도산예측을 위한 유전 알고리듬 기반 이진분류기법의 개발

민재형; 정철우

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자료유형: 학술저널

저자정보: 민재형 정철우

저널정보: 한국경영과학회 한국경영과학회지 韓國經營科學會誌第33卷第2號

발행연도: 2008.6

수록면: 1 - 16 (16page)

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The purpose of this paper is to propose a new binary classification method for predicting corporate failure based on genetic algorithm, and to validate its prediction power through empirical analysis. Establishing virtual companies representing bankrupt companies and non-bankrupt ones respectively, the proposed method measures the similarity between the virtual companies and the subject for prediction, and classifies the subject into either bankrupt or non-bankrupt one. The values of the classification variables of the virtual companies and the weights of the variables are determined by the proper model to maximize the hit ratio of training data set using genetic algorithm. In order to test the validity of the proposed method, we compare its prediction accuracy with ones of other existing methods such as multi-discriminant analysis, logistic regression, decision tree, and artificial neural network, and it is shown that the binary classification method we propose in this paper can serve as a promising alternative to the existing methods for bankruptcy prediction.

#Bankruptcy Prediction #Binary Classification #Genetic Algorithm

참고문헌 (34)

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1. [단행본] - 문병로 / 2001 / 유전 알고리즘 / 다성출판사

2. [학술지(정기간행물)] - 민재형 / 2007 / 유전 알고리듬 기반 집단분류기법의 개발과 성과평가：채권등급 평가를 중심으로 / 한국경영과학회지 32 (1) : 61 ~ 76

3. [학술지(정기간행물)] - Altman, E.I. / 1968 / Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy / Journal of Finance 23 (4) : 589 ~ 609

4. [학술지(정기간행물)] - Atiya, A.F. / 2001 / Bankruptcy prediction for credit risk using neural networks：A survey and new results / IEEE Transactions on Neural Networks 12 (4) : 929 ~ 935

5. [학술지(정기간행물)] - Bandyopadhyay, S / 2002 / Genetic clustering for automatic evolution of clusters and applicaton to image classification / Pattern Recognition 35 (6) : 1197 ~ 1208

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