• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.520-526
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• 2016

본 연구는 서울지역 특1급 호텔을 대상으로 2015년도 재무비율을 변수로 활용하여 표준재무비율을 산출하며, 다변량 판별분석에 의한 부실예측모형 개발 및 부실예측력 평가에 목적이 있다. 서울소재 19개 특1급 호텔의 14개 재무비율을 분석대상으로 선정하여 실증분석을 실시하였으며 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 분석결과 우수기업과 부실기업을 판별하는 7개 재무비율은 유동비율, 차입금의존도, 영업이익대비 이자보상비율, 매출액영업이익율, 자기자본순이익율, 영업현금흐름비율, 총자산회전율로 나타났다. 둘째, 7개 재무비율을 활용하여 우수기업과 부실기업을 판별하는 판별함수를 다변량판별분석에 의해 추정하였으며, 추정된 판별함수를 실제 소속집단과 예측집단으로 분류가 가능한가의 예측력 검정 결과, 예측 판별력의 정확도는 87.9%로 분석되었다. 셋째, 추정된 판별함수의 예측 판별력의 정확도 검증결과 판별분석에 의한 부실예측모형의 예측력은 78.95%로 분석되었다. 이러한 분석결과, 호텔 경영진은 호텔기업의 부실기업집단을 판별하는 7개 재무비율을 중점적으로 관리해야 함을 시사하고 있다. 또한 호텔기업이 타 산업과는 뚜렷한 재무구조의 차이와 부실예측 지표가 상이하며, 이에 호텔기업 대상의 신용평가시스템 구축 시 호텔기업의 재무적 특성을 반영한 시스템 구축이 필요함을 시사하고 있다.

• 재무관리연구
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• 제14권1호
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• pp.75-105
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• 1997

최근 수년사이 우리나라 경제의 근간을 이루고 있는 중소기업의 부도사태가 갈수륵 확산되는 양상을 보이고 있다. 이로 인해 귀중한 경제자원이 사장되는가 하면 종업원이 실직을 당하고 부도기업과 거래해온 계열 및 하청업체들도 연쇄부도에 휩싸임으로써 연관산업은 물론 지역경제 및 국가경제에까지 큰 손실을 끼치고 있다. 따라서 어떻게 중소기업의 부도를 예방하고 그 피해를 최소화할 수 있느냐 하는 문제는 초미의 관심사로 대두됐다. 본 연구는 이같은 관점에서 중소기업부실화의 효율적인 예방대책마련에 필수적인 근거자료를 제시하는데 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 설문조사를 실시하고 정책의 우선순위결정을 위한 통계적 모형인 AHP(analytical hierarchy process)모형을 이용해 설문조사내용을 분석한바, 부실화원인간의 계층적 구조가 파악되고 원인별 영향도가 계량화되고 있다. 이러한 연구결과는 부실화예방을 위한 정책의 우선순위결정이 가능함을 보여주는 것이다. 또 부실화연구에 새로운 접근방법을 구사한 점도 특기할만하다.

• 기술혁신연구
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• 제25권1호
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• pp.35-60
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• 2017

본 연구는 벤처창업기업의 대표자 기술혁신역량과 경영진의 전문화, 기술사업 투자계획의 타당성 등이 기업의 경영성과인 재무건전도와 나아가 부실화가능성에 미치는 영향에 대하여 구조방정식 모델(SEM)을 이용한 실증분석을 실시하였다. 본 연구는 2011년~2012년 2년 동안 1,419개 표본기업에 대한 기술보증기금 기술평가 전문가들의 현장평가 데이터와 기업현황 조사정보 및 재무정보 등을 활용하였으며, 설립후 7년이내 기술력 기반의 벤처기업들 속성상 '고위험 고수익'으로써 여타기업보다 부실화가능성이 높은 기업군인 점을 감안하여 이들 기업을 연구대상으로 설정하였다. 분석 결과, 대표자의 풍부한 경험과 기술지식 등 기술혁신역량과 경영진의 분야별 전문화를 바탕으로 한 체계적 조직운영, 그리고 적정규모의 기술사업 투자 재무관리 계획수립 및 합리적 추진 등을 통하여 기업의 성장성과 수익성 등 기업의 전반적인 재무건전도를 향상시키고, 나아가 단기적 부실화리스크도 감축시키는 것으로 확인되었다.

• 재무관리연구
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• 제14권3호
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• pp.263-287
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• 1997

본 연구에서는 국내은행의 위험도가 반영된 보험요율을 Merton에 의해 처음으로 제시된 예금보험요율 결정모형을 이용하여 추정하였다. 실증분석 결과에 의하면 표본은행간의 예금보험요율의 추정치에는 횡단면적 차이가 있는 것으로 나타나 표본기간 중 여러 은행들이 공격적 경영을 취함으로써 은행파산의 위험도를 높이는 도덕적 위해의 문제를 발생시켰음을 보여주고 있다. 본 연구는 상관관계 분석을 통하여 추정된 보험요율이 Moody's사의 국내은행에 대한 장기신용등급과 재무건전도등급, 그리고 은행규모, 수익성, 자본적정성, 자산건전성을 나타내는 지표들과 어떠한 관계에 있는 지를 살펴보았다. 분석결과에 의하면 Moody's사의 국내은행에 대한 장기신용등급, 재무건전도등급과 보험요율 사이에는 통계적으로 유의한 관계가 있는 것으로 나타나 추정된 보험요율이 이들 지표와 마찬가지로 위험도를 적절히 반영하는 것으로 나타났다. 또한 보험요율은 은행규모, ROA, ROE들과는 음의 관계가 있는 것으로 나타났으나, BIS기준 자기자본비율, 부실여신비율과는 양의 관계가 있는 것으로 나타났다. 그러나 자기자본비율이나 부실여신비율이 은행의 신용도나 위험도를 적절하게 반영하지 못하는 것으로 나타남으로써 이들 비율에 대한 회계방식의 개선이 요구됨을 본 연구의 결과는 보여주고 있다.

• 재무관리연구
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• 제26권2호
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• pp.113-153
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• 2009

본 논문에서는 복합금융그룹화가 해당 그룹소속 개별금융회사의 부실위험에 미치는 영향을 2003년 12월(4분기)부터 2006년 12월까지(4분기)까지 국내 복합금융그룹 및 개별금융회사의 분기별 재무자료를 이용하여 검증하였다. 검증을 위해 개별기반 부실위험측도인 Z-index와 가중규제 자본비율이 복합금융그룹소속 금융회사들과 비금융그룹 금융회사들 간에 유의적인 차이가 있는지를 통합 및 패널 회귀분석을 이용해 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, Z-index 와 가중규제자본비율을 비교 분석한 결과, 복합금융그룹 소속 금융회사들의 부실위험이 비금융그룹 금융회사들에 비해 유의적으로 낮은 것으로 나타난다. 둘째, 두 그룹 간에 나타난 부실위험의 차이는 분석기간 초기에는 유의적이지 않지만, 최근으로 올수록 유의성이 높아진다. 셋째, 개별금융회사의 부실위험에 대해 소속된 금융그룹의 대형화, 다각화 및 그룹화 지표가 유의적으로 영향을 미치는 것으로 나타난다. 먼저 그룹화 효과의 경우 비록 단변량 비교에서는 복합금융그룹의 부실위험이 낮게 나타나지만, 부실위험에 영향을 미치는 다른 요인들의 효과를 통제하는 경우 개별금융회사의 그룹소속여부는 해당금융회사의 부실위험에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타난다. 그러나 이러한 부정적인 영향은, 해당복합금융그룹의 대형화 및 다각화 특성으로 인해 다소 완화되는 것으로 나타난다. 따라서 단일변량분석에서 드러난 복합금융그룹의 낮은 부실위험은 주로 해당그룹의 대형화로 인한 규모의 경제효과와 다각화에 따른 범위의 경제효과로부터 비롯되는 것으로 판단된다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제26권2호
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• pp.179-208
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• 2004

1997년에 발생한 경제위기 이후 정부는 원활한 부실기업 정리를 촉진하기 위해 기업 간 합병 및 인수(M&A)와 관련한 많은 규제를 완화하였다. 이는 시장메커니즘에 의해 주도되는 M&A의 활성화가 정부에 의해 주도되는 다른 기업구조조정 수단들보다 효율적인 방식일 수 있다는 믿음에 기초한 것이었다. 본 연구는 지금까지 여타 실증연구에서 사용되지 않았던 공정거래위원회의 기업결합 신고자료를 토대로 기업구조조정을 위한 국내 M&A 시장의 특성을 파악하고 경제위기 이후 부실기업 구조조정에 있어서의 M&A의 역할에 대한 실증적 평가를 시도한다. 이를 위해 본 연구에서는 다음의 세 가지 실증분석을 수행하였다. 첫째, M&A의 대상기업이 되었던 부실기업의 재무적 특성을 분석하여 기업구조조정과 관련된 M&A 시장의 전체적인 특성을 파악한다. 둘째, 수익성 및 효율성지표에 대한 분석을 통해 부실화된 M&A 대상기업들의 성과가 M&A 거래 이후 실제로 개선되었는지의 여부를 분석한다. 셋째, M&A 대상기업들이 사후적으로 부실화될 확률이 감소하였는지의 여부를 분석한다. 이러한 실증분석의 결과들은 재무적으로 곤경 상태에 있는 부실기업을 대상으로 한 M&A 거래가 M&A 대상기업의 기업성과를 개선시키는 데 어느 정도 효과가 있음을 시사하고 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1207-1216
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• 2015

본 연구는 기업신용평가모형 중 재무모형을 개발하는데 있어 여러 조건들의 기준값을 변화시킴에 따라 모형 성능이 어떻게 달라지는지 확인하고 자료의 특성에 맞는 조건을 제안하는데 목적이 있다. 기준값의 변화에 따른 모형의 성능은 정확도비를 기준으로 측정하고, 반복적인 절차를 간편하게 하기 위해 SAS/MACRO를 활용하였다. 재무비율을 구간에 따라 점수화한 신용평점모형과 유의한 재무비율로 로지스틱 회귀모형을 사용한 부실예측모형으로 구성되는 재무모형에서 기준값의 변화에 따른 성능 비교 결과, 부실예측모형이 신용평점모형보다 좋은 것으로 나타났다. 기업규모에 따른 특성비교에서는 재무제표의 신뢰도가 높고 비재무적인 요소에 영향을 적게 받는 대규모 기업에서 모형의 성능이 좋을 뿐만 아니라 재정학적인 의미가 뛰어난 통계모형이 만들어지는 것을 확인할 수 있었다. 규모가 작아질수록 부실예측모형과 신용평점모형의 성능 차이가 커지는 것과 이상값이 많아져서 모형의 안정성이 떨어지는 것을 알 수 있었다.

• 재무관리연구
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• 제24권2호
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• pp.113-145
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• 2007

본 논문은 1998년부터 2000년까지 워크아웃으로 지정된 44개 상장기업들을 대상으로, 주거래은행의 부실기업에 대한 출자전환이 워크아웃 대상기업의 회생가능성 뿐만 아니라 은행경영자의 대리문제 유인에 따라 실행되었을 가능성을 실증분석하였다. 실증분석결과, 출자전환이 이루어진 기업들은 대개 기업규모가 크면서 주거래은행의 건전성이 양호하지 못한 경우에 이루어졌으며, 이들의 구조조정 성과 역시 성공적이지 못했던 것으로 분석되었다. 출자전환 결정요인에 관한 로짓분석에서 부실규모가 크고 거래은행의 건전성이 불량할수록 출자전환의 가능성이 높았던 것으로 드러났다. 구조조정의 성패결정요인에 관한 분석결과에서는, 기업규모가 클수록 구조조정시 실패할 가능성이 컸지만, 은행건전성이 우량할수록 부실기업의 회생가능성에 대해 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 출자전환여부와 은행건정성에 따른 부실기업 구조조정의 성과개선에 대한 분석결과에서도, 우량은행이 주도한 구조조정의 경우에는 출자전환한 기업의 사후성과개선이 두드러진 반면, 부실은행이 주도한 경우에는 정 반대의 결과를 보였다. 따라서 본 연구의 분석결과는 1998년 이후 진행된 국내부실기업의 구조조정과정에서 부실은행 경영자가 경제적 요인이 아닌 대리적 동기에 의해 출자전환을 선택했을 가능성이 매우 높았음을 시사한다. 그리고 이러한 분석결과는 구조조정 당시에는 출자전환기업의 재무상황이 열악하지만 구조조정 이후에는 성과가 좋아진다는 James(1995)의 주장과 국내출자전환기업의 사후성과가 더욱 악화된다는 박경서 외 2인(2002)의 주장간 차이의 원인이 주로 부실은행 경영자에 의한 대리 문제에 있었음을 의미한다.

• 재무관리연구
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• 제19권2호
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• pp.111-134
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• 2002

본 연구에서는 건설업종에 특화된 신용평가 모형을 개발하여 건설업종에 대한 부도 예측력를 제고하고자 하였다. 건설업은 여타 업종과는 다른 재무적 특성을 지니고 있다. 특히, 재무적 안정성이 취약하고 자산의 대부분이 매출채권, 재고자산으로 구성되어 유동성이 극히 낮은 실정이다. 본 연구는 이러한 건설업종의 특성을 충분히 감안한 신용평가 모형을 개발하고자 한것이다. 신용평가 모형 중 그 현실적 유용성이 높아 많이 이용되어 오던 신용평점 모형을 개발하였다. 총 2,475개 건설업체를 대상으로 모형구조 및 각종 계량지표 및 비계량지표에 대한 분석을 주로 평균차이 검증과 로짓분석에 의거 선정하였다. 그 결과 새로운 신용평점 모형은 매출액 경상이익률, 총 현금흐름 대 차입금 비율 등 9개의 재무지표와 5분류의 비재무지표로 구성되었다. 이 모형을 기존의 신용평점모형과 비교한 결과 신규모형의 변별력이 높은 것으로 나타났다. 본 연구가 제시한 신용평점모형과 그 개발 방법이 향후 금융기관들의 부실을 줄이고 결과적으로 수익성을 개선하는데 일조하리라 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.354-357
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• 2018

본 연구의 목적은 저축은행 부실에 영향을 미치는 주요 변수를 선정하고, 기존 전통적인 통계기법에 국한된 국내 부실 예측 연구를 벗어나 기계학습을 활용하여 부설 예측모형에 대한 성능을 향상시키는 것이다. 이를 위해 본 연구는 2010년부터 2014년까지의 부실저축은행 297개사와 건전 저축은행 88 개사의 재무정보 1,5067개 분기자료를 기반으로 로지스틱회귀분석 뿐만 아니라, ANN, SVM 및 Decision Tree와 같은 알고리즘을 이용하여 보다 정교한 부실 예측 모형을 개발하고 활용함으로써 금융기관에 대한 리스크 상시 감시를 통해 부실을 사전에 예방하고 시장의 안정화 및 금융질서를 유지함을 목적으로 하고 있다.