기업부도 예측에 관한 연구 : 기업내부정보와 거시경제변수를 이용한 기업부도예측
Study on the Predicting Default of a Firm : Comparative Analysis of the Effect of Firm-specific and Macro-economic Information
- 주제(키워드) 부도예측 , EDF , 거시경제변수 , 기업내부정보
- 발행기관 서강대학교 경영전문대학원
- 지도교수 원재환
- 발행년도 2010
- 학위수여년월 2010. 2
- 학위명 석사
- 학과 경영전문대학원 재무관리/보험
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000046013
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교의 논문은 저작권에 의해 보호받습니다
초록/요약
신용위험 관리의 중요성이 부각됨에 따라 부도 예측 및 신용위험 측정에 대한 국내외 학자들의 연구가 활발히 수행되었고, 상당한 발전을 이뤄 왔다. 신용위험에 대한 기존의 연구는 기업 부도예측을 위해 사용한 정보의 종류에 따라 개별 기업의 정보만 사용한 경우, 거시경제 변수만을 사용한 경우 그리고 개별 기업 정보와 거시경제 정보를 모두 고려한 경우로 나눌 수 있다. 거시경제 환경이 각 기업의 건전성에 직접적인 영향을 미친다는 것은 자명한 사실이며, 많은 학자들이 거시경제 변수가 개별 기업의 신용위험에 미치는 영향의 중요성에 대해 언급해 왔다. 기존의 개별 기업 부도확률예측 모형에 거시경제 변수를 포함시켜 부도 예측의 정확성을 높이려는 시도가 활발히 이루어지고 있으나, 국내 연구 자료는 찾아보기 어려웠다. 따라서 본 연구에서는 기업 내적 정보와 거시경제 정보가 기업의 부도확률에 미치는 영향을 비교 분석하고, 기업 내적 정보와 거시경제 정보를 모두 고려했을 경우 부도확률에 대한 설명력이 증가하는 지에 대해 살펴보고자 하였다. 연구대상은 1994년부터 2008년 우리나라 유가시장 및 코스닥 시장 상장 기업 중, 비은행 부도기업을 표본으로 선정하였다. 부도기업의 정의는 기존의 실증 연구에서 사용해 온 '금융기관으로부터 당좌거래가 정지된 기업'으로 정하였다. 또한 선행연구를 토대로 기업 내적 정보 변수 6개, 거시경제 정보 변수 5개를 독립변수로, 예상부도확률(EDF)를 종속변수로 선정하였으며, E-views 5.0, SPSS 17.0, STATA 10.0 프로그램을 활용하여 실증분석을 실시하였다. Model 1은 기업 내적 정보, ModelⅡ는 거시경제 정보, Model Ⅲ은 기업 내적 정보와 거시경제 정보를 독립변수로 설정하였으며, 종속변수는 EDF로 동일하게 적용하였다. 실증 분석의 결과, 기업 내적 정보와 거시경제 정보를 모두 고려한 Model Ⅲ이 가장 우수한 적합도와 높은 설명력을 보였다. 그리고 기업 내적 정보가 거시경제 정보에 비해 기업의 부도확률을 설명하는데 적합한 것으로 확인되었다. 본 연구에서 시행한 실증 분석 결과를 통해, 각 개별 기업의 부도는 기업의 재무 건전성 등의 내적 요인에서 기인된 바가 크나 거시경제 환경의 영향 또한 무시할 수 없으며, 내적 요인과 외적 요인 모두를 고려했을 때 보다 정확한 기업 부도 예측이 가능하다는 것을 확인할 수 있다. 또한 거시경제 정보가 신용위험에 미치는 영향력을 가시적인 수치로 보임으로써, 기업부도예측 모형에 거시경제 요인을 포함시켜야할 필요성을 다시금 환기시켰다는 데에 그 의의가 있다고 하겠다.
more초록/요약
As the credit rixk evaluation is emphasized, there have been active researches on the measure of credit risk over the world and those efforts achieved much development. Established researches on credit risk evaluation are categorized into three cases to predict the default of individual firms ; using only individual firm's information which is issued, only macroeconomic information, and both individual firm's information and macroeconomic information. It is obvious that macroeconomics have direct impact on healthiness of firms, so lots of scholars have emphasized importance of macroeconomic information on the individual firm's credit risk. Consequently, there has been active attempt to incorporate macroeconomic information to individual firm's default probability prediction model. However, domestic research on this subject is still hard to look for. Therefore, this research try to compare and analyze the impact of firm-specific information and macroeconomic information on firm's default probability, and examine if individual firm's default probability is more explicable when both individual firm's information and macroeconomic information are considered. The subjects of this research are default non-banking firms listed in the stock market and KOSDAQ from 1994 to 2008 in Korea. The default firm is defined as a firm whose current account is deactivated by financial institutions. Also, I designate 6 variables of individual firm's information and 5 variables of macroeconomic information as independent variables. And the dependent variable is expected default frequency(EDF). These variables are chosen based on established researches. Programs such as E-views 5.0, SPSS 17.0 and STATA 10.0 are used to carry analyses out. I set independent variables as firm-specific information in Model I, macroeconomic information in Model II and both in Model III. The EDF is applied to every model as the dependent variable. According to the actual analysis, Model III that takes all variables into consideration shows the highest suitability and clearest illustration. Also, firm-specific information is proved to be more appropriate for explaining the probability of the firm's default probability the macroeconomic information does. In accordance with the actual analysis done in this research, the default of each firm is mostly due to internal factors such as the soundness of financial condition. However, Macroeconomic information cannot be excluded, and the most precise prediction of individual firm's default is done when firm-specific and macroeconomic information are taken into consideration. In addition, this research has significance due to the fact that I remind the necessity of macroeconomic factors in the firm's default frequency prediction model by showing numerical values of the impact macroeconomic information has on the firm's credit risk.
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