2006년 2월에 기업회계기준서 제21호 "재무제표의 작성과 표시 I"이 제정되어 포괄손익계산서를 주석으로 공시하도록 하였다. 이러한 시점에 본 연구는 포괄손익과 재무분석가의 미래이익 예측오차 사이의 관련성을 알아보고자 하였다. 본 연구는 재무분석가의 이익예측오차에 영향을 미치는 요인으로 선행연구와는 달리 포괄이익을 이용하였다는 점에서 기존의 이익예측오차 관련 논문과 차이가 있으며, 포괄손익의 가치관련성 이외에 포괄손익의 또 다른 유용성 측면을 검토하였다는 점에서 기존의 포괄손익 관련 논문과 차이가 있다. 본 연구에 사용된 재무분석가의 미래 예측치는 매 연도의 6월 또는 12월에 발표된 이익예측치이다. 본 연구의 경험적 분석결과는 다음과 같다. 전체표본과 재무분석가의 6월 발표 이익예측치를 사용한 분석에서 기타포괄손익 정보와 재무분석가의 미래이익 예측오차 또는 기타포괄손익과 예측오차의 절대값 사이에는 유의한 음(-)의 관계가 관찰되었다. 그러나 기타포괄손익의 부호에 따라 표본을 양분하여 분석한 결과, 기타포괄손익이 양(+)인 표본은 기타포괄손익과 재무분석가의 이익예측오차 및 예측오차의 절대값 사이에 유의적인 관계가 발견되지 않았지만, 기타포괄손익이 음(-)인 표본은 유의적인 음(-)의 관계가 발견되었다. 즉 전체표본을 이용한 결과는 기타포괄손익이 음(-)인 기업들 때문에 발생한 것으로 보인다. 기타포괄손익이 음(-)인 경우 이익예측오차와 기타포괄손익 사이의 음(-)의 관련성은, 포괄손실이 증가함에 따라 재무분석가의 이익예측치가 과대예측(또는 낙관적) 편의(optimistic bias)를 더 많이 가지고 있거나, 과소예측(또는 비관적) 편의(pessimistic bias)를 덜 가지고 있다는 것을 말해준다. 또한 기타포괄손익이 음(-)인 경우 예측오차의 절대값과 기타포괄손익 사이의 음(-)의 관련성은 포괄손실이 증가함에 따라 이익예측치가 더 부정확해진다는 의미이다. 재무분석가의 12월 예측치를 이용한 분석에서는 6월 예측치를 사용한 경우와 달리 한계적인 관련성만이 발견되었는데, 이는 12월이 되면 기타포괄손익 정보 이외의 다른 많은 정보들이 시장에 알려지게 되기 때문에, 기타포괄손익의 상대적 설명력이 줄어들기 때문이라고 해석할 수 있다. 기타포괄손익의 개별항목을 이용한 분석을 추가적으로 실시한 결과, 이러한 위의 발견들은 모두 매도가능증권평가손익 때문인 것으로 나타났다. 본 연구의 발견은 재무분석가들이 이익예측시에 포괄손익 정보가 의미하는 바를 정확하게 이해하여 활용하고 있지 못하기 때문에 나타난 결과로 해석된다. 따라서 포괄손익에 대한 정확한 정보의 제공이 재무분석가들이 제공하는 이익예측치의 정확성을 높이는데 도움을 줄 수 있을 것이며, 재무분석가들의 정확한 이익예측은 투자자들의 의사결정에도 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 본 연구는 포괄손익 정보의 자세한 공시에 대한 논거를 제시하였다는 점에서 포괄손익의 공시를 도입한 우리나라 기업회계기준서가 의미가 있다는 점을 나타내주고 있다.

Comprehensive income (CI) includes all the changes of the values of equities except for the transactions with shareholders in its concept of income. The comprehensive income is composed of net income (NI) and other comprehensive income (OCI). Since the announcement of SFAS No. 130, the Financial Accounting Standards Board of the US has required firms to disclose the information on CI as an adjustment of NI or as a separate statement. The International Accounting Standards Board and Korean Accounting Standards Board also are preparing for the change from traditional income statement to comprehensive income statement. This study examines whether current OCI is associated with errors in analysts` earnings forecasts for future periods. Prior studies on CI have mostly focused on the value relevance of CI to provide evidence of the usefulness of CI. This study is different from prior studies in that this study examines the analysts` forecasts to approach the usefulness of CI in view of the financial analysts, not from the investors in the capital markets. This study uses a maximum of 1,023 firm year observations of the firms listed in the Korean Stock Exchange from the years2000 to 2005. The data on analysts` earnings forecasts are collected from Fn-DataGudiePro database. Other firm-specific financial data are collected from KIS-Value II database. The analysts` forecasts data are collected twice per year: at the end of June and December for December fiscal-year-end firms. Empirical results suggest that OCI is significantly associated with the errors in analysts` earnings forecasts. In other respects it implies that OCI can help analysts and investors to correct the errors in the forecasts. Especially, both signed errors and absolute errors increase as OCI increases. Further tests reveal that the above mentioned association is mostly driven by the sub-samples for which OCI is smaller than zero. As the negative amount of OCI increases (becomes further negative), analysts` earnings forecasts become more optimistically biased and the absolute magnitude of the errors increases. Further analyses reveal that all the results documented above are driven by the available-for-sale securities holding gains/losses. These findings suggest that analysts have difficulty in correctly interpreting the implications of negative OCI and how they are related to future earnings. Currently, Korea is evaluating the introduction of extended income statement based on CI. The findings of this study support the arguments concerningthe further detailed disclosure on the CI. CI can be useful to improve the accuracy of analysts` forecasts and investors can also use the information in order to judge the magnitude of the potential error included in the analysts` forecasts. In this respect, this study has important policy implications.