The role of SI in this IT era is recognized high as a value-creating activity in the overall industries. But the valuation factors are not so attractive compared to other industries. Among the negative factors are the relatively high cost of sales and operating cost, the lack of technical differentiation among the firms, the low level of entry barrier, and the resulting competition in the SI industry. But some positive factors such as the expectation for the overall introduction of IT into eoconomy, development of SM (System Management) projects, and the sales of developed soultions and components increase the value of SI firms.
본 연구의 목적은 창업기업의 부실에 영향을 미치는 비재무정보 분석을 통해 창업자와 창업지원기관에게 유용한 정보를 제공하여 창업기업의 성공률을 높여 기업부실로 인한 사회적 비용을 최소화하는데 기여하고자 한다. 본 연구는 창업기업을 대상으로 하고 있으며 신용보증기관에서 정의하고 있는 창업기업은 일반적으로 설립 5년이내 기업을 말한다. 연구에 사용된 자료는 2014년 1월부터 12월말까지 창업보증을 지원받은 기업중 2017년 12월말 기준으로 정상기업과 부실기업으로 구분하여 표본을 추출하였으며, 전체 표본기업의 수는 2,826개이며 정상기업 2,267개 (80.2%), 부실기업 559개 (19.8%)이다. 창업기업의 비재무정보를 창업자 특성정보, 창업기업 특성정보, 창업기업 자산정보, 창업기업 신용정보로 구분하여 교차분석과 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 단변량분석인 교차분석 결과 개인신용등급, 동업계종사유무, 거주주택보유유무, 종업원보유유무, 재무제표보유유무가 유의한 변수로 선정되었다, 교차분석 결과 선정된 변수를 대상으로 다변량분석인 로지스틱회귀분석을 실시한 결과 개인신용등급, 동업계종사유무, 거주주택보유유무 등 3개 변수가 창업기업의 부실에 영향을 미치는 중요한 요인으로 나타났다. 이러한 결과는 기업경영에 있어 창업자의 개인신용과 경험, 창업기업의 자산의 중요성을 알 수 있었다. 창업지원기관은 이러한 결과를 창업기업 신용평가시스템에 반영하여야 할 것이며, 창업자는 창업교육시 개인신용의 중요성과 관리방안에 대한 연수가 필요하다. 이와 같은 분석결과는 창업자와 창업지원기관에게 유용한 비재무정보를 제공하여 창업기업의 부실을 최소화하는데 기여할 것이다.
본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.
최근 몇 년간 SVM(support vector machines)기법은 패턴인식 또는 분류의사결정문제를 위한 분석기법으로서 기존의 데이터마이닝 기법과 비교할 때, 매우 높은 성과를 갖는 것으로 인식되어 왔다. 더 나아나 많은 연구자들은 SVM기법이 1980년대 이후 대표적인 예측 및 분류모형으로 인정받은 인공신경망기법(ANNs : Artificial Neural Networks)에 비해 더 성과가 좋다는 사실을 실증적으로 입증해 왔다(Amendolia et al., 2003; Huang et al., 2004, Huang et al., 2005; Tay and Cao, 2001; Min and Lee, 2005; Shin et al., 2005; Kim, 2003). 일반적으로 이와 같이 다양한 데이터마이닝 기법에 의해 분석되는 이진분류 또는 다분류 의사결정문제들은 특히 금융분야 등에 있어서 오분류비용에 민감하며, 이로 인한 오분류의 경제적 손실도 상대적으로 매우 크다고 할 수 있다. 따라서 기업부도예측모형과 같은 이진분류모형의 결과값을, 부도확률에 기초하여 정교하게 계산된 사후확률의 개념으로서 다분류의 신용등급평가의 문제로 변환할 필요가 있다. 그러나, SVM 모형의 결과값은 기본적으로 그와 같은 부도확률분포를 보여주지 않는다. 따라서, 그러한 확률분포를 정교하게 보여줄 방법을 제시할 필요가 있다(Platt, 1999; Drish, 2001). 본 연구는 AdaBoost 알고리즘기반의 SVM 모형을 이용하여, 이진분류모형으로서 IT 기업의 부실예측모형에 적용한 후, 이 SVM 모형의 예측결과를 SVM의 손실함수에 적용하여 계산된 값을 사후부도확률의 정규분포 특성에 따라 이를 구간화하여 IT기업에 대한 다분류 신용등급 평가의 문제로 전환시키는 방법을 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제안하는 방법은 이러한 AdaBoost 알고리즘기반 SVM 모형이 각 기업이 고유한 신용위험(부도확률)을 갖고 있다는 조건하에서, 신용등급부여를 위한 부도확률분포 구간을 정교하게 조정함으로써 오분류 문제를 좀 더 줄일 수 있음을 제시하였다.
최근 데이터마이닝 기법을 이용하여 기업의 부실을 예측하고자 하는 연구가 많이 이루어져 왔다. 여러 연구자들에 의해 다양한 데이터마이닝 기법이 연구되었으나 각 방법론이 장단점을 가지고 있기에 이를 보완적으로 사용하고자하는 결합기법에 대한 연구도 꾸준하게 발표되고 있다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 각 기법의 특성을 바탕으로 4가지 형태로 구분하고 각 형태의 대표적인 기법을 선택하여 이를 유전자알고리즘을 통하여 통합하는 기법을 제안한다. 유전자알고리즘은 전역최적화기법으로 다양한 기법의 결과를 유기적으로 통합하여 최적해 또는 유사최적해를 찾게 해 줄 것이다. 본 연구에서는 기업부실예측에서 유용한 모형을 찾기 위하여 단일모형, 기존의 통합모형과 본 연구에서 제안하는 유전자알고리즘 통합기법의 결과를 비교한다.
산업보안관리사는 현재 민간자격이지만 향후 국가자격화 되어 현장에서 적절하게 활용 가능한 인력인지 여부에 대하여 국가적으로 공신력이 부여될 필요가 있다. 공신력 확보를 위한 운용방안 중 고려할 수 있는 것이 등급제이다. 현재와 같이 단일등급제로 운용할 경우 양적 확산에 초점을 두게 될 가능성이 있다. 따라서 질적 혁신 차원에서 산업보안관리사의 등급제도 활용도를 장기적인 관점에서 검토하여 등급을 구분할 필요가 있다. 한편, 산업보안 현장 실무자의 산업보안관리사 자격시험에 응시할 수 있는 요건, 산업보안 실무연수 과정 이수, 민간자격을 이미 취득한 인력의 경우 국가자격 승계문제도 중요한 고려 사항중 하나이다. 산업보안관리사제도가 활성화 되기 위해서는 국가자격화를 통한 공신력 확보뿐만 아니라 산업보안관리사의 인력의 수요창출이 필요하다. 현재 증가하는 산업기술유출에 대한 우려에도 불구하고 우리기업 등의 보안관리체계의 미비 등 산업보안대응 역량이 상당히 취약한 실정임을 고려할 때, 산업기술 보호에 특화된 산업보안관리체계에 대한 인증을 기존의 정보보호관리체계인증과 별개로 도입할 필요성이 있다. 산업보안 관리체제 인증제도와 산업보안관리사 자격제도가 연동될 때 국가핵심기술 등을 다루는 기업체, 연구기관 등의 산업보안이 실질적으로 이루어져 시너지 효과가 발생할 것이다.
본 연구에서는 기업의 마케팅 프로모션에 따른 반응고객의 구매액 예측을 위한 방법을 제시하고 SVR의 효과적인 학습방법을 제시하였다. 프로모션에 의한 고객의 구매액을 기반으로 고객을 5등급으로 등급화하고 각 등급 내에서 SVR을 적용하여 고객의 구매액을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 예측된 고객의 등급 내에서 고객 구매액을 예측하는 분리데이터 학습법이 프로모션에 반응한 모든 고객을 대상으로 구매액을 예측하는 전체데이터 학습법보다 높은 예측성과를 보여주었다. 일반적으로 세분화된 고객집단을 하나의 집단으로 보고 동일한 마케팅 전략을 제시하나 본 연구를 통해 구매액에 따라 등급화 된 고객의 등급 내에서 다시 고객의 거래 구매액을 예측하여 동일한 집단 내에서도 차별화된 마케팅 전략을 제시할 수 있는 기반을 제시하였다. 즉 동일한 등급에서도 고객 구매액에 따라 고객의 우선순위를 정할 수 있으며, 이는 마케팅 담당자가 프로모션을 제시할 고객을 선정할 때 유용한 정보로 활용될 수 있다.
주택의 착공과 동시에 수분양자에게 주택을 분양하는 주택선분양제에서는 사업자가 분양의무를 이행하지 못할 위험이 항상 존재한다. 이러한 위험으로부터 수분양자를 보호하기 위해 주택분양보증제도가 도입 운영되고 있으나, 주택분양보증사고가 발생하면 수분양자 피해발생 등 여러 문제점이 발생한다. 따라서 주택분양보증사고에 대한 관심이 높지만, 지금까지 주택분양보증사고 발생요인에 대한 연구는 별로 없었다. 본 연구는 이러한 배경에서 주택분양보증사업의 사업장 특성과 사업자 특성 등의 자료를 기초로 주택분양보증사고에 영향을 미치는 요인을 분석하고 예측모형 개발의 가능성을 검토하였다. 분석방법으로는 이항로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 분석결과 주택분양보증사고 발생은 주택분양사업장 소재지, 사업유형, 건설하는 주택의 유형, PF대출보증 유무 등의 사업장 특성과 시행사 시공사 신용등급, 주택건설 착공연도 등에 영향을 받는 것으로 나타났다.
International capital movement has made progress at global liberalization of finance and foreign exchange, international monetary norm changing into floating exchange rate system, easiness of collection of information and trade at improvement of information communication technology from early of 1970's. Results of empirical test for relation between foreign exchange rate or various determination factors of foreign exchange rate and interest rate are followed by next sentences. First, according to relation between foreign exchange rate and interest rate, correlation for each of variables after OECD entrance is increased. 'But, long-term & short-term interest rate is affected by Hanbo & Kia's bankruptcy, continuous large scale coporates bankruptcy and crisis of foreign exchange. Therefore, financial instability is occured. If portfolio investment fund has been inflow as it is mollified by continuous shortage of foreign exchange and fall of country's credit rating, it is expected to have positive effect for long-term & short-term interest rate from appreciation of won against dollar. Second, results from relation between determination factor of foreign exchange rate and interest rate are followed by next sentences. If surplus of current account and goods account is continued, yield of corporate bond is to be stable. But, margin of surplus is expected to diminish after second quarter 98, and difference between external and domestic interest (after adjusting foreign exchange rate) is to be diminished. And if net inflows of foreign investor's fund (stock and bond) is diminished, it is to have negative effect for yield of corporate bond. According to foreign investor's investment movement of previous years, hedge fund were stayed at least during two years in Mexico. It means that sudden capital outflow is not to be happened at Korea.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권3호
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pp.407-417
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2010
신BIS협약에서는 자본적정성 규제에 있어서 자율성 확대를 위해 내부등급시스템을 허용하였고, 이에 따라 시스템의 적합성 검증의 중요성을 더욱 강조하게 되었다. 적합성검증은 양적 질적 검증으로 나뉘며 이 때 양적 검증은 변별력, 안정성, 등급의 계량화로 구별된다. 본 논문에서는 양적 검증의 등급의 계량화 중 신용등급 변화 검정기법에 대하여 연구하려고 한다. 등급의 계량화 검정은 등급별로 추정된 부도율과 실제 부도율과의 차이를 검정하는 방법으로 한 시점에 대한 검정으로 이항검정과 카이제곱검정, Brier score, 신호등 검정이 있고, 여러 시점의 정확성을 검증하는 방법으로 정규성 검정, 확장된 신호등 검정이 있다. 신용평가시스템의 정확성을 높이고, 현실 상황에 반영이 가능하려면 상관관계를 고려하지 않을 수 없다. 본 논문에서는 부도상관관계를 고려한 확장된 신호등 검정을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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