• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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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.

• 재무관리논총
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• 제4권1호
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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.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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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.

• 지능정보연구
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• 제1권1호
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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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권3호
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• pp.569-577
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• 2012

기업도산에 대한 분석과 관리는 기업의 성과와 성장능력을 평가하는 재무관리 분야에서 중요하게 인식되어 왔다. 결국, 기업도산 예측에 대한 효과적인 모형이 필요하게 된다. 본 논문은 서포트 벡터 기계의 한 종류인 토탈 여유도 알고리즘을 이용하여 기업도산 예측을 위하여 새로운 접근 방법을 서술한다. 몇 개의 실제 자료를 통하여 제안한 방법들이 도산 위험의 평가에서 기존의 방법들보다 개선됨을 확인할 수 있었다.

• 재무관리연구
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• 제12권2호
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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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.75-89
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• 2006

본 연구는 IMF후에 도산한 기업을 대상으로 다변량판별분석 모형, 확률모형(로짓분석모형) 그리고 인공신경망 모형을 개발하여 각 모형의 도산예측력을 비교하고 인공신경망 모형의 일반화 가능성을 높이는데 목적이 있다. 본 연구는 도산예측 모형간의 예측력 비교 측면에서는 기존 연구와 유사하나 연구표본을 IMF후에 도산한 기업으로 하여 도산예측력을 향상시키고 모형의 일반화 가능성을 높이기 위해 상장회사 중 동일한 업종인 제조업종에 한정하여 모형을 개발한다는 측면에서 기존 연구와 차이가 있다고 할 수 있다. 또한, 보다 의미있는 연구를 위하여 학습용 표본과 검증용 표본을 동일한 기간에서 추출하지 않고 검증용 표본을 학습용 표본기간 이후의 기간에서 추출하여 도산예측의 타당성을 현재가 아닌 미래의 시점에서 검증함으로써, 개발한 모형이 미래의 환경변화에 적응력을 보이는지를 분석하였다.

• 경영과정보연구
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• 제28권3호
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• pp.1-23
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• 2009

본 연구에서는 중소기업 정책자금을 지원받는 상장기업을 대상으로 위험 예측모형을 제시하고자 한다. 정책자금을 지원하는 기관 입장에서는 대상기업의 위험성을 판단하는 것은 자산의 건전한 운용을 위해 중요한 과제일 것이다. 리스크 예측 방법은 J.P.Morgon의 CreditMetrics를 이용한 보증기관의 경제자본 측정과 신용자산배분, 극단적 상황에서 이용할 수 있는 스트레스 테스팅(stress testing)기법, 판별 분석 모형, 로짓분석 등 다양한 방법이 존재한다. 본 연구에서는 로짓분석을 통해 정책자금의 건전한 운용을 위해 정책자금 지원 기관에 대한 부실위험을 살펴본다. 분석을 위해 먼저 기존 연구에 대한 검토와 최근 기업도산의 상황을 감안하여 14개의 재무지표를 선정한 다음 수행한 로짓회귀분석의 결과 추정계수로 로짓반응함수와 로지스틱 반응함수를 구성할 수 있다. 여기서는 정상기업/도산기업에 있어서 자기자본대타인자본비율, 매출액경상이익율, 총자산영업이익율, 총자산회전율, 매출채권회전율, 재고자산회전율만이 도산가능성을 예측하는데 유용한 변수로 선택되었다. 이는 재무비율 상호간의 높은 상호간 관계로 인하여 다수의 재무비율이 지닌 정보의 대부분이 소수의 재무비율에 의하여 파악될 수 있음을 의미한다. 또한 부실기업/도산기업의 구분에 있어서는 모든 비율이 두 그룹을 구분 짓는데 설명력이 높음을 나타내고 있다. 또한 총자산이익잉여금율이 높은 기업일수록 도산가능성이 낮다는 것을 두 그룹 모두에서 보여주고 있으며 회귀계수의 유의수준도 가장 높다. 금융비용부담율 또한 그 비율이 높은 기업일수록 도산가능성이 높다는 것을 제시하고 있다. 순운전자본비율, 자기자본비율, 매출액순이익율, 총자산영업이익율, 총자산회전율, 재고자산회전율은 도산기능성에 기대된 (-)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1460-1466
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• 2008

본 연구는 코스닥기업이 발표하는 회계정보가 유용하다면, 부도발생, 자본전액잠식, 거래실적부진, 감사의견 거절, 감사의견부적정으로 정의된 도산기업과 정상기업 간의 "회계정보는 어떠한 차이가 있는지" 재무지표를 기준으로 검증하는 것이 본 연구의 목적이다. 표본기업은 $2000{\sim}2007$년 도산한 코스닥기업 45개와 자산규모를 기준으로 대응하여 선정한 45개의 정상기업으로 구성하였으며, 같은 방법으로 모형확인을 위한 검증용 표본 30개 기업을 선정하였다. 실증분석 결과 도산 5년 전부터 본 연구에 사용된 17개의 재무지표 중 안전성에 관련된 변수들이 도산 및 정상기업에서 많은 유의한 차이를 보였다. 확인표본을 이용한 분류정확도는 도산 5년 전 76.7%, 도산 4년 전 76.7%, 도산 3년 전 65.0%, 도산 2년 전 76.7%, 도산 1년 전 88.3%로 나타났으며, 이는 정상기업에서 도산기업으로 서서히 진행되었음을 알 수 있는 것으로, 도산 5년 전부터 추정표본 83.3%, 확인표본 76.7%의 분류정확도를 보여 재무지표를 통한 회계정보의 유용성을 확인하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 1999년도 춘계공동학술대회:정보화시대의 지식경영
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• pp.368-370
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• 1999