초록 ▼

목적
현재 병원의 도산율은 심각하게 높은 상태이고, 환경의 변화 없이 병원이 계속적으로 설립되는 한, 병원 도산의 증가추세는 계속될 전망이어서, 병원에 대한 도산 예측모형의 수립은 매우 중요함. 그런데 로짓모형과 같이 특정 시점의 자료만을 대상으로 하는 현황적 연구의 분석기법을 사용하는 예측방법들은 매년 변화하는 병원의 내적 및 외적 환경을 충분히 반영하지 못함. 예컨대, 병원의 부실화를 판단할 때, 연도에 따라 변동이 크게 나타나는 재무지표를 가지고 각 연도별로 도산을 예측하는 것은 병원의 부실정도를 잘못 판단할 위험이 있음

목적
현재 병원의 도산율은 심각하게 높은 상태이고, 환경의 변화 없이 병원이 계속적으로 설립되는 한, 병원 도산의 증가추세는 계속될 전망이어서, 병원에 대한 도산 예측모형의 수립은 매우 중요함. 그런데 로짓모형과 같이 특정 시점의 자료만을 대상으로 하는 현황적 연구의 분석기법을 사용하는 예측방법들은 매년 변화하는 병원의 내적 및 외적 환경을 충분히 반영하지 못함. 예컨대, 병원의 부실화를 판단할 때, 연도에 따라 변동이 크게 나타나는 재무지표를 가지고 각 연도별로 도산을 예측하는 것은 병원의 부실정도를 잘못 판단할 위험이 있음. 본 연구과제의 목적은 다음과 같음
- 매년 바뀌는 내적, 외적 환경변화에 따른 병원의 도산을 설명하고 예측하기 위해 생존분석에서 개발되고 있는 비례위험모형의 일반형태를 적용하여 병원도산예측모형을 개발하여 제시
- 최근 수년간 수집되고 있는 병원경영실적에 관련된 자료를 근거로 개발된 병원도산예측모형을 적용하여 기존에 적용되고 있는 모형(로짓분석, 판별분석, 트리분석, 신경망분석)과 비교 분석
- 적용된 예측모형으로 우량에서 도산으로의 진행에 대한 확률적이고 통계적인 해석을 시도
- 분석 프로그램의 개발
연구방법 : 다음 6단계로 진행하였음
(1) 모형의 설정(연구분석 모형(틀) 및 통계모형 설정)
(2) 분석대상 자료의 확보
(3) 모형의 적용을 위한 분석 알고리즘의 개발
(4) 분석 프로그램의 개발
(5) 병원도산 자료의 분석결과 제시
(6) 병원 도산 예측 프로그램의 활용 방안 마련
연구결과
HGLM은 반복측정에 따른 상관관계 및 병원간 이질성을 고려한 모형으로 연도별로 누적된 경영정보의 변화를 활용하게 해 줌. 다시 말해서, 기존의 다변량 판별분석, 로짓모형에서는 설명변수의 효과만을 고려하지만, HGLM은 병원간 이질성과 함께 연도효과를 동시에 추론할 수 있음. 따라서, 본 연구에서는 연단위로 수년동안 반복측정된 병원의 경영실적자료에 새로운 베르누이-감마 HGLM을 적용하여 병원 도산의 예측모형으로 제시함. 1995년부터 2001년까지의 경영실적 정보를 고려할 때 병원의 도산을 예측하는 유의한 설명변수는 고정비율과 총자본회전기간인 것으로 판명되었고, 병원간 이질성도 존재하는 것으로 나타남. 더욱이 기존 로짓모형 적합결과와 비교하여 HGLM의 예측력이 우월한 것으로 사료됨

Abstract ▼

Objective
The hospital bankruptcy rate is increasing, therefore it is very important to predict the bankruptcy using the existing hospital management information. The hospital bankruptcy is often measured in year intervals, called grouped duration data, not by the continuous time elapsed to the b

Objective
The hospital bankruptcy rate is increasing, therefore it is very important to predict the bankruptcy using the existing hospital management information. The hospital bankruptcy is often measured in year intervals, called grouped duration data, not by the continuous time elapsed to the bankruptcy. This study introduces a hierarchical generalized linear model(HGLM) for analysis of hospital bankruptcy data. The hazard function for each hospital may be influenced by unobservable latent variables, and these unknown variables are usually termed as random effects or frailties which explain correlations among repeated measures of the same hospital and describe individual heterogeneities of hospitals. Practically, the data of twenty bankrupt and sixty profitable hospitals were collected for five years, and were fitted to HGLM.
Method : The following 6 schedules were completed
(1) Establishment of Statistical Model for Hospital Bankruptcy
(2) Collection of Data for Analysis
(3) Development of Algorithm for Analysis of HGLM
(4) Development of Program
(5) Reporting Result of Analysis for Hoptial Bankruptcy Data
(6) Suggestion of Application for Analysis Results
Result
The results were compared with those of the logit model. While the logit model resulted only in the effects of explanatory variables on the bankruptcy status at specific period, the HGLM showed variables with significant effects over all observed years. It is concluded that the HGLM with a fixed ratio and a period of total asset turnrounds was justified, and could find significant within and between hospital variations.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 4
• 목차 ... 5
• 연구개발사업 최종보고서 요약문 ... 6
• Project Summery ... 7
• 총괄연구개발과제 연구결과 ... 8
• 1. 총괄연구개발과제의 최종 연구개발 목표 ... 8
• 2. 총괄연구개발과제의 최종 연구개발 내용 및 결과 ... 11
• 3. 총괄연구개발과제의 연구결과 고찰 및 결론 ... 23
• 4. 총괄연구개발과제의 연구성과 및 목표달성도 ... 24
• 5. 총괄연구개발과제의 활용계획 ... 26
• 6. 참고문헌 ... 27