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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이규태 (신한대학교)
저널정보
한국관광연구학회 관광연구저널 관광연구저널 제36권 제1호
발행연도
2022.1
수록면
199 - 213 (15page)
DOI
10.21298/IJTHR.2022.1.36.1.199

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본 연구는 서울 시내 5성급 호텔을 대상으로 2019년도 재무비율 변수를 설명변수로 설정하여 표준재무비율을 도출하였고, 분류 예측모델인 로지스틱 회귀분석, 인공신경망 및 서포트벡터머신 모델링을 활용하여 부실호텔 예측모형 및 예측정확도를 파악하고자 하였다. 재무비율과 관련한 자료수집은 서울 시내 25곳 5성급 호텔의 14개 재무비율 토대로 실증분석을 수행한 경과는 결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구의 실증분석을 위해 총 14개의 변수를 투입한 결과, 건전호텔과 부실호텔을 판정할 수 있는 8개의 재무비율로 총자산순이익률, 매출액순이익률, 매출액총이익률, 매출액영업이익률, 자기자본비율, 유동비율, 현금비율 및 매출채권회전율이 제시되었다. 둘째, 설명변수의 중요도를 확인한 결과, 로지스틱 회귀분석은 매출채권회전율, 인공신경망은 현금비율, 서포트벡터머신은 매출액 순이익률이 가장 높은 것으로 나타났다. 셋째, 분류 예측모델에 대한 평가를 수행한 결과, 정확도, AUC, 이익 모두 로지스틱 회귀분석 모델이 가장 높은 것으로 확인되었다.마지막으로, 부실호텔 예측모형에 대한 정확도를 확인한 결과, 로지스틱 회귀분석과 인공신경망 모델링이 각각 96.0%, 서포트벡터머신 모델링은 84.0%로 로지스틱 회귀분석과 인공신경망 모델링의 예측정확도가 가장 높은 것을 알 수 있다. 따라서 이러한 분석결과를 토대로 호텔은 재무건정성을 극대화시키기 위해 수익성, 안정성 및 활동성 지표에 주안을 두어야 한다. 특히, 시장의 다변화를 통한 매출액 증대, 적극적인 인건비의 유연성이 수립되어야 할 것이다.
#Financially distressed hotel #Logistic regression #Neural network #SVM (support vector machine) #Prediction model #Financial #부실호텔 #로지스틱 회귀 #인공신경망 #서포트벡터머신 #예측모델 #재무비율

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 실증분석
Ⅴ. 결론 및 시사점
참고문헌
국문요약

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