• 경영정보학연구
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• 제18권2호
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• pp.173-198
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• 2016

본 연구의 목적은 비즈니스 인텔리전스 연구 관점에서 기업부실화 예측 성능을 향상키시는 것이다. 이를 위해 본 연구는 기존 연구들에서 미흡하게 다루어졌던 1) 데이터셋을 구성하는 과정에서 발생하는 바이어스 문제, 2) 거시경제위험 요소의 미반영 문제, 3) 데이터 불균형 문제, 4) 서술적 바이어스 문제를 다루어 경기순환국면을 반영한 기업부실화 예측 프레임워크를 제안하고, 이를 바탕으로 기업부실화 예측 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 경기순환국면별로 각각의 데이터셋을 구성하고, 각 데이터셋에서 의사결정나무, 인공신경망 등 단일 분류기부터 앙상블 기법까지 다양한 데이터마이닝 알고리즘을 적용하여 실험하였다. 또한 본 연구는 데이터불균형 문제를 해결하기 위해, 오버샘플링 기법인 SMOTE(synthetic minority over-sampling technique) 기법을 통해 초기 데이터 불균형 상태에서부터 표본비율을 1:1까지 변화시켜 가며, 기업부실화 예측 모델을 개발하는 실험을 하였고, 예측 모델의 변수 선정 시에 선행연구를 바탕으로 재무비율을 추출하고, 여기서 파생된 IT 산출물인 재무상태변동성과 산업수준상태변동성을 예측 모델에 삽입하였다. 마지막으로, 본 연구는 각 순환국면에서 만들어진 기업부실화 예측 모델의 예측 성능 비교와 경기 확장기와 수축기에서의 기업부실화 예측 모델의 유용성에 대해 논의하였다. 본 연구는 비즈니스 인텔리전스 연구 측면에서 기존 연구에서 미흡하게 다루어졌던 4가지 문제점을 검토하고, 이를 해결할 프레임워크를 제안함으로써 기존 연구 대비 기업부실화 예측률을 10% 이상 향상시켰다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.487-492
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• 2018

4차산업 혁명의 여파로 국내에서는 다양한 분야에 인공지능과 빅데이터 기술을 활용하여 이전에 시행 중인 다양한 서비스 분야에 기술적 접목과 보완을 시도하고 있다. 특히 금융권에서 자금을 빌린 기업들을 대상으로 여신 안정성을 확보하고 선제적인 대응을 위해 온라인 뉴스기사들과 SNS 데이터 등을 이용하여 부실가능성을 예측하고 실제 업무에 도입하려는 시도들이 국내 주요 은행들을 중심으로 활발히 진행 중이다. 우리는 국내의 국책은행에서 수행한 비정형 데이터 기반의 기업의 부실징후 예측 시스템 개발 과정에서 시도된 다양한 분석 방법과 결과 그리고 과정 중에 발생한 문제점들에 관해 기술하고 관련 이슈들에 관하여 다룬다. 결과적으로 본 논문은 레이블이 없는 대량의 기사들에 레이블을 달기 위한 자동 태거(tagger) 개발과 뉴스 기사 예측 결과로부터 부실 가능성을 예측하기 위한 모델 및 성능 면에서 기사 예측 정확도 92%(AUC 0.96) 및 부실 가능성 기업 예측에서도 정형 데이터 분석결과에 견줄만한 성과를 이루었고 이에 관해 보고한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제39권2호
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• pp.97-110
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• 2023

본 연구는 거시경제 충격이 우리나라 해운기업 안정성에 미치는 영향을 분석하였다. 우리나라 해운기업의 부실 발생 빈도가 상대적으로 적다는 점을 고려하여 퍼스로짓모형을 통해 해운기업의 부실 확률을 추정하였다. 부실 예측모형 추정 결과, 총자산은 부실 확률과 음의 상관관계를 지닌 것으로 나타난 한편, 총부채는 부실 확률과 유의한 양의 상관관계가 있는 것을 확인할 수 있었다. 부실 예측모형 추정결과를 바탕으로 총매출, 총자산 및 총부채 충격이 해운기업 부실 확률에 미치는 영향을 스트레스 테스트하였다. 스트레스 테스트 결과, 매출 및 총자산 감소는 해운기업의 재무 안정성을 크게 악화시키는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.520-526
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• 2016

본 연구는 서울지역 특1급 호텔을 대상으로 2015년도 재무비율을 변수로 활용하여 표준재무비율을 산출하며, 다변량 판별분석에 의한 부실예측모형 개발 및 부실예측력 평가에 목적이 있다. 서울소재 19개 특1급 호텔의 14개 재무비율을 분석대상으로 선정하여 실증분석을 실시하였으며 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 분석결과 우수기업과 부실기업을 판별하는 7개 재무비율은 유동비율, 차입금의존도, 영업이익대비 이자보상비율, 매출액영업이익율, 자기자본순이익율, 영업현금흐름비율, 총자산회전율로 나타났다. 둘째, 7개 재무비율을 활용하여 우수기업과 부실기업을 판별하는 판별함수를 다변량판별분석에 의해 추정하였으며, 추정된 판별함수를 실제 소속집단과 예측집단으로 분류가 가능한가의 예측력 검정 결과, 예측 판별력의 정확도는 87.9%로 분석되었다. 셋째, 추정된 판별함수의 예측 판별력의 정확도 검증결과 판별분석에 의한 부실예측모형의 예측력은 78.95%로 분석되었다. 이러한 분석결과, 호텔 경영진은 호텔기업의 부실기업집단을 판별하는 7개 재무비율을 중점적으로 관리해야 함을 시사하고 있다. 또한 호텔기업이 타 산업과는 뚜렷한 재무구조의 차이와 부실예측 지표가 상이하며, 이에 호텔기업 대상의 신용평가시스템 구축 시 호텔기업의 재무적 특성을 반영한 시스템 구축이 필요함을 시사하고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.123-130
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• 2007

기업의 국제화가 심화되면서 회계 및 재무정보 또한 국가경쟁력을 평가하는 주요지표로서 활용되기에 이르렀다. 그러나 아직도 국제사회에서 한국의 재무제표에 대한 신뢰성이 낮고, 결산관련 공시에도 반기보고와 정기 결산보고 등 연간 2회 발표만 있을 뿐이다. 따라서 투자가들은 기업에 관한 실질적인 정보가 없기 때문에 기업의 부도 가능성을 알 수 없고 경영자 자신들도 기업의 재무 상태에 관한 실시간 정보를 파악하기 어려워 금융위기와 같은 돌발 상황이나 급변하는 주요 경제변수들의 움직임에 대처할 능력이 없었다. 따라서 기업들의 부실 가능성을 신속히 예측하기 위하여 주식시장이나 채권시장에 나타난 재무정보를 이용하는 측정모형들이 연구되어 왔으며 이를 시스템으로 개발하고 필요한 콘텐츠를 이용하는 사례가 증가하고 있다. 본 논문의 목적은 기업의 부실을 회계자료에만 의존해서 연구하던 방법에서 해당기업의 재무정보를 이용한 부실예측모형을 이용해 기업의 부실확률을 산출하고, 주요 경제변수 변화에 따른 부실성의 민감도를 분석하는 데 있다. 연구방법으로는 부실확률 산출을 위해 블랙-숄즈 모형을 적용하는 한편, trans-log 함수를 이용하여 주요 경제변수 변화에 따른 기업 부실확률의 민감도분석을 행하였다. 본 논문의 연구결과에 의하면, 부실확률 변화에 미치는 영향에 있어서 오직 기업대출금 변수만이 연구기간(1997-1998)중 일관된 방향성을 유지했으며, 기업부실에 중대한 영향력을 미칠 것으로 예상되었던 경제 변수들의 경우에는 대기업과 중소기업 기업집단에서 상이한 결과를 도출하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.695-698
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• 2014

본 논문은 AHP의사결정 기법의 계층적 분석과 자산 및 부실채권에 대한 예측 평가르 수행하는 프레임워크를 설계하고 위험탐지 분석 시나리오 등을 통해 상황변화에 따른 모니터링에서 수집된 자료를 수집, 분석할 수 있는 포렌식 준비도 모형을 제안한다. 제안하는 시스템은 기업에서 운영하고 있는 기존의 레거시 시스템과 연계하여 자산 및 부실예측평가 항목을 다양한 속성에 따라 그룹화하고 분석을 수행함으로써 기업의 자산과 리스크를 보다 효율적이고 안정적으로 관리할 수 있으며, 부실 자산에 대한 관리와 회수를 통해 기업 경쟁력 및 수익률을 향상시킬 수 있다. 또한 포렌식 준비도와 분석 모니터링을 활용하여 민사 및 형사 소송 등의 기업 간 분쟁에 대하여 수집된 증거자료를 제공할 수 있으며, 민원발생과 기타 사고를 예방하고 처리비용을 줄일 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.846-849
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• 2013

본 논문은 클라우드 기반 자산 및 부실예측관리 통합 지원 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 자동화된 통합인증 및 접근제어 시스템으로서, 각기 독립된 모듈에서 처리된 데이터를 기초로 거래관리 모듈로 통합하여, 자산 및 부실예측을 평가하고 통합지원 시스템의 데이터 및 기법을 다른 모듈과 공유함으로써 자산 및 부실채권 회수 및 관리의 효율성을 높인다. 또한 제안 시스템은 클라우드 환경에서 운영되므로 정보화를 통한 경영혁신 및 경영정보를 활용한 리스크관리 시스템을 처리하는데 목적을 둔다. 따라서 제안하는 시스템은 고객 및 기업의 전략경영 등의 기능을 강화하여 업무투명성, 비용절감, 고객 접근성이 기존시스템보다 효율적으로 사용될 것으로 기대된다.

• 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.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.951-953
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• 2007

기업의 국제화가 심화되면서 회계정보 또한 국가경쟁력을 평가하는 주요지표로서 활용되기에 이르렀다. 스위스 국제경영개발원(IMD)이 발표한 2007년도 국가별 국제경쟁력 평가의 회계 및 감사제도 항목에서 한국에 대한 평가가 낮았고, 이는 한국에서 공표되는 기업재무제표가 매우 부실하여 국제적 수준에 미치지 못하고 있다는 사실을 말해 주는 것이라고 할 수 있다. 본 논문의 목적은 과거의 회계자료에 의존하여 기업의 부실을 연구하던 방법을 기업재무의 관점에서 부실예측모형을 이용해 기업의 부실확률을 산출하고, 주요 경제변수 변화에 따른 민감도를 분석하였다. 이를 위해 우선 중소규모기업군과 대기업군의 부실확률에 대한 프로파일을 산출하고, 주요 경제변수 변화에 따른 기업군의 부실 민감도에 대해 통계분석을 행하였다. 연구방법으로는 부실확률 산출을 위해 블랙-숄즈 모형을 적용하는 한편, trans-log 함수를 이용하여 주요 경제변수 변화에 따른 기업부실확률의 민감도분석을 행하였다. 본 논문의 연구결과에 의하면, 부실확률 변화에 미치는 영향에 있어서 오직 기업대출금 변수만이 연구기간(1997-1998)중 일관된 방향성을 유지했으며, 기업부실에 중대한 영향력을 미칠 것으로 예상되었던 경제변수들의 경우에는 두 기업집단에서 방향성이 모두 틀린 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1417-1426
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• 2015

본 연구는 한국장학재단의 2012-2014년간 일반 학자금 대출 자료를 활용하여 부실채권 보유 및 신용유의자로 분류될 수 있는 위험요인들을 파악하고, 부실 고위험군 예측모형을 개발했다. 예측모형 개발은 데이터마이닝 방법 중 의사결정나무 분석을 적용하였으며, 분석 패키지는 SAS Enterprise Miner 13.2를 활용했다. 개발된 모형은 25가지의 그룹으로 세분화 했으며, 부실 위험군에 영향을 미치는 주요 요인은 소득분위, 국가장학금 수혜유무, 나이, 연체계좌 보유 이력, 대학구분 (학부/대학원), 전공 계열, 월평균 상환액이 주요 요인으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 부실 고위험군 예측모형은 장기연체로 인한 부실채권 발생 및 신용유의자 발생 예방을 위한 세분화된 관리서비스 제공을 위한 기초자료가 될 수 있을 것이다.