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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
홍태호 (부산대학교 상과대학 경영학부) 신택수 (연세대학교 정경대학 경영학부)
저널정보
한국정보시스템학회 정보시스템연구 정보시스템연구 제16권 제3호
발행연도
2007.1
수록면
1 - 20 (20page)

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Most researches on the corporate credit rating are generally classified into the area of bankruptcy prediction and bond rating. The studies on bankruptcy prediction have focused on improving the performance in binary classification problem, since the criterion variable is categorical, bankrupt or non-bankrupt. The other studies on bond rating have predicted the credit ratings, which was already evaluated by bond rating experts. The financial institute, however, should perform effective loan evaluation and risk management by employing the corporate credit rating model, which is able to determine the credit of corporations. Therefore, this study presents a corporate credit rating method using business failure probability map(BFPM) and AHP(Analytic Hierarchy Process). The BFPM enables us to rate the credit of corporations according to business failure probability and data distribution or frequency on each credit rating level. Also, we developed AHP model for credit rating using non-financial information. For the purpose of completed credit rating model, we integrated the BFPM and the AHP model using both financial and non-financial information. Finally, the credit ratings of each firm are assigned by our proposed method. This method will be helpful for the loan evaluators of financial institutes to decide more objective and effective credit ratings.
#Analytic Hierarchy Process #Artificial Neural Networks #Business Failure Probability Map #Corporate Credit Rating

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