KCI등재
재무적 부실예측을 위한 CEO의 fWHR과 사업보고서 LDA 토픽요인 통합: 데코레이트 앙상블을 중심으로 = Integrating fWHR of the CEO and Annual Report LDA Indicator to Predict Financial Distress: Emphasis on DECORATE Ensemble
저자
발행기관
학술지명
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지(KIISE Transactions on Computing Practices (KTCP))
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
573-586(14쪽)
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재무정보만을 이용한 기존의 전통적인 재무적 부실 예측(Financial distress prediction, FDP) 방법은 기업의 질적정보를 반영하지 못하는 한계점이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 전통적인재무정보를 이용한 FDP 방법에서 다양한 비재무적 요인들과 재무적 요인이 결합된 FDP 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 FDP 방법은 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 제안하는 FDP 방법은 재무정보에비재무적 요소인 경영자의 얼굴 fWHR(Facial Width-Height Ratio)과 사업보고서의 토픽요인이 결합된다. FDP 모델은 로지스틱 회귀분석, 속성선택 방법 등과 같은 방법을 통하여 추출된 속성으로 구성된다.
둘째, FDP 모델에서 발생하는 불균형문제를 위한 데코레이트(DECORATE) 앙상블 모델을 활용한다. 실험결과에 따르면 Relief.F 속성선택으로 선택된 속성이 이용된 모델이 데코레이트 앙상블을 이용하여 가장높은 성과를 나타냈다. 본 연구의 결과를 바탕으로 기업의 질적 정보인 경영자의 특성과 사업보고서에 나타나는 키워드들을 고려하여 부실기업 예측 모델 성능을 개선할 수 있는 것으로 나타났다. 이 연구는 금융위험의 조기 경고신호를 제공하는 FDP 모델에 사용 가능한 비재무적 요인을 검증함에 따라 기여점을제공한다.
The conventional financial distress prediction (FDP) method's drawback is that it does not account for a firm's qualitative information because it solely employs financial data. In the present FDP approach employing conventional financial information, this study suggests an FDP method that incorporates several non-financial and financial variables. The fWHR (Facial Width-Height Ratio) of the CEO, a non-financial component, and the topic factor of business reports are combined in the FDP model developed in this study. The FDP model is made up of characteristics chosen using feature selection techniques and logistic regression. To address the imbalance issue, we used the DECORATE ensemble model. Results demonstrated that the model with features chosen by Relief.F performed the best with the DECORATE ensemble. Based on these findings, we were able to confirm that qualitative information about companies such as CEO's traits and important phrases from annual reports taking into account could enhance the performance of the FDP model. By validating non-financial variables present in the FDP model that offer early warning signals of financial hazards, this work makes a contribution.
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