우리나라 해운기업의 부실예측에 관한 연구

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

According to literature reviews about the failing prediction models of corporate have been developed until now. Discriminant analysis and logistic regression model are dominated methods for the failing prediction model. This paper also used the methods to make the failing prediction model for Korean shipping companies. First, we choose the failure companies as sample to make the prediction model and matched the companies haven the good condition as a pair with failing companies. Second, we conducts t-test to find the meaningful variables that have significant differentiation between two groups. Third, we fitted the prediction model using discriminant analysis and logistic regression. The result of discriminant analysis, the fitting ratio records about 67%. However the regression model for failing prediction does not have statistical significance. This paper provides the failing prediction model by empirical test among financial variables in shipping industry. The results could give an important information for decision making to stockholders like mangers, investors and creditors of shipping sector.

국문 초록 (Abstract)

선행연구를 통해 부실기업 예측모형으로 최근까지 자주 활용되고 있는 판별분석과 로지스틱회귀모형을 활용하여 해운기업 부실기업을 예측하고자 하였다. 부실기업 표본을 선정하고 선정된 부실기업에 대응한는 정상기업을 대응쌍으로 구성하여 활용 가능한 다양한 재무비율분석 결과 변수를 활용하여 해운기업 부실예측 모형을 적합해 보았다. 판별분석 모형에 의해 적합된 부실기업 예측모형의 경우 그 적합도가 67%에 달하는 것으로 타 산업에 적용된 다양한 선행연구의 결과값과 유사한 결론을 보이는 것으로 볼 수 있다. 하지만 회귀모형 적합의 경우 그 표본의 수가 적고 결측된 데이트들이 다수 존재하여 모형 적합의 통계적 유의성을 확보하지 못함으로써 추가적인 논의가 진행되기 어려운 점이 있다. 추후 보다 많은 표본을 확보하여 관련된 부분의 수정, 보완이 필요할 것으로 판단된다.