발간년도 : [2012]
| 논문정보 |
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| 논문명(한글) |
[7권 4호] SVM 전처리기를 활용한 코스닥기업 도산예측 성능 향상 |
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| 논문투고자 |
강부식, 조준희 |
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| 논문내용 |
기업 도산은 다양한 이해관계자에게 사회 경제적으로 큰 손실을 주게 된다. 따라서 기업 도산 및 부실화를 사전에 예측할 수 있다면 이에 대한 대비를 하거나 기업 부도 요인을 사전 제거함에 따라 기업 도산에 대한 손실을 최소화하는 것이 가능할 것이다. 기업의 도산을 예측하기 위한 다양한 통계적 모형 및 데이터 마이닝 모형이 제시되고 있다. 기업 도산 예측 모형의 주요 이슈 중 하나는 예측력을 높이는 것이다. 이 논문은 기업 도산예측에 주로 사용되며 예측성능이 비교적 높은 로짓모형, 의사결정나무모형, 신경망모형, SVM모형에 대해서 살펴본다. 표본기업은 코스닥기업 중 도산 및 정상기업으로 각각 49개 기업을 선정하였고, 설명변수로는 통계적으로 유의미한 9개의 재무변수를 이용하고, 5년간의 재무변수 자료를 사용하였다. SVM모형을 전처리기를 사용한 경우 다양한 분류모형의 도산예측 성능을 크게 높일 수 있음을 실험결과로 보이고 있다. |
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| 첨부논문 |
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