Earticle

기업의 파산은 채권이나 주식 투자자들에게 심각한 손실을 입힌다. 현대 행동경제학의 실질적 창시자로여겨져는 Kahneman and Tversky의 전망이론(Prospect Theory)에 따르면, 투자자들의 손실에 대한 회피성향은 이익의 영역에서 발견되는 위험회피 성향보다 2배 이상 강하다. 손실의 실현을 극도로 싫어하는 투자자들의 성향은 위험을 추구하는 행동을 유발하고 결과적으로 더 큰 손실을 유발하게 된다. 고통을 피하려다 고통을 더 하는 모양새가 되는 것이다. 특히 예상치 않게 찾아온 손실은 투자자들에게 더 큰 고통과 혼란을 안겨준다. 2000년대 초반 미국 유수의 기업들의 스캔들은 의미하는 바가 크다. 2001년 당시 미국의 4대에너지 회사 중의 하나였던 엔론사, 2002년 거대 통신회사인 월드컴이 차례로 파산함으로써 기업 내외의 수많은 투자자의 생활기반과 노후대책도 함께 무너졌다. 승승장구하던 회사들이었기에 투자자들의 충격은 더욱 클 수밖에 없었다. 시장에 대한 불신은 극도로 심화, 확대되었고 경제는 급속히 경직되었다. 위기감을 느낀 미국 정부는 기업정보의 투명성과 정확성을 최고경영진 법적 의무에 포함시키는 시장규제법인 사베인즈- 옥슬리법을 2002년도에 제정하고 시행한다. 사베인즈-옥슬리법의 효과에 대해선 아직도 논쟁이 진행 중이지만, 투명성과 정확성을 확보하여 기업정보의 예측력을 높임으로써 투자자들을 기업의 실패로부터 보호하려는 법의 순수한 의도는 높이 평가 받고 있다. 역사적으로 볼 때, 손실을 최소화하려는 투자자들의 바람은 정부의 시장규제 정책과 더불어 다양한 예측 모형의 연구와 개발을 이끌어 냈다. 가장 잘 알려진 연구가 다중판별분석을 이용한 Altman의 제조업 파산 예측 모형이다. 이 후로 Deakin(1972), Altman 등(1977), Ohlson(1980), Dambolena and Khoury(1980), Scott(1981), 그리고 Jackson and Wood(2013)에 의해 다중판별분석(Multivariate Discriminate Analysis)은 더욱 발전되고 그 타당도와 정확성, 강건성이 검증되었다. 이밖에도 제로 R, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 의사결정나무분석, 유전자알고리즘 등 고난도 예측모형이 발전을 거듭하고 있다. 그러나 이러한 모형들이 소수 전문가나 학자들의 기술적, 학문적 성취의 수단이되었을 진 몰라도, 일반 투자자들에겐 낯 선 언어의 향연에 불과하다. 본 연구는 기존의 학문적, 기술적 성향이 짙은 계량모형을 지양하고 널리 알려진 다중판별분석을 이용하여 소수의 재무비율만으로도 기업의 파산을 예측하는 것이 가능하다는 가설을 검증한다. 샘플은 닷컴기업의 흥망성쇠를 대표하는 1996년부터 2002년기간 동안에 파산한 닷컴기업들과 생존한 닷컴기업들을 포함한다. 단계적 판별과정(Stepwise Discriminant Procedure)을 실행하여 총 36개의 재부비율 중 다중판별분석에 이용될 22개와 5개의 재무비율을 각각 선택하였다. 또한 Altman 모형에 사용된 5개의 재부비율을 단계적 판별과정을 이용하여 2개로 축소하였다. 결과적으로 다중판별분석에 이용된 재무비율은 총 4개의 포트폴리오로 분류되었다: 가장 많은 22개의 비율을포함한 포트폴리오, 이 중에서 다시 엄선된 5개의 비율을 포함한 포트폴리오, Altman의 모형에 사용된 5개의 재무비율 포트폴리오, 그리고 Altman의 5개 재무비율 중 단계적 판별과정을 통해 선택된 2개의 비율만으로 이루어진 포트폴리오. 각각의 포트폴리오는 다중판별분석의 교차검증 결과에 따라 예측률을 추정하였다. 단계적 판별과정을 거쳐 선택된 22개의 재무비율을 이용했을 때, 비파산 닷컴기업의 교차검증 예측률은100%, 파산 닷컴기업의 경우는 87.5%, 그리고 전반적인 교차검증 예측률은 96.3%에 달했다. 이에는 못 미치지만 Altman의 5개 비율에 대한 다중판별분석의 결과도 상당한 수준이었다. 비파산 닷컴기업의 교차검증예측률은 75.2%, 파산 닷컴기업은 63.1%, 전반적인 교차검증 예측률은 68.8%였다. 더욱 고무적인 결과는소수의 재무비율만을 활용한 간단한 모형의 교차검증 예측률이 매우 높았다는 것이다. 단계적 판별과정에서선택된 22개의 재무비율 중 통계적으로 유의한 5개의 재무비율만을 이용한 다중판별분석 결과, 전반적인 교차검증 예측률이 82%에 달했고, Altman 모형에서 사용된 5개의 비율 중 2개만을 이용했을 때 교차검증 예측률은 2% 더 높은 84%였다. 닷컴기업들 보다 안정적인 현금흐름을 가진 일반기업들에 대한 기존연구들의교차검증 예측률의 범위가 60%에서 95% 사이임을 감안할 때 상당히 주목할 만한 결과이다. 언뜻 보면 상식적으로 이해하기 어려운 결과이기도 하지만 Jackson and Wood(2013)가 최근 논문에서 주장하는 시장중심 파생모형과도 일맥상통한다. 재무학이나 경제학에서 모형의 간략성(Parsimoniousness)은 강건성(Robustness) 만큼 중요하다. 이러한 측면에서 최근에 많이 개발되어 사용되고 있는 화려하지만 비실용적인 파산예측 모형들은 경제적 가치를 잃었다고 해도 과언이 아니다. 본 연구는 파산예측 분야에서 잃어버린경제성을 찾기 위한 의미 있는 첫 걸음으로 투자위험률이 상대적으로 높은 닷컴기업들의 파산예측을 시도하였고, 소수의 재무비율을 이용한 다중판별분석이 파산을 예측하는 유용한 도구임을 보여주었다. 그렇지만 닷컴기업에 국한된 연구결과는 일반화하는데 어려움이 있는 것도 사실이다. 앞으로 다른 산업군이나 국가로유사한 연구들이 확장되어서 간략성의 중요성이 특정 기업군이나 나라에 한정된 것이 아니라는 추가 증거들이 나오길 기대한다.

This paper is a continued effort to alarm investors whether their investments are in good hands in case of more vulnerable companies, the dotcoms. I perform relatively simple multivariate discriminant analyses on the bankruptcy of dotcoms and provide evidence that the bankruptcy of dotcoms can be predicted using accounting-based financial ratios. The stepwise discriminant analysis shows extremely high cross-validation correct classification rate (96.3%). More striking results are from two arbitrarily chosen models: the stepwise five-variable model and the two-variable model. The former uses five variables from the stepwise discriminant procedure that show a significant mean difference between non-bankrupt and bankrupt dotcoms, while the latter uses two variables from the Altman’s model that displays a significant mean difference between the two groups of dotcoms. Both models report the overall correct classification rates of 82% and 84% respectively that are reasonably high when compared to those in prior studies ranging from 60% to 95%. Most striking is that the two-variable model is based on the Altman’s model that was originally developed only for manufacturing firms. Financial distress and failure have been an aching issue in Korean banking industry since 2011 and the present study suggests that the parsimonious models of bankruptcy forecasting may be a key to prevent investors and savers from entrusting their lifetime savings with failing technology firms and financial institutions.

This study estimates the possibilities of hotel bankruptcy using various analytic methods such as multivariate discriminant model, logistic regression model and artificial neural network model. The estimated models suggest that debt-burned hotels with low profit margin and return on common stockholders’ equity are more likely to be candidates of bankruptcy. The analysis of in-model variables, along with a cross-group comparison of financial ratios, suggests that bankrupt hotels have heavily relied on debt to finance fast sales growth without paying proper attention to controlling their operating expenses and financing costs. Author suggests in conclusion that to avoid bankruptcy risk hoteliers are encouraged to adopt a prudent growth strategy accompanied by less debt financing and tighter cost control.

본 연구는 다변량판별분석모형을 개발하여 국내 특일급호텔의 도산판별요소를 규명하였다. 본 연구에서 도출한 호텔도산예측모형은 표본호텔을 도산호텔과 비도산호텔의 두 그룹으로 분류하는데 70%의 예측정확율을 보인다. 호텔도산 다변량판별모형을 통해 매출액순이익율이 낮으며 고정부채가 많은 호텔들이 도산확율이 높음을 확인하였다. 판별함수에 채택된 변수와 두 그룹간 유의한 차이를 보이는 재무비율을 함께 고려한 결과, 도산호텔들은 운영비용과 금융비용에 대한 적절한 통제가 이루어지지 않은 채 지나치게 차입경영에 의존해 왔음을 알 수 있었다. 따라서 과다한 타인자본의 사용을 줄이고 불필요한 비용에 대한 적절한 통제를 통해 호텔도산율을 낮추고자하는 노력을 기울여야할 것이다.

This study estimates a multivariate discriminant model for analyzing deluxe-hotel bankruptcy in Korea. The model achieves 70-percent accuracy rate in classifying the in-sample hotels into bankrupt and non-bankrupt groups.The estimated MDA model suggests that in the hotel industry, debt-burned hotels with low net income to revenue are more likely to be bankruptcy candidates. The analysis of the in-model variables, along with a cross-group comparison of financial ratios, suggests that bankrupt hotels may have heavily relied on debt to finance sales growth without proper control of their operating and financing costs. Therefore, to reduce hotel bankruptcy rate, hoteliers should adopt a prudent operating strategy accompanied by less debt financing and tighter cost control.

세계경제의 침체가 장기화되면서 수출에 의존하는우리나라 경기는 매우 어려운 상황에 직면해 있다. 수출이 중심인 우리나라 경기구조에서 수출 부진은 기업의 수익성 저하로 이어진다. 수익성 저하는 기업의부실로 이어지며 기업부실은 우리나라 경제 전반에많은 문제를 발생시킨다. 따라서 본 연구에서는 코스닥기업의 방송통신 및 정보서비스업, 제조업, 유통업분야의 재무변수를 이용하여 기업부실예측모형을 제시하였다. 이를 위하여 사용된 재무변수는 유동성지표, 레버리지지표, 수익성지표를 사용하였다. 분석방법으로는 다중인자분석을 실시하여 재무변수의 공통요인을 추정하였고, 추정된 재무변수를 이용하여 로지스틱회귀함수와 다변량 선형판별함수의 판별력을 비교하였다. 다중인자모형에서 인자적재행렬의 추정은 주성분방법을 사용하였고, 직교회전 방법인 베리맥스 회전으로 재무변수의 구조를 단순화시켜 복잡한 특징을해석하였다. 로지스틱회귀모형에서는 최우추정방법으로 회귀계수를 추정하였고, 모든 변수를 포함한 모형이 적합한 모형임을 확인하였으며 절편을 제외한 모형의 유의성 검정을 통하여 회귀계수의 적합함을 확인하였다. 다변량 판별분석모형에서는 두 집단의 공분산행렬이 서로 다르게 나타났으나 선형함수와 이차함수의 오분류율을 비교하여 정규분포를 가정한 선형판별함수를 선택하였다. 그리고 정분류율을 계산한 결과두 모형의 판별력은 로지스틱회귀모형이 더 좋은 것으로 나타났다. 그러므로 로지스틱회귀모형의 예측정확도를 나타내는 ROC곡선과 통계량을 제시하였다.

As the downturn in the global economy is prolonged, South Korean business conditions depending on the export is faced with a very difficult situation. The slump in exports in the country's economic structure leads to a deterioration of profitability, which leads to the degradation of companies, and the insolvent companies eventually generate a lot of problems throughout our economy. Accordingly this study suggests a corporate insolvency prediction model using financial variables of companies in broadcast communications, information services, manufacturing, and retail sectors in KOSDAQ. Financial variables used were fluidity indices, leverage indicators, and profitability indicators. As analysis method, the common cause of financial variables was estimated by conducting a multi-factor analysis, and the discrimination power in the logistic regression function and the multivariate linear discriminant function was compared respectively. We used the principal component method for the estimation of factor loading matrix in the multi-factor model, and analyzed complex features by simplifying the structure of the financial variables using the Varimax rotation method which is an orthogonal rotation method. We estimated the regression coefficients by maximum likelihood estimation method in logistic regression models, verified them through the significance test of the model without an intercept, and found that the model with all variables was appropriate. In multivariate discriminant analysis model, covariance matrix between the two groups were differently resulted, but we selected linear discriminant function with the assumption of a normal distribution by comparing the misclassification rate of the of the linear function and the quadratic function. It was found that the discrimination power of logistic regression model was superior between the two models based on the rate of classified information. Finally we suggested the ROC curves and statistics presenting the predictive accuracy of the logistic regression model.