임의의 부도발생 시점을 고려한 부도예측모형에 관한 연구 = Structural Credit Risk Model Incorporating the First Hitting Condition of Random Default Barrier

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper aims to enhance the prediction of default of a firm by incorporating the possibility of default prior to the maturity of debt (the first hitting condition of random default barrier) and assuming a bivariate normal distribution, based on Kiesel and Veraart (2008)’s extended Credit-Grades model. Another contribution of this paper is to provide an estimation method for the expected recovery rate consistent with the assumption of the estimation model of expected default frequency. By performing in-sample and out-of-sample tests, we find that our model outperforms binary default prediction models and e*DF model in both discriminating power and error rate. Since our model can provide in advance the default signal of a firm earlier than other models, we expect that it can be used as an early warning system for the defaults of firms.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 옵션가격결정모형을 기반으로 한 부도예측모형을 통해 기업의 내재부도율에 대응하는 예상부도율 추정에 의의를 두고 있다. 옵션가격결정모형을 이용한 기존 연구와 달리 관측기간 내에도 부도가 발생할 수 있는 부분을 반영하여 부도 발생기간 가정을 완화하였고 정규분포를 사용함으로써 모형의 활용도를 제고하였다. 또한 예상부도율 측정상의 가정을 유지하는 조건에서 조정예상회수율의 형태로 회수율을 추정한 것도 선행연구와 차별화된 부분이다. 내표본과 외표본으로 구분하여 분석한 결과, 본 연구모형은 부도기업에 대한 판별력과 오류율 측면에서 로짓, 프로빗 및 e*DF 모형에 비해 높은 설명력을 지닌 것으로 나타났다. 부도율 시계열 변화를 분석한 결과, 연구모형은 부도기업에 대한 신호를 사전에 제공하는 것으로 예측되어, 경험 부도율 산출에 대한 대체지표로서 뿐만 아니라 기업의 부실화 예측에 대한 조기경보 용도로도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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