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기대효용최대화를 통한 한국형 기업 신용평가 모형
Korea-specified Maximum Expected Utility Model for the Probability of Default 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.20 no.3, 2007년, pp.573 - 584  

박유성 (고려대학교 정경대학 통계학과) ,  송지현 (한국기업데이터 리스크솔루션팀) ,  최보승 (고려대학교 통계연구소)

초록
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기업의 신용을 평가하는데 있어 정확한 파산확률의 추정은 무엇보다도 중요한 요소이다. 선형로지스틱회귀모형보다 성능이 좋은 기대효용최대화 (Maximum Expected Utility) 모형이 제안되었다. 그러나 이 모형에 포함되어 있는 모수의 일부가 북미와 유럽지역의 자료를 토대로 경험적으로 추정되어진 것이므로 우리나라 기업에 바로 적용하기에는 무리가 있다. 따라서 우리나라 중소기업의 자료를 바탕으로 모수를 재추정하여 한국형 MEU모형을 제안하고자 한다. 34,057개의 중소기업을 이용하여 한국형 MEU모형을 설계한 결과, 기존의 북미 유럽형 모형과 차이가 많이 나는 것으로 나타났으며 성능면에서도 선형로지스틱회귀모형보다 전 산업분류에 걸쳐 한국형 MEU모형이 매우 우수한 것으로 나타났다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

A well estimated probability of default is most important for constructing a good credit scoring process. The maximum expected utility (MEU) model has been suggested as an alternative of the traditional logistic regression model. Because the MEU model has been constructed using financial data arisin...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 그러나 이 모형 에 포함되어 있는 모수의 일부가 북미와 유럽지역의 자료를 이용하여 경험적 연구에 의해 추정되어져 있는 것이므로 우리나라 기업에 바로 적용하기에는 무리가 있다. 따라서 본 논문에서는 우리나라 중소기업의 자료를 바탕으로 모수를 재추정하여 한국형 MEU모형을 제 안하고자 한다.
  • 논문에서는 2001년부터 2003년까지 외부감사 대상에 속하지 않은 기업 중 총 자산규모 20억 이상인 34, 057개의 중소기업을 대상으로 모형을 수립하고, 유럽형 MEU모형의 모수와 한국형 MEU모형의 모수에 대한 차이 여부를 알아보고자 한다. 또한, 각 업종별로 모형을 세분화하여 업종에 따라 모형의 차이가 있는지 살펴보고자 한다. 기업의 신용등급은 현재의 자료를 바탕으로 미래에 파산할 확률에 의해 결정된다.
  • 우리나라에서는 자산규모 70억 이상인 기업을 외부감사 대상으로 선정한다. 논문에서는 2001년부터 2003년까지 외부감사 대상에 속하지 않은 기업 중 총 자산규모 20억 이상인 34, 057개의 중소기업을 대상으로 모형을 수립하고, 유럽형 MEU모형의 모수와 한국형 MEU모형의 모수에 대한 차이 여부를 알아보고자 한다. 또한, 각 업종별로 모형을 세분화하여 업종에 따라 모형의 차이가 있는지 살펴보고자 한다.
  • 본 논문에서는 우리나라 중소기 업자료를 이용하여 업종별 한국형 MEU모형을 제안하였다. 기존에 제안된 MEU모형은 북미 및 유럽지역의 자료를 바탕으로 커널형식에 포함되어 있는 모수를 추정하여 사용하였고 그 효율성을 보여 주었다.
  • 본 절에서는표 3.2의 선택된 모형이 선형로지스틱회귀모형과 비교하여 그 성능이 얼마나 향상되 었는지를 알아보고자 한다. 성능평 가도구로는 ROC와 WGRP를 사용하였고 전체자료와 각각의 업종별 자료에 대해 모형설계 집단 (training set)과 평가집단 (test set)을임의의 표본에 의해 8:2로 나누어 30회 반복하여 측정하였다.
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참고문헌 (13)

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  4. Cangemi, B., Servigny, A. D. and Fiedman, C. (2003). Standard & poor's credit risk tracker for private firms, Standard & Poor's Working Paper 

  5. Friedman, C. and Sandow, S. (2003a). Learning probabilistic models: an expected utility maximization approach, The Journal of Machine Learning Research, 4, 257-291 

  6. Friedman, C. and Sandow, S. (2003b). Model performance measures for expected utility maximizing investors, International Journal of Theoretical and Applied Finance, 6, 355-401 

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  10. Kane, G. and Meade, N. (1998). Ratio analysis using rank transformation, Review of Quantitative Finance and Accounting, 10, 59-74 

  11. Park, Y. S. and Kim, K. W. (2005). Report on credit risk tracker, Working paper 

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  13. Vapnik, V. N. (1999). The Nature of Statistical Learning Theory, 2nd ed., Springer-Verlag, New York 

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