거시경제변동 전후 건설기업의 부실화 비교분석 - IMF 외환위기 및 서브프라임 금융위기 전후를 중심으로 - Comparative Analysis of Default Risk of Construction Company during Macroeconomic Fluctuations원문보기
과거 IMF 외환위기와 서브프라임 금융위기는 그 발생의 기원이 다를지라도 거시경제의 변동성에 크게 영향을 주었다. 이는 전체 산업에 상당한 영향을 미쳤을 뿐 만 아니라, 건설산업을 영위하는 개별 건설기업의 경영환경과 밀접하게 연계되어 많은 부실기업들을 양산하였다. 실제로 거시경제변동 전후 건설기업의 부실화 정도는 급격한 변화과정을 겪게 되며, 충격에 대한 반응 또한 기업별로 차이가 존재한다. 따라서 본 논문은 과거 IMF 외환위기와 최근 서브프라임 모기지 사태라는 거시경제변동 상황 하에서 건설기업 부실화의 변천과정을 확인하는데 그 목적이 있다. 거시경제변동 전후에 건설기업의 부실화 정도를 분석하기 위해 KMV 모형을 사용하여 예상부도확률(Expected Default Frequency)을 추출하였으며, 분석에 사용된 건설기업의 표본은 부실기업 20개, 정상기업 20개로 구성하였다. 분석결과 서브프라임 금융위기가 상대적으로 외환위기보다 건설기업에 더 큰 충격을 준 것으로 판단되며, 이는 거시경제 충격 이전의 건설시장의 상황과 관계가 있을 것으로 예상된다. 또한 부실기업과 정상기업을 비교해 보았을 때, 정상기업의 회복속도가 더 빠른 것으로 분석되었다. 이는 정상기업과 부실기업의 내부 사업역량차이에 의해 작용한 것으로 판단된다. 결과적으로 KMV 모형을 활용하여 건설기업의 부실화정도를 시간 흐름에 따라 측정하는 것이 가능함에 따라 각 시기별 부실화의 속성을 유추할 수 있을 것으로 판단된다. 이는 개별기업의 재무구조 개선 효과 및 투자자의 투자지표로 활용할 수 있음은 물론이며, 리스크 매니지먼트 관점에서 의사결정지표로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
과거 IMF 외환위기와 서브프라임 금융위기는 그 발생의 기원이 다를지라도 거시경제의 변동성에 크게 영향을 주었다. 이는 전체 산업에 상당한 영향을 미쳤을 뿐 만 아니라, 건설산업을 영위하는 개별 건설기업의 경영환경과 밀접하게 연계되어 많은 부실기업들을 양산하였다. 실제로 거시경제변동 전후 건설기업의 부실화 정도는 급격한 변화과정을 겪게 되며, 충격에 대한 반응 또한 기업별로 차이가 존재한다. 따라서 본 논문은 과거 IMF 외환위기와 최근 서브프라임 모기지 사태라는 거시경제변동 상황 하에서 건설기업 부실화의 변천과정을 확인하는데 그 목적이 있다. 거시경제변동 전후에 건설기업의 부실화 정도를 분석하기 위해 KMV 모형을 사용하여 예상부도확률(Expected Default Frequency)을 추출하였으며, 분석에 사용된 건설기업의 표본은 부실기업 20개, 정상기업 20개로 구성하였다. 분석결과 서브프라임 금융위기가 상대적으로 외환위기보다 건설기업에 더 큰 충격을 준 것으로 판단되며, 이는 거시경제 충격 이전의 건설시장의 상황과 관계가 있을 것으로 예상된다. 또한 부실기업과 정상기업을 비교해 보았을 때, 정상기업의 회복속도가 더 빠른 것으로 분석되었다. 이는 정상기업과 부실기업의 내부 사업역량차이에 의해 작용한 것으로 판단된다. 결과적으로 KMV 모형을 활용하여 건설기업의 부실화정도를 시간 흐름에 따라 측정하는 것이 가능함에 따라 각 시기별 부실화의 속성을 유추할 수 있을 것으로 판단된다. 이는 개별기업의 재무구조 개선 효과 및 투자자의 투자지표로 활용할 수 있음은 물론이며, 리스크 매니지먼트 관점에서 의사결정지표로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
The past IMF foreign exchange crisis and subprime financial crisis had a big influence on variability of macroeconomics, even if the origin of its occurrence might be different. This not only had a significant infrequence on the overall industries, but also produced many insolvent companies by being...
The past IMF foreign exchange crisis and subprime financial crisis had a big influence on variability of macroeconomics, even if the origin of its occurrence might be different. This not only had a significant infrequence on the overall industries, but also produced many insolvent companies by being closely linked with a management environment of an individual construction company leading the construction industry. Actually, the level of default risk of construction companies before and after fluctuation of macroeconomics gets to experience a rapid changing process, and a difference in reaction against shock exists according to each company. Accordingly, the purpose of this paper is to confirm the fluctuation process of the default risk of construction companies under the fluctuation of macroeconomics such as the IMF financial crisis and the subprime mortgage crisis. As an analysis result, it is judged that the subprime financial crisis gave bigger shock to construction companies than the foreign exchange crisis, and it is expected that this would have a relation with the construction market before shock of macroeconomics. In addition, it was analyzed that when comparing insolvent companies with normal companies, the recovery speed of normal companies is faster. It is judged that this was affected by a difference of internal business capacity between insolvent companies and normal companies.
The past IMF foreign exchange crisis and subprime financial crisis had a big influence on variability of macroeconomics, even if the origin of its occurrence might be different. This not only had a significant infrequence on the overall industries, but also produced many insolvent companies by being closely linked with a management environment of an individual construction company leading the construction industry. Actually, the level of default risk of construction companies before and after fluctuation of macroeconomics gets to experience a rapid changing process, and a difference in reaction against shock exists according to each company. Accordingly, the purpose of this paper is to confirm the fluctuation process of the default risk of construction companies under the fluctuation of macroeconomics such as the IMF financial crisis and the subprime mortgage crisis. As an analysis result, it is judged that the subprime financial crisis gave bigger shock to construction companies than the foreign exchange crisis, and it is expected that this would have a relation with the construction market before shock of macroeconomics. In addition, it was analyzed that when comparing insolvent companies with normal companies, the recovery speed of normal companies is faster. It is judged that this was affected by a difference of internal business capacity between insolvent companies and normal companies.
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문제 정의
본 논문의 목적은 KMV 모형을 활용하여 거시경제변동 전후 건설기업의 부실화 변동과정과 거시경제변동 후 부실화된 건설기업의 재무건전성이 회복되는 정도를 파악하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 1995년부터 2010년까지 국내 상장기업 중 상장폐지 되었거나, 워크아웃, 화의, 정리 등 각종 부실화 관련 사건이 발생한 20개 기업을 부실기업으로 설정하였고 이러한 사건이 발생하는 않은 20개 기업을 정상기업으로 설정하여 분석에 활용하였다.
특히 건설업종의 경우 거시경제변동과 밀접한 관계를 맺고 있는 바 거시경제 변동 전후 건설업체의 부실화 정도를 파악할 필요가 있으며 또한 특정 사건 이후 건설업체 부실화가 어느 정도 회복되고 있는지를 정량적으로 확인할 수 있는 방안이 필요할 것으로 판단된다. 이러한 관점에서 본 논문에서는 KMV 모형을 활용하여 거시경제변동 전후 건설업체 부실화 정도를 측정하고 이를 분석하고자 한다.
결국 이러한 건설경기의 급격한 악화는 건설업체 부실화로 연결되는 바 거시경제 변동과 건설업체 부실화는 밀접한 관계를 맺고 있을 것으로 판단된다. 이에 따라 건설업체 부실화가 어느 정도인지, 어떠한 변화 과정을 거치고 있는지, 거시경제 변동 이후 부실화 정도가 얼마나 감소하고 있는지를 확인하는 것은 매우 중요한 이슈일 것으로 판단되는 바, 본 연구에서는 KMV 모형을 통한 예상부도확률(EDF)를 산출하여 거시경제 변동 전후 건설업체 부실화 변화과정을 살펴보고자 한다.
이에 따라 KMV 모형을 활용하게 되면 거시경제변동 전후 건설업체의 부실화 과정을 정량적으로 살펴볼 수 있으며 특히, 거시경제변동 이후 부실화된 건설업체의 재무건전성이 얼마나 빠르게 회복되는 지 역시 효과적으로 파악할 수 있을 것으로 판단된다. 이에 따라 본 논문에서 KMV 모형을 통해 산출된 예상부도확률(EDF)을 시간 흐름에 따라 파악하여 거시경제변동 전후 건설업체의 부실화 변동과정을 살펴보고자 한다.
결국 거시경제변동은 건설업체의 부실화에 매우 중요한 영향을 끼치게 됨에 따라 거시경제변동에 따른 건설업체 부실화 변화 과정을 살펴보는 것은 매우 중요한 의미를 가지게 된다. 이와 같은 관점에서 본 연구에서는 KMV 모형을 이용하여 건설업체의 부실화 정도를 거시경제변동 전후 시간 흐름에 따라서 측정하고 이를 분석하는 것을 목적으로 한다. 분석을 위해 본 연구에서는 1995년부터 2010년까지 국내 상장기업 중 상장폐지되었거나, 워크아웃, 화의, 정리 등 각종 부실화 관련 사건이 발생한 20개 기업을 부실기업으로 설정하였고 이러한 사건이 발생하는 않은 20개 기업을 정상기업으로 설정하여 분석에 활용하였다.
정리하면 거시경제변동은 건설업체의 부실화에 심각한 영향을 미칠 수 있으며, 거시경제변동 이후 건설업체의 부실화 정도의 변화과정이 어떻게 이루어지는지를 확인하는 것은 중요한 이슈인 바 본 연구에서는 Merton의 기업부도예측모형에서 확장된 KMV 모형을 이용하여 건설업체의 부실화 정도를 거시경제 변동 전후 시간 흐름에 따라서 측정하고 이를 분석하는 것을 목적으로 한다.
제안 방법
본 연구에서는 거시경제변동 전후의 건설업체 부실화 과정을 살펴보기 위하여 IMF 외환위기 시기와 서브프라임 금융위기 시기를 거시경제변동 시점으로 설정하였으며 IMF 외환위기 이후인 2000년부터 서브프라임 금융위기 이전 시점인 2005년까지를 거시경제변동 이후 건설업체들의 부실화 정도가 회복하는 시기로 설정하여 분석을 수행하였다.
본 연구에서는 예상부도확률을 활용한 부실화 추이를 살펴보기 위한 분석기간을 1995년부터 2010년으로 설정하였다. 실제로 재무제표 자료는 1995년 이전 자료도 확보할 수 있는 업체들이 존재하였지만 분석변수 중 하나인 무위험이자율 변수, 즉 국공채이자율 자료를 1995년 이전에는 확보할 수 없었기 때문에 1995년부터 분석기간으로 설정하였다.
분석을 위해 본 연구에서는 1995년부터 2010년까지 국내 상장기업 중 상장폐지되었거나, 워크아웃, 화의, 정리 등 각종 부실화 관련 사건이 발생한 20개 기업을 부실기업으로 설정하였고 이러한 사건이 발생하는 않은 20개 기업을 정상기업으로 설정하여 분석에 활용하였다. 부실화 정도는 KMV통해 예상부도확률을 산출하여 분석하였으며 필요 변수인 기업자산가치, 기업자산가치 변동성, 만기시점, 자산수익률의 평균값, 채무불이행점 등은 한국상장회사협의회에서 구축한 TS2000 시스템과 통계청 자료를 활용하여 추정 및 산출하였다.
또한, 다른 모형들과 가장 큰 차이점은 기업의 자산가치와 자산가치의 변동성을 추정하여 이를 부도확률 예측에 사용한다는 점이다. 우선 주가 수익률의 변동성을 통해 기업 자산가치의 변동성을 파악하고, 이를 통해 기업의 자산가치가 부채의 총액보다 아래로 떨어질 가능성을 계산한다. 즉 기업에 대한 신용정보가 시장에서 거래되는 주식에 포함되어 있다고 보고 이러한 시장가치를 통해 기업의 신용위험을 평가하는 것으로 기존의 회계자료 및 신용평가기관의 역사적 자료를 통한 등급이동확률에 의존하는 다른 모형과는 매우 다른 접근법이라고 할 수 있다(이은주 2000).
KMV 모형을 통해 예상부도확률(Expected Default Frequency; EDF)를 산출하기 위해서는 기업자산가치, 기업자산가치 변동성, 만기시점, 자산수익률의 평균값, 채무불이행점 등 총 5개의 주요 변수가 필요하다. 이 중 본 연구에서는 1년 단위로 예상부도확률을 예측하였기 때문에 만기시점을 1년으로 설정하였고 자산수익률의 평균값은 총자산수익률(Return on Assets; ROA)의 평균값을 활용하였으며 채무불이행점은 재무제표 상의 비유동부채와 유동부채 자료를 토대로 산출하였다. 즉 만기시점과 자산수익률의 평균값, 채무불이행점은 재무제표 상으로 관찰되는 값으로 산출이 가능하다.
대상 데이터
무위험이자율은 3년 만기 국공채 이자율을 활용하였으며 통계청 자료를 통해 확보하였다. 건설업체 시가총액 및 주가자료는 한국상장회사협의회에서 구축한 TS2000 시스템을 통해 확보하였다.
자산가치와 자산가치 변동성을 추정하기 위하여 건설업체 시가총액, 주가자료, 무위험이자율 자료가 필요하다. 무위험이자율은 3년 만기 국공채 이자율을 활용하였으며 통계청 자료를 통해 확보하였다. 건설업체 시가총액 및 주가자료는 한국상장회사협의회에서 구축한 TS2000 시스템을 통해 확보하였다.
본 연구에서는 다음 표 5와 같이 상장된 건설업체 중 상장폐지가 되거나, 과거 화의, 정리, 워크아웃 신청 등 부실화에 따른 특정 사건이 발생한 기업 중 충분한 시계열 자료 확보가 가능한 20개 기업을 부실기업으로, 그 외 이러한 사건이 발생하지 않은 20개 기업을 정상기업으로 설정하여 분석표본으로 활용하였다.
이와 같은 관점에서 본 연구에서는 KMV 모형을 이용하여 건설업체의 부실화 정도를 거시경제변동 전후 시간 흐름에 따라서 측정하고 이를 분석하는 것을 목적으로 한다. 분석을 위해 본 연구에서는 1995년부터 2010년까지 국내 상장기업 중 상장폐지되었거나, 워크아웃, 화의, 정리 등 각종 부실화 관련 사건이 발생한 20개 기업을 부실기업으로 설정하였고 이러한 사건이 발생하는 않은 20개 기업을 정상기업으로 설정하여 분석에 활용하였다. 부실화 정도는 KMV통해 예상부도확률을 산출하여 분석하였으며 필요 변수인 기업자산가치, 기업자산가치 변동성, 만기시점, 자산수익률의 평균값, 채무불이행점 등은 한국상장회사협의회에서 구축한 TS2000 시스템과 통계청 자료를 활용하여 추정 및 산출하였다.
본 연구에서는 예상부도확률을 활용한 부실화 추이를 살펴보기 위한 분석기간을 1995년부터 2010년으로 설정하였다. 실제로 재무제표 자료는 1995년 이전 자료도 확보할 수 있는 업체들이 존재하였지만 분석변수 중 하나인 무위험이자율 변수, 즉 국공채이자율 자료를 1995년 이전에는 확보할 수 없었기 때문에 1995년부터 분석기간으로 설정하였다.
하지만 기업자산가치와 기업자산가치의 변동성은 KMV 모형에서 제시하고 있는 산출식을 근거로 추정하여야 한다. 이를 위해 기업의 시가총액, 주가자료, 재무상태표 정보, 무위험이자율 데이터가 필요함에 따라 본 연구에서는 이를 확보하기 위해 한국상장회사협의회에서 구축한 TS2000 시스템과 통계청 자료를 이용하였다.
본 논문의 목적은 KMV 모형을 활용하여 거시경제변동 전후 건설기업의 부실화 변동과정과 거시경제변동 후 부실화된 건설기업의 재무건전성이 회복되는 정도를 파악하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 1995년부터 2010년까지 국내 상장기업 중 상장폐지 되었거나, 워크아웃, 화의, 정리 등 각종 부실화 관련 사건이 발생한 20개 기업을 부실기업으로 설정하였고 이러한 사건이 발생하는 않은 20개 기업을 정상기업으로 설정하여 분석에 활용하였다.
이론/모형
)을 추정한다. 추정 방법으로는 Newton-Raphson 방식을 이용한 반복오차법을 사용하였다. 이렇게 산출된 자산가치(VA)와 자산가치의 변동성(σA)의 결과를 평균값으로 나타내면 다음 표 6과 같다.
성능/효과
IMF 외환위기 시점과 서브프라임 금융위기 시점 사이를 살펴보면 정상기업이 부실기업보다 예상부도확률 값이 더 빠르게 낮아짐을 확인할 수 있다. 즉 부실화 정도가 더 빠르게 회복됨을 확인할 수 있다.
즉 부실화 정도가 더 빠르게 회복됨을 확인할 수 있다. IMF 외환위기 이후 건설경기가 활황인 상태에서 정상기업이 부실기업보다 부실화 정도가 더 빠르게 회복된 것으로 보아 정상기업과 부실기업의 차이는 내부 사업역량의 차이가 큰 요소로 작용하는 것으로 판단된다.
하지만 서브프라임 금융위기 전후인 2006년부터 2010년까지는 IMF 외환위기 전후와 마찬가지로 부실기업보다 정상기업의 예상부도확률이 낮았지만 예상부도확률의 차이는 상대적으로 더 크게 나타났다. 또한 IMF 외환위기 시점 직전과 직후의 예상부도확률의 변화정도보다 서브프라임 금융위기 시점 직전과 직후의 변화정도가 더 큰 것으로 나타났다. 이를 종합해보면 상기 표 1과 2에서 확인할 수 있듯이 절대적인 부도업체 수는 IMF 외환위기 시점이 522개사이고 서브프라임 금융위기 시점이 130개사로 IMF 외환위기가 건설업체에게 더 큰 충격을 입힌 것처럼 보일 수 있다.
또한 IMF 외환위기 시점과 서브프라임 금융위기 시점 사이를 살펴보면 정상기업이 부실기업보다 예상부도확률 값이 더 빠르게 낮아짐을 확인할 수 있다. IMF 외환위기 이후 건설경기가 활황인 상태에서 정상기업이 부실기업보다 부실화 정도가 더 빠르게 회복된 것으로 보아 정상기업과 부실기업의 차이는 내부 사업역량의 차이가 큰 요소로 작용하는 것으로 판단된다.
먼저 IMF 외환위기 전후인 1995년부터 1999년까지를 살펴보면 전체적인 관점에서 부실기업보다 정상기업의 예상부도확률이 낮았지만 그 차이는 크게 나타나지 않았다. 하지만 서브프라임 금융위기 전후인 2006년부터 2010년까지는 IMF 외환위기 전후와 마찬가지로 부실기업보다 정상기업의 예상부도확률이 낮았지만 예상부도확률의 차이는 상대적으로 더 크게 나타났다.
분석결과 먼저 서브프라임 금융위기가 상대적으로 IMF 외환위기보다 건설업계에 더 큰 충격을 준 것으로 판단된다. 이는 거시경제 충격 이전의 건설시장 상황과 관계가 있을 것으로 판단된다.
또한 IMF 외환위기 시점 직전과 직후의 예상부도확률의 변화정도보다 서브프라임 금융위기 시점 직전과 직후의 변화정도가 더 큰 것으로 나타났다. 이를 종합해보면 상기 표 1과 2에서 확인할 수 있듯이 절대적인 부도업체 수는 IMF 외환위기 시점이 522개사이고 서브프라임 금융위기 시점이 130개사로 IMF 외환위기가 건설업체에게 더 큰 충격을 입힌 것처럼 보일 수 있다. 하지만 실제로는 거시경제변동 직전과 직후의 예상부도확률의 변화 정도를 살펴보면 서브프라임 금융위기 시점에 더 큰 변화가 나타난 것으로 보아, 상대적으로 서브프라임 금융위기가 IMF 외환위기보다 건설업계에 더 큰 충격을 준 것으로 판단된다.
대한건설협회 통계자료를 기초로 IMF 외환위기 전후와 서브프라임 금융위기 전후 주요건설지표 변동 추이를 살펴보면 다음 표 1과 2와 같다. 표 1과 2에서 확인할 수 있듯이 IMF 외환위기 및 서브프라임 금융위기 시점에서 주요 건설지표가 악화되고 있음을 확인할 수 있다. 특히 IMF 외환위기의 경우에는 건설업체 부실화를 통해 발생하는 건설업체 부도건수가 1998년 522개사로 사상 최대치를 기록하는 등 최악의 상황을 기록하였다.
후속연구
KMV 모형은 또한 예상부도확률을 구하기 위한 과정이 매우 간단하면서도 옵션가격모형을 사용하였기 때문에 이론적으로 기반이 확실하다는 장점을 가지고 있다(최정원 2009). 이에 따라 KMV 모형을 활용하게 되면 거시경제변동 전후 건설업체의 부실화 과정을 정량적으로 살펴볼 수 있으며 특히, 거시경제변동 이후 부실화된 건설업체의 재무건전성이 얼마나 빠르게 회복되는 지 역시 효과적으로 파악할 수 있을 것으로 판단된다. 이에 따라 본 논문에서 KMV 모형을 통해 산출된 예상부도확률(EDF)을 시간 흐름에 따라 파악하여 거시경제변동 전후 건설업체의 부실화 변동과정을 살펴보고자 한다.
IMF 외환위기 이후 건설경기가 활황인 상태에서 정상기업이 부실기업보다 부실화 정도가 더 빠르게 회복된 것으로 보아 정상기업과 부실기업의 차이는 내부 사업역량의 차이가 큰 요소로 작용하는 것으로 판단된다. 이와 같이 KMV 모형을 활용하여 건설업체의 부실화 정도를 시간 흐름에 따라 측정함으로서 각 시기별 부실화의 속성을 유추할 수 있으며, 나아가 각 개별기업들의 부실화 변화과정도 확인할 수 있기 때문에 투자자들에게는 효율적인 투자지표로, 리스크 매니지 먼트 관점에서 기업 내 의사결정자에게는 효과적인 성과측정 지표로 활용이 가능할 것으로 판단된다. 향후에는 이와 같이 시간 흐름에 따라 산출되는 예상부도확률을 부실화 변수로 설정하여 직접적으로 건설경기지표들과의 관계성을 확인하는 연구가 진행될 필요가 있을 것으로 판단된다.
특히 건설업종의 경우 거시경제변동과 밀접한 관계를 맺고 있는 바 거시경제 변동 전후 건설업체의 부실화 정도를 파악할 필요가 있으며 또한 특정 사건 이후 건설업체 부실화가 어느 정도 회복되고 있는지를 정량적으로 확인할 수 있는 방안이 필요할 것으로 판단된다. 이러한 관점에서 본 논문에서는 KMV 모형을 활용하여 거시경제변동 전후 건설업체 부실화 정도를 측정하고 이를 분석하고자 한다.
이와 같이 KMV 모형을 활용하여 건설업체의 부실화 정도를 시간 흐름에 따라 측정함으로서 각 시기별 부실화의 속성을 유추할 수 있으며, 나아가 각 개별기업들의 부실화 변화과정도 확인할 수 있기 때문에 투자자들에게는 효율적인 투자지표로, 리스크 매니지 먼트 관점에서 기업 내 의사결정자에게는 효과적인 성과측정 지표로 활용이 가능할 것으로 판단된다. 향후에는 이와 같이 시간 흐름에 따라 산출되는 예상부도확률을 부실화 변수로 설정하여 직접적으로 건설경기지표들과의 관계성을 확인하는 연구가 진행될 필요가 있을 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
IMF 외환위기로 인한 건설업체 부도건수는 몇건인가?
표 1과 2에서 확인할 수 있듯이 IMF 외환위기 및 서브프라임 금융위기 시점에서 주요 건설지표가 악화되고 있음을 확인할 수 있다. 특히 IMF 외환위기의 경우에는 건설업체 부실화를 통해 발생하는 건설업체 부도건수가 1998년 522개사로 사상 최대치를 기록하는 등 최악의 상황을 기록하였다.
거시경제변동 과정 하에서 국내 건설경기에 가장 큰 영향을 미친 사건은 무엇인가?
거시경제는 시시각각 변하면서 국내 건설경기에 영향을 주게 된다. 이러한 거시경제변동 과정 하에서 국내 건설경기에 가장 큰 영향을 미친 사건은 IMF 외환위기와 최근 서브프라임 금융위기라고 할 수 있다. 대한건설협회 통계자료를 기초로 IMF 외환위기 전후와 서브프라임 금융위기 전후 주요건설지표 변동 추이를 살펴보면 다음 표 1과 2와 같다.
IMF 외환위기와 최근 서브프라임 금융위기로 인해 주요 건설지표가 악화되는 이유는 무엇인가?
이와 같은 현상은 거시경제 충격에 의하여 실물경기 장기 침체가 발생하게 된 데 기인한 것으로 판단된다. 즉 내수경기에 적지 않은 영향을 받는 건설경기 역시 소비 심리 악화에 따라 주택 수요 및 건설투자심리가 악화된 것이다.
참고문헌 (14)
강미(2009), "Cox의 비례위험모형을 이용한 중소건설기업의 생존요인분석", 목원대학교 석사학위논문
김수열.황욱선.김용수 (2011), "공동주택 PF ABCP의 문제점 분석 및 개선방안에 관한 연구", 한국건설관리학회 논문집, 제12권, 제2호, pp.133-142.
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