ESG 등급과 신용등급을 혼합한 기존 연구가 희소하였는데, 본 연구는 메타프론티어 분석을 통해 ESG 등급, 신용등급 그리고 ESG 등급과 신용등급을 동시에 고려한 혼합등급에 있어 우량 그룹과 비우량 그룹 간의 효율성을 비교하였다. 메타프론티어 분석을 이용하여 한국내 상장 제조업체 143개 회사에 대해 KCGS가 그 회사들에게 부여한 ESG 등급과 한국의 3대 신용평가회사가 부여한 신용등급을 기준으로 우량 그룹과 비우량 그룹 간의 효율성을 비교하였다. 본 연구의 결과로서, 첫째, 우량 혼합등급 그룹의 메타효율성은 가변수익규모(VRS) 가정 하에서 비우량 혼합등급 그룹에 비해 통계적으로 효율적이었다. 둘째, 우량 ESG 등급 그룹은 비우량 ESG 등급 그룹에 비해 상대적으로 규모비효율 비중이 더 높았다. 셋째, 규모의 경제 측면에서 우량 신용등급 그룹은 비우량 신용등급 그룹에 비해 규모수익체감(DRS) 비중이 더 높았다. 이 연구는 지속가능경영에 관심을 가지고 있는 기업들이 ESG 경영을 하는 데 도움을 줄 것이다.
회사채 신용 등급 예측 모형에 대한 연구는 신용 평가 기관이 회사채 신용 등급 평가에 사용될 것이라 예상 되는 여러 재무적 특성 변수들을 기반으로 진행되었으며 선형 회귀 모형(linear regression), 순위 로짓(ordered logit), 순위 프로빗(ordered probit), 서포트 벡터 기계(support vector machine), 랜덤 포레스트(random forest) 등 다양한 모형들을 적용하여 개발되었다. 하지만 기존 연구들에서 고려한 회사채 신용 등급은 연구에 따라 5등급에서 20등급까지 다른 등급 구간을 적용하였으며 분석에 이용된 표본 자료의 기간 및 대상도 상이하여 예측 성능의 공정한 비교에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 2013년부터 2017년까지의 회사채 신용 등급 자료와 기존 연구들에서 사용된 재무 지표들을 통합하여 기존에 발표된 예측 모형들을 동일한 자료에 적용하고 예측 성능을 비교하였다. 추가적으로 Elastic-net 벌점화 회귀 모형 및 순위 로짓, 순위 프로빗 모형을 적합하여 LASSO 벌점이 선택됨을 확인하였으며 LASSO 벌점을 고려한 예측 모형이 대응하는 기존의 예측 모형들보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다. 본 연구의 수행 결과, 랜덤 포레스트를 이용한 예측 모형이 15등급 기준 검증 자료에서 정확한 등급 예측률이 69.6%로 다른 모형과 비교하여 높은 예측 성능을 나타내었다.
본 연구는 벤처 또는 기술 기반 중소기업을 대상으로 기업의 신용등급에 영향을 미치는 요인을 분석하고 그 시사점을 제시하고자 하였다. 요인분석 결과에 따르면 벤처 기술 지향형 중소기업이 신용등급의 수준을 높이기 위해서는 기존의 재무적 성과만이 아니라 경영일반, 마케팅 및 인적자원관리, 연구개발, 생산 및 품질관리 등의 다양한 경영활동을 효과적으로 관리해 나갈 필요가 있음을 시사한다. 본 연구의 결과는 향후 벤처 기술 기반 중소기업의 경영성과 및 정부지원 사업의 정책적 효과를 평가함에 있어서 유용한 정보가 될 것으로 기대한다.
서브프라임 모기지 및 구조화 상품 등에 대한 부정확한 신용등급은 최근 금융위기 확산의 주요 요인으로 지적되고 있다. 본 논문은 신용평가노력을 관찰할 수 없는 숨겨진 행동모형(hidden action model)을 통해 신용평가회사의 행태 및 규제에 대한 분석을 시도하여 현재 논의되고 있는 신용평가기능 개선을 위한 논의에 보완적인 기여를 하고자 한다. 분석 결과, 도덕적 해이가 존재하면 신용평가노력이 관찰 가능하지 않음으로 인해 사회적으로 최적인 수준보다 낮은 수준의 신용평가노력을 기울임을 확인하였다. 경쟁 및 평판효과를 고려한 확장된 모형의 경우에도 신용평가회사에 사회적으로 최적의 유인을 제공하는 데는 한계가 존재한다. 그리고 부수업무의 존재는 신용평가회사의 노력수준과 사회적 최적 수준 간의 괴리를 확대함을 확인하였다. 따라서 경쟁과 평판에 의한 규율이 불완전한 경우 신용평가회사에 대한 감독 및 잘못된 정보의 제공에 따른 책임의 부과가 필요하다
신용전이행렬을 추정함에 있어서 국내의 등급전이자료의 축적이 부족한 점을 극복하기 위하여 외국의 신용평가기관(무디스)의 전이행렬자료와 국내의 신용등급 부여자료를 이용하여 경험적 베이지안 추정방법에 의한 전이행렬을 도출하고, 이 전이행렬을 다른 전이행렬과 비교해보기 위하여 전이행렬의 동적인 요소를 평균전이확률의 개념으로 표시할 수 있는 특성척도를 개발하여 신용전이행렬의 시계열 특성과 통계적 특성을 비교한다. 시계열자료의 척도는 베이지안 추정행렬이 안정적임을 보여주는 반면 국내 행렬은 시간적으로 변화의 폭이 크고 무디스나 베이지안 행렬보다 상대적으로 인접전이의 비율이 높게 나타났다. 붓스트랩 검정을 통하여 세 가지 추정방법이 통계적으로 유의한 차이가 있음을 보이고 베이지안 행렬이 무디스 자료보다는 국내자료에 더 많은 영향을 받았음을 유추할 수 있다. 신용등급 전이에 따른 포트폴리오의 가치변화를 고려하는 몬테칼로 시뮬레이션을 통하여 신용 VaR를 구하여 비교하였다. 국내 전이행렬의 경우에 평균은 가장 크고 신용위험도 가장 큰 값을 보였다. 시뮬레이션에서도 베이지안 추정에 의한 결과가 국내자료에 의한 결과와 더 가깝다는 것을 알 수 있다.
최근 IT 기술의 발전과 더불어 금융 시장에서의 불확실성이 증대되는 상황에서 기업 신용등급 평가의 중요성을 인식하고, 이를 개선하기 위한 새로운 접근 방식으로 딥러닝 모델인 TabNet을 제안한다. 이에 본 연구에서는 TabNet을 활용하여 기업 신용등급을 예측하고, 이의 예측 성능을 기존 머신러닝 방법론과 상세하게 비교한다. 한국의 주요 증권시장에 상장된 기업들의 재무 데이터를 기반으로 TabNet 알고리즘을 적용하여 신용등급 예측 모델을 구축하고, 다양한 머신러닝 모델과의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과, TabNet 모델은 Precision 0.884, F1이 0.895로 기존의 머신러닝 모델들보다 우수한 성능을 보였으며, 고위험 기업을 저위험 기업으로 잘못 분류하는 경우가 다른 머신러닝 모델보다 적어 TabNet의 우수성을 확인하였다. 이는 TabNet이 기업 신용등급 예측에 있어 효과적인 도구로 활용될 수 있으며, 금융기관의 신용 위험 관리 및 의사 결정 과정을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.
기술력 기반의 중소벤처기업에 대한 기술금융 지원을 위해 정부는 2014년 7월부터 기술보증기금 및 일정 자격을 갖춘 민간 기술신용평가사에게 일종의 기술력 등급평가인 기술신용평가를 실시하여 은행의 여신에 활용토록 하였다. 본 논문에서는 최근까지의 기술신용평가 현황 및 한국신용정보원에서 축적하고 있는 기술평가 관련 가용 지표들에 대한 선행 연구를 개략적으로 살펴본 후 기술평가등급점수에 유의적인 영향을 미치는 지표(indicator)를 통상적인 다중회귀기법으로 탐색할 것이다. 본 논문의 관심 대상인 지표 별 등급 영향도와 모형의 적합도는 대표적인 기계학습 분류기(classifier)인 일반화가속모형(Generalized Boosting Model; GBM)을 적용하여 분석하였는 바, 주요 지표를 독립변수(feature)로 투입하여 지표의 상대적 중요성 및 분류 정확도를 산출하였다. 분석결과 회귀모형과 기계학습 모형 간 지표별 상대적인 중요도는 크게 차이나지 않는 것으로 분석되었으나, GBM 모형의 경우 회귀모형에 비해서 이노비즈인증, 연구소 및 연구개발전담부서 보유, 특허등록건수, 벤처확인 지표 등 기술개발역량이 상대적으로 기술등급에 더 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권3호
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pp.407-417
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2010
신BIS협약에서는 자본적정성 규제에 있어서 자율성 확대를 위해 내부등급시스템을 허용하였고, 이에 따라 시스템의 적합성 검증의 중요성을 더욱 강조하게 되었다. 적합성검증은 양적 질적 검증으로 나뉘며 이 때 양적 검증은 변별력, 안정성, 등급의 계량화로 구별된다. 본 논문에서는 양적 검증의 등급의 계량화 중 신용등급 변화 검정기법에 대하여 연구하려고 한다. 등급의 계량화 검정은 등급별로 추정된 부도율과 실제 부도율과의 차이를 검정하는 방법으로 한 시점에 대한 검정으로 이항검정과 카이제곱검정, Brier score, 신호등 검정이 있고, 여러 시점의 정확성을 검증하는 방법으로 정규성 검정, 확장된 신호등 검정이 있다. 신용평가시스템의 정확성을 높이고, 현실 상황에 반영이 가능하려면 상관관계를 고려하지 않을 수 없다. 본 논문에서는 부도상관관계를 고려한 확장된 신호등 검정을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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