• 유통과학연구
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• 제11권2호
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• pp.5-10
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• 2013

Purpose - The current research examines the effect of life cycle stages on capital structure of listed companies in Tehran Stock Exchange. Research design, data, methodology - By aid of 685 year-company data, which collected from financial statements of companies during 2006-2012, first, the companies, are classified into three groups including companies in growth, maturity and decline stages. After removing the companies, which were not in accordance with life cycle model, 86 companies were selected to test two main hypotheses of the research. Results - The results show that the capital structure of the sample companies is different in various life cycle stages. More investigation by LSD test also revealed that the total debt to total assets ratio means of the companies in growth stages were significantly different from those companies in maturity stages and those in growth stages had high level of debt to assets ratio. Conclusions - The result showed the average amount of the working capital for companies in three stages are significantly different and due to high level of operation of the companies in maturity and decline stages, these companies held high amount of working capital than those in the growth stages.

• 산학경영연구
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• 제19권1호
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• pp.157-174
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• 2006

과거 국내 벤처캐피탈 회사는 정부의 지원과 보조금에 의존하여 사업을 유지하였기 때문에 관리노하우, 선진투자기법 및 관리지원능력 등의 역량이 부족해도 생존할 수 있었다. 하지만, 오늘날 벤처캐피탈 회사의 환경은 자율과 책임과 경쟁원리가 적용되는 상황으로 점점 바뀌고 있다. 벤처캐피탈 회사도 다른 금융기관과 마찬가지로 자산과 부채를 적절히 관리함으로써 위험을 최소화하고 수익을 극대화시켜 기업 가치를 극대화할 수 있는 것이다. Modigliani와 Miller(1958)가 전통적 최적자본구조의 존재에 대해 반론을 제기한 이후 많은 연구가 진행되었지만 아직까지 벤처캐피탈 회사의 자본구조에 대해 연구한 논문은 아직 발표되지 않았다. 본 논문의 목적은 국내 창업투자회사의 기업특성과 자본구조 간의 관계를 실증적으로 조사하고 분석하는 것이다. 본 연구에서는 창업투자회사의 웹페이지와 공시자료를 기초로 국내 창업투자회사의 기업특성 및 재무지표에 대한 자료를 수집하였다. 상관관계분석과 t-검정을 통해 오래된 창업투자회사와 신규창업투자회사 간에 유동비율과 매출액 순이익률 값이 차이가 난다는 것을 보여주었다. 비록 우리나라 창업투자회사가 벤처기업에 대한 투자에 대한 노하우가 부족하다고 알려졌지만 오래된 창업 투자회사는 재무수익성을 개선할 수 있는 벤처투자에 대한 노하우가 차츰 쌓이고 있다는 결과로 해석될 수 있는 결과이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.86-98
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• 2014

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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.5810-5818
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• 2015

본 연구는 기업 가치 분석을 위한 최적 변수를 선정하고, 이 변수를 사용하여 기업의 가치를 분석하였다. 본 연구의 결과는 2가지로 구분할 수 있다. 첫째, 변수 선정을 위해 선행연구에서 사용한 기업가치 분석방법 및 변수를 고찰하였다. 이를 토대로 AHP 기법을 사용하여 8개의 변수를 도출하였다. 추가로 투자 전문가들이 사용한 변수 중 공통분모를 추출하였다. 최종적으로 도출한 변수는 배당수익률, PER, PBR, PCR, EV/EBITDA, ROE, 순이익 증가율, 매출성장률, 순유동자산, 부채비율, 유동비율, 재고자산회전율, 매출채권회전율, 종사자 1인당 순이익, 영업이익률, 매출액 순이익률, 총자본 순이익률, EPS 성장률의 18개 수정 변수를 도출했다. 둘째, 선정된 변수를 사용하여 기업 가치를 예측하였다. 예측을 위해 8개의 변수를 사용하여 로지스틱 회귀분석을 수행한 결과, 59.67%의 정확도를 나타내 8개의 변수는 적절하지 않음을 알 수 있었다. 이어서 18개의 변수를 사용하여 분석한 결과 91.98%의 정확도를 나타내 기업의 가치를 분석하기 위해서는 18개의 변수를 사용하는 것이 바람직하다는 것을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.123-139
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• 2019

국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.