• Title/Summary/Keyword: 기업도산예측

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Negative DEA를 이용한 기업도산예측

  • Min, Jae-Hyeong;Jeong, Cheol-U
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2005.10a
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    • pp.405-408
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    • 2005
  • 현대 기업 환경에서 리스크 관리의 중요성이 증가함에 따라 기업도산예측을 위한 다양한 통계모형들이 개발되었다. 그러나 이러한 모형들은 기업도산에 영향을 미치는 변수들에 대한 사후적 정보와 함께 도산여부에 대한 사전적 정보를 반드시 필요로 하는 한계가 있다. 이에 따라 DEA가 기업도산예측을 위한 대안으로 연구되고 있다. DEA는 도산여부에 대한 사전적 정보 없이 사후적인 정보만을 가지고 의사결정단위(DMU)의 효율성(재무신뢰도)을 측정할 수 있는 장점이 있다. 그러나 지금까지 기업도산예측에 활용된 DEA 모형은 바람직하지 않은 산출물(negative outputs)은 다루지 못하는 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 Negative DEA 방법을 소개하고, 이를 기존의 DEA 방법과 병행하여 기업도산예측에 적용함으로써 기업도산예측을 위한 대안적 방법을 제시하고자 한다.

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기업도산예측(企業倒産豫測)에 관(關)한 실증적(實證的) 연구(硏究)

  • Jeong, Heon-Ung
    • The Korean Journal of Financial Studies
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    • v.4 no.1
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    • pp.123-149
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    • 1998
  • 우리 나라 경제는 1993년 이후로 호황을 유지하다가 1996년 말부터는 경제불황이 닥쳐, 현재는 구제금융이라는 최악의 경제혼란기에 처해 있다. 하루에도 기업의 도산은 부지기수로 발생되고 있으며, 도산으로 인하여 국민들은 직장을 싫고 물가인상 등으로 가계마저 흔들리고 있는 실정이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 재무비율에 의한 기업도산예측모델을 설정하려고 한다. 연구의 자료는 1996년 3월 은행연합회에서 개발한 '기업신용평가표'에 나타난 재무비율을 이용하였다. 연구의 결과를 보면 '기업신용평가표'의 변수는 기존연구에 비교하여 보면 도산예측력이 낮은 편인데, 그 이유는 기존연구는 대부분 통계적으로 검증된 5-6개의 변수를 대상으로 도산예측력을 나타내고 있는데 반하여, 본 연구에서는 기업신용평가표에서 선정된 모든 변수를 대상으로 분석했기 때문이다. 그러나 대체적으로 분석하여 볼 때 기업신용평가표의 재무비율 선정은 양호한 편으로 생각된다. 그러나 본 연구의 주목적은 신용평점에 의한 도산예측력분석이므로 본 연구의 선정모형에서 나타난 자기자본비율, 현금흐름/총부채(고정장기적합율), 매출액경상이익율, 총자본순이익율, 영업자산회전율 등은 기업신용평가내지 도산예측분석에 유용한 것으로 나타났다.

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Developing a Binary Classification Method for Bankruptcy Prediction (기업도산예측을 위한 이진분류기법의 개발)

  • Min, Jae-Hyeong;Jeong, Cheol-U
    • 한국경영정보학회:학술대회논문집
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    • 2007.06a
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    • pp.619-624
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    • 2007
  • 본 연구는 유전 알고리듬에 기반한 새로운 도산예측기법을 개발하고 그 기법의 타당성 및 예측 우수성을 검증하는데 목적이 있다. 본 연구에서 제안하는 이진분류기법은 도산기업과 비도산기업을 대표할 수 있는 가상기업(virtual company)을 설정하고, 그 가상기업과 분류대상 기업 간의 유사도를 측정하여 도산여부를 분류하는 방법론으로, 가상기업의 변수 값과 각 변수의 가중치는 훈련용 자료의 분류정확도를 극대화할 수 있도록 유전 알고리듬을 이용하여 구하게 된다. 본 연구에서 제안하는 기법의 타당성을 검증하기 위해 기존의 도산예측기법과 예측성과를 실험을 통해 비교한 결과, 본 연구에서 개발한 기법의 예측력이 기존의 다변량판별분석, 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무, 인공신경망 모형보다 높은 수준을 보이는 것을 확인하였다.

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Usability Test of Non-Financial Information in Bankruptcy Prediction using Artificial Neural Network -The Case of Small and Medium-Sized Firms- (인공신경망을 이용한 중소기업도산예측에 있어서의 비재무정보의 유용성 검증)

  • 이재식;한재홍
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.1 no.1
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    • pp.123-134
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    • 1995
  • 인공신경망을 이용한 기업도예측에 관한 연구는 일반적으로 대기업을 대상으로 수행되고 있으며, 분석자료로는주로 재무제표에서 얻어지는 재무정보를 사용하고 있다. 이들 대기업의 재무정보들은 비교적양이 풍부하고 신뢰성이 높기 때문에 인공신경망을 이용한 도산예측의 적중률이 80%∼85%의 높은 수준을 보이고 있다. 하지만, 중소기업이 재무정보는 불충분할 뿐만 아니라 신뢰성이 낮을 가능성이 높기 때문에, 중소기업의 도산예측에 있어서 재무정보만을 사용하게 되면 그 정확도가 떨어지게 된다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용한 중소기업의 도산예측에 있어서, 재무정보를 보완할 수 있는 비재무정보의 유용성을 검증하였다. 연구결과 본 연구에서 사용한 비재무정보가 획득가능한 비재무정보중 극히 일부에 지나지 않았음에도 불고하고, 재무정보만을 사용하였을 때보다 예측력이 10%정도나 향상되었다.

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Prediction of bankruptcy data using machine learning techniques (기계학습 방법을 이용한 기업부도의 예측)

  • Park, Dong-Joon;Yun, Ye-Boon;Yoon, Min
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.23 no.3
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    • pp.569-577
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    • 2012
  • The analysis and management of business failure has been recognized to be important in the area of financial management in the evaluation of firms' performance and the assessment of their viability. To this end, effective failure-prediction models are needed. This paper describes a new approach to prediction of business failure using the total margin algorithm which is a kind of support vector machine. It will be shown that the proposed method can evaluate the risk of failure better than existing methods through some real data.

신경망기법을 이용한 기업부실예측에 관한 연구

  • Jeong, Gi-Ung;Hong, Gwan-Su
    • The Korean Journal of Financial Management
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    • v.12 no.2
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    • pp.1-23
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    • 1995
  • 본 연구의 목적은 특정 금융기관의 주거래기업들에 대한 부실예측을 위해 주거래기업들을 잠식, 도산, 그리고 건전기업과 같이 세집단으로 구분하여 예측하고자 하며, 기업부실 예측력에 영향을 미치는 세 가지 요인으로서 표본구성, 투입 변수, 분석 기법의 관점에서 다음을 살펴보는 것이다. 첫째, 기업부실예측에서 전통적인 delta learning rule과 sigmoid함수를 사용한 역전파학습(신경망 I)과 이들의 변형형태인 normalized cumulative delta learning rule과 hyperbolic tangent함수를 사용한 역전파 학습(신경망 II)과의 예측력의 차이를 살펴보고 또한 이러한 두가지 신경망기법의 예측력을 MDA(다변량판별분석) 결과와 비교하여 신경망기법에 대한 예측력의 유용성을 살펴보고자 한다. 둘째, 세집단분류문제에서는 잠식, 도산, 건전기업의 구성비율이 위의 세가지 예측기법의 결과에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고자 한다. 세째, 투입 변수선정은 기존연구 또는 이론을 바탕으로 연구자의 판단에 의해 선택하는 방법과 다수의 변수를 가지고 통계적기법에 의해 좋은 판별변수의 집합을 찾는 것이다. 본 연구에서는 이러한 방법들에 의해 선정된 투입변수들이 세가지 예측기법의 결과에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고자 한다. 이러한 관점에서 본 연구의 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 신경망기법이 두집단에서와 같이 세집단 분류문제에서도 MDA보다는 더 높은 예측력을 보였다. 2) 잠식과 도산기업의 수는 비슷하게 그리고 건전기업의 수는 잠식과 도산기업을 합한 수와 비슷하게 표본을 구성하는 것이 예측력을 향상하는데 도움이 된다고 할 수 있다. 3) 속성별로 고르게 투입변수로 선정한 경우가 그렇지 않은 경우보다 더 높은 예측력을 보였다. 4) 전통적인 delta learning rule과 sigmoid함수를 사용한 역전파학습 보다는 normalized cumulative delta learning rule과 hyperbolic tangent함수를 사용한 역전파 학습이 더 높은 예측력을 보였다. 이러한 현상은 두집단문제에서 보다 세집단문제에서 더 큰 차이를 나타내고 있다.

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The Bankruptcy Prediction Analysis : Focused on Post IMF KSE-listed Companies (기업도산 예측력 분석방법에 대한 연구 : IMF후 국내 상장회사를 중심으로)

  • Jeong Yu-Seok;Lee Hyun-Soo;Chae Young-Il;Hong Bong-Hwa
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.7 no.1
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    • pp.75-89
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    • 2006
  • This paper is concerned with analysing the bankruptcy prediction power of three models: Multivariate Discriminant Analysis(MDA), Logit Analysis, Neural Network. The research targeted the bankrupted companies after the foreign exchange crisis in 1997 to differentiate from previous research efforts, and all participating companies were randomly selected from the KSE listed companies belonging to manufacturing industry to improve prediction accuracy and validity of the model. In order to assure meaningful bankruptcy prediction, training data and testing data were not extracted within the corresponding period. The result is that prediction accuracy of neural networks is more excellent than that of logit analysis and MDA model when considering that execution of testing data was followed by execution of training data.

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The Study on the Risk Predict Method and Government Funds Supporting for Small and Medium Enterprises (로짓분석을 통한 중소기업 정책자금 지원의 위험예측력에 대한 연구)

  • Choi, Chang-Yeoul;Ham, Hyung-Bum
    • Management & Information Systems Review
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    • v.28 no.3
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    • pp.1-23
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    • 2009
  • Prior bankruptcy studies have established that bankrupt firm's pre-filing financial ratios are different from those of healthy firms or of randomly selected going concerns. However, they may not be sufficiently different from the financial ratios of other firms in financial distress to allow the development of a ratio-based model that predicts bankruptcy with reasonable accuracy. As the result, in the multiple discriminant model, independent variables divided firms into bankrupt firms and healthy firms are retained earnings to total asset, receivable turnover, net income to sales, financial expenses, inventory turnover, owner's equity to total asset, cash flow to current liability, and current asset to current liability. Moreover four variables Retained earnings to total asset, net income to sales, total asset turnover, owner's equity to total asset indicate that these valuables classify bankrupt firms and distress firms. On the other hand, Owner's Equity to borrowed capital, Ordinary income to Net Sales, Operating Income to Total Asset, Total Asset Turnover and Inventory Turnover are selected to predict bankruptcy possibility in the Logistic regression model.

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A Study on the Usefulness of Accounting Information for the Predication of Medium and Small Enterprises' Bankruptcy (중소기업 도산예측에 회계정보 유용성에 관한 연구)

  • Lee, Sung-Hwan
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.9 no.5
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    • pp.1460-1466
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    • 2008
  • The purpose of this study is to verify how the accounting information of a bankrupt firm which is defined as a dishonor, an impaired total capital, a poor financial performance of a business, a rejection of auditor's opinion and an incongruity of auditor's opinion differs from that of a healthy firm on the basis of the index of financial affairs if the accounting information released by KOSDAQ is valuable. The sampling firms consists of 45 KOSDAQ firms that went bankrupt from 2000 to 2007 and 45 healthy firms which are selected in accordance with the sizes of assets. It has also selected the 30 sampling firms for the confirmation of the model in the same way. According to the result of the in-depth analysis, the variables related to security among the 17 indexes of financial affairs that have been used in this study for 5 years show a noticeable difference between a bankrupt firm and a healthy one. The accuracy of failed firms using this model for confirmation demonstrates 76.7% in 5 years before the bankruptcy, 76.7% in 4 years before that, 65.0% in 3 years before it, 76.7% in 2 years, 88.3% in 1 year. This data shows that the process from a healthy firm to a bankrupt one has progressed gradually and confirms the value of the index of financial affairs, exhibiting the accuracy with 83.8% of a presuming sample and 76.7% of a confirming sample for 5 years.