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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.8
- 수록면
- 79 - 101 (23page)
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본 연구는 보다 효과적인 기업부도예측을 위하여 통계적 방법과 인공지능 방법을 결합한 통합모형을 제시하고자 한다. 이를 위하여 통계적인 모형 중에서 가장 널리 활용되고 있는 다변량 판별분석, 로지스틱 회귀분석과 인공지능적인 방법으로서 널리 사용되고 있는 신경망, 규칙유도기법, 베이지안망의 5가지 단일모형을 이용하여 Voted Convergence Method(VCM), Selecting the Best with ANN(SB-ANN), Weights on methods with ANN(W-ANN), Selecting the Best with ANN&Performance(SB-ANN&PE), Voting with Performance & Weights from ANN(WP-ANN)의 5가지 통합모형을 제시한다. 이러한 통합모형의 성과를 증명하기 위해 기술신용보증기금이 보유하고 있는 1,888개 기업의 재무비율 자료를 기초로 분석하였고 그 결과를 통계적 방법과 인공지능 방법의 기존 단일 모형과 성과비교를 통하여 그 유용성을 검증해보고자 하였다. 실험결과 본 연구에서 제안한 통합모형 중 하나인 WP-ANN은 다변량 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망의 단일모형과 비교한 결과 가장 예측정확성이 우수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 부도 예측에 있어서 WP-ANN 통합모형이 기존의 모형들에 비해 우수한 예측정확성을 나타냄을 알 수 있었다.
목차
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 고찰
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구 모형
Ⅴ. 연구 결과
Ⅵ. 결론
참고문헌
Abstract
참고문헌 (0)
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