부도확률 예측에서 미시정보와 거시정보의 역할
The Role of Micro and Macro Information in the Measurement of Expected Default Frequency
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초록
기업의 부도가능성을 정확히 예측하는 것은 신용리스크(credit risk)측정을 위해 매우 중요하다. 부도를 예측하는 모형에는 기업내부의 미시정보를 이용하는 방법, 기업외부의 거시정보를 이용하는 방법, 그리고 미시정보와 거시정보를 통합하여 이용하는 방법이 있다. 선행연구들이 주로 첫 번째 방법에 의존하고 있고, 최근 들어 두 번째 방법이 활용되고 있으나 가장 의미가 있는 세 번째 방법을 적용한 국내연구는 드물다. 따라서 본 연구에서는 세 번째 방법을 국내 기업들에 적용하여 그 중요성을 확인하는 것과, 국내 기업들의 신용리스크 측정과 관리에서 가장 중요한 변수는 무엇인지 탐색하는 것이 가장 중요한 목적이다. 실증분석 결과, 미시요인과 거시요인 모두를 고려했을 때 정확한 기업 부도예측이 가능하다는 것을 입증하였고, 국내기업 부도예측에 가장 중요한 미시변수는 수익성, 부채비율, 자산회전율이고, 거시변수는 환율과 단기금리로 나타났다.
Abstract
The accurate prediction of a firm’s default is essential in the credit risk management. There are three models in the prediction of default, such as the model using micro information in the inside of a firm, the model using macro economic information, and the integrated model using both micro and macro information together. It is true that most of the previous literature focused on the first type of micro model. Even though recently some researchers have interest in the second type of macro model, still it is not easy to find the third type of integrated model in our country. Therefore, the main goals of this study is to prove that the third integrated model is most powerful by applying the model to domestic firms and to find the factors that are most important for the default risk of domestic firms. From empirical analysis, we demonstrate that the integrated model using both micro and mcro information is most powerful in default prediction and that profitability, debt-equity ratio, and asset turnover are key risk factors for micro information and foreign exchange rate and short-term interest rate are key factor for macro information.
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