• 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.

• ESCO지
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• 통권57호
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• pp.28-31
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• 2009

에너지절약전문기업의 운영과 유지 측면에서 가장 중요한 문제점의 하나가 매출채권의 관리이다. ESCO의 태동기 때부터 중요한 문제점은 매출 채권의 부실화에서 대두되었는데, 물론 ESCO업체의 에너지 절감량 측정시 과오나 사후관리 부재로 인한 사용자와의 다툼이 그 원인이 되는 경우도 있었지만 대부분의 경우는 에너지사용자의 부실화가 가장 큰 이유였다. 따라서 ESCO업체의 자체부실로 이어질 수 있는 매출채권의 부실화와 관련된 근본적인 해결방안을 고찰하여 보는 것도 상당이 의미있는 일이라 할 수 있겠다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.60-68
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• 2012

과거 IMF 외환위기와 서브프라임 금융위기는 그 발생의 기원이 다를지라도 거시경제의 변동성에 크게 영향을 주었다. 이는 전체 산업에 상당한 영향을 미쳤을 뿐 만 아니라, 건설산업을 영위하는 개별 건설기업의 경영환경과 밀접하게 연계되어 많은 부실기업들을 양산하였다. 실제로 거시경제변동 전후 건설기업의 부실화 정도는 급격한 변화과정을 겪게 되며, 충격에 대한 반응 또한 기업별로 차이가 존재한다. 따라서 본 논문은 과거 IMF 외환위기와 최근 서브프라임 모기지 사태라는 거시경제변동 상황 하에서 건설기업 부실화의 변천과정을 확인하는데 그 목적이 있다. 거시경제변동 전후에 건설기업의 부실화 정도를 분석하기 위해 KMV 모형을 사용하여 예상부도확률(Expected Default Frequency)을 추출하였으며, 분석에 사용된 건설기업의 표본은 부실기업 20개, 정상기업 20개로 구성하였다. 분석결과 서브프라임 금융위기가 상대적으로 외환위기보다 건설기업에 더 큰 충격을 준 것으로 판단되며, 이는 거시경제 충격 이전의 건설시장의 상황과 관계가 있을 것으로 예상된다. 또한 부실기업과 정상기업을 비교해 보았을 때, 정상기업의 회복속도가 더 빠른 것으로 분석되었다. 이는 정상기업과 부실기업의 내부 사업역량차이에 의해 작용한 것으로 판단된다. 결과적으로 KMV 모형을 활용하여 건설기업의 부실화정도를 시간 흐름에 따라 측정하는 것이 가능함에 따라 각 시기별 부실화의 속성을 유추할 수 있을 것으로 판단된다. 이는 개별기업의 재무구조 개선 효과 및 투자자의 투자지표로 활용할 수 있음은 물론이며, 리스크 매니지먼트 관점에서 의사결정지표로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 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.

• 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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.3260-3269
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• 2014

타 산업들과의 연계성이 강한 건설업체가 도산할 경우 타 산업시장의 경기악화를 초래할 수 있어, 시장 환경 변화에 따른 건설업체의 부실화 예측모형 연구가 중요하게 다뤄지고 있다. 하지만 건설업체 부실화 예측에 앞서 부실화에 기인하는 요소에 관한 연구가 선행되어야 함에도 불구하고 이와 같은 영향 변수들에 대한 연구가 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 건설업체 포트폴리오의 큰 비중을 차지하는 주택시장 변화가 규모별 건설업체의 부실화에 미치는 영향을 벡터오차수정모형을 통해 분석하고자 한다. 이에 건설업체를 규모별로 2011년 시공능력평가순위 50위권 기업 중 상위 10개와 하위 10개로 구분하였으며, 각 업체의 부실화를 나타내는 예상부도확률을 KMV 모형을 통해 측정하였다. 주택시장의 변화를 대리하는 변수로 2001년부터 2010년까지의 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 전세매매가격비율을 활용하였다. KMV모형을 활용하여 규모별 건설업체의 예상부도확률을 산출한 결과 선험적으로 인지하고 있듯이 상위 10개의 대규모 건설업체들이 상대적으로 규모가 작은 건설업체에 비해 경영상태가 양호한 것을 확인 할 수 있었다. 또한 벡타오차수정모형을 구성, 충격반응분석을 수행한 결과 주택시장 경기변동에 따라 대규모 업체의 부실화 정도가 중소 건설업체에 비해 더 심각함을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.111-131
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• 2015

본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 일종인 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM)를 이용하여 비외감기업의 부실화 유형을 구분하고자 한다. 자기조직화지도는 인공 신경망을 기초로 자율학습을 통해 입력된 값을 유사한 군집끼리 묶어내는 방법으로, 기존의 통계적 군집 분류 방법보다 성능이 뛰어나고, 고차원의 입력데이터를 저차원으로 시각화할 수 있다는 장점 때문에 다양한 분야에서 각광받고 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 주요 분석대상이었던 외감기업에 비해 부실화 빈도는 높지만 데이터 수집의 어려움으로 인해 분석대상에서 다소 제외되었던 비외감기업의 부실화 유형에 대해 알아보고, 유형별 구체적인 사례도 소개하고자 한다. 재무자료수집이 가능한 100개의 비외감 부실기업에 대해 분석한 결과, 비외감기업의 부실화 유형은 다섯 가지로 구분되었다. 유형 1은 전체 집단의 약 12%를 차지하며, 수익성, 성장성 등 재무지표가 다른 유형에 비해 열등하였다. 유형 2는 전체 집단의 약 14%로, 유형 1보다는 덜 심각하지만 재무지표가 대체로 열등하였다. 유형 3은 성장성 지표가 열등한 그룹으로 기업간 경쟁이 극심한 가운데 지속적으로 성장하지 못하고 부실화된 경우로 약 30%의 기업이 포함되었다. 유형 4는 성장성은 탁월하나 부채경영 등 과감한 경영으로 인해 유동성 부족이나 현금부족 등의 이유로 부실화된 그룹으로 약 25%의 기업이 포함되었다. 유형 5는 거의 모든 재무지표가 우수한 건전기업으로, 단기적인 경영전략의 실수 또는 중소기업의 특성상 경영자의 개인적 사정으로 부실화 되었을 가능성이 큰 그룹으로 약 18%의 기업이 포함되었다. 본 연구 결과는 부실화 유형을 구분하는데 기존의 통계적 방법이 아닌 자기조직화지도를 이용하였다는 점에서 학문적 의의가 있고, 비외감기업의 재무지표만으로도 1차적인 부실화 징후를 발견할 수 있다는 점에서 실무적 의의가 있다고 할 수 있다.

• 재무관리연구
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• 제26권2호
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• pp.113-153
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• 2009

본 논문에서는 복합금융그룹화가 해당 그룹소속 개별금융회사의 부실위험에 미치는 영향을 2003년 12월(4분기)부터 2006년 12월까지(4분기)까지 국내 복합금융그룹 및 개별금융회사의 분기별 재무자료를 이용하여 검증하였다. 검증을 위해 개별기반 부실위험측도인 Z-index와 가중규제 자본비율이 복합금융그룹소속 금융회사들과 비금융그룹 금융회사들 간에 유의적인 차이가 있는지를 통합 및 패널 회귀분석을 이용해 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, Z-index 와 가중규제자본비율을 비교 분석한 결과, 복합금융그룹 소속 금융회사들의 부실위험이 비금융그룹 금융회사들에 비해 유의적으로 낮은 것으로 나타난다. 둘째, 두 그룹 간에 나타난 부실위험의 차이는 분석기간 초기에는 유의적이지 않지만, 최근으로 올수록 유의성이 높아진다. 셋째, 개별금융회사의 부실위험에 대해 소속된 금융그룹의 대형화, 다각화 및 그룹화 지표가 유의적으로 영향을 미치는 것으로 나타난다. 먼저 그룹화 효과의 경우 비록 단변량 비교에서는 복합금융그룹의 부실위험이 낮게 나타나지만, 부실위험에 영향을 미치는 다른 요인들의 효과를 통제하는 경우 개별금융회사의 그룹소속여부는 해당금융회사의 부실위험에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타난다. 그러나 이러한 부정적인 영향은, 해당복합금융그룹의 대형화 및 다각화 특성으로 인해 다소 완화되는 것으로 나타난다. 따라서 단일변량분석에서 드러난 복합금융그룹의 낮은 부실위험은 주로 해당그룹의 대형화로 인한 규모의 경제효과와 다각화에 따른 범위의 경제효과로부터 비롯되는 것으로 판단된다.

• 건설관리
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• 제2권1호
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• pp.8-11
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• 2001

요즘 매스컴에서 건설회사 도산 및 부실 등에 대한 보도가 많아지고 있다. 98년 말부터 우려해 오던 건설산업 구조조정이 한창 진행 중에 있으며, 2000년 7월말 현재 100대 건설사중 37개사가 법정관리, 화의, 워크아웃 상태이며, 이후 대형건설업체의 계속되는 부도 등 부실화로 인한 퇴출이 더욱 가속되고 있는 상황이다. 이렇게 건설 회사들이 부실화가 된 원인을 살펴보면, 공사 발주물량은 97년 대비 70{\%}대에 머물고 있는 반면 건설업체 수는 오히려 $60{\%} 정도 증가해 업체별 평균 수주액이 급감하였고, 이에 따라 업체들의 과당 출혈 경쟁으로 수익성이 악화되고 말았다. 그러나 이러한 건설업의 어려운 환경에서도 고려개발(주)는 2000년 당기순이익 176억원 등 ‘89년 이후 12년 동안 순익을 내고 있으며, IMF가 한창이던 98년부터 2000년까지 약 1조2천억원의 수주고를 달성하였다. 또한 2000년 부채비율 $146{\%}$, 자기자본비율 $41{\%}$, 자기자본순이익율 $14{\%}$로 선진건설업체 수준의 재무비율을 확보하여 경영평가 1위를 차지하고 있다. 이러한 원인을 고려개발(주)는 건설산업의 구조조정에서 살아남을 수 있는 해결책은 정보화라고 판단하여 지난 ’95년부터 꾸준히 사내 정보화 정착에 전력하고 있다.

• 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.