The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.683-684
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2015
Project Financing (PF) is the long-term financing of infrastructure and industrial projects based upon the projected cash flows of the project rather than the balance sheets of its sponsors. However, the financial institution, the subject of financing in the case of PF in Korea, the lack of validation system of business, rather than to assess the feasibility of the project, requested a credit reinforcement to the construction company, the fact is Construction Company on loans of the employer is the guarantor or debt argument commitments accordingly. As a result, PF contingent liabilities, which are indirect debt, are triggered in the construction company, not included in the financial statements, along with the disclosure standards established according to 2009 PF contingent liabilities, and major can be a management item. In this study, PF contingent liabilities is of Pearson of the index and the PF debt ratio showing the main financial ratios and risk by classifying the credit rating and contractors Ranking of construction companies in order to analyze the impact on the financial condition of the company was performed correlation analyzes, through the Pearson correlation coefficient analysis indicated quantitative or negative relationship to derive the explicit indication.
프로젝트 파이낸싱(Project Financing, 이하PF)은 자금조달을 위한 금융기법 중 하나로 사업주의 신용도나 다른 담보 대신 프로젝트의 수익성에 기초하여 투자자로부터 자금을 제공 받는다. 하지만 국내에서 이루어지는 PF의 경우, 자금 조달의 주체인 금융기관은 사업 타당성 검증체계가 부족하여 프로젝트의 사업성을 평가하기보다 건설사에게 신용보강을 요구하며, 이에 따라 사업주의 대출채권에 건설사가 연대보증 또는 채무인수약정을 하고 있는 실정이다. 이로 인해 건설사는 PF 우발채무라는 간접적인 채무가 발생하게 되고, 이는 재무제표에 포함되지 않으나 2009년 PF 우발채무 기재의 공시기준 제정됨에 따라 주요 관리 항목이라 할 수 있다. 본 연구는 PF 우발채무가 기업의 재무상태에 미치는 영향을 분석하기 위하여 신용등급 및 도급순위 별로 건설사를 분류하여 PF 우발채무가 기업의 주요 재무비율인 유동성, 안정성, 수익성에 미치는 영향을 분석하였다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제6권1호
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pp.91-105
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2019
The paper aims to combine balance sheet analysis at the firm level with the International Monetary Fund's public debt sustainability assessment framework to assess state-owned enterprises' (SOE) leverage as a contingent liability to the public sector. Based on company data and the interest coverage ratio as a measure of debt at risk, aggregate baseline scenarios are projected to gauge the magnitude of SOE debt as a contingency. SOE's financial and debt ratios are first bootstrapped to generate firm-level distributions and then averaged into a fan chart of the economy-wide SOE contingent liability. Applied to the People's Republic of China as an example, the study finds that by the end of 2015 SOE leverage had grown to a substantial liability. However arbitrary the assumptions underlying these projections, it would appear that even if authorities had to mop up as much as 20% of SOE debt at risk gone bad, this would have been manageable at roughly 2.7% of the gross domestic product in 2016 or 5.5% by 2021. This projection framework is fully amenable to alternative assumptions and settings, which makes it a useful analytical tool to monitor contingent liabilities from non-financial corporate debt that have been building in emerging and advanced economies alike.
최근 재무제표분석을 통하여서 기업을 진단하려고 하는 다양한 학문적인 연구와 실질적인 적용이 실행되고 있다. 특히, 최근 새롭게 변경된 회계기준인 한국채택 국제회계기준(K-IFRS: Korea - International Financial Reporting Standards)에 따라서 제무제표분석에도 변화가 발생하고, 그에 따라서 기업 진단도 새롭게 변화되어야 하는 상황이 되었다. 이에 현재, 금융권에서도 관심을 갖고 있는 매출채권 처리의 변화에 따라서 발생하는 재무제표상의 진단 및 분석을 반영하여서 처리하는 새로운 진단모형의 필요성이 대두되었다. 특히, 최근 모뉴엘이라는 기업의 매출채권을 이용한 금융스캔들의 영향으로 이러한 연구가 더욱 활발하게 진행되고 있다. 매출채권은 일반적 상거래에서 발생하는 신용채권 으로서, 기업이 만기까지 보유하거나 만기 전에 양도가 가능한 금융 상품이다. 기업이 매출 채권을 할인하여 양도할 경우에 매출채권 할인을 매각거래로 처리하고, 할인료에 해당하는 금액을 매출채권처분 손실로 처리하며, 해당 거래를 우발 채무로 공시하였다. 그러나, K-IFRS 하에서는 모든 위험과 보상이 이전되지 않는 한 매출채권 할인을 차입거래로 인식한다. 이는 기업 부채의 증가로 기업가치에 영향을 미치게 된다, 이 논문에서는 매출채권 할인이 실질적으로 기업가치에 부정적인 영향을 미치는지 추정하는 지능형진단시스템을 제안한다. 본 논문에서는 매출채권 할인이 주가에 미치는 영향을 인공지능기법인 사례기반추론(case based reasoning)과 자기조직화지도 (self-organizing maps)기법을 통하여 진단 모형을 구축하였다.
본 연구의 주제는 국내자본시장관련 재무적인 측면에서 장기적인 이슈가 되고 있는 대규모기업집단(소위 '재벌')소속 계열사들의 자본구조 결정에 대한 재무적 특성요인들의 시대적 변화양태를 분석하는 것이며, 이와 관련하여, 1997년의 아시아 금융위기와 2009년 미국발 국제금융위기 등의 주요 금융 사건들의 발생에도 불구하고, 지속적이고 강건성있는 유의적 재무적 특성을 파악하는 것이 연구의 주된 목적이라고 판단한다. 이를 통하여, 국내 기업 뿐만 아니라, 향후 국내자본시장의 선진시장으로의 분류상 진입가능성과 부합하여, 점진적으로 증가될 것으로 예상되는 외국자본의 국내 직접투자 시 적정자본구조 설정에 대한 참고적 기여도도 추가적인 목적이 될 수 있다. 본 문에서는 재벌계열사들의 부채비율관련, 3가지의 가설들이 설정, 검정되었으며, 다음의 주요 결과들이 도출되었다. 첫째, 시계열자료 사용관련, 패널자료분석 결과 장부가와 시장가기준 부채비율에 영향을 주는 통계상 유의적 결정요인들로서는 수익성, 순이익의 변화도(즉, 위험도), 그리고 비부채적 법인세 감면효과 등으로 판명되었다. 두 번째 가설관련, 프로빗 모형을 이용한 재벌계열사와 비재벌계열사들의 자본구조에 영향을 줄 수 있는 차별적 구성요인들 검정관련, 수익성과 잉여현금흐름에 대한 변수들이 통계적 유의성을 보였고, 마지막 가설에서는 제조업의 수익성분석에서 전통적으로 활용되었던 '듀퐁시스템'을 부채비율 관점에서 응용하여, 이에 대한 구성요인들을 모수 그리고 비모수의 통계적 분석을 활용하여 분석한 결과, 차입금의존도(부채/자산총계) 만이 유일한 유의성을 나타낸 것으로 분석되었다.
BOT(Build-Operate-Transfer) 프로젝트 파이낸스(PF: Project Finance)는 민간이 자본조달, 건설, 그리고 운영을 맡고 운영수입에서 투자비와 수익을 회수하므로 사업의 위험으로부터 정부를 보호하며 사업자도 특수목적회사를 설립하고 부외 및 비소구 금융을 통해 자본을 조달하기 때문에 채무불이행의 책임으로부터 보호되는 특징을 지닌다. 이와 함께 BOT PF 사업의 금융구조와 특성에 의한 채무불이행위험 완화는 금융시장 경색, 새로운 국제회계기준(IFRS) 도입, 그리고 건설사의 우발채무 등과 맞물려 그 중요성이 부각되고 있으나 현금흐름의 불확실성과 여러 계약조항들이 유발하는 비대칭수익으로 인해 전통 금융 경제이론에 기반한 평가가 어려웠다. 그러므로 본 연구는 BOT PF 고유의 금융구조와 특성에 의한 채무불이행위험 완화효과의 평가를 위해 옵션가격결정 및 관련 금융 경제이론을 토대로 이론모델을 구성하고 사례를 분석함으로써 BOT 사업의 위험관리를 위한 이론적인 틀을 제시하고자 한다. 연구결과에 의하면 BOT 사업의 금융구조 및 특성이 사업자의 채무불이행위험을 완화시키며 특히 관련변수들이 수익성을 악화시키는 방향으로 변화할 때 그 효과가 증가함을 알 수 있었다.
국내 민간투자사업의 추진 방식 중 수익형 민간투자사업은 수요 위험이 존재하는 방식이다. 수요 위험이 현실화 될 경우 민간사업자는 예상보다 낮은 수입으로 인해 재무적인 어려움을 겪으며, 정부도 안정적인 사회기반시설 운영에 차질을 빚을 수 있다. 따라서 정부는 수요 위험에 따른 위험 분담 정책을 다양하게 적용해 오고 있다. 하지만 정부의 위험 분담은 수요의 불확실성으로 인한 정부의 우발채무이며, 실시협약의 문구로 표현되어 기존의 전통적인 사업평가 방식인 NPV 방식으로는 위험을 계량화 할 수 없다. 본 연구는 수요 위험 분담 정책의 하나로 2015년에 도입된 손익공유형 방식(BTO-a)을 대상으로 수요 위험을 고려한 정부의 투자위험 분담 가치를 산정하는데 목적을 두고 있다. 투자위험 분담은 금융에서의 옵션(option) 형태를 갖게 된다. 민간사업자는 수입이 감소했을 때 정부로 부터 보조금을 청구할 권리를 가지고 있으며, 반대로 정부는 일정 조건하에서 보조금을 지급할 의무를 가지고 있다. 본 연구에서는 Black-Scholes 옵션가격결정 모형을 활용하여 투자위험 분담의 가치추정 방법론을 정립하고 사례 사업을 통해 결과의 적정성을 살펴보았다. 사례 사업은 제안된 고속도로 민간투자사업을 대상으로 하였으며, 분석결과 투자위험 분담 가치는 약 120억원으로 추정되어 민간이 투자한 투자비의 약 4%를 차지하는 것으로 나타났다. 즉, 정부가 투자위험을 분담함으로써 120억원의 재정지원을 추가로 투입하는 효과로 볼 수 있다. 교통량 위험을 확률변수로 가정할 경우 사례사업에서 도출된 옵션가치는 평균이 122억원이고 표준편차는 36.7억원으로 도출되었다. 누적분포를 도출한 결과 90% 확률 구간의 옵션가치가 69억원에서 188억원의 범위에서 결정될 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 방법은 미래수요의 불확실성하에서 정부와 민간사업자가 더 나은 위험 분석과 투자위험 분담에 대한 경제적인 가치를 이해하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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