기술금융시장에서의 신뢰성있는 기술평가 정보와 신용평가 정보의 최적화 결합에 관한 연구
A Study on the Effective Combining Technology and Credit Appraisal Information in the Innovation Financing Market
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초록
본 연구는 기술신용정보의 기술금융공여자가 신뢰할 수 있는 기술신용정보의 구성요소와 등급산출체계를 분석하고 이를 토대로 기술금융 공급확대를 유인할 수 있는 최적의 기술신용평가시스템을 도출하는 것이다. 기술평가등급과 신용평가등급의 결합비율 변화를 통해 최대 AUROC 값이 되는 최적화된 기술신용평가등급을 산출하고 기존의 신용평가등급 및 체계 간의 격차 시뮬레이션을 통해 기술신용평가등급과 신용평가등급 간 대체가능성을 검증해본 후 금융기관이 활용할 수 있는 등급체계를 제시하였다. 연구결과, 기업 규모별, 업종별로 동일하게 신용평점 : 기술평점의 가중치 결합비율 70% : 30% 일 때 AUROC가 가장 높게 나타났다. 본 연구를 통해 기술신용등급의 부도 유의성이 신용등급 또는 기술등급보다 향상된 결과를 확인함에 따라 기술신용평가정보가 신용등급을 대체 적용 가능성을 발견하였고 나아가서 금융기관에서 여신의사결정 시 기술평가정보와 신용평가정보가 최적화 결합된 기술신용등급을 이용하여 정교한 리스크 관리도 가능함을 시사하고 있다.
Abstract
This study investigates the components and rating system of reliable technology credit information for a technology finance donor who is a consumer of the information and aims to create an effective and optimal technology credit appraisal system to enlarge technology finance supply. Firstly, we calculate the optimal TCAR which becomes the maximum AUROC through the combination of ratio change, verify the substitution possibility between TAR and CR through the existing CR and system gap simulation, and propose a rating system by which financial institutes can utilize the TCAR as a credit rating. As a result, 70% : 30% is the most suitable as the weighted combination ratio of credit rating : technology rating. As a result of this study, we confirmed the possibility that the technical credit rating information could be substituted by the credit rating or the technology appraisal rating. Furthermore, it also suggests that sophisticated risk management is possible through using technology credit rating that are combined with credit and technology appraisal rating.
참고문헌 (17)
- R. L. Parr, "The New Role of Intellectual Property in Commercial Transactions", pp.39~68 (1994)
- J. F. Coates, "The role of formal models in technology assessment", Technological forecasting and social change, 9(1), pp.139~190 (1976)
- J. D. Roessner, "Methodology for technology assessment", Technological Forecasting and Social Change, 6, pp.163~169 (1974)
- S. Y. Sohn, "Predicting the financial performance index of technology fund for SME using structural equation model", Expert Systems with Applications, 32(3), pp.890~898 (2007)
- 조근태, "중소기업 기술신용평가모델 표준화안의 구조 타당성 검증 및 개선", 기술혁신연구, 14(1), pp.177~200 (2006), 기술경영경제학회
- C. Park, "Prediction of Technology SMEs'Bankruptcy Using Technology Evaluation Information and Their Application to Policies", KIF Research Paper, 2015(2), pp.1~185 (2015)
- 임형준, "기업 특성별 기술평가정보의 부도예측력 검증:관계형성 여부, 업력, 규모를 중심으로", 한국경제의 분석, 22(1), pp.81~142 (2016), 한국경제의 분석패널
- E. I. Altman, "Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy", The journal of finance, 23(4), pp.589~609 (1968)
- G. E. Pinches, "The adjustment of stock prices to bond rating changes", The Journal of Finance, 33(1), pp.29~44 (1978)
- R. W. Holthausen, "The effect of bond rating changes on common stock prices", Journal of Financial Economics, 17(1), pp.57~89 (1986)
- J. R. M. Hand, "The effect of bond rating agency announcements on bond and stock prices", The journal of finance, 47(2), pp.733~752 (1992)
- OECD, "The SME Financing Gap (Vol. I): Theory and Evidence", pp.136~ (2006), OECD Publishing
- G. Kim, "Techniques to Activate Technology Finance: Focusing on Technology Finance Products", Korea Small Business Institute, 78~ (2008)
- S. Nam, "Current Status and Future Direction of Technology Finance", Proceedings of Korean Association of Financial Engineering, 2009(1), pp.1~20 (2009)
- Korea Intellectual Property Office, "Revitalization of intellectual property finance for realization of creative economy", 16~ (2013)
- 이면재, "디지털 콘텐츠 금융 활성화 방안 - 기술가치 평가를 중심으로", 한국융합학회논문지, 6(6), pp.111~117 (2015), 한국융합학회[DOI]
- 천미림, "ICT 기업의 부채수준이 투자활동에 미치는 영향", 한국융합학회논문지, 6(1), pp.103~108 (2015), 한국융합학회[DOI]