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학술저널
저자정보
김량형 (국립한밭대학교 경영학과) 유동희 (경상대학교 경영정보학과) 김건우 (국립한밭대학교 경영학과)
저널정보
한국경영정보학회 Information Systems Review Information Systems Review 제18권 제2호
발행연도
2016.1
수록면
173 - 198 (26page)

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본 연구의 목적은 비즈니스 인텔리전스 연구 관점에서 기업부실화 예측 성능을 향상키시는 것이다. 이를 위해 본 연구는 기존 연구들에서 미흡하게 다루어졌던 1) 데이터셋을 구성하는 과정에서 발생하는 바이어스 문제, 2) 거시경제위험 요소의 미반영 문제, 3) 데이터 불균형 문제, 4) 서술적 바이어스 문제를 다루어 경기순환국면을 반영한 기업부실화 예측 프레임워크를 제안하고, 이를 바탕으로 기업부실화 예측 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 경기순환국면별로 각각의 데이터셋을 구성하고, 각 데이터셋에서 의사결정나무, 인공신경망 등 단일 분류기부터 앙상블 기법까지 다양한 데이터마이닝 알고리즘을 적용하여 실험하였다. 또한 본 연구는 데이터불균형 문제를 해결하기 위해, 오버샘플링 기법인 SMOTE(synthetic minority over-sampling technique) 기법을 통해 초기 데이터 불균형 상태에서부터 표본비율을 1:1까지 변화시켜 가며, 기업부실화 예측 모델을 개발하는 실험을 하였고, 예측 모델의 변수 선정 시에 선행연구를 바탕으로 재무비율을 추출하고, 여기서 파생된 IT 산출물인 재무상태변동성과 산업수준상태변동성을 예측 모델에 삽입하였다. 마지막으로, 본 연구는 각 순환국면에서 만들어진 기업부실화 예측 모델의 예측 성능 비교와 경기 확장기와 수축기에서의 기업부실화 예측 모델의 유용성에 대해 논의하였다. 본 연구는 비즈니스 인텔리전스 연구 측면에서 기존 연구에서 미흡하게 다루어졌던 4가지 문제점을 검토하고, 이를 해결할 프레임워크를 제안함으로써 기존 연구 대비 기업부실화 예측률을 10% 이상 향상시켰다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.
#기업부실화 #경기순환 #데이터마이닝 #불균형 데이터 #서술적 바이어스 #IT 산출물 #Financial Distress #Business Cycle #Data Mining #Imbalanced Data #Declarative Bias #IT Artifacts

목차

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참고문헌 (58)

참고문헌 신청
김건우 / 1987 / 재무비율로 판단한 기업부실 징후와 예측 / 경영학연구 16(2):263~316 dbpia 김경민 / 2014 / 불균형 데이터 처리를 위한 과표본화 기반 앙상블 학습 기법 / 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 20(10):549~554 dbpia 김경재 / 2001 / 퍼지신경망을 이용한 기업부도 예측 / 한국지능정보시스템학회논문지 7(1):135~147 google schola 김나라 / 2013 / Impact of Ensemble Member Size on Confidence-based Selection in Bankruptcy Prediction / 지능정보연구 19(2):55~71 google schola 김명종 / 2009 / 기업부실 예측 데이터의 불균형 문제 해결을 위한 앙상블 학습 / 지능정보연구 15(3):1~15 dbpia

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