기계학습 기반 고성장기업 예측모형 구축 및 실증에 관한 연구

초록

저성장 기조가 고착화되는 뉴노멀 시대가 본격화되며, 지속 가능한 성장과 일자리 창출에 크게 기여할 수 있는 고성장기업을 발굴하고 육성하려는 니즈가 점점 커지고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 사전에 고성장기업으로 성장할 가능성이 높은 기업을 선별하기 위해 기계학습 기반 예측모형을 구축하고, 성능을 평가해보았다. 특히, 본 연구에서는 기업의 국가연구개발사업 참여 여부가 예측모형 구축에 미치는 영향을 확인해보고자, 기업의 국가연구개발사업 데이터를 확보하여 기업 재무 데이터와 병합 후 분석에 활용하였다. 그리고, 분류 문제에 널리 활용되는 다양한 기계학습 기법을 적용해보고 모형별 성능을 종합적으로 비교 분석하였다. 그 결과, 가장 나은 예측력을 보여준 모델의 성능은 AUC 기준 0.85 수준으로 우수하였으며, 고성장기업 예측에는 기업의 성장성과 효율성을 나타내는 지표가 다른 지표보다 중요한 역할을 한다는 사실을 발견하였다. 저자는 본 연구가 추후 데이터 기반의 고성장기업 식별 및 지원시스템 구축에 기여할 수 있는 토대가 되기를 기대한다.

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