• 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 Korean Journal of Financial Studies
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• v.6 no.1
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• pp.93-117
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• 2000

본 논문의 목적은 1991년부터 1996년까지 부실이 된 상장기업 41개사와 이에 대응하는 118개 건전기업의 표본을 가지고 주요 재무정책변수를 이용하여 로짓분석에 의한 기업부실예측모형을 구축하는데 있다. 본 연구에서는 기존연구와는 달리 이론적으로 타당하고 재무경영자의 관심대상인 투자정책변수, 자본조달정책변수 및 배당정책변수를 가장 잘 반영한다고 판단되는 12개의 재무비율을 사전적으로 선정하였다. 이들 12개의 재무비율에 대해 부실기업과 건전기업을 가장 잘 판별할 수 있는 재무비율을 선정하기 위하여 프로파일 분석과 두 표본 t검정을 하였다. 그 결과 투자정책, 자본조달정책, 그리고 배당정책을 대표하는 변수로 자기자본순이익률, 총자본부채비율 및 배당율이 각각 채택되었다. 그리고 현금흐름변수를 추가하였다. 이 네 변수를 이용하여 로짓분석을 실행하였다. 먼저 부실 1년전부터 부실 5년전까지 각 연도별로 부실예측모형을 추정하였다. 부실 1년전의 추정모형에 의하면 총자본부채비율을 제외한 모든 계수의 부호는 (-)로 모두 기대했던 대로 나타났다. 전체적으로 볼 때 부실 4-5년 전에는 자기자본순이익률과 총자본부채비율이 기업부실에 유의한 영향을 주나 부실전 3년간은 현금흐름과 배당률의 크기가 부실에 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구는 부실예측모형을 기업의 재무정책적인 관점에서 추정하였다는 데 그 의의가 있다고 할 수 있다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.16 no.1
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• pp.33-59
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• 1999

본 연구는 부실기업의 갱생에 있어 중요한 요인인 청구권자들 사이의 정보불균형 및 이해갈등 문제에 초점을 맞추어 부실채권 정상화를 위하여 채권자주도로 시도되는 M&A의 성공여부에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 분석하였다. 로지트(logit)모형에 의하여 M&A의 성공여부를 회귀분석한 결과, '청산가치비율'(+)은 1%의 유의수준에서, '구경영진 부실경영책임여부 가변수'(-)와 '파산이후 순이익 정리계획안 계획대비 달성률'(+)은 5%의 유의수준에서 관련성을 가지는 것으로 나타났다. 그리고 '광고연구개발비율'(+) 및 '파산이후 매출액증가율'(+)은 1%의 유의수준에서 관련성을 가지는 것으로 나타났다. 따라서 채권자가 주도하는 M&A의 성공요인으로 파산전후 청구권자들 사이의 정보불균형 문제가 적은 부실기업일수록 그리고 '광고연구개발비율'이 높은 부실기업으로서 상대적으로 무형적인 자산의 가치가 높고, 전문적인 제품을 생산하는 기업은 M&A의 성공 가능성이 높은 것으로 나타났다. 또한 부실기업에 대한 부채조정 등 재무구조의 변화에 따라 '파산이후 매출액증가율'이 높은 기업일수록 M&A의 성공가능성이 높다고 추론할 수 있을 것이다 그러나 '담보권 있는 금융기관 수 비율'(+), '금융비용부담률'(-)과 '대주주지분율'(-) 등은 비유의적인 것으로 나타나서 부실기업의 부채조달내역의 우선권 구조, 재무구조 불안정성 및 소유구조 등은 M&A의 성공여부와 관련성이 거의 없는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA： multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.15 no.1
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• pp.223-243
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• 1998

본 연구는 부실기업의 예측여부에 따른 금융기관의 주가 반응을 분석하였다. 1991년부터 1996년까지 관리종목에 편입된 종목중 40종목을 연구대상으로 선정하였다. 부실기업의 예측은 부실예측모형과 전문신용평가기관의 신용등급을 이용하여 판단하였다. 연구결과에 따르면 기업부실 공시시 금융기관 주식의 초과수익률은 전반적으로 부의 값을 갖는 것으로 분석되었다. 즉, 주가반응의 크기에는 정도의 차이는 있지만 부실예측 여부에 관계없이 기업부실은 금융기관 주가에 악영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 살펴보면 신용등급에 의해 부실이 예측되는 경우에 비해 부실이 예측되지 못한 경우에 주가반응이 크고 유의적으로 나타났다. 그러나 부실예측모형을 이용한 경우에는 부실이 예측된 경우의 주가반응이 예측되지 못한 경우에 비해 크게 나타났다. 이러한 결과는 부실예측모형의 부정확성 또는 예측모형에서 사용된 회계자료의 부정확성에 기인한 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.14 no.1
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• pp.119-158
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• 2008

본 연구에서는 복합금융그룹의 부실위험을 그룹전체기반 측도로 측정하는 방법론을 비교하고 국내 복합금융그룹의 자료를 이용하여 실증분석한다. Joint Forum(2001a) 방법은 연결기준을 사용하여 그룹내 자본의 중복요소들을 상계한 후 필요자본 대비 자기자본비율을 구한다. 신BIS 규제자본 방법은 Vasicek(1987)의 점근적 단일위험 모형을 가정하여 자산의 전체기반 위험을 측정하고 연결기준을 사용하여 자본의 중복계상을 배제하여 측정한다. 개별 경제적 자본 방법은 개별 경제적 위험을 수준별로 합산하여 전체기반 경제적 자본을 빌딩블록 방식으로 합산한다. 경제적 자본 방법은 위험 측정시 겪게 되는 극단적 손실 문제와 결합분포의 비대칭성을 반영할 수 있는 방법을 측정시 포함시킬 수 있다. 국내 복합금융그룹의 자료를 이용하여 실증분석을 한 결과, 첫째, 개별 재무지표에서 복합금융그룹 소속회사들의 ROA, ROA 변동성 그리고 총자산 대비 자기자본비율이 우량한 것으로 나타났다. 특히 가장 비중이 큰 은행산업에서 위 개별 재무지표는 복합금융그룹 소속회사에서 우량하게 나타난다. 둘째, 그룹전체기반 위험자본 측도로서 필요자본 대비 자기자본 비율과 연결기준 BIS비율을 살펴본 결과 은행계열 금융그룹의 부실위험이 낮은 것으로 판단된다. 전체적으로 국내 복합금융그룹의 부실위험은 높지 않은 것으로 판단된다. 이상의 결과를 바탕으로 복합금융그룹에 대한 리스크상시감시방안에의 시사점을 살펴보면, 첫째, 복합금융그룹 소속 금융회사에 대한 리스크 평가시 그룹전체기반 부실위험평가를 반영하여 이를 측정할 필요가 있다. 둘째, 권역별로 통일된 리스크감시를 위해 권역별 자기자본규제의 형평성을 제고할 필요가 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.12
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• pp.123-130
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• 2007

The purpose of this paper is to capture risk profiles of smaller-sized Korean firms $vis-{\grave{a}}-vis$ larger-sized firms during the Asian financial crisis. For this purpose, risk profiles are provided by estimating expected default risks and by tracking how these have changed during this period with respect to their magnitude, volatility, and sensitivity measures. Methodology used in this study employs the Black-Scholes-Merton model for producing estimates of default risks. And the conventional trans-log function is utilized for obtaining sensitivity measures of the estimated default risks. According to empirical evidence obtained here, it is revealed that contractions of corporate loans associated with IMF austerity policy was the main factor responsible for the drastic change in the default risk profile of Korean firms after occurrence of the Asian financial crisis.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.21 no.11
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• pp.13-27
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• 2023

This study aims to contribute to the reduction of the failure rate and social costs resulting from business failures by analyzing factors that affect the insolvency of social enterprises, as the role of social enterprises is increasing in our economy. The data used in this study were classified as normal and insolvent companies among social enterprises (including prospective social enterprises) that were established between 2009 and 2018 and received credit guarantees from credit guarantee institutions as of the end of June 2022. Among the collected data, 439 social enterprises with available financial information were targeted; 406 (92.5%) were normal enterprises, and 33 (7.5%) were insolvent enterprises. Through a literature review, eight non-financial factors commonly used for insolvency prediction were selected. The cross-analysis results showed that four of these factors were significant. Logistic regression analysis revealed that two variables, including corporate credit rating and the personal credit rating of the representative, were significant. Financial factors such as debt ratio, sales operating profit rate, and total asset turnover were used as control variables. The empirical analysis confirmed that the two independent variables maintained their influence even after controlling for financial factors. Given that government-led support and development policies have limitations, there is a need to shift policy direction so that various companies aspiring to create social value can enter the social enterprise sector through private and regional initiatives. This would enable the social economy to create an environment where local residents can collaborate to realize social value, and the government should actively support this.

• 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.