경기변동을 고려한 부도예측모형에 관한 서베이 연구 = Bankruptcy prediction model considering business cycle : a survey

국문 초록 (Abstract)

초기 부도예측모형은 판별분석으로부터 시작되어, 통계적 가정을 보완한 로짓 모형, 프로빗 모형, 인공신경망 분석기법이나 반복적 분할 기법 등을 사용한 연구 등으로 발전해왔다. 이러한 모형들은 변수 선정시 기업의 재무 정보 등 정량적인 변수들을 변수로 사용하여 기업의 부도를 판별하는 방식이었으나 최근에는 감사의견등 정성적인 변수를 사용하여 모형의 판별력을 개선하려는 노력이 이어지고 있다. 부도예측모형에서 변수의 선정은 그 모형의 유효성과 판별력을 좌우하는 중요한 요인이 되기 때문에 많은 연구에서 기존에 사용되던 정량적 변수 이외에 다른 변수를 사용하여 판별력을 개선시키려는 노력이 이어지고 있다.
본 논문에서는 다변량 판별분석, 로짓 모형, 프로빗 모형 등 기존의 이분류 부도예측모형의 개념과 각 이론이 실제 부도 예측에 어떻게 적용되는 지를 알아본다. 또한 실증 연구시 모형을 설정하는 단계에서 고려해야할 부도의 정의에 관한 문제, 변수 선정 과정에서 고려해야 할 사항 등에 대해 알아본다. 또한 감사의견, 경영진의 질 등 정성적 변수를 모형에 포함시킨 연구 등을 소개한다. 마지막으로 경기변동 국면에 따라 부도 확률이 어떻게 달라지는 지 등 기업의 부도와 거시 경제 상황과의 관계에 관한 연구들에 대해서 알아본다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Bankruptcy prediction models began with discriminant analysis, developed into studies using logit model, probit model, neural network analysis, etc. In early days, these models used quantitative variables like financial data to forecast firm's default, but recently they are using qualitative variables like monitoring opinions to improve the power of prediction. Selecting variables in bankruptcy prediction models is the most important because it can affect the efficiency and power of the models. Recently, most of the studies are trying to use many different kinds of variables besides quantitative variables to improve the efficiency of the models.
This survey analyzes how existing bankruptcy prediction models such as multiple discriminant analysis, logit analysis, probit analysis, etc, and other theories are used in bankruptcy prediction. In addition the paper looks into controversial subjects like defining the bankruptcy and choosing variables when carrying out empirical analysis. Also. it introduces models that include qualitative variables. Finally it looks into the prior studies, how the default probability is affected by business cycle, to find out the correlation between default and macroeconomic conditions.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 = 1
• Ⅱ. 부도 예측 모형
• 1. 다변량 판별분석
• 1) Altman의 다변량 판별분석 = 3
• 2) MDA 분석 방법 = 8
• 3) ZETA 분석 = 12
• 2. Logit 모형
• 1) Ohlson의 로짓 모형 = 15
• 2) 로짓 최우추정법을 이용한 분석 방법 = 19
• 3. Probit 모형
• 1) Zmijewski의 프로빗 모형 = 21
• 2) 프로빗 최우추정법을 이용한 분석 방법 = 26
• 4. 귀납적 학습방법과 인공신경망을 이용한 분석 = 28
• Ⅲ. 기존 실증연구의 문제점
• 1. 부도의 정의에 관한 문제 = 31
• 2. 실증연구에서 변수선정의 문제 = 33
• 3. 정성적 정보를 나타내는 변수 포함의 문제
• 1) 감사의견의 유용성 = 37
• 2) 정성적 변수사용문제 AHP분석 = 39
• Ⅳ. 경기변동과 부도 예측
• 1. 경기변동과 기업 도산 = 42
• 2. 경기변동과 부도 확률에 대한 기존의 연구
• 1) 부도 확률과 자산 변동성 = 47
• 2) 부도 확률과 거시 경제 = 51
• 3. 경기변동과 도산의 관계 분석 = 54
• Ⅴ. 결론 = 56
• 참고문헌 = 58
• 영문요약 = 62