중소기업 신용평가를 위한 MEU모형 적용연구

• 영문명: A Study of MEU Model for Small and Medium-Sized Company s Credit Rating
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 김기환(KeeWhan Kim) 안용현(Yong-Hyun Ahn) 박성근(Seong-Keun Park)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.9 No.6, 2771~2782쪽, 전체 12쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2007.12.30

국문 초록

기업의 파산확률 추정은 기업신용평가 분야에서 가장 중요한 부분이다. 우리나라의 경우 IMF 사태이후 금융정책과 환경이 급변해오고 있다. 특히 BASEL II 협약으로 인해 기업들의 신용평가가 이전 보다 더욱 중요해지고 있다. 본 연구에서는 기존에 신용평가에 주로 사용되고 있는 선형로지스틱모형의 기업 파산확률 추정 성능과 최근 중소기업 신용평가를 위하여 제안된 MEU(maximum expected utility)모형의 기업 파산확률 추정 성능을 비교하였다. MEU 모형의 경우 모형의 완전모형과 축소모형을 동시에 고려하였으며, 실증분석을 위해 88개의 변수를 포함하는 국내 중소기업 재무자료를 사용하였다. 모형비교 결과, 기업의 파산확률추정에서 MEU 모형이 현재 실무에서 널리 사용되고 있는 선형로지스틱모형보다 매우 뛰어난 성능을 보이고 있음을 제시하였다.

영문 초록

Estimating default probabilities of firms is the most important field of company s credit evaluation. In Korea, after currency crisis, financial policies and surroundings have been changed rapidly. Especially, because of BASELⅡ agreement, company s credit evaluation is becoming more important than before. The aim of this study is to compare the performance of estimating default probabilities by linear logistic model with that by MEU(maximum expected utility) model recently suggested for small and medium-sized company s credit rating. Fitting of MEU model, we consider both full model and reduced model. For substantial comparisons, we analyse small and medium-sized company s financial data having 88 variables. As a result, we show that the performance of MEU model is better than that of linear logistic model.

목차

1. 서론

2. 신용평가 모형

3. 실증분석

4. 결론

참고문헌

키워드

선형로지스틱 모형 MEU모형 과대적합 변수선택 linear logistic model MEU model WGRP overfitting variable selection