다수의 인공신경망 모형을 통한 기업데이터의 분류 및 부도예측에 관한 연구
저자
추휘석 (연세대학교 경영대학 경영학과, 연세첨단지식과학 연구센터 ) ; 민지경 (연세대학교 경영대학 경영학과, 연세첨단지식과학 연구센터) ; 이인호 (연세대학교 경영대학 경영학과, 연세첨단지식과학 연구센터)
발행기관
연세대학교 경영연구소(THE MANAGEMENT RESEARCH CENTER YONSEI UNIVERSITY)
학술지명
권호사항
발행연도
2004
작성언어
Korean
KDC
323.05
자료형태
학술저널
수록면
513-539(27쪽)
KCI 피인용횟수
4
제공처
정교한 부도예측을 위해 많은 연구자들이 여러 가지 예측 모형을 제시하여 왔다. 선행연구에서는 주로 재무비율등을 이용한 통계적 방법론에 의한 부도예측 모형들이 제안되어 왔는데, 최근에는 비선형적인 패턴을 보이는 재무변수간의 관계 파악을 용이하게 해 주는 것으로 알려진 신경망에 의한 부도예측 모형이 활발히 제시되고 있다.
이러한 기존의 신경망 연구는 단일 인공신경망 모형을 구축하여 이를 부도예측문제에 적용하거나 또는 인공신경망에 의한 분석결과를 다른 모형에 의한 기존의 연구결과와 비교 분석하는 것에 초점을 맞추어 왔다. 본 연구는 다수의 인공신경망 모형을 통한 접근을 시도한다. 특히 기업 재무비율 데이터는 일반화된 것이 아니므로 다수의 신경망 모형의 결과에 따라 데이터를 분류하고 재분류된 데이터를 학습시켜 보다 나은 데이터의 패턴을 신경망에 적용하고자 한다. 실험결과 다수 신경망 모형을 통해 데이터를 분류 및 재학습시킨 결과 신경망 예측치와 실제 부도 사이의 일치 여부가 크게 개선되었다.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2025 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2022-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2021-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (재인증) | KCI후보 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2012-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2010-06-30 | 학회명변경 | 영문명 : Yonsei Management Research Center -> Yonsei Business Research Institute | KCI후보 |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.4 | 1.4 | 1.2 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.03 | 1.14 | 2.556 | 0 |
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