인공지능기법을 이용한 코스닥 기업의 상장폐지위험요인에 관한 연구 = An Empirical Study on the Delisting Risk Factors of KOSDAQ Firms Using Artificial Intelligence Techniques

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Delisting is the removal of a listed security from a stock exchange. The delisting of a security can be voluntary or involuntary and usually results when a company ceases operations, declares bankruptcy, merges, does not meet listing requirements, or seeks to become private. We explore significant predictor variables related to delisting risk factors that firm size, firm age, liquidity ratios, leverage ratios, growth ratios, profitability ratios, activity ratios, market value ratios, credit ratings, corporate governance variables, and audit quality are significant factors to delisting risk of KOSDAQ firms. We developed the prediction model of delisting firms using logistic regression, neural networks, and decision trees (CART and C5.0) in order to predict delisting risk. The findings of this study suggest that leverage ratios (debt to equity ratio and interest coverage ratio), profitability ratios (return on equity and net profit to sales), credit ratings, and corporate governance variables (institutional investors holding rate and foreign ownership ratio) are significantly influence on delisting risk factors of KOSDAQ firms.

국문 초록 (Abstract)

상장폐지(Delisting)는 유가증권시장에 상장된 주식이 매매대상으로서의 자격을 상실하여 상장이 취소되는 것을 말한다. 기존의 상장폐지규정은 형식적인 측면에 치우쳐 있어 다양한 편법을 동원하여 정량적인 상장폐지요건을 피해가는 것이 가능하다. 실질적으로 상장을 유지하기 어려운 기업임에도 불구하고 부당하게 상장을 유지하는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 따라서 본 연구는 형식적인 상장폐지심사의 문제점을 분석하고 상장폐지위험요인을 도출하여 투자자들에게 상장폐지위험을 사전에 고지하기 위해 인공지능기반의 상장폐지예측모형을 제안하고자 한다. 구체적으로 예측모형의 성과비교를 위해 벤치마크(benchmark)모형으로 전통적인 통계기법인 로지스틱 회귀분석(로짓분석)을 이용하고, 인공지능기법으로는 신경망, CART, 그리고 C5.0을 이용하여 상장폐지예측모형을 구축하였다. 연구결과, 상장폐지위험을 예측할 수 있는 요인으로 재무적 안정성(부채비율, 이자보상비율), 수익성(자기자본순이익률, 매출액순이익률), 신용등급, 기업지배구조변수(연기금지분율, 외국인지분율)가 도출되었다. 이 중에서 수익성 변수인 자기자본순이익률과 매출액순이익률이 상장폐지위험에 가장 중요한 영향요인으로 나타났다.

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