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재무비율 선택에 의한 신용등급 예측력 비교 : Credit Rating Prediction : Based Financial Ratio Selection

  • 발행기관 서강대학교 대학원
  • 지도교수 남준우
  • 발행년도 2008
  • 학위수여년월 2008. 8
  • 학위명 석사
  • 학과 및 전공 경제학과
  • 식별자(기타) 000000108512
  • 본문언어 한국어

목차

신용등급결정에 관한 정량적 분석은 신용등급과 과거 자료인 재무지표를 기초로 통계적 모형을 이용하는 방식으로 이루어진다. 이러한 정량적 분석의 정확도와 예측력을 높이기 위해서는 독립변수인 재무 자료의 선정과 종속변수와 독립변수의 관계를 나타내는 통계적 모형의 선택이 중요하게 고려되어야 한다. 본 분석에서는 양적 분석의 정확도와 예측력을 높이기 위한 두 가지 고려 사항 중 통계적 모형 선택보다는 재무자료 선정에 집중한다. 독립변수인 재무비율을 효율적으로 사용하기 위해 통계적 기법인 PCA와 SAVE를 이용하였다. 추정결과 PCA를 사용한 경우에 다소 우월한 예측력을 보여주었다.

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목차

In this paper, I use two statistical procedures to identify the financial ratios that are informative. The first method is principle component analysis (PCA) which is a useful statistical technique for finding patterns in data of high dimension and is a solution for muticollinearity. But PCA never takes unique information from separate groups into consideration. To correct the potential problem in PCA, I use the sliced average variance estimation (SAVE) which might proceed to the second part over PCA. Using ordered response models : ordered logit model and ordered probit model, I compare the predictability of credit rating from financial ratios and the factors created from those ratios based on two methods : the PCA and SAVE. I find that financial ratios from the PCA are a little bit superior to financial ratios in predicting credit rating. Contrary to expectation, however, financial ratios from the SAVE are not superior to those from the PCA in my result.

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