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.
최근 수년사이 우리나라 경제의 근간을 이루고 있는 중소기업의 부도사태가 갈수륵 확산되는 양상을 보이고 있다. 이로 인해 귀중한 경제자원이 사장되는가 하면 종업원이 실직을 당하고 부도기업과 거래해온 계열 및 하청업체들도 연쇄부도에 휩싸임으로써 연관산업은 물론 지역경제 및 국가경제에까지 큰 손실을 끼치고 있다. 따라서 어떻게 중소기업의 부도를 예방하고 그 피해를 최소화할 수 있느냐 하는 문제는 초미의 관심사로 대두됐다. 본 연구는 이같은 관점에서 중소기업부실화의 효율적인 예방대책마련에 필수적인 근거자료를 제시하는데 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 설문조사를 실시하고 정책의 우선순위결정을 위한 통계적 모형인 AHP(analytical hierarchy process)모형을 이용해 설문조사내용을 분석한바, 부실화원인간의 계층적 구조가 파악되고 원인별 영향도가 계량화되고 있다. 이러한 연구결과는 부실화예방을 위한 정책의 우선순위결정이 가능함을 보여주는 것이다. 또 부실화연구에 새로운 접근방법을 구사한 점도 특기할만하다.
주수급자 역할을 하는 건설기업의 부실화는 발주자에게 공사계약 미이행에 따른 피해를 초래할 수 있고, 전문건설업체 및 자재공급업체의 재무건전성에 악영향을 줄 수 있다. 건설업은 프로젝트를 수주하고 진도에 따라 기성을 받는 현금흐름의 재무적 특성이 존재하고, 사업 진행 중의 부실화는 투입한 자금의 손실로 이어질 수 있으므로 건설업체의 부실화 예측은 중요하다. 국내 건설업체의 부실화 예측은 90년도 초 미국에서 개발된 KMV (Kealhofer McQuown and Vasicek)사의 KMV모형으로 수행되는 경우도 있지만, 이 모형은 일반적인 기업 및 은행의 신용위험 평가에 개발되어져 건설기업 예측력에는 부족함이 있다. 또한, KMV값의 부도확률 예측력에 대해서는 분석대상의 기업수 및 데이터의 부족으로 의문점이 지속적으로 제기되고 있다. 따라서 이러한 의문점을 해결하기 위해 기존 부도예측확률모형에 베이지안 확률적 접근법(Bayesian Probabilistic Approach)을 접목하고자 한다. 베이즈 통계학의 사전확률(Prior Probability)만 적절하게 예측가능하다면 적은 정보라도 증거에 대한 조건부 획득으로 신뢰성 있는 사후확률(Posterior Probability)을 예측할 수 있기 때문이다. 이에 본 연구에서는 기존 부도예측확률모형에 베이지안 확률적 접근법을 활용하여 예상부도확률(Expected Default Frequency, EDF)을 측정하고, 기존 모형의 예상부도확률과 비교하여 정확성을 예측하고자 한다.
건설경기의 악화에 따른 건설업체 경영상태의 악화는 단순히 건설업체만의 문제가 아니다. 즉, 건설산업은 건설업체뿐만 아니라 공공기관, 금융기관, 가계 등 다양한 시장참여자가 공동으로 관계하고 있기 때문에 심각한 경제적 손실을 야기할 수 있다. 이러한 관점에서 건설경기 변동과 건설업체 부실화 변화 과정 사이의 관계를 살펴보는 것은 중요한 의미를 지니게 된다. 이에 따라 본 논문에서는 건설업체 부실화 정도와 건설경기 간의 관계성을 실증분석하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 먼저 KMV 모형을 활용하여 예상부도확률을 측정하고 이를 건설업체 부실화의 대리변수로 활용하였다. 건설경기 변수들의 경우 공사종류별로 세분화하였다. 즉 주거용, 비주거용, 토목용 건설투자액을 공종별 건설경기를 대리하는 변수로 활용하였다. 이러한 변수들을 활용하여 본 논문에서는 벡터오차수정모형(VECM)을 활용하였다. 분석결과를 통해 살펴본 바, 건설업체들은 먼저 사업포트폴리오를 다양화할 필요가 있을 것으로 판단된다. 또한 건설업체의 경영상태가 악화되게 되면 시장상황이 좋아지더라도 이를 원래 상태로 회복하는 것은 상당히 힘든 것으로 판단된다. 즉 건설업체의 경영상태가 양호해지기 위해서는 시장상황즉, 외부환경의 변화도 매우 중요하겠지만 그보다 더 기업내부적인 역량강화가 절실할 것으로 판단된다.
본 연구는 벤처창업기업의 대표자 기술혁신역량과 경영진의 전문화, 기술사업 투자계획의 타당성 등이 기업의 경영성과인 재무건전도와 나아가 부실화가능성에 미치는 영향에 대하여 구조방정식 모델(SEM)을 이용한 실증분석을 실시하였다. 본 연구는 2011년~2012년 2년 동안 1,419개 표본기업에 대한 기술보증기금 기술평가 전문가들의 현장평가 데이터와 기업현황 조사정보 및 재무정보 등을 활용하였으며, 설립후 7년이내 기술력 기반의 벤처기업들 속성상 '고위험 고수익'으로써 여타기업보다 부실화가능성이 높은 기업군인 점을 감안하여 이들 기업을 연구대상으로 설정하였다. 분석 결과, 대표자의 풍부한 경험과 기술지식 등 기술혁신역량과 경영진의 분야별 전문화를 바탕으로 한 체계적 조직운영, 그리고 적정규모의 기술사업 투자 재무관리 계획수립 및 합리적 추진 등을 통하여 기업의 성장성과 수익성 등 기업의 전반적인 재무건전도를 향상시키고, 나아가 단기적 부실화리스크도 감축시키는 것으로 확인되었다.
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.
본 논문에서는 건설경기가 규모별 건설업체 부실화에 미치는 영향을 벡터오차수정모형(VECM : Vector Error Correction Model)을 통해 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 먼저 KMV(Kealhofer, McQuown and Vasicek) 모형을 기반으로 산출하는 예상부도확률을 건설업체 부실화를 나타내는 대리변수로 정의하였다. 본 논문에서는 규모별로 예상부도확률을 측정하기 위해서 건설업체 상장기업 중 30개 업체를 선정하여 규모별로 상위 15개와 하위 15개로 구분하였다. 건설경기 변화를 대리하는 변수로 주거용, 비주거용, 토목용 건설수주액을 활용하였다. 각 변수들의 시계열 데이터는 한국상장회사협의회의 TS2000과 통계청 자료를 통해 확보하였다. 분석기간은 2001년 2분기부터 2015년 4분기까지로 설정하였다. 먼저 규모별 건설업체의 예상부도확률을 산출한 결과, 일반적으로 알려진 바와 같이 대형 건설업체가 상대적으로 규모가 작은 건설업체보다 부실화 정도가 낮은 것으로 확인되었다. 하지만 벡터오차수정모형을 기반으로 한 충격반응분석 결과 대규모 건설업체가 경기 변동에 더욱 민감하게 반응하며, 특히 대규모 건설업체 경영상태 변화에 주거용 건설시장 변화가 주요 요인인 것을 확인할 수 있었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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