기업 특성별 기술평가정보의 부도예측력 검증:관계형성 여부, 업력, 규모를 중심으로
Firm Characteristics and Default Predictability:Relationship-Banking, Age, and Size
0
조회
0
다운로드
8
인용
0
참고문헌
키워드
초록
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.
Abstract
This paper investigates the default predictability of 5.356 firms that were guaranteed by the Korea Technology Finance Corporation. After the firms are divided into two groups according to their age, size and whether they had been guaranteed by the KTFC before, I estimate the model of default prediction using the firms’ financial ratios and technology rating information evaluated by the KTFC. The estimates show that the default predictability is higher, with AUROC surpassing 70%, for the relationship-formed group, the old group, and the large group. Among four different models, the one with five financial ratios along with one technology rating variable exhibits the best performance. The liquidity and the stability ratio among financial variables and the management and the feasibility rating among technology information contribute the most to the default prediction.
참고문헌 (36)
- 강종만, "부실예측모형의 적합성 분석", 증권금융연구, 5(1) (1999)
- 금융위원회, "기술금융 체계화 및 제도개선 추진", ~ (2015)
- 금융위원회, "기술금융 정착 및 확대 추진성과 점검 결과", ~ (2015)
- 김상봉, "부도에측모형을 이용한 기업부실화의 원인분석", 시장경제연구, 40(1), pp.85~106 (2011), 서강시장경제연구소
- 신용위험 측정모형과 산업간 도산확률의 상관성 분석, "김성수", 산업은행, ~ (2002)
- 나인철, "비상장 중소기업의 부실예측과 현금보유수준", 중소기업연구, 31(4), pp.41~65 (2009), 한국중소기업학회
- 남주하, "The Bankruptcy Prediction Model of Technology Innovation Small Medium Enterprises : Principal Component Analysis Approach", 중소기업연구, 30(4), pp.35~52 (2008), 한국중소기업학회
- 부도예측모형 분석, "남주하", 한국경제연구원, ~ (1995)
- 기업집단의 부실화 원인과 부도예측모형 분석, "남주하", 한국경제연구원, ~, pp.한국경제연구원 연구보고서 2000-10 (2000)
- 박순식, "우리나라 중소기업 도산예측에 관한 연구", 경영연구, 15(1) (2000)
- 박정윤, "중소기업의 부실예측모형에 관한 연구", 중소기업연구, 31(1), pp.1~14 (2009), 한국중소기업학회
- 중소기업 신용평가 품질 개선을 위한 신용정보 생산 및 유통 활성화방안, "박창균", 은행연합회, ~ (2012)
- 기술력평가정보를 활용한 기술 중소기업 부도 예측과 정책적활용 방안, "박창균", KIF, ~, pp.KIF 연구보고서, 2015-02호 (2015)
- 배영임, "기업의 생존과 도산에 영향을 미치는 재무요인에 대한 실증분석 : 우리나라 외환위기 전․후 비교", 산업공학(IE interfaces), 21(4), pp.385~393 (2008), 대한산업공학회
- 서병덕, "IMF 금융위기 이후 기업도산 판단지표로서 현금흐름정보의 유용성에 관한 연구", 회계정보연구, 22(2), pp.47~80 (2004), 한국회계정보학회
- 오세경, "다변량 판별분석모형과 주식옵션모형을 이용한 기업도산 예측", 산은조사월보, ~ (2001)
- 전현우, "상장폐지기업의 부실예측모형에 관한 연구 -거래소시장을 중심으로-", 국제회계연구, (38), pp.331~362 (2011), 한국국제회계학회[DOI]
- 정완호, "기업 도산예측모형의 적합성 비교 연구", 한국증권학회 2005년 제2차 학술발표회 (2005)
- Harrell, F. E., "Regression modelling strategies: With applications to linear models, logistic regression, and survival analysis" (2001), Springer
- Altman, Edward, "Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Predictin of Corporate Bankruptcy", Journal of Finance, 23 (1968)
- Altman, Edward, "Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting the Z-score and ZETA Models" (2012)
- Altman, E., "Modelling Credit Risk for SMEs : Evidence from the U. S. Market", ABACUS, 43 (2007)
- Studies on the Validation of Internal Rating Systems, "BCBS(Basel Committee on Banking Supervision)", BIS, ~, pp.BIS Working Paper , 14 (2005)
- Begley J., "Bankruptcy Classification Errors in the 1980s : An Empirical Analysis of Altman’s and Ohlson’s Models", Review of Accounting Studies, 1 (1996)
- Engelmann, B., "Testing Rating Accuracy" (2003), Risk
- European Commission, "Innovation in Small and Medium-sized Enterprises, in Horizon 2020; Work Programme 2014-2015", ~ (2013)
- Daekin, E. B., "A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure", Journal of Accounting Research, 10 (1972)
- Toward Operationalizing Macroprudential Policies: When to Act?, "IMF(International Monetary Fund)", Grappling with Crisis Legacies, ~ (2010)
- Apprasing Credit Ratings : Does the CAP Fit Better than the ROC?, "Irwin, R.", IMF, ~, pp.IMF Working Paper , 12 (2012), 122
- Ohlson, "Financial Ratios and the Probablistic Predition of Bankruptcy", Journal of Accounting Research, 18, pp.198~
- Peterson W., "The Theory of Signal Detectability", Transactions of the IRE Professional Group on Information Theory (1954)
- Scherr, Frederick, "The Debt Maturity Structure of Small Firms", Financial Management, 30 (2001)
- Sobehart, J., "Measuring Default Accurately" (2001), Risk
- Swets, J., "Form of Empirical ROCs in Discrimination and Diagnostic Tasks : Implications for Theory and Measurement of Performance", Psychological Bulletin, 99 (1986)
- Tanner, W., "A Decision-Making Theory of Visual Perception", Psychological Review, 61 (1954)
- Zmijewski, M., "Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models", Journal of Accounting Research, 22 (1984)