• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.147-156
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• 2016

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.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권5호
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• pp.13-21
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• 2016

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.

• 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.

• 한국디지털건축인테리어학회논문집
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• 제12권1호
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• pp.61-70
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• 2012

A construction project is very costly and takes a long time to make investment and yield profit. For this reason, financial institutions are cautious about financing construction projects. Meanwhile, a construction company needs financing from financial institutions to cover a large expense of a construction project. Thus, there is likely to be a close correlation between financing conditions and business operation of a construction company. To examine the relationship, variables were identified that are related to insolvency of a construction company and changes in financing conditions. The analysis period is between the second quarter of 2001 and the fourth quarter of 2010. Data was retrieved from TS2000 established by Korea Listed Companies Association (KLCA), Statistics Office, and Construction Economy Research Institute of Korea (CERIK). In terms of methodology, VECM (Vector Error Correction Model) was used to analyze dynamic relationship between changes in financing conditions and insolvency of a construction company based on the identified variables. The hypothesis was that changes in financing conditions would significantly affect business of a construction company, but, the analysis did not find a close relation between the two factors. However, it was shown that poor business of a construction company affects financing conditions adversely.

• 가족자원경영과 정책
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• 제18권4호
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• pp.27-52
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• 2014

This study aims to investigate the financial soundness of Korean households and its effects on the retirement preparation of these households. The sample consisted of 1,031 households selected from the 4th Korean Retirement and Income Study (KReIS) by the National Pension Research Institute in 2012. The empirical results are as follows. According to the logistic regression model, the statistically significant factors affecting the retirement preparation of Korean households are gender, occupation type, residence, satisfaction with economic condition, and type of financial soundness-sound households or insolvency-risky households. In other words, more female-headed households and households with higher levels of occupation are less likely to prepare for retirement. The households that are more likely to prepare for retirement are those that are lived in metropolitan areas as opposed to the countryside; further, households that are more economically sound are also more likely to prepare for retirement. In particular, sound households and insolvency-risky households are less likely to prepare for retirement compared to liquidity-risky households.

• 한국중재학회지:중재연구
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• 제6권1호
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• pp.407-431
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• 1996

• 무역상무연구
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• 제43권
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• pp.275-295
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• 2009

After a long period of development and worldwide consultation, the London-based Joint Cargo Committee has revised the Institute Cargo Clauses (A), (B) & (C) and some ancillary Institute Clauses. The revision mainly include a clarification of the exclusions within the clauses, some modernization of the language of the clauses and new definitions of some terms. With these revisions, the coverage is widened to offer more protection to the assured. This may enable the widely used Institute Cargo Clauses to receive even greater worldwide acceptance. The following are the main changes in the new 2009 ICC compared with the 1982 ICC. 1. Insufficient or unsuitable Packing or Preparation(Clause 4.3): The revised clause is more favourable to the assured because under the revised clause this sub-clause is only applicable to (a) where packing or preparation is carried out by the assured or their employees or (b) packing or preparation takes place before the attachment of the risk. 2. Insolvency or Financial Default (Clause 4.6): The insolvency and financial default wording is incorporated in the revised clauses, making it more favourable to the assured. 3. Unseaworthiness (Clause 5): The revision is more favourable to the assured in that it limits the exclusion in relation to the unfitness of vehicles, vessels or containers to cases where the assured or their employees are privy to such unfitness. 4. Terrorism (Clause 7): A new definition of "terrorism" is introduced and the revised clause also widens the acts of an individual to encompass ideological and religious motives.

• 기술혁신학회지
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• 제10권2호
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• pp.183-205
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• 2007

본 연구는 기술력평가에 근거해서 중소기업 부실예측 가능성을 사전에 예측할 수 있는 최적 판별 모형을 개발 제안하였다. 판별모형에 포함될 설명변수는 요인분석과 판별모형의 단계별 선택방법에 의하여 선정되었다. 분석결과 선형판별모형이 로지스틱판별모형보다 임계확률 관점에서 적절한 것으로 나타났다. 최적 선형판별모형의 분류 정분류율은 70.4%, 분류 예측력은 67.5%로 나타났다. 최적 선형판별모형의 활용도를 높이기 위해서 확실 범주와 유보범주를 구분할 수 있는 경계값을 설정하였다. 분석결과를 활용하면 기술금융 취급기관은 부실위험 평가와 더불어 기술금융 신청기업의 순위를 부여할 때 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.3-11
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• 2013

건설경기의 악화에 따른 건설업체 경영상태의 악화는 단순히 건설업체만의 문제가 아니다. 즉, 건설산업은 건설업체뿐만 아니라 공공기관, 금융기관, 가계 등 다양한 시장참여자가 공동으로 관계하고 있기 때문에 심각한 경제적 손실을 야기할 수 있다. 이러한 관점에서 건설경기 변동과 건설업체 부실화 변화 과정 사이의 관계를 살펴보는 것은 중요한 의미를 지니게 된다. 이에 따라 본 논문에서는 건설업체 부실화 정도와 건설경기 간의 관계성을 실증분석하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 먼저 KMV 모형을 활용하여 예상부도확률을 측정하고 이를 건설업체 부실화의 대리변수로 활용하였다. 건설경기 변수들의 경우 공사종류별로 세분화하였다. 즉 주거용, 비주거용, 토목용 건설투자액을 공종별 건설경기를 대리하는 변수로 활용하였다. 이러한 변수들을 활용하여 본 논문에서는 벡터오차수정모형(VECM)을 활용하였다. 분석결과를 통해 살펴본 바, 건설업체들은 먼저 사업포트폴리오를 다양화할 필요가 있을 것으로 판단된다. 또한 건설업체의 경영상태가 악화되게 되면 시장상황이 좋아지더라도 이를 원래 상태로 회복하는 것은 상당히 힘든 것으로 판단된다. 즉 건설업체의 경영상태가 양호해지기 위해서는 시장상황즉, 외부환경의 변화도 매우 중요하겠지만 그보다 더 기업내부적인 역량강화가 절실할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.241-265
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• 2023

기업의 부실 예측 모델은 기업의 재무 상태를 객관적으로 모니터링하는 데 필수적인 도구 역할을 한다. 적시에 경고하고 대응 조치를 용이하게 하며 파산 위험을 완화하고 성과를 개선하기 위한 효과적인 관리 전략을 수립할 수 있도록 지원한다. 투자자와 금융 기관은 금융 손실을 최소화하기 위해 부실 예측 모델을 이용한다. 기업 부실 예측을 위한 인공지능(AI) 기술 활용에 대한 관심이 높아지면서 이 분야에 대한 광범위한 연구가 진행되고 있다. 해석 가능성과 신뢰성이 강조되며 기업 부실 예측에서 설명 가능한 AI 모델에 대한 수요가 증가하고 있다. 널리 채택된 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 기법은 유망한 성능을 보여주었으나 변수 수에 따른 계산 비용, 처리 시간, 확장성 문제 등의 한계가 있다. 이 연구는 전체 데이터 세트를 사용하는 대신 부트스트랩 된 데이터 하위 집합에서 SHAP 값을 평균화하여 변수 수를 줄이는 새로운 변수 선택 접근법을 소개한다. 이 기술은 뛰어난 예측 성능을 유지하면서 계산 효율을 향상시키는 것을 목표로 한다. 해석 가능성이 높은 선택된 변수를 사용하여 랜덤 포레스트, XGBoost 및 C5.0 모델을 훈련하여 분류 결과를 얻고자 한다. 분류 결과는 고성능 모델 설계를 목표로 soft voting을 통해 생성된 앙상블 모델의 분류 정확성과 비교한다. 이 연구는 1,698개 한국 경공업 기업의 데이터를 활용하고 부트스트래핑을 사용하여 고유한 데이터 그룹을 생성한다. 로지스틱 회귀 분석은 각 데이터 그룹의 SHAP 값을 계산하는 데 사용되며, SHAP 값 평균은 최종 SHAP 값을 도출하기 위해 계산된다. 제안된 모델은 해석 가능성을 향상시키고 우수한 예측 성능을 달성하는 것을 목표로 한다.