기업부실화에 따른 손실은 그 기업의 직접적인 이해관계자 뿐만 아니라 국민경제 전반에 걸쳐 미치는 영향이 매우 크므로,기업부실화를 미리 예측하여 피해의 규모를 축소하거나 예방할 수 있다면 기여하는바 또한 클 것이다.본 연구는 기업의 총부채 가 총자산을 초과하는 실질적 지급불능상태인 자본잠식기업을 부실기업으로 정의하 고,총자산이익률(Return on Assets:ROA)모형을 활용한 재무비율로 부실기업을 예 측하는 실증분석을 하였다.기업부실화 원인은 총자산의 비효율적인 활용으로 인한 수익성·활동성·안정성이 저하된 것으로 보았다.그리하여 ROA를 매출총이익률(순이익 /매출액)과 타인자본회전율(매출액/타인자본),타인자본비율(타인자본/총자산)을 이용 한 독창적인 결합모형으로 ...
기업부실화에 따른 손실은 그 기업의 직접적인 이해관계자 뿐만 아니라 국민경제 전반에 걸쳐 미치는 영향이 매우 크므로,기업부실화를 미리 예측하여 피해의 규모를 축소하거나 예방할 수 있다면 기여하는바 또한 클 것이다.본 연구는 기업의 총부채 가 총자산을 초과하는 실질적 지급불능상태인 자본잠식기업을 부실기업으로 정의하 고,총자산이익률(Return on Assets:ROA)모형을 활용한 재무비율로 부실기업을 예 측하는 실증분석을 하였다.기업부실화 원인은 총자산의 비효율적인 활용으로 인한 수익성·활동성·안정성이 저하된 것으로 보았다.그리하여 ROA를 매출총이익률(순이익 /매출액)과 타인자본회전율(매출액/타인자본),타인자본비율(타인자본/총자산)을 이용 한 독창적인 결합모형으로 로지스틱 회귀분석을 통한 부실기업예측을 실시하였다. 연구범위로는 증권선물거래소 유가증권시장에 상장된 제조기업으로서 1993년∼2006 년 사이에 자본잠식을 경험한 기업의 자본잠식 3년∼1년 전의 재무자료로 선정하였 다.대응표본으로는 부실기업표본과 동일업종에 속하며 상장연도와 자산규모가 유사 한 기업의 해당연도 재무자료를 사용하였다.또한 모형의 일반화 가능성 진단을 위하 여,연구기간 중 한 번이라도 자본잠식상태이었던 기업의 해당연도 재무자료를 부실 기업표본으로,연구기간동안 계속상장된 제조기업으로서 한 번도 자본잠식상태를 경 험하지 않았던 기업들의 재무자료를 건전기업표본으로 확장하여 추가적인 검증을 실 시하였다.그리고 연구모형의 민감도와 강건성을 측정하였다. 연구결과 ROA관련 재무비율들을 독창적인 결합모형으로 활용한 부실기업예측모형 은 간단하면서도 높은 예측력이 있는 것으로 나타났다.특히 부실연도에 가까워질수 록 예측력이 더욱 높고 모형의 민감도가 낮은 것으로 나타났으며,강건성이 있어 판 단상의 오류를 줄일 수 있는 것으로 나타났다.또한 표본의 수가 많은 확장검증표본 에서도 선행연구들에 비하여 예측력이 높고 제1종 오류비율이 현저히 낮아서 전반적 인 오류비용을 줄일 수 있는 것으로 나타났다.결과적으로 본 연구는,선행연구에 비 해 표본의 수가 많고 모형이 간단하면서도 예측력이 높으며,제1종 오류비율이 낮을 뿐만 아니라 민감도가 낮고 강건성이 있어,일반화 가능성이 높을 것으로 판단된다.
기업부실화에 따른 손실은 그 기업의 직접적인 이해관계자 뿐만 아니라 국민경제 전반에 걸쳐 미치는 영향이 매우 크므로,기업부실화를 미리 예측하여 피해의 규모를 축소하거나 예방할 수 있다면 기여하는바 또한 클 것이다.본 연구는 기업의 총부채 가 총자산을 초과하는 실질적 지급불능상태인 자본잠식기업을 부실기업으로 정의하 고,총자산이익률(Return on Assets:ROA)모형을 활용한 재무비율로 부실기업을 예 측하는 실증분석을 하였다.기업부실화 원인은 총자산의 비효율적인 활용으로 인한 수익성·활동성·안정성이 저하된 것으로 보았다.그리하여 ROA를 매출총이익률(순이익 /매출액)과 타인자본회전율(매출액/타인자본),타인자본비율(타인자본/총자산)을 이용 한 독창적인 결합모형으로 로지스틱 회귀분석을 통한 부실기업예측을 실시하였다. 연구범위로는 증권선물거래소 유가증권시장에 상장된 제조기업으로서 1993년∼2006 년 사이에 자본잠식을 경험한 기업의 자본잠식 3년∼1년 전의 재무자료로 선정하였 다.대응표본으로는 부실기업표본과 동일업종에 속하며 상장연도와 자산규모가 유사 한 기업의 해당연도 재무자료를 사용하였다.또한 모형의 일반화 가능성 진단을 위하 여,연구기간 중 한 번이라도 자본잠식상태이었던 기업의 해당연도 재무자료를 부실 기업표본으로,연구기간동안 계속상장된 제조기업으로서 한 번도 자본잠식상태를 경 험하지 않았던 기업들의 재무자료를 건전기업표본으로 확장하여 추가적인 검증을 실 시하였다.그리고 연구모형의 민감도와 강건성을 측정하였다. 연구결과 ROA관련 재무비율들을 독창적인 결합모형으로 활용한 부실기업예측모형 은 간단하면서도 높은 예측력이 있는 것으로 나타났다.특히 부실연도에 가까워질수 록 예측력이 더욱 높고 모형의 민감도가 낮은 것으로 나타났으며,강건성이 있어 판 단상의 오류를 줄일 수 있는 것으로 나타났다.또한 표본의 수가 많은 확장검증표본 에서도 선행연구들에 비하여 예측력이 높고 제1종 오류비율이 현저히 낮아서 전반적 인 오류비용을 줄일 수 있는 것으로 나타났다.결과적으로 본 연구는,선행연구에 비 해 표본의 수가 많고 모형이 간단하면서도 예측력이 높으며,제1종 오류비율이 낮을 뿐만 아니라 민감도가 낮고 강건성이 있어,일반화 가능성이 높을 것으로 판단된다.
The insolvent companies cause extensive damages not only to the interested parties of the companies, but also to the national economy. Therefore the prediction of the insolvent companies would be a huge contribution to reduce or to prevent the extensive damages. This study defines an insolvent compa...
The insolvent companies cause extensive damages not only to the interested parties of the companies, but also to the national economy. Therefore the prediction of the insolvent companies would be a huge contribution to reduce or to prevent the extensive damages. This study defines an insolvent company as a corporation with impairment of capital whose total liabilities exceed its total assets. This research documents the findings of an empirical study of predicting insolvent companies using the ROA (Return on Assets) model. The inefficient use of the assets, which causes lowered profitability, stability and activeness, may bring about a company's insolvency. Therefore, the impairment of the capital could be predicted by applying a uniquely combined ROA model, which has gross margin percentage, debt turnover ratio, and debt ratio as its factors, to the logistic regression. This study examines a sample of manufacturing firms listed on Korea Stock Exchange from 1993 to 2006 that had experienced impairment of capital. This examination uses three years' financial statement information prior to the company's insolvency to get the financial ratios of the combined ROA model. It also uses the matching sample of the healthy firms that have similar size and belong to same industry in order to compare with the insolvent companies. To generalize the examination, further analysis is done with an extended sample of companies that had experienced impairment of capital at least once and its matching sample that had never experienced it. Furthermore, the sensibility and robustness of the study model are measured. The main result of the research is that while the insolvent prediction model developed through financial ratios using ROA is simple, it appears to have a high prediction ratio. As it comes nearer to the insolvent year, the prediction power seems to be stronger and the sensibility of the model becomes lower. Therefore judgemental errors are less frequently made. The result is the same in the extended sample as well. The prediction power found in this study is stronger and the type 1 error rate becomes lower than the results documented in the previous studies. Therefore, this study shows that while the insolvency prediction model developed in this study is simple, it uses more sample firms than the previous studies. The model is also predictive, robust, and less sensitive, so it could be expected to be well-generalized and easily used in predicting a company's insolvency.
The insolvent companies cause extensive damages not only to the interested parties of the companies, but also to the national economy. Therefore the prediction of the insolvent companies would be a huge contribution to reduce or to prevent the extensive damages. This study defines an insolvent company as a corporation with impairment of capital whose total liabilities exceed its total assets. This research documents the findings of an empirical study of predicting insolvent companies using the ROA (Return on Assets) model. The inefficient use of the assets, which causes lowered profitability, stability and activeness, may bring about a company's insolvency. Therefore, the impairment of the capital could be predicted by applying a uniquely combined ROA model, which has gross margin percentage, debt turnover ratio, and debt ratio as its factors, to the logistic regression. This study examines a sample of manufacturing firms listed on Korea Stock Exchange from 1993 to 2006 that had experienced impairment of capital. This examination uses three years' financial statement information prior to the company's insolvency to get the financial ratios of the combined ROA model. It also uses the matching sample of the healthy firms that have similar size and belong to same industry in order to compare with the insolvent companies. To generalize the examination, further analysis is done with an extended sample of companies that had experienced impairment of capital at least once and its matching sample that had never experienced it. Furthermore, the sensibility and robustness of the study model are measured. The main result of the research is that while the insolvent prediction model developed through financial ratios using ROA is simple, it appears to have a high prediction ratio. As it comes nearer to the insolvent year, the prediction power seems to be stronger and the sensibility of the model becomes lower. Therefore judgemental errors are less frequently made. The result is the same in the extended sample as well. The prediction power found in this study is stronger and the type 1 error rate becomes lower than the results documented in the previous studies. Therefore, this study shows that while the insolvency prediction model developed in this study is simple, it uses more sample firms than the previous studies. The model is also predictive, robust, and less sensitive, so it could be expected to be well-generalized and easily used in predicting a company's insolvency.
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