Maximum Expected Utility를 이용한 중소기업 부도예측모형 연구
SME’s Bankruptcy Prediction Model with Maximum Expected Utility
이장우(부산대학교); 권세왕(기술보증기금)
40권 5호, 775~799쪽
초록
증권시장에서 평가된 시장정보를 획득하기 어렵다는 특성으로 인해 중소기업의 신용평가는 재무제표 정보에 더 많이 의존할 수밖에 없다. 본 논문은 선형로지스틱회귀모형 내에 이차형식(quadratic features), 커널형식(kernel features)을 추가함으로써 데이터의 특징을 보다 유연하게 반영할 수 있도록 한 MEU(Maximum Expected Utility) 모형을 중소기업 부도예측에 적용하였고, 특히 업종별 분류를 보다 세분화하여 선형, 이차, 커널형식을 분리한 축소모형을 각기 설계 구현함으로써 국내 중소기업의 실정에 맞게 재해석하고 선형로지스틱회귀모형과 성능을 비교해 보았다. 검정결과, 전체산업 및 모든 업종에서 공통적으로 MEU 완전모형이 축소 분리된 모형보다 다소 우수한 성능을 보여주었으며, 비교 대상인 선형로지스틱회귀모형에 비해서는 MEU모형이 월등히 나은 성과를 나타냄을 확인할 수 있었다. 또한 부도예측확률을 크기순으로 10개의 등급으로 분류하고 각 등급별 실제 부도율을 비교한 결과, 상-하위 등급 간 부도율에 있어 유의한 차이를 발견 할 수 있었으며, 이를 통해 MEU를 이용해 구축한 신용평가 모형의 유용성을 확인할 수 있었다.
Abstract
Estimating default probabilities of firms is the most important field of company’s credit evaluation. Especially, because of BASELⅡ agreement, company’s credit evaluation is becoming more important than ever before. The aim of this study is to compare the performance of estimating default probabilities by linear logistic model with that by MEU (maximum expected utility) model recently suggested for small and medium-sized company’s credit rating. Fitting MEU model, we consider both full model and reduced model. As a result, we show that the performance of full model is better than that of reduced model. Also, the experiment results show that MEU model outperforms linear logistic model.
- 발행기관:
- 한국증권학회
- 분류:
- 경영학