• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.75-79
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• 2023

ESG 경영이란 기업 가치를 평가할 때 철저한 투자자 관점을 고려하는 것을 의미하는 것이며, 기업의 경영활동과 관련된 위험 및 기회요인을 파악함에 있어 환경, 사회, 지배구조는 지속적이고 전략적인 모니터링 이슈이다. 즉, 비즈니스 관계에서 가치 창출의 관점이 반영된다. ESG 경영은 지속적인 비즈니스 가치 창출과 계약 관계에서의 투자 리스크 및 비즈니스 거래의 철저한 관리를 근본 목적으로 하며, ESG 경영은 재무적 가치에 대한 '건전한 약속이행'을 위한 엄격하고 투명한 기준이며, 기업가치와 연계된 투자자의 요구사항이기도 하다. 현재 한국 기업들이 가장 많이 경험하고 있는 분야는 투자자 IR 및 글로벌 영업 및 마케팅 부서에서 'ESG에 대한 정보 수집이 필요하고 유지관리가 우선시 되어야 한다'는 인식이며, 이에 대한 일차적인 필요성이 대두되고 있다. 또한 준법경영을 수행하는 법무사무국, 환경안전부서, 인사부서 등에서 관련 실무를 수행하므로 정보 통합 및 관리 체계를 제대로 구축하기 위해서는 조직차원의 명확성이 선행되어야 하며, 궁극적으로 ESG 관리는 기업 프로세스 차원의 리스크 관리, 공시 및 커뮤니케이션 등 새로운 시장 기회를 확보하는 범위를 포괄하고 있다. 따라서 새로이 대두되는 ESG경영에 대한 관심과 대응 방법에 있어서도 재무적 수익에 대한 기업가치 제고 노력뿐만아니라 비재무적 차원의 리스크 관리를 병행하여 지속가능환 수익이 창출되도록 검토와 이행을 반복하여야 할 것이다.

• 기술혁신연구
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• 제29권3호
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• pp.33-62
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• 2021

본 연구는 기술혁신형 중소기업의 연구개발 활동 효율성을 산업 간 비교하여 개선방안을 제시한다. 연구표본은 2008년부터 2011년까지 기술보증기금의 기술평가보증을 받은 6,708개 기업이다. 투입변수는 기술인력수준과 연구개발투자, 산출변수는 특허출원과 시제품제작실적이다. 효율성은 DEA 모형으로 측정하며, 산업별 개별측정하는 간접비교를 수행한다. 그 결과로 최적의 규모수익을 판단하는 기술효율성(CCR)은 0.19, 최적의 투입분배를 판단하는 순수기술효율성(BCC)은 0.70, 최적의 산출규모를 판단하는 규모효율성(SE)은 0.30으로 나타났다. 산업유형으로 살펴보면, 중·저급기술산업군은 규모효율성이 낮아서 연구성과 확대가 요구되고, 고급·첨단기술산업은 순수기술효율성이 낮아서 투입요소 관리가 필요하다. 산업 전반에 규모의 비효율이 크므로 연구성과 관리를 통한 규모의 확대가 이뤄져야 하며, 이를 위한 연구인력과 투자비의 분배가 병행되어야 효율성이 향상될 것이다. 본 연구는 우리나라 기술혁신형 중소기업에서 연구개발의 비효율성 원인이 규모에 있다는 것을 기술보증기금의 기술평가자료로 규명한 것이 특징이다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.697-703
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• 2022

최근 Covid-19 및 불안한 국제정세로 인한 경기 침체로 많은 투자자들이 투자의 한 수단으로써 파생상품시장을 선택하고 있다. 하지만 파생상품시장은 주식시장에 비해 큰 위험성을 가지고 있으며, 시장 참여자들의 시장에 대한 연구 역시 부족한 실정이다. 최근 인공지능 분야의 발달로 파생상품시장에서도 기계학습이 많이 활용되고 있다. 본 논문은 해외선물에 분 단위로 거래하는 스캘핑 거래의 분석을 위해 기계학습 기법 중 하나인 강화학습을 적용하였다. 데이터 세트는 증권사에서 거래되는 해외선물 상품들 중 4개 상품을 선정해, 6개월간 1분봉 및 3분봉 데이터의 종가, 이동평균선 및 볼린저 밴드 지표들을 이용한 21개의 속성으로 구성하였다. 실험에는 DNN 인공신경망 모델과 강화학습 알고리즘인 DQN(Deep Q-Network), A2C(Advantage Actor Critic), A3C(Asynchronous A2C)를 사용하고, 학습 데이터 세트와 테스트 데이터 세트를 통해 학습 및 검증 하였다. 에이전트는 스캘핑을 위해 매수, 매도 중 하나의 행동을 선택하며, 행동 결과에 따른 포트폴리오 가치의 비율을 보상으로 한다. 실험 결과 에너지 섹터 상품(Heating Oil 및 Crude Oil)이 지수 섹터 상품(Mini Russell 2000 및 Hang Seng Index)에 비해 상대적으로 높은 누적 수익을 보여 주었다.

• 한국항만경제학회지
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• 제26권4호
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• pp.63-87
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• 2010

본 논문에서는, 국내와 외국에서 선행된 항만분야의 SFA분석과 관련된 선행연구들을 간략하게 검토하였으며, 또한 국내 컨테이너터미널 8곳의 3년간(2002년, 2003년, 2004년)자료를 이용하고, 4개의 투입물[종업원수(명), 부두길이(m), 부지면적(평방m), 갠트리크레인 대수(대)])과 1개의 산출물[년간 컨테이너 처리실적(TEU)]을 이용하여 SFA 및 DEA측정방법으로 실증분석하는 방법을 보여주었으며, 양자의 효율성 순위를 스피어만의 상관분석을 통해 검증하여 보았다. 주요한 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 반정규분포를 갖는 기술적 비효율성효과가 존재하지 않는다는 귀무가설을 기각하고 반정규분포를 갖는 기술적 비효율성효과가 존재한다는 대립가설을 채택함으로써 전통적인 평균반응함수(average response function)가 자료를 적절히 표현하지 못한다는 것을 검증하였다. 트랜스로그모형에서는 검정통계량이 19.12로 이 값은 유의수준 0.5%에서 자유도 6을 가진 혼합카이자승분포의 임계치 16.074보다 크므로 유의미하다. 둘째, 시계열자료를 이용한 분석에서는 콥더글러스모형과 트랜스로그모형에서 모두 유의미한 결과를 보였다. 셋째, 우리나라의 컨테이너터미널의 기술적 효율성을 살펴보면 콥더글러스모형에서는 평균 73.49%, 트랜스로그모형에서 평균은 79.04%를 나타냈다. 따라서 국내 컨테이너터미널의 기술적 효율성은 약간 높은 수준임을 알 수 있다. 즉, 한국컨테이너터미널들은 생산요소를 생산변경(production frontier)에 어느정도 근접한 생산량을 산출하도록 약간 높은 효율적으로 투입함으로써 컨테이너터미널을 관리운영하는 과정에서 비효율적인 요소가 어느 정도 존재하지만, 규모에 대한 수익체증(increasing returns to scale)을 나타내고 있다는 것을 시사하고 있다. 넷째, 국내 컨테이너터미널들이 기술적인 효율성을 높이기 위해서는 컨테이너 화물처리량을 높혀야만 되는 것으로 나타났다. 다섯째, DEA효율성수치에 의한 순위와 SFA효율성 수치에 의한 순위상관분석에서는 높은(84.45%) 순위상관이 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 정책적인 함의는 항만운영에 관여하는 정책입안가들은 본 연구에서 사용한 SFA모형을 항만의 기술적인 효율성 측정에 도입하는 한편, 기술적인 효율성을 높이기 위해서 컨테이너화물의 처리량(TEU)을 높이는 방법을 도입해야만 한다.

• 경영정보학연구
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• 제25권4호
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• pp.183-204
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• 2023

전 세계적으로 유행한 COVID-19로 인해 비대면 행사가 많이 개최되며, 2021년도에 메타버스가 많은 관심을 받게 되었다. 많은 회사들이 메타버스에 대한 투자를 발표하고 주식 시장에도 큰 변화를 일으킴으로써 메타버스의 가치에 대한 연구의 중요성이 커지고 있다. 본 논문은 이러한 사회 현상을 기반으로 메타버스 투자 계획과 주가 사이의 관계를 분석한다. 2019년부터 2021년까지 수집된 Lexis-Nexis 뉴스 데이터를 토대로 이벤트 연구방법론(event study method)을 사용하여 이러한 관계를 실증적으로 검토하였으며, 세부적인 요인들을 설정하여 선형회귀분석을 실시하였다. 결과적으로, 메타버스 관련 계획은 기업 가치에 긍정적인 영향을 미친다는 결과를 확인할 수 있었다. 기술적인 측면에서는 메타버스 가능 기술(예: NFT, VR 기기, 디지털 트윈)과 공통 기술(예: 반도체, 인공지능, 클라우드) 두 변수 모두 시장 수익률에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히 가상 환경의 중요성이 강조되었다. 또한 전략적 관점에서 급진적 혁신(예: 피보팅, 기업 인수)은 점진적 혁신(예: 파트너십, 기술 투자)보다 시장 수익에 더 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 메타버스 산업은 서비스 산업군에 속하지 않은 회사(예: 전자 장치, 기계 장치)에서 더 긍정적일 수 있다는 결과를 보였다. 학술적으로 메타버스의 혁신적 가치와 중요 요인에 대해 실증적으로 규명하였다는 점에서 연구의 의의가 있다.

• 한국의류학회지
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• 제30권12호
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• pp.1768-1777
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• 2006

세계화의 영향으로 한국 패션 기업들은 생산기지를 해외로 이전하고 있다. 해외 시장 진입 방식은 자원상의 제한과 초기 선택 변경의 어려움을 특징으로 한다. 따라서 해외 시장 진입에 작용하는 다양한 요인들을 분석하는 것은 해외 시장에서의 성공과 직결된다. 본 연구는 해외 진출 이론의 하나인 Dunning의 OLI 패러다임(절충주의) 이론을 패션 산업에 적용해, 패션 기업들의 해외 진입방식에 영향을 주는 요인들을 분석하였다. 자료 수집은 2005년 11월 25일부터 12월 25일까지 이루어졌다. 해외 진출을 한 622개의 업체에 설문을 요청하여 총 67개의 설문이 회수되었으며 회수율은 10.7%였다. 이 중, 61개의 설문이 분석에 이용되었다. SPSS 12.0K를 이용해 기술분석, 요인분석, t-test,판별분석을 수행하였다 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 진출 동기의 경우 가격경쟁력을 1순위로 답한 업체가 60%에 달하였다. 진출 지역별 특성을 살펴보면, 선진국으로는 수출을 선택하고 있었고, 동남아시아의 경우 합작투자와 단독투자를 선택하고 있었다. 둘째, 패션 산업의 해외 진입방식에 영향을 주는 요인을 분석하기 위해 Dunning의 OLI 패러다임을 적용하였다. 소유 우위는 회사의 능력과 다국적 경험요인, 입지우위는 시장잠재력요인과 투자 안정도요인, 내부화 우위는 계약 안정도 요인으로 나타났다. 또한 추출된 요인들이 해외진입방식을 얼마나 잘 예측해주는지를 알아보기 위해 판별분석을 한 결과 시장잠재력과 투자안정도가 유의한 예측 요인으로 드러났다. 본 연구는 한국 패션 기업 중 해외 진출을 시도한 기업만을 대상으로 하였기 때문에 일반기업 표본보다 데이터 수집에 더 어려움을 겪었으며 따라서 표본이 61개라는 한계를 가진다. 하지만 표본의 한계에도 불구하고, 의류학 영역에서 잘 시도하지 않았던 해외직접투자 이론을 검토하여, 경험적 연구까지 시도하였으며 이를 통해 유의미한 결론을 내릴 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.239-246
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• 2021

통일은 북한이 유지했던 계획경제 체계를 포기하고 시장경제 체제로 바꾸는 것으로 수십 년 동안 계획경제 체제 하에서 살았던 북한 주민들에게는 큰 혼란과 어려움을 야기할 것이다. 이를 위해 최근 공감대를 얻고 있는 행태경제학(Behavioral Economics)의 관점을 반영할 필요가 있다. 구체적으로 선정한 교육내용은 ① 금융 전반(금융내역기록하기, 인플레이션의 영향, 현대 금융투자시장에서 상품 선택의 물리적 어려움, 금융투자자의 제한적 합리성 등) ② 대출(개인 신용 관리, 금융권별 대출금리 차이 등) ③ 금융투자(비용이 수익률에 미치는 영향, 복리와 단리의 차이, 기대수익과 위험의 상관관계, 투자위험 유형, 분산투자의 중요성, 적극적 투자와 소극적 투자 등)이다. 다만, 각 내용의 깊이와 넓이는 북한 주민들이 직관적으로 이해할 수 있는 최소한도로 한다. 이러한 직관적이고 기본적인 금융교육을 통해 필수적인 금융지식을 갖춘 다음 구체적인 금융의사결정은 독립투자자문업자(Independent Financial Adviser, IFA)와 상의(자문)받도록 하는 것이 바람직하다. 즉, 최소한의 경제·금융지식을 갖추는데 필요한 직관적인 내용으로 국한하고 의사결정은 IFA를 활용하는 것이 합리적임을 교육하는 것이다. 이러한 '직관적 기본 금융 교육 + 독립투자자문업자(IFA)' 결합 모형은 통일후 북한 주민을 대상으로 하는 경제금융교육에 소요되는 시간과 노력을 크게 줄이면서 효과를 극대화할 수 있을 것이다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제14권2호
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• pp.109-153
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• 1992

본고(本稿)에서는 우리나라 은행산업(銀行産業)의 트랜스로그비용함수(費用函數)와 규모(規模) 및 범위(範圍)의 경제성(經濟性), 비용(費用)의 보완성(補完性) 그리고 경쟁적(競爭的) 생존력(生存力) 등 효율성지표들을 추정함으로써 은행산업(銀行産業)의 효율성(效率性)을 평가하고 제도개선방향(制度改善方向)에 대한 시사점을 논하였다. 추정결과에 의하면, 우선 규모(規模)의 경제성(經濟性)의 경우는 은행대출(銀行貸出)이 규모(規模)의 비경제하(非經濟下)에 있고 모든 다른 업무(業務)들은 규모(規模)의 경제(經濟)를 시현하고 있지만, 전업무에 걸친 규모(規模)의 경제(經濟)는 부재(不在)하는 것으로 관찰된다. 다음, 범위(範圍)의 경제(經濟)의 경우는 유가증권투자(有價證券投資)와 신탁자산(信託資産) 및 수신(受信) 등은 범위(範圍)의 경제하(經濟下)에 있는 반면, 은행예금(銀行預金)은 범위(範圍)의 비경제하(非經濟下)에 있고 전업무에 걸친 범위(範圍)의 경제(經濟)는 강한 것으로 관찰되고 있다. 그리고 비용보완성(費用補完性)의 경우는 유가증권투자(有價證券投資)가 은행대출(銀行貸出), 예금(預金) 및 신탁업무(信託業務)와, 그리고 신탁자산운용업무(信託資産運用業務)가 은행자산운용업무(銀行資産運用業務)와 각각 비용보완관계(費用補完關係)를 보이고 있는 반면, 은행예금(銀行預金)은 특히 은행대출(銀行貸出)과 그리고 신탁자산업무(信託資産業務)와 경쟁관계에 있다. 한편 은행산업(銀行産業)에는 경쟁적(競爭的) 생존력(生存力)이 부재(不在)하는 것으로 관찰되고 있다. 이상의 결과들의 시사점을 정리하면, 우선 은행대출(銀行貸出)은 상대적으로 규모를 축소하고 여타의 모든 은행업무(銀行業務)나 신탁업무(信託業務)들은 규모를 확대함으로써 효율성제고(效率性提高)에 기여할 수 있을 것이며, 은행예금(銀行預金)과 은행주변업무는 앞으로 금융(金融)의 심화(深化)가 진행되면 여타업무에서 분리되어 각각 독립 운영될 가능성이 높다. 유가증권업무(有價證券業務)와 신탁자산(信託資産) 및 수신업무(受信業務)들을 추가확대함으로써 은행업무(銀行業務)의 효율성(效率性)이 증대될 수 있을 것으로 보여 겸업주의(兼業主義) 은행제도(銀行制度)의 타당성은 높지만, 은행산업(銀行産業)의 자연독점적인 성격은 부재(不在)하여 섣부른 규모(規模)만의 확대(擴大)는 오히려 경쟁력(競爭力)을 저하시킬 수도 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.35-48
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• 2014

2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.