Most researches on the corporate credit rating are generally classified into the area of bankruptcy prediction and bond rating. The studies on bankruptcy prediction have focused on improving the performance in binary classification problem, since the criterion variable is categorical, bankrupt or non-bankrupt. The other studies on bond rating have predicted the credit ratings, which was already evaluated by bond rating experts. The financial institute, however, should perform effective loan evaluation and risk management by employing the corporate credit rating model, which is able to determine the credit of corporations. Therefore, in this study we present a medium sized corporate credit rating system by using Artificial Neural Network(ANN) and Analytical Hierarchy Process(AHP). Also, we developed AHP model for credit rating using non-financial information. For the purpose of completed credit rating model, we integrated the ANN and AHP model using both financial information and non-financial information. Finally, the credit ratings of each firm are assigned by the proposed method.
기업은 사회의 구성원으로서 사회적 책임을 다해야 하는 의무가 있다. 비록 기업이 사회적 책임을 완수하기 위해서 기업의 자원을 일정 부분 소비하지만 이러한 기업의 사회적 책임활동은 사회적 불평등을 해소하는데 도움을 주고 있다. 한편, 기업의 사회적 책임활동은 기업의 지속적 성장과 관련이 높을 수 있다. 많은 선행연구들은 기업의 사회적 책임활동과 기업의 지속가능성에 대해 관심을 가지고 있다. 그러나 기존의 선행연구들은 변수들간의 관계를 단순하게 선형이라고 가정하고 있기 때문에 복잡한 현실세계를 반영하지 못하는 한계점 또한 존재하고 있다. 따라서 본 연구에서는 마코브 블랭킷을 통해 변수들간 최소한의 상관관계를 도출하고 베이지안 네트워크를 통해 다양한 현실세계 속에서 변수들간의 관련성을 분석하고자 한다. 또한 본 연구에서 사용한 민감도분석은 복잡한 현실세계에서 다양한 변수들간의 변동성을 파악하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 본 연구는 기업의 지속가능성에 관심이 많은 투자자와 채권자들에게 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다. 왜냐하면, 그들은 기업의 가치에 관심이 많은데 사회적 책임활동은 기업의 가치에 긍정 또는 부정적인 영향 모두 미칠 수 있기 때문이다. 본 연구의 중요한 결과로 기업의 미래이익지속성은 당연히 영업이익과 밀접한 관련이 있으며, 기업의 지배구조가 건전할수록 기업은 안정적으로 사회적 책임을 완수하는 모습을 보였다. 그러나 기업의 규모가 크다고 하여 기업 관련 법규를 잘 준수하는 것을 아니라는 것이 나타났다. 이는 최근의 많은 기업들이 법규를 준수하지 않아 사회적 지탄을 받는 일과도 무관하지 않을 것이다. 한편, 기업의 지속가능성이 자본시장에 미치는 영향을 고려할 때 이러한 자본시장을 감독하는 관계당국도 본 연구의 결과를 활용하여 정책을 입안하거나 규정을 정비하는데 도움을 받을 수 있을 것이다.
본 논문에서는 Chebyshev 다항식을 이용한 병렬급전 구조를 가진 LMDS(Local Multipoint Distribution Service) 수신용 마이크로 스트립 배열 안테나를 제안하였다. Chebyshev 다항식을 이용한 병렬 급전 구조 마이크로스트립 배열 안테나의 설계를 위하여 Chebyshev 다항식을 제시하였고, LMDS 수신을 위해 24~26 GHz 주파수 대역 8$\times$8 배열 안테나를 제시된 배열이론에 따라 설계하였다. 제작된 8$\times$8 배열 안테나의 이득은 23.5 dBi, 대역폭 1.2 GHz, 중심 주파수 24.96 GHz, 삽입손실 -29.15 dB의 측정결과를 얻었다.
본 논문은 우리나라 국가 및 기업의 신용 리스크 네트워크를 추정하고 최근 거시경제 상황에 따른 국가-기업 및 기업-기업 간의 연결성 변화를 살펴본다. 2015년 11월부터 2022년 10월까지의 신용부도스왑(CDS) 스프레드 데이터를 이용하여 네트워크를 Graphical Lasso로 추정한 결과, 우리나라 국가 및 기업 신용리스크 간의 연결성이 유의미하게 존재한다. 특히, 수출입 및 외환 거래를 담당하는 은행 부문의 연결성이 전반적으로 높은 편이다. 통화정책 긴축 기조가 두드러진 2022년 들어서는 공통 익스포져가 확대되어 이러한 연결성이 커진 것으로 보인다.
A traditional approach to the prediction of economic and financial variables takes the form of statistical models to summarize past observations and to project them into the envisioned future. Over the past decade, an increasing number of organizations has turned to the use of neural networks. To date, however, many spheres of interest still lack a systematic evaluation of the statistical and neural approaches. One of these lies in the prediction of corporate bond yields for Korea. This paper reports on a comparative evaluation of ARIMA models and neural networks in the context of interest rate prediction. An additional experiment relates to an integration of the two methods. More specifically, the statistical model serves as a filter by providing estimtes which are then used as input into the neural network models.
한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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pp.85-91
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1998
Many of the newest network suers are gaining their fist network experience as users of the Internet. Because of the universal nature of this exciting new experience, millions of new users are driving the demand for increasingly multimedia oriented applications, especially in communication area. Since the communication via the Internet can use various media forms including audio, video and graphics, it can e very efficient communication system on the Internet, which allows Internet users to communicate, collaborate, and associate with others. Webber provides various communication services, like ACS(Audio Conference System), VCS(Video Conference System) and Virtual Space, in an integrated environment. Webber consists of Service-PUBs(Processing Unit Plug-in), which process each service, and Framework, which manages these PUPs. PUP is so highly independent of each other that it's easy to add, maintain, delete services and also optimally configure the system to user's terminal performance or network status.
Technology Management and R&D(Research and Development) have been one of the most difficult divisions for measurement and evaluation. In spite of these difficulties, the concern and importance of R&D has been dramatically increased. However, it is actually very difficult to manage more efficiently and effectively than any other departments of production, finance, marketing and so on. As criticizing the shortcomings of the traditional evaluation system in making decisions for corporate management which has only been focused on financial indices, so Kaplan & Norton has suggested the Balanced Scorecard (BSC) which can be managed Critical Success Factors(CSF) in accordance with corporate's strategy. The Analytic Network Process(ANP), though based on the Analytic Hierarchy Process, allows the decision makers to leap beyond the traditional hierarchy to the interdependent environment of network modeling. Basing on BSC, this study has developed the evaluation system for R&D which has used ANP transforming quantitative and qualitative indices to the quantifying scales in evaluating R&D.
Purpose - The purpose of this study is to predict corporate corruption in emerging markets such as Brazil, Russia, India, and China (BRIC) using different machine learning techniques. Since corruption is a significant problem that can affect corporate performance, particularly in emerging markets, it is important to correctly identify whether a company engages in corrupt practices. Design/methodology/approach - In order to address the research question, we employ predictive analytic techniques (machine learning methods). Using the World Bank Enterprise Survey Data, this study evaluates various predictive models generated by seven supervised learning algorithms: k-Nearest Neighbour (k-NN), Naïve Bayes (NB), Decision Tree (DT), Decision Rules (DR), Logistic Regression (LR), Support Vector Machines (SVM), and Artificial Neural Network (ANN). Findings - We find that DT, DR, SVM and ANN create highly accurate models (over 90% of accuracy). Among various factors, firm age is the most significant, while several other determinants such as source of working capital, top manager experience, and the number of permanent full-time employees also contribute to company corruption. Research implications or Originality - This research successfully demonstrates how machine learning can be applied to predict corporate corruption and also identifies the major causes of corporate corruption.
글로벌 경쟁의 시대에서 한 기업이 보유한 역량만으로 경쟁을 이겨나가는 것은 매우 어려운 일이다. 기업들은 서로 복잡하게 연결되어 있으며, 기업 대 기업의 경쟁이 아니라 연관된 기업들의 집합체인 공급망간의 경쟁으로 변화되었기 때문이다. 이와 같이 공급망을 형성하는 기업들이 SCM을 전략적 수단으로써 어떻게 활용하는지가 경쟁에서 중요하게 되었다. 본 연구는 SCM특성이 기업특성에 미치는 영향과 기업특성이 공급사슬 파트너십과 기업성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고 있다. SCM특성이 기업특성인 민첩성과 가시성에 유의한 영향을 미치며, 민첩성과 가시성은 공급사슬 파트너십과 기업성과에 유의한 영향을 미친다는 것을 통계적으로 검증하였다. 그리고 거의 연구가 이루어지고 있지 않았던 건설기계산업 분야에서의 SCM 활동에 대해 연구하였다는 점에서 실무적인 공헌도가 높다고 하겠다.
본 연구는 기업의 사회적 책임(CSR: corporate social responsibility)활동이 재무성과에 미치는 영향을 베이지안 네트워크를 통해 분석하였다. 본 연구에서는 선행연구에서 널리 사용되어 온 분석방법인 다중회귀분석방법의 종속변수와 설명변수간에 획일적인 선형함수만을 가정하는데에서 나오는 문제점을 극복하고자 한다. 즉, 기업의 재무성과에 영향을 미치는 경영자의 사회적 책임활동간에 존재하는 인과관계를 도출할 필요가 있다. 이는 어떤 변수가 다른 어떤 변수와 직접 또는 간접적 인과관계를 통하여 기업의 재무성과에 영향을 주는지를 의사결정자에게 알려줌으로써 보다 효과적으로 기업의 재무성과를 개선시킬 수 있도록 지원할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 일반 베이지안 네트워크 (GBN: General Bayesian Network)을 제안하고 GBN에서 유도되는 마코프 블랭킷 (Markov Blanket)을 제시한다. 본 연구는 경제정의실천시민연합 산하 경제정의연구소에서 조사한 한국의 대표적 기업 약200개의 2005년부터 2011년까지 경제정의지수(Korean economic justice institute index: KEJI index)를 기초로 실험한 결과 기업성과측정치에 따라 차이는 보이지만 건전성(CSR1_20)과 경제발전기여도(CSR7_10)는 모든 기업의 재무성과에 직접적인 인과관계를 나타내었으며, 소비자보호만족도(CSR4_7), 환경보호만족도(CSR5_10) 및 종업원만족도(CSR6_10)는 각 측정지표간의 직 간접적인 인과관계를 나타내어 서로에게 중요한 영향을 미치고 있음을 나타내었다. 또한, what-if 민감도 분석을 통해 기업재무성과에 직접적인 인과관계가 있는 변수들의 사전확률이 변할 대 사후확률의 변화를 분석하여, 본 연구에서 제안한 방법이 모두 통계적으로 유의한 결과를 제공한다는 것이 실증적으로 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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