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미관측 공통요인과 전이효과를 고려한 기업실패 예측 연구: 머신러닝과 전통적인 모형 비교
Corporate Failure Prediction With Frailty and Contagion: A Comparison of Traditional and Machine Learning Models
- 조용민;
- 박해랑
초록
본 연구는 기업실패 예측모형의 표본 외 예측력을 정확도, 정보 내용, 경제적 가치 등 세 가지 측면에서 비교･분석한다. 1980년부터 2020년까지의 미국 기업 자료를 분석한 결과, 미관측 공통요인과 전이효과를 고려한 모형이 전통적인 로짓 모형보다 우수한 예측력을 보인다. 특히, 미관측 공통요인을 124개의 거시금융 시계열로 반영하고 변수 간의 비선형적 관계를 구조화한 Neural Network 모형이 가장 높은 AUC를 기록하며 상대적으로 우월한 예측 정보를 제공한다. 대출 시장 시뮬레이션에 따르면 동 예측모형의 사용이 금융기관의 건전성과 수익성을 크게 개선하는 것으로 나타난다.
키워드
기업실패 예측; 미관측 공통요인; 전이효과; 머신러닝 모형; Corporate Failure Prediction; Frailty; Contagion; Machine Learning Model
- 제목
- 미관측 공통요인과 전이효과를 고려한 기업실패 예측 연구: 머신러닝과 전통적인 모형 비교
- 제목 (타언어)
- Corporate Failure Prediction With Frailty and Contagion: A Comparison of Traditional and Machine Learning Models
- 저자
- 조용민; 박해랑
- 발행일
- 2023-12
- 저널명
- 금융안정연구
- 권
- 24
- 호
- 2
- 페이지
- 91 ~ 120