리스크 전가와 리스크 재무기법으로 많이 활용되는 전통적인 상업보험은 이자, 도박성, 불확실성을 내포하고 있다. Islamic Fiqh Academy는 1985년 전통적 상업보험이 이슬람 교리에 어긋난다고 판결하고 금지하였으며 대체방안으로 상호보험이나 타카풀보험을 권고하였다. 타카풀보험제도의 기본운영원리는 이슬람 공동체의 상호부조이다. 타카풀보험회사는 타카풀보험펀드를 설정하여 타카풀보험참가자(보험계약자)들의 위험관리를 위한 공동의 펀드로 운용하며 이는 타카풀보험회사의 주주펀드와 분리되어 운영된다. 타카풀보험회사는 단순히 타카풀보험계약을 관리하고 타카풀보험펀드를 투자하는 대리인 또는 운영자(operator)의 역할을 할 뿐이다. 타카풀보험은 전통적인 보험과 달리 보험운영 이익배당권, 임원선임권, 회계장부열람권이 부여된다. 따라서 국내기업이나 개인들은 리스크전가목적을 달성하는 한편 추가적인 혜택을 위하여 타카풀보험의 활용을 고려해야 한다.
정부의 신 재생에너지 분야 투자확대정책과는 달리 08년 발전차액지원 기준가격이 인하된 이후 태양광사업의 추진 건수가 대폭 감소되는 양상을 보이고 있다. 이는 전세계적 금융위기에 따른 재원조달의 어려움이 근본적 원인이기도 하지만, 현행 발전 차액지원 기준가격체계가 적정하지 못한데도 그 원인을 찾을 수 있다. 본 연구에서는 입지와 형식별로 여러 대안을 설정하고, 비용 및 수익의 변동 리스크를 반영하는 기준가격 산정모델(Cost & Benefit Risk Based Purchase Price Process Model : CBRP3 Model)을 제안한다. 발전설비 대안별로 투자비와 발전량의 변동데이터를 산출하여 재무템플릿에 입력한 후 시뮬레이션을 실행하여 대안별 발전원가의 확률분포를 도출하고, 이를 기반으로 기준가격체계를 도출한다. 도출된 기준가격체계와 현행 발전차액지원 기준가격체계를 비교하고, 향후 연구과제를 제시한다.
빅데이터 환경 하에서 프로세스 마이닝은 업무수행 시 발생하는 수많은 데이터들을 활용하여 기업의 ERP시스템 상의 이벤트 로그로부터 프로세스의 수행과 개선에 관련한 많은 정보 및 통찰력을 얻게 해준다. 최근에는 프로세스 마이닝의 최대 강점을 활용하여, 기업조직의 감사업무에 적극적으로 활용하려고 하는 다양한 연구 활동이 활발히 진행 중에 있다. 그러나 프로세스 마이닝을 이용한 영업감사 적용에 관한 최근의 국내 연구는 빅데이터 환경 하에서는 매우 미흡한 실정이다. 이러한 상황에 착안해서, 본 연구는 프로세스 마이닝이 감사 분야에 적용된 기존 연구를 한층 더 강화시킴으로써, 온라인 방식 및 전통적 감사에 최적으로 적용할 수 있는 프로세스 마이닝 적용 방안을 제안하고자 한다. 또한 빅데이터 환경하에서 기업 조직의 리스크 발생 요인들을 사전에 모니터링함으로써, 리스크의 조기 발견 및 이를 예방할 수 있는 상시 모니터링 정보 서비스 시스템을 제안한다. 이를 위해서 리스크 요인을 기반으로 데이터들을 추출하고 평가에 대한 관리기준을 설정한다. 본 논문의 연구의 범위는 영업감사에 있어 실제 사례를 통해 위험요소의 사전 검증 시스템을 설계 한다. 그리고 이러한 영업감사 시스템을 통해 예방감사 실현, 높은 리스크 요인들에 대한 상시 대응, 사기 발생 억제, 규칙 및 지침 위반에 대한 적시조치, 경영환경 변화에 대한 감사 아이템 추가 발굴 체계 구축, 프로세스 개선 중심의 사전적인 컨설팅 감사의 실현, 내부통제 회계제도 준수 및 강화를 행한다. 이 결과로 영업 감사 실시간 관련 통합 모니터링이 강화되어 재무 리스크 회피, 감사기간 단축 및 감사 품질 개선 등의 효과가 나타났다.
창업 초기단계 기업의 주요한 자금조달이나 성장에 있어 엔젤투자자는 중요한 역할을 담당하고 있으며, 스타트업 시장 또한 제도적 기반 마련으로 급속한 성장세를 보이고 있다. 하지만, 벤처투자 관련 연구는 주로 벤처캐피탈을 대상으로 이루어졌을 뿐, 엔젤투자자가 스타트업에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구는 거의 전무한 실정이다. 이에 본 연구는 2009년부터 2018년까지를 대상으로 엔젤투자자(개인투자조합, 전문엔젤, TIPS, 기술지주회사, 엑셀러레이터)가 투자한 564개 기업의 재무적 성과(수익성과 성장성)에 대해 분석하였다. 또한, 그들의 투자행태(투자금액, 투자방식)나 엔젤 유형이 기업의 재무적 성과에 어떠한 차별적인 영향을 미치는지를 고찰하고 관련 시사점을 제시하였다. 본 연구의 주요 분석결과를 요약하면 다음가 같다. 첫째, 엔젤투자자의 투자 이후 투자기업의 수익성은 높게 나타나나, 성장성의 경우 자산규모와 매출액에 따라 혼재된 결과를 보였다. 둘째, 엔젤투자자의 세부적인 투자행태에 있어 그들의 투자금액이 클수록 성장성은 오히려 둔화되었다. 한편, 엔젤투자자의 투자방식에 있어 지분증권(보통주, 우선주) 그리고 엔젤투자자 유형에 있어 법인형보다는 개인형(개인투자 조합, 전문엔젤)의 경우 수익성과 성장성이 더 높게 나타났다. 종합하면, 엔젤투자자는 스타트업의 재무적 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인된다. 특히, 채권-채무자 관계보다는 주주로 참여하여 투자기업을 모니터링 하거나, 투자기업 선정에 있어 더 많은 리스크에 노출될 수 있는 개인 엔젤투자자의 경우 보다 엄정하게 투자기업을 선정함으로써 우월한 재무적 성과가 나타난 것으로 추론해 볼 수 있다. 즉, 국내 벤처투자 시장에 있어 엔젤투자자는 긍정적인 역할을 수행하고 있음을 추론해 볼 수 있다.
본 연구는 다양한 머신러닝 기법을 통해 코스닥(KOSDAQ) 시장 내 관리종목 지정을 예측할 수 있는 모델에 대해 연구하였다. 증권시장 내 기업이 관리종목으로 지정이 되면 시장에서는 이를 부정적인 정보로 인식하여 해당 기업과 투자자에게 손실을 가져오게 된다. 본 연구를 통해 기업의 재무적 데이터를 바탕으로 조기에 관리종목 지정을 예측하고, 투자자들의 포트폴리오 리스크 관리에 도움을 주기 위한 머신러닝 접근이 타당한지 살펴본다. 본 연구를 위해 활용한 독립변수는 수익성, 안정성, 활동성, 성장성을 나타내는 21개의 재무비율을 활용하였으며, K-IFRS가 적용된 2011년부터 2020년까지 관리종목과 비관리종목의 기업의 재무 데이터를 표본으로 추출하였다. 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, LightGBM을 활용하여 관리종목 지정 예측 연구를 수행하였다. 연구결과는 분류 정확도가 82.73%인 LightGBM이 가장 우수한 예측 모형이었으며 분류 정확도가 가장 낮은 예측 모형은 정확도가 71.94%인 의사결정나무였다. 의사결정나무 기반 학습 모형의 변수 중요도의 상위 3개 변수를 확인한 결과 각 모형에서 공통적으로 나온 재무변수는 ROE(당기순이익), 자본금회전율(Capital stock turnover ratio)로 해당 재무변수가 관리종목 지정에 있어 상대적으로 중요한 변수임을 확인하였다. 대체적으로 앙상블을 이용한 학습 모형이 단일 학습 모형보다 예측 성능이 높은 것을 확인하였다. 기존 선행연구가 K-IFRS에 대한 고려를 하지 않았고, 다소 제한된 머신러닝에 의존하였다. 따라서 본 연구의 필요성과 함께 현실적 요구를 충족시키는 결과를 제시하였음을 알 수 있으며, 시장참여자들에게 있어 관리종목 지정에 대한 사전 예측을 확인할 수 있도록 기여했다고 볼 수 있다.
본 연구는 건설업에 있어서 기획능력 향상과 건설 관계자들의 신뢰를 향상시키기 위한 재무적 타당성 검토의 데이터 베이스 모델을 만드는 것을 목적으로 한다. 연구의 방법으로는 건설업에 있어서 최근의 타당성검토 상황을 인식하기 위해서 문헌조사를 통해 기존 연구를 검토하고 현업에 있는 전문가와 면담을 실시하였다. 그 결과 타당성검토는 중요하다고 인식하고 있지만, 체계적인 시스템은 부재하다고 분석되었다. 이런 문제점을 개선하고자, 타당성검토의 중요 요소들을 선정하기 위한 설문조사를 실시해 그 요소를 도출하고, 그것을 바탕으로 ER(Entity-Relation)방법으로 데이터베이스 모델을 제시하였다. 이러한 데이터 베이스 모델은 분양형 건축물에 있어 합리적인 타당성검토 정보를 제공할 뿐만 아니라 프로젝트의 리스크를 줄일 수 있는 효과를 제시할 것으로 예상된다. 이에 따라서 본 연구의 결과는 분양형 건축물에 있어서 재무적 타당성 검토를 위한 데이터베이스 모델을 만드는 것이다.
현대 기업 환경에서 리스크 관리의 중요성이 증가함에 따라 기업도산예측을 위한 다양한 통계모형들이 개발되었다. 그러나 이러한 모형들은 기업도산에 영향을 미치는 변수들에 대한 사후적 정보와 함께 도산여부에 대한 사전적 정보를 반드시 필요로 하는 한계가 있다. 이에 따라 DEA가 기업도산예측을 위한 대안으로 연구되고 있다. DEA는 도산여부에 대한 사전적 정보 없이 사후적인 정보만을 가지고 의사결정단위(DMU)의 효율성(재무신뢰도)을 측정할 수 있는 장점이 있다. 그러나 지금까지 기업도산예측에 활용된 DEA 모형은 바람직하지 않은 산출물(negative outputs)은 다루지 못하는 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 Negative DEA 방법을 소개하고, 이를 기존의 DEA 방법과 병행하여 기업도산예측에 적용함으로써 기업도산예측을 위한 대안적 방법을 제시하고자 한다.
본 연구의 목적은 저축은행 부실에 영향을 미치는 주요 변수를 선정하고, 기존 전통적인 통계기법에 국한된 국내 부실 예측 연구를 벗어나 기계학습을 활용하여 부설 예측모형에 대한 성능을 향상시키는 것이다. 이를 위해 본 연구는 2010년부터 2014년까지의 부실저축은행 297개사와 건전 저축은행 88 개사의 재무정보 1,5067개 분기자료를 기반으로 로지스틱회귀분석 뿐만 아니라, ANN, SVM 및 Decision Tree와 같은 알고리즘을 이용하여 보다 정교한 부실 예측 모형을 개발하고 활용함으로써 금융기관에 대한 리스크 상시 감시를 통해 부실을 사전에 예방하고 시장의 안정화 및 금융질서를 유지함을 목적으로 하고 있다.
한국기업의 해외건설공사 진출은 1960년대 이후 45년간 약4,900여건, 총 1,933억불 이상의 실적을 거두어 오면서, 고용증대와 국제수지 개선 등 경제발전에 지대한 공헌을 해왔다. 그러나 해외건설 프로젝트는 정치, 경제, 사회, 문화 등 다양하고 복잡한 리스크에 노출되어 있어 국내 건설사업에 비해 수익성이 악화될 수 있는 가능성이 매우 높은 특성을 갖고 있다. 또한 소수의 악성 프로젝트에 의해서 전체 기업의 재무구조를 악화시키는 사태가 빈번히 발생하고 있는 국내 기업의 현실에서, 해외공사의 계획이나 수주 시에 양질의 프로젝트를 선별하고 그에 따라 미리 대상 프로젝트의 특성을 파악하여, 적정한 관리요소 및 전략을 수립하는 것은 매우 중요한 요소라고 할 수 있다. 따라서 본 연구는 해외건설공사 수익성에 영향을 미치는 인자를 도출하고 이러한 영향인자와 수익성간의 인과관계를 분석하여, 향후 프로젝트의 계획 및 수주 시 해당 프로젝트의 수익성을 미리 가늠해볼 수 있는 예측모델을 도출하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 문헌조사 및 전문가 자문을 통해 64개의 해외건설공사 수익성 영향 리스크인자를 도출하였으며, 실제 사례에 기반한 자료수집 및 통계분석을 통해 수익성 영향인자와 해외공사 수익성 성과간의 인과관계를 규명하였다. 또한 도출된 예측모델의 검증을 위해, 추가적인 15개 프로젝트에 적용하여 예측모델의 정확성을 검증하였으며, 웹 기반의 프로그램으로 예측모델을 구축하여 활용을 위한 기반을 조성하였다. 이러한 수익성 예측모델의 활용을 통해서 국내 건설업체들은 해외건설공사 진출 시 해당 프로젝트의 타당성을 사전에 확인하여 양질의 프로젝트를 선별함으로써 해외건설공사의 수익성 향상을 위한 수주 전략의 수립이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 초고층 개발사업의 각 단계별 리스크 요인을 정확하게 도출하고, 그 중요도의 산출 및 주요 특성을 분석하였으며, 사업타당성의 수익과 비용측면에서의 실증적 분석을 통하여, 각 단계별 리스크를 사전에 저감하고 초고층 개발사업이 사업 초기 단계에 머물러 있거나 사업 자체가 무산되는 것을 방지하는데 의의가 있다. 초고층 개발사업 각 단계 중 사업사전평가단계가 초고층 개발사업의 성패를 좌우하는 가장 중요한 것으로 나타났으며, 이와 같은 분석 결과는 사업사전평가단계에서의 시장수요 공급 및 소비자의 선호도에 대한 철저한 예측과 사업대상 부지가 위치한 지역의 기반시설 및 교통시설 여부, 그리고 경쟁시설이 과다하여 유사상품과의 공급경쟁은 없는지 등을 면밀히 검토하여 사업계획을 수립하고 금융계획을 통하여 자금조달 계획을 수립하는 것이 중요함을 시사하고 있다. 전문 직군별로는 시행자, CM사, 설계사, 시공사, 운영 유지관리회사 및 공공기관은 사업사전평가단계를, 금융기관 및 컨설팅사는 개발단계를 가장 중요하게 판단하고 있다. 사업분야별로는 전체 리스크 요인 중에서 기술 및 재무 분야가 가장 중요하고, 상위 10개 리스크 요인 중에서는 사회문화 및 설계가 가장 중요한 것으로 분석되었다. 이는 초고층 개발사업만의 두드러진 특성이라 할 수 있다. 사업타당성 분석 시 수익하락의 리스크 요인이 전 단계에 걸쳐 가장 중요하게 분석되었으며, 도출된 리스크는 개발준비단계에서는 비용증가를 초래하며, 관리 운영단계에서는 수익하락 및 비용증가를 초래하는 특징이 있다. 이러한 특징은 초고층 개발사업 추진에 있어서 분양가 임대료 객실/입장요금의 수익이 하락하지 않도록 사업 전반에 걸쳐 철저히 계획 관리해야하고, 특히 개발단계에서는 기반시설 설치비용의 증가, 관리 운영단계에서는 운영 유지보수 비용이 증가하지 않도록 철저한 관리와 함께, 가동률이 하락하지 않는 관리가 필요함을 시사하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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