Earticle

This paper examines the impact of data breaches on bank loan terms in the private loan market. Using a sample of 420 bank breach events from 2005 to 2017, covering 14,874 loans, we find that banks offer larger loans at lower spreads following a data breach, suggesting a loss of bargaining power due to reputational damage. The economic significance is substantial, with an estimated decrease in interest income of $62.67 million for an average bank. Cross-sectional analyses reveal that the effect is stronger for more severe breaches and when borrowers face higher proprietary information risks. Additionally, we find that the impact is concentrated among reputable lenders and borrowers with more alternative financing options. We further discover that bank data breaches are associated with longer loan maturities and fewer collateral requirements. Our findings contribute to the literature on cybersecurity risks in the financial sector and highlight the significant economic costs of data breaches for banks in the loan market.

This study examines the effect of credit rating concerns on corporate environmental, social, and governance (ESG) behavior. We use the plus or minus test on a large sample of ESG scores and S&P credit ratings of U.S. publicly traded firms from 2003 to 2017. We find that firms with credit rating concerns often increase their ESG activities. This finding holds even after we control for various variables affecting ESG practices. Moreover, firms on the boundary between investment- and speculative-grade ratings significantly improve their ESG performance compared to other cases. Finally, we find evidence that the positive effect of credit rating concerns on ESG activities is pronounced during the global financial crisis and then strengthens further. Overall, our study highlights the impact of credit ratings on corporate ESG behavior. (JEL G24, G32, M14)

본 연구는 한국거래소 상장기업을 대상으로 퇴직연금 기여금적립이 투자에 미치는 영향을 분석하였다. 확정급여형(DB플랜)과 확정기여형(DC플랜) 퇴직연금제도를 운용하는 기업을 구분하고 매년의 적립부족 데 이터를 구축하여 분석한 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 퇴직연금 기여금의 적립부족은 DC플랜기업에서 보다 DB플랜기업에서 유의하게 큰 것으로 확인된다. 둘째, 표본기간동안 적립부족과 신규투자 간에는 대 체로 음(-)의 관계를 갖는 것으로 나타나나, 그 관계는 적립부족수준에 따라 비대칭적으로 나타난다. 적립 부족수준이 낮은 기업군에서는 음(-)의 관계가 확인되나, 적립부족수준이 높은 기업군에서는 양(+)의 관계 가 유의하게 확인되어 이들 기업에서 과잉투자가 발생하는 모습을 보여준다. 셋째, 이러한 비대칭적인 모 습은 유가증권시장에 상장된 DB플랜기업에서 지배적으로 나타난다. 넷째, 자금조달제약과 기업규모를 통 제하여 분석한 결과는 적립부족수준이 높은 기업에서 나타나는 과잉투자의 결과가 주로 자금조달제약이 크고 기업규모가 작은 그룹에서 나타남을 보여준다. 이는 이들 기업에서 선행연구에서 보인 위험전가가설 (risk shifting hypothesis)에 따른 과잉투자가 발생할 수 있음을 시사하는 것이다. 여러 영향변수를 통제한 분석결과는 앞서의 결과가 강건하게 성립함을 확인시켜준다.

This study analyzes the impact of pension contribution underfunding on corporate investment for Korea Exchange listed firms. The firms are classified into defined benefit (DB) plans and defined contribution (DC) plans according to the pension system they operate, construct annual pension contribution underfunding data for each firm. The key findings are as follows. First, pension underfunding is significantly higher in firms with DB plans than in those with DC plans. Second, annual underfunding has a negative relationship with new investment over the sample period, but the relationship is asymmetric across underfunding levels. In firms with low levels of underfunding, a negative relationship is confirmed, whereas in firms with high levels of underfunding, a significant positive relationship is observed, suggesting that these firms are overinvesting. Third, this asymmetric pattern is predominantly found in DB plan firms of KOSPI markets. Fourth, after controlling for financial constraints and firm size, the overinvestment in high levels of underfunding firms is primarily driven by small firms with greater financial constraints. This suggests that overinvestment in these firms may be attributable to the risk-shifting hypothesis identified in prior studies. Finally, these results are robust to endogeneity and various other factors.

본 연구는 상속세 부담 완화와 주가 간의 관계를 분석하였다. 몇 년 전부터 ‘코리아 디스카운트’ 해소를 위한 방안 중 하나로 상속세 부담 완화가 지속적으로 제기되고 있다. 현행 최고 한계 세율인 50%를 인하하거나, 최대주주 보유주식 할증 평가 제도를 폐지하면, 주가가 상승해도 지분 상속에 따른 세 부담이 크게 늘어나지 않아 지배주주 일가의 기업가치 제고 유인이 커진다는 것이 그 핵심 논거다. 그러나 이 주장을 실증적으로 뒷받침하는 연구는 아직 없다. 본 연구에서는 상속주식 가액 확정일 이후의 주가 변동을 통해 상속세 완화의 효과를 간접적으로 살펴보았다. 확정일 직전까지는 주가 상승이 상속세 부담을 증가시키지만, 그 직후부터는 그러한 부담이 사라져 상속세 완화와 유사한 효과를 갖기 때문이다. 분석 결과, 상속세 부담이 완화되더라도 주가가 상승하지 않는 것으로 나타났다. 첫째, 상속주식 발행회사의 주가 반응과 미상속주식 발행회사의 주가 반응 간에 통계적으로 유의미한 차이가 없었다. 또한, 상속인이 상속세 납부를 위해 배당을 늘릴 수 있는 미상속 기보유 주식 발행회사의 주가 반응과도 유의미한 차이가 관찰되지 않았다. 이러한 경향은 시가총액이 작거나 주가순자산비율(PBR)이 낮은 회사에서도 동일하게 나타났다. 기업설명회 개최 건수 역시 총수 사망 전후로 큰 변화가 없었다. 마지막으로, 총수의 나이가 많을수록 기업가치가 하락하는 경향이 있었으나, 이는 총수 보유 지분이 있는 회사이든 없는 회사이든 동일하게 나타났다.

We present a novel fact that green stocks carry higher inflation risk than brown stocks, performing poorly during unexpected inflation. Given this observation, can the outperformance of green stocks over brown stocks (the “greenium”) be explained as compensation for inflation risk? We find that the magnitude of the greenium decreases by 31% and 54% for Scope 1 and Scope 2, respectively, becoming statistically insignificant after controlling for individual stocks’ core inflation risk exposure. These findings are robust to excluding brown industries and are not driven by the post-COVID inflationary period, suggesting that the greenium partially reflects inflation risk compensation.

기업이 ESG 채권을 발행하는 데에 다양한 유인 가설이 존재하는데 본 연구는 ESG 채권의 발행 프리미엄에 대해 분석함으로써 실제 ESG 채권의 발행이 일반채권 대비 기업의 자본조 달 비용을 낮추는 역할을 하는지에 대한 답을 찾고자 하였다. 2018년 ESG 채권이 발행된 이 후 ESG 채권에 대한 시장의 관심은 증대되고 발행 및 유통 규모도 꾸준히 중가하는 추세이 나 여전히 ESG 채권의 데이터 누적 및 확보 문제로 관련 국내 연구는 제한적인 실정이다. 따라서 본 연구는 2018년부터 2023년 발행된 전 채권을 대상으로 일반채권 대비 ESG 채권의 발행 프리미엄을 다양한 접근방식으로 분석하고자 하였다. 이를 위해 표본을 ESG 채권 자체 에 내재된 프리미엄과 ESG 채권을 발행한 기업의 프리미엄으로 구분하여 구성하고, 성향점 수매칭(PSM) 방식을 통해 프리미엄의 존재 여부를 규명하고자 하는 한편 기업의 ESG 성과 가 ESG 채권 프리미엄에 미치는 영향도 함께 분석하였다. 분석 결과 ESG 채권의 발행 프리 미엄이 존재함을 확인하였고, 특히 녹색채권(Green Bond)에서 강한 유의성을 발견하였다. 이 는 ESG 채권 발행기업에 대한 분석에서도 일관된 양상을 보였으며, PSM 표본에서는 사회적 채권까지 유의성이 확대되는 등 앞선 결과들을 더욱 강하게 지지하였다. 더불어 ESG 성과에 대한 ESG 채권 발행 프리미엄은 ESG 등급과 유의하였고, 그 중 환경(E) 부문의 점수 및 등 급에서 프리미엄이 관찰되어 녹색채권의 일관된 프리미엄을 확인할 수 있었다. 본 연구는 가 장 최신의 자료를 기반으로 다양한 접근 방식을 통해 발행 프리미엄을 분석하는데 중점을 두 었고, 결과적으로 ESG 채권이 자본조달비용을 낮추는 효과에 대해 규명하였다.

본 연구는 한국주식시장에서 투자자 유형별 매수·매도 거래행태가 과거 중기 전망이론가치와 기대 수익률 간의 양(+)의 관계를 이끄는 영향요인인지를 실증적으로 조사했다. 과거 12개월 주식수익률 분포로부터 추정된 중기 전망이론가치 포트폴리오의 투자전략은 미래 보유기간에서 유의적인 양(+) 의 투자성과를 실현했다. 투자자 유형별 거래행태 측정치는 개인투자자, 기관투자자, 외국인투자자 각각의 매수·매도 거래자료로부터 산출했다. 투자자 유형별 거래행태를 통제했을 때, 중기 전망이 론가치 포트폴리오의 예측능력은 기존연구에서와 같이 개인투자자의 높은 거래활동에 유의적인 영 향을 받았고, 흥미로운 발견은 외국인투자자의 높은 거래활동도 의미 있는 영향을 미친다는 것이 다. 관찰된 영향력 정도는 개인투자자의 높은 거래활동이 외국인투자자의 높은 거래활동에 비교하 여 높았다. 기관투자자의 높고 낮은 거래활동은 차별적 영향력을 보이지 않았다. 한편, 중기 전망 이론가치 포트폴리오의 예측능력에 대한 개인투자자와 외국인투자자 각각의 높은 거래활동은 서로 대조적인 순매수·순매도거래에 기인했다. 즉, 전망이론가치 포트폴리오에 있어서 높은(낮은) 전망이 론가치 포트폴리오에 대한 개인투자자의 높은 거래활동은 순매도(순매수)거래에 의존하는 반면에, 외국인투자자의 높은 거래활동은 순매수(순매도)거래에 의존했다. 이는 성공적 투자전략 관점에서 외국인투자자의 거래활동이 중기 전망이론가치 포트폴리오의 예측능력에 일치하는 매수·매도거래라 는 것을 의미한다. 이상에서, 투자자 유형별 매수·매도 거래자료를 이용하여 행동 재무적 관점에서 중기 전망이론가치 포트폴리오의 예측능력을 실증적으로 입증한 본 연구의 차별적 기여는 향후 연 구들의 심층적 검증을 이끌 것으로 기대한다.

This paper investigates the impact of market makers’ short selling, focusing on the single-stock futures (SSFs) market in Korea during the short-selling ban (March to April 2021), when only market makers were allowed to sell the underlying stocks short. Employing advanced machinelearning techniques to distinguish between heavy and light short sellers among market makers and accurately estimate propensity scores, we apply overlap weighting to control for confounding bias in many market-microstructure variables. We found that short selling by SSFs market makers meaningfully improved liquidity and price efficiency in the futures market. These results were confirmed by both the overlap weighting method and conventional panel-data analysis; a surprising result given a fairly restrictive short-selling environment. However, the short selling did not reduce the backwardation effect in the spot market, indicating its positive impact was limited to the futures market. Overall, the regulatory restriction seemed to prevent SSFs market makers from selling short sufficiently to realize the benefits of short selling. As the first paper examining the role of SSFs market makers’ short selling, our findings highlight the need for open-minded short-selling regulations that promote liquidity and market efficiency, while minimizing the risk of market and political abuses.

This study examines the performance of ESG funds in emerging markets, focusing on the Korean mutual fund market. We found that the performance of ESG funds shifted significantly with the onset of the COVID-19 pandemic. In the pre-pandemic period from 2011 to 2019, ESG funds did not outperform their matched conventional counterparts. However, during the post-pandemic period from 2020 to 2022, ESG funds significantly outperformed conventional funds, highlighting an increased investor interest in ESG issues. Additionally, while ESG funds exhibit minimal differences from their conventional peers in general firm characteristics, they show significant differences in ESG characteristics, particularly in governance. This suggests that the performance differences are not attributable to non-ESG characteristics of fund holdings. Our study underscores that ESG funds in emerging markets exhibit unique performance patterns, distinct from those in more developed markets where sustainable investing has been established for a longer period.

Our study introduces a measure of Short-Term Overreaction (STO) based on weighted daily signed volume as a predictor of stock returns. We find that STO predicts subsequent stock returns independently of the well-known short-term return reversal and even subsumes the predictive power of the short-term return reversal. It is also a significant negative predictor of abnormal returns around subsequent earnings announcements, suggesting that investors are overly optimistic (pessimistic) about high (low) STO stocks. The return predictability of STO tends to be stronger when investor sentiment is high. Contrary to most anomaly strategies, the strategy of buying low STO stocks and selling high STO stocks is more profitable when returns are value-weighted than equal-weighted. The outperformance of value-weighted portfolios is largely driven by the stronger performance of the short leg among stocks with high institutional ownership, suggesting that institutional investors may exacerbate overvaluation.

This study analyzes the trading behavior of institutional and retail investors around ESG rating announcements. Using unique stock market data of South Korea, we analyzed institutional and retail investors’ reactions around the ESG rating announcement date when the ESG rating is upgraded/downgraded. We found that Institutional investors tend to sell ESG-downgraded stocks, whereas retail investors tend to buy them. Our findings suggest this varying reaction is due to information asymmetry and differences in rationality between institutional and retail investors. We highlighted the moderating role of media attention toward ESG in investors’ trading behaviors, supporting the information asymmetry mechanism.

This study employs a machine learning-based approach to identify and predict stock market trends using a convolutional neural network (CNN) to the Korean stock market. Building on the methodology introduced in Jiang et al. (2023), we transform historical price and volume data into chart images and utilize CNN to extract patterns predictive of stock returns. Our findings demonstrate that this image-based model can predict the future returns, also in the Korean stock market. Notably, we observe high short-term predictive accuracy, particularly over weekly horizons, which facilitates profitable investment strategies. This study represents the first application of a chart image-based deep learning model to the Korean stock market, contributing new insights into the potential of deep learning techniques in financial market predictability.

본 연구에서는 그래프 신경망 모형을 포함한 6개의 기계학습모형을 활용하 여 한국 기업의 신용변동을 예측하였다. 이를 예측하기 위해 수익성, 성장성, 안정성, 활동성 지표들을 활용하였고, 주성분 분석을 진행하여 지표별로 두 개씩 활용하였다. 또한, 신용등급변동이 없는 경우가 대다수인 불균형 데이 터를 처리하기 위해 SMOTE 방법론을 활용하여 데이터를 오버샘플링하였 다. 본 연구에서는 산업구조를 반영하기 위해 이를 나타내는 법인형태, 데이 터 시점, 현재 신용등급과 업종의 네 분류로 나누어 모형을 만들고 이를 최 종적으로 앙상블하여 예측 결과를 도출하였다. 결과를 살펴보면, 모든 모형 이 데이터 비중에 맞게 선택하는 벤치마크 모형보다 우수하고, 그래프 신경 망 모형이 특히 더 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있다. 또한, 변 수 중요도를 분석한 결과, 성장성 지표와 활동성 지표가 중요한 것을 확인할 수 있었고, 그래프 신경망에서는 업종 그래프와 법인형태 그래프가 성능이 좋은 것을 확인할 수 있었다.

본 연구의 목적은 국내 기업 회사채 신용등급의 안정성에 미치는 요인을 밝 힘으로써 안정적인 자본시장 운영을 위한 방안을 모색하는 것이다. 여기서 안정성 이란 변동가능성이 낮은 것으로 단기간 내 신용등급의 상승 또는 하락 가능성이 낮다는 것을 의미하며, 반대로 안정성이 낮다는 것은 신용등급의 과대평가 또는 과소평가의 가능성이 높다는 것을 뜻한다. 특히, 본 연구에서는 과대평가에 초점을 두고, 우리나라의 독특한 기업지배구조인 재벌기업, 즉 대규모기업집단 계열사의 과대평가된 신용등급(자체 신용등급 < 최종 신용등급)이 회사채 신용등급의 안정 성을 저해하는 요인인지 파악한다. 분석 결과, 대규모기업집단의 계열사에서 최종 신용등급이 자체 신용등급보다 높을수록 해당 회사채의 신용등급 안정성이 낮아지 는 현상을 발견했다. 이는 재벌기업의 과대평가된 신용등급이 회사채 시장의 불안 정성을 증가시키는 요인임을 의미한다. 본 연구는 학문적으로 신용등급 안정성을 고려한 분석을 통해 신용등급 평가에 대한 논의의 폭을 확장하였으며, 계열사 지 원이 신용등급에 미치는 영향을 규명하였다. 또한 실무적·정책적 측면에서는 규제 기관이 신용등급 안정성에 영향을 미치는 요인을 파악하고 이를 모니터링함으로써 시장 혼란을 줄일 수 있는 근거를 제시한다.

The purpose of this study is to identify the factors that affect the stability of corporate bond credit ratings in Korea, thereby exploring measures for stable capital market operations. In this context, stability refers to a low likelihood of fluctuation, meaning that there is minimal risk of credit rating upgrades or downgrades in the short term. Conversely, low stability indicates a higher possibility of credit ratings being overestimated or underestimated. This study particularly focuses on overestimation, examining whether the overestimated credit ratings of conglomerate affiliates (i.e., large corporate groups known as chaebols), where the standalone credit rating is lower than the final credit rating, act as a factor that undermines the stability of corporate bond credit ratings in Korea. We find that the higher the final credit rating of a conglomerate affiliate compared to its intrinsic credit rating, the lower the stability of the corporate bond credit rating. This indicates that the overestimated credit ratings of chaebol affiliates contribute to instability in the bond market. Academically, this study expands the discussion on credit rating assessments by incorporating stability and clarifies the impact of affiliate support on credit ratings. Practically and in terms of policy, it offers regulatory authorities insights into factors affecting credit rating stability, providing a basis for monitoring and reducing market uncertainty.

현대 금융시장에서 신용평가는 개인, 기업, 국가의 금융건전성 평가 및 금융 기관의 대출 심사나 리스크 관리에 필수적이나, 급변하는 시장경제 변화와 머신러닝 기술의 발전으로 기존 모형의 한계가 드러나고 있다. 본 연구는 2010년부터 2024년까지 한국기업평가에서 평가한 제조업 기업의 신용등급 자료와 재무 데이터를 분석하여, Random Forest, XGBoost, CatBoost 등 머신러닝 기법을 통해 주요 재무 변수들의 중요도를 도출하고, 이를 결합하여 신용위험 예측력을 향상시키고자 하였다. 이때, 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 SMOTE를 적용하였으며, XAI 기법 중 SHAP을 통해 주요 재무 변수들이 신용위험에 미치 는 영향의 방향 및 변화 구간을 확인하였다. 연구 결과, 실현된 신용위험과 기존 방식으로 평가된 내재적 신용위험 간에 중요한 재무 변수는 서로 다르게 나타남을 알 수 있었다. 이 는 고 신용위험(high credit-risk) 기업에 대한 새로운 평가 기준의 필요성을 시사한다. 또 한, 신용 등급 전이를 시각화한 결과, 고 신용위험으로 전이된 기업은 이후에 회복되기 어 려운 현상을 확인할 수 있었다. 이러한 연구결과는 머신러닝 기반 신용평가 모형의 개선 가능성을 제시하고, 금융 기관들이 신용위험 관리를 더욱 효율적으로 수행할 수 있는 기초 자료를 제공한다.

In the modern financial market, credit evaluation is essential for evaluating the financial soundness of individuals, companies, and countries, and for loan screening and risk management of financial institutions, but the rapidly changing market economy and the development of machine learning technology have revealed the limitations of existing models. This study analyzed the credit rating data and financial data of manufacturing companies evaluated by Korea Enterprise Assessment from 2010 to 2024 and derived the importance of key financial variables through machine learning techniques such as Random Forest, XGBoost, and CatBoost, and combined them to improve credit risk prediction. SMOTE was applied to solve the problem of data imbalance, and SHAP was used to identify the direction and change interval of the impact of key financial variables on credit risk through XAI techniques. The results showed that the key financial variables differed between the realized credit risk and the implied credit risk assessed by traditional methods. This suggests the need for new evaluation criteria for high credit-risk companies. We also visualized the credit rating transition and found that companies that transitioned to high credit risk had difficulty recovering. These findings suggest potential improvements to machine learning-based credit rating models and provide a basis for financial institutions to better manage credit risk.

본 연구는 우리나라 공적 연금의 두 축인 공무원연금과 국민연금의 세대간 및 세대내 형평성을 분석하였다. 최근 우리나라의 인구구조 변화에 따라 현 부과방식(또는 부분적립방식)의 공적연금 제도의 지속가능성에 의문이 제기되고 있다. 이에 정부는 현재까지 여러 차례 공적 연금 개혁을 단행하였다. 그러나 개혁의 성공을 위해서는 기금 안정 등 정책 목표도 달성해야 하지만 동시에 개혁의 과정에서 형평성이 지켜져야 한다. 본 연구는 이러한 취지에서 현재까지의 연금 개혁을 반영한 연금 추계 모형을 수립하고 이로부터 양 연금제도의 세대간 및 세대내 형평성을 비교분석하였다. 주요 실증 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 연금액의 절대치는 공무원연금이 유리함을 재확인하였다. 그러나 그 강도는 이후세대로 갈수록 확연하게 감소하였다. 둘째, 공무원연금제도에 포함된 퇴직수당은 근로자퇴직급여보장법에 의한 퇴직급여(DB형)의 약 39% 수준에 머물렀다. 셋째, 퇴직연금(노령연금)과 퇴직수당(퇴직급여)을 합한 금액을 비교할 경우 양 제도의 차이는 거의 사라졌다. 이는 전술한 공무원 퇴직연금의 상대적 우위와 퇴직급여의 상대적 우위가 서로 상쇄되었기 때문이다. 넷째, 수익비의 경우 공무원연금은 장기적으로 완전적립수준인 1.0으로 수렴할 것으로 예상되었으며 국민연금의 경우 1.62~1.92 수준으로 수렴할 것으로 전망되었다. 다섯째, 퇴직연금(공무원)과 노령연금(국민)의 수익비를 비교한 결과 일반적인 인식과 달리 국민연금의 수익비가 절대적으로 유리하였다. 여섯째, 소득대체율의 경우 장기적으로 공무원연금(국민연금)은 58%~63%(46%~54%)대, 퇴직연금(퇴직급여)를 포함할 경우 68%~72%(70%~78%) 수준으로 수렴할 것으로 전망되었다.

본 연구는 머신 러닝이 기존 예측 모델로 처리하기 어려운 고차원 데이터를 효과적으로 활용하며, 포트폴리오 전략의 성능을 향상시킬 수 있는지 살펴본다. 본 연구에서는 잘 알려진 All-weather 포트폴리오의 자산 구성인 S&P 500, 장기 국채, 금을 대상으로 7개의 머신 러닝 모델을 비교 분석하였다. 본 논문의 발견은 다음과 같다. 첫째, LASSO 및 Elastic Net 모델이 다른 머신 러닝 모델에 비해 S&P 500 및 금 수익률 예측에 있어 우수한 성능을 보였으며, 트리기반 모델은 장기 국채 수익률 예측에 있어 뛰어난 성과를 나타냈다. 둘째, 예측 정확도가 높았던 LASSO 및 Elastic Net을 활용한 포트폴리오 전략은 기존의 Allweather 포트폴리오를 활용한 정적자산배분 전략 및 전통적인 동적자산배분보다 전략보다 향상된 성과를 보였다.

국내외 ESG 평가가 시작된 이후 ESG 평가기관 간 평가결과의 차이에 관한 논란이 제기되어 왔다. 본 연구는 이러한 평가결과의 차이를 발생시키는 주요 원인을 평가기관 의 대상 기업에 대한 정보비대칭으로 인식하고 기업의 공시 수준의 측면에서 평가결과의 차이 수준을 분석하고자 하였다. 이를 위해 한국거래소의 ESG 포털에 공시된 6개 평가 기관을 대상으로 2019년부터 2023년까지 평가결과 자료를 활용하였으며, 평가결과의 차 이 변수와 주요 설명변수인 기업규모, 지속가능보고서 발간여부, 신용등급, 수출비중 등 의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 기업규모와 지속가능보고서 발간 여부에 대해 음(-) 의 상관관계를 보여 기업규모가 크고 지속가능성보고서를 발간한 기업의 경우 ESG 평 가결과 차이의 정도가 낮아진다는 사실을 확인하였다. 따라서 해당 변수가 기업에 대한 평가기관의 정보비대칭을 완화하는 요인으로 작용하여 ESG 평가결과의 차이에 영향을 미쳤음을 알 수 있다. 결과적으로 ESG 평가결과의 일관성을 확보하기 위해서는 기업이 지속가능성보고서와 같이 ESG 정보를 포함한 대외적인 공시가 선행되어야 한다.

Our evidence shows that firms exposed to the risk of losing key human capital (KHC risk) suffer from greater future stock price crash risk, indicating that firm-specific KHC risk increases the likelihood of bad news formation. The documented relationship is stronger for firms with the greater ex-ante mobility of or dependence on key employees, further confirming KHC risk as a driver of stock price crash risk. Overall, the findings highlight the capital market consequences of key human capital.

This study analyzes the impact of insider share pledging on financial performance and firm value. Through firm-level and insider share pledging analyses, we find that firms with share pledging experience improvements in firm value despite no significant enhancement in financial performance after pledging. Also, there are reductions in earnings management and stock volatility. Additionally, insider share pledging generally strengthens these trends, but there are no significant results regarding stock volatility controlling for firm and year fixed effect. Our study is significant as it utilizes observations from Korea, where detailed disclosures allow for diverse collections, and utilizes a clear definition of insiders.

This study examines how sentiment exposure shapes corporate innovation investment. We find that firms with higher uncertainty of sentiment exposure significantly reduce their innovation investment, whereas the effects of the degree of exposure are relatively ambiguous. Our findings suggest that firms’ heterogeneous responses to investor sentiment influence their innovation investment decisions. Moderation analyses show that the reduction in innovation investment is pronounced for firms with high managerial risk aversion, proxied by large size and high market competition. Our results remain robust when controlling for macroeconomic conditions and using alternative measures of sentiment exposure.