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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
권누리 (경북대학교) 김영민 (경북대학교) 최광신 (금융감독원)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제30권 제5호
발행연도
2019.9
수록면
1,037 - 1,050 (14page)
DOI
10.7465/jkdi.2019.30.5.1037

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

거시경제 변수를 고려한 한국기업부도 모형 구축 방법 연구
권누리 ,  김영민 ,  최광신 한국데이터정보과학회지 2019.09 학술저널

2018

거시경제변수를 고려한 기업의 부도예측 모형 고찰
권누리 통계 2018.01 학위논문

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본 연구에서는 글로벌 경제변화에 민감한 대한민국 상장기업들의 특성을 반영하여 시장변수와 회계변수 이외에, 거시경제변수를 고려한 확장된 기업부도예측모형을 구축한다. 관찰기간은 2011년 1월 1일부터 2016년 5월 31일까지이며, 기업이 중도에 합병 또는 부도가 아닌 이유로 관찰이 중단된 경우에는 그 시점까지 관찰한 것으로 간주하였다. 본 연구에서는 수집된 데이터가 결측치를 포함하고 있기 때문에, 결측치를 제외한 완전 데이터 분석 방법과 결측치를 보간한 불완전데이터 분석 방법을 고려하였다. 불완전 데이터를 분석하기 위해서 다중대체법으로 결측치를 처리한 후, 라쏘 (LASSO) 방법을 이용해서 변수를 선택하였다. 본 연구의 주된 의의는 거시경제변수를 고려하고, 불완전 데이터 방법을 기업부도예측모형 구축에 적용하는 것이다. 추정된 모형의 부도적중률은 96% 정도이며, 기업부도예측모형을 위해서 회계변수, 시장변수, 거시경제변수가 필요하다는 것을 제시한다.
#거시경제변수 #다중대체법 #라쏘 방법 #로지스틱 회귀분석 #부도예측 #Bankruptcy prediction #Lasso #logistic regression #macroeconomic variables #multiple imputation

목차

요약
1. 서론
2. 통계적 분석방법론
3. 기업부도예측 자료
4. 기업부도예측모형
5. 결론 및 제언
References
Abstract

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
Altman, E. I. / 1968 / Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy / The Journal of Finance 23:589~609 google schola Beaver, W. H. / 1966 / Financial ratios as predictors of failure / Journal of Accounting Research :71~111 google schola Bohn, J. / 2003 / Modeling default risk: Modeling methodology / Moodys KMV google schola Burgette, L. F. / 2010 / Multiple imputation for missing data via sequential regression trees / Practice of Epidemiology 172:1070~1076 google schola 최하나 / 2013 / 앙상블 SVM 모형을 이용한 기업 부도 예측 / 한국데이터정보과학회지 24(6):1113~1125 dbpia

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