"Share Repurchases: Market Timing and Abnormal Returns"
1. 연구 배경
* 기업이 저평가된 주식을 기회주의적으로 재매입하여 시장 타이밍에 성공하는가? 아니면 경영진의 과신으로 인해 잘못된 판단에 근거하여 재매입하는가?
* 경영진은 설문조사에서 주가 저평가를 자사주 매입의 주된 이유로 꼽지만, 이것이 실제인지 아니면 잘못된 믿음인지 검증할 필요가 있다.
* 자사주 매입 프로그램 발표 후에는 긍정적인 비정상 수익률이 관찰된다는 연구는 많지만, 실제 자사주 매입 자체에 대한 비정상 수익률 연구는 정확한 시점 데이터 부족으로 어려움이 있었다.
* 기존 연구는 분기 단위 데이터(CRSP, Compustat)를 주로 사용하여 공개된 프로그램과 실제 매입을 구분하기 어려웠다.
* 이 연구는 2004년 중반 이후 SEC에 제출된 10-Q, 10-K 공시에서 월별 자사주 매입 데이터를 자체 개발한 소프트웨어로 추출하여, 거의 완전한 데이터셋을 구축하고 강력한 시장 효율성(strong-form market efficiency)을 검증한다.
2. 연구 방법
* 데이터 구축:
* 10-Q, 10-K 공시에서 월별 자사주 매입 데이터를 추출하는 맞춤형 파싱 소프트웨어 개발 (Amazon Cloud 기반).
* 2004-2015년 기간 동안 공개 프로그램에 따른 긍정적 자사주 매입이 있는 74,863개의 기업-월 관측치 확보 (3,367개 상장 기업).
* 추출된 데이터의 정확성을 검증하기 위해 분기별로 집계하여 Compustat 데이터와 비교 (가격 일치율 97%).
* 비정상 수익률 측정:
* 매월 자사주 매입 활동을 기반으로 캘린더 타임 포트폴리오(calendar time portfolios) 구성.
* 다양한 가중 방식(매입 비율, 매입 금액, 동일 가중, 시가총액 가중) 및 보유 기간(1~7개월) 적용.
* Fama-French 3요인 및 5요인 모델을 기준으로 젠센 알파(Jensen's alpha) 계산.
* 특정일에 발생하는 비정상 수익률 타이밍 분석 (실적 발표일, 10-Q/10-K 공시일 근처).
* 위험 조정 및 특성 조정(characteristic adjusted) 비정상 수익률 계산.
* 자사주 매입 예측 및 서프라이즈 분석:
* 머신러닝 기법(릿지, 라쏘, 엘라스틱넷, 랜덤 포레스트 등)을 사용하여 자사주 매입 예측 모델 구축 (Dittmar (2000) 변수 및 추가 재무 변수 활용).
* 실제 매입에서 예측치를 차감하여 '자사주 매입 서프라이즈(share repurchase surprise)' 계산.
* 실적 발표일 및 공시일 주변에서 자사주 매입 서프라이즈가 비정상 수익률에 미치는 영향 분석.
* 매입 가격 분석:
* 기업이 실제 자사주를 이례적으로 낮은 가격에 매입하는지 검증.
* 평균 매입 가격(X̄it)을 여러 벤치마크(월말 종가, 거래량 가중 평균 가격 VWAP)와 비교. (RELREP, DIFF 지표 사용)
* 기업-월 관측치를 동일 가중하는 대신, 자사주 매입 비율(시가총액 대비)로 가중하여 분석.
3. 주요 결과
* 실제 자사주 매입의 비정상 수익률:
자사주를 매입하는 중소형 기업들은 통계적으로 유의미한 양(+)의 비정상 수익률을 얻는 반면, *대형주(NYSE 시가총액 상위 20%) 기업들은 그렇지 않다.**
* 비정상 수익률은 자사주 매입 비율로 가중된 포트폴리오에서 가장 높게 나타나며, 보유 기간은 2~3개월일 때 가장 크다.
* 정보 공시 효과:
* 자사주 매입 기업은 10-Q 또는 10-K 공시일 주변에서 비매입 기업(프로그램은 있으나 매입 안 함) 대비 긍정적인 비정상 수익률을 경험한다. 이는 자사주 매입 정보 공개에 대한 시장 반응과 일치한다.
* 자사주 매입 서프라이즈 효과:
머신러닝으로 예측한 기대치를 초과하는 *예상치 못한 자사주 매입(서프라이즈)**은 실적 발표일 및 10-Q/10-K 공시일 주변에서 유의미한 양(+)의 비정상 수익률과 관련이 있다. 이는 시장이 예상치 못한 자사주 매입 정보를 긍정적으로 해석함을 시사한다.
* 시장 타이밍 및 매입 가격:
* 기업들은 주가 하락 이후 자사주 매입을 늘리는 경향을 보인다 (최근 30일간의 음(-)의 누적 비정상 수익률이 높은 매입 예측). 이는 시장 타이밍 시도와 일치하는 패턴이다.
* 자사주 매입 비율로 가중하여 분석할 경우, 기업들이 VWAP 대비 유의미한 할인된 가격으로 주식을 매입한다는 증거는 약화된다 (기존 연구와 차이). 할인 효과는 주로 중소형 기업에 집중된다.
4. 결론
체계적인 기계 추출 데이터를 사용하여 월별 자사주 매입을 분석한 결과, *중소형 기업은 실제 자사주 매입을 통해 비정상 수익률을 얻지만, 대형 기업은 그렇지 않다.** 비정상 수익률은 매입 비율 가중 포트폴리오에서 몇 달의 보유 기간 동안 가장 크게 나타난다.
분기별 자사주 매입은 긍정적인 뉴스와 일치하거나 시장에서 긍정적으로 받아들여진다. 특히, 머신러닝 기반 예측치를 제외한 *예상치 못한 자사주 매입(서프라이즈)은 실적 발표 및 공시 시점에 유의미한 긍정적 비정상 수익률과 연관**되어, 시장에 정보를 전달함을 보여준다.
* 자사주 매입 패턴은 많은 기업이 시장 타이밍을 시도하는 것과 일치한다. 월평균 매입 가격과 매입량 패턴은 기업들이 지정가 주문이나 가격 민감성 거래 전략을 활용함을 시사한다.
* 중소형 기업 경영진은 자사주 매입 시 시장 타이밍을 염두에 둘 수 있으나, 장기적으로 대형주(시가총액 상위 20%)의 자사주 매입에 대한 비정상 수익률은 0에 가깝다. 자사주 매입 금액의 상당 부분이 이들 대형 기업에서 발생한다.
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