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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.5
- 수록면
- 359 - 362 (4page)
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최근 건설업계은 경영환경이 악화되고 있으며, 부도 발생률도 증가하고 있다. 이에 금융기관의 부실채권도 급증하고 있는 상황이다. 따라서 금융기관의 부실채권을 예방하기 위해 신용분석의 중요성을 인식하고, 이러한 부실징후를 사전에 포착하여 부실을 최소화 할 수 있는 대안을 모색할 필요가 있다.
본 연구에서는 전문건설업체의 정상기업과 부도기업의 자료를 이용해 부실기업을 판별할 수 있는 중요변수가 무엇인지 밝히고, 일반적으로 신용평가에서 사용되는 통계모형을 적용하여 예측력을 비교해 보고자 한다. 분석결과 재무비율 중 유동비율, 총자본순이익율, 총자본경상이익율, 총부채회전율, 금융비용부담률, 순운전자본비율 등의 변수들이 유의미하였다. 또한 평가모형의 테스트결과 의사결정나무모형의 부실예측 판별 능력이 가장 우수한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 전문건설업체의 정상기업과 부도기업의 자료를 이용해 부실기업을 판별할 수 있는 중요변수가 무엇인지 밝히고, 일반적으로 신용평가에서 사용되는 통계모형을 적용하여 예측력을 비교해 보고자 한다. 분석결과 재무비율 중 유동비율, 총자본순이익율, 총자본경상이익율, 총부채회전율, 금융비용부담률, 순운전자본비율 등의 변수들이 유의미하였다. 또한 평가모형의 테스트결과 의사결정나무모형의 부실예측 판별 능력이 가장 우수한 것으로 나타났다.
목차
초록
1. 서론
2. 문헌조사
3. 연구방법
4. 분석결과
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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