선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서는 건설업체 경영상태와 국내외건설사업 구조간의 동태성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 건설업체 경영상태를 대리할 수 있는 변수를 먼저 선정하여야 한다.
- 본 논문에서는 국내외 수주동향과 건설업체 부실화 간의동태적 관계성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 분석결과, 국내외 건설시장 진출상황이 양호하게 되면 선험적으로 판단하는 것과 마찬가지로 건설업체 부실화 정도 역시 양호해지는 것으로 나타났다.
- 본 논문은 이와 같이 현재 국내건설시장과 해외건설시장간의 관계를 정량적으로 규명함으로써 국내 건설업체 사업전략의 문제점을 지적하는 토대를 마련했다는 점에서 의의를 가지고 있다.
- 이러한 관점에서 본 논문에서는 국내외수주동향이 건설업체 부실화에 어떠한 영향을 미치는지, 또한 건설업체 부실화 정도의 변동과정이 국내외수주동향에 영향을 미치는 지를 살펴봄으로서 최근 건설업체 수주동향 움직임을 실증분석해보고자 한다.
- 이에 따라 건설업체의 국내외건설시장 수주동향과 국내 건설업체 부실화 간에는 밀접한 동태적 관계성이 존재하는 것으로 판단되는 바, 본 연구에서는 이를 실증분석하는 것을 목적으로 하였다.
- 하지만 건설업체 경영상태 변화와 다양한 경제변수와의 동태성을 분석한 문헌은 상대적으로 부족한 것으로 확인되었다. 이에 본 연구에서는 KMV 모형을 활용하여 예상부도확률(EDF)를 산출한 후 국내외건설시장 대리변수들과의 동태적 관계성을 벡터오차수정모형 (VECM)을 통해 분석하는 것을 목적으로 하였다.
- 이에 따라 보다 더 정확한 분석을 수행하기 위하여 횡단면 분석과 시계열 분석을 종합적으로 할 수 있는 패널분석을 수행할 필요가 있을 것으로 판단된다. 이에 향후 연구에서는 패널분석을 통해 좀 더 국내외 수주동향과 건설업체 부실화 간의 관계성을 종합적으로 분석하고자 한다.
- 2006). 즉 본 연구에서는 충격반응분석을 통하여 국내외건설수주액과 예상부도확률 간의 동태성을 살펴보고자 한다.
제안 방법
- 국내외건설사업구조 변화와 건설업체 경영상태 간의 관계성을 살펴보기 위해 본 연구에서는 건설업체 경영상태의 대리변수로 기업 부실화 정도를 나타내는 예상부도확률을 활용하였다. 또한 국내외건설시장을 대리하는 변수로는 국내건설수주액과 해외건설수주액을 활용하였다.
- 또한 예상부도확률(EDF)을 산출하기 위하여 한국상장회사협의회에서 구축한 TS2000, 통계청 자료를 이용하였다. 또한 국내외건설사업구조 변화를 살펴보기 위하여 본 연구에서는 국내건설수주액과 해외건설수주액을 분석변수로 활용하였다. 이들 변수들은 통계청 및 해외건설협회 자료를 이용하였다.
- 이들 변수들은 통계청 및 해외건설협회 자료를 이용하였다. 또한본 연구의 분석기간은 2001년 1분기부터 2010년 4분기까지로 설정하였다. 이렇게 획득한 시계열변수들을 이용하여 변수들 간의 동태성을 파악하기 위하여 본 연구에서는 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하였다.
- 마지막으로 본 논문에서는 국내외건설사업 수주동향을 직접적으로 나타낼 수 있는 국내외 수주량을 변수와 KMV 모형을 활용한 건설업체들의 예상부도확률 평균값을 이용하여 벡터오차수정모형을 구성하였다. 이를 통해 기본적인 국내 외 수주동향과 건설업체 부실화간의 동태성을 분석하였지만 실제로 예상부도확률과 수주량은 각 건설업체마다 상이하다.
- 이에 따라 모형의 간결성을 확보하기 위해서 시차가 작은 쪽을 선택한다(Lee 2007). 본 논문에서는 다음 Table 6과 같이 적정시차 검정을 수행하였으며, SIC 기준 적정시차를 1로 선정하여 분석을 수행하였다.
- 이와 같은 경우 불안정 시계열 사이에 공적분 관계가 존재한다고 정의하며 만약 공적분 관계가 존재한다면 벡터오차수정모형(VECM)을 활용하여 분석을 수행하여야 한다(Cho 2007). 본 논문에서는 다음 Table 8과 같이 공적분 검정을 수행한 결과 실제로 수준변수들 간에 공적분이 존재하는 것으로 나타남에 따라 벡터오차수정모형(VECM)을 활용하여 분석을 수행하였다.
- 본 논문에서는 벡터오차수정모형 구성 시 국내외 수주액과 예상부도확률을 분석변수로 활용하였다. 하지만 경제현상은 외부시장여건, 기타 다른 경영변수 등 다양한 변수들의 조합에 의해 발생되기 때문에 이러한 변수들과의 관계성도 추가적으로 분석할 필요가 있을 것으로 판단된다.
- 본 논문에서는 상기에서 수행한 변수들의 기본적 검정을 기초로 하여 벡터오차수정모형(VECM)을 구성하여 충격반응분석을 수행하였다. 충격반응분석은 모형 내 변수에 1 표준편차의 충격을 가했을 때 변수 자체 및 다른 변수들이 일정 시간동안 변동하는 결과를 확인함으로써 변수 간의 상호 연관관계와 파급효과를 분석한다(Ahn et al.
- 또한 국내건설수주액은 통계청에서, 해외건설수주액은 해외건설협회 통계자료에서 획득하였다. 본 논문의 분석기간은 2001년 1분기부터 2010년 4분기까지이며 분기별 자료를 통해 분석을 수행하였다.
- 본 논문에서는 실제로 공적분 검정을 수행해 본 결과 시계열 변수 간에 공적분 관계가 성립함을 확인하였다. 이에 따라 벡터오차수정모형(VECM)을 활용하여 변수들 간의 관계성을 분석하였다.
- 이에 따라 KMV 모형을 통해 도출된 예상부도확률(EDF)은 시간 흐름에 따른 기업 부실화를 나타내는 지표로서 활용가능하게 된다. 이에 본 연구에서는 예상부도확률(EDF)을 건설업체 부실화의 대리변수로 활용하였다.
- 이와 같은 일련의 추정과정을 분석표본인 각 건설업체 자료에 적용하여 개별 건설업체의 시점별 예상부도확률(EDF)를 산출한 후 이를 다음 Table 3과 같이 각 시점별로 평균하여 건설업체 경영상태 시계열변수 자료로 활용하였다.
- 예상부도확률(EDF)을 산출하기 위해서 본 연구에서는 시공능력평가순위 50위권 내 상장된 업체 중 분석기간 동안의 재무자료가 존재하는 32개 업체의 주가정보 및 재무제표를 활용하였다. 즉 32개 업체의 분기별 예상부도확률을 산출하고 이들을 평균하여 건설업체의 경영상태 흐름을 시계열변수화하였다. 또한 예상부도확률(EDF)을 산출하기 위하여 한국상장회사협의회에서 구축한 TS2000, 통계청 자료를 이용하였다.
- 이렇게 획득한 시계열변수들을 이용하여 변수들 간의 동태성을 파악하기 위하여 본 연구에서는 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하였다. 즉 벡터오차수정모형(VECM)을 구성한 후 충격반응분석을 수행하여 건설업체의 국내외수주동향과 건설업체 부실화 간의 동태성을 실증분석하였다.
대상 데이터
- 예상부도확률은 상기 3장에서 확인할 수 있듯이 KMV 모형을 통해 산출하였다. 또한 국내건설수주액은 통계청에서, 해외건설수주액은 해외건설협회 통계자료에서 획득하였다. 본 논문의 분석기간은 2001년 1분기부터 2010년 4분기까지이며 분기별 자료를 통해 분석을 수행하였다.
- 즉 32개 업체의 분기별 예상부도확률을 산출하고 이들을 평균하여 건설업체의 경영상태 흐름을 시계열변수화하였다. 또한 예상부도확률(EDF)을 산출하기 위하여 한국상장회사협의회에서 구축한 TS2000, 통계청 자료를 이용하였다. 또한 국내외건설사업구조 변화를 살펴보기 위하여 본 연구에서는 국내건설수주액과 해외건설수주액을 분석변수로 활용하였다.
- 본 논문에서는 예상부도확률(EDF)을 산출하기 위해 상기 Table 2와 같이 2011년도 시공능력평가순위 50위권 내에서 현재 주식시장에 상장되어 있으며, 분석기간인 2001년 1분기부터 2010년 4분기까지의 재무자료 및 주가자료를 확보할 수 있는 32개 건설업체를 분석표본으로 선정하였다.
- 예상부도확률(EDF)은 KMV 모형을 통해 산출하는 것으로 기업의 부실화 정도를 측정한 것이다. 예상부도확률(EDF)을 산출하기 위해서 본 연구에서는 시공능력평가순위 50위권 내 상장된 업체 중 분석기간 동안의 재무자료가 존재하는 32개 업체의 주가정보 및 재무제표를 활용하였다. 즉 32개 업체의 분기별 예상부도확률을 산출하고 이들을 평균하여 건설업체의 경영상태 흐름을 시계열변수화하였다.
- 또한 국내외건설사업구조 변화를 살펴보기 위하여 본 연구에서는 국내건설수주액과 해외건설수주액을 분석변수로 활용하였다. 이들 변수들은 통계청 및 해외건설협회 자료를 이용하였다. 또한본 연구의 분석기간은 2001년 1분기부터 2010년 4분기까지로 설정하였다.
데이터처리
- Granger 인과관계 검정을 하는 이유는 벡터자기회귀(VAR) 모형의 경우 내생변수의 인과관계에 따른 배열순서에 따라 분석결과가 예민하게 변화하고 상이한 분석 결과가 도출되기 때문이다(Yang 2009). 본 논문에서 시차 1을 기준으로 Table 7과 같이 Granger 인과관계 검정을 수행하여 국내건설수주액, 예상부도확률, 해외건설수주액 순으로 인과관계를 도출하였으며 이를 기초로 벡터오차수정모형(VECM)을 설정하였다.
이론/모형
- 불안정한 시계열 자료의 경우 단위근을 포함하기 때문에 이를 검정하는 것이 단위근 검정이다(Kim 2007). 본 논문에서는 대표적인 단위근 검정방법인 ADF(Augmented Dickey- Fuller)검정법을 활용하여 변수들의 안정성을 검정하였다.
- 본 연구에서는 건설업체 경영상태 변수로 KMV 모형을 통해 산출할 수 있는 예상부도확률(EDF)을 활용하였다.
- 이를 위해 건설업체 경영상태를 대리할 수 있는 변수를 먼저 선정하여야 한다. 본 연구에서는 건설업체 경영상태를 나타내는 변수로 예상부도확률(EDF)를 활용하였다. 예상부도확률(EDF)은 KMV 모형을 통해 산출하는 것으로 기업의 부실화 정도를 측정한 것이다.
- 따라서 시계열 자료를 이용한 경제변수 간의 관계분석에 있어서는 안정성이 검증되어야 하며 이를 위해 단위근 검정을 수행하여야 한다. 본 연구에서는 주가와 지역별 부동산 가격 시계열 변수들의 안정성을 확인하기 위하여 다음 표 5와 같이 단위근 검정을 수행하였으며 대표적인 검정방법인 ADF(Augmented Dickey- Fuller) 검정법을 활용하였다. 단위근 검정결과 수준변수들에서는 해외건설수주액을 제외하고는 유의수준 5%에서 모두 단위근이 존재하는 것으로 나타났다.
- 또한 국내외건설시장을 대리하는 변수로는 국내건설수주액과 해외건설수주액을 활용하였다. 예상부도확률은 상기 3장에서 확인할 수 있듯이 KMV 모형을 통해 산출하였다. 또한 국내건설수주액은 통계청에서, 해외건설수주액은 해외건설협회 통계자료에서 획득하였다.
- 추정방법은 Newton -Raphson 방식을 이용한 반복오차법에 적용하였다. 이 때 필요한 변수들인 무위험이자율은 통계청 자료에서 주가정보 및 재무정보들은 한국상장회사협의회에서 구축한 TS2000을 통해 확보하였다. 이 후 채무불이행점(DP)를 eq (5)를 통해 산출하여야 한다.
- 또한본 연구의 분석기간은 2001년 1분기부터 2010년 4분기까지로 설정하였다. 이렇게 획득한 시계열변수들을 이용하여 변수들 간의 동태성을 파악하기 위하여 본 연구에서는 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하였다. 즉 벡터오차수정모형(VECM)을 구성한 후 충격반응분석을 수행하여 건설업체의 국내외수주동향과 건설업체 부실화 간의 동태성을 실증분석하였다.
- )을 eq (1)에서 eq (4)를 활용하여 산출하여야 한다. 추정방법은 Newton -Raphson 방식을 이용한 반복오차법에 적용하였다. 이 때 필요한 변수들인 무위험이자율은 통계청 자료에서 주가정보 및 재무정보들은 한국상장회사협의회에서 구축한 TS2000을 통해 확보하였다.
성능/효과
- 2, Table 9와 같다. 먼저 그림 2-(a)에서 확인할 수 있듯이 예상부도확률 자체 및 국내외건설수주액 충격에 대하여 예상부도확률의 변동과정을 살펴보면 예상 부도확률 자체충격에 대하여 예상부도확률은 초기에 양(+)의 방향으로 약 0.056%의 변동을 나타냈으며 이 후 변동 정도는 일정 수준에서 지속적으로 유지되는 것으로 나타났다. 반면 국내외건설수주액 충격에 대하여 예상부도확률은 음(-)의 방향으로 변동하는 것으로 나타났다.
- 002% 변동하는 것으로 나타났다. 국내건설수주액 충격에 대하여 예상부도확률은 1분기에 음(-)의 방향으로 약 0.013% 변동한 이후 마찬가지로 변동폭의 증감이 발생하였으며 최종 10분기에는 약 0.008% 변동하는 것으로 나타났다. 다음으로 Fig.
- 다음으로 예상부도확률 충격에 대하여 국내외건설수주액의 변동과정을 살펴보면 예상부도확률 충격에 대하여 해외건설수주액은 양(+)의 변동을 나타내는 반면, 국내건설수주액은 음(-)의 변동을 나타내는 것으로 확인되었다. 즉 건설업체 경영상태가 악화되게 되면 해외건설시장 진출 비중은 높아지는 반면 국내건설시장 진출 비중은 상대적으로 낮아지게 됨을 확인할 수 있다.
- 본 연구에서는 주가와 지역별 부동산 가격 시계열 변수들의 안정성을 확인하기 위하여 다음 표 5와 같이 단위근 검정을 수행하였으며 대표적인 검정방법인 ADF(Augmented Dickey- Fuller) 검정법을 활용하였다. 단위근 검정결과 수준변수들에서는 해외건설수주액을 제외하고는 유의수준 5%에서 모두 단위근이 존재하는 것으로 나타났다. 하지만 1차차분을 했을 경우에는 5% 유의수준에서 모든 변수들이 단위근을 가지지 않는 것으로 나타났다.
- 이와 같은 결과는 해외건설시장 진출 규모가 점차 증가하고 있지만 아직까지 국내 건설업체 사업포트폴리오의 주요 비중을 차지하고 있는 것은 국내건설사업임에 기인하는 것으로 판단된다. 또한 건설업체경영상태가 악화되게 되면 해외건설시장 진출 비중은 높아지는 반면 국내건설시장 진출 비중은 상대적으로 낮아지게 됨을 확인할 수 있다. 즉 국내건설시장 진출비중이 높은 국내 건설업체 사업포트폴리오 특성 상 건설업체 경영상태가 악화되게 되면 해외건설시장 진출이 보다 더 적극적으로 이루어짐을 확인할 수 있다.
- 056%의 변동을 나타냈으며 이 후 변동 정도는 일정 수준에서 지속적으로 유지되는 것으로 나타났다. 반면 국내외건설수주액 충격에 대하여 예상부도확률은 음(-)의 방향으로 변동하는 것으로 나타났다. 즉 해외건설수주액 충격에 대하여 예상부도확률은 2분기까지 음(-)의 방향으로 약 0.
- 하지만 불안정한 시계열 자료 간에 공적분 관계가 존재하게 되면 불안정한 시계열 변수들 간에 장기 균형관계가 성립하기 때문에 불안정한 시계열을 안정된 시계열로 차분할 필요없이 벡터오차수정모형(VECM; Vector Error Correction Model)을 통해 분석을 수행하여야 한다 (Park 2007). 본 논문에서는 실제로 공적분 검정을 수행해 본 결과 시계열 변수 간에 공적분 관계가 성립함을 확인하였다. 이에 따라 벡터오차수정모형(VECM)을 활용하여 변수들 간의 관계성을 분석하였다.
- 본 논문에서는 국내외 수주동향과 건설업체 부실화 간의동태적 관계성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 분석결과, 국내외 건설시장 진출상황이 양호하게 되면 선험적으로 판단하는 것과 마찬가지로 건설업체 부실화 정도 역시 양호해지는 것으로 나타났다. 하지만 그 변동정도에는 차이가 발생했다.
- 선행연구들을 살펴보면 건설업체 경영상태 악화가 단지 건설업체에 국한된 문제가 아니라 관련된 다양한 이해관계자들에게 심각한 영향을 미칠 수 있음을 언급하고 있었다. 이에 따라 건설업체 경영상태 부실화, 특히 건설업체 도산에 관련된 연구가 매우 중요한 이슈임에 따라 건설업체 도산이 발생하는 원인을 분석하는 문헌에서부터 건설업체 도산가능성을 예측하는 문헌까지 다양한 문헌이 존재 하는 것으로 나타났다. 특히 건설업체 도산예측모형에 관련된 연구들을 살펴보면 다변량 판별분석이나 생존예측모형을 주로 활용하여 분석을 수행하고 있었다.
- 다음으로 예상부도확률 충격에 대하여 국내외건설수주액의 변동과정을 살펴보면 예상부도확률 충격에 대하여 해외건설수주액은 양(+)의 변동을 나타내는 반면, 국내건설수주액은 음(-)의 변동을 나타내는 것으로 확인되었다. 즉 건설업체 경영상태가 악화되게 되면 해외건설시장 진출 비중은 높아지는 반면 국내건설시장 진출 비중은 상대적으로 낮아지게 됨을 확인할 수 있다. 즉 건설업체의 경영상태가 악화되게 되면 개별 건설시장의 진출 형태는 달라지는 것으로 사료된다.
- 하지만 그 변동정도에는 차이가 발생했다. 즉 국내건설수주액 충격에 대한 예상부도확률의 변동폭이 해외건설수주액 충격보다 더 큰 것으로 보아, 건설업체 경영상태는 국내건설시장 상황에 더 민감하게 반응하는 것으로 판단된다. 이와 같은 결과는 해외건설시장 진출 규모가 점차 증가하고 있지만 아직까지 국내 건설업체 사업포트폴리오의 주요 비중을 차지하고 있는 것은 국내건설사업임에 기인하는 것으로 판단된다.
- 하지만 그 변동정도에는 차이가 발생했다. 즉 국내건설수주액 충격에 대한 예상부도확률의 변동폭이 해외건설수주액 충격보다 더 큰 것으로 보아, 건설업체 부실화 정도는 국내건설시장 상황에 더 민감하게 반응하는 것으로 판단된다. 이와 같은 결과는 해외건설시장 진출 규모가 점차 증가하고 있지만 아직까지 국내 건설업체 사업포트폴리오의 주요 비중을 차지하고 있는 것은 국내건설사업임에 기인하는 것으로 판단된다.
- 반면 국내외건설수주액 충격에 대하여 예상부도확률은 음(-)의 방향으로 변동하는 것으로 나타났다. 즉 해외건설수주액 충격에 대하여 예상부도확률은 2분기까지 음(-)의 방향으로 약 0.003% 변동한 이후 변동폭의 증감이 발생하였으며 최종 10분기에는 약 0.002% 변동하는 것으로 나타났다. 국내건설수주액 충격에 대하여 예상부도확률은 1분기에 음(-)의 방향으로 약 0.
- 충격반응분석 결과를 살펴보면 먼저 국내외건설수주액 충격에 대하여 예상부도확률이 모두 음(-)의 변동을 나타내는 것으로 보아, 국내외 건설시장 진출상황이 양호하게 되면 선험적으로 판단하는 것과 마찬가지로 건설업체 경영상태 역시 양호해지는 것으로 나타났다. 하지만 그 변동정도에는 차이가 발생했다.
후속연구
- 또한 해외건설시장은 건축, 토목, 플랜트 등 다양함에 따라 이를 고려한 분석도 필요할 것으로 판단된다.
- 기본적으로 국내시장이 침체되면 해외시장으로 진출하는 것이 타당한 전략일 수 있지만 국내시장 침체에 따른 문제점을 해결하기 위하여 해외시장으로 진출하게 되면, 체계적인 해외사업전략을 구상하여 효과적인 수주영업활동을 하기 힘들 것으로 판단된다. 이러한 관점에서 한 시장이 침체했을 경우를 대비할 수 있도록 국내외 사업 포트폴리오를 효과적으로 분산화할 필요가 있을 것으로 사료된다.
- 이를 통해 기본적인 국내 외 수주동향과 건설업체 부실화간의 동태성을 분석하였지만 실제로 예상부도확률과 수주량은 각 건설업체마다 상이하다. 이에 따라 보다 더 정확한 분석을 수행하기 위하여 횡단면 분석과 시계열 분석을 종합적으로 할 수 있는 패널분석을 수행할 필요가 있을 것으로 판단된다. 이에 향후 연구에서는 패널분석을 통해 좀 더 국내외 수주동향과 건설업체 부실화 간의 관계성을 종합적으로 분석하고자 한다.
- 즉 KMV 모형은 기업의 경영상태 부실화 과정을 살펴봄으로서 신용평가 및 투자의사결정에 효과적으로 활용할 수 있는 모형이다. 이에 따라 실제로 다양한 경제변수와의 동태성을 파악하는 데 있어서 KMV 모형을 통한 예상부도확률(EDF)를 활용하는 것이 효과적일 것으로 판단된다.
- 하지만 2008년도 서브프라임 금융위기 시기부터 점차 건설업체 경영상태가 악화되었으며, 이후 이러한 건설업체 경영상태가 2001년도부터 2008년도와 같이 EDF가 낮아지지 않는 것으로 확인된다. 즉 일반적인 시장상황을 통해 선험적으로 인식하고 있는 건설업체 경영상태 변화가 예상부도확률의 변화과정에 부합한다는 것을 확인할 수 있는 바 예상부도확률을 건설업체 경영상태 변화의 대리변수로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
- 본 논문에서는 벡터오차수정모형 구성 시 국내외 수주액과 예상부도확률을 분석변수로 활용하였다. 하지만 경제현상은 외부시장여건, 기타 다른 경영변수 등 다양한 변수들의 조합에 의해 발생되기 때문에 이러한 변수들과의 관계성도 추가적으로 분석할 필요가 있을 것으로 판단된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.