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.
부도는 막대한 사회적, 경제적 손실을 야기할 수 있으므로, 미리 부도여부를 정확하게 예측하여 선제 대응하는 것은 경영분야에서 대단히 중요한 의사결정문제 중 하나이다. 이에 지능정보시스템 분야에서도 그간 기업의 재무 데이터에 기반해 부도예측을 개선하기 위한 노력을 기울여왔는데, 안타깝게도 기존의 연구들은 대부분 분류모형의 성능 개선을 통해 예측 정확도를 개선하는 것에만 주로 초점을 맞추어 다른 요소들을 충분히 고려하지 못했다는 한계가 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 부도예측 모형의 정확도를 개선하기 위한 방편으로 새로운 데이터 전처리 방법, 그 중에서도 효과적인 표본추출 방법을 제안하고자 한다. 일반적으로 부도예측을 위해 사용되는 데이터들은 극심한 데이터 불균형 문제에 노출되어 있는데, 본 연구에서는 k-reverse nearest neighbor(k-RNN)와 one-class support vector machine(OCSVM) 방법을 결합한 하이브리드 언더샘플링(hybrid under-sampling) 접근법을 통해 이같은 데이터 불균형 문제를 해결하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 접근법에서 k-RNN은 이상치를 효과적으로 제거할 수 있으며, OCSVM은 다수를 구성하는 등급의 데이터로부터 정보량이 풍부한 표본만 효과적으로 선택할 수 있는 수단으로 활용될 수 있다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해, 본 연구에서는 국내 한 은행의 비외감기업 부도예측모형 구축에 제안 기법을 적용해 본 뒤, 일반적으로 많이 사용되는 랜덤샘플링(random sampling)과 제안 기법의 성능을 비교해 보았다. 그 결과, 로지스틱 회귀분석, 판별분석, 의사결정나무, SVM 등 대다수의 분류모형에 있어 분류 정확도가 개선됨을 확인할 수 있었으며, 모든 분류모형에 있어 부정 오류, 즉 부실기업을 정상으로 예측하는 오류율이 크게 감소함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드를 연결하는 연결가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 선정기준에 따라 약체연결뉴론제거법과 강체연결뉴론선택법을 들 수 있다. 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다변량판별분석 기법보다 높은 예측율을 보여주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제21권4호
/
pp.747-756
/
2010
최근의 전 세계적인 경기 침체에 따라 산업계 전반에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 신용보증기금에 등록된 중소기업들의 자료에 대하여 생존 분석을 이용하여 생존율을 추정하였다. 또한 중소기업의 자산규모와 업종에 따라 건설업과 타 업종으로 구분하여 생존율에 관한 동향을 비교분석하였다. 이때 생존율은 생명표에 의해 구하였으며, 업종별 생존율의 차이는 로그순위 검정과 윌콕슨의 검정통계량을 사용하여 분석하였다. 실험 결과 중소기업의 자산규모가 10억 이상이 가장 높았으며, 1억 미만, 1억에서 10억 미만은 비슷한 생존율을 보였다. 업종별로는 도소매업과 서비스업이 경공업과 중공업, 건설업에 비하여 생존율이 높았으며 건설업의 경우 생존율이 가장 낮음을 알 수 있었다. 또한 대부분의 중소기업들은 시간이 지날수록 위험률이 상승하는 추세를 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제22권4호
/
pp.619-630
/
2011
본 연구에서는 두 분포함수의 혼합된 자료에서 적절한 분류점을 추정하고 평가하기 위하여 많이 사용하는 아홉 종류의 분류정확도 측도인 MVD, Youden지수, (0,1)까지최단기준, 수정된 (0,1)까지 최단기준, SSS, 대칭점, 정확도면적, TA, TR을 다섯 개의 조건범주로 군집시킨다. 신용평가분석에서 정상과 부도상태의 스코어 확률변수가 정규분포를 따르며 전체부도율로 혼합되었다고 가정한다. 다양한 정규혼합분포의 상황에서 군집된 측도들의 최적분류점을 발견하고, 그 분류점에 대응하는 제I종 오류율과 제II종 오류율 그리고 두 종류의 오류율 합을 구하여 각각의 오류율이 최소인 경우를 탐색적으로 살펴본다. 현실자료에 적합한 정규혼합분포를 추정하여 본 연구 결과를 적용하면 최소 오류율이 보장되는 분류정확도를 선택할 수 있으며, 이를 사용하여 모형의 판별력을 향상시킬 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제20권2호
/
pp.261-272
/
2009
신용평가모형에서 두 집단의 판별력 검정방법 중의 하나로 두 분포함수의 동일성 검정을 위한 비모수적인 Kolmogorov-Smirnov (K-S) 검정방법이 대표적으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 신용평가모형에서 두 분포함수의 동일성 검정을 위하여 K-S 검정 방법 외에 Cramer-Von Mises, Anderson-Darling, Watson 검정방법들을 소개하고 Joseph (2005)의 기준에 대응하는 판단기준을 제안한다. 또한 신용평가 자료와 유사한 상황 하에서의 모의실험을 통해서 불량률, 표본크기 그리고 제II종 오류율을 고려한 대안적인 판단기준을 제시하고 그 적용방법에 대해서 살펴본다.
신용평가연구에서 확률변수 스코어와 정상과 부도상태의 모수공간으로 정의된 혼합분포에서 확률밀도함수의 관계식으로 최적분류점을 추정하고 이에 대응하는 오류합의 크기를 비교하는 연구가 정규분포의 가정하에 이루어져있는데 본 연구에서는 비정규분포인 와이블, 로지스틱 그리고 감마분포로 확장하여 가설검정을 이용하는 방법과 전체정확도와 진실율을 최대화하는 방법에 의한 최적분류점을 각각 구하고 최적분류점에 대응하는 제I종과 제II종 오류합의 크기를 비교하여 효율성을 비교 토론한다.
본 연구는 외환위기 발생 이후 취해진 고금리정책이 이후의 환율안정에 기여하였는가를 살펴보고 있다. 완전 변동환율제도로 이행된 1997년 12월 이후의 일별자료를 대상으로 표준적인 시계열모형을 사용하여 분석한 주요 결과는 금리상승이 환율의 평가절상을 유도하였다는 것이다. 축약형모형(reduced form regression)에서 나타난 환율의 금리에 대한 탄력성은, 부도율과 같은 위험(risk)변수를 통제한 단순회귀방정식뿐 아니라 VAR모형에서도 1을 소폭 상회하는 정도의 추정치를 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 비록 외환위기 이후 환율안정화의 가장 큰 원동력이 외환유동성의 회복이었음에도 불구하고, 외환유동성이 회복될 때까지 단기적으로는 고금리정책이 환율안정화를 위하여 부분적으로 기여하였음을 시사한다고 할 수 있을 것이다.
최근 경기침체에 다른 여파로 중소기업의 경기동향은 나날이 악화되고 있는 추세이다. 소비심리 위축과 수출 여건 악화로 부도율이 높아지고, 향후 경기전망도 불투명해 기업경영에 이 중고를 겪고 있다. 그러나 전반적으로 중소기업의 경기동향이 좋지 않은 상황에서 정보화 수준에 따라 업종별로 가동률, 생산지수를 비교한 결과 정보화 수준이 높은 업종이 여타 업종에 비해 상대적으로 경기침체의 영향을 적게 받은 것으로 나타났다. 실제로 정보화 수준이 중소기업의 경영성과에 어떤 영향을 미치는지를 알아보기 위해 3가지 실증분석 모형을 통해 분석해본 결과, 1인당 매출액, 총매출액, 개인업무개선, 기업업무개선, 조직의 유연성, 대외환경 적응력 등 기업 내외부 전반에 걸쳐 유의적으로 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 정보화 수준 향상이 기업 경쟁력에 미치는 효과가 크므로 생산성 향상을 통해 경기침체기를 극복하기 위해서라도 경기 호황기는 물론 불황기에도 정보화 투자에 소홀히 하면 안된다는 것을 보여준다.
우리나라 택시의 경우, 이용측면에서나 수송분담률측면에서 볼 때 대중교통에 가까운 역할을 담당하고 있다고 할 수 있으나, 적정 택시대수를 산정하는 모형이 정립되지 않아 택시증차규모 결정시 이해관계자들의 마찰로 사회적 물의를 일으키며 이를 조정하는데 행정력이 낭비되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 택시 이용자와 업체 그리고 운전기사의 입장이 반영된 적정 실차율, 교통여건, 이용객수의 변화 들을 고려한 중소도시에서의 택시 증차대수 산정을 위한 합리적 기준이 제시되었으며 현재의 운행기록에 의한 거기기준실차율조사의 문제점을 개선한 새로운 택시 실차율 조사방법의 적용성이 검토되었다. 새로운 실차율 조사방법으로 부도심상의 주요 가로를 통과하는 택시에 대한 차량기준실차율을 조사하여 종래의 운전자의 운행기록표에 의한 거리기준 실차율과 비교하였다. 두 방법에 의한 실차율이 매우 근사한 값을 보였으며 통계적 검정에서도 차이가 없는 것으로 나타났다. 차량기준방법에 의한 실차율조사로 조사비용을 줄이고 자료의 신뢰성을 높일수 있을 것으로 기대된다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.