A Study on the Preemptive Prediction Model of Marginal Companies for Restructuring Innovation
Chan-Ho Lee, Jihye Choi, M. N. Kim, Jeong-Hwan Choi, Tae-Eung Sung · Journal of Korea Technology Innovation Society · 2020
기업 구조조정의 기반이라고 할 수 있는 워크아웃(Work-out)제도의 도입 이래, 기업 부실화에 대한 관리방안 및 제도는 금융시장 환경의 변화에 발맞춰 변모하고 있음에도 불구하고 사후관리에 치우쳐져 있다는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 이를 보완하기 위한 방안으로 기업 경영악화요인에 대한 사전 분석을 통해서 선제적 한계기업 예측모형을 구축하는 것을 목적으로 한다. 2015∼2018년을 기준으로 연도별 15만 여개의 기업에 대한 477,458건의 자료를 수집하고, 다양한 재무비율과 거시경제변수를 입력변수로 선정하였다. 또한 다양한 머신러닝을 활용한 방법론과 전통적 통계기법으로 예측 모형을 구축하고 성능을 비교함으로써, 부실 징후기업 예측에 대해 강건한 모델을 제안하고자 하였다. 실험 결과, k-NN(k-Nearest Neighbor) 알고리즘이 정상기업과 한계기업을 예측하는데 모두 강건한 모델을 제공하였으며, 특히 다른 방법론들과 달리 한계기업에 대한 연도별 예측 성능차이가 크지 않아 k-NN 알고리즘이 선제적 예측모형을 구축하고자 하는 본 연구의 목적과 가장 부합한 것으로 분석된다.