Integrated Corporate Bankruptcy Prediction Model Using Genetic Algorithms

유전자 알고리즘 기반의 기업부실예측 통합모형

  • 옥중경 (동국대학교-서울 일반대학원 경영정보학과) ;
  • 김경재 (동국대학교-서울 경영대학 경영정보학과)
  • Received : 2009.11.12
  • Accepted : 2009.11.29
  • Published : 2009.12.31

Abstract

Recently, there have been many studies that predict corporate bankruptcy using data mining techniques. Although various data mining techniques have been investigated, some researchers have tried to combine the results of each data mining technique in order to improve classification performance. In this study, we classify 4 types of data mining techniques via their characteristics and select representative techniques of each type then combine them using a genetic algorithm. The genetic algorithm may find optimal or near-optimal solution because it is a global optimization technique. This study compares the results of single models, typical combination models, and the proposed integration model using the genetic algorithm.

최근 데이터마이닝 기법을 이용하여 기업의 부실을 예측하고자 하는 연구가 많이 이루어져 왔다. 여러 연구자들에 의해 다양한 데이터마이닝 기법이 연구되었으나 각 방법론이 장단점을 가지고 있기에 이를 보완적으로 사용하고자하는 결합기법에 대한 연구도 꾸준하게 발표되고 있다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 각 기법의 특성을 바탕으로 4가지 형태로 구분하고 각 형태의 대표적인 기법을 선택하여 이를 유전자알고리즘을 통하여 통합하는 기법을 제안한다. 유전자알고리즘은 전역최적화기법으로 다양한 기법의 결과를 유기적으로 통합하여 최적해 또는 유사최적해를 찾게 해 줄 것이다. 본 연구에서는 기업부실예측에서 유용한 모형을 찾기 위하여 단일모형, 기존의 통합모형과 본 연구에서 제안하는 유전자알고리즘 통합기법의 결과를 비교한다.

Keywords

References

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