부도확률 예측에서 미시정보와 거시정보의 역할 = The Role of Micro and Macro Information in the Measurement of Expected Default Frequency

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The accurate prediction of a firm’s default is essential in the credit risk management. There are three models in the prediction of default, such as the model using micro information in the inside of a firm, the model using macro economic information, and the integrated model using both micro and macro information together. It is true that most of the previous literature focused on the first type of micro model. Even though recently some researchers have interest in the second type of macro model, still it is not easy to find the third type of integrated model in our country. Therefore, the main goals of this study is to prove that the third integrated model is most powerful by applying the model to domestic firms and to find the factors that are most important for the default risk of domestic firms. From empirical analysis, we demonstrate that the integrated model using both micro and mcro information is most powerful in default prediction and that profitability, debt-equity ratio, and asset turnover are key risk factors for micro information and foreign exchange rate and short-term interest rate are key factor for macro information.

국문 초록 (Abstract)

기업의 부도가능성을 정확히 예측하는 것은 신용리스크(credit risk)측정을 위해 매우 중요하다. 부도를 예측하는 모형에는 기업내부의 미시정보를 이용하는 방법, 기업외부의 거시정보를 이용하는 방법, 그리고 미시정보와 거시정보를 통합하여 이용하는 방법이 있다. 선행연구들이 주로 첫 번째 방법에 의존하고 있고, 최근 들어 두 번째 방법이 활용되고 있으나 가장 의미가 있는 세 번째 방법을 적용한 국내연구는 드물다. 따라서 본 연구에서는 세 번째 방법을 국내 기업들에 적용하여 그 중요성을 확인하는 것과, 국내 기업들의 신용리스크 측정과 관리에서 가장 중요한 변수는 무엇인지 탐색하는 것이 가장 중요한 목적이다. 실증분석 결과, 미시요인과 거시요인 모두를 고려했을 때 정확한 기업 부도예측이 가능하다는 것을 입증하였고, 국내기업 부도예측에 가장 중요한 미시변수는 수익성, 부채비율, 자산회전율이고, 거시변수는 환율과 단기금리로 나타났다.

참고문헌 (Reference)

1 이원흠, "현금흐름형 도산예측 모델과 옵션모델형 도산예상확률의 실증연구" 27 : 35-68, 2000

2 김철중, "신용위험관리 Managing Credit Risk" 한국신용분석사회 2001

3 이운석, "신용위험과 거시경제변수에 관한 연구" 경희대학교 대학원 2002

4 한상일, "신용등급 및 주가와 기업부도위험" 한국금융연구원 2001

5 김창배, "부도예측모형에 대한 연구" 서강대학교 대학원 2008

6 원재환, "기업의 부채구조를 고려한 옵션형 기업부도예측모형과 신용리스크" 한국재무관리학회 23 (23): 209-237, 2006

7 정완호, "기업 신용도 측정모형의 적합도 비교 연구" 한국금융학회 11 (11): 67-104, 2006

8 이계형, "경기변동을 고려한 부도예측모형에 관한 서베이 연구" 연세대학교 대학원 2003

9 이명재, "거시경제학 제4판" 박영사 2003

10 전종규, "거시경제 변수와 기업부도율 관계" 18-21, 2002

11 임혜진, "거시경제 변수가 신용보증 성과에 미치는 영향에 관한 연구" 39-67, 2009

12 Merton, R., "Theory of Rational Option pricing" 4 : 141-183, 1973

13 Black, F., "The Pricing of Options and Corporate Liabilities" 81 : 637-659, 1973

14 Bangia, A., "Ratings Migration and the Business cycle, with Application to Credit Portfolio Stress Testing" 26 : 445-474, 2002

15 Kang, Choong Oh, "Predicting Default with Firm-specific Macroeconomic Exposures" 2009

16 Wilson, T. C., "Portfolio Credit Risk" 71-82, 1998

17 Duffie, D., "Multi-period Corporate Default prediction with Stochastic Covariates" 83 : 635-665, 2007

18 Lind"Le, J., "Monetary Policy Shocks and Business Cycle Fluctuations in a Small Open Economy: Sweden 1986-2002" Sveriges Riksbank 2002

19 Zmijewski, M. E., "Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress prediction Models" 22 : 59-82, 1984

20 "Kamakura Default Probabilities(KDPs)"

21 Sommar, P. A., "Interdependencies between Expected Default Frequency and the Macro Economy" 83-110, 2009

22 Hamerle, A., "Forecasting Credit Portfolio Risk" 2004

23 Shumway, T., "Forecasting Bankruptcy More Accurately: A Simple Hazard Model" 74 : 101-124, 2001

24 Altman, E., "Financial Ratios, Discriminant Aanalysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy" 23 (23): 589-609, 1968

25 Jacobson, Tor, "Exploring Interactions Between Real Activity and the Financial Stance" (1) : 308-341, 2005

26 Bonfim, D., "Credit Risk Drivers: Evaluating the Contribution of Firm Level Information and of Macroeconomic Dynamics" 33 (33): 281-299, 2009

27 Rosch, D., "Correlations and Business Cycles of Credit Risk : Evidence from Bankruptcies in Germany" 17 (17): 309-331, 2003

28 Chava, S., "Bankruptcy Prediction with Industry Effects" 8 : 537-569, 2004