• 한국경영과학회지
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• 제18권2호
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• pp.57-81
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• 1993

This paper is concerned with analyzing the bankruptcy prediction power of three methods : Multivariate Discriminant Analysis (MDA), Inductive Learning, Neural Network, MDA has been famous for its effectiveness for predicting bankrupcy in accounting fields. However, it requires rigorous statistical assumptions, so that violating one of the assumptions may result in biased outputs. In this respect, we alternatively propose the use of two AI models for bankrupcy prediction-inductive learning and neural network. To compare the performance of those two AI models with that of MDA, we have performed massive experiments with a number of Korean bankrupt-cases. Experimental results show that AI models proposed in this study can yield more robust and generalizing bankrupcy prediction than the conventional MDA can do.

• 한국경영과학회지
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• 제23권1호
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• pp.161-181
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• 1998

Translating expert knowledge into production rules has been the most difficult and time-consuming when building expert systems (Buchanan et al. 1983). Especially, buidling hierarchical structure, i. e. developing sequential or dominant relationship among production rules is one of the most important and difficult processes. Hierarchical relationship among rules has been typically determined in the course of interviewing human experts. Since this interviewing procedure is rather subjective, however, the hierarchically structured rules produced in terms of interviewing is widely exposed to the severe discussion about their validity (Nisbett and Wilson 1977 : Ericsson and Simon 1980 : Kellog 1982). We thus need an objective method to effectively translate human expert knowledge into structured rules. As such a method, this paper suggests the order anlaysis technique that has been studied in psychometries (Cliff 1977 : Reynolds 1981 : Wise 1983). In this paper we briefly introduce the order analysis and explain how it can be applied to building hierarchical structure of production rules. We also illustrate how bankrupcy prediction rules of small-medium companies can be developed using this order analysis technique. Further, we validata the effectiveness of these rules developed by the order analysis, in comparison with those built by other methods. The rules developed by the proposed outperform those of the other traditional methods in effectively screening the bankrupted firms.

• 벤처창업연구
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• 제5권4호
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• pp.1-34
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• 2010

우리나라 코스닥 시장은 1996년 처음 생긴 이래 상당한 양적 성장은 해왔으나 투자자의 두터운 신뢰를 받지 못하는 실정이다. 건전한 기업을 발굴하여 육성하고 코스닥 시장이 투자자들에게 신뢰를 주기 위해서는 코스닥 상장기업의 정확한 가치평가와 기업 생존 가능성 평가는 매우 중요하지만 코스닥 기업을 대상으로 실패위험을 분석한 논문은 많지 않은 실정이다. 본 연구에서는 코스닥 상장 시 기업의 실패위험 결정요인을 조사하고 이 실패위험이 주가에 반영되는지 분석하였다. 신규상장 시 실패위험 결정요인은 신규상장기업의 특성인 주관등록사와 회계감사인의 명성, 공모가와 공모규모, 기업의 나이 등을 고려하여 분석하였다. 또한 신규상장 시 실패위험이 상장 후 주가성과와 관련되는지 분석하였다. 표본은 코스닥 상장 폐지된 기업 중 인터넷 기업을 제외하고 부실과 관련된 86개 실패 기업과 실패기업과 같은 산업에 속하는 569개 건전기업을 선정하여 연구에 사용하였다. 실패위험 결정요인 분석에는 로짓모형을 이용하였다. 연구결과는 신규상장 시 실패위험 결정요인은 신규상장기업의 특성인 공모규모, 회계감사인의 명성, 기업의 나이 등이 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 재무레버리지는 실패위험에 유의한 영향을 주는 변수이지만 선행연구에서 유의한 변수로 지적된 기업규모나 수익성 변수는 실패위험에 유의한 영향을 주지 않는 것으로 나타나 신규상장 시 실패위험 분석에서는 신규상장기업의 특성을 반영하는 모형이 유효하다고 볼 수 있다. 신규상장시 실패위험과 상장 후 주가성과와의 관계 분석에서는 유의한 음(-)의 관련성이 나타나 비 인터넷기업의 실패위험이 주가에 반영된다고 해석할 수 있다. 코스닥 신규상장기업의 생존가능성이 낮은 편이며 정부의 각종 지원을 받는 벤처기업이 실패하는 경우 투자자들에게 극심한 손해를 끼칠 수 있고 나아가 경제에 악영향을 미칠 수 있기 때문에 본 연구의 결과는 정부의 규제당국이나 신용분석을 담당하는 실무자에게 상당한 도움이 될 것으로 생각된다.