• 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 Magazine for Energy Service Companies
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• s.57
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• pp.28-31
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• 2009

에너지절약전문기업의 운영과 유지 측면에서 가장 중요한 문제점의 하나가 매출채권의 관리이다. ESCO의 태동기 때부터 중요한 문제점은 매출 채권의 부실화에서 대두되었는데, 물론 ESCO업체의 에너지 절감량 측정시 과오나 사후관리 부재로 인한 사용자와의 다툼이 그 원인이 되는 경우도 있었지만 대부분의 경우는 에너지사용자의 부실화가 가장 큰 이유였다. 따라서 ESCO업체의 자체부실로 이어질 수 있는 매출채권의 부실화와 관련된 근본적인 해결방안을 고찰하여 보는 것도 상당이 의미있는 일이라 할 수 있겠다.

• 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 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.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.835-842
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• 2003

현행 기업신용평가모형에 관한 연구는 크게 부실예측모형 및 채권등급 평가모형으로 구분된다. 이러한 신응평가모형에 관한 연구는 단순히 부실여부 또는 이미 전문가 집단에 의해 사전에 정의된 등급체계만을 예측하는 데 초점을 맞추고 있었다. 그러나. 대부분의 금융기관에서 사용하는 신응평가모형은 기업의 부실여부만을 예측하거나 기존의 채권등급을 예측하기 위만 목적보다는 기업의 고유 신응위험을 평가하여 이에 적합한 신용등급을 부여함으로써, 효율적인 대출업무를 수행하기 위해 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 부실예측모형들을 대상으로 다중 부실확률모형 (Business Failure Probability Map; BFPM) 접근방법을 이용한 신응등급화 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시된 다중 부실확률모형은 신경망모형과 로짓모형을 통합하여 부도율, 점유율을 고려한 다단계 신용등급을 예측할 수 있게 해준다. 다중 부도확률지도 접근방법을 이용하여 각 금융기관에서 정의하는 수준의 신용리스크를 효과적으로 추정하고, 이를 기준으로 보다 객관적인 다단계 신용등급을 산출하는 새로운 신응등급화 방법을 제시 하고자 한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.5
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• pp.3260-3269
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• 2014

The construction industry has strong ties with other industries, and so construction company insolvency also has a strong influence on other industries. Prediction models addressing the insolvency of construction company have been well studied. Although factors contributing to insolvency must precede those of predictions of insolvency, studies on these contributing factors are limited. The purpose of this study is to analyze the influence of changes in the housing market on construction company insolvency by using the Vector Error Correction Model. Construction companies were divided into two groups, and the expected default frequency(EDF), which indicates insolvency of each company was measured through the KMV model. The results verified that 10 largest construction companies were in a better financial condition compared to relatively smaller construction companies. As a result of conducting impulse response analysis, the EDF of large companies was found to be more sensitive to housing market change than that of small- and medium-sized construction companies.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.21 no.4
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• pp.111-131
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• 2015

There are only a handful number of research conducted on pattern analysis of corporate distress as compared with research for bankruptcy prediction. The few that exists mainly focus on audited firms because financial data collection is easier for these firms. But in reality, corporate financial distress is a far more common and critical phenomenon for non-audited firms which are mainly comprised of small and medium sized firms. The purpose of this paper is to classify non-audited firms under distress according to their financial ratio using data mining; Self-Organizing Map (SOM). SOM is a type of artificial neural network that is trained using unsupervised learning to produce a lower dimensional discretized representation of the input space of the training samples, called a map. SOM is different from other artificial neural networks as it applies competitive learning as opposed to error-correction learning such as backpropagation with gradient descent, and in the sense that it uses a neighborhood function to preserve the topological properties of the input space. It is one of the popular and successful clustering algorithm. In this study, we classify types of financial distress firms, specially, non-audited firms. In the empirical test, we collect 10 financial ratios of 100 non-audited firms under distress in 2004 for the previous two years (2002 and 2003). Using these financial ratios and the SOM algorithm, five distinct patterns were distinguished. In pattern 1, financial distress was very serious in almost all financial ratios. 12% of the firms are included in these patterns. In pattern 2, financial distress was weak in almost financial ratios. 14% of the firms are included in pattern 2. In pattern 3, growth ratio was the worst among all patterns. It is speculated that the firms of this pattern may be under distress due to severe competition in their industries. Approximately 30% of the firms fell into this group. In pattern 4, the growth ratio was higher than any other pattern but the cash ratio and profitability ratio were not at the level of the growth ratio. It is concluded that the firms of this pattern were under distress in pursuit of expanding their business. About 25% of the firms were in this pattern. Last, pattern 5 encompassed very solvent firms. Perhaps firms of this pattern were distressed due to a bad short-term strategic decision or due to problems with the enterpriser of the firms. Approximately 18% of the firms were under this pattern. This study has the academic and empirical contribution. In the perspectives of the academic contribution, non-audited companies that tend to be easily bankrupt and have the unstructured or easily manipulated financial data are classified by the data mining technology (Self-Organizing Map) rather than big sized audited firms that have the well prepared and reliable financial data. In the perspectives of the empirical one, even though the financial data of the non-audited firms are conducted to analyze, it is useful for find out the first order symptom of financial distress, which makes us to forecast the prediction of bankruptcy of the firms and to manage the early warning and alert signal. These are the academic and empirical contribution of this study. The limitation of this research is to analyze only 100 corporates due to the difficulty of collecting the financial data of the non-audited firms, which make us to be hard to proceed to the analysis by the category or size difference. Also, non-financial qualitative data is crucial for the analysis of bankruptcy. Thus, the non-financial qualitative factor is taken into account for the next study. This study sheds some light on the non-audited small and medium sized firms' distress prediction in the future.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.26 no.2
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• pp.113-153
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• 2009

Financial conglomerates combine banking, securities, insurance and other financial services within a single economic entity. In this paper we analyze the effect of financial conglomeration on the default risk of financial companies in the Korean financial industry. We use two risk measures based on individual company level as proxies of the default risk, one is Z-index proposed by Altman(1968) and the other is the weighted capital adequacy ratio. We find that financial conglomeration has a negative effect on the default risk of financial companies. The asset size and diversity level of financial conglomerates, however, are negatively correlated with the default risk of financial companies. These results mean that in the Korean financial industry, even though the economy of scale and scope does exist, financial conglomeration does not translate into lower risk of financial companies composing financial conglomerates.

• Construction Engineering and Management
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• v.2 no.1 s.5
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• pp.8-11
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• 2001

요즘 매스컴에서 건설회사 도산 및 부실 등에 대한 보도가 많아지고 있다. 98년 말부터 우려해 오던 건설산업 구조조정이 한창 진행 중에 있으며, 2000년 7월말 현재 100대 건설사중 37개사가 법정관리, 화의, 워크아웃 상태이며, 이후 대형건설업체의 계속되는 부도 등 부실화로 인한 퇴출이 더욱 가속되고 있는 상황이다. 이렇게 건설 회사들이 부실화가 된 원인을 살펴보면, 공사 발주물량은 97년 대비 70{\%}대에 머물고 있는 반면 건설업체 수는 오히려 $60{\%} 정도 증가해 업체별 평균 수주액이 급감하였고, 이에 따라 업체들의 과당 출혈 경쟁으로 수익성이 악화되고 말았다. 그러나 이러한 건설업의 어려운 환경에서도 고려개발(주)는 2000년 당기순이익 176억원 등 ‘89년 이후 12년 동안 순익을 내고 있으며, IMF가 한창이던 98년부터 2000년까지 약 1조2천억원의 수주고를 달성하였다. 또한 2000년 부채비율 $146{\%}$, 자기자본비율 $41{\%}$, 자기자본순이익율 $14{\%}$로 선진건설업체 수준의 재무비율을 확보하여 경영평가 1위를 차지하고 있다. 이러한 원인을 고려개발(주)는 건설산업의 구조조정에서 살아남을 수 있는 해결책은 정보화라고 판단하여 지난 ’95년부터 꾸준히 사내 정보화 정착에 전력하고 있다.

• 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.