마켓 타이밍과 유상증자

서성원

doi:https://doi.org/10.32599/apjb.15.1.202403.145

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자료유형: 학술저널

저자정보: 서성원 (건국대학교)

저널정보: 강원대학교 경영경제연구소 아태비즈니스연구 아태비즈니스연구 제15권 제1호

발행연도: 2024.3

수록면: 145 - 157 (13page)

DOI: https://doi.org/10.32599/apjb.15.1.202403.145

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Purpose - In this study, we propose an empirical model for predicting seasoned equity offering (SEO here after) using machine learning methods. Design/methodology/approach - The models utilize the random forest method based on decision trees that considers non-linear relationships, as well as the gradient boosting tree model. SEOs incur significant direct and indirect costs. Therefore, CEOs’ decisions of seasoned equity issuances are made only when the benefits outweigh the costs, which leads to a non-linear relationship between SEOs and a determinant of them. Particularly, a variable related to market timing effectively exhibit such non-linear relations. Findings - To account for these non-linear relationships, we hypothesize that decision tree-based random forest and gradient boosting tree models are more suitable than the linear methodologies due to the non-linear relations. The results of this study support this hypothesis. Research implications or Originality - We expect that our findings can provide meaningful information to investors and policy makers by classifying companies to undergo SEOs.

#Issuance Costs #Machine Learning #Market Timing #Non-Linear Relations #SEO

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