• 한국건설관리학회논문집
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• 제5권4호
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• pp.97-106
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• 2004

국내 금융기관들의 현행 건설기업 신용평가는 그 자체로서 많은 문제점을 가지고 있고 건설산업의 특성 및 건설경영의 실제에서도 많이 벗어나 있다. 본 연구는 이러한 문제점들을 해결할 수 있는 대안으로서 DCiF(discounted cash Inflow) 모델을 개발하고 이의 적용방법론을 논의한다. 또한 실증자료에 근거하여 건설기업들의 DCiF 지수를 실제로 산출하고 이를 기존의 신용평가모델들과 비교함으로써 DCiF 모델의 변별력을 검증했다. 실증분석결과를 바탕으로 건설기업 신용평가에서의 동 모델의 보다 효율적인 적용을 위한 유의점 및 대안도 제시했다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제21권5호
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• pp.64-73
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• 2020

정부는 신용평가시스템을 객관화하여 회생가능성이 있는 기업은 자금을 지원하고, 회생가능성이 없는 기업은 조기에 구조조정을 추진하는 방안을 발표하였다. 이러한 정부발표는 자본시장을 통한 구조조정의 기반을 강화하여 신속한 구조조정이 이루어질 수 있는 기틀을 마련함으로써 재무건전성이 낮은 중견건설사는 구조조정 위험에 확대될 수 있다. 본 연구는 2019년 기준으로 주택사업에 집중된 10개 중견건설사를 선정하여 은행의 재무심사기법을 통해 재무건전성을 분석하였고, 이러한 분석결과를 통해 구조조정 위험에 노출될 가능성이 높음을 확인할 수 있었다. 2020년에는 경제성장률 하락과 부동산규제 강화로 건설업 성장률이 전반적으로 하락될 것으로 판단되어 자본금 납입비율이 낮은 중견건설사는 안정적인 신용등급을 유지할 가능성이 낮아 구조조정에 포함될 가능성이 높다. 본 연구는 중견건설사가 구조조정 위험에서 벗어날 수 있도록 공신력 있는 연구기관의 자료를 활용하여 KCSI 평가모델을 설정하였고, 실무전문가 설문조사를 통해 각 항목마다 차별화된 위험비율을 나타냈다. 이러한 연구결과는 중견건설사 경영진에게 신용리스크 저감방안을 실천하도록 제언할 수 있었고, 구조조정 위험에 벗어날 수 있는 기틀을 마련하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제13권6호
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• pp.107-120
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• 2012

본 연구는 2008년 하반기 미국발 금융위기 이후 부동산 시장 침체 속에서 국내 건설기업들의 자금난의 실태를 파악하여 정책방향 설정을 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 2008년 조사와 비교해 볼 때 당시에 문제로 지적되었던 금융기관이나 신용평가와 관련된 부분들은 어느 정도 해소된 것으로 보인다. 오히려 이번에 지적된 자금사정을 악화시키는 원인으로는 공사대금의 원활한 지급, 신규 물량확보문제, 건설업에 내재된 리스크에 따른 한계, 산업의 비전 등 건설업에 내재된 자체적인 문제와 관련된 것이 많은 것으로 나타났다. 규모별로는 중견기업 불이익 문제와 지역별로는 지방의 건설기업들이 다양한 자금조달 방법에 대한 이해가 필요한 것으로 드러났다. 본 연구를 통해 건설기업의 자금조달 실태를 규모별, 지역별로 이해하여 어려움을 겪는 기업들에 대한 정책과제를 도출하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.53-61
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• 2011

정부는 1990년대 대형건축물의 붕괴사고가 잇따르고 건축물의 사고로 인한 인적, 물적 손해에 대한 보전책이 불충분하다는 지적에 따라 '국가계약법'상에 일정규모 이상의 용역이나 건설공사에 대하여 의무보험에 가입하도록 하였다. 특히 2002년에 설계 및 감리 등의 기술용역 분야를 위한 보증제도가 도입된 후 여러 운영상의 문제점이 표출되고 있으나 이에 대한 구체적인 현황 분석 및 개선방안을 마련하기 위한 연구는 매우 미흡한 상황이다. 본 논문은 델파이 방법을 사용하여 기술용역 보증제도와 관련된 주요 제도 및 운영상의 문제점을 도출하고 이에 대해서 주요 보증시장 참가자인 발주청, 용역사, 보험사의 보험업무 실무담당자를 대상으로 설문조사를 실시하여 개선방안을 도출하였다. 주요 정책적 대안으로는 신용평가에 근간을 둔 보증한도의 조정, 비효율적인 연대보증인 제도의 폐지, 제3자 인적손해의 담보범위 포함과 보험가입금액의 상향, 보험 기간의 연장 및 기타 제도정비사항을 제시하였다. 제안된 개선방안들에 대한 이해당사자간에 공감대 형성은 국내 건설 산업계의 건전한 발전으로 이어질 것으로 기대해본다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.79-99
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• 2015

부도 예측은 회계와 재무 분야에서 꾸준히 연구되고 있는 분야이다. 초기에는 주로 다중판별분석(multiple discriminant analysis)와 로짓 분석(logit analysis)과 같은 통계적 방법을 이용하였으나, 1990년대 이후에는 경영 분야의 분류 문제를 위해 많은 연구자들이 인공신경망(back-propagation neural network), 사계기반추론(case-based reasoning), 서포트 벡터 머신(support vector machine) 등과 같은 인공지능을 통한 접근법을 이용하여 통계적 방법보다 분류 성과 측면에서 우수함을 입증해왔다. 기존의 기업의 부도에 관한 연구에서 많은 연구자들이 재무비율을 이용하여 부도 예측 모형을 구축하는 것에 초점을 맞추어왔다. 부도예측에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있는 반면, 부도의 세부적인 유형을 예측하여 제시하는 것에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 수익성, 안정성, 활동성 지표를 중심으로 국내 비외감 건설업 기업들의 부도 여부뿐만 아니라 부도의 세부적인 유형까지 예측 가능한 모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 부도 유형을 예측하기 위해 두 개의 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 접근법을 제안하였다. 첫 번째 인공신경망 모형은 부도예측을 위한 역전파 인공신경망을 이용한 모형이며, 두 번째 인공신경망 모형은 부도 데이터를 몇 개의 유형으로 분류하는 자기조직화지도(self-organizing map)을 이용한 모형이다. 실험 결과를 통해 정의된 5개의 부도 유형인 심각한 부도(severe bankruptcy), 안정성 부족(lack of stability), 활동성 부족(lack of activity), 수익성 부족(lack of profitability), 회생 가능한 부도(recoverable bankruptcy)는 재무 비율에 따라 유형별로 상이한 특성을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 신용 평가 분야의 연구자와 실무자들이 기업의 부도의 유형에 대한 유용한 정보를 얻을 것으로 기대한다.