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저자정보
이찬호 (연세대학교) 최지혜 (연세대학교) 김민승 (연세대학교) 최정환 (연세대학교) 성태응 (연세대학교(미래))
저널정보
한국기술혁신학회 기술혁신학회지 기술혁신학회지 제23권 제4호
발행연도
2020.8
수록면
637 - 667 (31page)
DOI
10.35978/jktis.2020.8.23.4.637

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기업 구조조정의 기반이라고 할 수 있는 워크아웃(Work-out)제도의 도입 이래, 기업 부실화에 대한 관리방안 및 제도는 금융시장 환경의 변화에 발맞춰 변모하고 있음에도 불구하고 사후관리에 치우쳐져 있다는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 이를 보완하기 위한 방안으로 기업 경영악화요인에 대한 사전 분석을 통해서 선제적 한계기업 예측모형을 구축하는 것을 목적으로 한다.
2015∼2018년을 기준으로 연도별 15만 여개의 기업에 대한 477,458건의 자료를 수집하고, 다양한 재무비율과 거시경제변수를 입력변수로 선정하였다. 또한 다양한 머신러닝을 활용한 방법론과 전통적 통계기법으로 예측 모형을 구축하고 성능을 비교함으로써, 부실 징후기업 예측에 대해 강건한 모델을 제안하고자 하였다. 실험 결과, k-NN(k-Nearest Neighbor) 알고리즘이 정상기업과 한계기업을 예측하는데 모두 강건한 모델을 제공하였으며, 특히 다른 방법론들과 달리 한계기업에 대한 연도별 예측 성능차이가 크지 않아 k-NN 알고리즘이 선제적 예측모형을 구축하고자 하는 본 연구의 목적과 가장 부합한 것으로 분석된다.
#기업 부실화 #기업 구조조정 #머신러닝 #k-NN #선제적 예측모형 #Corporate Insolvency #Corporate Restructuring #Machine Learning #Preemptive Prediction Model

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 선행연구 분석
3. 연구모형 및 분석방법
4. 실험결과
5. 결론 및 연구의 시사점
참고문헌

참고문헌 (31)

참고문헌 신청
강미·이재우 (2009), “Cox의 비례위험모형을 이용한 중소건설기업의 생존요인분석”, 「부동산학연구」, 15(2): 41-57. dbpia 구정한 (2016), “기업 신용위험평가 개선방안”, 한국금융연구원, 주간금융브리프, 25(25): 10-11. google schola 구정한 (2019), “워크아웃을 통한 기업구조조정 부진 원인과 개선방안”, 한국금융연구원, KIF VIP 리포트 2019-03, 1-68. google schola 김명종·강대기 (2010), “부스팅 인공신경망학습의 기업부실예측 성과비교”, 「한국정보통신학회논문지」, 14(1): 63-69. dbpia 김성진·안현철 (2016), “기업신용등급 예측을 위한 랜덤 포레스트의 응용”, 「산업혁신연구」, 32(1): 187-211. dbpia

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