기업부도예측모형 구축을 위한 생존분석 기법의 응용

Abstract

This study introduces a statistical method for predicting the bankruptcy of the company. The past studies have used logistic regression for modeling the bankruptcy of the company. This study suggests problems of the past studies and survival analysis which can solve it. When logistic regression is used, analyst splits companies two(bankruptcy and healthy companies) and constructs model using only a point of time. Therefore the result depends on the time of the study. On the other hand, survival analysis sets the variable of analysis (dependent variable) to a survival period of the company and then the healthy company is just considered not to the bankruptcy company yet. This study suggests both the result of logistic regression and survival analysis using the data of mutual savings bank in Korea. But the inferences were much similar, because the rate of the bankruptcy company was so small. This study has a meaning that makes an alternative proposal, 'survival analysis' for modeling the bankruptcy of the company.;본 논문에서는 기업부도예측모형을 구축하기 위한 통계적 기법에 대해 소개하였다. 기존에 많이 사용되어 왔던 이분류 기업도산예측 모형의 내용과 문제점을 소개하고 기존 방법의 문제점을 해결할 수 있는 생존분석(survival analysis) 기법에 대해 논의한다. 이분류 예측 모형의 가장 큰 문제점은 기업을 도산/건전의 두 가지 형태로 분류하고, 어떤 한 시점의 재무비율을 이용하여 모형구축을 하기 때문에 연구 시점에 따라서 도산/건전 기업의 구분이 달라져 신뢰성이 떨어진다는 데 있다. 이에 반해 생존분석 기법은 도산 혹은 건전이라는 이분법적 분류가 아닌 기업의 생존기간을 분석변수로 하기 때문에 비도산 기업은 단지 아직 도산이 일어나지 않은 경우로 간주한다. 실증분석을 위해 한국의 상호저축은행 자료를 이용하여 이분류 예측모형 구축을 위한 대표적인 방법으로 로지스틱 회귀분석(logistic regression)과 생존분석의 결과를 제시하였다. 두 방법의 추정결과는 매우 비슷하게 나왔으나 이는 전체 표본 중에서 부도기업이 차지하는 비율이 매우 작았으며 중도 절단된 자료가 거의 존재하지 않았기 때문이다. 본 논문은 그 동안 기업도산예측모형 구축을 위한 기존의 분석기법의 대안으로 생존분석 기법을 적용하여 예측모형 분석을 시도했다는 점에서 그 의의가 있다.