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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
상민경 (한양대학교)
저널정보
신용보증기금 중소기업금융연구 중소기업금융연구 제44권 제3호
발행연도
2024.9
수록면
89 - 119 (31page)

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본 연구에서는 중소건설기업인 설비건설기업의 부실위험을 사전에 예측하고, 이를 등급화하여 산 업 이해관계자의 대응방안 마련의 기초 정보를 제공하고자 설비건설업 부실위험예측모형을 개발하 였다. 연구에는 외부감사 대상 설비건설기업의 2011~2021년 재무자료에서 산출한 재무비율을 활용하 였으며, 로짓(Logit), 서포트벡터머신(SVM), 랜덤포레스트(Random Forest) 등 3가지 머신러닝 기 법을 적용하여 모형 간 예측성능을 비교하였다. 기업 부실위험은 재무적 부실을 겪고 있는 경우 또 는 한계기업 여부를 대상으로 설정하였으며, 종속변수와 설명변수 간 0~3년의 시차를 반영한 모형 을 구축하여 모델 성능이 가장 좋은 모델을 최종 예측모형으로 설정하였다. 분석 결과 부실위험여부 를 종속변수로 한 0년 시차 로짓모형이 설비건설기업의 부실위험예측에 가장 적합한 것을 확인했으 며, 이를 바탕으로 부실위험기업 구분의 임계치 및 부실위험등급을 산출하여 제시하였다. 본 연구는 재무제표만을 이용한 예측모형을 설정하여 기업의 노하우나 거시경제 상황을 반영하지 못했다는 한계점이 있으나, 부실예측에 자주 이용되는 일반적인 모형과 외감기업의 신뢰성 있는 데 이터를 활용하여 건설업 하위 분야의 중소규모 기업인 설비건설업에 대한 부실위험예측모형을 구 축･검증하였다는데 그 의의가 있다.
#부실기업 #중소건설기업 #설비건설업 #부실위험예측 #머신러닝 #Insolvent Enterprise #Small and Medium Construction Company #Mechanical Equipment Construction #Insolvency Risk Prediction #Machine Learning

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