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초록

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기업신용평가는 회사의 신용도 및 부도율 예측의 필요한 정보를 제공하며, 금융산업의 효율과 안정을 위해 필수적인 요소이다. 2007년의 글로벌 경제 위기 이후, 전문 신용평가사에 의해 결정되는 등급별 기업신용평가는 보다 더 객관적이고 보다 더 정확한 평가방식의 적용이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 기업신용평가에 필요한 변수로 중요한 재무정보와 이들의 연도별 변화율을 변수로 선정한 후, decision tree(J48), naïve bayesian, random forest 등의 다양한 마이닝 알고리즘을 적용하여 신용평가모델을 구축하였다. 이를 위해 본 연구에서는 Wharton Research Data Services에서 2011년부터 2013년까지 S&P로부터 신용등급을 받은 북미지역 1,158개 기업의 신용등급과 재무정보를 받아, 세 가지 실험을 실시하였다. 먼저, 주요 재무정보들의 연도별 변화율이 신용평가에 긍정적인 영향을 미치는지 알아보기 위해, 기존 연구에서 사용한 변수들과 함께 이들의 2년간의 변화율을 가지고 평가모형을 구축하여 기존 연구에서의 평가모형과 그 정확도를 비교한 결과 재무정보들의 변화율이 평가에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인 되었다. 다음으로, 기존 연구에서 중요하게 쓰인 재무변수 중 32개의 후보변수를 선정한 후 평가모형을 구축하여 그 정확도를 비교한 결과 15개의 변수를 사용하여 구축한 평가모형이, 본 연구에서 참조한 기존 연구에서 구축한 평가모형보다 예측정확도가 좋았다. 마지막으로, 앞에서 선정한 15개의 변수와 이들의 2년간의 변화율 변수를 사용한 결과 가장 좋은 예측률을 보이는 평가모형을 구축할 수 있었다. 결론적으로, S&P에서 받은 데이터를 사용하여 실험한 결과, 주요 재무변수들과 이들의 2년간의 변화율이 기업신용평가에 유익하게 사용될 수 있음을 확인하였다.

목차

Abstract
 Introduction
 Literature review
 Methods
 Data
 Experimental design
 Result
 Conclusion
 References

키워드

저자

• 이성우 [ Anam-dong 5-ga, Seongbuk-gu, Seoul 136-701, Korea ]
• 서용무 [ Anam-dong 5-ga, Seongbuk-gu, Seoul 136-701, Korea ]

참고문헌

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• 간행물명

  한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]

• 간기

  반년간

• 수록기간

  1990~2025

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658