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한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제7권 제4호
발행연도
2012.1
수록면
21 - 27 (7page)

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기업 도산은 다양한 이해관계자에게 사회 경제적으로 큰 손실을 주게 된다. 따라서 기업 도산 및 부실화를 사전에 예측할 수 있다면 이에 대한 대비를 하거나 기업 부도 요인을 사전 제거함에 따라 기업 도산에 대한 손실을 최소화하는 것이 가능할 것이다. 기업의 도산을 예측하기 위한 다양한 통계적 모형 및 데이터 마이닝 모형이 제시되고 있다. 기업 도산 예측 모형의 주요 이슈 중 하나는 예측력을 높이는 것이다. 이 논문은 기업 도산예측에 주로 사용되며 예측성능이 비교적 높은 로짓모형, 의사결정나무모형, 신경망모형, SVM모형에 대해서 살펴본다. 표본기업은 코스닥기업 중 도산 및 정상기업으로 각각 49개 기업을 선정하였고, 설명변수로는 통계적으로 유의미한 9개의 재무변수를 이용하고, 5년간의 재무변수 자료를 사용하였다. SVM모형을 전처리기를 사용한 경우 다양한 분류모형의 도산예측 성능을 크게 높일 수 있음을 실험결과로 보이고 있다.
#Bankruptcy Prediction #Support Vector Machine #Logit #Decision Tree #Neural Networks.

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A.P. Engelbrecht / 2001 / A New Pruning Heuristic based on Variance Analysis of Sensitivity Information / IEEE Transactions on Neural Networks 12 (6) : 1386 ~ 1399 google schola E.I. Altman / 1968 / Financial Ratios Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy / The Journal of Finance 23 (4) : 589 ~ 609 google schola H. S. Yong / 2007 / Introduction to Data Mining / Infinitybooks google schola H. W. Jang / 1998 / 비금융 상장기업의 부실 예측 모형 / The Korean Journal of Financial Management 5 (1) : 299 ~ 327 google schola I.H. Witten / 2011 / Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques 3rd Ed / Morgan Kaufmann google schola

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