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한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제26권 제6호
발행연도
2015.12
수록면
1,207 - 1,216 (10page)

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본 연구는 기업신용평가모형 중 재무모형을 개발하는데 있어 여러 조건들의 기준값을 변화시킴에따라 모형 성능이 어떻게 달라지는지 확인하고 자료의 특성에 맞는 조건을 제안하는데 목적이 있다. 기준값의 변화에 따른 모형의 성능은 정확도비를 기준으로 측정하고, 반복적인 절차를 간편하게 하기위해 SAS/MACRO를 활용하였다. 재무비율을 구간에 따라 점수화한 신용평점모형과 유의한 재무비율로 로지스틱 회귀모형을 사용한 부실예측모형으로 구성되는 재무모형에서 기준값의 변화에 따른성능 비교 결과, 부실예측모형이 신용평점모형보다 좋은 것으로 나타났다. 기업규모에 따른 특성비교에서는 재무제표의 신뢰도가 높고 비재무적인 요소에 영향을 적게 받는 대규모 기업에서 모형의 성능이 좋을 뿐만 아니라 재정학적인 의미가 뛰어난 통계모형이 만들어지는 것을 확인할 수 있었다. 규모가 작아질수록 부실예측모형과 신용평점모형의 성능 차이가 커지는 것과 이상값이 많아져서 모형의안정성이 떨어지는 것을 알 수 있었다.
#정확도비 #AR #corporate credit rating model #SAS/MACRO #매크로 #재무모형 #financial model #기업신용평가모형

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[단행본] - Berry, M. J. A. / 1997 / Data mining techniques / John Wiley & Sons google schola [단행본] - Choi, J. / 2002 / Credit scoring model / Sechang Pub. google schola [학위논문] - Chung, H. / 2008 / A comparison of statistical methods for the improvement of credit rating models / Master / Keimyung University google schola [학술지(정기간행물)] - 홍종선 / 2013 / 상관관계가 존재하는 등급별 동질성 검정방법 / 한국데이터정보과학회지 24 (1) : 73 ~ 83 dbpia [단행본] - Kang, H. / 2001 / Data minig with SAS Enterprise Miner 4.0 / Freeacademy google schola

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