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논문KCI 등재

도산예측에서 신용등급정보의 유용성

Usefulness of Credit Rating in the Bankruptcy Prediction Model

오희장
한국경제통상학회 (The Korean Economic and Business Association)|2005.06|경제연구 (Journal of Economics Studies)|제23권 제2호|pp. 173-208

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도산예측모형신용등급정보로짓분석bankruptcy predictioncredit ratingfinancial ratioslogistic analysis
주제분류경제학

초록

본 연구는 기업의 도산예측에서 신용등급정보가 유용성을 가지는가를 분석하고자 하였다. 이를 위해 비금융 상장기업으로서 1998년부터 2001년까지 도산한 52개 기업과 비도산 기업 2,237건 및 기업어음의 신용등급이 공표된 800건을 표본으로 사용하였다. 분석결과를 요약하면, 먼저 신용등급별 재무비율에 대한 차별적 서열성에 대한 검증결과와 도산 및 비도산집단간의 차이분석에서 29개 고려대상 변수 중에서 20개가 일치하였다. 둘째, 로짓분석을 통해 도출된 도산예측모형의 8개 설명변수 중에서 7개가 단일변량분석에서 차별성을 가지는 것으로 나타나는 재무비율이었다. 또한 도출된 모형의 8개 설명변수 중에서 3개 변수가 기업어음의 신용평가와 관련성이 높은 변수였다. 셋째, 도출된 도산예측모형의 분류정확도는 자체판별력이 94.07%, 검증표본이 97.54%로 높은 예측력을 보여주었다. 마지막으로 이러한 모형에 신용등급변수를 추가한 경우 신용등급변수가 가장 높은 설명력을 가지는 것으로 나타났으며, 이익조정의 규모가 작을수록 도산가능성이 높은 것으로 예측되었다.

Abstract

The objective of this study is to analyze the usefulness of credit rating in the bankruptcy prediction. The sample of the study consists of 52 bankrupt firms and 2,237 non-bankrupt firms listed in the Korea Stock Exchange, of which 800 firms announced CP's credit rating. The results of this study can be summarized as follows. First, the results of differentiated ranking analysis for financial ratio with credit rating and t-test between firms bankrupt and non-bankrupt are not differentiated in most cases(68.9%). Second, the results of logistic regression analysis are similar to those of univariate analysis. The three variables in bankruptcy prediction model are particularly related to the factor with financial characteristics of CP's credit rating. Third, the predictive ability of the model for the estimation sample(1998-2001) and the validation sample(2002-2003) was about 94.07% and 97.54% respectively. Finally, the model that includes the variable of credit rating is most effective, and it predicts that the fewer size of earnings management(discretionary accruals), the higher predictive ability of the model. These findings imply that the prediction power of the bankruptcy prediction model which includes credit ration information increases.

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