본문 바로가기
[학술저널]

  • 학술저널

권누리(경북대학교) 김영민(경북대학교) 최광신(금융감독원)

DOI : 10.7465/jkdi.2019.30.5.1037

표지

북마크 0

리뷰 0

이용수 0

피인용수 0

초록

본 연구에서는 글로벌 경제변화에 민감한 대한민국 상장기업들의 특성을 반영하여 시장변수와 회계변수 이외에, 거시경제변수를 고려한 확장된 기업부도예측모형을 구축한다. 관찰기간은 2011년 1월 1일부터 2016년 5월 31일까지이며, 기업이 중도에 합병 또는 부도가 아닌 이유로 관찰이 중단된 경우에는 그 시점까지 관찰한 것으로 가누하였다. 본 연구에서는 수집된 데이터가 결측치를 포함하고 있기 때문에, 결측치를 제외한 완전 데이터 분석 방법과 결측치를 보간한 불완전데이터 분석 방법을 고려하였다. 불완전 데이터를 분석하기 위해서 다중대체법으로 결측치를 처리한 후, 라쏘 (LASSO) 방법을 이용해서 변수를 선택하였다. 본 연구의 주된 의의는 거시경제변수를 고려하고, 불완전 데이터 방법을 기업부도예측모형 구축에 적용하는 것이다. 추정된 모형의 부도적중률은 96% 정도이며, 기업부도예측모형을 위해서 회계변수, 시장변수, 거시경제변수가 필요하다는 것을 제시한다.

This manuscript developed corporate bankruptcy prediction models considering market, accounting and macroeconomic variables because listed companies in Korea strongly rely on global economic change. We observed companies from Jan. 1st 2001 to May 31st 2016. If a company is merged during the following period or can not be observed with any reasons, we decided that the end observing time was the last observed date. Since some variables have missing observations, the multiple imputation and Lasso variable selection methods are utilized to construct the bankruptcy prediction models. The goal of this research is to consider macroeconomic variables and apply missing data analysis techniques to construct corporate bankruptcy prediction models. The proposed models including market, accounting and macroeconomic variables in this manuscript have overd 95% of Hit-Ratio.

목차

요약
1. 서론
2. 통계적 분석방법론
3. 기업부도예측 자료
4. 기업부도예측모형
5. 결론 및 제언
References
Abstract

참고문헌(0)

리뷰(0)

도움이 되었어요.0

도움이 안되었어요.0

첫 리뷰를 남겨주세요.
Insert title here