중소기업을 위한 효율적인 부도예측모형 구축을 위한 연구

Abstract

부도예측모형을 구축하는 기본적인 요소는 모형에 사용할 충분한 데이터의 수집, 설명력이 높은 변수의 선택, 그리고 모형의 설계로 요약될 수 있다. 우리나라 중소규모 기업을 대상으로 하는 부도예측 모형을 구축하고자 할 때 부도 기업의 경우 충분한 자료의 확보가 어렵고 결측치나 특이치에 의한 정보의 손실이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 로지스틱 회귀모형을 이용한 중소기업 부도예측모형을 설계함에 있어 데이터의 정제(data cleansing)와 대체(imputation)에 의한 데이터 통제방법과 확보된 표본 자료를 기초로 다양한 표본 자료 기간선택 방법 및 변수선택 방법을 비교하였다. 그 결과 데이터를 통제하는 경우가 그렇지 않은 경우보다 훨씬 향상된 성능을 보였으며, 여러 가지 변수선택 결과를 비교 분석함으로써 가장 좋은 성능을 보여주는 변수 조합을 찾을 수 있었다. 그리고 과거자료의 선택 기간에 따른 최적의 기간을 설정할 수 있었다.