• 제목/요약/키워드: multi-variate discriminant model

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중소기업 부실예측을 위한 단일변량분석과 다변량분석의 판별력 비교에 관한 연구 (Comparative Study of the Discrimination of Uni-variate Analysis and Multi-variate Analysis for Small-Business Firm's Fail Prediction)

  • 문종건;하규수
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제15권8호
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    • pp.4881-4894
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    • 2014
  • 본 논문은 2009년~2012년까지 코스닥시장에서 상장폐지된 기업 중 제조업을 영위하는 83개사를 부실기업표본으로 선정하고 동종품목 혹은 동종 산업군에 속하는 정상기업 83개사와 함께 쌍대표본으로 표본기업을 구성하였다. 상장폐지직전 5년간 75개의 재무적 비율을 부실기업과 정상기업 두 그룹의 평균차이분석을 통하여 5년 연속 유의미한 변수로 출현한 15개 변수를 선정하여 단일변량분석(이원분류법)과 다변량분석(로지스틱회귀분석 및 판별분석)을 진행하였다. 분석 결과, 로지스틱회귀분석모형의 판별력(분류정확도)이 가장 높게 나타났다. 본 연구는 기업부실이 장기간에 걸쳐 서서히 진행된다는 점을 감안하여 상장폐지직전 5년 전 자료까지 고려하여 기업부실을 예측함으로써 기존 선행연구들이 상장폐지 직전 3년 전 자료로 기업부실을 예측한 것과 달리 보다 조기에 기업부실을 예측하려고 시도한 점과 일반 이해관계자들도 쉽게 접근할 수 있는 이원분류법(단일변량분석)과 통계적으로 복잡한 다변량분석을 비교분석한 것도 기존 선행연구와 차별화된다.

판별분석에 의한 기업부실예측력 평가: 서울지역 특1급 호텔 사례 분석 (Evaluation of Corporate Distress Prediction Power using the Discriminant Analysis: The Case of First-Class Hotels in Seoul)

  • 김시중
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권10호
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    • pp.520-526
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    • 2016
  • 본 연구는 서울지역 특1급 호텔을 대상으로 2015년도 재무비율을 변수로 활용하여 표준재무비율을 산출하며, 다변량 판별분석에 의한 부실예측모형 개발 및 부실예측력 평가에 목적이 있다. 서울소재 19개 특1급 호텔의 14개 재무비율을 분석대상으로 선정하여 실증분석을 실시하였으며 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 분석결과 우수기업과 부실기업을 판별하는 7개 재무비율은 유동비율, 차입금의존도, 영업이익대비 이자보상비율, 매출액영업이익율, 자기자본순이익율, 영업현금흐름비율, 총자산회전율로 나타났다. 둘째, 7개 재무비율을 활용하여 우수기업과 부실기업을 판별하는 판별함수를 다변량판별분석에 의해 추정하였으며, 추정된 판별함수를 실제 소속집단과 예측집단으로 분류가 가능한가의 예측력 검정 결과, 예측 판별력의 정확도는 87.9%로 분석되었다. 셋째, 추정된 판별함수의 예측 판별력의 정확도 검증결과 판별분석에 의한 부실예측모형의 예측력은 78.95%로 분석되었다. 이러한 분석결과, 호텔 경영진은 호텔기업의 부실기업집단을 판별하는 7개 재무비율을 중점적으로 관리해야 함을 시사하고 있다. 또한 호텔기업이 타 산업과는 뚜렷한 재무구조의 차이와 부실예측 지표가 상이하며, 이에 호텔기업 대상의 신용평가시스템 구축 시 호텔기업의 재무적 특성을 반영한 시스템 구축이 필요함을 시사하고 있다.

중소제조기업의 부실예측모형 비교연구 (A Comparative Study on Failure Pprediction Models for Small and Medium Manufacturing Company)

  • 황보윤;문종건
    • 벤처창업연구
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    • 제11권3호
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    • pp.1-15
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    • 2016
  • 본 연구는 코스닥 시장에 상장 폐지된 중소제조기업의 재무자료를 이용하여 다변량 판별분석모형, 로지스틱회귀분석모형 그리고 인공신경망분석모형을 구축하고 이들의 예측력을 비교분석하였다. 표본기업은 2009년에서 2012년까지 상장 폐지된 83개의 부실기업과 83개의 정상기업 총166개사로 정하였다. 166개사 중에서 무작위로 부실기업50개사와 정상기업 50개사 총100개사를 선정하여 훈련용 표본(training data)으로 모형을 구축하는데 사용하였다. 나머지 66개사는 모형의 예측성과를 평가하기 위하여 검증용 표본(test data)으로 사용하였다. 과거 5년 동안의 재무비율 79개 자료로 T-test를 실시하여 5년 연속 유의미한 변수 9개를 선정하고 각각의 모형을 구축하였다. T-test 결과, 부실초기에는 주로 수익성지표들이 부실예측에 주요 변수로 나타났으며 부실 후반에 가면서 안정성지표와 현금흐름지표들이 추가로 유의미한 변수로 나타났다. 모형의 예측력을 비교해 보면 훈련용 표본의 경우, 로지스틱회귀분석모형이 가장 높은 분류 정확도를 보였고, 검증용 표본의 경우에는 인공신경망모형이 가장 높은 분류 정확도를 보였다. 본 연구는 첫째, 부실이 서서히 진행된다는 점을 감안하여 T-test를 실시하여 5년 연속 유의미한 변수로 모형을 구축하여 변수의 시계열적인 측면이 고려되었다는 점과, 둘째, 기존 선행 연구들이 정규성을 무시하고 판별분석모형을 구축하였으나, 본 연구가 정규성 여부를 검정하고 모형을 구축하였다는 점이 차별화된다. 본 연구에 따른 정책적 시사점은 부실기업의 징후는 본 논문에서처럼 대체로 재무제표에 나타나기 때문에 회사에 대한 공시서류의 신회성 확보가 중요하다. 따라서 이런 점에서 회계법인 혹은 세무기장 종사자들의 도덕적 해이을 억제할 수 있는 제도적 장치가 강화되어야 할 것이다.

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코스닥시장 우량벤처기업 판별모형 개발에 관한 연구 (An Empirical Study on Financial Characteristics of KOSDAQ Venture Companies)

  • 김홍기;오성배
    • 벤처창업연구
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    • 제2권1호
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    • pp.37-64
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    • 2007
  • 본 논문은 선행연구에서 유의성 있는 지표로 판명된 투하자본수익률(ROIC)과 총자산영업이익률을 기준변수로 하여 2005년 12월 말 현재 최종표본기업 250개의 우량벤처기업과 비우량벤처기업의 정도를 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 정준판별함수는 2가지 기준 모두 판별함수의 판별력이 양호하였으며, 집단간 판별 점수의 차이가 유의한 것으로 나타났다. 변수들 간의 상대적인 중요도를 나타내는 표준화된 정준판별함수계수의 설명력이 높고, 판별함수에 가장 큰 영향을 미치는 변수가 총자산영업이익률임을 보였다. 둘째, 판별분석을 통해 도출된 선형판별식에 의한 우량벤처기업과 비우량벤처기업의 판별결과도 2가지 기준 모두 비우량벤처기업을 우량벤처기업으로 판별하는 오분류율이 각각 4%, 2.4%로 나타나 표본에 대한 분류정확도는 각각 98.0%, 98.8%로 밝혀졌다. 또한 상호교차법에 의한 오분류율도 각각 4.8%, 3.2%로 나타나 97.6%, 98.4% 정확도를 나타내고 있어 도출된 판별함수가 우수한 판별력이 있음을 실증하였다.

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