본 연구는 재무분석가가 경영자의 예측공시 의사결정에 어떠한 영향을 미치는 지에 대하여 분석한다. 구체적으로, 경영자가 재무분석가로부터 정보를 얻고자 하는 유인이 있을 때 경영자 스스로 예측정보를 공시함으로써 재무분석가로부터 정보를 유도하고자 하는지 검토한다. 선행연구에 따르면, 경영자와 재무분석가는 자본시장에서 예측정보를 제공하는 대표적인 주체들로서, 이들의 예측정보는 서로 간에 정보를 교환하거나 견제하는 등의 긴밀한 상호작용(interaction)을 한다. 그러나 경영자가 재무분석가의 예측의사결정이나 분석능력에 미치는 영향에 대한 이론 및 실증 연구는 다수 이루어진 것에 비하여, 이와 반대 방향으로 재무분석가가 경영자의 예측 의사결정에 미치는 영향에 대한 연구는 상대적으로 적은 실정이다. 또한 경영자가 재무분석가의 예측정보를 활용하고자 하는 유인에 따라 어떠한 예측 의사결정을 하는지를 살펴본 연구는 대부분 이론연구에 치우치고 있다(Mittendorf and Zhang 2005; Arya and Mittendorf 2007; Beyer 2008; Langberg and Sivaramakrishnan 2010; 2012). 이에, 본 연구는 이를 실증적으로 분석하고자 한다. 경영자는 재무분석가로부터 여러 유용한 정보를 획득할 수 있다(Arya and Mittendorf 2007; Ramnath et al. 2008; Langberg and Sivaramakrishnan 2010; Chen et al 2010; Livnat and Zhang 2011; 김경순 2012). 따라서 해당 기업을 따르는 재무분석가의 수가 적거나, 재무분석가의 예측 정확성이 높은 경우에 경영자는 재무분석가로부터 정보를 얻고자 하는 유인이 강해질 수 있다. 또한 기업이 처한 여러 환경 중 산업의 집중도가 높아 산업 내 정보 양이 적을 경우 역시 재무분석가로부터의 정보가 유용할 수 있다. 따라서 위와 같은 상황에서 경영자가 어떠한 예측 의사결정을 하는지를 살펴보는 것은 재무분석가의 예측정보를 활용하고자 하는 경영자의 유인에 대한 새로운 시사점을 제공해 줄 수 있을 것이라 기대된다. 본 논문은 2002년부터 2009년까지 공정공시를 통해 이루어진 경영자의 예측정보를 이용하여 실증분석을 수행하였으며, 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 산업집중도와 경영자의 예측공시 가능성 간에는 체계적인 음(-)의 관련성이 존재하였다. 이는 산업집중도가 증가할수록 예측치 공시에 따른 전유정보 공시비용이 높아짐에 따라 경영자의 예측 공시가 소극적이게 된다는 점을 시사하고 있다. 둘째, 산업집중도와 경영자 예측정보 공시 가능성 간에 나타나는 유의한 음(-)의 관계는 예측정보 공시 직전년도 재무분석가의 수가 적을 경우 또는 재무분석가의 예측정확성이 높을 경우 완화되는 것으로 나타났다. 이는 재무분석가의 수가 상대적으로 적거나 재무분석가의 예측능력이 우수할 경우에 산업집중도의 심화로 인한 경영자의 비공시 유인이 완화된다는 결과로서, 경영자의 예측공시 의사결정에 재무분석가가 주요한 영향을 미친다는 점을 시사한다. 본 연구는 국내 기업을 대상으로 산업집중도와 경영자의 예측 공시 간의 잠재적인 관계를 파악하고, 더 나아가 재무분석가가 이에 미치는 영향을 추가적으로 살펴 경영자의 예측공시 성향에 관한 이해를 넓히고자 하였다. 구체적으로, 재무분석가의 정보를 활용하고자 하는 경영자의 동기가 경영자의 예측 공시 성향에 유의한 영향을 미친다는 사실을 보여줌으로써 재무분석가가 경영자의 공시행태에 미치는 영향에 관한 연구를 보다 확장하였다는 점에서 공헌점이 있다고 할 수 있다.
This paper examines the effect of analysts’ on the management’s forecasting decisions. Specifically, we investigate whether managers provide forecast information when they want to receive such information from the analysts. According to prior literatures, managers and analysts are being considered as prominent forecast information providers in the capital market. Especially, they interact with one another by exchanging or monitoring forecast information. However, while most of the prior researches have focused on the effect of managers on the analysts’ forecasting decisions, there has been a relatively little research regarding the effects of analysts’ on the managers forecasting decision. More specifically, many theoretical and empirical papers provide evidence regarding the impact of managers on analysts, while there are a few theoretical papers regarding the opposite side(Mittendorf and Zhang 2005; Arya and Mittendorf 2007; Beyer 2008; Langberg and Sivaramakrichnan 2010, 2012). Therefore, the objective of this paper is to fill this gap and provide relevant empirical evidence. Managers are able to receive valuable information from the analysts(Arya and Mittendorf 2007; Ramnath et al. 2008; Langberg and Sivaramakrichnan 2010; Chen et al. 2010; Livnat and Zhang 2011; Kim 2012). Therefore, managers have relatively stronger incentives to get forecast information from the analysts when analysts numbers are relatively low or analysts forecast accuracy is relatively high. In addition, analysts forecast information is more useful when industry concentration is relatively high, because there are fewer information in such circumstances. In order to perform the analysis, we hand collect management earnings forecasts for fiscal years 2002-2009 from Financial Supervisory Service's Data Analysis, Retrieval and Transfer System (DART). Our results are given as follows. First, we find that as industry concentration for the firm is relatively high, managers provide less forecast information. This finding implies that since the proprietary cost is higher when industry concentration is relatively high, managers become passive regarding their forecasting decision. Extant literatures demonstrate that proprietary cost has an effect on the disclosure policy of voluntarily disclosed earnings forecast. Specifically, when industry concentration is relatively high, proprietary cost would be increased. Therefore, managers would not be inclined to make an earnings forecast. Second, I find that such negative (-) association between industry concentration and managers forecasting probability becomes less when the number of analysts is relatively low or analysts’ forecast accuracy is relatively high. These results demonstrate that analysts’ have an effect on the managements’ forecasting behavior. This paper, by demonstrating the systematic negative (-) association between industry concentration and managers forecasting probability, provides a new insight about the manager's forecasting behavior. Also, establishing the fact that the significant negative (-) association between industry concentration and managers forecasting probability decreases as the analysts' property changes, this study documents the crucial impact of the analysts' on the manager's earings forecasts behavior.