• 기술혁신연구
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• 제17권2호
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• pp.55-80
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• 2009

기술혁신활동은 타 기업에 대한 진입장벽 구축, 공정개선 및 신제품 개발을 가능하게 함으로써 이익의 증대, 안정적 수익원의 확보 및 매출액의 증대를 가능하게 한다. 또한 기존 기업에게 신기술에 대한 대응력과 내재되어 있는 역량의 증대를 가능하게 함으로써 생존의 기회를 부여한다. 따라서 기술혁신활동은 부도위험을 줄일 수 있다. 그러나 기술혁신활동은 많은 자원의 투입을 필요로 함과 동시에 이에 내재된 성공의 불확실성으로 말미암아 오히려 기업의 부도위험을 증가시킬 수 있다. 이에 본 연구는 기업의 기술혁신활동이 부도위험에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 기술혁신활동이 부도위험에 미치는 영향의 분석을 위해 본 연구는 2000년부터 2008년 까지 한국거래소 유가증권시장과 포스닥시장에 계속 상장된 기업으로 산업분류 상 제조업을 영위하는 기업을 대상으로 하였다. 기술혁신활동의 대용변수는 기존 연구에서 밭이 이용되고 있는 연구개발집약도를, 부도위험의 대용변수는 Black & Scholes(1973)의 유럽형 콜옵션 가격결정모형에 기반한 Merton(1974)의 타인자볼자격결정모형을 이용하여 측정된 부도확률을 각각 사용하였다. 추가적으로 부도위험의 대용변수로써 KIS 신용평점을 이용하여 강건성 검정을 실시하였으며, 주요 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체표본과 이를 유가증권시장표본 및 코스닥시장표본으로 나누어 분석한 결과 모든 표본에 있어 기술혁신활동의 대용변수인 연구개발집약도는 1% 수준에서 유의한 음(-)의 회귀계수를 보였다. 기업의 소속 시장 여부와 관계없이 기술혁신활동이 부도위험을 낮추는 중요한 변수임을 알 수 있었다. 둘째, 전체표본을 기업규모(대기업표본 및 중소기업표본), 기업연령(상위 50% 표본 및 하위 50% 표본) 및 신용평점(10~6점 표본 및 5~1점 표본)에 따라 분류하여 분석한 결과 모든 표본에 있어 연구개발집약도의 회귀계수는 유의수준에서 다소 차이를 보일 뿐 음(-)의 유의한 값을 보였다. 기업규모, 기업연령 및 신용평점의 정도와 관계없이 기술혁신활동이 증가할수록 부도위험이 감소함을 확인하였다. 셋째, 연구개발비는 자산과 비용으로 처리되는 그 여부와 관계없이 모두 부도위험과 음(-)의 유의한 관계를 가짐을 확인하였다. 또한 KIS 신용평점을 이용하여 분석한 강건성 검정 결과 기업의 소속 시장 여부와 관계없이 기술혁신활동이 부도위험을 낮추는 중요한 변수임을 거듭 확인할 수 있었다. 실증분석결과 본 연구는 기술혁신활동이 부도위험을 감소시키는 중요한 변수임을 확인하였다. 기업의 부도위험을 낮추기 위해 경영자는 기술혁신활동에 대한 지속적인 관심과 투자가 필요하겠으며, 국가의 기업지원 방향 역시 기업의 기술혁신활동을 촉진할 수 있도록 설계 되어야 하겠다.

• 기술혁신학회지
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• 제12권4호
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• pp.715-739
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• 2009

기술혁신활동은 기존(새로운) 사업영역의 확대(발굴)를 가능하게 하며 단위당 생산원가의 절감을 제공함으로써 기업의 부도위험을 줄일 수 있다. 그러나 이는 많은 자원의 투자를 필요로 함과 동시에 그 결과를 확신하기 어렵다. 따라서 기술혁신활동은 매출액 및 수익성 증대에 따른 효익을 상쇄하고도 남는 비용의 초래를 유발함으로써 오히려 기업의 부도위험을 증가시킬 수 있다. 이에 본 연구는 기술혁신 활동이 기업의 매출액 및 수익성 증대를 통해 부도위험을 낮추는 효과가 있는지를 실증적으로 분석하였다. 본 연구의 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, 전체표본의 경우 기술혁신활동이 활발할수록 기업의 매출액과 수익성이 증가함과 동시에 부도위험이 감소함을 확인할 수 있었다. 또한 기술혁신활동이 매출액 및 수익성을 통해 부도위험을 낮추는 매개효과가 있음을 확인하였다. 둘째, 첨단 및 고기술업종표본의 경우 전체표본과 같이 유의한 매출액 및 수익성의 매개효과를 확인할 수 있었다. 그러나 중 및 저기술업종표본의 경우 이들 변수의 매개효과를 확인할 수 없었다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.105-129
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• 2020

본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.

• 기술혁신연구
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• 제22권2호
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• pp.185-220
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• 2014

본 연구의 목적은 신기술을 바탕으로 급속히 성장한 신재생에너지 분야 기업의 재정적 어려움을 계량적으로 파악하고 부도위험과 지속가능성을 예측하는 것이다. 태양광 및 풍력기업으로 대표되는 신재생에너지산업은 신생기업이 많은 분야이며, 또한 한국의 현실상 중소기업이 많은 영역이라 start-up기업, 중소기업의 연구란 관점에서도 의의가 있다. 기업의 부도가능성 측정에 관한 연구는 재무비율을 이용한 초기모형 구축을 통한 분석, 기업의 지배구조 분석을 통한 모형분석, 위험과 생존요인을 이용한 분석 등이 주를 이룬다. 본 연구의 분석방법으로 많은 국가에서 이용되고 있는 'Altman Z-score'를 채택하였다. 분석 표본은 한국의 태양광과 풍력분야 상장기업 121개 이며, KIS-VALUE Data를 중심으로 수집, 분석하였다. 분석 대상기간은 2006년부터 2011년이다. 알트만 스코어로 분석한 결과, 태양광과 풍력기업 중에서 '경계 태세(on-alert)'로 분류되어 부도위험에 크게 노출된 기업은 38%,'예의주시(watch)'가 필요한 기업은 38%로, 합하여 76%가 지속가능성에 의문을 받는 기업으로 측정되었다. 신생기업의 경우 순수한 중소기업이 대기업군에 속한 기업보다 지속가능성이 낮았다. 기업규모가 대체적으로 큰 풍력분야 기업과 규모가 작은 태양광분야 기업의 부도위험을 비교한 결과, 풍력기업군의 부도위험이 다소 높게 나타났으나 유의적이지는 않았다. 결과적으로 Altman Z-score의 유용성이 한국의 신재생에너지 산업군 분석에도 검증되었다고 할 수 있다. 본 연구는 신성장산업인 태양광, 풍력기업의 상당수가 부도위험에 직면하였다는 것을 실증적으로 보여준 점에 의의가 있다. 또한 신생 start-up 기업의 연구, 중소기업과 대기업군기업과의 비교연구를 진전시켰다는 점에 의미가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.185-192
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• 2022

본 연구는 P2P(Peer-to-Peer) 대출의 부도위험 예측을 위하여 준지도학습(SSL) 기반의 모델을 개발하고자 한다. 검증된 성능에도 불구하고 지도학습(SL) 방법은 완전 지불 또는 채무불이행과 같이 레이블이 결정된 다수의 데이터가 필요한데 충분한 수의 레이블 데이터를 수집하려면 많은 자원과 시간이 필요하다. P2P 플랫폼이 급성장하면서 대출 건수도 매해 급증하였고, 레이블이 없는 데이터도 지속적으로 증가하고 있다. 본 연구는 P2P 대출 플랫폼인 LendingClub에서 수집한 데이터를 사용하였다. P2P 대출 중 레이블이 결정된 대출에서 추출한 정보뿐만 아니라 레이블이 결정되지 않은 대출에서 추출한 정보도 사용하여 부도 위험을 예측하는 SSL 모델을 개발하여 연구를 수행한 결과, 적은 수의 레이블이 결정된 데이터를 사용함에도 불구하고 SSL 방법으로 구축된 모델이 많은 수의 레이블이 결정된 데이터를 사용하여 학습시킨 SL 방법으로 구축된 모델보다 부도 위험 예측성과가 향상되었다.

• 재무관리논총
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• 제11권1호
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• pp.217-242
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• 2005

본 연구에서는 부도기업의 부도 후 회생여부와 부도발생시의 주식시장의 반응과의 관계를 조사하였다. 즉 증권시장이 부도기업의 사후적인 회생 또는 회생실패에 대한 통찰력을 부도시에 이미 갖고 있는지를 부도처리시의 주가반응을 분석함으로써 검정하고자 하는 것이다. 이를 위하여 외환위기 후 상장기업의 부도가 빈발하였던 1998년에서 2000년 사이에 부도가 발생한 상장회사 55개 기업을 대상으로 후에 회생한 기업(31개기업)과 그렇지 못한 기업(24개 기업)을 구분하여 후에 회생한 기업의 부도시의 주가반응이 회생하지 못한 기업의 부도시의 주가반응보다 덜 부정적이었는지를 검정하였다. 실증분석 결과 부도기업 중 후에 회생한 기업(31개기업)의 분석기간 ($-10{\sim}+10$)중 평균초과수익률과 누적평균초과수익률이 비회생기업(24개기업)의 그것에 대하여 유의한 (+)의 차이가 나타나지 않았다. 또한 부도기업의 누적초과수익률을 종속변수로 하고 회생여부를 나타내는 더미변수, 전년도감사의견이 적정의견인지의 여부, 부채비율, 총자산(억원) 자연 로그값, 사전적 폭로정보 대용변수로서의 지난 1년간 주가반응을 의미하는 (-230, -11)윈도우 누적초과수익률을 독립변수로 하여 다중회귀분석을 실시하였으나 부도후 회생여부를 나타내는 더미변수의 회귀계수는 유의적이지 않았다. 따라서 초과수익률 차이분석결과 회생기업의 부도시의 주가반응이 비회생기업의 그것에 비하여 유의한 (+)의 차이가 없고, 또한 회귀분석 결과 부도시의 초과수익률과 부도후 회생여부는 유의한 관계가 없으므로 부도처리시의 주가반응에서 후에 회생하는 기업이 그렇지 않은 기업보다 덜 부정적일 것이다라는 연구가설은 기각된다.등에 대한 평가기준의 재정립이 강구되어야 할 것이다.한 변동성에서 큰 위험프리미엄이라는 연결고리를 거쳐 코리아 디스카운트라는 현상으로 귀착되는 현상에 주목하고 있는 본 연구의 결과가 실무에서 유용하게 사용됨은 물론이요 또한 본 연구의 방법론 자체가 매우 정교하고 포괄적이어서 금융시계열을 포함한 다른 여러 분야에 크게 응용될 수 있는 외부효과도 기대된다.R 효과는 전통적 의미의 일반적으로 낮은 PER종목이 초과수익률을 내는 것이 아니라, 기업규모가 크더라도 그 기업의 개별특성을 고려했을 때 이와 비교해 상대적으로 PER가 낮은 종목에 투자하면 초과수익을 낼 수 있음을 의미한다. 발견하였다.적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을

• 지능정보연구
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• 제4권1호
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• pp.41-58
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• 1998

본 연구는 여러 가지 Data Mining 기법들로부터 도출된 지식과 AHP를 이용하여 도출된 전문가의 지식을 사용된 정보의 특성에 따라 조사하고, 이러한 각각의 지식들을 중심으로 부도예측 모형을 설계한 후, 각 모형의 특성 및 부도예측력에 대한 실증적 비교연구에 그 목적을 두고 있다. 사용된 Data Mining 기법들은 통계적 다중판별분석 모형, ID3 모형, 인공신경망 모형이며, 전문가 지식의 추출은 AHP를 사용하여 45명의 전문가로부터 부도와 관련하여 인터뷰 및 설문조사를 실시하였다. 특히 부도예측에 사용된 변수의 특성을 정량적 재무정보와 정성적 비재무정보로 나누어서 각 모형의 특성을 비교연구하였다. 연구결과 부도예측시 정성적정보의 중요성을 확인하였으며, 전문가의 지식을 기반으로한 AHP 모형이 위험예측모형으로 사용될 수 있음을 실증적으로 보여주었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.176-182
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• 2006

본 연구에서는 기존 Bagging Predictors에 수정을 가한 Modified Bagging Predictors를 이용하여 SOHO 에 대한 부도예측 모델을 제시한다. 대기업 및 중소기업에 대한 기압부도예측 모델에 대한 많은 선행 연구가 있어왔지만 SOHO 만의 기업부도예측 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 금융기관들의 대출심사시 대기업 및 중소기업과는 달리 SOHO에 대한 대출심사는 이직은 체계화되지 못한 채 신용정보점수 등의 단편적인 요소를 사용하고 있는 것에 현실이고 이에 따라 잘못된 대출로 안한 금융기관의 부실화를 초래할 위험성이 크다. 본 연구에서는 실제 국내은행의 SOHO 데이터 집합이 사용되었다. 먼저 기업부도 예측 모델에서 우수하다고 연구되어진 인공신경망과 의사결정나무 추론 기법을 적용하여 보았지만 만족할 만한 성과를 이쓸어내지 못하여, 기존 기업부도예측 모델연구에서 적용이 미비하였던 Bagging Predictors와 이를 개선한 Modified Bagging Predictors를 제시하고 이를 적용하여 보았다. 연구결과,; SOHO 부도예측에 있어서 본 연구에서 제시한 Modified Bagging Predictors 가 인공신경망과 Bagging Predictors등의 기존 기법에 비해서 성과가 향상됨을 알 수 있었다. 제시된 Modified Bagging Predictors의 유용성을 확인하기 위해서 추가적으로 대수의 공개 데이터 집합을 활용하여 성능을 비교한 결과 Modified Bagging Predictors 가 기존의 Bagging Predictors 에 비해 일관적으로 성과가 향상됨을 알 수 있었다.

• 산업진흥연구
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• 제9권2호
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• pp.197-205
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• 2024

본 연구는 2012년부터 2022년까지 중국 A주 상장회사 중에서 중오염기업을 표본으로 하여 기업의 ESG 성과가 채무불이행 위험에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과는 좋은 ESG 성과가 기업의 채무불이행 위험을 효과적으로 감소시키는 것으로 나타났다. 추가 분석에서는 기업의 ESG 성과가 자금조달 제약의 영향을 완화시켜 채무불이행위험을 감소시키는 것을 보여주었다. 본 연구는 ESG 성과의 관점에서 채무불이행 위험의 영향 요인을 탐색하고, 기업의 ESG 성과가 경제적으로 미치는 영향에 대해 연구하여, 기업의 채무불이행 위험 예방에 대한 실증적 자료를 제공하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.484-493
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• 2013

정부는 서민의 주거안정을 위해 공공임대주택을 꾸준히 공급하여 왔다. 하지만 5년 공공건설 임대주택은 오히려 서민의 주거안정을 근본적으로 위협하는 부도가 발생하고 있다. 이에 본 연구는 공공건설 임대주택의 부도 실태와 부도 위험에 처해 있는 아파트 단지를 심층 사례 분석하여 부도 원인을 살펴보고, 공공건설 임대주택의 부도 문제 해결을 위한 실질적인 대응방안을 제안하기 위해 이루어 졌다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 공공건설 임대주택의 공급은 서민의 주거안정에 어느 정도 기여를 했지만, 정부의 관리 감독 소홀과 부실한 임대주택 관리회사의 부도 인하여 서민들의 주거안정에 근본적으로 위협을 가하고 있다. 둘째, 이러한 부도문제를 해결하기 위하여 정부에서 꾸준히 노력은 하고 있지만 전국 48개 아파트단지에 9천 여 세대가 부도에 직면하고 있어, 부도의 위협을 근본적으로 해결하지 못하고 있다. 셋째, 공공임대주택의 부도는 관리업체의 부실, 철저하지 않은 정부의 관리감독 등 다양한 원인에서 발생하고 있지만 근본적인 해결을 위해서는 부실 임대주택 관리 업체가 근본적으로 공동주택 관리에 참여하지 못하도록 하고, 임대주택 관리시스템을 구축하는 등 보다 실효성 높은 대응책이 요구된다. 이를 위해서는 부도임대주택 특별법에서 명시한 적용시기를 삭제하여, 부도 등이 발생한 모든 아파트로 확대하거나 재정 등 여러 이유에서 이것이 어려울 경우 민간에 의해서 공급되는 공공건설 임대주택의 신규공급은 전면적으로 재검토 또는 중단되어야 할 것이다.