과거 IMF 외환위기와 서브프라임 금융위기는 그 발생의 기원이 다를지라도 거시경제의 변동성에 크게 영향을 주었다. 이는 전체 산업에 상당한 영향을 미쳤을 뿐 만 아니라, 건설산업을 영위하는 개별 건설기업의 경영환경과 밀접하게 연계되어 많은 부실기업들을 양산하였다. 실제로 거시경제변동 전후 건설기업의 부실화 정도는 급격한 변화과정을 겪게 되며, 충격에 대한 반응 또한 기업별로 차이가 존재한다. 따라서 본 논문은 과거 IMF 외환위기와 최근 서브프라임 모기지 사태라는 거시경제변동 상황 하에서 건설기업 부실화의 변천과정을 확인하는데 그 목적이 있다. 거시경제변동 전후에 건설기업의 부실화 정도를 분석하기 위해 KMV 모형을 사용하여 예상부도확률(Expected Default Frequency)을 추출하였으며, 분석에 사용된 건설기업의 표본은 부실기업 20개, 정상기업 20개로 구성하였다. 분석결과 서브프라임 금융위기가 상대적으로 외환위기보다 건설기업에 더 큰 충격을 준 것으로 판단되며, 이는 거시경제 충격 이전의 건설시장의 상황과 관계가 있을 것으로 예상된다. 또한 부실기업과 정상기업을 비교해 보았을 때, 정상기업의 회복속도가 더 빠른 것으로 분석되었다. 이는 정상기업과 부실기업의 내부 사업역량차이에 의해 작용한 것으로 판단된다. 결과적으로 KMV 모형을 활용하여 건설기업의 부실화정도를 시간 흐름에 따라 측정하는 것이 가능함에 따라 각 시기별 부실화의 속성을 유추할 수 있을 것으로 판단된다. 이는 개별기업의 재무구조 개선 효과 및 투자자의 투자지표로 활용할 수 있음은 물론이며, 리스크 매니지먼트 관점에서 의사결정지표로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 블랙-숄츠 옵션가격결정이론을 토대로 개발된 KMV 모형을 활용하여 건설업체 예상부도확률(Expected Default Frequency; EDF)을 측정하여 건설업체 경영상태 변동 특성을 건설업체 규모별로 비교분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 시공능력평가순위 50위권 내에서 국내에 상장된 건설업체 중 28개 업체를 선정하여 상위 14개 업체, 하위 14개 업체로 구분하여 분석에 활용하였다. KMV 모형을 통해 예상부도확률을 측정하기 위해서는 자산가치와 자산가치변동성, 채무불이행점(Default Point)을 먼저 산출하고 이를 기초로 부도거리(Distance to Default)를 측정하여 최종적으로 예상부도확률을 측정하였다. 또한 본 논문에서는 예상부도확률을 2001년 1분기부터 2010년 4분기까지 분기별로 측정하였다. 분석결과 선험적으로 인지하고 있듯이, 대규모 회사가 중소규모 회사보다 재무적으로 건전함을 확인할 수 있었다. 중소규모 회사의 경우 경영상태 변화 추이가 경기변동과는 매우 둔감하게 나타났다. 즉 상대적으로 규모가 작은 회사는 열악한 재무환경이 지속적으로 유지됨을 확인할 수 있었다. 또한 대규모 회사의 경우 전반적으로 중소규모 회사보다 재무적으로 안정적이었지만 경기에 매우 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 이에 따라 급격한 경기변동이 발생했을 때 중소규모 회사보다 체감적으로 재무상황이 급격히 나빠지는 것을 확인할 수 있었다.
주수급자 역할을 하는 건설기업의 부실화는 발주자에게 공사계약 미이행에 따른 피해를 초래할 수 있고, 전문건설업체 및 자재공급업체의 재무건전성에 악영향을 줄 수 있다. 건설업은 프로젝트를 수주하고 진도에 따라 기성을 받는 현금흐름의 재무적 특성이 존재하고, 사업 진행 중의 부실화는 투입한 자금의 손실로 이어질 수 있으므로 건설업체의 부실화 예측은 중요하다. 국내 건설업체의 부실화 예측은 90년도 초 미국에서 개발된 KMV (Kealhofer McQuown and Vasicek)사의 KMV모형으로 수행되는 경우도 있지만, 이 모형은 일반적인 기업 및 은행의 신용위험 평가에 개발되어져 건설기업 예측력에는 부족함이 있다. 또한, KMV값의 부도확률 예측력에 대해서는 분석대상의 기업수 및 데이터의 부족으로 의문점이 지속적으로 제기되고 있다. 따라서 이러한 의문점을 해결하기 위해 기존 부도예측확률모형에 베이지안 확률적 접근법(Bayesian Probabilistic Approach)을 접목하고자 한다. 베이즈 통계학의 사전확률(Prior Probability)만 적절하게 예측가능하다면 적은 정보라도 증거에 대한 조건부 획득으로 신뢰성 있는 사후확률(Posterior Probability)을 예측할 수 있기 때문이다. 이에 본 연구에서는 기존 부도예측확률모형에 베이지안 확률적 접근법을 활용하여 예상부도확률(Expected Default Frequency, EDF)을 측정하고, 기존 모형의 예상부도확률과 비교하여 정확성을 예측하고자 한다.
This paper was carried out to prove the relation between static loads acting on the sluice(hydrostatic) and dynamic loads (additional loads) arising from opening or closing of sluice, through measuring the operation of shell-type roller gate by using the method of measuring of the completely opening water gate, as measured from one excitation state, it was confirmed to be capable of measuring the natural frequency reliable measurement results. Throughout the test, we prove that it's a reasonable way to estimate the default margin of safety when calculated by dividing the sum of the hydrostatic stress to the maximum stress and additional stress. The application of this paper's safety estimation method can be utilized as the basic data for the systematic and rational maintenance management of dams and submerged weirs in the future, and it is expected that this study can bring forth.
본 논문에서는 건설경기가 규모별 건설업체 부실화에 미치는 영향을 벡터오차수정모형(VECM : Vector Error Correction Model)을 통해 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 먼저 KMV(Kealhofer, McQuown and Vasicek) 모형을 기반으로 산출하는 예상부도확률을 건설업체 부실화를 나타내는 대리변수로 정의하였다. 본 논문에서는 규모별로 예상부도확률을 측정하기 위해서 건설업체 상장기업 중 30개 업체를 선정하여 규모별로 상위 15개와 하위 15개로 구분하였다. 건설경기 변화를 대리하는 변수로 주거용, 비주거용, 토목용 건설수주액을 활용하였다. 각 변수들의 시계열 데이터는 한국상장회사협의회의 TS2000과 통계청 자료를 통해 확보하였다. 분석기간은 2001년 2분기부터 2015년 4분기까지로 설정하였다. 먼저 규모별 건설업체의 예상부도확률을 산출한 결과, 일반적으로 알려진 바와 같이 대형 건설업체가 상대적으로 규모가 작은 건설업체보다 부실화 정도가 낮은 것으로 확인되었다. 하지만 벡터오차수정모형을 기반으로 한 충격반응분석 결과 대규모 건설업체가 경기 변동에 더욱 민감하게 반응하며, 특히 대규모 건설업체 경영상태 변화에 주거용 건설시장 변화가 주요 요인인 것을 확인할 수 있었다.
타 산업들과의 연계성이 강한 건설업체가 도산할 경우 타 산업시장의 경기악화를 초래할 수 있어, 시장 환경 변화에 따른 건설업체의 부실화 예측모형 연구가 중요하게 다뤄지고 있다. 하지만 건설업체 부실화 예측에 앞서 부실화에 기인하는 요소에 관한 연구가 선행되어야 함에도 불구하고 이와 같은 영향 변수들에 대한 연구가 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 건설업체 포트폴리오의 큰 비중을 차지하는 주택시장 변화가 규모별 건설업체의 부실화에 미치는 영향을 벡터오차수정모형을 통해 분석하고자 한다. 이에 건설업체를 규모별로 2011년 시공능력평가순위 50위권 기업 중 상위 10개와 하위 10개로 구분하였으며, 각 업체의 부실화를 나타내는 예상부도확률을 KMV 모형을 통해 측정하였다. 주택시장의 변화를 대리하는 변수로 2001년부터 2010년까지의 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 전세매매가격비율을 활용하였다. KMV모형을 활용하여 규모별 건설업체의 예상부도확률을 산출한 결과 선험적으로 인지하고 있듯이 상위 10개의 대규모 건설업체들이 상대적으로 규모가 작은 건설업체에 비해 경영상태가 양호한 것을 확인 할 수 있었다. 또한 벡타오차수정모형을 구성, 충격반응분석을 수행한 결과 주택시장 경기변동에 따라 대규모 업체의 부실화 정도가 중소 건설업체에 비해 더 심각함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 최근 위험이 점증하고 있는 증권산업에 대한 위험지수를 산출함으로써 증권관련 유관기관에서 국가경제적인 차원에서 증권산업의 위험도를 모니터링하고 위기상황을 예방할 수 있는 대책을 마련할 수 있는 정교하고 포괄적인 재무계량방법론을 제시하고자 하였다. 방대한 자료와 정밀한 계량기법을 통하여 선정된 17개 지표들로부터 2002년 1사분기부터 2007년 2사분기까지 시산된 우리나라 증권산업의 위험지수에 의하면 우리나라의 증권시장에서 2002년 1사분기부터 2003년 1사분기까지, 그리고 2006년 1사분기부터 4사분기까지 위험도가 증가하였고 2003년 2사분기부터 2006년 1사분기까지 우리나라 증권산업의 위험도가 약 22% 감소하였다. 특히 2003년 4사분기와 2004년 1사분기 사이에 우리나라 증권산업의 위험도가 7.72% 감소하여 분기별로는 가장 큰 폭으로 위험도가 감소하였다. 한편 본 연구에서 시산한 한국증권산업의 위험지수는 경제이론에 근거하고 주가와 재무정보를 이용하여 향후 일정기간동안 상장기업의 부도확률을 예측하는 모형인 EDF 부도확률예측모형과도 유사한 결과를 제시하는 것으로 판명 되었다.
본 논문에서는 건설업체 경영상태와 국내외건설사업 구조 간의 동태성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 건설업체 경영상태를 나타내는 변수로 예상부도확률(EDF)를 활용하였다. 또한 국내외건설사업 구조 변화를 살펴보기 위하여 본 연구에서는 국내건설수주액과 해외건설수주액을 분석변수로 활용하였다. 이들 변수들은 한국상장회사협의회에서 구축한 TS2000, 통계청 및 해외건설협회 자료를 통해 획득하였다. 본 연구의 분석기간은 2001년 1분기부터 2010년 4분기까지로 설정하였다. 분석결과, 국내외 건설시장 진출상황이 양호하게 되면 선험적으로 판단하는 것과 마찬가지로 건설업체 경영상태 역시 양호해지는 것으로 나타났다. 하지만 그 변동정도에는 차이가 발생했다. 또한 건설업체 경영상태가 악화되게 되면 해외건설시장 진출 비중은 높아지는 반면 국내건설시장 진출 비중은 상대적으로 낮아지게 됨을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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