본 논문에서는 회사채의 가치평가모형 중에서 기업이 목표부채비율을 설정하고 부채비율을 조정하는 경우를 고려하는 모형인 목표부채비율 회귀모형(Collin-Dufresne and Goldstein(2001))을 우리나라 회사채시장에 적용하여 실증분석을 하였다. 먼저, 본 논문의 채택된 자료 중에서 부채비율이 목표부채비율로 회귀하는 성질을 갖는 회사는 5개회사로 나타났다. 목표부채비율 회귀모형을 우리나라 회사채시장에 적용해서 만기수익률 및 신용가산금리를 예측한 결과, 예측치가 실제 값에 비해서 전체적으로 과대평가하는 것으로 나타났다. 이러한 예측오차에 영향을 주는 원인을 찾기 위해서 본 논문에서는 t-검정을 실시하였다. t-검정 결과, 부채비율, 자산변동성, 목표부채비율과 현재 부채비율의 차이, 잔존만기, 신용등급, 자산가치 등의 변수들이 예측오차 중 중간 값을 기준으로 예측오차가 큰 그룹과 작은 그룹 사이에서 서로 통계적으로 다른 결과를 나타내는 사실을 발견하였다. 또한, 부채비율과 자산변동성이 예측오차에 가장 큰 영향을 주며 회사채의 만기도 영향을 주는 것으로 나타났다.
우리 나라 경제는 1993년 이후로 호황을 유지하다가 1996년 말부터는 경제불황이 닥쳐, 현재는 구제금융이라는 최악의 경제혼란기에 처해 있다. 하루에도 기업의 도산은 부지기수로 발생되고 있으며, 도산으로 인하여 국민들은 직장을 싫고 물가인상 등으로 가계마저 흔들리고 있는 실정이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 재무비율에 의한 기업도산예측모델을 설정하려고 한다. 연구의 자료는 1996년 3월 은행연합회에서 개발한 '기업신용평가표'에 나타난 재무비율을 이용하였다. 연구의 결과를 보면 '기업신용평가표'의 변수는 기존연구에 비교하여 보면 도산예측력이 낮은 편인데, 그 이유는 기존연구는 대부분 통계적으로 검증된 5-6개의 변수를 대상으로 도산예측력을 나타내고 있는데 반하여, 본 연구에서는 기업신용평가표에서 선정된 모든 변수를 대상으로 분석했기 때문이다. 그러나 대체적으로 분석하여 볼 때 기업신용평가표의 재무비율 선정은 양호한 편으로 생각된다. 그러나 본 연구의 주목적은 신용평점에 의한 도산예측력분석이므로 본 연구의 선정모형에서 나타난 자기자본비율, 현금흐름/총부채(고정장기적합율), 매출액경상이익율, 총자본순이익율, 영업자산회전율 등은 기업신용평가내지 도산예측분석에 유용한 것으로 나타났다.
본 연구는 서울지역 특1급 호텔을 대상으로 2015년도 재무비율을 변수로 활용하여 표준재무비율을 산출하며, 다변량 판별분석에 의한 부실예측모형 개발 및 부실예측력 평가에 목적이 있다. 서울소재 19개 특1급 호텔의 14개 재무비율을 분석대상으로 선정하여 실증분석을 실시하였으며 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 분석결과 우수기업과 부실기업을 판별하는 7개 재무비율은 유동비율, 차입금의존도, 영업이익대비 이자보상비율, 매출액영업이익율, 자기자본순이익율, 영업현금흐름비율, 총자산회전율로 나타났다. 둘째, 7개 재무비율을 활용하여 우수기업과 부실기업을 판별하는 판별함수를 다변량판별분석에 의해 추정하였으며, 추정된 판별함수를 실제 소속집단과 예측집단으로 분류가 가능한가의 예측력 검정 결과, 예측 판별력의 정확도는 87.9%로 분석되었다. 셋째, 추정된 판별함수의 예측 판별력의 정확도 검증결과 판별분석에 의한 부실예측모형의 예측력은 78.95%로 분석되었다. 이러한 분석결과, 호텔 경영진은 호텔기업의 부실기업집단을 판별하는 7개 재무비율을 중점적으로 관리해야 함을 시사하고 있다. 또한 호텔기업이 타 산업과는 뚜렷한 재무구조의 차이와 부실예측 지표가 상이하며, 이에 호텔기업 대상의 신용평가시스템 구축 시 호텔기업의 재무적 특성을 반영한 시스템 구축이 필요함을 시사하고 있다.
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.
본 연구는 졸음운전의 지표로 예상되는 심전도의 LF/HF 비율이 효과적으로 졸음운전을 예측하는지를 검증하는 것이었다. 본 연구는 총 31명이 참가하였으며, 가상 운전 시뮬레이션 과제를 활용하여 진행하였다. 수면박탈이 운전 중 LF/HF 비율에 영향을 미치는지를 검증하기 위해 충분한 수면을 취한 조건과 수면이 박탈된 조건으로 실험을 실시하였다. 충분한 수면을 취한 조건에서 참가자는 전날 6시간 이상의 수면을 취한 후 30분동안 진행되는 가상 운전과제를 수행하였다. 수면이 박탈된 조건에서는 실험에 참여하기 전날에 참가자가 5시간 이하의 수면을 취하도록 유도한 후 60분 동안 진행되는 가상 운전 과제에 참여하도록 하였다. 참가자는 두 조건 모두에서 심전도를 측정할 수 있는 장비를 착용한 상태로 가상 운전 과제를 수행하였다. LF/HF 비율과 지각된 졸음운전과의 관계성을 확인하기 위해서 참가자가 가상 운전 과제를 수행하는 동안 10분간격으로 주관적 졸림정도를 측정하였다. 실험 결과 충분한 수면을 취한 조건보다 수면박탈 조건에서 참가자의 LF/HF 비율이 감소하였으며, 동일하게 주관적 졸림정도는 증가하였다. 또한 주관적 졸림정도가 LF/HF비율을 예측하는 것으로 나타났다. 따라서 LF/HF 비율을 통한 졸음 운전 예측은 타당한 것으로 나타났다.
본 연구는 그간 실무계와 학계에서 주목을 받고 있는 EVA 모형과 기업가치모형간의 상호 관계를 보여주고 실증적으로 예측치 경상이익과 순이익을 이용하여 EVA와 기업가치를 측정하고 이러한 예측가치와 실제가치와의 관계를 살펴보았다. 1990년부터 5년간 모두 535 기업을 대상으로 분석한 결과 강효석과 남명수 (1998)의 연구와 같이 모든 연도에 부의 EVA를 보여 주고 있으며 1년 예측치보다 2년 예측치를 기초로 산정한 기업가치가 실제가치에 근접하였다. 각 연도 별로 보면 예상경상이익을 사용한 경우 70%부터 94%까지의 높은 설명력을 보여주며, 5년 누계는 83%의 설명력을 나타냈다. 경상이익 대신 순이익을 사용한 경우도 유사한 결과를 보여주고 있다. 끝으로 가치평가오차를 원천별로 그리고 유형별로 분석하였는데 기업가치 예측오차 중 경제전반이 설명하는 부분은 10%정도, 산업은 $13{\sim}15%$, 그리고 개별기업이 $75{\sim}77%$를 차지하고 있어 개별기업의 중요도가 미국에 비하여 낮은 수준을 보여주고 있다. 유형별로도 편의비율이나 회귀비율이 $5{\sim}8%$수준인데 비하여 무작위 비율이 86%수준을 보여 주고있다.
본 연구는 2017년 기준 매출액 상위 46개 외식 업체를 선정 후 이들 업체들의 재무 비율을 산출한 후 이를 변수로 활용하여 로짓 분석에 의한 부실 예측모형의 평가에 목적이 있다. 국내 46개 외식 업체의 14개 재무비율을 변수로 선정하여 로짓 분석에 의한 실증 분석을 실시하였으며 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 14개 재무 비율 중 건전 외식 기업과 부실 외식 기업을 구분하는 재무 비율은 유동 비율, 매출액 영업 이익률, 자기 자본 순이익률, 영업 현금 흐름비율, 영업 이익 증가율 및 총자산 회전율로 총 7개로 나타났으며 다른 7개의 재무 비율( 부채 비율, 차입금 의존도, 영업 이익 대비 이자 보상 비율, 매출액 순이익률, 총자산 순이익률, 매출액 증가율, 당기순이익 증가율, 총자산 증가율)은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 분석되었다. 둘째, 7개 재무 비율을 로짓 함수의 변수로 활용하여 건전 외식 기업과 부실 외식 기업을 구분하는 로짓 분석에 의한 부실 예측 모형의 예측력은 89.1%로 나타났다.
최근 우리 나라는 금융환경의 변화가 진전됨에 따라 보험산업에도 변화가 일어나기 시작했다. 이에 따라 보험산업은 지급능력 및 수익성에 관심을 갖게 되었다. 이에 본 연구에서는 국내 생명보험회사의 투자수익율이 재무제표에 나타난 요인에 의해 어떻게 결정되는가를 살펴봄으로써 수익률 결정요인을 찾는데 있다. 본 연구에서 사용한 자료는 생명보험회사 33개사 중에서 외국사를 제외한 29개사를 선택하여 수집하였다. 분석 기간은 1989년부터 1996년까지이며, 생명보험회사는 기존사, 지방사, 내국사, 합작사로 구분하였다. 분석결과, 시차별 분석에서는 결정계수가 기간이 짧을수록 높게 나타났고 예측된 부호는 잉여금, 사업비율이 반대로 나타났다. 그룹별 분석에서는 기존사, 내국사, 지방사, 합작사의 모델이 각각 유의수준 5%에서 유의하였고 결정계수는 높게 나타났다. 예측부호는 자산증가율과 사업비율, 수입보험료 증가율(기존사 제외), 부채/자본비율(기존사 제외)이 일치하지 않았다. 경영평가제도에 의한 분석에서는 결정계수가 높은 편이며, 유의수준 5%에서 유의하였다. 자본증가율은 예측된 부호와 일치하나 영향력이 거의 없는 것으로 나타났다. 유동성 비율은 신설사(내국사, 지방사, 합작사)가 예측부호와 반대의 경우로 나타났다. 또한 총자산은 투자수익율과 규모에 의해 결정되지 않은 것으로 나타났다. 모집인은 투자수익율에 유의적이나 직접적인 투자요인이 아닌 것으로 분석되었다. 기존연구와 비교해 볼 때, 한국 생명보험회사의 잉여금과 효력상실 해약율은 기존연구 모형과 예측부호가 일치하나 나머지 변수는 그룹간 다소 상이하게 나타났다. 결론적으로 본 연구의 분석 결과, 예측부호는 다소 차이가 있는 것으로 나타났고, 유의적인 변수는 없는 것으로 분석된다.
본 연구는 사회 환경과 정책 등의 변화에 따라 출산율을 예측할 수 있는 모형을 개발하고자 하였다. 기존의 인구 추계 시 적용하는 출산율은 최근의 추세가 유지되거나 일률적으로 감소 또는 증가할 것이라는 가정 하에서 제시되므로 저출산 고령사회정책 등에 반영하는데 한계가 있기 때문이다. 본 연구의 출산율 예측모형은 OECD 10개 국가들의 종단면적 및 횡단면적 경험치를 동시에 적용한 패널분석(panel analysis)을 통하여 구축하였다. 모형에는 인구학적 요인으로 조혼인율, 초산연령, 영아사망률, 혼외출산비율, 경제적 요인으로 여성경제활동참가율, 일인당 국민소득, 사회문화적 요인으로 남성대비 여성대학진학 비율, 양성평등지수, 그리고 정책적 요인으로 GDP대비 보건정책 지출비율, GDP대비 가족정책 지출비율의 독립변수들이 포함되었다. 본 연구에서 개발한 모형을 적용하여 한국의 최근 년도 출산율을 예측한 결과 실제 출산율과 아주 미세한 차이만 존재하여 상당히 적합한 것으로 평가되었다. 이러한 출산율 예측모형을 이용하여 인구학적 요인, 경제적 정책적 요인 및 사회문화적 요인 중 일부의 변화를 가정할 경우 한국의 출산율이 어떻게 변화할 것인가에 대한 시뮬레이션을 실시하였다. 일례로 GDP 대비 가족지출비율을 현 프랑스 수준까지 높였을 경우 합계출산율은 1.6 수준으로 높아질 것으로 추정되었다. 이와 같은 출산율 예측모형은 정책의 강화 시기 및 정도를 결정하는데 유용할 것으로 판단된다.
본 연구는 예측비율곡선을 이용한 산사태 예측 모델의 정량적 비교분석을 목적으로 하여 수행되었다. 1998년 8월 집중호우로 산사태가 발생한 경기도 장흥지역을 대상으로 위성영상과 현장답사를 통하여 산사태 발생위치를 확인하였고. GIS 기반의 다양한 산사태 관련 공간 정보를 구축하였다. 사용된 공간통합 방법은 결합 조건부 확률과 certainty factor 이며, 산사태 발생 지역을 무작위로 2개의 그룹으로 나누어서 한 개의 그룹은 예측도 작성에 사용하였으며, 나머지 그룹은 예측 결과의 검증에 사용하였다. 예측비율곡선 작성을 통해 두 예측모델의 정량적 비교가 가능하였다. 본 연구에서 사용된 예측비율곡선작성은 추후 다른 모델의 정량적 비교 분석 및 오차 분석을 하는 데에도 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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