KCI등재
[중소기업/중견기업/소상공인/지역기업] : 중소기업의 종합평가모형 및 예측에 관한 연구 = An Empirical Research on Risk Evaluation Model and Forecasting of SMEs
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2013
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Korean
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KCI등재
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1-23(23쪽)
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여러 중소기업을 동일한 기준에 따라 위험을 평가하는 것은 쉽지 않다. 본 연구는 유사한 접근방법을 모든 개별기업의 종합평가등급과 예측정확도를 산출하는데 적용할 수 있어 금융기관뿐만 아니라 감독당국에게 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구의 종합평가모형은 종합평가등급체계, 주성분분석의 일치 등의 요소로 구성되며, 종합평가등급은 위험수준 정도의 정보를 포함하고 있는 기업들의 여러 재무변수들을 기초로 산출된다. 2000년부터 2011년까지의 중소기업을 대상으로 실증 분석한 결과 기업별 종합평가등급은 2002년에 전체적으로 상승하는 것으로 보이나 2003년 신용카드위기 기간에는 하락하는 것으로 나타난다. 리스크평가등급은 2003년 이후 전체적으로는 상승하나, 2007년 말 서브프라임 모기지사태와 2008년 말 글로벌 금용위기로 인해 2008년부터는 하락하는 것으로 나타난다. 이는 글로벌 경기 동향과의 유가성 또는 상이성을 살펴보면서 실제 기업의 종합평가등급 변화추이와 사후적으로 모니터링 할 필요가 있다. 또한 예측모형은 예측 정확도 관점에서 모형2의 부도예측력은 0.6205로서모형1의 0.6043보다 높게 나타났다. 거시경제효과를 포함한 모형이 더 나은 성과를 보이며, 특정기업이 거시경제 충격에 노출되었는지 여부를 확인할 수 있다. 본 연구는 중소기업을 대상으로 재무비율변수뿐만 아니라 거시경제변수를 동시에 고려한 부도확률에 과한 연구자체가 드물다는 점에서 의미를 가진다고 할 수 있다. 종합평가등급과 예측 모형을 설정하기 위해 여러 간단한 가정들을 기초로 하며, 산업특성에 따라 재무비율의 적용을 달리한다면 모형의 적합성을 더 향상시킬 수 있다.
더보기It is not easy to evaluate a risk of SMEs by the same criteria. Because this approach method can be applied to calculate the risk evaluation rating and accuracy of the prediction to the each company, this research is expected to provide useful information to the supervisory authority as well as financial institution. RisK Evaluation Model of this research consists of the elements such as composite rating system, principal component analysis etc, and risk evaluation rating is calculated by the company`s financial variables which include information about the level of risk. As a result of an empirical analysis on SME from 2000 to 2011, firm-specific risk evaluation rating seems to be generally increasing in 2002, but it shows decrease during a 2003 credit card crisis period. Firm-specific risk evaluation rating generally increases after 2003, but it starts to decrease due to the sub-prime mortgage crisis at the end of 2007 and the global financial crisis of 2008. Thus, observing similarities or differences on global economic trend, we need to monitor the change in risk evaluation level of companies. Also, from a point of view on the prediction accuracy, the bankruptcy prediction on model 2 measured as 0.6205 on average, is higher than that of model 1, 0.6043. The higher ratio of model 2 indicates that the model including macroeconomic effects has shown a better result, and it helps to verify whether certain companies exposure to macroeconomic risk shocks or not. This paper has a valuable meaning because the empirical research of SMEs default frequency, which is considering both financial and macroeconomic variables, is very rare. To set up the risk evaluation and forecasting level, the model recommended in this research is based on several simple assumptions, and it is able to improve the suitability of model if we apply an appropriate ratio of finance to each industry.
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