• 한국디지털건축인테리어학회논문집
• /
• 제12권1호
• /
• pp.61-70
• /
• 2012

A construction project is very costly and takes a long time to make investment and yield profit. For this reason, financial institutions are cautious about financing construction projects. Meanwhile, a construction company needs financing from financial institutions to cover a large expense of a construction project. Thus, there is likely to be a close correlation between financing conditions and business operation of a construction company. To examine the relationship, variables were identified that are related to insolvency of a construction company and changes in financing conditions. The analysis period is between the second quarter of 2001 and the fourth quarter of 2010. Data was retrieved from TS2000 established by Korea Listed Companies Association (KLCA), Statistics Office, and Construction Economy Research Institute of Korea (CERIK). In terms of methodology, VECM (Vector Error Correction Model) was used to analyze dynamic relationship between changes in financing conditions and insolvency of a construction company based on the identified variables. The hypothesis was that changes in financing conditions would significantly affect business of a construction company, but, the analysis did not find a close relation between the two factors. However, it was shown that poor business of a construction company affects financing conditions adversely.

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

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제17권8호
• /
• pp.147-156
• /
• 2016

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.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제17권5호
• /
• pp.13-21
• /
• 2016

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.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제14권3호
• /
• pp.3-11
• /
• 2013

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.

• 국제학술발표논문집
• /
• The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
• /
• pp.432-438
• /
• 2011

The purpose of the present thesis is to develop bankruptcy prediction models capable of being applied to the Korean construction industry and to deduce an optimal model through comparative evaluation of final developed models. A study population was selected as general contractors in the Korean construction industry. In order to ease the sample securing and reliability of data, it was limited to general contractors receiving external audit from the government. The study samples are divided into a bankrupt company group and a non-bankrupt company group. The bankruptcy, insolvency, declaration of insolvency, workout and corporate reorganization were used as selection criteria of a bankrupt company. A company that is not included in the selection criteria of the bankrupt company group was selected as a non-bankrupt company. Accordingly, the study sample is composed of a total of 112 samples and is composed of 48 bankrupt companies and 64 non-bankrupt companies. A financial ratio was used as early predictors for development of an estimation model. A total of 90 financial ratios were used and were divided into growth, profitability, productivity and added value. The MDA (Multivariate Discriminant Analysis) model and BLRA (Binary Logistic Regression Analysis) model were used for development of bankruptcy prediction models. The MDA model is an analysis method often used in the past bankruptcy prediction literature, and the BLRA is an analysis method capable of avoiding equal variance assumption. The stepwise (MDA) and forward stepwise method (BLRA) were used for selection of predictor variables in case of model construction. Twenty two variables were finally used in MDA and BLRA models according to timing of bankruptcy. The ROC-Curve Analysis and Classification Analysis were used for analysis of prediction performance of estimation models. The correct classification rate of an individual bankruptcy prediction model is as follows: 1) one year ago before the event of bankruptcy (MDA: 83.04%, BLRA: 93.75%); 2) two years ago before the event of bankruptcy (MDA: 77.68%, BLRA: 78.57%); 3) 3 years ago before the event of bankruptcy (MDA: 84.82%, BLRA: 91.96%). The AUC (Area Under Curve) of an individual bankruptcy prediction model is as follows. : 1) one year ago before the event of bankruptcy (MDA: 0.933, BLRA: 0.978); 2) two years ago before the event of bankruptcy (MDA: 0.852, BLRA: 0.875); 3) 3 years ago before the event of bankruptcy (MDA: 0.938, BLRA: 0.975). As a result of the present research, accuracy of the BLRA model is higher than the MDA model and its prediction performance is improved.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제15권2호
• /
• pp.87-94
• /
• 2014

본 논문에서는 건설업체 경영상태와 국내외건설사업 구조 간의 동태성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 건설업체 경영상태를 나타내는 변수로 예상부도확률(EDF)를 활용하였다. 또한 국내외건설사업 구조 변화를 살펴보기 위하여 본 연구에서는 국내건설수주액과 해외건설수주액을 분석변수로 활용하였다. 이들 변수들은 한국상장회사협의회에서 구축한 TS2000, 통계청 및 해외건설협회 자료를 통해 획득하였다. 본 연구의 분석기간은 2001년 1분기부터 2010년 4분기까지로 설정하였다. 분석결과, 국내외 건설시장 진출상황이 양호하게 되면 선험적으로 판단하는 것과 마찬가지로 건설업체 경영상태 역시 양호해지는 것으로 나타났다. 하지만 그 변동정도에는 차이가 발생했다. 또한 건설업체 경영상태가 악화되게 되면 해외건설시장 진출 비중은 높아지는 반면 국내건설시장 진출 비중은 상대적으로 낮아지게 됨을 확인할 수 있다.