Predicting the Impact of Restricted Stock Units (RSU) Adoption on Corporate Growth in Korean Firms : A Machine Learning Approach

최근 글로벌 기업 경쟁이 심화되면서 우수 인재 확보와 장기적 성장을 촉진하는 효과적인 보상 제도의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 RSU(Restricted Stock Units)가 미국과 한국 기업의 장기 성장률에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고, 미국 기업 데이터를 활용하여 머신러닝 기반 성장률 예측 모델(LightGBM)을 구축한 후 이를 한국 기업 데이터에 적용하여 성능을 평가하였다. 미국 기업 데이터를 바탕으로 총주주자본(teq), 직원 수(emp), 매출(sale)의 성장률을 종속변수로 선정하여 분석한 결과, RSU 부여가 기업 성장에 긍정적인 영향을 미쳤으며, LightGBM 모델이 높은 예측 성능(정확도 0.84 이상)을 나타냈다. 한국 기업 데이터 적용 시 전반적인 예측 정확도는 0.76으로 일정 수준 이상의 성능을 보였으나, 일부 클래스에서는 표본 부족과 예측 신뢰성의 한계를 나타냈다. 그 결과, RSU는 장기 성장을 위한 효과적인 보상 수단이나, 국내에서는 기업 내부의 장기 전략 수립뿐 아니라 이를 지원할 제도적, 정책적 개선이 동반되어야 함을 시사한다.

Authors

Publication Details

Journal
Information Systems Review
Published
2025-08-31
DOI
https://doi.org/10.14329/isr.2025.27.3.399
Primary Topic
Impact of AI and Big Data on Business and Society
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
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article

Predicting the Impact of Restricted Stock Units (RSU) Adoption on Corporate Growth in Korean Firms : A Machine Learning Approach

Hee‐Dong Yang, Seojin Kim, Seoyoung-S. Park, Seorin Kim
Information Systems Review
Impact of AI and Big Data on Business and Society
article

Predicting the Impact of Restricted Stock Units (RSU) Adoption on Corporate Growth in Korean Firms : A Machine Learning Approach

Hee‐Dong Yang, Seojin Kim, Seoyoung-S. Park, Seorin Kim
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Abstract

최근 글로벌 기업 경쟁이 심화되면서 우수 인재 확보와 장기적 성장을 촉진하는 효과적인 보상 제도의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 RSU(Restricted Stock Units)가 미국과 한국 기업의 장기 성장률에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고, 미국 기업 데이터를 활용하여 머신러닝 기반 성장률 예측 모델(LightGBM)을 구축한 후 이를 한국 기업 데이터에 적용하여 성능을 평가하였다. 미국 기업 데이터를 바탕으로 총주주자본(teq), 직원 수(emp), 매출(sale)의 성장률을 종속변수로 선정하여 분석한 결과, RSU 부여가 기업 성장에 긍정적인 영향을 미쳤으며, LightGBM 모델이 높은 예측 성능(정확도 0.84 이상)을 나타냈다. 한국 기업 데이터 적용 시 전반적인 예측 정확도는 0.76으로 일정 수준 이상의 성능을 보였으나, 일부 클래스에서는 표본 부족과 예측 신뢰성의 한계를 나타냈다. 그 결과, RSU는 장기 성장을 위한 효과적인 보상 수단이나, 국내에서는 기업 내부의 장기 전략 수립뿐 아니라 이를 지원할 제도적, 정책적 개선이 동반되어야 함을 시사한다.

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