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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.2
- 수록면
- 117 - 131 (15page)
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기업 파산의 원인은 다양하고 복잡한데, 이를 예측하기 위해 일반적으로 재무 정보가 중요한 지표나 단서로 사용된다. 기업 파산 예측을 위한 모형 개발에 관한 과거 연구는 재무 비율을 활용하거나 예측 정확도 향상을 위해 동태적 접근과 통계적 기법을 활용하였으며, 최근에는 AI와 머신러닝 기법을 도입하여 모델의 발전을 도모하고 있다. 그러나 변수 간 상호작용이나 중요도를 명확히 분석하는 데 부족하거나 체계적으로 규명되지 않은 면이 있다.
이에 본 연구는 기업 파산 예측에 영향력이 높은 재무 비율을 탐색하고 영향력의 정도에 따라 우선순위를 부여하여 파산 예측 모델의 정확도를 높일 수 있는 요인을 파악하였다. 이를 위해 대만 기업의 파산 정보가 담긴 데이터를 수집하고, R과 Python을 활용한 통계 기법과 NCA를 적용하였다. 연구 결과, ‘총비용 대비 총수익’, ‘주당 순자산가치’, ‘납입자본 대비 세전순이익’, ‘순자산 성장률’ 등의 지표가 파산에 높은 영향력을 가진 변수로 파악되었다.
이에 본 연구는 기업 파산 예측에 영향력이 높은 재무 비율을 탐색하고 영향력의 정도에 따라 우선순위를 부여하여 파산 예측 모델의 정확도를 높일 수 있는 요인을 파악하였다. 이를 위해 대만 기업의 파산 정보가 담긴 데이터를 수집하고, R과 Python을 활용한 통계 기법과 NCA를 적용하였다. 연구 결과, ‘총비용 대비 총수익’, ‘주당 순자산가치’, ‘납입자본 대비 세전순이익’, ‘순자산 성장률’ 등의 지표가 파산에 높은 영향력을 가진 변수로 파악되었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구방법 및 절차
4. 데이터 처리 및 분석
5. 분석 결과
6. 결론 및 논의
References
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