• 제목/요약/키워드: 기업부실예측

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기업부실예측과 금융기관 주가 반응

  • 이명철;강종만;김영갑
    • 재무관리연구
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    • 제15권1호
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    • pp.223-243
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    • 1998
  • 본 연구는 부실기업의 예측여부에 따른 금융기관의 주가 반응을 분석하였다. 1991년부터 1996년까지 관리종목에 편입된 종목중 40종목을 연구대상으로 선정하였다. 부실기업의 예측은 부실예측모형과 전문신용평가기관의 신용등급을 이용하여 판단하였다. 연구결과에 따르면 기업부실 공시시 금융기관 주식의 초과수익률은 전반적으로 부의 값을 갖는 것으로 분석되었다. 즉, 주가반응의 크기에는 정도의 차이는 있지만 부실예측 여부에 관계없이 기업부실은 금융기관 주가에 악영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 살펴보면 신용등급에 의해 부실이 예측되는 경우에 비해 부실이 예측되지 못한 경우에 주가반응이 크고 유의적으로 나타났다. 그러나 부실예측모형을 이용한 경우에는 부실이 예측된 경우의 주가반응이 예측되지 못한 경우에 비해 크게 나타났다. 이러한 결과는 부실예측모형의 부정확성 또는 예측모형에서 사용된 회계자료의 부정확성에 기인한 것으로 판단된다.

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부실기업표본을 이용한 이익조절행위와 부실예측에 관한 실증적 연구

  • 한길석;이치훈
    • 재무관리논총
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    • 제6권1호
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    • pp.141-170
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    • 2000
  • 기업의 부실화과정에서 경영자는 그 누구보다도 먼저 부실화의 재무적 징후를 포착할 수 있을 것이며, 부정적인 정보가 외부에 누출되는 경우 발생할 수 있는 은행의 대출중단 등의 치명적 비용을 피하기 위하여 긍정적인 정보를 조작 유포시킬 강한 유인이 존재한다. 이러한 인식에 근거하여 경영자의 이익조절 가능성이 높아지는 기업부실화의 일정시점에서 기업부실예측의 현실적인 모형을 추정하는 데 본 연구의 목적이 있다. 본 연구에서는 부실기업에서 재무정보의 이익조절행위 가능성을 검증하기 위하여 1995년에서 1998년까지 부실화된 115개 상장기업들의 부실전 재무정보를 분석하였고, 총 20개의 재무변수와 그 변화율을 고려하여 부실예측모형을 추정하였다. 이러한 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 부실표본기업의 경우에 재무정보 상호간의 논리성이 와해되거나 크게 약화되어 경영자의 심각한 이익조절행위가 있는 것으로 추정되며, 수익성 정보에 집중되어 부실 2년전부터 심해지고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 경영자의 이익조절행위로 인해 논리적 상관관계가 와해되지 않은 재무정보들은 부실예측에 대한 설명력을 갖고 있으며, 본 연구에서 9개의 재무변수로 추정한 부실예측모형은 부실 1년전 80%의 우수한 예측력을 보여주고 있다.

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비금융 상장기업의 부실예측모형

  • 장휘용
    • 재무관리연구
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    • 제15권1호
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    • pp.299-327
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    • 1998
  • 기업부실예측모형은 관련당사자들에게 부실위험을 사전에 경고함으로써 기업이 실제 부실화되는 경우 발생할 막대한 사회적 비용을 절감시켜 줄 수 있지만 지금까지 개발된 모형의 예측력은 그다지 만족스럽지 못하였다. 본 연구에서는 먼저 기존 부실예측연구의 한계 및 문제점들을 살펴보고, 철저한 실증분석에 근거하여 모형의 예측력 극대화에 실제적으로 기여하는 변수만을 선정함으로써 보다 높은 예측력을 가진 부실예측모형 개발을 시도하였다. 비금융 상장회사에 적용할 목적으로 개발된 본 모형의 자체예측력은 부실기업표본의 경우 85.3%, 비부실표본의 경우 95.1%으로써 기존의 모형들에 비하여 크게 향상되었고, 검정용표본을 이용한 예측력의 경우에도 부실표본 76.5%, 비부실표본 94.2%로서 대폭 개선되었다. 본 모형은 대출심사시 뿐만 아니라 기관투자가들이 주식 및 채권투자를 위한 기업분석에도 매우 유용하게 활용될 수 있고 특히 적격업체의 1차적 판별에 매우 유용할 것으로 예상된다.

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재무정책과 기업부실예측

  • 박정윤
    • 재무관리논총
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    • 제6권1호
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    • pp.93-117
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    • 2000
  • 본 논문의 목적은 1991년부터 1996년까지 부실이 된 상장기업 41개사와 이에 대응하는 118개 건전기업의 표본을 가지고 주요 재무정책변수를 이용하여 로짓분석에 의한 기업부실예측모형을 구축하는데 있다. 본 연구에서는 기존연구와는 달리 이론적으로 타당하고 재무경영자의 관심대상인 투자정책변수, 자본조달정책변수 및 배당정책변수를 가장 잘 반영한다고 판단되는 12개의 재무비율을 사전적으로 선정하였다. 이들 12개의 재무비율에 대해 부실기업과 건전기업을 가장 잘 판별할 수 있는 재무비율을 선정하기 위하여 프로파일 분석과 두 표본 t검정을 하였다. 그 결과 투자정책, 자본조달정책, 그리고 배당정책을 대표하는 변수로 자기자본순이익률, 총자본부채비율 및 배당율이 각각 채택되었다. 그리고 현금흐름변수를 추가하였다. 이 네 변수를 이용하여 로짓분석을 실행하였다. 먼저 부실 1년전부터 부실 5년전까지 각 연도별로 부실예측모형을 추정하였다. 부실 1년전의 추정모형에 의하면 총자본부채비율을 제외한 모든 계수의 부호는 (-)로 모두 기대했던 대로 나타났다. 전체적으로 볼 때 부실 4-5년 전에는 자기자본순이익률과 총자본부채비율이 기업부실에 유의한 영향을 주나 부실전 3년간은 현금흐름과 배당률의 크기가 부실에 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구는 부실예측모형을 기업의 재무정책적인 관점에서 추정하였다는 데 그 의의가 있다고 할 수 있다.

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다중 부실예측모형을 이용한 통합 신용등급화 방법 (Using Business Failure Probability Map (BFPM) for Corporate Credit Rating)

  • 신택수;홍태호
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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    • pp.835-842
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    • 2003
  • 현행 기업신용평가모형에 관한 연구는 크게 부실예측모형 및 채권등급 평가모형으로 구분된다. 이러한 신응평가모형에 관한 연구는 단순히 부실여부 또는 이미 전문가 집단에 의해 사전에 정의된 등급체계만을 예측하는 데 초점을 맞추고 있었다. 그러나. 대부분의 금융기관에서 사용하는 신응평가모형은 기업의 부실여부만을 예측하거나 기존의 채권등급을 예측하기 위만 목적보다는 기업의 고유 신응위험을 평가하여 이에 적합한 신용등급을 부여함으로써, 효율적인 대출업무를 수행하기 위해 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 부실예측모형들을 대상으로 다중 부실확률모형 (Business Failure Probability Map; BFPM) 접근방법을 이용한 신응등급화 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시된 다중 부실확률모형은 신경망모형과 로짓모형을 통합하여 부도율, 점유율을 고려한 다단계 신용등급을 예측할 수 있게 해준다. 다중 부도확률지도 접근방법을 이용하여 각 금융기관에서 정의하는 수준의 신용리스크를 효과적으로 추정하고, 이를 기준으로 보다 객관적인 다단계 신용등급을 산출하는 새로운 신응등급화 방법을 제시 하고자 한다.

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국제경쟁력 강화를 위한 중소규모기업과 대기업간 부실예측 콘텐츠 (Generation of Corporate Risk Contents of Small Firms and Large Firms Using Financial Data for Enhancing International Competitiveness)

  • 김영숙
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제7권12호
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    • pp.123-130
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    • 2007
  • 기업의 국제화가 심화되면서 회계 및 재무정보 또한 국가경쟁력을 평가하는 주요지표로서 활용되기에 이르렀다. 그러나 아직도 국제사회에서 한국의 재무제표에 대한 신뢰성이 낮고, 결산관련 공시에도 반기보고와 정기 결산보고 등 연간 2회 발표만 있을 뿐이다. 따라서 투자가들은 기업에 관한 실질적인 정보가 없기 때문에 기업의 부도 가능성을 알 수 없고 경영자 자신들도 기업의 재무 상태에 관한 실시간 정보를 파악하기 어려워 금융위기와 같은 돌발 상황이나 급변하는 주요 경제변수들의 움직임에 대처할 능력이 없었다. 따라서 기업들의 부실 가능성을 신속히 예측하기 위하여 주식시장이나 채권시장에 나타난 재무정보를 이용하는 측정모형들이 연구되어 왔으며 이를 시스템으로 개발하고 필요한 콘텐츠를 이용하는 사례가 증가하고 있다. 본 논문의 목적은 기업의 부실을 회계자료에만 의존해서 연구하던 방법에서 해당기업의 재무정보를 이용한 부실예측모형을 이용해 기업의 부실확률을 산출하고, 주요 경제변수 변화에 따른 부실성의 민감도를 분석하는 데 있다. 연구방법으로는 부실확률 산출을 위해 블랙-숄즈 모형을 적용하는 한편, trans-log 함수를 이용하여 주요 경제변수 변화에 따른 기업 부실확률의 민감도분석을 행하였다. 본 논문의 연구결과에 의하면, 부실확률 변화에 미치는 영향에 있어서 오직 기업대출금 변수만이 연구기간(1997-1998)중 일관된 방향성을 유지했으며, 기업부실에 중대한 영향력을 미칠 것으로 예상되었던 경제 변수들의 경우에는 대기업과 중소기업 기업집단에서 상이한 결과를 도출하였다.

스트레스 테스트를 활용한 해운기업 안정성 연구 (Stress Test on a Shipping Company's Financial Stability)

  • 박성화;권장한
    • 한국항만경제학회지
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    • 제39권2호
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    • pp.97-110
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    • 2023
  • 본 연구는 거시경제 충격이 우리나라 해운기업 안정성에 미치는 영향을 분석하였다. 우리나라 해운기업의 부실 발생 빈도가 상대적으로 적다는 점을 고려하여 퍼스로짓모형을 통해 해운기업의 부실 확률을 추정하였다. 부실 예측모형 추정 결과, 총자산은 부실 확률과 음의 상관관계를 지닌 것으로 나타난 한편, 총부채는 부실 확률과 유의한 양의 상관관계가 있는 것을 확인할 수 있었다. 부실 예측모형 추정결과를 바탕으로 총매출, 총자산 및 총부채 충격이 해운기업 부실 확률에 미치는 영향을 스트레스 테스트하였다. 스트레스 테스트 결과, 매출 및 총자산 감소는 해운기업의 재무 안정성을 크게 악화시키는 것을 확인할 수 있었다.

로지스틱회귀분석을 이용한 코스닥기업의 부실예측모형 연구 (Failing Prediction Models of KOSDADQ Firms by using of Logistic Regression)

  • 박희정;강호정
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제9권3호
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    • pp.305-311
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    • 2009
  • 기업부실 및 그에 따른 도산은 직접적으로는 주주, 종업원, 채권자 등에게 막대한 피해를 주고, 더 나아가 금융기관의 부실화를 초래하는 등 파급효과가 매우 크다. 코스닥 시장에 상장된 기업들은 기술력은 높으나 사업화 가능성이 낮고 자본력이 취약하여 부실화 가능성이 높다. 이에 본 연구는 코스닥기업들 가운데 건전기업과 부실기업을 표본으로 삼아 로지스틱 회귀분석을 이용하여 부실예측모형을 개발하고 검증하였다. 본 연구결과는 첫째, 연도별 모형의 분류정확도는 $76.5%{\sim}77.5%$로 나타났으며. 평균모형의 분류정확도는 $70.6%{\sim}83.4%$로 나타났다. 이들 모형 중 분류정확도가 가장 높은 모형은 부실 3년, 2년, 1년전 평균모형으로 83.4%이다. 둘째, 분류정확도가 가장 높은(부실 3년, 2년, 1년 전) 모형을 선정하여 확인 표본을 대상으로 검증한 결과 예측정확도가 부실 3년 전 71.7%, 부실 2년 전 75.0%, 부실 1년 전 90.0%로 부실 3년 전에서 부실 1년 전으로 갈수록 높은 예측력을 보이고 있다. 특히 부실 1년 전의 경우 90.0%의 높은 예측정확도를 나타내 개발한 모형이 우수한 것으로 판단된다.

데이터마이닝 기법을 이용한 기업부실화 예측 모델 개발과 예측 성능 향상에 관한 연구 (Development of Prediction Model of Financial Distress and Improvement of Prediction Performance Using Data Mining Techniques)

  • 김량형;유동희;김건우
    • 경영정보학연구
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    • 제18권2호
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    • pp.173-198
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    • 2016
  • 본 연구의 목적은 비즈니스 인텔리전스 연구 관점에서 기업부실화 예측 성능을 향상키시는 것이다. 이를 위해 본 연구는 기존 연구들에서 미흡하게 다루어졌던 1) 데이터셋을 구성하는 과정에서 발생하는 바이어스 문제, 2) 거시경제위험 요소의 미반영 문제, 3) 데이터 불균형 문제, 4) 서술적 바이어스 문제를 다루어 경기순환국면을 반영한 기업부실화 예측 프레임워크를 제안하고, 이를 바탕으로 기업부실화 예측 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 경기순환국면별로 각각의 데이터셋을 구성하고, 각 데이터셋에서 의사결정나무, 인공신경망 등 단일 분류기부터 앙상블 기법까지 다양한 데이터마이닝 알고리즘을 적용하여 실험하였다. 또한 본 연구는 데이터불균형 문제를 해결하기 위해, 오버샘플링 기법인 SMOTE(synthetic minority over-sampling technique) 기법을 통해 초기 데이터 불균형 상태에서부터 표본비율을 1:1까지 변화시켜 가며, 기업부실화 예측 모델을 개발하는 실험을 하였고, 예측 모델의 변수 선정 시에 선행연구를 바탕으로 재무비율을 추출하고, 여기서 파생된 IT 산출물인 재무상태변동성과 산업수준상태변동성을 예측 모델에 삽입하였다. 마지막으로, 본 연구는 각 순환국면에서 만들어진 기업부실화 예측 모델의 예측 성능 비교와 경기 확장기와 수축기에서의 기업부실화 예측 모델의 유용성에 대해 논의하였다. 본 연구는 비즈니스 인텔리전스 연구 측면에서 기존 연구에서 미흡하게 다루어졌던 4가지 문제점을 검토하고, 이를 해결할 프레임워크를 제안함으로써 기존 연구 대비 기업부실화 예측률을 10% 이상 향상시켰다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

국제경쟁력 강화를 위한 중소규모기업 부실예측 콘텐츠 (Generation of Corporate risk Contents using Financial Data)

  • 김영숙
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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    • pp.951-953
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    • 2007
  • 기업의 국제화가 심화되면서 회계정보 또한 국가경쟁력을 평가하는 주요지표로서 활용되기에 이르렀다. 스위스 국제경영개발원(IMD)이 발표한 2007년도 국가별 국제경쟁력 평가의 회계 및 감사제도 항목에서 한국에 대한 평가가 낮았고, 이는 한국에서 공표되는 기업재무제표가 매우 부실하여 국제적 수준에 미치지 못하고 있다는 사실을 말해 주는 것이라고 할 수 있다. 본 논문의 목적은 과거의 회계자료에 의존하여 기업의 부실을 연구하던 방법을 기업재무의 관점에서 부실예측모형을 이용해 기업의 부실확률을 산출하고, 주요 경제변수 변화에 따른 민감도를 분석하였다. 이를 위해 우선 중소규모기업군과 대기업군의 부실확률에 대한 프로파일을 산출하고, 주요 경제변수 변화에 따른 기업군의 부실 민감도에 대해 통계분석을 행하였다. 연구방법으로는 부실확률 산출을 위해 블랙-숄즈 모형을 적용하는 한편, trans-log 함수를 이용하여 주요 경제변수 변화에 따른 기업부실확률의 민감도분석을 행하였다. 본 논문의 연구결과에 의하면, 부실확률 변화에 미치는 영향에 있어서 오직 기업대출금 변수만이 연구기간(1997-1998)중 일관된 방향성을 유지했으며, 기업부실에 중대한 영향력을 미칠 것으로 예상되었던 경제변수들의 경우에는 두 기업집단에서 방향성이 모두 틀린 것으로 나타났다.

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