새마을금고의 부실예측에 관한 연구 = A Discriminant Analysis of the Financial Characteristics of Failed Saemaeul Funds

국문 초록 (Abstract)

새마을금고의 부실 여부가 국가경제에 미치는 영향이 지대함에도 불구하고 부실여부를 사전에 예측하기 위한 계량 경제학적 모형을 체계적으로 분석한 연구는 아직 없다. 이러한 점을 인식 본 연구는 새마을금고의 부실을 사전에 예측하고 금고의 부실여부를 객관화하기 위한 새마을금고 부실예측모형을 도출하고 도출된 모형의 예측력과 유용성을 검증하였다. 이를 위해 표본금고 131개를 선정하여 이중 2005년 말 현재 부실금고로 분류된 25개의 금고와 우량금고로 분류된 금고 28개를 대상으로 2000년~2004년 기간 동안의 주요 재무비율을 이용한 판별분석을 실시하여 부실예측모형을 도출하였다. 도출된 모형을 이용하여 78개 검증용 표본에 대하여 모형의 예측력을 검증하였다. 연구결과는 다음과 같다.
첫째, 총 19개 재무변수 중 부실예측에 유용한 변수들은 예대비율, 자기자본비율, 유동비율, 총자산영업 이익률, 경비율, 수지비율, 총자산이익율, 자기자본규모, 자기자본회전율, 매출채권회전율, 매입채권회전율 등 11개 변수들로 나타났다. 이들 변수들을 분석한 결과 금고의 부실여부 판별에는 금고의 안정성 및 유동성, 수익성, 금고규모, 활동성지표들이 유용한 것으로 나타났다.
둘째, 본 연구의 판별함수에서 채택된 변수들이 안정성 및 수익성 위주의 변수들로 나타난 반면 과거에 기업의 평가모형이나 부실예측모형에 다수 선택된 성장성 관련 재무변수들이 포함되지 않았다는 것이 발견되었다. 이러한 결과는 외환위기 이후 금융산업의 패러다임이 변화하고 있다는 것을 의미한다. 즉 IMF구제금융 신청 이후 기업의 성장성보다는 안정성과 수익성이 기업의 생존여부를 결정 짓는데 중요한 역할을 하고 있음을 알 수 있었다.
셋째, 부실예측모형의 예측력은 우량금고의 경우 -4년에 96.4%, -3년에 96.4%, -2년에 92.9%, -1년에 89.3%로 예측하여 예측년도에서 멀어질수록 높게 나타났고, 부실금고를 정확하게 예측할 확률은 -4년도에 84.0%, -3년도에는 88.0%, -2년도에는 92.0%, -1년도에도 92%로 예측년도에 가까워질수록 높게 나타났다. 예측기간이 짧아질수록 부실금고의 예측력은 높아지고 우량금고의 예측력은 낮아지는 것은 표본 기간동안 새마을금고의 경영여건이 점차 악화되면서 나타난 결과로 판단된다. 즉 금고의 경영실적이 부실금고와 우량금고 관계없이 모두 점진적으로 나빠지면서 우량금고 보다는 부실금고의 예측능력이 더 우수하게 나타난 것이다.
넷째, 전체적인 예측력은 91.55%로 나타났으며 검증용 표본에 의한 평균 부실예측모형의 예측력이 88.15%로 나타나 본 연구의 모형이 부실을 예측하는데 유용하게 활용될 수 있는 모형으로 나타났다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this paper is to identify the financial characteristics of failed Saemaeul funds by applying discriminant analysis. Failure prediction model is estimated by using 25 failed funds and 28 non - failed normal funds during the period 2000 to 2004. The model is then applied to 78 out-of-sample funds. The results show that risk, liquidity, profitability, activity and size are important variables to predict failed funds. However, growth factor, which is recognized as an important variable in the previous failure prediction models, is not significant to predict funds failure. The results imply that Saemaeul funds place more weights to the risk and profitability factors over the growth factor since the foreign currency crisis in Korea. The failure prediction powers are 84%, 89%, 92% and 92% for four year, three year, two year, and one year predictions, respectively. Overall prediction powers are 91.55 % for in-sample funds and 88.15% for out-of-sample funds. The model estimated in this paper demonstrates more prediction accuracy than previous studies. Analysis of Saemaeul funds in this paper is the first attempt in this area and is expected to shed some light on the successful management of the funds. The result of this study can be utilized to investigate the degree of financial distress and predict the likelihood of funds failure.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 새마을금고의 현황과 구조조정현황
• Ⅲ. 선행연구와 실증적 연구방법
• Ⅳ. 부실예측모형의 추정과 예측력 검증
• Ⅴ. 결론
• 참고문헌
• Abstract

참고문헌 (Reference)

1 조지호, "자본시장정보와 기업부실과의 관련성에 관한 연구" (13) : 69-100, 1997

2 박순식, 김병주, "우리나라 중소기업의 도산예측에 관한 연구" 대구카톨릭대학교 2002

3 장휘용, "비금융 상장기업의 부실예측모형" 15 (15): 299-327, 1998

4 양현조, "부실예측에 관한 계량적 기업신용분석" 한국신용평가(주) 1995

5 강종만, "부실예측모형의 적합성 분석" 5 (5): 83-110, 1999

6 신동령, "부실기업의 재무적 특징과 부실예측모형에 관한 연구" 23 (23): 137-165, 2005

7 남주하, "부도예측모형 분석" 한국경제연구원 1995

8 전춘옥, "기업의 도산예측에 관한 연구" 경희대학교 1984

9 임영규, "기업부실화예측에 관한 실증적 연구" 성균관대학교 1990

10 송인만, "기업부실예측모델의 재정립을 통한 기업부실원인과의 연계에 대한 실증적 연구" 성균관대학교 한국산업연구소 1987

11 정헌웅, "기업도산예측에 관한 실증적 연구" 4 (4): 123-149, 1998

12 남주하, "금융기관 부실화 예측모형분석" 4 (4): 33-57, 1998

13 Sinkey, J. F. Jr., "The Way Problem Banks Perform" 4 : 40-51, 1974

14 Pinches, G. E., "The Stability of Financial Patterns in Industrial Organization" 389-396, 1973

15 Dun, "The Failure Record Through 1961 : A Comprehensive Failure Study" New York 1974

16 성웅현, "SAS를 이용한 경영통계 자료분석" 무역경영사 1997

17 Dambolena, I. G., "Ratio Stability and Corporate Failure" 1017-1026, 1980

18 Zmijewski, M. E., "Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models" 59-82, 1984

19 서병덕, "IMF금융위기 이후 기업 판단지표로서 현금흐름정보의 유용성에 관한 연구" 22 (22): 47-80, 2004

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

21 Beaver, W. H., "Financial Ratios as Predictors of Failure" 6 : 71-111, 1966

22 Ohlson, J. A., "Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy" 109-131, 1980

23 Altman, E. I., "Financial Markets, Institutions and Instruments" New York University Salomon Center 1997

24 Altman, E. I., "Corporate Financial Distress" New York 1983

25 Argenti, J., "Corporate Collapse" McGraw-Hill 1976

26 John Wiley, "Corporate Bankruptcy in America, Mass" Heath Lexington & Company 1971

27 Abidali, A. F., "Construction Industry Business Failure" 189-196, 1995

28 Zavgren, C., "Assessing the Vulnerability to Failure of American Industrial Firms : A Logistic Analysis" 19-45, 1983

29 Aharony, J., "An Analysis of Risk and Return Characteristics of Corporate Bankruptcy Using Capital Market Data" 1001-1016, 1980

30 Deakin E. B., "A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure" 10 : 167-168, 1972