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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임형준 (한국금융연구원)
저널정보
한국경제의 분석패널 한국경제의 분석 한국경제의 분석 제22권 제1호
발행연도
2016.1
수록면
81 - 142 (62page)

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본 연구는 재무정보와 기술평가정보를 활용하여 보증기관과의 관계형성 여부, 기업의 업력 및 규모 등 기업 특성에 따른 부도예측력의 차이를 비교 분석하였다. 이를 위해 기술보증기금 자료로부터 4,774개 정상기업과 582개 부실기업 표본을 구성하고 이를 기업 특성별로 이분한 뒤, 재무정보와 기술평가정보의 부도예측력을 추정하였다. 그 결과, 기금과 관계가 형성되어 있는 기업, 업력이 긴 기업, 규모가 큰 기업에 대한 부도예측력이 상대적으로 높은 것으로 추정되었다. 이들 그룹에서는 AUROC이 70%를 상회하는 등 모형설명력이 높은 것으로 나타났다. 부도를 예측하는 모형으로는 재무제표 정보만 모형, 기술평가정보만 사용한 모형, 재무 5변수에 기술평가등급 변수 하나를 추가한 모형, 기술평가등급 4변수에 재무 1변수를 추가한 모형 총 4가지를 고려하였다. 이 중 전반적으로 가장 뛰어난 예측력을 보인 모형은 재무 5변수에 기술평가등급 변수 하나를 추가한 모형이었다. 재무변수 중에서는 유동성, 안정성, 영업활동 변수가, 기술평가정보 중에서는 경영주 및 사업성 변수가 부도예측에 가장 큰 기여를 하는 것으로 추정되었다.
#Tech Finance #SME Finance #Default Predictability #Technology Rating #Relationship Banking #Logit Regression

목차

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참고문헌 (36)

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강종만 / 1999 / 부실예측모형의 적합성 분석 / 증권금융연구 5(1) google schola 금융위원회 / 2015 / 기술금융 체계화 및 제도개선 추진 google schola 금융위원회 / 2015 / 기술금융 정착 및 확대 추진성과 점검 결과 google schola 김상봉 / 2011 / 부도에측모형을 이용한 기업부실화의 원인분석 / 시장경제연구 40(1):85~106 dbpia 김성수 / 2002 / 신용위험 측정모형과 산업간 도산확률의 상관성 분석 google schola

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