• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.6 no.1
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• pp.141-170
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• 2000

기업의 부실화과정에서 경영자는 그 누구보다도 먼저 부실화의 재무적 징후를 포착할 수 있을 것이며, 부정적인 정보가 외부에 누출되는 경우 발생할 수 있는 은행의 대출중단 등의 치명적 비용을 피하기 위하여 긍정적인 정보를 조작 유포시킬 강한 유인이 존재한다. 이러한 인식에 근거하여 경영자의 이익조절 가능성이 높아지는 기업부실화의 일정시점에서 기업부실예측의 현실적인 모형을 추정하는 데 본 연구의 목적이 있다. 본 연구에서는 부실기업에서 재무정보의 이익조절행위 가능성을 검증하기 위하여 1995년에서 1998년까지 부실화된 115개 상장기업들의 부실전 재무정보를 분석하였고, 총 20개의 재무변수와 그 변화율을 고려하여 부실예측모형을 추정하였다. 이러한 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 부실표본기업의 경우에 재무정보 상호간의 논리성이 와해되거나 크게 약화되어 경영자의 심각한 이익조절행위가 있는 것으로 추정되며, 수익성 정보에 집중되어 부실 2년전부터 심해지고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 경영자의 이익조절행위로 인해 논리적 상관관계가 와해되지 않은 재무정보들은 부실예측에 대한 설명력을 갖고 있으며, 본 연구에서 9개의 재무변수로 추정한 부실예측모형은 부실 1년전 80%의 우수한 예측력을 보여주고 있다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.15 no.1
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• pp.223-243
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• 1998

본 연구는 부실기업의 예측여부에 따른 금융기관의 주가 반응을 분석하였다. 1991년부터 1996년까지 관리종목에 편입된 종목중 40종목을 연구대상으로 선정하였다. 부실기업의 예측은 부실예측모형과 전문신용평가기관의 신용등급을 이용하여 판단하였다. 연구결과에 따르면 기업부실 공시시 금융기관 주식의 초과수익률은 전반적으로 부의 값을 갖는 것으로 분석되었다. 즉, 주가반응의 크기에는 정도의 차이는 있지만 부실예측 여부에 관계없이 기업부실은 금융기관 주가에 악영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 살펴보면 신용등급에 의해 부실이 예측되는 경우에 비해 부실이 예측되지 못한 경우에 주가반응이 크고 유의적으로 나타났다. 그러나 부실예측모형을 이용한 경우에는 부실이 예측된 경우의 주가반응이 예측되지 못한 경우에 비해 크게 나타났다. 이러한 결과는 부실예측모형의 부정확성 또는 예측모형에서 사용된 회계자료의 부정확성에 기인한 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.6 no.1
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• pp.93-117
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• 2000

본 논문의 목적은 1991년부터 1996년까지 부실이 된 상장기업 41개사와 이에 대응하는 118개 건전기업의 표본을 가지고 주요 재무정책변수를 이용하여 로짓분석에 의한 기업부실예측모형을 구축하는데 있다. 본 연구에서는 기존연구와는 달리 이론적으로 타당하고 재무경영자의 관심대상인 투자정책변수, 자본조달정책변수 및 배당정책변수를 가장 잘 반영한다고 판단되는 12개의 재무비율을 사전적으로 선정하였다. 이들 12개의 재무비율에 대해 부실기업과 건전기업을 가장 잘 판별할 수 있는 재무비율을 선정하기 위하여 프로파일 분석과 두 표본 t검정을 하였다. 그 결과 투자정책, 자본조달정책, 그리고 배당정책을 대표하는 변수로 자기자본순이익률, 총자본부채비율 및 배당율이 각각 채택되었다. 그리고 현금흐름변수를 추가하였다. 이 네 변수를 이용하여 로짓분석을 실행하였다. 먼저 부실 1년전부터 부실 5년전까지 각 연도별로 부실예측모형을 추정하였다. 부실 1년전의 추정모형에 의하면 총자본부채비율을 제외한 모든 계수의 부호는 (-)로 모두 기대했던 대로 나타났다. 전체적으로 볼 때 부실 4-5년 전에는 자기자본순이익률과 총자본부채비율이 기업부실에 유의한 영향을 주나 부실전 3년간은 현금흐름과 배당률의 크기가 부실에 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구는 부실예측모형을 기업의 재무정책적인 관점에서 추정하였다는 데 그 의의가 있다고 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2007.11a
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• pp.951-953
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• 2007

Generation of Corporate risk Contents using Financial Data The purpose of this paper is to capture risk profiles of smaller-sized Korean firms vis-$\grave{a}$-vis larger-sized firms during the Asian financial crisis. For this purpose, risk profiles are provided by estimating expected default risks and by tracking how these have changed during this period with respect to their magnitude, volatility, and sensitivity measures. Methodology used in this study employs the Black-Scholes-Merton model for producing estimates of default risks. And the conventional trans-log function is utilized for obtaining sensitivity measures of the estimated default risks. According to empirical evidence obtained here, it is revealed that contractions of corporate loans associated with IMF austerity policy was the main factor responsible for the drastic change in the default risk profile of Korean firms after occurrence of the Asian financial crisis.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.12
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• pp.123-130
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• 2007

The purpose of this paper is to capture risk profiles of smaller-sized Korean firms $vis-{\grave{a}}-vis$ larger-sized firms during the Asian financial crisis. For this purpose, risk profiles are provided by estimating expected default risks and by tracking how these have changed during this period with respect to their magnitude, volatility, and sensitivity measures. Methodology used in this study employs the Black-Scholes-Merton model for producing estimates of default risks. And the conventional trans-log function is utilized for obtaining sensitivity measures of the estimated default risks. According to empirical evidence obtained here, it is revealed that contractions of corporate loans associated with IMF austerity policy was the main factor responsible for the drastic change in the default risk profile of Korean firms after occurrence of the Asian financial crisis.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.15 no.1
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• pp.299-327
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• 1998

기업부실예측모형은 관련당사자들에게 부실위험을 사전에 경고함으로써 기업이 실제 부실화되는 경우 발생할 막대한 사회적 비용을 절감시켜 줄 수 있지만 지금까지 개발된 모형의 예측력은 그다지 만족스럽지 못하였다. 본 연구에서는 먼저 기존 부실예측연구의 한계 및 문제점들을 살펴보고, 철저한 실증분석에 근거하여 모형의 예측력 극대화에 실제적으로 기여하는 변수만을 선정함으로써 보다 높은 예측력을 가진 부실예측모형 개발을 시도하였다. 비금융 상장회사에 적용할 목적으로 개발된 본 모형의 자체예측력은 부실기업표본의 경우 85.3%, 비부실표본의 경우 95.1%으로써 기존의 모형들에 비하여 크게 향상되었고, 검정용표본을 이용한 예측력의 경우에도 부실표본 76.5%, 비부실표본 94.2%로서 대폭 개선되었다. 본 모형은 대출심사시 뿐만 아니라 기관투자가들이 주식 및 채권투자를 위한 기업분석에도 매우 유용하게 활용될 수 있고 특히 적격업체의 1차적 판별에 매우 유용할 것으로 예상된다.

• The Journal of Information Technology
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• v.2 no.2
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• pp.251-267
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• 1999

This study examines that pricing multiple on and incremental explanatory power of equity book value(earnings) increase(decrease) as financial health decrease. Test using a sample of 75 bankrupt firms and test using a cross-sectional, pooled sample both yield inference consistent with predictions. It is thus hypothesized that the more bankrupt time are, the higher(lower) pricing multiple book value of equity(earnings) obtained. Findings are robust to inclusion of controls for debt/assets ratio, ROA, and ROIC. Overall, the results is the hypothesis.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.16 no.1
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• pp.33-59
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• 1999

본 연구는 부실기업의 갱생에 있어 중요한 요인인 청구권자들 사이의 정보불균형 및 이해갈등 문제에 초점을 맞추어 부실채권 정상화를 위하여 채권자주도로 시도되는 M&A의 성공여부에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 분석하였다. 로지트(logit)모형에 의하여 M&A의 성공여부를 회귀분석한 결과, '청산가치비율'(+)은 1%의 유의수준에서, '구경영진 부실경영책임여부 가변수'(-)와 '파산이후 순이익 정리계획안 계획대비 달성률'(+)은 5%의 유의수준에서 관련성을 가지는 것으로 나타났다. 그리고 '광고연구개발비율'(+) 및 '파산이후 매출액증가율'(+)은 1%의 유의수준에서 관련성을 가지는 것으로 나타났다. 따라서 채권자가 주도하는 M&A의 성공요인으로 파산전후 청구권자들 사이의 정보불균형 문제가 적은 부실기업일수록 그리고 '광고연구개발비율'이 높은 부실기업으로서 상대적으로 무형적인 자산의 가치가 높고, 전문적인 제품을 생산하는 기업은 M&A의 성공 가능성이 높은 것으로 나타났다. 또한 부실기업에 대한 부채조정 등 재무구조의 변화에 따라 '파산이후 매출액증가율'이 높은 기업일수록 M&A의 성공가능성이 높다고 추론할 수 있을 것이다 그러나 '담보권 있는 금융기관 수 비율'(+), '금융비용부담률'(-)과 '대주주지분율'(-) 등은 비유의적인 것으로 나타나서 부실기업의 부채조달내역의 우선권 구조, 재무구조 불안정성 및 소유구조 등은 M&A의 성공여부와 관련성이 거의 없는 것으로 나타났다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.13 no.4
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• pp.60-68
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• 2012

The past IMF foreign exchange crisis and subprime financial crisis had a big influence on variability of macroeconomics, even if the origin of its occurrence might be different. This not only had a significant infrequence on the overall industries, but also produced many insolvent companies by being closely linked with a management environment of an individual construction company leading the construction industry. Actually, the level of default risk of construction companies before and after fluctuation of macroeconomics gets to experience a rapid changing process, and a difference in reaction against shock exists according to each company. Accordingly, the purpose of this paper is to confirm the fluctuation process of the default risk of construction companies under the fluctuation of macroeconomics such as the IMF financial crisis and the subprime mortgage crisis. As an analysis result, it is judged that the subprime financial crisis gave bigger shock to construction companies than the foreign exchange crisis, and it is expected that this would have a relation with the construction market before shock of macroeconomics. In addition, it was analyzed that when comparing insolvent companies with normal companies, the recovery speed of normal companies is faster. It is judged that this was affected by a difference of internal business capacity between insolvent companies and normal companies.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.3
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• pp.305-311
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• 2009

The bankruptcy in Korea affects to all stakeholder of firms. Companies listed in KOSDAQ have high technology but the possibilities for success of business are low. The purpose of this study is to develop and to applicate falling prediction model of KOSDAQ firms using logistic regression analysis. The results of this study are as follows. First, the accuracy of classification of the models by years was between 76.5% and 77.5%, and that of the mean model was between 70.6% and 83.4%. Among the models, the mean model of -three years, -two years, and -one year was highest in the accuracy of classification (83.4%). Second, when the mean model of -three year, -two years, and -one years, the highest model in accuracy of classification, was selected to be verified on validation samples, the accuracy of prediction increased from -three years to -one year (71.7% for -three years, 75.0% for -two years, 90.0% for -one year). In indicating the superiority of developed model.