• Asia pacific journal of information systems
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• 제21권2호
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• pp.43-58
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• 2011

Support vector machines (SVMs), a machine learning technique, has been applied to not only binary classification problems such as bankruptcy prediction but also multi-class problems such as corporate credit ratings. However, in general, the performance of SVMs can be easily worse than the best alternative model to SVMs according to the selection of predictors, even though SVMs has the distinguishing feature of successfully classifying and predicting in a lot of dichotomous or multi-class problems. For overcoming the weakness of SVMs, this study has proposed an approach for selecting features for multi-class SVMs that utilize the impurity measures of classification trees. For the selection of the input features, we employed the C4.5 and CART algorithms, including the stepwise method of discriminant analysis, which is a well-known method for selecting features. We have built a multi-class SVMs model for credit rating using the above method and presented experimental results with data regarding S&P 500 companies.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.175-182
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• 2019

본 연구에서는 신용평가기관이 소유구조 형태가 가족지배에 의한 경영 참여와 소유지분율이 회사채신용등급을 높게 평가하는지를 검증하였다. 실증분석을 위한 표본은 2011년부터 2016년까지 한국거래소에 상장된 1,449개 비금융기업의 기업/년 자료를 대상으로 회귀분석을 실시하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 가족기업 여부가 기업의 신용등급 평가에 긍정적인 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 가족기업의 소유지분이 높을수록 기업의 신용등급이 더욱 높게 나타났다. 이러한 결과는 가족기업임과 동시에 그들의 소유지분이 높을수록 해당 기업의 신용등급에 매우 긍정적인 영향을 미치고 있음을 의미하는 것이다. 본 연구는 가족기업의 대리인 문제를 완화시키고 정보비대칭을 감소시키는 효과를 검증하였다는 측면에서 의미가 있으며, 소유구조의 역할에 의한 후속 연구에 기여할 수 있다는 점에서 학문적인 의의도 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.11-20
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• 2024

최근 IT 기술의 발전과 더불어 금융 시장에서의 불확실성이 증대되는 상황에서 기업 신용등급 평가의 중요성을 인식하고, 이를 개선하기 위한 새로운 접근 방식으로 딥러닝 모델인 TabNet을 제안한다. 이에 본 연구에서는 TabNet을 활용하여 기업 신용등급을 예측하고, 이의 예측 성능을 기존 머신러닝 방법론과 상세하게 비교한다. 한국의 주요 증권시장에 상장된 기업들의 재무 데이터를 기반으로 TabNet 알고리즘을 적용하여 신용등급 예측 모델을 구축하고, 다양한 머신러닝 모델과의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과, TabNet 모델은 Precision 0.884, F1이 0.895로 기존의 머신러닝 모델들보다 우수한 성능을 보였으며, 고위험 기업을 저위험 기업으로 잘못 분류하는 경우가 다른 머신러닝 모델보다 적어 TabNet의 우수성을 확인하였다. 이는 TabNet이 기업 신용등급 예측에 있어 효과적인 도구로 활용될 수 있으며, 금융기관의 신용 위험 관리 및 의사 결정 과정을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권7호
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• pp.185-196
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• 2022

The purpose of this study is to examine the effects of split ratings on earnings management through cost adjustments based on asymmetric cost behaviors. Using a sample of 2,027 Korean firm-year observations over the 2002-2019 period, we analyze whether a firm deliberately reduces discretionary costs, such as selling, general, and administrative (SG&A) expenses, to improve profits when it receives multiple ratings from credit rating agencies (CRAs). While examining earnings management incentives in the presence of split ratings, we also investigate the moderating effects of Chaebols, Korea's unique corporate governance structure. We find that split-rating firms show less stickiness in SG&A costs compared to non-split-rating firms when sales decrease. This result implies the deliberate reduction of discretionary costs to improve earnings in the presence of split ratings, which are more likely to change in future credit assessments. We also find that the incentives for earnings management of split-rating firms are limited in Chaebol firms, which have high levels of socio-economic surveillance and support affiliated firms through the internal market of corporate groups. This study contributes to existing research by identifying new determinants of cost behavior by using the framework of asymmetric cost behavior in relation to earnings management incentives.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권2호
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• pp.33-42
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• 2020

The paper investigates the mechanism through which corporate credit ratings affect dividend payments by decomposing the mean difference of dividends into a part that is explained by the determinants of dividends and a residual part that is contributed by the pure credit group effect, in the framework of the traditional dividend model of Fama and French (2001). Historically, better credit rated firms have shown consistently higher propensity to pay dividends especially during the economic crisis period. According to the counter-factual decomposition technique of Jann (2008), better rated firms are more responsive to the firm characteristics that have positive impact on dividends and poor rated firms are more responsive to the negative dividend predictors. As a result, good (bad) credit ratings make corporate managers become more bold (timid) in their dividend payments and they tend to pay more (less) dividends than what their firm characteristics prescribe. The degree of information asymmetry increases for the poor group firms during crisis periods and they attempt to reserve more cash in preparation for future investments. The decomposition results suggest that the credit group effect can potentially exceed the effect of firm characteristics because firms of different credit ratings can respond to the very same firm characteristics in a different manner.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권2호
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• pp.43-52
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• 2020

The paper investigates the mechanism through which corporate credit ratings affect dividend payments by decomposing the mean difference of dividends into a part that is explained by the determinants of dividends and a residual part that is contributed by the pure credit group effect, in the framework of the traditional dividend model of Fama and French (2001). Historically, better credit rated firms have shown consistently higher propensity to pay dividends especially during the economic crisis period. According to the counter-factual decomposition technique of Jann (2008), better rated firms are more responsive to the firm characteristics that have positive impact on dividends and poor rated firms are more responsive to the negative dividend predictors. As a result, good (bad) credit ratings make corporate managers become more bold (timid) in their dividend payments and they tend to pay more (less) dividends than what their firm characteristics prescribe. The degree of information asymmetry increases for the poor group firms during crisis periods and they attempt to reserve more cash in preparation for future investments. The decomposition results suggest that the credit group effect can potentially exceed the effect of firm characteristics because firms of different credit ratings can respond to the very same firm characteristics in a different manner.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제18권4호
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• pp.41-57
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• 2009

Although financial information is a great influence upon determining of the group which use them, detection of management fraud and earning manipulation is a difficult task using normal audit procedures and corporate credit evaluation processes, due to the shortage of knowledge concerning the characteristics of management fraud, and the limitation of time and cost. These limitations suggest the need of systemic process for !he effective risk of earning manipulation for credit evaluators, external auditors, financial analysts, and regulators. Moot researches on management fraud have examined how various characteristics of the company's management features affect the occurrence of corporate fraud. This study examines financial characteristics of companies engaged in fraudulent financial reporting and suggests a model and system for detecting GAAP violations to improve reliability of accounting information and transparency of their management. Since the detection of management fraud has limited proven theory, this study used the detecting method of outlier(upper, and lower bound) financial ratio, as a real-field application. The strength of outlier detecting method is its use of easiness and understandability. In the suggested model, 14 variables of the 7 useful variable categories among the 76 financial ratio variables are examined through the distribution analysis as possible indicators of fraudulent financial statements accounts. The developed model from these variables show a 80.82% of hit ratio for the holdout sample. This model was developed as a financial outlier detecting system for a financial institution. External auditors, financial analysts, regulators, and other users of financial statements might use this model to pre-screen potential earnings manipulators in the credit evaluation system. Especially, this model will be helpful for the loan evaluators of financial institutes to decide more objective and effective credit ratings and to improve the quality of financial statements.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.2108-2114
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• 2011

한국기업에는 한국특유의 기업집단 형태인 재벌기업집단이 있고 그 영향도 매우 크다. 재벌의 경제에 미치는 영향도 매우 커서 이에 따른 경제정책도 많은 변화가 있어 왔다. Propping은 지배주주가 일방적 이익을 위해 계열사의 소수주주의 부를 착취하는 tunneling의 개념과는 달리 재벌기업집단의 전체이익을 위해 재벌기업내의 자원을 공유하며 상호 지원과 위험의 공유할 수 있다는 개념이다. 재벌계열기업 간 propping을 분석하는 것은 그룹내의 여러가지 중요문제를 풀고 재벌에 대한 규제정책에 대한 중요한 핵심을 주는 결정적 키가 될 수 있다. 본 논문의 사건연구결과를 보면 신용등급변경 전후의 누적초과수익률(CAR)은 신용등급이 상향 조정되었우 때에 유의한 주가반응이 없었으나 하향변경의 경우 재벌, 비재벌 모두 유의한 음의 반응을 보였고 특히, 하향변경의 경우 재벌그룹에 속한 기업군이 상대적으로 평균적 초과수익률의 하락 정도가 매우 낮음을 보여주고 있어서 재벌집단기업의 propping 현상이 존재한다는 것을 입증하고 있다. 2002년 실시한 상호출자제한제도를 전후한 다중회귀분석에서도 상호출자제한제도 이후 신용등급 하향조정시 propping 효과를 크게 감소시킨 것으로 나타나 재벌기업에 대한 규제정책과 propping효과와 매우 관계가 깊은 것으로 분석되었다.

• 수산경영론집
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• 제45권3호
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• pp.55-69
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• 2014

We try to test the pecking order theory of Korean fisheries firm's capital structure using debt capacity. At first, we estimate the debt capacity as the probability of assigning corporate bond rating from credit-rating agencies. We use logit regression model to estimate this probability as a proxy of debt capacity. The major results of this study are as follows. Firstly, we can confirm the fisheries firm's financing behaviour which issues new debt securities for financial deficit. Empirical test of SSM model indicates that the higher probability of assigning corporate bond rating, the higher the coefficient of financial deficit. Especially, high probability group follows this result exactly. Therefore, the pecking order theory of fisheries firm's capital structure applies well for high probability group which means high debt capacity. It also applies for medium and low probability group, but their significances are not good. Secondly, the most of fisheries firms in high probability group issue new debt securities for their financial deficit. Low probability group's fisheries firms also issue new debt securities for their financial deficit within the limit of their debt capacity, but beyond debt capacity they use equity financing for financial deficit. Therefore, the pecking order theory on debt capacity come into existence well in high probability group.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.111-122
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• 2023

본 연구의 목적은 신용보증기관에서 신용보증을 이용한 사회적기업의 비재무정보를 사용하여 생존율과 생존시간을 추정하고 생존시간에 영향을 주는 요인들을 검증하여 이해관계자에게 정보를 제공하고 생존율을 향상시켜 기업의 고용을 유지·확대하여 사회·경제적 비용을 감소시키는데 기여하고자 한다. 연구방법은 비모수적 분석방법인 카플란마이어 분석법(Kaplan-Meier Analysis)으로 생존분석을 실시하였다. 연구대상 기업은 2009년부터 2018년 사이에 설립된 621개(정상기업 577개, 부실기업 44개) 기업을 표본으로 선정하였다. 사회적기업의 대표자정보와 기업정보로 구분하여 생존시간에 영향을 주는 요인들을 검증한 결과 대표자 신용등급, 대표자 주택보유여부, 여신거래기간, 기업 신용등급이 생존시간에 영향을 주는 유의미한 변수로 도출되었다. 향후 금융기관들은 사회적기업 대출심사시 생존에 영향을 미치는 요인들을 반영하여 기업의 건전성을 유인하고, 고용유지와 사회적비용 감소에 기여할 수 있을 것이다. 정부나 민간단체 등 지원기관들은 사회적기업의 성장과 지속가능성을 위한 정책수립, 교육훈련 등에도 다양하게 활용이 가능할 것이다. 본 연구를 계기로 사회적기업의 성과와 더불어 기업의 부실과 관련하여 영향을 미치는 요인들에 대하여 더욱 관심을 갖고 연구가 지속되길 바란다.