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    회원제 골프장기업의 부도예측 모형개발 = Development on Bankruptcy Prediction Model of Membership Golf Course Companies

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    https://www.riss.kr/link?id=A104499521

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    The purpose of this study is to develop a bankruptcy prediction model for membership golf course companies as a betterment to decision maker. A sample of 22 bankrupt membership golf course companies and 22 non-bankrupt membership golf course companies were selected for analysis. The analysis was conducted through multivariate discriminant analysis and logistic regression analysis. The result criterion were determined to be: Total borrowings and bonds payable to total assets, total assets turnover, net income to total assets, stockholders’ equity turnover, tangible assets turnover, and stockholders’ equity to total assets.
    The most effective variables at predicting bankruptcy were net income to total assets and total assets turnover. The findings showed that bankrupt membership golf course companies tended to have low total assets turnover and net income to total assets; this was attributed to excessive investments and decreasing profitability as a result of various members’ benefits. Therefore, it is recommended that membership golf course companies have to start construction with optimal investment and equity levels as well as increasing profitability.
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    The purpose of this study is to develop a bankruptcy prediction model for membership golf course companies as a betterment to decision maker. A sample of 22 bankrupt membership golf course companies and 22 non-bankrupt membership golf course companies...

    The purpose of this study is to develop a bankruptcy prediction model for membership golf course companies as a betterment to decision maker. A sample of 22 bankrupt membership golf course companies and 22 non-bankrupt membership golf course companies were selected for analysis. The analysis was conducted through multivariate discriminant analysis and logistic regression analysis. The result criterion were determined to be: Total borrowings and bonds payable to total assets, total assets turnover, net income to total assets, stockholders’ equity turnover, tangible assets turnover, and stockholders’ equity to total assets.
    The most effective variables at predicting bankruptcy were net income to total assets and total assets turnover. The findings showed that bankrupt membership golf course companies tended to have low total assets turnover and net income to total assets; this was attributed to excessive investments and decreasing profitability as a result of various members’ benefits. Therefore, it is recommended that membership golf course companies have to start construction with optimal investment and equity levels as well as increasing profitability.

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    본 연구의 목적은 회원제 골프장 기업의 부도예측 모형을 개발하여 회원제 골프장 기업의 의사결정자에게 실무적인 도움을 주고자 하는 것이다. 본 연구의 분석을 위하여 22개의 회원제골프장 부도기업과 22개의 정상기업을 선정하였으며, 분석방법은 다변량판별분석과 로지스틱회귀분석을 활용하였다. 분석결과 차입금의존도, 총자산회전율, 총자산순이익률, 자기자본회전율, 유형자산회전율, 자기자본 비율이 유의한 변수로 선정되었다. 이 중 부도에 영향을 미치는 중요한 변수는 총자산순이익률과 총자산회전율이다. 부도 회원제골프장의 경우 과도한 투자와 다양한 회원혜택에 따른 수익성 악화로 인하여총자산회전율과 총자산순이익률이 낮게 나타나고 있다. 따라서 회원제 골프장 기업은 적정한 투자와 자기자본으로 골프장 건설에 착수해야 하며, 수익성 개선을 위한 노력을 기울여야 한다.
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    본 연구의 목적은 회원제 골프장 기업의 부도예측 모형을 개발하여 회원제 골프장 기업의 의사결정자에게 실무적인 도움을 주고자 하는 것이다. 본 연구의 분석을 위하여 22개의 회원제골프...

    본 연구의 목적은 회원제 골프장 기업의 부도예측 모형을 개발하여 회원제 골프장 기업의 의사결정자에게 실무적인 도움을 주고자 하는 것이다. 본 연구의 분석을 위하여 22개의 회원제골프장 부도기업과 22개의 정상기업을 선정하였으며, 분석방법은 다변량판별분석과 로지스틱회귀분석을 활용하였다. 분석결과 차입금의존도, 총자산회전율, 총자산순이익률, 자기자본회전율, 유형자산회전율, 자기자본 비율이 유의한 변수로 선정되었다. 이 중 부도에 영향을 미치는 중요한 변수는 총자산순이익률과 총자산회전율이다. 부도 회원제골프장의 경우 과도한 투자와 다양한 회원혜택에 따른 수익성 악화로 인하여총자산회전율과 총자산순이익률이 낮게 나타나고 있다. 따라서 회원제 골프장 기업은 적정한 투자와 자기자본으로 골프장 건설에 착수해야 하며, 수익성 개선을 위한 노력을 기울여야 한다.

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    참고문헌 (Reference)

    1 이계원, "회계정보에 의한 기업부실예측과 시장반응" 26 : 50-76, 1993

    2 권영린, "호텔기업의 부실예측모형에 관한 연구" 4 (4): 55-74, 2002

    3 김시중, "호텔기업 부실예측모형의 예측력 비교연구" 한국관광학회 28 (28): 9-26, 2005

    4 김태일, "해운기업 부도예측을 위한 동태적 모형 실증연구 : 외항해운기업을 중심으로" 한국외국어대학교 2014

    5 오상훈, "한국의 여가연구동향에 관한 내용분석 - 관광학 분야 학술지 게재논문 중심으로 -" 관광연구소 21 (21): 3-20, 2009

    6 상려아, "한, 중 여가연구 비교" 19 (19): 93-109, 2007

    7 김철교, "중소유통업 도산예측모형에 관한 실증연구" 대한회계학회 12 (12): 289-309, 2007

    8 이성환, "중소도소매업 도산예측모형에 관한 실증연구" 배재대학교 대학원 2007

    9 정지혜, "중소기업의 도산예측모형에 관한 비교연구 : 기술신용보증기금의 보증지원을 받은 기업을 중심으로" 국제e-비즈니스학회 11 (11): 211-240, 2010

    10 이종광, "전문건설업체의 부도예측모형 개발" 중앙대학교 대학원 2007

    1 이계원, "회계정보에 의한 기업부실예측과 시장반응" 26 : 50-76, 1993

    2 권영린, "호텔기업의 부실예측모형에 관한 연구" 4 (4): 55-74, 2002

    3 김시중, "호텔기업 부실예측모형의 예측력 비교연구" 한국관광학회 28 (28): 9-26, 2005

    4 김태일, "해운기업 부도예측을 위한 동태적 모형 실증연구 : 외항해운기업을 중심으로" 한국외국어대학교 2014

    5 오상훈, "한국의 여가연구동향에 관한 내용분석 - 관광학 분야 학술지 게재논문 중심으로 -" 관광연구소 21 (21): 3-20, 2009

    6 상려아, "한, 중 여가연구 비교" 19 (19): 93-109, 2007

    7 김철교, "중소유통업 도산예측모형에 관한 실증연구" 대한회계학회 12 (12): 289-309, 2007

    8 이성환, "중소도소매업 도산예측모형에 관한 실증연구" 배재대학교 대학원 2007

    9 정지혜, "중소기업의 도산예측모형에 관한 비교연구 : 기술신용보증기금의 보증지원을 받은 기업을 중심으로" 국제e-비즈니스학회 11 (11): 211-240, 2010

    10 이종광, "전문건설업체의 부도예측모형 개발" 중앙대학교 대학원 2007

    11 박정윤, "재무정책과 기업부실예측" 6 (6): 93-116, 2000

    12 손은미, "웰니스 관광시설 선호도 및 선호선택 - 건강 리조트 잠재 관광객을 대상으로 -" 관광연구소 26 (26): 51-77, 2014

    13 박순식, "우리나라 중소기업의 도산예측에 관한 연구" 15 (15): 27-53, 2000

    14 김헌일, "여가로서의 스포츠관광 연구경향 분석: 국내 석박사 학위 논문을 중심으로" 여가문화학회 7 (7): 1-24, 2010

    15 장영광, "상호저축은행 경영실태평가지표 타당성 분석 및 도산 예측" 한국금융학회 9 (9): 1-39, 2004

    16 조성표, "불황기에서 회계정보에 의한 기업 부실화 예측" 한국산업경영학회 22 (22): 1-32, 2007

    17 김용덕, "부도예측모형을 이용한 전문건설공제의 리스크 측정에 관한 실증연구" 한국리스크관리학회 25 (25): 111-137, 2014

    18 김상봉, "부도에측모형을 이용한 기업부실화의 원인분석" 서강시장경제연구소 40 (40): 85-106, 2011

    19 원구환, "민관공동출자기업의도산예측모형에관한연구" 한국행정학회 36 (36): 129-144, 2002

    20 박희정, "로지스틱회귀분석을 이용한 코스닥기업의 부실예측모형 연구" 한국콘텐츠학회 9 (9): 305-311, 2009

    21 서천범, "레저백서 2014" 한국레저산업연구소 2014

    22 한동근, "대구지역 안경제조업체의 효율성분석" 한국경제통상학회 23 (23): 179-200, 2005

    23 추휘석, "다수의 인공신경망 모형을 통한 기업데이터의 분류 및 부도예측에 관한 연구" 경영연구소 41 (41): 513-539, 2004

    24 김수영, "다변량 판별분석과 로지스틱 회귀분석, 인공신경망 분석을 이용한 호텔 도산 예측" 한국관광학회 30 (30): 53-75, 2006

    25 남주하, "기업집단의 부실화 원인과 부도예측 모형 분석" 29 (29): 175-205, 2000

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

    27 남주하, "기업의 부도원인과 부도예측모형 분석 : IMF전후 기간을 중심으로" 12 (12): 77-107, 1998

    28 윤주석, "기업도산예측력을 통한 현금흐름표의 유용성에 관한 실증적 연구 : 상장기업을대상으로" 10 : 97-118, 1994

    29 전성빈, "기업도산결과예측에 관한 연구" 21 (21): 97-121, 1996

    30 정유석, "기업도산 예측력 분석방법에 대한 연구: IMF후 국내 상장회사를 중심으로" 한국인터넷정보학회 7 (7): 75-89, 2006

    31 국찬표, "기업 도산 예측에 관한 연구: 주가정보를 이용하여" 한국재무학회 15 (15): 217-249, 2002

    32 남주하, "금융기관의 부실화 예측 모형 분석" 4 (4): 33-57, 1998

    33 김한룡, "골프장 코스의 효율적 관리를 위한 코스관리직원의 직무실태분석" 한국골프학회 6 (6): 81-92, 2012

    34 이상권, "골프장 운영기업의 종합적 재무분석 : 수도권과 비수도권 골프장간의 비교를 중심으로" 세종대학교 관광대학원 2011

    35 Plattner, D., "Why Firms Go Bankrupt. The Influence of Key Financial Figures and Other Factors on the Insolvency Probability of Small and Medium Size Enterprises" 28 : 37-51, 2002

    36 배재권, "Voting 알고리즘과 인공신경망을 이용한 부도예측을 위한 통합알고리즘" 3 (3): 79-101, 2010

    37 Tsai, Chih-Fong, "Using Neural Network Ensembles for Bankruptcy Prediction and Credit Scoring" 34 (34): 2639-2649, 2008

    38 Xiao, Z., "The Prediction for Listed Companies’Financial Distress by Using Multiple Prediction Methods with Rough Set and Dempster–Shafer Evidence Theory" 26 : 196-206, 2012

    39 Ketz, J. E., "The Effect of General Price-level Adjustments on the Predictive Ability of Financial Ratios" 273-284, 1978

    40 Scher, F., "The Debt Maturity Structure of Small Firms" 30 (30): 85-111, 2001

    41 Kadan, O., "Stocks or Options? Moral Hazard, Firm Viability, and the Design of Compensation Contracts" 21 (21): 451-482, 2008

    42 김수영, "SVM-NN Hybrid모형을 활용한 호텔도산예측" 한국관광학회 35 (35): 101-125, 2011

    43 Kim, S., "Prediction of Hotel Bankruptcy Using Support Vector Machine, Artificial Neural Network, Logistic Regression, and Multivariate Discriminant Analysis" 31 (31): 441-468, 2011

    44 Canbas, S., "Prediction of Commercial Bank Failure via Multivariate Statistical Analysis of Financial Structures : the Turkish Case" 166 (166): 528-546, 2005

    45 Bandyopadhyay, A., "Predicting Probability of Default of Indian Corporate Bonds : Logistic and Z‐score Model Approaches" 7 (7): 255-272, 2006

    46 Boritz, J. E., "Predicting Corporate Failure Using a Neural Network Approach. Intelligent Systems in Accounting" 4 (4): 95-111, 1995

    47 Abdelwashed, T., "New Evolutionary Bankruptcy Forecasting Model based on Genetic Algorithms and Neural Networks" 241-245, 2005

    48 Karels, G. V., "Multivariate Normality and Forecasting of Business Bankruptcy" 14 (14): 573-593, 1987

    49 Altman, E. I., "Modelling Credit Risk for SMEs : Evidence from the U. S. Market" 43 (43): 332-357, 2007

    50 Zmijewski, M., "Methodological Issues Related to the Estimation of Financial of Financial Distress Prediction Models" 22 : 59-86, 1984

    51 Tam, K. Y., "Managerial Applications of Neural Networks : The Case of Bank Failure Predictions" 38 (38): 926-947, 1992

    52 Chava, S., "Is Default Risk Negatively Related to Stock Returns?" 23 : 2523-2559, 2010

    53 Foster, J., "Inflation Expectations : The Use of Qualitative Survey Data" 9 (9): 319-330, 1977

    54 Campbell, J. Y., "In Search of Distress Risk" 63 : 2899-2939, 2008

    55 Bharath, S. T., "Forecasting Default with the Merton Distance to Default Model" 21 (21): 1339-1369, 2008

    56 Amendola, A., "Forecasting Corporate Bankruptcy : Empirical Evidence on Italian Data" 6 (6): 294-312, 2011

    57 Merwin, C., "Financing Small Crporation in Five Manufacturing Industries: 1926-1936" National Bureau of Economic Research 1942

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

    59 Beaver, W. H., "Financial Ratios as Predictors of Failure" 4 : 71-111, 1966

    60 Ohlson, J., "Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy" 18 : 109-131, 1980

    61 Lev, B., "Finance Statement Analysis: A New Approach" Prentice-Hall Inc 1974

    62 Pettway, R. H., "Establishing On-Site Bank Examination Priorities : An Early-Warning System Using Accounting and Market Information" 35 (35): 137-150, 1980

    63 Weston, J. F., "Essential of Managerial Finance" The Dryen Press 1981

    64 Walker, E. W., "Essential of Financial management" Prentice-Hall 1971

    65 Korol, T., "Early Warning Models Against Bankruptcy Risk for Central European and Latin American Enterprises" 31 : 22-30, 2013

    66 Behr, P., "Credit Risk Assesment and Relationship Lending : An Empirical Analysis of German SME" 45 : 194-213, 2007

    67 Tsakonasa, A., "Bankruptcy Prediction with Neural Logic Networks by Means of Grammar-guided Genetic Programming" 30 (30): 449-461, 2006

    68 Atiya, A. F., "Bankruptcy Prediction for Credit Risk Using Neural Networks : A survey and New Results" 12 (12): 929-935, 2001

    69 Jardin, P., "Bankruptcy Prediction Using Terminal Failure Processes" 242 (242): 286-303, 2015

    70 Altman, E. I., "An International Survey of Business Failure Classification Models. Financial Markets" 6 (6): 1-57, 1997

    71 Heo, J., "AdaBoost Based Bankruptcy Forecasting of Korean Construction Companies" 24 : 494-499, 2014

    72 Foreman, R., "A logistic Analysis of Bankruptcy within the US Local Telecommunications Industry" 55 (55): 135-166, 2003

    73 Dimitras, A. I., "A Survey of Business Failures with an Emphasis on Prediction Methods and Industrial Applications" 90 : 487-513, 1996

    74 Bellovary, J., "A Review of Bankruptcy Prediction Studies: 1930-Present" 33 (33): 1-42, 2007

    75 Gombola, M. J., "A Note on Cash Flow and Classification Patterns of Financial Ratios" 105-114, 1983

    76 Odom, M., "A Neural Network Model for Bankruptcy Prediction" 163-168, 1990

    77 Deakin, E. B., "A Discriminant Analysis of Predictor of Business Failure" 10 (10): 167-179, 1972

    78 Lin, F. Y., "A Data Mining Approach to the Prediction Failure" 14 (14): 189-195, 2001

    79 FitzPatrick, P. J., "A Comparison of the Ratios of Successful Industrial Enterprises with Those of Failed Companies" The Certified Public Accountant 1932

    80 한국은행, "2009 기업경영분석" 한국은행 2010

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    기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
    2016 1.77 1.77 1.81
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    1.92 1.86 2.171 0.68
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