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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오우석 (서강대학교 경영학과) 김진화 (서강대학교 경영학과)
저널정보
대한산업경영학회 대한산업경영학회지 대한산업경영학회지 제15권 제1호
발행연도
2017.1
수록면
17 - 32 (16page)

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The purpose of this study is to evaluate financial models that can predict corporate bankruptcy with diverse studies on evaluation models. The study uses discriminant analysis, logistic model, decision tree, neural networks as analyses tools with 18 input variables as major financial factors. The study found meaningful variables such as current ratio, return on investment, ordinary income to total assets, total debt turn over rate, interest expenses to sales, net working capital to total assets and it also found that prediction performance of suggested method is a bit low compared to that in literature review. It is because the studies in the past uses the data set on the listed companies or companies audited from outside. And this study uses data on the companies whose credibility is not verified enough. Another finding is that models based on decision tree analysis and discriminant analysis showed the highest performance among many bankruptcy forecasting models.
#Artificial Intelligence #Fnancial Information #Forecasting Corporate Bankruptcy #Discriminant Analysis #Logistic Model #Decision Tree #Neural Networks

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