이를 보이지 않았다. 전반적으로 IPO 당일에 나타난 양(+)의 수익률은 IPO 이후 후속기간에서 반전되어 초과수익률이 영(0) 또는 음(-)의 값으로 변동됨을 보여주고 있다. 특히 상장초기에 투자자의 과잉반응행태는 일반공모청약경쟁률이 더 큰 IPO 기업에서 더 두드러졌다.

단일변량분석 1: IPO 초기 및 단기 주가반응

이 표는 투자주체별 투자경쟁률의 크기에 따라 전체표본을 세 개의 하부집단으로 구분하고, 각 투자경쟁률 집단별로 IPO 초기수익률과 단기수익률의 평균값을 측정한 것이다. Return_0d는 기업i의 IPO 당일 시초가수익률이다. Return_1d는 기업i의 IPO 당일 수익률이다. VWI_CAR_5d는 기업i의 IPO 이후 5일 동안 가치가중 시장조정모형으로 계산한 누적초과수익률이다. Size/BM_CAR_5d는 기업i의 IPO 이후 5일 동안 규모-성장성 조정 모형으로 계산한 누적초과수익률이다. *, **, ***는 평균값(또는 평균차이)이 영(0)과 차이기 있는지를 t-test한 것으로 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의함을 나타낸다.

Panel A: 일반공모청약경쟁률

Panel B는 IPO 기업의 기관수요예측경쟁률의 크기에 따라 세부 집단을 구분하고 IPO 이후 단기주가수익률을 측정한 결과이다. 시초가수익률(Return_0d)과 당일주가수익률(Return_1d)은 모든 집단에서 양(+)의 값을 보였다. 또한 기관수요예측경쟁률이 높은 집단의 시초가수익률 (64.6%)과 당일주가수익률(66.3%)은 기관수요예측경쟁률이 낮은 집단의 시초가수익률(30.1%)과 당일주가수익률(29.4%) 보다 모두 유의하게 큰 값을 나타냈다. 대조적으로 IPO 이후 5일 누적초과수익률(VWI_CAR_5dSize/BM_CAR_5d)은 모든 집단에서 영(0)과 유의한 차이를 보이지 않거나 유의한 음(-)의 값을 나타냈다. 특히 기관수요예측경쟁률이 높은 집단의 IPO 이후 누적초과수익률(VWI_CAR_5d= 0.0%, Size/BM_CAR_5d= -0.5%)은 기관수요예측경쟁률이 낮은 집단의 누적초과수익률(VWI_CAR_5d= -4.7%, Size/BM_CAR_5d= -3.3%) 보다 유의하게 큰 값을 나타냈다. 전반적으로 기관수요예측경쟁률이 높은 기업은 낮은 기업보다 IPO 이후 단기수익률이 유의하게 큰 값을 보였다는 점에서, 유통시장에서 투자자들이 기관수요예측 경쟁률이 높은 IPO 기업에 대해 긍정적으로 평가하고 있음을 시사한다.

Panel C는 우리사주청약율의 크기에 따라 IPO 이후 단기주가수익률을 비교한 것이다. 우리사주 청약률이 100%인 집단과 100% 미만인 집단은 모두 시초가수익률이 양(+)의 값을 나타냈지만, 우리사주청약율이 높은 집단이 낮은 집단보다 더 큰 값을 나타냈다. 그러나 IPO 이후 5일 누적초과수익률은 모두 음(-)의 값을 나타냈으며, 집단 간 유의한 차이는 관측되지 않았다. 이는 상장초기에 투자자들이 우리사주청약율이 높은 기업에 대해 일시적으로 과잉반응하는 경향이 있음을 암시한다.

전반적으로 <표 3>의 결과는 투자주체별 투자경쟁률의 크기와 관계없이 IPO 당일에는 큰 양(+)의 수익률을 나타내지만, IPO 이후 5일 이내에 수익률은 반전되어 누적초과수익률은 영(0) 또는 음(-)의 값을 나타냈다. 그러나 기관수요예측경쟁률이 높은 집단은 낮은 집단보다 IPO 이후 5일 누적초과수익률이 유의하게 크다는 점에서, 다른 투자경쟁률과는 달리 높은 기관수요예측경쟁률을 보이는 기업은 공모가격이 상대적으로 효율적으로 결정되고 있음을 보여주고 있다.

4.2.2 투자주체별 투자경쟁률과 IPO 이후 장기주식성과

<표 4>는 투자주체별 투자경쟁률의 크기에 따라 세부 집단을 구분하고, 각 집단 간에 IPO 이후 장기성과가 차별적인지를 단일변량분석을 통해 검증한 결과이다. IPO 이후 장기주식성과는 IPO 이후 각각 12개월, 24개월, 36개월 규모-성장성 조정된 보유기간초과수익률(BHAR)을 측정하여 사용한다. 먼저 Panel A는 일반공모청약경쟁률의 크기에 따라 집단을 구분하고 IPO 이후 장기성과를 측정한 것이다. 분석 결과, IPO 이후 장기성과는 모든 집단에서 음(-)의 값을 나타냈고, 기간이 장기일수록 음(-)의 초과수익률은 더 확대되는 경향을 보였다. 특히 일반공모 청약경쟁률이 높은 집단과 낮은 집단 간에 12개월, 24개월, 36개월 장기성과의 차이는 각각 -0.181(t=-5.181), -0.175(t=-3.686), -0.125(t=-2.052)로 모두 통계적으로 유의한 음(-)의 값을 나타냈다. 이러한 결과는 일반공모청약경쟁률이 높은 집단은 낮은 집단보다 더 낮은 장기성과를 경험한다는 것을 의미한다.

단일변량분석 2: IPO 이후 장기성과

이 표는 투자주체별 투자경쟁률의 크기에 따라 전체표본을 세 개의 하부집단으로 구분하고, 각 투자경쟁률 집단별로 IPO 이후 장기주식성과(보유기간초과수익률)의 평균값 측정한 것이다. BHAR 12M, BHAR 24M, BHAR 36M는 각각 기업i의 IPO 이후 12개월, 24개월, 36개월에 대한 규모-성장성 조정된 보유기간초과수익률을 의미한다. *, **, ***는 평균값(또는 평균차이)이 영(0)과 차이기 있는지를 t-test한 것으로 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의함을 나타낸다.

Panel A: 일반공모청약경쟁률

Panel B는 기관수요예측경쟁률의 크기에 따라 집단을 구분하고 IPO 이후 장기성과를 측정한 것이다. IPO 이후 장기성과는 모든 집단에서 음(-)의 값을 보였고, 기간이 장기일수록 음(-)의 초과수익률은 더 확대되는 경향을 보였다. 하지만 기관수요예측경쟁률이 높은 집단과 낮은 집단 간에 12개월, 24개월, 36개월 장기성과의 차이는 각각 -0.030(t=-0.817), 0.012(t=0.262), 0.046(t=0.732)로 모두 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다.

Panel C는 우리사주청약율이 100%인 집단과 100% 미만인 집단으로 구분하고 IPO 이후 장기성과를 측정한 것이다. IPO 이후 장기성과는 모든 집단에서 음(-)의 값을 보였고, 기간이 장기일수록 음(-)의 초과수익률은 더 확대되는 경향을 보였다. 하지만 12개월 보유기간초과 수익률(BHAR 12M)은 우리사주청약율이 높은 집단에서 상대적으로 큰 값(0.086, t=2.567)을 보였지만, 24개월과 36개월 보유기간초과수익률(BHAR 24MBHAR 36M)은 집단 간에 유의한 차이를 보이지 않았다.

전반적으로 <표 4>는 다른 투자경쟁률과 달리, 일반공모청약경쟁률이 높은 기업에서는 낮은 기업보다 IPO 이후 장기성과가 상대적으로 더 낮음을 보여주고 있다. 이러한 결과는 두 가지 측면에서 설명될 수 있다. 하나는 정보비대칭이 큰 기업이 낙관주의가 크게 형성된 시장상황에서 상장함에 따라 공모가격이 과대평가되었고, 이것이 장기적으로 조정된 것일 수 있다. 다른 하나는 발행시장에서 개인투자자의 수요가 큰 IPO 기업은 상장 이후 유통시장에서도 그 수요가 연결됨에 따라 개인투자자의 과대수요가 형성된 것이 원인일 수 있다. 즉, 기관투자자가 고평가된 주식을 매도함에 따라 기관투자자에 비중이 감소 되어 경영자에 대한 외부감시활동이 감소되고, 그 결과 IPO 기업의 대리인 위험과 투자비효율성이 증가하여 장기주식성과가 하락한 것으로 해석할 수 있다. 본 연구의 결과는 이러한 두 가지 가능성이 복합되었을 것으로 판단한다.

한편, 투자자 유형별 투자경쟁률 정보는 상장 이전에 시장에 함께 노출된다는 점을 고려할 때, 단일변량분석 결과는 다른 투자주체의 효과가 주가수익률에 함께 반영되어 있을 가능성도 존재한다. 따라서 생략변수의 문제를 완화하기 위해서는 세 투자주체의 투자경쟁률 정보를 상호통제한 다변량분석을 통해 검증하는 것이 더 적절할 것이다. 따라서 4.3절에서는 다중회귀 분석을 통해 투자주체별 투자경쟁률이 IPO 이후 주가수익률에 어떠한 영향을 미치는지를 재분석한다.

4.3 다변량분석

4.3.1 상관관계

일반적으로 IPO 절차는 (ⅰ) 상장예비심사, (ⅱ) 기관수요예측, (ⅲ) 공모가 결정, (ⅳ) 우리사주 청약 및 일반공모주청약, (ⅴ) 상장 및 거래개시 등의 순서로 진행되고 있다. 그러므로 투자주체별 투자경쟁률 정보는 상장일 이전에 시장에 알려지게 되며, 각 투자주체의 투자경쟁률이 정보성을 갖는다면 유통시장에서 시장참여자는 이를 함께 고려하여 주식거래 의사결정에 반영할 것이다. 특히 먼저 실시되는 기관수요예측의 결과는 우리사주청약률 및 일반공모청약경쟁률에 영향을 미칠 수 있으므로, 투자경쟁률이 주가수익률에 미치는 효과는 투자주체별 경쟁률 정보를 모두 고려하여 분석되어야 할 것이다. 따라서 본 연구는 일반공모청약경쟁률, 기관수요예측경쟁률,

우리사주청약율 등을 설명변수로 모두 포함한 다중회귀분석을 통해, 투자경쟁률이 IPO 기업의 장단기 주가수익률에 미치는 효과를 분석한다.

<표 5>는 회귀분석에 포함된 변수들에 대한 피어슨 상관관계를 제시한 것이다. 먼저 일반 공모청약경쟁률(Common_CRt)은 시초가수익률(Return_0d) 및 당일주가수익률(Return_1d)과 유의한 양(+)의 상관관계를 보였지만, IPO 이후 5일 누적초과수익률(VWI_CAR_5dSize/ BM_CAR_5d)은 일반공모청약경쟁률과 유의한 상관관계를 보이지 않았다. 또한 일반공모청약 경쟁률은 기간별 장기성과(BHAR 12M, BHAR 24M, BHAR 36M)와 모두 유의한 음(-)의 상관관계를 보였다. 기관수요예측경쟁률(INST_CRt)은 시초가수익률, IPO 당일수익률, IPO 이후 5일 누적초과수익률과 유의한 양(+) 관계를 보였으나, IPO 이후 장기성과와 유의한 상관 관계를 보이지 않았다. 우리사주청약률(Employee_CRt)은 시초가수익률 및 IPO 당일수익률과 유의한 양(+)의 상관관계를 보였지만, IPO 이후 5일 누적초과수익률과 우리사주청약률 간에는 유의한 관계를 보이지 않았다. 또한 우리사주청약율은 12개월 및 24개월 보유기간초과수익률 (BHAR 12M, BHAR 24M)과 유의한 양(+)의 관계를 나타냈지만, 36개월 보유기간초과수익률 (BHAR 36M)의 경우 유의한 관계가 관측되지는 않았다. 한편, 기관수요예측경쟁률은 일반공모 청약경쟁률과 양(+), 우리사주청약율과 음(-)의 상관관계를 보였다.3) 또한 일반공모청약경쟁률과 우리사주청약율 간의 상관관계는 통계적으로 유의하지 않았다.

상관분석

<표 5>는 피어슨 상관계수를 제시한 것이다. 괄호 안의 수치는 p-value이다. 변수설명은 <표 2>를 참조하라.

4.3.2 회귀분석 (1): 투자주체별 투자경쟁률이 IPO 이후 단기주식성과에 미치는 영향

<표 6>은 투자주체별 투자경쟁률이 상장일의 시초가수익률([상장일 시가-공모가]/공모가)과 상장 당일수익률([당일 종가-공모가]/공모가)에 미치는 효과를 회귀분석으로 검증한 결과이다. 먼저 모형(1)은 시초가수익률을 종속변수로 설정하고 분석한 결과이다. 일반공모청약경쟁률 (Common_CRi)의 회귀계수 값은 0.036(t=15.342), 기관수요예측경쟁률(INST_CRi)의 회귀 계수 값은 0.025(t=6.688)로 모두 통계적으로 유의한 양(+)의 값을 나타냈다. 하지만 우리사주 청약율(Employee_CRi)의 회귀계수 값은 0.017(t=0.716)로 유의한 관계를 보이지 않았다. 한편, IPO 당일수익률을 종속변수로 설정하고 분석한 모형(2)에서, 일반공모청약경쟁률의 회귀계수 값은 0.038(t=13.264), 기관수요예측경쟁률의 회귀계수 값은 0.027(t=5.841)로 유의한 양의 값을 나타냈지만, 우리사주청약율의 회귀계수 값은 0.018(t=0.628)로 영(0)과 통계적인 차이를 보이지 않았다. <표 6>의 결과는 IPO 기업의 투자경쟁률(일반공모청약경쟁률과 기관수요예측 경쟁률)이 높을수록 IPO 공모주를 배정받은 투자자의 초기수익률이 유의하게 증가하는 경향을 보인다는 것을 나타내며, 이는 발행시장에서의 투자자의 높은 수요가 상장 당일 유통시장에서도 지속되고 있음을 시사한다.

투자주체별 투자경쟁률이 IPO 초기 주가수익률에 미치는 영향

이 표는 발행시장에서 노출된 투자주체별 투자경쟁률과 IPO 이후 초기수익률 간의 관계를 회귀분석을 통해 분석한 결과이다. Return_0d는 기업i의 IPO 당일 시초가 수익률[(시초가-공모가)/공모가]이다. Return_1d는 기업i의 IPO 당일 수익률[(당일종가-공모가)/공모가]이다. Common_CR는 IPO 기업의 일반공모청약경쟁률에 대한 자연로그 값이다. INST_CR는 IPO 기업의 기관수요예측경쟁률에 대한 자연로그 값이다. Employee_CR는 IPO 기업의 우리사주청약율을 의미한다. ΣIndustry와 ΣYEAR는 각각 산업 및 연도통제 더미변수이다. 다른 통제변수에 대한 설명은 <표 2>를 참조하라. *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의함을 나타낸다.

<표 7>은 투자주체별 투자경쟁률이 IPO 이후 5일 누적초과수익률에 미치는 효과를 회귀분석으로 검증한 결과이다. 먼저 모형 (1)과 (2)는 가치가중 시장조정모형을 적용하여 계산한 누적초과수익률(VWI_CAR_5d)과 규모-성장성 조정된 시장조정모형을 적용하여 계산한 누적초과수익률(Size/BM_CAR_5d)을 각각 종속변수로 설정하고 분석한 결과이다. 먼저 일반공모청약경쟁률(Common_CR)의 회귀계수는 각각 -0.004(t=-2.432)와 -0.003(t=-1.801) 으로 통계적으로 유의한 음(-)의 값을 나타냈다. 반면에 기관수요예측경쟁률(INST_CR)의 회귀계수는 각각 0.010(t=3.357)과 0.005(t=1.796)로 모두 통계적으로 유의한 양(+)의 값을 나타냈다. 한편, 우리사주청약율(Employee_CR)의 회귀계수는 각각 0.017(t=0.920)과 -0.009(t= -0.560)로 모두 영(0)과 통계적인 차이를 보이지 않았다.

투자주체별 투자경쟁률이 IPO 이후 단기주식성과에 미치는 영향

이 표는 발행시장에서 노출된 투자주체별 투자경쟁률과 IPO 이후 5일 누적초과수익률 간의 관계를 회귀분석을 통해 분석한 결과이다. VWI_CAR_5d는 기업i의 IPO 이후 5일 동안 가치가중 시장조정모형으로 계산한 누적초과수익률이다. Size/BM_CAR_5d는 기업i의 IPO 이후 5일 동안 규모-성장성 조정 모형으로 계산한 누적초과수익률이다. Common_CR는 IPO 기업의 일반공모청약경쟁률에 대한 자연로그 값이다. INST_CR는 IPO 기업의 기관수요예측경쟁률에 대한 자연로그 값이다. Employee_CR는 IPO 기업의 우리사주청약율을 의미한다. ΣIndustry와 ΣYEAR는 각각 산업 및 연도통제 더미변수이다. 다른 통제변수에 대한 설명은 <표 2>를 참조하라. *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의함을 나타낸다.

이러한 결과는 다른 요인을 통제한 후에도 일반공모청약경쟁률이 높은 IPO 기업은 IPO 당일수익률은 증가하지만 이후 1주일 동안 수익률이 역전되어 누적초과수익률이 감소하는 경향이 커지고 있음을 의미한다. 앞서 제시한 단일변량분석(<표 3>)에서 일반공모청약경쟁률이 높은 집단은 상장 당일수익률(Return_1d)은 평균적으로 65.9%였지만 상장 이후 5일 동안의 누적초과 수익률(Size/BM_CAR_5d)은 평균적으로-3.9%를 보였다는 점을 고려했을 때, 투자자는 IPO 초기에 일반공모청약경쟁률이 높은 기업의 기업가치를 과대평가하는 경향이 있음을 보여주고 있다.

대조적으로 <표 7>에서 기관수요예측경쟁률이 높은 IPO 기업은 다른 요인을 통제한 후에도 IPO 이후 1주일 동안의 누적초과수익률이 다른 기업보다 유의하게 높음을 보여주고 있다. 단일변량분석(<표 3>)에서 기관수요예측경쟁률이 높은 집단의 5일 누적초과수익률(Size/ BM_CAR_5d)이 영(0)과 유의한 차이를 보이지 않았다는 점에서, 기관수요예측경쟁률이 높은 집단은 적어도 공모가격이 과대평가되지는 않고 있음을 시사한다. 대조적으로 단일변량분석에서 기관수요예측경쟁률이 낮은 집단의 5일 누적초과수익률(Size/BM_CAR_5d)은 유의한 음의 값을 나타냈다는 점에서, <표 7>의 결과는 투자자들이 유통시장에서 기관수요예측경쟁율이 낮은 기업에 대해 부정적으로 인식하고 있음을 시사한다. 한편, <표 3>의 단일변량분석과 유사하게, <표 7>에서도 우리사주청약율은 단기주식성과와 유의한 관계를 보이지 않고 있다. 즉, 높은 우리사주청약률이 기업의 내부정보를 반영한다는 명확한 증거는 발견하지 못하였다.

한편, 주요 통제변수에 대한 결과를 설명하면 다음과 같다. 주관사의 명성(Underwriter Ranking)은 시초가수익률(Return_0d)과 양의 관계를 보였지만, IPO 당일수익률과 단기수익률 과는 유의한 차이를 보이지 않았다. 이는 독특한 IPO 제도가 적용되고 있는 한국의 경우 주관사의 명성효과(Carter and Manaster, 1990)가 크게 나타나지 않음을 시사한다. 기업규모(LogSale), 장부가치 대 시장가치 비율(BTM) 등이 큰 기업은 IPO 이후 초기 및 단기수익률이 증가하는 경향을 보였다. 또한 KOSDAQ 시장에 최초상장한 기업(Market_D)은 KOSPI 상장기업보다 더 낮은 상장 초기수익률을 나타냈다. 이러한 결과들은 정보비대칭이 큰 IPO 시장에서 투자자들이 정보비대칭이 상대적으로 낮은 IPO 기업을 더 선호하는 경향이 있음을 시사한다. 주식발행 규모(PROCEED)가 큰 기업일수록 상장 초기 및 단기수익률이 더 낮은 경향을 보였고, 최대 주주와 특수관계자 지분율(OWNER)은 초기수익률과 양의 관계를 보였다. 이는 IPO 이후 경영자지분율이 크게 감소하는 기업에 대해 투자자들이 더 큰 위험을 인식한다는 선행연구 (Masulis and Korwar 1986)와 일치하는 결과이다. 또한 감사인이 Big4 소속인 IPO 기업 (AUDITOR)은 상대적으로 낮은 초기 및 단기수익률을 나타냈다. Big4 감사인(Non-Big4) 으로부터 감사를 받는 기업의 회계보수성(회계공격성)이 상대적으로 크다는 점을 고려할 때, 투자자가 보수적(공격적) 회계정보에 과소(과대) 반응하는 경향이 있는 것으로 추정된다.

4.3.3 회귀분석 (2): 투자자 유형별 투자경쟁률이 IPO 이후 장기주식성과에 미치는 영향

다수의 선행연구는 원인은 명확하게 규명되지는 않았지만, IPO 이후 장기저성과 현상이 발생함을 실증적으로 관측하고 있다(Ritter, 1991; Loughran and Ritter, 1995; Gomers and Lerner, 2003). 본 연구의 단일변량분석(<표 4>)에서도 IPO 기업의 장기저성과 현상이 관측되고 있음을 확인하였다. <표 8>은 투자주체별 투자경쟁률의 크기에 따라 IPO 이후 장기저성과 이례현상이 차별적으로 관측되는지를 조사하기 위해 다중회귀분석을 실시한 것이다. 회귀분석의 종속변수는 각각 IPO 이후 12개월, 24개월, 36개월 규모-성장성 조정된 보유기간초과수익률 (BHAR 12M, BHAR 24M, BHAR 36M)이며, 분석결과를 모형(1), (2), (3)으로 구분하여 제시하였다.

투자주체별 투자경쟁률이 IPO 이후 장기주식성과에 미치는 영향

이 표는 발행시장에서 노출된 투자주체별 투자경쟁률과 IPO 이후 장기주식성과 간의 관계를 회귀분석을 통해 분석한 결과이다. BHAR 12M, BHAR 24M, BHAR 36M는 각각 기업i의 IPO 이후 12개월, 24개월, 36개월에 대한 규모-성장성 조정된 보유기간초과수익률이다. Common_CR는 IPO 기업의 일반공모청약경쟁률에 대한 자연로그 값이다. INST_CR는 IPO 기업의 기관수요예측경쟁률에 대한 자연로그 값이다. Employee_CR는 IPO 기업의 우리사주청약율을 의미한다. ΣIndustry와 ΣYEAR는 각각 산업 및 연도통제 더미변수이다. 다른 통제변수에 대한 설명은 <표 2>를 참조하라. *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의함을 나타낸다.

먼저 모형(1)~(3)에서, 일반공모청약경쟁률의 회귀계수는 기간별로 각각 -0.016(t=-4.294), -0.019(t=-3.653), -0.022(t=-3.009)로 모두 통계적으로 유의한 음(-)의 값을 나타냈다. 즉, 발행시장에서 일반공모청약경쟁률이 높을수록 상장 이후 IPO 기업의 장기저성과 이례현상이 확대됨을 보여주고 있다. 이러한 결과는 크게 두 가지 측면에서 해석할 수 있다. 하나는 정보비대칭이 큰 IPO 기업은 투자자의 낙관주의가 크게 형성된 시점(즉, 일반공모청약경쟁률이 높은 기업)에서 IPO를 실시하는 경향으로 인해 공모가격이 과대평가될 수 있고, 이것이 IPO 이후 장기적으로 정보비대칭이 해소되면서 장기성과에 반영된 결과로 해석할 수 있다. 다른 하나의 해석은 발행시장에서 일반공모청약경쟁률이 높은 IPO 기업은 상장 이후 유통시장에서도 개인투자자의 수요가 증가할 수 있고, 이러한 개인투자자의 증가(또는 기관투자자의 감소)가 IPO 기업에 대한 외부감시활동을 약화시키고 경영자(또는 대주주)의 기회주의를 증가시킨 것이 원인일 수도 있다.

대조적으로 IPO 이후 36개월 보유기간초과수익률(모형3)에 대한 기관수요예측경쟁률의 회귀계수는 통계적으로 유의한 양(+)의 값(0.021, t=1.884)을 나타냈다. 이러한 결과는 기관수요예측경쟁률이 높을수록 IPO 기업의 장기저성과 이례현상이 완화되고 있음을 의미한다. 이러한 결과는 두 가지 관점에서 해석될 수 있다. 하나는 정교한 투자자의 시장수요가 큰 기업은 공모가격이 균형가격으로 결정됨에 따라 IPO 이후 장기저성과 현상이 크게 나타나지 않음을 의미한다. 다른 해석으로는 기관수요예측경쟁률이 높은 기업은 상장 이후 기관의 지분보유비율 증가로 인해 외부감시활동이 증가하고, 그 결과 IPO 기업의 대리인 위험이 축소되어 장기저성과 이례현상이 감소한 것일 수 있다.

한편, 우리사주청약률의 회귀계수는 모형(1)과 (2)에서 각각 0.119(t=3.078)와 0.115(t= 2.215)로 유의한 양(+)의 값을 보였고, 모형(3)에서는 회귀계수가 0.100(t=1.428)으로 영(0)과 유의한 차이를 보이지 않았다. 이러한 결과는 우리사주청약율이 높은 기업은 우리사주의 의무보호예수기간이 종료되어 지분을 유리하게 매각할 수 있는 시점까지 종업원이 경영자의 기회주의적 행태를 내부에서 제약하는 효과가 있음을 시사한다.

전반적으로 IPO 기업에 대한 장기저성과 이례현상은 한국 IPO 시장에서도 유효하게 관측되지만, IPO 공모주에 대한 투자주체별 투자경쟁률의 크기에 따라 장기저성과 현상이 확대 또는 축소되고 있음을 보여주고 있다.4) 이는 투자주체별 투자경쟁률이 IPO 기업에 대한 장기적인 정보위험을 포착하는 부분적인 정보성을 내포하고 있음을 시사한다.

4.4 추가분석: 투자주체별 투자경쟁률과 장기성과 간의 관련성에 대한 원인 분석

본 연구는 투자주체별 투자경쟁률이 IPO 이후 장기저성과 이례현상에 미치는 효과의 원인을 (ⅰ) 기회의 창 가설과 (ⅱ) IPO 이후 외부감시효과의 변화 등이 원인일 것으로 예측하고 있다. 이러한 예측의 타당성을 확인하기 위해, 다음과 같은 두 가지 추가분석을 실시한다.

4.4.1 기회의 창 가설에 대한 검증

Ritter(1991)는 IPO 이후 3년 장기성과가 비교기업보다 더 낮음을 발견하였고, Ritter(1991) 이후 연구자(대표적으로 Gomers and Lerner, 2003)는 장기성과의 측정방법에 따라 음(-) 또는 영(0)의 장기성과를 관측하였다. 그러나 IPO 이후 양(+)의 장기성과가 관측된 사례가 보고된 것은 희소하다는 점을 고려할 때, IPO 이후 장기저성과 현상은 평균적으로 존재하는 것으로 판단된다. Ritter(1991)는 (ⅰ) 투자자들이 신생기업의 이익잠재력을 지나치게 낙관하는 경향이 있고, (ⅱ) 기업이 이러한 “기회의 창”을 이용하는 경향이 장기저성과현상이 발생하는 주요 원인일 수 있다고 설명한다. 한국 IPO 시장은 개인투자자에게도 일정한 물량의 공모주를 의무적으로 배분한다는 점에서, IPO 기업이 기회의 창을 이용하려는 경향이 더 클 수 있다. 특히 본 연구는 기관수요예측경쟁률은 정교한 기관투자자의 시장수요를 반영하고, 일반공모청약 경쟁률은 정서적 투자자(개인투자자)의 낙관적 시장수요를 반영할 것으로 예측하였다. 따라서 기회의 창을 이용하려는 기업은 정교한 투자자의 관심이 낮고 정서적 투자자의 낙관주의가 큰 상황에서 IPO를 실시할 유인이 클 수 있으며, 이러한 IPO 기업은 장기주식성과가 감소할 가능성이 있다. 이러한 예측을 검증하기 위해 전체표본을 기관수요예측경쟁률과 일반공모청약 경쟁률을 기초로 9개의 세부집단을 재구성하고, 각 집단별로 IPO 이후 주가수익률의 변화를 비교한다.

특히 ‘일반공모청약경쟁률이 높고 기관수요예측경쟁률이 낮은 IPO 집단’은 주로 정서적 투자자(개인투자자)에 의해 거래되는 기업일 수 있다. 이러한 IPO 집단은 (ⅰ) 정보비대칭이 큰 기업이 개인투자자의 낙관주의가 큰 시점을 선택하여 IPO를 실시했을 가능성이 크며, (ⅱ) 공모가격도 과대평가되었을 가능성도 있다. 따라서 상장 초기에 정서적 투자자의 수요 증가로 인해 초기수익률은 유의하게 증가하지만, 시간이 경과함에 따라 정보비대칭은 해소되어 단기누적초과수익률과 장기주식성과는 다른 집단보다 더 감소할 수 있다. 반면에 ‘일반공모 청약경쟁률이 낮으면서 기관수요예측경쟁률이 높은 IPO 집단’은 개인투자자의 낙관주의가 적고 기관투자자의 시장수요가 큰 상황에서 상장한 경우로 볼 수 있다. 이러한 IPO 기업은 (ⅰ) 기업이 기회의 창을 이용할 유인이 낮고, 미래 성장잠재력이 큰 기업일 가능성이 있으므로, 상장 직후 단기적인 수익률 과잉반응 행태는 크게 나타나지 않을 것이다. 또한 (ⅱ) 공모가가 비교적 효율적으로 결정되었을 가능성이 크기 때문에 IPO 이후 장기저성과 이례현상은 다른 집단보다 낮게 관측될 것이다. 이러한 예측을 검증하기 위해 본 연구는 일반공모청약경쟁률과 기관수요예측경쟁률을 이용하여 9개의 포트폴리오를 구성하고 각 포트폴리오에 대한 IPO 이후 초기, 단기 및 장기수익률을 비교한다.

<표 9>는 일반공모청약경쟁률 3분위수와 기관수요예측경쟁률 3분위수에 따라 총 9개의 세부 집단을 구성한 후 각 세부집단별로 IPO 이후 단기주가수익률 및 장기성과를 측정한 것이다. 특히 (ⅰ) 일반공모청약경쟁률이 높고 기관수요예측경쟁률이 낮은 집단에서 IPO 초기 투자자의 과잉반응행태가 상대적으로 크고, 장기저성과 현상도 상대적으로 확대되는 경향을 보이는지를 조사한다. 대조적으로 (ⅱ) ‘일반공모청약경쟁률이 낮고 기관수요예측경쟁률이 높은 집단’에서 IPO 초기에 투자자의 과잉반응행태가 상대적으로 낮고, 장기저성과 현상도 상대적으로 축소되는 경향을 보이는지를 확인하는 것에 초점을 맞추고 있다.

일반공모청약경쟁률과 기관수요예측경쟁률의 결합효과 (1): 단일변량분석

이 표는 발행시장에서 노출된 일반공모청약경쟁률과 기관수요예측경쟁률에 따라 전체표본을 9개(3×3)의 세부집단으로 구분한 후, 각 집단별로 IPO 이후 기간별 주가수익률을 측정하고 그 평균값을 제시한 것이다. *, **, ***는 평균값이 영(0)과 차이가 있는지를 검증한 것으로 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의함을 나타낸다.

분석 결과, ‘일반공모청약경쟁률이 높고 기관수요예측경쟁률이 낮은 세부 집단’은 IPO 당일수익률(Return_1d)은 62%(t=10.125)로 유의한 양(+)의 값을 보였고 IPO 이후 5일 누적초과 수익률(Size/BM CAR_5d)은 -7.8%(t=-2.403)로 통계적으로 유의한 음(-)의 값을 나타냈다. 또한 IPO 이후 24개월과 36개월 보유기간 초과수익률(BHAR 24MBHAR 36M)은 각각 -42.3%(t=-6.193)와 -41.3%(t=-4.236)로 가장 큰 음(-)의 값을 나타냈다. 즉, ‘일반공모청약 경쟁률이 높고 기관수요예측경쟁률이 낮은 IPO 기업’은 IPO 초기 과잉반응행태가 비교적 크며, 공모가가 과대평가되는 경향을 보여주고 있다. 더불어 IPO 이후 장기저성과 현상은 다른 집단보다 가장 크게 나타났다.

반면에 ‘일반공모청약경쟁률이 낮고 기관수요예측경쟁률이 높은 세부 집단’은 IPO 당일수익률 (Return_1d)이 47.5%(t=9.071)로 유의한 양(+)의 값을 보였으나 IPO 이후 5일 누적초과 수익률(Size/BM CAR_5d)은 -2.3%(t=-0.805)로 영(0)과 통계적인 차이를 보이지 않았다. 또한 IPO 이후 24개월과 36개월 보유기간 초과수익률(BHAR 24MBHAR 36M)은 각각 -5.8%(t=-0.726)와 -14.1%(t=-1.404)로 영(0)과 유의한 차이를 보이지 않았다. 즉, ‘일반공모

청약경쟁률이 낮고 기관수요예측경쟁률이 높은 IPO 기업’은 IPO 단기수익률 및 장기성과가 모두 영(0)과 차이를 보이지 않았다. 이러한 결과는 IPO 공모가격이 과대평가될 가능성이 낮고, IPO 이후 장기저성과 이례현상도 크게 발생하지는 않고 있음을 시사한다.

한편, 본 연구는 (ⅰ) 일반청약경쟁률이 낮고 기관수요예측경쟁률이 높은 세부 집단(Low Common&High INST)과 (ⅱ) 일반청약경쟁률이 높고 기관수요예측경쟁률이 낮은 세부 집단(High Common&Low INST)이 다른 집단과 차별적인 주가반응을 보이는지를 MODEL (2)와 같은 다중회귀분석을 통해 재검증한다. MODEL (2)에서, Low Common&High INST는 IPO 기업i의 일반공모청약경쟁률이 낮고 기관수요예측경쟁률이 높은 세부 집단이면 1, 그렇지 않으면 0인 더미변수이다. High Common&Low INST는 IPO 기업i의 일반청약경쟁률이 높고 기관수요예측경쟁률이 낮은 세부 집단이면 1, 그렇지 않으면 0인 더미변수이다.

Dependent Variables: ① Return_0d, Return_1d ② VWI_CAR_5d, Size/BM_CAR_5d ③ BHAR_12M, BHAR_24M, BHAR_36M

MODEL (2)=β0+β1 High Common and Low INSTi+β2Low Common and High INSTi  +β3Employee_CRi+β4 Underwriter_Di+β5 LogSalei+β6BTMi+β7LEVi  +β8ROAi+β9CFOAi+β10AUDITORi+β11 PROCEEDSi+β12OWNERi  +β13AGEi+β14Market_Di+Σ Industryi+ΣYEARi+εi

<표 10>은 MODEL(2)에 따라 분석한 결과이다. Panel A는 IPO 기업의 시초가수익률과 IPO 당일수익률을 종속변수로 설정하고 분석한 결과이며, 모형 (1)과 (2)에서 High Common& Low INST의 회귀계수는 각각 0.251(t=5.119)과 0.222(t=3.789)로 모두 유의한 양(+)의 값을 나타냈다. 이는 ‘일반공모청약경쟁률이 높고 기관수요예측경쟁률이 낮은 세부 집단’은 다른 집단보다 IPO 시점에서 비교적 높은 수익률을 얻고 있음을 의미한다. 한편, 모형 (1)과 (2)에서 Low Common&High INST의 회귀계수는 각각 -0.119(t=-2.436)과 -0.103(t=-1.754)로 모두 유의한 음의 값을 나타냈다. 이는 ‘일반공모청약경쟁률이 낮고 기관수요예측경쟁률이 높은 세부 집단’은 IPO 시점에서 다른 집단보다 상장 초기수익률에 적게 관측됨을 의미한다.

일반공모청약경쟁률과 기관수요예측경쟁률의 결합효과 (2): 회귀분석

이 표는 일반공모청약경쟁률이 높고(낮고) 기관수요예측경쟁률이 낮은(높은) 집단이 다른 집단과 IPO 이후 초기, 단기 및 장기 주가수익률과 차이를 보이는지를 회귀분석을 통해 조사한 것이다. High Common&Low INST는 기업i의 일반공모청약경쟁률이 상위 33% 이상이면서 동시에 기관수요예측경쟁률이 하위 33% 미만인 표본은 1을 부여하고, 그렇지 않으면 0을 부여한 더미변수이다. Low Common&High INST는 기업i의 일반공모청약경쟁률이 하위 33% 미만이면서 동시에 기관수요예측경쟁률이 상위 33% 이상인 표본은 1을 부여하고, 그렇지 않으면 0을 부여한 더미변수이다. Return_0d는 기업i의 IPO 당일 시초가수익률이다. Return_1d는 기업i의 IPO 당일수익률이다. VWI_CAR_5d는 기업i의 IPO 이후 5일 동안 가치가중 시장조정모형으로 계산한 누적초과수익률이다. Size/BM_CAR_5d는 기업i의 IPO 이후 5일 동안 규모-성장성 조정 모형으로 계산한 누적초과수익률이다. BHAR 12M, BHAR 24M, BHAR 36M는 각각 기업i의 IPO 이후 12개월, 24개월, 36개월에 대한 규모-성장성 조정된 보유기간초과수익률이다. 통제변수에 대한 설명은 <표 2>를 참조하라. *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의함을 나타낸다.

Panel A: IPO 이후 초기수익률

Panel B는 IPO 이후 5일 누적초과수익률(VWI_CAR_5dSize/BM_CAR_5d)을 종속변수로 설정하고 분석한 결과이다. 모형(1)에서 High Common&Low INST의 회귀계수는 -0.079 (t=-2.358)로 유의한 음(-)의 값을 나타냈고, 모형(2)에서는 High Common&Low INST의 회귀계수는 -0.062(t=-1.817)로 유의한 음의 값을 나타냈다. 한편, 모형(1)과 (2)에서 Low Common&High INST의 회귀계수는 모두 영(0)과 유의한 차이를 보이지 않았다. Panel A와 B의 결과를 종합해 보면, ‘일반공모청약경쟁률이 높고 기관수요예측경쟁률이 낮은 표본 집단 (High Common&Low INST)’은 IPO 초기수익률은 다른 집단보다 크지만, IPO 이후 5일 누적초과수익률은 다른 집단보다 유의하게 낮았다. 이는 ‘일반공모청약경쟁률이 높고 기관수요 예측경쟁률이 낮은 IPO 기업’에서 상대적으로 투자자의 과잉반응행태가 크게 나타나고 있음을 시사한다.

Panel C는 IPO 이후 12개월, 24개월, 36개월 장기성과를 종속변수로 설정하고 분석한 결과이다. 모형(1)~(3)에서, High Common&Low INST의 회귀계수는 각각 -0.177(t=-2.517), -0.232(t=-2.573) 및 -0.246(t=-2.127)으로 모두 통계적으로 유의한 음(-)의 값을 나타냈다. 이는 ‘일반공모청약경쟁률이 높고 기관수요예측경쟁률이 낮은 표본 집단(High Common&Low INST)’은 다른 집단보다 IPO 이후 장기저성과 현상이 심화되고 있음을 나타낸다. 대조적으로, 모형(2)와 (3)에서, Low Common&High INST의 회귀계수는 각각 모두 통계적으로 영(0)과 유의한 차이를 보이지 않았다. 이는 ‘일반공모청약경쟁률이 낮고 기관수요예측경쟁률이 높은 표본 집단(Low Common&High INST)’은 IPO 이후 장기저성과 이례현상이 상대적으로 완화되고 있음을 시사한다.

전반적으로 <표 10>에서 제시한 회귀분석 결과도 <표 9>에서 제시한 단일변량분석 결과와 질적인 차이를 보이지 않았다. 이러한 결과는 발행시장에서 노출되는 비재무적 정보(투자주체별 투자경쟁률)가 IPO 기업의 미래 잠재적 위험을 부분적으로 포착하는 정보성을 내포한다는 점과 한국 IPO 시장에서 관측되는 장기저성과 이례현상이 ‘기회의 창’ 가설에 의해 부분적으로 설명될 수 있음을 보여주고 있다.

4.4.2 IPO 이후 기관투자자의 외부감시효과

발행시장에서 투자자의 높은 시장수요는 IPO 이후 유통시장에서도 지속될 수 있으며, 이는 IPO 이후 투자자 유형 간 상대적 투자비율을 변동시켜 경영자에 대한 외부감시의 크기에 영향을 미칠 가능성도 있다. 즉, 발행시장에서 정서적 투자행태를 보이는 개인투자자의 높은 시장수요는 IPO 이후 유통시장에서도 지속되어 개인투자자의 매수와 기관투자자의 매도를 초래하고, 그 결과 기관투자자의 지분비율이 감소(개인투자자의 지분비율이 증가)하여 IPO 기업에 대한 외부감시활동이 축소될 수도 있다. 또한 발행시장에서 정교한 투자행태를 보이는 기관투자자의 높은 시장수요는 IPO 이후 유통시장에서도 지속되어 기관투자자의 지분비율이 높게 유지됨에 따라 IPO 기업에 대한 외부감시도 상대적으로 강화될 수 있다. 다수의 선행연구는 기관투자자 투자비중이 큰 기업은 기관투자자의 외부감시효과로 인해 대리인 문제가 완화되고, 투자비효율성이 감소될 수 있다는 결과를 보고하고 있다(Shleifer and Vishny, 1986; Bushee, 1998; Chung et al., 2002; Hartzel and Starks, 2003).

유사한 관점에서, (ⅰ) 일반공모청약경쟁률과 장기주식성과 간의 음의 관계, (ⅱ) 기관수요예측 경쟁률과 장기주식성과 간에 양의 관계 등이 이전 분석(<표 8>)에서 관측된 것은 IPO 이후 외부감시활동에 변화로 인해 초래된 결과일 가능성도 있다. 따라서 본 연구는 발행시장에서 관측된 투자주체별 투자경쟁률이 IPO 이후 기관투자자 투자비율과 어떠한 관련성을 보이는지를 실증적으로 확인함으로써, 투자주체별 투자경쟁률과 장기성과 간의 관계가 IPO 이후 외부감시 효과의 변화에 기인한 것인지를 간접적으로 조사한다. 본 연구는 발행시장에서 일반공모청약 경쟁률이 높을수록 IPO 이후 개인투자자의 투자비율이 증가(즉, 기관투자자 비율이 감소)할 것으로 예측한다. 대조적으로 기관수요예측경쟁률이 높을수록 IPO 이후 개인투자자 비율이 감소(기관투자자 비율이 증가)할 것으로 예측한다. 이러한 예측을 검증하기 위해, 본 연구는 IPO 이후 1년~3년까지 각 기간별로 기관투자자의 영향력 크기를 투자주체별 거래량을 이용하여 측정하고, 이것이 발행시장에서 노출된 비재무적 정보(투자주체별 투자경쟁률)와 관련성을 보이는지를 분석한다.

기관투자자의 외부감시효과를 분석한 선행연구는 기관투자자가 경영자에게 미치는 영향력의 크기는 기관의 보유지분율과 비례한다고 보았다. 따라서 많은 해외 선행연구는 기관투자자 총지분율을 기관투자자의 영향력에 대한 대리변수로 사용하고 있다. 하지만 한국시장은 기관투자자의 총지분율이 공시되지 않는 한계점 때문에, 국내 자료를 사용한 일부 선행연구는 투자주체별 거래량 자료를 이용한 대안적인 측정치를 기관투자자의 영향력에 대한 대리변수로 사용하고 있다(Chung et al., 2018; Kim et al., 2020a,b).5) 유사한 관점에서 본 연구도 투자주체별 거래량 자료를 이용하여 기관투자자 거래량비율을 측정하고 이를 기관투자자의 영향력에 대한 대리변수로 사용한다. 특히 한국시장에서 외국인 거래는 대부분 외국기관이라는 점을 고려하여, 본 연구도 선행연구와 같이 국내기관과 외국인을 모두 기관투자자의 범주에 포함하여 기관투자자 거래비율을 측정한다. 기관투자자 거래비율은 식 (5-1)~식 (5-3)과 같이 국내기관과 외국인의 연도별 총거래량이 전체투자자의 총거래량에서 차지하는 비율로써 측정한다. INST_TR1Yi, INST_TR2Yi, INST_TR3Yi는 IPO 이후 각각 1년(상장 후 1거래일부터 240거래일까지), 2년(상장 후 241거래일부터 480거래일까지), 3년(상장 후 481거래일부터 720거래일까지)에 대한 기관투자자 거래비율을 각각 의미한다.

(5-1)INSTTR1Yi=(d=1240Domestic(Buyi,d+Selli,d)+d=1240Foreign(Buyi,d+Selli,d))d=1240TradingVolume(Buyi,d+Selli,d)
(5-2)INSTTR2Yi=(d=241480Domestic(Buyi,d+Selli,d)+d=241480Foreign(Buyi,d+Selli,d))d=241480TradingVolume(Buyi,d+Selli,d)
(5-3)INSTTR3Yi=(d=481720Domestic(Buyi,d+Selli,d)+d=481720Foreign(Buyi,d+Selli,d))d=481720TradingVolume(Buyi,d+Selli,d)

여기서,

INST_TR1Yi = 기업i의 최초상장일 이후 1년(1거래일부터 240거래일까지)에 대한 기관투자자 거래량비율.

INST_TR2Yi = 기업i의 최초상장일 이후 2년(241거래일부터 480거래일까지)에 대한 기관투자자 거래량비율.

INST_TR3Yi = 기업i의 최초상장일 이후 3년(481거래일부터 720거래일까지)에 대한 기관투자자 거래량비율.

Trading Volumei,d = 기업i의 최초상장일 이후 d거래일의 총거래량(국내기관, 외국인, 개인의 합계)

Domestici,d = 기업i의 최초상장일 이후 d거래일의 국내기관의 거래량

Foreigni,d, = 기업i의 최초상장일 이후 d거래일의 외국인의 거래량

Buyi,d, = 기업i의 최초상장일 이후 d거래일의 특정 투자주체의 매수량

Selli,d, = 기업i의 최초상장일 이후 d거래일의 특정 투자주체의 매도량

측정된 기관투자자 거래량비율은 <MODEL 3>과 같은 회귀모형의 종속변수로 사용한다. <MODEL 3>에서 일반공모청약경쟁률(Common_CR), 기관수요예측경쟁률(INST_CR), 우리 사주청약율(Employee_CR) 등의 회귀계수인β1β3의 값이 양의 값을 보인다면, 각 투자주체별 경쟁률이 증가할수록 IPO 이후 기관투자자의 영향력(감시활동)이 증가함을 나타낸다.

Dependent Variables: ① INST_TR1Yi, ② INST_TR2Yi, ③ INST_TR3Yi

MODEL (3)=β0+β1 Common_CRi+β2INSTCRi+β3Employee_CRi+β4Underwriter_Di  +β5LogSalei+β6BTMi+β7LEVi+β8 ROAi+β9CFOAi+β10AUDITOR_Di  +β11PROCEEDSi+β12OWNERi+β13AGEi+β14Market_Di  +ΣIndustry+ΣYEAR+εi

<표 11>MODEL (3)에 따라 분석한 결과이다. Panel A는 기관투자자 거래비율에 대한 기술통계량을 제시한 것이며, Panel B는 MODEL (3)에 기초한 회귀분석 결과이다. 회귀분석결과, 일반공모청약경쟁률(Common_CR)의 회귀계수는 IPO 이후 1년 기관거래비율(INST_TR1Y)과 통계적으로 유의한 음의 값(-0.001, t=-1.784)을 나타냈다. 또한 기관수요예측경쟁률(INST_CR)의 회귀계수는 IPO 이후 1년~3년 동안 각각 0.002(t=3.209), 0.002(t=3.025), 0.003(t=3.458)으로 모두 통계적으로 유의한 양의 값을 나타냈다. 한편, 우리사주청약율(Employee_CR)은 IPO 이후 모든 기간에서 기관거래비율과 통계적으로 유의한 관계를 보이지 않았다. <표 11>의 결과는 발행시장에서 일반공모청약경쟁률이 높은 기업은 IPO 이후 개인투자자의 거래가 증가하고 기관투자자의 거래가 감소하는 경향을 보임에 따라 IPO 기업에 대한 외부감시효과가 약화되는 경향을 보여주고 있다. 대조적으로 발행시장에서 기관수요예측경쟁률이 높은 기업은 IPO 이후 기관투자자의 거래가 증가하는 경향을 보였고, 이는 기관투자자의 외부감시효과가 존재할 가능성을 시사한다. 전반적으로 <표 8>에서 일반공모청약경쟁률(기관수요예측경쟁률)과 장기주식성과 간에 유의한 음(양)의 관계를 보인 것은 IPO 이후 기관투자자 비중의 변화에 영향을 받았을 가능성을 시사하고 있다.

투자주체별 투자경쟁률이 IPO 이후 기관투자자 거래비율에 미치는 영향

이 표는 발행시장에서 노출된 투자주체별 투자경쟁률과 IPO 이후 3년 동안 기관투자자 거래비율 간의 관계를 회귀분석(Panel B)을 통해 조사한 것이다. Panel A는 IPO 이후 1년, 2년, 3년에 대해 측정한 기관투자자 거래비율의 기술통계량을 제시한 것이다. INST_TR1Y, INST_TR2Y, INST_TR3Y는 기업i의 IPO 이후 1년, 2년, 3년 기간에 대한 기관투자자 거래비율을 각각 의미한다. Common_CR는 IPO 기업의 일반공모청약경쟁률에 대한 자연로그 값이다. INST_CR은 IPO 기업의 기관수요예측경쟁률에 대한 자연로그 값이다. Employee_CR은 IPO 기업의 우리사주청약율을 의미한다. ΣIndustry와 ΣYEAR는 각각 산업 및 연도통제 더미변수이다. 다른 통제변수에 대한 설명은 <표 2>를 참조하라. *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의함을 나타낸다.

Panel A: 기술통계

요약하자면, <표 10>은 IPO 기업의 장기저성과 이례현상이 ‘기회의 창’ 가설로 부분적으로 설명될 수 있음을 보여주었다면, <표 11>은 개인투자자의 참여 비중이 높은 한국 IPO 시장에서 IPO 이후 기관투자자의 비중 변화로 인한 외부감시 효과의 변화가 IPO 기업의 장기저성과 이례현상을 설명하는 추가적 요인이 될 수 있음을 보여주고 있다. 따라서 일반공모청약경쟁률과 기관수요예측경쟁률이 IPO 기업의 장기성과와 유의한 관련성을 보인 것은 ‘기회의 창’ 가설과 IPO 이후 기관투자자 비율의 변화(외부감시 활동의 변화) 등이 복합되어 나타난 결과로 추론된다.

Ⅴ. 결론

본 연구는 신규공모주식을 상장 규정에 따라 기관투자자, 일반투자자 및 우리사주에게 청약을 통해 물량을 배분하는 한국의 독특한 IPO 제도로 인해 시장에 노출되는 투자주체별 투자경쟁률 의 주가정보성을 분석하였다. 과거 21년 동안 1,400개 IPO 표본을 대상으로 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 기관수요예측경쟁률은 상장 이후 초기수익률, 단기누적초과수익률 및 장기보유기간초과수익률 등과 모두 유의한 양(+)의 관계를 나타냈다. 이러한 결과는 한국 IPO 시장에서 기관수요예측경쟁률이 정교한 투자자의 시장수요를 반영하고 있으며, 정보 비대칭이 큰 IPO 시장에서 양호한 IPO 기업을 구별하는 예측지표로 사용될 수 있음을 시사한다. 둘째, 상장 초기수익률은 일반공모청약경쟁률과 유의한 양(+)의 관계를 보였지만, 단기누적초과 수익률과 장기보유기간초과수익률은 일반공모청약경쟁률과 유의한 음(-)의 관계를 나타냈다. 이러한 결과는 낙관주의적 성향이 큰 개인투자자는 신규공모주식에 과잉반응하는 경향을 보이고, 개인투자자의 큰 시장수요는 IPO 기업의 대리인 비용을 증가시켜 미래 기업가치가 훼손될 잠재적인 위험성이 있음을 시사한다. 셋째, 우리사주청약율은 상장 초기및 단기수익률과는 유의한 관련성을 보이지 않았다. 반면에 우리사주청약율은 상장 이후 24개월 보유기간초과수익율과 양(+)의 관계를 보였으나, 36개월 보유기간초과수익률과는 유의한 관계를 보이지 않았다. 이는 내부정보에 대한 접근성을 갖는 우리사주조합은 그들의 의무보호예수기간이 종료되어 지분매각이 가능한 시점까지 기업 내부자의 기회주의를 부분적으로 억제할 유인이 있음을 시사한다.

한편, 연구결과의 강건성을 확인하기 위한 추가분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 일반공모청약경쟁률과 기관수요예측경쟁률의 크기에 따라 총 9개의 세부 집단을 구성하고, 각 포트폴리오의 성과를 비교하였다. ‘일반공모청약경쟁률이 높고 기관수요예측경쟁률이 낮은 IPO 집단’은 IPO 기업의 장기저평가 이례현상이 다른 집단보다 확대되는 경향을 보였다. 대조적으로 ‘일반공모청약경쟁률이 낮고 기관수요예측경쟁률이 높은 IPO 집단’은 다른 집단보다 장기저성과 현상이 완화되었다. 이러한 실증결과는 개인투자자의 낙관주의가 큰 상황에서 비상장기업이 IPO를 실시할 유인이 크다는 ‘기회의 창’ 가설을 부분적으로 지지하고 있으며, 일반공모청약경쟁률이 투자자의 낙관성을 반영하는 측정치가 될 수 있음을 시사한다.

둘째, 본 연구는 IPO 이후 각각 1년, 2년, 3년에 대한 기관투자자 거래비율이 투자주체별 투자경쟁률에 따라 차이를 보이는지를 분석하였다. 분석 결과, 일반공모청약경쟁률이 높은 기업일수록 IPO 이후 기관투자자 거래비율은 유의하게 감소하였다. 반면에 기관수요예측 경쟁률이 높을수록 IPO 이후 기관투자자 거래비율이 유의하게 증가하였다. 이러한 결과는 일반공모청약경쟁률(기관수요예측경쟁률)이 높은 IPO 기업은 IPO 이후 기관투자자 비중이 유의하게 감소(증가)하는 경향을 보이며, 이는 외부감시효과의 축소(증가)로 인해 IPO 기업의 장기성과에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 전반적으로 투자주체별 투자경쟁률과 IPO 기업의 장기성과 간의 관계는 기회의 창 가설과 외부감시효과 변화 등이 복합되어 나타난 것으로 판단된다.

본 연구는 다음과 같은 공헌점을 제공할 것으로 기대한다. (ⅰ) 한국 IPO 시장의 수요예측제도는 미국 IPO 시장과 상당한 차이점이 있음에도 불구하고, 많은 국내연구는 미국 시장환경에 기초하여 개발된 이론을 중심으로 IPO 저평가 현상을 설명하고 있다는 한계점을 갖고 있다. 본 연구는 한국의 독특한 IPO 제도에 기초하여 시장에 노출되고 있는 투자주체별 투자경쟁률이 차별적인 정보성을 갖는다는 것을 보여줌으로써, 향후 국내 IPO 연구는 한국의 특수성을 고려하여 분석하고 해석될 필요성을 제시하고 있다. (ⅱ) 다른 국가와 달리, 한국 IPO 시장은 일반투자자에게도 신규공모주식을 의무적으로 배분하고 있고, IPO 기업에 대한 개인투자자의 관심도가 매우 높다는 특성이 존재한다. 특히 본 연구는 개인투자자가 정교한 분석에 기초하여 투자하기보다는 정서적 투자 경향이 크다는 것과 IPO 시장에서 ‘기회의 창” 가설을 입증하는 실증적 증거를 제공한다는 측면에서 학술적 공헌점을 제공하고 있다. (ⅲ) 본 연구는 투자주체별 투자경쟁률 정보가 IPO 기업의 장기주식성과를 예측하는 지표가 될 수 있음을 보여주고 있다. 높은 정보비대칭성을 갖는 IPO 시장에서 투자자가 기회주의가 큰 IPO 기업과 미래 성장가능성이 큰 IPO 기업을 구분하는 것은 어려운 과제이다. 본 연구는 기관수요예측경쟁률이 높고 일반공모청약경쟁률이 낮은 IPO 기업은 IPO 이후 장기저성과 이례현상이 완화된다는 것을 실증적으로 보여줌으로써, 투자자의 정보위험 축소에 도움을 줄 수 있는 비재무적 예측지표를 제공한다는 측면에서 실무적 공헌도를 갖는다. (ⅳ) 투자주체별 투자경쟁률(특히 일반공모청약경쟁률과 우리사주청약율)은 비재무적 정보이므로 거래소 등에 의해 공시되지는 않고 있다. 하지만 한국 IPO 시장은 신규공모주식을 기관, 개인, 종업원에게 청약을 통해 배분하는 독특한 제도를 적용하고 있다는 점과 투자주체별 투자경쟁률이 정보성을 가진다는 점 등을 고려할 때, 규제기관이 비재무적 정보도 공시하는 방향으로 IPO 관련 공시제도를 개선할 필요성을 제시하고 있다. (ⅴ) 마지막으로 과거에는 공모가의 90~200% 내에서 시초가를 결정하고 상・하 30%가 상장일의 가격변동 제한폭이었으나, 2023년 6월부터 공모가를 시초가로 하고 상장일 가격제한폭을 공모가의 60~400%로 확대하도록 제도가 변경되었다. 유통시장에서 가격제한폭 확대는 주식가격이 신속하게 적정가격으로 조정될 수 있다는 장점이 있지만, 상장 초기 높은 주가변동성을 유발하여 비정보거래자의 부가 정보거래자에게 이전되는 ‘부의 이전 현상’을 초래할 수 있다는 우려도 존재한다. 이러한 상황에서 발행시장에서 생성된 비재무적 자료가 정보성을 갖는다는 연구 결과는 가격제한폭이 변경된 최근 유통시장에서 투자자의 의사결정에 도움을 줄 수 있는 유의미한 참고자료가 될 것으로 기대한다.

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Notes

1)

자본시장법(제165조 7 우리사주조합원에 대한 주식의 배정 등에 관한 특례)에서는 신주발행주식수의 100분의 20을 배정하도록 규정하고 있다. 또한 근로복지기본법(제43조 우리사주의 예탁 등)은 우리사주 조합원이 출연한 금전으로 취득한 우리사주는 1년 동안 수탁기관에 예탁할 것을 규정하고 있다. IPO 기업의 기존 대주주의 보호예수기간이 일반적으로 KOSPI는 6개월, KOSDAQ은 12개월(다만, 6개월 이후 매월 예탁주식의 5%씩 매각이 가능)이라는 점을 고려한다면, 우리사주의 보호예수기간은 대주주보다 더 길다. 만약 대주주가 정보비대칭을 이용하여 주가를 부양하고 선매도한다면 우리사주의 손실이 확대될 위험성이 커지기 때문에, 우리사주는 그들의 보호예수기간과 보호예수가 종료되어 지분매각이 가능한 기간(예를 들면, IPO 이후 2년) 동안 경영자의 기회주의적 행동을 감시할 유인을 가질 수 있다.

2)

4미국과 달리 한국의 수요예측제도는 정보공시를 의무화하기 때문에, 증권신고서에 수요예측과 관련된 정보를 공시하고 있다. 따라서 기관수요예측경쟁률은 증권신고서에 공시된 경쟁률을 사용한다. 하지만 일반공모청약경쟁률과 우리사주청약율은 기업의 공시의무는 아니지만, 관련된 자료가 신문 기사를 통해 시장에 노출되고 있다. 38커뮤니케이션 사이트(www.38.co.kr)는 이러한 IPO 관련된 비재무적 정보를 수집하여 공개하고 있는 온라인 커뮤니티이며, 본 연구는 이 사이트에서 일부 정보를 취득하였다. 더불어 38커뮤니케이션에서 제공하지 않은 정보는 직접 신문기사 검색을 통해 자료를 수집하였다. 이 연구에서 표본은 세 가지 투자경쟁률 자료를 모두 취득할 수 있는 기업으로 한정하였다.

3)

수요예측 과정에서 관측되는 기관수요예측경쟁률은 증권신고서를 통해 공시되기 때문에 기관수요예측 경쟁률은 일반공모청약경쟁률 보다 시장에 먼저 알려지게 된다. 그러므로 정보열위자일 수 있는 일반투자자의 공모주 수요는 정교한 기관투자자의 예측수요량을 참고하여 결정될 수 있으므로, 일반공모청약경쟁률과 기관수요예측경쟁률 간에 양(+)의 상관관계가 관측된 것으로 추정된다. 만약 일반공모청약경쟁률이 기관수요예측경쟁률에 의해 자동적으로 결정되는 변수라면, IPO 이후 주가수익률(초기, 단기 및 장기수익률)과 투자경쟁률(일반공모청약경쟁률과 기관수요예측경쟁률) 간의 상관관계는 모두 동일한 방향성을 보일 것이다. 하지만 <표 5> 상관분석에서 확인한 것과 같이, IPO 이후 단기 및 장기수익률은 일반공모청약경쟁률과 기관수요예측경쟁률 등과 각각 다른 방향성의 상관관계를 보였다. 이러한 결과는 일반공모청약경쟁률이 기관수요예측경쟁률에 따라 자동적으로 결정되는 것이 아니라 이질적인 정보적 속성을 갖는다는 것을 시사한다.

4)

6본 연구의 모든 회귀분석에서 분산팽창계수(VIF)의 최대값은 3.987(LogSale)이다. 따라서 다중공선성 문제는 크지 않은 것으로 판단된다.

5)

7선행연구에 의하면, (ⅰ) 기관투자자 거래량비율은 기관지분율과 개념적으로 비례한다는 점, (ⅱ) 기관투자자의 거래는 buy-side 애널리스트의 정보탐색활동의 결과로 볼 수 있기 때문에 경영자에 대한 간접적인 감시효과를 갖을 수 있다는 점, 그리고 (ⅲ) 기관의 대규모 거래는 주가의 급격한 변동을 초래하기 때문에 기관거래비율이 높은 기업에서는 경영자의 기회주의적 행태가 억제될 수 있다는 점 등을 고려했을 때, 기관투자자 거래량비율은 기관투자자의 영향력을 측정하기 위한 대안적 방법이 될 수 있다고 설명한다.

Article information Continued

<표 1>

표본분포

<표 1>은 최종표본에 대한 연도별 분포를 제시한 것이다. 본 연구의 최종표본(1400개 IPO 기업)은 유가증권 및 코스닥 시장에 최초상장한 기업 중에서 FnGuide에서 재무적 자료를 추출할 수 있는 기업과 비재무적 자료(기관수요예측경쟁률, 일반공모청약경쟁률, 우시사주청약율)를 수집할 수 있는 기업으로 한정하여 선정한다.

연도 전체표본 KOSDAQ 표본 KOSPI 표본
2001 157 156 1
2002 140 135 5
2003 75 68 7
2004 54 46 8
2005 78 68 10
2006 61 53 8
2007 65 57 8
2008 42 37 5
2009 59 49 10
2010 67 51 16
2011 70 55 15
2012 26 20 6
2013 38 35 3
2014 39 34 5
2015 64 49 15
2016 49 37 12
2017 56 49 7
2018 65 58 7
2019 63 56 7
2020 59 55 4
2021 73 62 11

합 계 1,400 1,230 170

<표 2>

기술통계량

<표 2>는 주요 변수에 대한 기술통계량을 제시한 것이며, 변수 정의는 다음과 같다. Return_0d는 기업i의 IPO 당일 시초가 수익률[(시초가-공모가)/공모가]이다. Return_1d는 기업i의 IPO 당일 수익률[(당일종가-공모가)/공모가]이다. VWI_CAR_5d는 기업i의 IPO 이후 5일 동안 가치가중 시장조정모형으로 계산한 누적초과수익률이다. Size/BM_CAR_5d는 기업i의 IPO 이후 5일 동안 규모-성장성 조정 모형으로 계산한 누적초과수익률이다. BHAR 12M는 기업i의 IPO 이후 12개월에 대한 규모-성장성 조정된 보유기간초과수익률이다. BHAR 24M는 기업i의 IPO 이후 24개월에 대한 규모-성장성 조정된 보유기간초과수익률이다. BHAR 36M는 기업i의 IPO 이후 36개월에 대한 규모-성장성 조정된 보유기간초과수익률이다. Common_CRIPO 기업의 일반공모청약경쟁률에 대한 자연로그 값이다. INST_CR는 IPO 기업의 기관수요예측경쟁률에 대한 자연로그 값이다. Employee_CR는 IPO 기업의 우리사주청약율을 의미한다. Underwriter Ranking는 기업i의 IPO 주관사가 전년도 기준 시장점유율(매출액 기준) 상위 5위 안에 포함되면 1 그렇지 않으면 0으로 지칭한 이진변수이다. LogSale는 기업i의 IPO 분기말 매출액(단위: 백만원)에 로그를 취한 값이다. BTM는 기업i의 IPO 분기말 장부가치 대 시장가치 비율이다. LEV는 기업i의 IPO 분기말 총부채를 총자산으로 나눈 비율이다. ROA는 기업i의 IPO 분기 당기순이익을 총자산으로 나눈 비율이다. CFOA는 기업i의 IPO 분기말 영업활동현금흐름을 총자산으로 나눈 비율이다. AUDITOR는 기업i의 IPO 당해연도 감사인이 Big4에 속하면 1, 그렇지 않으면 0으로 구분한 이진변수이다. PROCEEDS는 기업i의 IPO 공모가에 공모주식수를 곱한 수치(단위: 백만원)에 자연로그를 취한 값이다. OWNER는 기업i의 IPO 분기말 최대주주와 특수관계자 등의 지분율을 의미한다. AGE는 기업i의 설립연도부터 IPO 연도까지 기업연령 수에 대한 로그값이다. Market_D는 기업i가 코스닥시장 상장기업이면 1, 유가증권시장 상장기업이면 0인 더미변수이다.

변수명 Mean Std.Dev Min Q1 Q2 Q3 Max
Return_0d 0.438 0.410 -0.100 0.059 0.346 1.000 1.001
Return_1d 0.444 0.486 -0.330 0.039 0.321 0.843 1.600
VWI_CAR_5d -0.026 0.255 -0.551 -0.196 -0.054 0.101 0.747
Size/BM_CAR_5d -0.026 0.227 -0.446 -0.174 -0.065 0.071 0.648
BHAR_12M -0.169 0.543 -1.278 -0.473 -0.263 0.015 2.140
BHAR_24M -0.227 0.694 -1.797 -0.619 -0.315 0.007 2.652
BHAR_36M -0.286 0.875 -2.451 -0.776 -0.341 -0.005 3.305
Common_CR 4.981 4.843 0.000 1.411 3.774 7.005 24.988
INST_CR 3.444 3.884 0.000 0.631 1.855 4.846 16.310
Employee_CR 0.805 0.379 0.000 0.998 1.000 1.000 1.000
Underwriter Ranking 0.459 0.498 0.000 0.000 0.000 1.000 1.000
LogSale 4.614 0.600 0.296 4.263 4.580 4.936 6.302
BTM 2.402 2.102 0.440 1.120 1.755 2.760 12.686
LEV 0.300 0.168 0.028 0.162 0.278 0.425 0.726
ROA 0.072 0.135 -0.580 0.037 0.087 0.141 0.371
CFOA 0.068 0.234 -0.771 -0.026 0.079 0.185 0.768
AUDITOR 0.284 0.451 0.000 0.000 0.000 1.000 1.000
PROCEEDS 9.618 1.170 7.507 8.765 9.496 10.252 13.562
OWNER 0.455 0.159 0.054 0.334 0.439 0.573 1.000
AGE 2.325 0.671 0.143 1.863 2.330 2.803 3.874
Market_D 0.879 0.327 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000

<표 3>

단일변량분석 1: IPO 초기 및 단기 주가반응

이 표는 투자주체별 투자경쟁률의 크기에 따라 전체표본을 세 개의 하부집단으로 구분하고, 각 투자경쟁률 집단별로 IPO 초기수익률과 단기수익률의 평균값을 측정한 것이다. Return_0d는 기업i의 IPO 당일 시초가수익률이다. Return_1d는 기업i의 IPO 당일 수익률이다. VWI_CAR_5d는 기업i의 IPO 이후 5일 동안 가치가중 시장조정모형으로 계산한 누적초과수익률이다. Size/BM_CAR_5d는 기업i의 IPO 이후 5일 동안 규모-성장성 조정 모형으로 계산한 누적초과수익률이다. *, **, ***는 평균값(또는 평균차이)이 영(0)과 차이기 있는지를 t-test한 것으로 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의함을 나타낸다.

Panel A: 일반공모청약경쟁률

집단구분 N Return_0d Return_1d VWI_CAR_5d Size/BM_CAR_5d

Mean Mean Mean Mean

(t-value) (t-value) (t-value) (t-value)
Low 1 466 0.184 0.182 -0.022 -0.025
(11.649)*** (10.523)*** (-1.973)** (-2.736)***
  2 468 0.478 0.491 -0.014 -0.013
(26.976)*** (24.291)*** (-1.095) (-1.182)
High 3 466 0.653 0.659 -0.043 -0.039
(39.318)*** (27.706)*** (-3.642)*** (-3.580)***
Differ [3-1] 0.469 0.477 -0.021 -0.015
(20.471)*** (16.216)*** (-1.277) (-1.050)

Panel B: 기관수요예측경쟁률

집단구분 N Return_0d Return_1d VWI_CAR_5d Size/BM_CAR_5d

Mean Mean Mean Mean

(t-value) (t-value) (t-value) (t-value)

Low 1 466 0.301 0.294 -0.047 -0.033
(16.803)*** (14.369)*** (-4.450)*** (-3.418)***
  2 468 0.369 0.375 -0.031 -0.039
(20.911)*** (18.434)*** (-2.512)** (-3.705)***
High 3 466 0.646 0.663 0.000 -0.005
(36.905)*** (28.789)*** (0.002) (-0.486)
Differ [3-1] 0.345 0.369 0.047 0.028
(13.791)*** (11.962)*** (2.905)*** (1.872)*

Panle C: 우리사주청약율

집단구분 N Return_0d Return_1d VWI_CAR_5d Size/BM_CAR_5d

Mean Mean Mean Mean

(t-value) (t-value) (t-value) (t-value)

Low 1 353 0.370 0.380 -0.037 -0.024
(100% 미만) (16.884)*** (14.629)*** (-2.859)*** (-2.234)**
High 2 1,047 0.461 0.465 -0.022 -0.026
(100%) (36.680)*** (31.076)*** (-2.803)*** (-3.640)***
Differ [2-1] 0.091 0.085 0.014 -0.002
(3.632)*** (2.849)*** (0.907) (-0.175)

<표 4>

단일변량분석 2: IPO 이후 장기성과

이 표는 투자주체별 투자경쟁률의 크기에 따라 전체표본을 세 개의 하부집단으로 구분하고, 각 투자경쟁률 집단별로 IPO 이후 장기주식성과(보유기간초과수익률)의 평균값 측정한 것이다. BHAR 12M, BHAR 24M, BHAR 36M는 각각 기업i의 IPO 이후 12개월, 24개월, 36개월에 대한 규모-성장성 조정된 보유기간초과수익률을 의미한다. *, **, ***는 평균값(또는 평균차이)이 영(0)과 차이기 있는지를 t-test한 것으로 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의함을 나타낸다.

Panel A: 일반공모청약경쟁률

집단구분 N BHAR 12M BHAR 24M BHAR 36M
Low 1 Mean -0.076 -0.129 -0.224
(t-value) (-2.879)*** (-3.624)*** (-5.198)***
N 466 442 415
  2 Mean -0.176 -0.253 -0.294
(t-value) (-6.902)*** (-8.033)*** (-6.931)***
N 468 442 417
High 3 Mean -0.257 -0.303 -0.349
(t-value) (-11.165)*** (-9.763)*** (-8.203)***
N 466 442 415
Differ [3-1] -0.181 -0.175 -0.125
(-5.181)*** (-3.686)*** (-2.052)**
Panel B: 기관수요예측경쟁률
집단구분 N BHAR 12M BHAR 24M BHAR 36M
Low 1 Mean -0.147 -0.211 -0.266
(t-value) (-5.050)*** (-6.066)*** (-6.300)***
N 466 442 415
  2 Mean -0.185 -0.268 -0.358
(t-value) (-7.822)*** (-8.250)*** (-8.858)***
N 468 442 417
High 3 Mean -0.177 -0.199 -0.220
(t-value) (-7.892)*** (-6.409)*** (-4.726)***
N 466 442 415
Differ [3-1] -0.030 0.012 0.046
(-0.817) (0.262) (0.732)
Panle C: 우리사주청약율
집단구분 N BHAR 12M BHAR 24M BHAR 36M
Low 1 Mean -0.233 -0.280 -0.306
(100% 미만) (t-value) (-9.147)*** (-8.267)*** (-6.440)***
N 353 322 285
High 2 Mean -0.148 -0.210 -0.280
(100%) (t-value) (-8.495)*** (-9.259)*** (-9.706)***
N 1,047 1,004 962
Differ [2-1] 0.086 0.071 0.026
(2.567)** (1.589) (0.445)

<표 5>

상관분석

<표 5>는 피어슨 상관계수를 제시한 것이다. 괄호 안의 수치는 p-value이다. 변수설명은 <표 2>를 참조하라.

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (13) (14) (15) (16) (17) (18) (19) (20) (21)
(1) Return_0d
(2) Return_1d 0.91
(0.00)
(3) VWI_CAR_5d -0.03 0.00
(0.21) (0.95)
(4) Size/BM_CAR_5d 0.03 0.07 0.82
(0.35) (0.01) (0.00)
(5) BHAR_12M -0.16 -0.16 0.20 0.23
(0.00) (0.00) (0.00) (0.00)
(6) BHAR_24M -0.11 -0.12 0.12 0.13 0.68
(0.00) (0.00) (0.00) (0.00) (0.00)
(7) BHAR_36M -0.06 -0.08 0.08 0.09 0.49 0.74
(0.03) (0.00) (0.00) (0.00) (0.00) (0.00)
(8) Common_CR 0.48 0.44 -0.02 -0.03 -0.12 -0.10 -0.08
(0.00) (0.00) (0.36) (0.21) (0.00) (0.00) (0.00)
(9) INST_CR 0.36 0.34 0.07 0.06 -0.02 0.01 0.05 0.55
(0.00) (0.00) (0.01) (0.03) (0.46) (0.67) (0.11) (0.00)
(10) Employee_CR 0.07 0.06 0.01 -0.02 0.08 0.05 0.01 0.02 -0.10
(0.01) (0.03) (0.64) (0.39) (0.00) (0.06) (0.73) (0.50) (0.00)
(11) Underwriter 0.00 0.00 0.02 -0.02 -0.07 -0.07 -0.04 0.00 0.03 -0.06
Ranking (0.92) (1.00) (0.47) (0.55) (0.01) (0.01) (0.12) (0.90) (0.27) (0.03)
(12) LogSale -0.18 -0.16 0.04 0.03 0.04 -0.01 -0.04 -0.17 -0.16 0.08 0.13
(0.00) (0.00) (0.12) (0.29) (0.11) (0.73) (0.15) (0.00) (0.00) (0.00) (0.00)
(13) BTM 0.17 0.23 0.18 0.20 0.14 0.12 0.11 0.21 0.27 -0.11 0.08 -0.24
(0.00) (0.00) (0.00) (0.00) (0.00) (0.00) (0.00) (0.00) (0.00) (0.00) (0.00) (0.00)
(14) LEV 0.03 0.02 0.01 0.07 0.05 0.00 -0.04 -0.09 -0.01 0.12 -0.01 0.37 -0.10
(0.25) (0.41) (0.66) (0.01) (0.04) (0.89) (0.17) (0.00) (0.82) (0.00) (0.72) (0.00) (0.00)
(15) ROA -0.05 -0.07 0.01 -0.02 0.10 0.10 0.08 -0.07 -0.20 0.13 -0.05 0.36 -0.32 -0.18
(0.06) (0.01) (0.80) (0.38) (0.00) (0.00) (0.01) (0.01) (0.00) (0.00) (0.06) (0.00) (0.00) (0.00)
(16) CFOA -0.03 -0.03 0.04 -0.01 0.10 0.09 0.07 -0.04 -0.12 0.04 0.01 0.29 -0.15 -0.18 0.64
(0.29) (0.27) (0.15) (0.71) (0.00) (0.00) (0.01) (0.17) (0.00) (0.12) (0.74) (0.00) (0.00) (0.00) (0.00)
(17) AUDITOR -0.16 -0.12 -0.04 -0.05 -0.02 -0.02 0.00 -0.10 -0.16 0.02 0.00 0.15 0.00 -0.01 0.07 0.05
(0.00) (0.00) (0.15) (0.05) (0.47) (0.40) (0.92) (0.00) (0.00) (0.36) (0.90) (0.00) (0.94) (0.74) (0.01) (0.05)
(18) PROCEEDS -0.26 -0.22 0.07 0.01 0.00 0.00 0.01 -0.11 0.00 -0.15 0.25 0.53 0.25 -0.10 0.01 0.08 0.20
(0.00) (0.00) (0.01) (0.63) (0.96) (0.86) (0.84) (0.00) (0.93) (0.00) (0.00) (0.00) (0.00) (0.00) (0.80) (0.00) (0.00)
(19) OWNER 0.03 0.05 0.00 0.00 -0.01 -0.01 0.00 -0.04 0.03 -0.01 0.03 0.29 -0.13 0.00 0.11 0.10 0.05 0.24
(0.21) (0.08) (0.96) (0.92) (0.66) (0.66) (0.94) (0.13) (0.32) (0.72) (0.26) (0.00) (0.00) (0.92) (0.00) (0.00) (0.04) (0.00)
(20) AGE -0.05 -0.04 -0.01 0.00 0.02 0.00 -0.02 0.04 0.05 0.00 0.04 0.20 -0.05 0.07 -0.03 -0.01 0.05 0.14 0.24
(0.06) (0.14) (0.77) (0.94) (0.42) (0.91) (0.47) (0.13) (0.08) (0.86) (0.16) (0.00) (0.06) (0.01) (0.30) (0.85) (0.06) (0.00) (0.00)
(21) Market_D 0.13 0.09 -0.04 -0.05 -0.02 -0.01 0.02 0.19 0.14 0.04 -0.19 -0.54 0.04 -0.18 -0.03 -0.04 -0.17 -0.52 -0.24 -0.18
(0.00) (0.00) (0.11) (0.08) (0.40) (0.84) (0.45) (0.00) (0.00) (0.14) (0.00) (0.00) (0.13) (0.00) (0.33) (0.18) (0.00) (0.00) (0.00) (0.00)

<표 6>

투자주체별 투자경쟁률이 IPO 초기 주가수익률에 미치는 영향

이 표는 발행시장에서 노출된 투자주체별 투자경쟁률과 IPO 이후 초기수익률 간의 관계를 회귀분석을 통해 분석한 결과이다. Return_0d는 기업i의 IPO 당일 시초가 수익률[(시초가-공모가)/공모가]이다. Return_1d는 기업i의 IPO 당일 수익률[(당일종가-공모가)/공모가]이다. Common_CR는 IPO 기업의 일반공모청약경쟁률에 대한 자연로그 값이다. INST_CR는 IPO 기업의 기관수요예측경쟁률에 대한 자연로그 값이다. Employee_CR는 IPO 기업의 우리사주청약율을 의미한다. ΣIndustry와 ΣYEAR는 각각 산업 및 연도통제 더미변수이다. 다른 통제변수에 대한 설명은 <표 2>를 참조하라. *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의함을 나타낸다.

Dependent Variables

(1) Return_0di (2) Return_1di

Coeff t-value Coeff t-value
Intercepti 0.748 4.993*** 0.794 4.315***
Common_CRi 0.036 15.342*** 0.038 13.264***
INST_CRi 0.025 6.688*** 0.027 5.841***
Employee_CRi 0.017 0.716 0.018 0.628
Underwriter Rankingi 0.038 2.156** 0.029 1.323
LogSalei 0.021 0.744 0.090 2.615***
BTMi 0.035 6.751*** 0.064 10.020***
LEVi 0.024 0.336 -0.121 -1.378
ROAi -0.061 -0.635 -0.163 -1.382
CFOAi 0.044 0.923 0.045 0.760
AUDITORi -0.051 -2.534*** -0.033 -1.335
PROCEEDSi -0.060 -4.410*** -0.093 -5.608***
OWNERi 0.303 5.147*** 0.380 5.259***
AGEi -0.007 -0.530 -0.012 -0.701
Market_Di -0.086 -2.466** -0.132 -3.074***
ΣIndustry Included Included
ΣYEAR Included Included
Adjusted_R2 0.425 0.386
N 1400 1400

<표 7>

투자주체별 투자경쟁률이 IPO 이후 단기주식성과에 미치는 영향

이 표는 발행시장에서 노출된 투자주체별 투자경쟁률과 IPO 이후 5일 누적초과수익률 간의 관계를 회귀분석을 통해 분석한 결과이다. VWI_CAR_5d는 기업i의 IPO 이후 5일 동안 가치가중 시장조정모형으로 계산한 누적초과수익률이다. Size/BM_CAR_5d는 기업i의 IPO 이후 5일 동안 규모-성장성 조정 모형으로 계산한 누적초과수익률이다. Common_CR는 IPO 기업의 일반공모청약경쟁률에 대한 자연로그 값이다. INST_CR는 IPO 기업의 기관수요예측경쟁률에 대한 자연로그 값이다. Employee_CR는 IPO 기업의 우리사주청약율을 의미한다. ΣIndustry와 ΣYEAR는 각각 산업 및 연도통제 더미변수이다. 다른 통제변수에 대한 설명은 <표 2>를 참조하라. *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의함을 나타낸다.

Dependent Variables

(1) VWI_CAR_5di (2) Size/BM_CAR_5di

Coeff t-value Coeff t-value
Intercepti -0.295 -2.506*** -0.025 -0.240
Common_CRi -0.004 -2.432** -0.003 -1.801*
INST_CRi 0.010 3.457*** 0.005 1.796*
Employee_CRi 0.017 0.920 -0.009 -0.560
Underwriter Rankingi 0.007 0.465 -0.012 -0.940
LogSalei 0.036 1.668* 0.054 2.772***
BTMi 0.035 8.439*** 0.033 9.039***
LEVi -0.030 -0.529 0.003 0.070
ROAi 0.068 0.904 0.047 0.703
CFOAi 0.038 1.005 -0.004 -0.116
AUDITORi -0.024 -1.534 -0.024 -1.748*
PROCEEDSi 0.000 0.036 -0.020 -2.104**
OWNERi -0.010 -0.218 -0.013 -0.312
AGEi 0.002 0.140 0.006 0.606
Market_Di -0.012 -0.423 -0.037 -1.525
ΣIndustry Included Included
ΣYEAR Included Included
Adjusted_R2 0.078 0.084
N 1400 1400

<표 8>

투자주체별 투자경쟁률이 IPO 이후 장기주식성과에 미치는 영향

이 표는 발행시장에서 노출된 투자주체별 투자경쟁률과 IPO 이후 장기주식성과 간의 관계를 회귀분석을 통해 분석한 결과이다. BHAR 12M, BHAR 24M, BHAR 36M는 각각 기업i의 IPO 이후 12개월, 24개월, 36개월에 대한 규모-성장성 조정된 보유기간초과수익률이다. Common_CR는 IPO 기업의 일반공모청약경쟁률에 대한 자연로그 값이다. INST_CR는 IPO 기업의 기관수요예측경쟁률에 대한 자연로그 값이다. Employee_CR는 IPO 기업의 우리사주청약율을 의미한다. ΣIndustry와 ΣYEAR는 각각 산업 및 연도통제 더미변수이다. 다른 통제변수에 대한 설명은 <표 2>를 참조하라. *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의함을 나타낸다.

Dependent Variables

(1) BHAR_12Mi (2) BHAR_24Mi (3) BHAR_36Mi

Coeff t-value Coeff t-value Coeff t-value
Intercepti -0.152 -0.624 0.212 0.657 0.304 0.712
Common_CRi -0.016 -4.294*** -0.019 -3.653*** -0.022 -3.009***
INST_CRi 0.000 -0.073 0.009 1.046 0.021 1.884*
Employee_CRi 0.119 3.078*** 0.115 2.215** 0.100 1.428
Underwriter Rankingi -0.069 -2.369** -0.090 -2.360** -0.075 -1.488
LogSalei 0.058 1.280 -0.009 -0.149 -0.004 -0.044
BTMi 0.080 9.454*** 0.082 6.957*** 0.059 3.482***
LEVi 0.157 1.345 0.057 0.364 0.011 0.051
ROAi 0.587 3.774*** 0.771 3.659*** 0.721 2.444***
CFOAi 0.178 2.277** 0.161 1.506 0.234 1.640
AUDITORi -0.029 -0.894 -0.043 -0.998 -0.009 -0.160
PROCEEDSi -0.042 -1.924* -0.021 -0.729 -0.026 -0.677
OWNERi -0.073 -0.757 -0.101 -0.800 0.014 0.087
AGEi 0.044 1.910* 0.034 1.114 -0.014 -0.357
Market_Di -0.063 -1.103 -0.112 -1.485 -0.070 -0.712
ΣIndustry Included Included Included
ΣYEAR Included Included Included
Adjusted_R2 0.135 0.120 0.096
N 1400 1326 1247

<표 9>

일반공모청약경쟁률과 기관수요예측경쟁률의 결합효과 (1): 단일변량분석

이 표는 발행시장에서 노출된 일반공모청약경쟁률과 기관수요예측경쟁률에 따라 전체표본을 9개(3×3)의 세부집단으로 구분한 후, 각 집단별로 IPO 이후 기간별 주가수익률을 측정하고 그 평균값을 제시한 것이다. *, **, ***는 평균값이 영(0)과 차이가 있는지를 검증한 것으로 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의함을 나타낸다.

집단구분 IPO 당일 수익률 IPO 이후 단기누적초과수익률 IPO 이후 장기성과


일반공모청약 경쟁률 기관수요예측 경쟁률 Return_0d Return_1d VWI CAR_5d Size/BM CAR_5d BHAR 12M BHAR 24M BHAR 36M
Low High Mean 0.466 0.475 -0.045 -0.023 -0.126 -0.058 -0.141
(t-value) (9.055)*** (9.071)*** (-1.312) (-0.805) (-2.480)** (-0.726) (-1.404)
N 66 66 66 66 66 63 61
Low Middle Mean 0.190 0.196 -0.001 -0.017 -0.121 -0.184 -0.289
(t-value) (7.414)*** (7.014)*** (-0.041) (-1.042) (-2.720)*** (-2.845)*** (-3.613)***
N 156 158 158 158 158 149 144
Low Low Mean 0.103 0.094 -0.029 -0.030 -0.033 -0.112 -0.206
(t-value) (5.631)*** (4.404)*** (-2.243)** (-2.689)*** (-0.837) (-2.287)** (-3.506)***
N 243 243 243 243 243 237 231
Middle High Mean 0.606 0.625 0.050 0.024 -0.086 -0.146 -0.196
(t-value) (17.958)*** (16.092)*** (2.187)** (1.107) (-2.201)** (-2.952)*** (-2.548)**
N 140 140 140 140 140 133 123
Middle Middle Mean 0.382 0.396 -0.032 -0.037 -0.190 -0.319 -0.366
(t-value) (13.705)*** (12.739)*** (-1.510) (-1.990)** (-4.734)*** (-6.411)*** (-5.354)**
N 163 163 163 163 163 162 161
Middle Low Mean 0.463 0.471 -0.051 -0.022 -0.239 -0.276 -0.297
(t-value) (16.236)*** (14.052)*** (-2.501)** (-1.161) (-4.755)*** (-4.506)*** (-3.958)***
N 162 162 162 162 162 161 157
High High Mean 0.714 0.732 -0.016 -0.017 -0.239 -0.273 -0.266
(t-value) (34.306)*** (22.670)*** (-1.010) (-1.141) (-7.644)*** (-6.120)*** (-3.759)***
N 259 259 259 259 259 214 165
High Middle Mean 0.548 0.547 -0.062 -0.063 -0.247 -0.297 -0.418
(t-value) (17.326)*** (13.270)*** (-2.984)*** (-3.381)*** (-6.765)*** (-5.509)*** (-6.919)***
N 146 146 146 146 146 146 144
High Low Mean 0.650 0.620 -0.108 -0.078 -0.356 -0.423 -0.413
(t-value) (14.729)*** (10.125)*** (-3.701)*** (-2.403)** (-4.767)*** (-6.193)*** (-4.236)***
N 63 63 63 63 63 61 61

<표 10>

일반공모청약경쟁률과 기관수요예측경쟁률의 결합효과 (2): 회귀분석

이 표는 일반공모청약경쟁률이 높고(낮고) 기관수요예측경쟁률이 낮은(높은) 집단이 다른 집단과 IPO 이후 초기, 단기 및 장기 주가수익률과 차이를 보이는지를 회귀분석을 통해 조사한 것이다. High Common&Low INST는 기업i의 일반공모청약경쟁률이 상위 33% 이상이면서 동시에 기관수요예측경쟁률이 하위 33% 미만인 표본은 1을 부여하고, 그렇지 않으면 0을 부여한 더미변수이다. Low Common&High INST는 기업i의 일반공모청약경쟁률이 하위 33% 미만이면서 동시에 기관수요예측경쟁률이 상위 33% 이상인 표본은 1을 부여하고, 그렇지 않으면 0을 부여한 더미변수이다. Return_0d는 기업i의 IPO 당일 시초가수익률이다. Return_1d는 기업i의 IPO 당일수익률이다. VWI_CAR_5d는 기업i의 IPO 이후 5일 동안 가치가중 시장조정모형으로 계산한 누적초과수익률이다. Size/BM_CAR_5d는 기업i의 IPO 이후 5일 동안 규모-성장성 조정 모형으로 계산한 누적초과수익률이다. BHAR 12M, BHAR 24M, BHAR 36M는 각각 기업i의 IPO 이후 12개월, 24개월, 36개월에 대한 규모-성장성 조정된 보유기간초과수익률이다. 통제변수에 대한 설명은 <표 2>를 참조하라. *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의함을 나타낸다.

Panel A: IPO 이후 초기수익률

Dependent Variables

(1) Return_0di (2) Return_1di

Coeff t-value Coeff t-value
Intercepti 1.507 9.029*** 1.598 8.008***
High Common&Low INSTi 0.251 5.119*** 0.222 3.789***
Low Common&High INSTi -0.119 -2.436** -0.103 -1.754*
Employee_CRi 0.060 2.220** 0.065 2.003**
Control Variables Included Included
Adjusted_R2 0.248 0.240
N 1400 1400

Panel B: IPO 이후 단기수익률

Dependent Variables

(1) VWI_CAR_5di (2) Size/BM_CAR_5di

Coeff t-value Coeff t-value

Intercepti -0.260 -1.522 -0.019 -0.189
High Common&Low INSTi -0.062 -1.817** -0.020 -0.660
Low Common&High INSTi -0.010 -0.304 -0.013 -0.429
Employee_CRi 0.016 0.851 -0.011 -0.664
Control Variables Included Included
Adjusted_R2 0.072 0.082
N 1400 1400

Panel C: IPO 이후 장기성과

Dependent Variables

(1) BHAR_12Mi (2) BHAR_24Mi

Coeff t-value Coeff t-value

Intercepti -0.379 -1.581 0.028 0.089
High Common&Low INSTi -0.177 -2.517** -0.232 -2.573***
Low Common&High INSTi 0.006 0.080 0.097 1.047
Employee_CRi 0.101 2.617*** 0.098 1.897*
Control Variables Included Included
Adjusted_R2 0.124 0.116
N 1400 1326

<표 11>

투자주체별 투자경쟁률이 IPO 이후 기관투자자 거래비율에 미치는 영향

이 표는 발행시장에서 노출된 투자주체별 투자경쟁률과 IPO 이후 3년 동안 기관투자자 거래비율 간의 관계를 회귀분석(Panel B)을 통해 조사한 것이다. Panel A는 IPO 이후 1년, 2년, 3년에 대해 측정한 기관투자자 거래비율의 기술통계량을 제시한 것이다. INST_TR1Y, INST_TR2Y, INST_TR3Y는 기업i의 IPO 이후 1년, 2년, 3년 기간에 대한 기관투자자 거래비율을 각각 의미한다. Common_CR는 IPO 기업의 일반공모청약경쟁률에 대한 자연로그 값이다. INST_CR은 IPO 기업의 기관수요예측경쟁률에 대한 자연로그 값이다. Employee_CR은 IPO 기업의 우리사주청약율을 의미한다. ΣIndustry와 ΣYEAR는 각각 산업 및 연도통제 더미변수이다. 다른 통제변수에 대한 설명은 <표 2>를 참조하라. *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의함을 나타낸다.

Panel A: 기술통계

Mean Std.Dev Min Q1 Q2 Q3 Max
INST_TR1Yi 0.080 0.084 0.004 0.026 0.052 0.099 0.470
INST_TR2Yi 0.081 0.089 0.001 0.024 0.052 0.100 0.516
INST_TR3Yi 0.083 0.093 0.001 0.021 0.052 0.104 0.510

Panel B: 회귀분석

Dependent Variables

(1) INST_TR1Yi (2) INST_TR2Yi (3) INST_TR3Yi

Coeff t-value Coeff t-value Coeff t-value

Intercepti -0.382 -14.369*** -0.414 -14.551*** -0.423 -14.019***
Common_CRi -0.001 -1.784* -0.001 -1.484 0.000 -0.787
INST_CRi 0.002 3.209*** 0.002 3.025*** 0.003 3.458***
Employee_CRi -0.001 -0.287 -0.002 -0.356 -0.002 -0.495
Underwriter Rankingi -0.001 -0.379 0.000 -0.028 0.001 0.149
LogSalei 0.012 2.487** 0.014 2.616*** 0.019 3.258***
BTMi 0.005 5.849*** 0.007 6.365*** 0.008 7.061***
LEVi 0.000 0.011 0.007 0.473 -0.006 -0.376
ROAi 0.033 1.935* 0.031 1.660* 0.011 0.545
CFOAi 0.018 2.095** 0.024 2.596*** 0.032 3.142***
AUDITORi -0.001 -0.408 -0.002 -0.617 -0.003 -0.854
PROCEEDSi 0.044 18.266*** 0.045 17.653*** 0.044 16.086***
OWNERi -0.017 -1.662* -0.015 -1.310 -0.014 -1.180
AGEi 0.003 1.078 0.005 1.679* 0.005 1.853*
Market_Di -0.029 -4.630*** -0.036 -5.496*** -0.042 -6.062***
ΣIndustry Included Included Included
ΣYEAR Included Included Included
Adjusted_R2 0.570 0.584 0.596
N 1400 1326 1247