• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제14권2호
• /
• pp.277-292
• /
• 2005

This paper uses a data mining approach to develop bankruptcy prediction models suitable for traditional (off-line) companies and electronic (on-line) companies. It observes the differences in the composition prediction models between these two types of companies and provides interpretation of bankruptcy classifications. The bankruptcy prediction models revealed the major variables in predicting bankruptcy to be 'cash flow to total assets' and 'gross value-added to net sales' for traditional off-line companies while 'cash flow to liabilities','gross value-added to net sales', and 'current ratio' for electronic companies. The accuracy rates of final prediction models for traditional off-line and electronic companies were found to be $84.7\%\;and\;82.4\%$, respectively. When the model for traditional off-line companies was applied for electronic companies, prediction accuracy dropped significantly in the case of bankruptcy classification (from $70.4\%\;to\;45.2\%$) at the level of a blind guess ($41.30\%$). Therefore, the need for different models for traditional off-line and electronic companies is justified.

• 국제학술발표논문집
• /
• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.467-474
• /
• 2013

Construction contactors must continuously seek to improve their cash flows, which reside at the heart of their financial success. They require careful planning, analysis, and optimization to avoid the risk of bankruptcy, remain profitable, and secure long-term growth. Sources of cash include bank loans and retained earnings, which are conceptually similar in that they both incur a cost of capital. Financial management therefore requires accurate yet customizable modeling capabilities that can quantify all expenses, including said cost of capital. However, currently existing cash flow models in construction engineering and management have strongly simplified the manner in which interest is assessed, which may even lead to overstating it at a disadvantage to contractors. The variable nature of cash balances, especially in the early phases of construction projects, contribute to this challenging issue. This research therefore extends a new cash flow model with an accurate interest calculation. It utilizes singularity functions, so called because of their ability to flexibly model changes across any number of different ranges. The interest function is continuous for activity costs of any duration and allows the realistic case that activities may begin between integer time periods, which are often calendar months. Such fractional interest calculation has hitherto been lacking from the literature. It also provides insights into the self-referential behavior of compound interest for variable cash balances. The contribution of this study is twofold; augmenting the corpus of financial analysis theory with a new interest formula, whose strengths include its generic nature and that it can be evaluated at any fractional value of time, and providing construction managers with a tool to help improve and fine-tune the financial performance of their projects.

• 지능정보연구
• /
• 제24권3호
• /
• pp.157-176
• /
• 2018

관리종목은 상장폐지 가능성이 높은 기업들을 즉시 퇴출하기 보다는 시장 안에서 일정한 제약을 부여하고, 그러한 기업들에게 상장폐지 사유를 극복할 수 있는 시간적 기회를 주는 제도이다. 뿐만 아니라 이를 투자자 및 시장참여자들에게 공시하여 투자의사결정에 주의를 환기시키는 역할을 한다. 기업의 부실화로 인한 부도 예측에 관한 연구는 많이 있으나, 부실화 가능성이 높은 기업에 대한 사회, 경제적 경보체계라 할 수 있는 관리종목에 관한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 이에 본 연구는 코스닥 기업들 가운데 관리종목 지정 기업과 비관리종목 기업을 표본으로 삼아 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 이용하여 관리종목 지정 예측 모형을 개발하고 검증하였다. 분석결과에 따르면 로지스틱 회귀분석 모형은 ROE(세전계속사업이익), 자기자본현금흐름률, 총자산회전율을 사용하여 관리종목 지정을 예측하였으며, 전체 평균 예측 정확도는 검증용 데이터셋에 대해 86%의 높은 성능을 보여주었다. 의사결정나무 모형은 현금흐름/총자산과 ROA(당기순이익)를 통한 분류규칙을 적용하여 약 87%의 예측 정확도를 보여주었다. 로지스틱 회귀분석 기반의 관리종목 탐지 모형의 경우 ROE(세전계속사업이익)와 같은 구체적인 관리종목 지정 사유를 반영하면서 기업의 활동성에 초점을 맞추어 관리종목 지정 경향성을 설명하는 반면, 의사결정 관리종목 탐지 모형은 기업의 현금흐름을 중심으로 하여 관리종목 지정을 예측하는 것으로 나타났다.

• 한국철도학회논문집
• /
• 제10권2호
• /
• pp.137-145
• /
• 2007

In traditional financial theory, the discount cash flow model(DCF or NPV) operates as the basic framework for most analyses. In doing valuation analysis, the conventional view is that the net present value(NPV) of a project is the measure of the present value of expected net cash flows. Thus, investing in a positive(negative) NPV project will increase(decrease) firm value. Recently, this framework has come under some fire for failing to consider the options of the managerial flexibilities. Real option valuation(ROV) considers the managerial flexibility to make ongoing decisions regarding the implementation of investment projects and the deployment of real assets. The appeal of the framework is natural given the high degree of uncertainty that firms face in their technology investment decisions. This paper suggests an algorithm for estimating volatility of logarithmic cash flow returns of real assets based on the Black-Sholes option pricing model, the binomial option pricing model, and the Monte Carlo simulation. This paper uses those models to obtain point estimates of real option value with the G7- HSR350X(high-speed train).

• 기술혁신학회지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.44-58
• /
• 2002

There have been many solutions to overcome theoretical problems of the Discounted Cash Flow Methods, especially on the valuation of technology. Real Options are thought as a solution. There, however, are another problems in applying Real Options for the valuation of technology; diversity and complexity of models. This Paper recommends 5 models for the valuation of technology, especially for practitioners.

• 품질경영학회지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.40-46
• /
• 1986

The decision maker has the job of torecasting capital investments and operating expenses to aid the decision making in choosing and evaluating present and future alternatives. The estimating function eventually analysis, evaluates and choose the alternatives. The analysis stemmed originally from a preliminary design of some sort, and eventually plans are started to investigate investment possibilites. This study provide the descounted cash flow and the present worth method. Despite any choice of an analytical method, there remains the problem of predicting certain future events. Therefore, these models dealing with optimum plant sizing, equipment replacement, and lease or buy will be discussed.

• 정보학연구
• /
• 제1권2호
• /
• pp.209-227
• /
• 1998

본 연구는 회계이익을 구성요소별로 분리시켜 회계이익과 주가수익률간의 관계에서 영업현금흐름, 재량적 발생액, 비재량적 발생액, 및 비재량적 이익이 회계이익에 대해 추가적 정보효과를 제공하는지 여부를 한국자본시장의 자료를 이용하여 실증적으로 검증한다. 이를 위해 회계이익을 영업현금흐름과 총발생액으로 구분하고, 다시 총발생액을 재량적 발생액과 비재량적 발생액으로 분리시켜, 종속변수를 초과수익률로 하고 독립변수에 각 회계이익의 구성요소들을 포함시키는 회귀분석방법으로 검증하였다. 표본기업은 1984년부터 1995년까지 연속된 자료를 이용할 수 있는 158개 기업을 대상으로 하였고, 1984년부터 1993년(10년간 통합된 1,580개 자료)까지는 비재량적 발생액의 추정기간으로 삼아 Jones모형(1991)을 이용한 산업-연도별 횡단면 회귀분석모형으로 추정한 다음에 1994, 1993년(2년간 통합된 316개 자료)을 검증기간으로 하여 총 발생액을 재량적 발생액과 비재량적 발생액으로 분리시키는 방법을 사용하였다. 연구곁과에 의하면, 회계이익의 구성요소들을 독립변수로 하고 주가수익률을 종속변수로 하는 다중회귀분석에서는 회계이익에 대해 영업현금흐름과 재량적 발생액은 추가적 정보가치가 있는 것으로 나타났다. 이는 재량적 발생액이 기업성과측정가설과 일치하는 것으로 해석 할 수 있다. 또한 회계이익에 대해 비재량적 이익과 재량적 발생액도 추가적 정보가치가 있는 것으로 나타났다. 그리고 추가분석결과에서는 비재량적 발생액의 절대값의 크기가 큰 집단에서 유의한 양의 더미변수가 검증되었는데, 이는 비재량적 발생액의 절대적 크기가 클수록, 회계이익과 영업현금흐름에 대해서 순기능적인 추가적 정보력을 제공하는 것으로 여겨진다.

• 정보학연구
• /
• 제7권3호
• /
• pp.19-36
• /
• 2004

본 연구에서는 회계이익을 구성요소별로 분리시켜 회계이익과 주가수익률간의 관계에서 영업현금흐름, 재량적 발생액, 비재량적 발생액, 및 비재량적 이익이 회계이익에 대해 추가적 정보효과를 제공하는지 여부를 한국자본시장의 자료를 이용하여 실증적으로 검증하였다. 이를 위해 회계이익을 영업현금흐름과 총발생액으로 구분하고, 다시 총발생액을 재량적 발생액과 비재량적 발생액으로 분리시켜, 종속변수를 초과수익률로 하고 독립변수에 각 회계이익의 구성요소들을 포함시키는 회귀분석방법으로 검증하였다. 표본기업은 1991년부터 2003년까지 연속된 자료를 이용할 수 있는 156개 기업을 대상으로 하였고, 1991년부터 2001년(10년간 통합된 1,580개 자료)까지는 비재량적 발생액의 추정기간으로 삼아 Jones모형(1991)을 이용한 산업-연도별 횡단면 회귀분석모형으로 추정한 다음에 2002, 2003년(2년간 통합된 316개 자료)을 검증기간으로 하여 총발생액을 재량적 발생액과 비재량적 발생액으로 분리시키는 방법을 사용하였다. 연구결과에 의하면, 회계이익의 구성요소들을 독립변수로 하고 주가수익률을 종속변수로 하는 다중회귀분석에서는 회계이익에 대해 영업현금흐름과 재량적 발생액은 추가적 정보가치가 있는 것으로 나타났다. 이는 재량적 발생액이 기업성과측정가설과 일치하는 것으로 해석할 수 있다. 또한 회계이익에 대해 비재량적 이익과 재량적 발생액도 추가적 정보가치가 있는 것으로 나타났다. 그리고 추가분석결과에서는 비재량적 발생액의 절대값의 크기가 큰 집단에서 유의한 양의 더미변수가 검증되었는데, 이는 비재량적 발생액의 절대적 크기가 클수록, 회계이익과 영업현금흐름에 대해서 순기능적인 추가 정보력을 제공하는 것을 나타낸다.

• 산업공학
• /
• 제24권4호
• /
• pp.408-419
• /
• 2011

R&D is a foundation for new business chance and productivity improvement leading to enormous expense and a long-term multi-step process. During the R&D process, decision-makers are confused due to the various future uncertainties that influence economic and technical success of the R&D projects. For these reasons, several decision-making models for R&D project investment have been suggested; they are based on traditional methods such as Discounted Cash Flow (DCF), Decision Tree Analysis (DTA) and Real Option Analysis (ROA) or some fusion forms of the traditional methods. However, almost of the models have constraints in practical use owing to limits on application, procedural complexity and incomplete reflection of the uncertainties. In this study, to make the constraints minimized, we propose a new model named Real Option Decision Tree Model which is a conceptual combination form of ROA and DTA. With this model, it is possible for the decision-makers to simulate the project value applying the uncertainties onto the decision making nodes.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
• /
• pp.129-134
• /
• 2008

Dividend is one of essential factors determining the value of a firm. According to the valuation theory in finance, discounted cash flow (DCF) is the most popular and widely used method for the valuation of any asset. Since dividends play a key role in the pricing of a firm value by DCF, it is natural that the accurate prediction of future dividends should be most important work in the valuation. Although the dividend forecasting is of importance in the real world for the purpose of investment and financing decision, it is not easy for us to find good theoretical models which can predict future dividends accurately except Marsh and Merton (1987) model. Thus, if we can develop a better method than Marsh and Merton in the prediction of future dividends, it can contribute significantly to the enhancement of a firm value. Therefore, the most important goal of this study is to develop a better method than Marsh and Merton model by applying artificial intelligence techniques.