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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이규태 (신한대학교)
저널정보
한국관광연구학회 관광연구저널 관광연구저널 제37권 제1호
발행연도
2023.1
수록면
123 - 135 (13page)
DOI
10.21298/IJTHR.2023.1.37.1.123

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본 연구는 서울, 경기 및 인천의 5성급 호텔을 대상으로 2018년도부터 2020년까지 3개년 간의 재무비율을 설명변수로 설정하여 분류 예측모델인 로지스틱 회귀분석, 서포트벡터머신(SVM), 인공신경망, 의사결정트리 및 에이다부스트 모델링을 활용하여 한계기업에 대한 예측율 및 예측성능평가를 확인하고자 하였다. 총 22개 호텔의 성장성, 수익성, 안정성 및 활동성 지표와 관련한 14개의 재무비율이 본 연구의 실증분석을 위해 사용되었다. 그리고, 한계기업과 정상기업으로 분류할 수 있는 모델링을 구축하기 위해 변수의 유의성을 검증한 결과, 2018년 9개, 2019년 7개, 2020년 8개의 재무비율 변수가 최종적으로 선정되었다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 한계호텔의 예측모델에 주안을 두고 있기 때문에 한계호텔의 예측률이 중요하다. 혼동행렬을 활용한 한계기업의 예측률은 정상호텔에 비해 비교적 낮은 예측률을 보이고 있고, 시간이 경과함에 따라 예측률이 높아지고 있는 것을 확인할 수 있다. 이는 COVID-19로 인해 호텔의 재무건전성이 악화되었음을 의미한다. 둘째, 연도별 각 모델의 성능평가지표를 확인한 결과, 로지스틱 회귀분석 모델이 가장 높은 것으로 나타났고, 서포트벡터머신 및 인공신경망 순으로 제시되었다. 특히, AUC 및 정확도와 관련하여 위 3가지 모델 모두 90% 이상을 상회하는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 한계기업의 특성을 효과적으로 파악할 수 있기 때문에, 호텔의 부실화를 사전에 예방할 수 있는 합리적 판단의 근거로 활용될 수 있을 것이다.
#한계기업 #머신러닝 #예측모델 #재무비율 #호텔 #Marginal company #Machine learning #Predictive model #Financial ratios #Hotels

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 실증분석
Ⅴ. 결론 및 시사점
참고문헌

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