본 연구는 기술신용정보의 기술금융공여자가 신뢰할 수 있는 기술신용정보의 구성요소와 등급산출체계를 분석하고 이를 토대로 기술금융 공급확대를 유인할 수 있는 최적의 기술신용평가시스템을 도출하는 것이다. 기술평가등급과 신용평가등급의 결합비율 변화를 통해 최대 AUROC 값이 되는 최적화된 기술신용평가등급을 산출하고 기존의 신용평가등급 및 체계 간의 격차 시뮬레이션을 통해 기술신용평가등급과 신용평가등급 간 대체가능성을 검증해 본 후 금융기관이 활용할 수 있는 등급체계를 제시하였다. 연구결과, 기업 규모별, 업종별로 동일하게 신용평점 : 기술평점의 가중치 결합비율 70% : 30% 일 때 AUROC가 가장 높게 나타났다. 본 연구를 통해 기술신용등급의 부도 유의성이 신용등급 또는 기술등급보다 향상된 결과를 확인함에 따라 기술신용평가정보가 신용등급을 대체 적용 가능성을 발견하였고 나아가서 금융기관에서 여신의사결정 시 기술평가정보와 신용평가정보가 최적화 결합된 기술신용등급을 이용하여 정교한 리스크 관리도 가능함을 시사하고 있다.
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.
기업신용평가(ICR : Issuer Credit Rating)는 기업의 금융상 채무에 대한 전반적인 적기 상환능력, 즉 채무불이행의 가능성을 평가한 것으로 오로지 금융상 채무에 대한 전반적인 채무상환능력을 평가한다. 최근에는 신용평가 등급이 금융시장과의 효과적인 의사소통수단으로 인식되고 기업 IR 및 홍보차원과 기업 간 물품공급과 납품을 위한 업체 선정시 신용등급이 적극적이고 다양하게 활용되고 있다. 이러한 기업신용평가는 최근 경제환경의 급속한 변화에 대응하여 기관별로 평가시스템을 자주 개선하고 있다. 본 연구에서는 정책금융기관 별로 변화된 평가시스템에 대한 평가지표나 구조, 평가시스템을 비교 분석해 그 차이점과 공통점 그리고 경제환경 변화에 따라 변화된 주요지표를 파악해 보고 미래의 신용평가시스템의 변화와 개선방안에 대해 생각하였다. 기관별 비교에서 평가시스템의 차이점은 신보는 신용평가(부실률 기반)와 미래성장성평가(성장성 기반)를 실시하여 보증심사등급(보증의사결정 등급)을 산출하고, 기술자산평가등급은 신용평가등급을 조정(최대 ${\pm}2$등급)하는 보조적 수단으로 활용하고 있으며, 기보는 기술평가(성장성 및 부실률 기반)와 리스크관리용 리스크평가(신보의 신용평가에 해당)로 평가체계를 이원화하여 운영하고, 평가모형은 신보는 객관성을 확보한 정량평가 위주, 기보는 공신력을 확보한 정성평가 위주의 주관적인 평가를 실시하고 있어 어떤 형태의 평가시스템이 더 좋은 평가방법 인지는 알 수 없지만, 기관별 부실율을 보면 다소 참고가 될 수도 있으나, 이것이 전적인 평가의 문제라 보기도 어렵다. 특히 신보는 창업기업 기준이 창업후 7년까지로 확대됨에 따른 창업 3단계 평가제도와 기업의 성장단계에 맞춘 성장단계별 평가기준 세분화는 기업환경을 잘 반영한 변화라 볼 수 있다. 그리고 향후 평가시스템은 경제환경의 변화속도를 어떻게 잘 반영 할 수 있는지에 대한 연구로 방향이 전개될 것으로 보인다.
기술금융은 금융당국이 금융산업 선진화, 중소기업발전을 위해 강력한 정책적 의지를 가지고 도입하여 시행하고 있는 분야이다. 이러한 배경으로 은행의 자체적인 기술평가가 2016년 9월부터 시행되었다. 기술우수기업은 기술평가과정에서 산출된 높은 기술등급으로 기존 신용등급이 상향되게 되며, 결과적으로 높아진 신용등급만큼 금융거래시 혜택을 받게 된다. 분석대상은 KEB하나은행이 2016년 9월부터 2017년 하반기까지 수행한 기술평가 대상 2,719개 업체를 분석하였다. 2016년 하반기 수행된 406개 업체에 대한 기술력평가 예비 연구에서 기존 신용등급과 산출된 기술등급을 결합한 결과, J58'출판업'의 기술신용등급은 신용등급대비 1.05등급 상향되어 상향정도가 가장 높았으며, C10'식료품 제조업'이 두 번째로 상향정도가 높았다. 이로써 기술력평가를 통한 수혜업종을 가려낼 수 있었으며, 업종별 기술 평가의 유용성을 확인할 수 있었다. 이에, 전체 수행기간동안 평가된 2,719개 업체에 대하여 기술력, 업력, 성장유망업종별 분석을 수행하였다. 분석결과 기술력 T-4이상 등급 업체들의 신용등급 상향정도가 가장 높았으며 5년 기준 업력에 따른 기술력평가의 유효성은 미미한 것으로 파악되었다. 정책지원의 효율성차원에서 지정된 성장유망업종에 해당하는 업체들을 대상으로 분석한 결과 일반기업대비 신용등급의 상향정도가 높아 성장유망업종 지원의 유용성을 확인할 수 있었다. 향후, 은행의 업체 발굴 또는 당국의 정책수립시에 T-4이상의 기술력 우수기업, 성장유망 업종에 집중하면 자금지원 효과를 극대화할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 기업의 사회적 책임과 감사인 규모가 기업의 신용등급에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하였다. 본 연구는 관심변수를 기준으로 2005년부터 2011년까지 경실련 경제정의연구소가 경제정의기업으로 선정한 기업을 대상으로 최종표본 159개 기업/연 자료를 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, CSR 항목 중 건전성과 기업의 사회적 책임활동 총점이 높을수록 기업신용등급은 유의하게 높게 나타났다. 이러한 결과는 신용평가기관이 기업의 사회적 책임활동을 긍정적으로 평가하여 신용등급에 반영한다는 것을 의미한다. 그러나 환경보호만족도와 기업신용등급 간에는 반대의 결과가 나타났다. 둘째, CSR 활동 중 공정성과 경제발전기여도가 높고 대형감사인이 감사할수록 기업신용등급은 유의하게 높게 나타났다. 반면, 건전성이 높고 대형감사인이 감사할수록 기업신용등급은 낮게 나타나 신용평가기관이 신용등급을 평가함에 있어 CSR 활동 간에 차별적인 반응이 있는 것으로 파악된다.
대한기계설비건설협회는 입찰참가 제한을 과도하게 하는 국가공사의 적격심사 신용등급평가 기준 개선을 중점 추진과제로 선정하고 그동안 국회, 국무총리실, 기획재정부 등에 국가공사의 적격심사 신용등급평가 만점기준 하향 조정을 지속적으로 건의하여 왔다. 이에 따라 기획재정부는 규제개선 정상화 과제 이행을 위해 계약예규를 개정하고 시행에 들어갔다.
최근의 국내외 많은 기업들은 지배구조의 실패로 인해 곤경에 처하였거나 영업활동을 중단하였다. 지배구조가 취약하면 기업의 자본시장 이용이 지장을 받아, 채권자, 거래처, 종업원, 고객 등과의 경영관계에 손상이 발생할 수 있다. 이에 본 논문은 국내기업에서 지배구조가 채권자들에게 얼마나 중요하게 평가되고 있는지를 살펴보기 위해, 지배구조가 신용위험 및 신용등급 등 신용의 질에 통계적으로 유의적인 영향을 주는지에 대한 실증 분석을 수행한다. 본 논문은 구체적으로 외환위기가 종료된 2000년부터 시작하여 2010년까지 한국거래소에 상장되어 있는 기업들에 대하여 지배 대주주와 외국인 주주가 기업의 신용등급에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 순차적 프로빗 회귀모형을 사용하여 실증분석을 실시하였다. 효과적인 지배구조는 기업의 부도위험을 감소시킴으로써 신용등급을 제고시킬 것으로 기대되었다. 분석결과, 국내기업에서 지배 대주주들은 신용등급평가에 부정적인 요인이 되나 그 영향은 통계적으로 유의적이지 못하고, 외국인주주들은 통계적으로 매우 유의성 있게 신용등급평가에 긍정적인 영향을 주고 있는 것이 확인되었다. 외국인 투자자들은 국내기업의 신인도 제고에 크게 기여하고 있다고 평가된다.
2014년, 금융위원회는 기술신용평가기관(TCB, Tech Credit Bureaus)을 지정하여 기술신용평가서를 발급하게 하였고 현재까지 5개의 기술신용평가기관과 금융위원회 권고, 레벨 4에 진입한 KEB하나은행, 국민은행, 우리은행, 신한은행 등에서 기술신용평가서를 발급하고 있다. 한편, KEB하나은행의 기술평가모델은 25개의 세부평가항목으로 구성되어 있으며, 이러한 항목등급이 가중 결합되어 기술등급이 산출, 기술등급은 신용등급과 결합하여 최종적으로 기술신용등급이 산출된다. 본 연구에서는 KEB하나은행에서 2016년 하반기에 자체발급한 406건의 기술평가결과를 분석하였으며, 경영주 동업종 근무년수, 기술개발전담부서 보유여부, 기술인력, 연구개발투자금액, 인증수, 특허수를 기반으로 지표간의 상관분석 및 기술등급과의 영향력을 분석하였다. 분석결과에 의하면, 기술개발전담부서, 특허수, 연구개발투자금액 등의 정량적지표가 기업 기술등급에 상당한 영향을 끼치는 것으로 나타났으며, 특히, 기술개발전담부서 보유여부는 기술등급과 가장 높은 상관관계를 나타내고 있음을 나타냈다.
최근 우리나라는 가계신용의 급신장과 신용불량의 급증 등으로 개인 신용부문이 금융기관의 건전성 유지에 부정적인 영향을 미치고 있다. 이러한 잠재적 문제를 사전에 방지하기 위해 금융기관 등에서는 개인 신용평가에 대한 수요가 커지고 있는 실정이다. 주어진 데이터로부터의 반복적인 학습 과정을 거쳐 패턴을 분류하고 또한 모델과 학습 방법에 따라 입력변수와 목적변수의 속성이 연속형이나 이산형인 경우를 모두 다룰 수 있는 신경망 모델은 개개인의 다양하고 복잡한 데이터를 입력변수로 받아서 신용등급을 나누는데 우수한 능력을 보여줄 수 있다. 본 논문에서는 신경망 모델을 이용해 개인의 신용등급을 객관적이고 일률적으로 평가해서 등급을 나누어주는 알고리즘을 제안하고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권3호
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pp.605-615
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2017
국내 외에서 지급보증과 관련 모회사의 지원 중단으로 신용평가사로부터 높은 등급을 받았던 자회사가 법정관리에 갔던 사태로 투자자의 피해가 발생한 사례가 존재하여 이에 모기업 계열사의 지원 가능성을 배제한 기업의 자체신용도 또는 독자신용등급에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 해외자회사를 둔 국내 기업을 대상으로 판별력 분석, 등급화 분석 그리고 안정성 분석을 통해 기업 신용평가모형의 적합성검증을 실시하였으며 주요 실증분석결과 해외자회사의 부도 현황을 볼 때 부도율측면에 있어서 국내모회사보다 상대적으로 낮은 부도율을 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었고, 한국모회사가 지급보증을 하는데 있어 해외자회사보다 신용등급이 일반적으로 높은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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