• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.3260-3269
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• 2014

타 산업들과의 연계성이 강한 건설업체가 도산할 경우 타 산업시장의 경기악화를 초래할 수 있어, 시장 환경 변화에 따른 건설업체의 부실화 예측모형 연구가 중요하게 다뤄지고 있다. 하지만 건설업체 부실화 예측에 앞서 부실화에 기인하는 요소에 관한 연구가 선행되어야 함에도 불구하고 이와 같은 영향 변수들에 대한 연구가 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 건설업체 포트폴리오의 큰 비중을 차지하는 주택시장 변화가 규모별 건설업체의 부실화에 미치는 영향을 벡터오차수정모형을 통해 분석하고자 한다. 이에 건설업체를 규모별로 2011년 시공능력평가순위 50위권 기업 중 상위 10개와 하위 10개로 구분하였으며, 각 업체의 부실화를 나타내는 예상부도확률을 KMV 모형을 통해 측정하였다. 주택시장의 변화를 대리하는 변수로 2001년부터 2010년까지의 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 전세매매가격비율을 활용하였다. KMV모형을 활용하여 규모별 건설업체의 예상부도확률을 산출한 결과 선험적으로 인지하고 있듯이 상위 10개의 대규모 건설업체들이 상대적으로 규모가 작은 건설업체에 비해 경영상태가 양호한 것을 확인 할 수 있었다. 또한 벡타오차수정모형을 구성, 충격반응분석을 수행한 결과 주택시장 경기변동에 따라 대규모 업체의 부실화 정도가 중소 건설업체에 비해 더 심각함을 확인할 수 있었다.

• 산학경영연구
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• 제3권
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• pp.123-153
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• 1990

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1207-1216
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• 2015

본 연구는 기업신용평가모형 중 재무모형을 개발하는데 있어 여러 조건들의 기준값을 변화시킴에 따라 모형 성능이 어떻게 달라지는지 확인하고 자료의 특성에 맞는 조건을 제안하는데 목적이 있다. 기준값의 변화에 따른 모형의 성능은 정확도비를 기준으로 측정하고, 반복적인 절차를 간편하게 하기 위해 SAS/MACRO를 활용하였다. 재무비율을 구간에 따라 점수화한 신용평점모형과 유의한 재무비율로 로지스틱 회귀모형을 사용한 부실예측모형으로 구성되는 재무모형에서 기준값의 변화에 따른 성능 비교 결과, 부실예측모형이 신용평점모형보다 좋은 것으로 나타났다. 기업규모에 따른 특성비교에서는 재무제표의 신뢰도가 높고 비재무적인 요소에 영향을 적게 받는 대규모 기업에서 모형의 성능이 좋을 뿐만 아니라 재정학적인 의미가 뛰어난 통계모형이 만들어지는 것을 확인할 수 있었다. 규모가 작아질수록 부실예측모형과 신용평점모형의 성능 차이가 커지는 것과 이상값이 많아져서 모형의 안정성이 떨어지는 것을 알 수 있었다.

• 기술혁신학회지
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• 제10권2호
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• pp.183-205
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• 2007

본 연구는 기술력평가에 근거해서 중소기업 부실예측 가능성을 사전에 예측할 수 있는 최적 판별 모형을 개발 제안하였다. 판별모형에 포함될 설명변수는 요인분석과 판별모형의 단계별 선택방법에 의하여 선정되었다. 분석결과 선형판별모형이 로지스틱판별모형보다 임계확률 관점에서 적절한 것으로 나타났다. 최적 선형판별모형의 분류 정분류율은 70.4%, 분류 예측력은 67.5%로 나타났다. 최적 선형판별모형의 활용도를 높이기 위해서 확실 범주와 유보범주를 구분할 수 있는 경계값을 설정하였다. 분석결과를 활용하면 기술금융 취급기관은 부실위험 평가와 더불어 기술금융 신청기업의 순위를 부여할 때 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.185-187
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• 2021

관리종목 지정 제도는 상장 기업 내 기업의 부실화를 경고하여 기업에게는 회생 기회를 주고, 투자자들에게는 투자 위험을 경고하기 위한 시장규제 제도이다. 본 연구는 관리종목과 비관리종목의 기업의 재무 데이터를 표본으로 하여 관리종목 지정 예측에 대한 연구를 진행하였다. 분석에 쓰인 분석 방법은 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 소프트 보팅, 랜덤 포레스트, LightGBM이며 분류 정확도가 82.73%인 LightGBM이 가장 우수한 예측 모형이었으며 분류 정확도가 가장 낮은 예측 모형은 정확도가 71.94%인 의사결정나무였다. 대체적으로 앙상블을 이용한 학습 모형이 단일 학습 모형보다 예측 성능이 높았다.

• 지능정보연구
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• 제15권3호
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• pp.1-15
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• 2009

데이터 불균형 문제는 분류 및 예측 문제에서 하나의 범주에 속하는 표본의 수가 다른 범주들에 속하는 표본 수에 비하여 현저하게 적을 경우 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류 경계영역이 왜곡되고 결과적으로 분류자의 학습성과가 저하되는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제를 해결하기 위하여 Geometric Mean-based Boosting (GM-Boost) 알고리즘을 제안하고자 한다. GM-Boost 알고리즘은 기하평균 개념에 기초하고 있어 다수 범주와 소수 범주를 동시에 고려한 학습이 가능하고 오분류된 표본에 집중하여 학습을 강화할 수 있는 장점이 있다. 기업부실 예측문제를 활용하여 GM-Boost 알고리즘의 성과를 검증한 결과 기존의Under-Sampling, Over-Sampling 및 AdaBoost 알고리즘에 비하여 우수한 분류 정확성을 보여주었고 데이터 불균형 정도에 관계없이 견고한 학습성과를 나타냈다.

• 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.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.162-165
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• 2004

매년 반복되는 홍수 등은 국민생활의 기반을 위협하고, 국가경제의 존립을 위태롭게 하는 재해로 막대한 인명과 재산 피해가 발생하고 있다. 이는 기상정보의 부정확성도 있지만 무엇보다도 상류에서 유입되는 수량을 정확히 예측하지 못하여 대피나 대비할 수량정보의 부실도 문제인 것이다. 이에 무선통신기술을 활용하여 수량 및 유속을 실시간으로 계측, 전달함으로써 재난을 최소화할 수 있는 모델을 GIS와 연계하여 제시하고자 한다.

• 한국경영과학회지
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• 제27권2호
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• pp.1-13
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• 2002

In this paper, we compares the business failure prediction accuracy among Linear Programming Discriminant Analysis(LPDA) model, Multivariate Discriminant Analysis (MDA) model and logit analysis model. The Data for 417 companies analyzed were gathered from KIS-FAS Published by Korea Information Service in 1999. The result of comparison for four time horizons shows that LPDA Is advantageous in prediction accuracy over the other two models when over all tilt ratio and business failure accuracy are considered simultaneously.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.187-195
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• 2010

엔터테인먼트 산업을 중심으로 계속기업의 여부를 확인하기 위한 본 연구의 목적을 달성하기 위해 채무불이행의 가능성 판단, 부도위기의 원인, 원리금상환능력, 부실예측 등을 하는데 중요한 회계지표인 현금흐름에 초점을 두고 기업의 지배구조가 현금흐름에 미치는 영향을 분석하였다. 표본기업은 증권거래소에 상장되어 있고, 엔터테인먼트업을 영위하는 44개 기업을 대상하였으며, 2005년부터 2008년까지 분석기간으로 하였다. 결과를 도출하기 위한 분석기법으로 기초적 통계분석, 차이분석, 상관관계분석, 회귀분석을 실시하였다. 분석한 결과를 요약하면, 영업현금흐름에 대해 부채비율은 음(-), 기업규모는 양(+)의 영향을 미치고 있었다. 이는 부채비율이 낮을수록, 그리고 기업규모가 클수록 영업활동으로 인한 현금흐름이 양호함을 의미한다. 또한 설명력은 다소 떨어지나, 기업규모가 음(-)의 방향으로 기업의 투자활동으로 인한 현금흐름에 영향을 미치는 결과가 나타났는데, 이러한 현상은 우리나라의 엔터테인먼트 기업특징의 하나인 우회상장을 통하여 자본시장에 진입과도 밀접한 관계가 있기 때문으로 판단된다.