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Implementation of Self-Organizing Map on Bankruptcy Analysis

Implementation of Self-Organizing Map on Bankruptcy Analysis
Issue Date
대학원 경영학과
ImplementationSelf-Organizing MapBankruptcy Analysis경영학
The Graduate School of Ewha Womans University
기업의 재무상태를 진단하고 예측하기 위하여 비감독 학습을 수행하는 인공 신경망 모형인 자기조직화 지도를 이용한 분석방법을 제시한다. 우리나라 제조 기업 중 920개 외감기업을 대상으로 하여 15개의 재무비율로서 기업을 특징별로 군집화한 후 각 군집별로 부도와 건전의 원인을 분석해본다. 모형을 수행해본 결과 실제 부도가 발생한 사실을 제공하지 않았음에도 불구하고 부도 기업들은 자기조직화 지도상에서 친전 기업과 구분되는 위치에 자리 잡고 있음을 알 수 있다. 부도 기업들의 부도 원인을 보다 자세하게 분석하기 위하여 실험을 통해 완성된 자기조직화 지도상에서 군집분석을 실시하여 총 10개의 군집을 형성한다. 그중 군집 1, 2, 3, 4 는 대부분 부도 기업들로 구성되고 군집 8, 9, 10은 대부분 건전 기업들로 이루어진다. 반면 5, 6, 7 군집은 부도 기업과 건전 기업이 비슷한 비율로 존재하는 것으로 보아 이 그룹에 속하는 기업들은 부도와 전전의 원인을 재무비율만으로 분석하기에는 부족함을 알 수 있다. 부도기업이 대부분인 군집 1, 2, 4는 각각 안정성, 성장성, 활동성에서 부도의 원인을 찾아 볼 수 있다. 반면 군집 3의 경우 특정 변수로부터 부도의 원인을 발견할 수는 없지만 대부분 변수들이 부도와 관련 높은 수치를 기록하고 있다. 이 연구를 통하여, 기업의 부도 원인을 분석하기 위해 이용한 자기조직화 지도가 의사결정지원에 있어서 매우 유용한 모형임을 알 수 있다.;In our study, self-organizing neural networks are implemented to cluster and analyze manufacturing companies according to their financial ratios. Unlike feed-forward neural networks which are commonly used, self-organizing map (SOM) features unsupervised learning algorithm. The algorithm makes it possible to group sample companies into several clusters with similar patterns only with input variables. As a result of SOM method, the companies are roughly allocated into groups of bankruptcy or solvency according to their financial ratios. The ultimate objective of this study, however, is not to merely predict the bankruptcy of sample companies but to group firms into to distinct clusters and analyze factors that eventually led companies into either bankruptcy or solvency. We have found that SOM is of an immense use in this kind of analysis.
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