• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.361-381
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• 2023

기업 부도 예측에 관한 연구는 재무정보를 중심으로 연구되어 왔다. 기업의 재무정보는 분기별로 갱신되기 때문에 실시간으로 기업의 폐업 가능성을 예측하는 데 있어 적시성이 부족하게 되는 문제가 발생한다. 이를 개선하고자 하는 평가 기업에서는 대상 기업의 건전성을 판단하기 위한 재무정보 외의 정보를 활용한 기업의 건전성을 판단하는 방법이 필요하다. 이를 위해 정보 기술의 발달로 기업에 대한 비재무정보 수집이 용이해지면서 기업 부도 예측에 재무정보 외의 추가적인 변수와 여러 가지 방법론을 적용하는 연구가 진행되어 왔으며, 이 중에서도 어떤 변수들이 기업의 부도를 예측하는데 영향을 주는지를 밝히는 것이 중요한 연구 과제가 되었다. 본 연구에서는 전자결제서비스를 이용하는 사업자의 폐업을 예측할 때 비재무정보를 구성하는 전자결제 정보들이 얼마나 영향을 미치는지를 살펴보았으며, 재무정보와 비재무정보 결합에 따른 폐업 예측 정확도 차이를 살펴보았다. 구체적으로, 재무정보 모형과 비재무정보 모형, 그리고 이를 결합한 모형으로 구성된 세 가지 연구 모형을 설계하였으며 Multi Layer Perceptron(MLP) 알고리즘을 포함한 여섯 가지 알고리즘으로 폐업 예측 정확도를 확인하였다. 재무정보와 비재무정보를 결합한 모형이 가장 높은 예측 정확도를 보였으며, 그 다음으로는 비재무정보 모형, 재무정보 모형의 순서로 예측 정확도가 확인되었다. 알고리즘별 폐업 예측 정확도는 여섯 가지의 알고리즘 중 XGBoost가 가장 높은 예측 정확도를 보였다. 사업자의 폐업 예측에 활용된 전체 87개의 변수를 대상으로 상대적 중요도를 살펴본 결과 폐업 예측에 중요하게 영향을 미친 변수는 상위 20개 중 70% 이상이 비재무정보인 것으로 확인되었다. 이를 통해 비재무정보의 전자결제 정보가 사업자의 폐업을 예측하는 중요한 변수임을 확인하였으며, 비재무 정보가 재무정보의 대안적 정보로서 활용할 수 있는 가능성 역시 살펴볼 수 있었다. 본 연구를 기반으로 사업자의 폐업을 예측할 수 있는 정보로서 비재무정보의 수집과 활용에 대한 중요성을 인식하고 기업의 의사결정에 활용할 수 있는 방안에 대해서도 다루었다.

• 지능정보연구
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• 제1권1호
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• pp.123-134
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• 1995

인공신경망을 이용한 기업도예측에 관한 연구는 일반적으로 대기업을 대상으로 수행되고 있으며, 분석자료로는주로 재무제표에서 얻어지는 재무정보를 사용하고 있다. 이들 대기업의 재무정보들은 비교적양이 풍부하고 신뢰성이 높기 때문에 인공신경망을 이용한 도산예측의 적중률이 80%∼85%의 높은 수준을 보이고 있다. 하지만, 중소기업이 재무정보는 불충분할 뿐만 아니라 신뢰성이 낮을 가능성이 높기 때문에, 중소기업의 도산예측에 있어서 재무정보만을 사용하게 되면 그 정확도가 떨어지게 된다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용한 중소기업의 도산예측에 있어서, 재무정보를 보완할 수 있는 비재무정보의 유용성을 검증하였다. 연구결과 본 연구에서 사용한 비재무정보가 획득가능한 비재무정보중 극히 일부에 지나지 않았음에도 불고하고, 재무정보만을 사용하였을 때보다 예측력이 10%정도나 향상되었다.

• 산업융합연구
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• 제21권6호
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• pp.1-11
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• 2023

본 연구의 목적은 신용보증기금으로부터 투자받은 기업의 비재무정보를 활용하여 기업 부실에 영향을 주는 요인들을 검증하는 것이다. 본 연구에서는 2014년 3월부터 2022년 12월말까지 신용보증기금에서 투자받은 594개(정상기업 525개, 부실기업 69개) 기업을 표본으로 선정하였다. 기업의 비재무정보를 창업자 특성정보, 기업 특성정보, 기업 투자정보로 구분하여 교차분석과 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 교차분석 결과 개인신용등급, 업종, 공동투자여부가 유의한 변수로 선정되었고, 그 변수들을 대상으로 로지스틱회귀분석을 실시하여 개인신용등급, 공동투자여부 등 2개 변수가 부실의 중요한 요인으로 선택되었다. 기업경영에 있어 창업자의 개인신용과 투자지원시 공동투자의 중요성을 알 수 있었다. 중소벤처기업에 투자를 지원하는 기관이 이러한 결과를 심사에 반영하고, 민간투자기관과의 협력관계를 체계적으로 구축하면 부실을 최소화하는데 도움이 될 것이다. 본 연구를 통해 공공기관의 직접투자를 지원받는 기업의 부실에 영향을 미치는 요인들에 대하여 더욱 관심을 갖는 계기가 마련되길 바란다.

• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.103-109
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• 2011

우리나라의 공적개발원조는 큰 성장을 보이고 있으며, 특히 직업훈련학교에 대한 지원은 그 효익이 직접적이고 단기적으로 발생되게 되어서 수원국에 큰 효익을 안겨준 것으로 평가되고 있다. 그러나 공적개발원조에 대한 경제적 성과를 측정할 수 있는 모형이 없어서 단편적인 성과 측정에 머무르고 있다. 본 연구의 목적은 개도국 직업훈련학교에 대한 공적개발원조 시 적용가능한 경제적 성과측정모형을 개발하고자 하는 것이며, 이를 위하여 재무정보를 중심으로 하는 ROI모형을 설정하고 여기에 비재무정보를 중심으로 하는 BSC를 접목하였다. 직업훈련학교는 그 효익의 대상이 명확하고 효익이 교육생의 졸업과 동시에 발생되는 특징이 있으므로, 비재무정보 보다는 재무정보 중심으로 모형을 구셩하는 것이 보다 목적적합하다고 사료된다.

• 벤처창업연구
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• 제14권1호
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• pp.139-149
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• 2019

본 연구의 목적은 창업기업의 부실에 영향을 미치는 비재무정보 분석을 통해 창업자와 창업지원기관에게 유용한 정보를 제공하여 창업기업의 성공률을 높여 기업부실로 인한 사회적 비용을 최소화하는데 기여하고자 한다. 본 연구는 창업기업을 대상으로 하고 있으며 신용보증기관에서 정의하고 있는 창업기업은 일반적으로 설립 5년이내 기업을 말한다. 연구에 사용된 자료는 2014년 1월부터 12월말까지 창업보증을 지원받은 기업중 2017년 12월말 기준으로 정상기업과 부실기업으로 구분하여 표본을 추출하였으며, 전체 표본기업의 수는 2,826개이며 정상기업 2,267개 (80.2%), 부실기업 559개 (19.8%)이다. 창업기업의 비재무정보를 창업자 특성정보, 창업기업 특성정보, 창업기업 자산정보, 창업기업 신용정보로 구분하여 교차분석과 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 단변량분석인 교차분석 결과 개인신용등급, 동업계종사유무, 거주주택보유유무, 종업원보유유무, 재무제표보유유무가 유의한 변수로 선정되었다, 교차분석 결과 선정된 변수를 대상으로 다변량분석인 로지스틱회귀분석을 실시한 결과 개인신용등급, 동업계종사유무, 거주주택보유유무 등 3개 변수가 창업기업의 부실에 영향을 미치는 중요한 요인으로 나타났다. 이러한 결과는 기업경영에 있어 창업자의 개인신용과 경험, 창업기업의 자산의 중요성을 알 수 있었다. 창업지원기관은 이러한 결과를 창업기업 신용평가시스템에 반영하여야 할 것이며, 창업자는 창업교육시 개인신용의 중요성과 관리방안에 대한 연수가 필요하다. 이와 같은 분석결과는 창업자와 창업지원기관에게 유용한 비재무정보를 제공하여 창업기업의 부실을 최소화하는데 기여할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.218-226
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• 2014

상황이론을 바탕으로 유연성, 전략유형, 정보특성이 생산성과에 미치는 영향관계를 실증분석을 통해 규명하고자 하였다. 유연성에는 제품유연성, 믹스유연성을 적용하였고, 전략유형에는 저원가전략과 차별화전략을 적용하였다. 정보특성에는 재무적 정보와 비재무적 정보를 적용하였으며, 성과는 생산성과를 적용하였다. 연구결과, 제품유연성은 차별화전략에 유의적인 영향을 미치고, 믹스유연성은 저원가전략에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 전략 중 재무정보와 비재무적정보에 유의적인 영향을 미치는 것은 저원가전략만이 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 재무정보와 비재무정보는 생산성과에 유의적인 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 믹스유연성은 재무정보와 비재무정보에 간접적인 영향을 미치고 있고, 또한, 믹스유연성은 생산성과에도 간접적인 영향을 미치는 것으로 파악되었다.

• 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.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.111-122
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• 2023

본 연구의 목적은 신용보증기관에서 신용보증을 이용한 사회적기업의 비재무정보를 사용하여 생존율과 생존시간을 추정하고 생존시간에 영향을 주는 요인들을 검증하여 이해관계자에게 정보를 제공하고 생존율을 향상시켜 기업의 고용을 유지·확대하여 사회·경제적 비용을 감소시키는데 기여하고자 한다. 연구방법은 비모수적 분석방법인 카플란마이어 분석법(Kaplan-Meier Analysis)으로 생존분석을 실시하였다. 연구대상 기업은 2009년부터 2018년 사이에 설립된 621개(정상기업 577개, 부실기업 44개) 기업을 표본으로 선정하였다. 사회적기업의 대표자정보와 기업정보로 구분하여 생존시간에 영향을 주는 요인들을 검증한 결과 대표자 신용등급, 대표자 주택보유여부, 여신거래기간, 기업 신용등급이 생존시간에 영향을 주는 유의미한 변수로 도출되었다. 향후 금융기관들은 사회적기업 대출심사시 생존에 영향을 미치는 요인들을 반영하여 기업의 건전성을 유인하고, 고용유지와 사회적비용 감소에 기여할 수 있을 것이다. 정부나 민간단체 등 지원기관들은 사회적기업의 성장과 지속가능성을 위한 정책수립, 교육훈련 등에도 다양하게 활용이 가능할 것이다. 본 연구를 계기로 사회적기업의 성과와 더불어 기업의 부실과 관련하여 영향을 미치는 요인들에 대하여 더욱 관심을 갖고 연구가 지속되길 바란다.

• 벤처창업연구
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• 제13권5호
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• pp.63-72
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• 2018

본 연구의 목적은 청년창업보증을 지원 받은 청년창업기업의 비재무정보를 활용하여 비모수적 방법인 카플란마이어 분석(Kaplanr-Meier Analysis)으로 생존율 및 생존특성에 대해 분석하였다. 창업자의 연령을 20대와 30대로 구분하여 생존특성별 평균생존시간을 추정하고 생존시간에 영향을 미치는 주요 변수를 분석하였다. 연구대상은 2014년 신용보증기관에서 청년창업보증을 지원 받은 기업 3825개가 표본으로 선정되었으며, 이중 정상기업는 3242개, 부실기업는 583개이다. 연구대상기간은 2011년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지로 정하여 생존분석을 실시하였다. 분석결과 창업자의 연령별 구분 결과 20대는 3개의 변수가 30대는 5개의 변수가 유의한 변수로 도출되어 20대와 30대의 창업자 연령에 따른 차이가 발생하고 있다. 창업지원기관과 금융기관은 창업자 연령을 구분한 신용평가시스템의 개발이 필요하며, 20대 창업자의 특성을 반영할 수 있는 정보를 찾아내고, 20대 창업자를 위한 전용 금융상품의 개발이 필요하다. 또한 생존시간이 긴 창업기업에 대해서는 유망중소기업으로 성장할 수 있도록 단계별 지원방안이 필요하며, 생존시간이 짧은 기업에 대해서는 금융지원과 경영컨설팅 등 비금융지원의 활성화가 필요하다. 본 연구는 청년창업기업의 비재무정보를 이용하여 생존분석을 수행하였다는 점에서 의의가 있으며, 이와 같은 생존분석결과는 창업지원기관과 창업자에게 창업기업의 생존특성 정보를 제공하여 창업기업의 생존율을 높이는데 기여할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.3768-3774
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• 2009

본 연구에서는 중소기업진흥공단이 보유하고 있는 중소기업의 정책자금 대출신청자료를 활용해서 정책자금 대출심사 시에 연성정보와 경성정보를 어느 정도 활용되고 있는지에 대해서 분석하였다. 실증분석에 사용되는 주요데이터는 2004년 이후 중소기업진흥공단에서 정책자금 지원기업에 대한 심사 시에 사용하는 기업의 재무자료 및 비재무자료 관련 데이터이다. 본 연구에서는 비재무 정보를 연성정보(soft information)로 간주하였다. 정책자금 대출심사시에 사용되는 신용정보, 연성정보, 재무정보 등의 상대적 중요성을 로짓모형을 통해 살펴본 결과, 신용정보의 추정값이 가장 크며, 그 다음으로 연성정보, 재무정보의 추정값은 가장 작다. 대출심사에 있어서 신용정보의 추정값이 상대적으로 가장 큰 것은 중진공에서 최종적인 대출승인 여부를 재무정보와 비재무(연성)정보의 결합인 신용정보를 토대로 결정하기 때문에 나타난 당연한 결과라고 봐야한다. 그리고 신용정보의 구성요소인 재무정보와 연성정보의 상대적 중요성을 살펴보면, 상대적으로 연성정보가 대출결정여부에 더 결정적으로 기여하고 있다고 할 수 있다. 이는 중진공의 정책자금을 신청하는 중소기업의 대부분은 영세한 기업이어서 재무제표 정보의 신빙성이 낮은 반면, 상대적으로 재무정보 외의 정보들이 기업평가에 더 많은 중요성을 가지고 있기 때문이다. 결론적으로, 재무정보와 연성정보의 결합인 신용정보가 대출결정에 결정적인 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 그러나 연성정보와 재무정보를 비교해 보면, 연성정보가 대출결정에 더 많은 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 그리고 대출심사 시, 기업의 지역별 특성을 나타내는 변수들의 중요성은 없어졌다고 할 수 있다.