인공신경망을 이용한 기업 도산 예측

• 영문명: Firm Bankruptcy Prediction Using Artificial Neural Network Models
• 발행기관: 한국동서경제학회
• 저자명: 김락상(Kim Lark Sang)
• 간행물 정보: 『한국동서경제연구』한국동서경제연구 제16집 제1호, 65~80쪽, 전체 16쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경제학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2004.08.01

국문 초록

기업의 채권자, 회계감사원, 주주, 경영자들은 기업의 재무비율을 이용한 기업의 재무성과를 감시할 수 있는 방법을 개발하고 활용하는 것에 많은 관심을 갖고 있다. 기업의 도산 분석은 기업 내부의 문제를 인식하거나, 투자자들에 의한 기업의 가치 평가에 도움이 될 수 있으며, 회계감사의 도구로도 이용될 수 있다. 본 논문에서는 인공신경망을 이용한 도산 예측 방법과 판별분석을 이용한 도산 예측 방법의 예측 정확성을 비교 분석하고자 한다. 본 논문의 주요한 목적은 다음과 같다: 첫째 판별분석 방법과 인공신경망 방법의 예측 결과를 종합적으로 비교하고자 한다. 둘째, 다양한 분야에서 이용되는 패턴인 식 방법들의 타당성 적도를 분석한다. 셋째, 인공신경망 방법이 의사결정지원시스템에 어떻게 영향을 미치는지를 분석하고자 한다. 실증분석의 결과에 의하면, 인공신경망 방법은 기업의 도산 예측을 위한 경쟁력 있는 하나의 대안이 될 수 있음을 알 수 있다. 대부분의 경우에 인공신경망 방법은 도산 기업의 예측 정확도가 판별분석 방법의 예측 정확도를 훨씬 앞서고 있다. 인공 신경망 방법은 보다 더 많은 입력 변수를 포함할 경우 예측 정확도가 향상될 것으로 기대된다. 그러므로 본 연구의 실증분석 결과는 인공신경망 방법을 이용한 기업의 도산 예측 정확도의 하한선으로 고려될 수 있다.

영문 초록

The ability to predict firm bankruptcies has been extensively studied. Creditors, stockholders, and senior management all have an interest in utilizing and developing a methodology or model that will allow them to monitor the financial ratios. This failure analysis can be helpful in firm evaluation by investors. The exploratory study presented in this paper contrasts neural network predictive accuracy with that of discriminant analysis for the decision problem of firm bankruptcy prediction. A series of experiments was conducted to investigate the effect of the training and testing set composition on predictive accuracy. These predictive results were then contrasted with the accuracy obtained by classical discriminant analysis to determine the conditions where the neural network models are significantly better predictors.

목차

초록

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 선행연구의 검토

Ⅲ. 연구방법론

Ⅳ. 실증분석결과

Ⅴ. 결과 분석 및 토의

Ⅵ. 결론

참고문헌

Abstract