현금흐름패턴 기업수명주기를 고려한 부실예측모형 연구

(상장 중소기업과 비상장 외감중소기업 비교 중심)

최소한 연구 개요, 사용 방법, 재현 방법 정도

팀 구성

• 연구기간 : 2023.11.13(月) ~ 12.15(金)
• 팀 이름 : 진도개-Ⅱ (기업의 부실을 조기에 경보)
• 구성원 및 역할
  • 강주희
    • (주)모델링 및 피쳐셀렉션
    • (부)데이터 수집
  • 위재욱
    • (주)데이터 수집 및 전처리
    • (부)피쳐셀렉션
  • 한정윤
    • (주)데이터 수집 및 전처리
    • (부)모델링
  • 이수연(리더)
    • 총괄, 지원, 자료작성

연구방법

• Dickinson(2011)의 현금흐름패턴을 활용한 네가지 기업수명주기를 고려하여 외감중소기업의 재무적, 비재무적 지표로 부실예측모형을 연구
• 기업수명주기는 더미변수로 활용
• (1) 상장중소기업, (2) 비상장 외감중소기업, (3) 전체 외감중소기업(1번+2번)으로 3가지 데이터셋을 구성
• 데이터셋 별로 피쳐셀렉션
• 머신러닝기법 활용 부실예측 모형을 연구

workflow

1. 데이터 수집(from TS200, 2012~2022년 회계데이터)
2. 부실여부(이자보상배율, 영업현금흐름 및 감사의견에 따라) 및 수명주기(by 기업수명주기) 라벨링
3. 데이터 분할
4. 데이터 결측치 처리(평균값으로 대체) 및 이상치 처리(1% Winsorizing)
5. 리샘플링(쌍대표본방식 VS SMOTE)
6. 스케일링(minmax, standard)
7. 피쳐셀렉션
8. 모델링 및 하이퍼 파라미터 조정
9. 교차검증 및 성능평가
10. 강겅성평가
11. 결론 및 insight

사용모델

Logistic regression, RandomForest, Boosting, Bagging, LightGBM, XGboost, AdaBoost, Suport Vector Machine_linear & RBF

결론 Insight

1. 의의

• 기업수명주기 중 도입기와 쇠퇴기에 부도 위험이 높으며, 범주별 재무특성을 점수화 했을때 성장기와 성숙기에 비해 낮은 결과를 보였다.
• 외감중소기업은 재무지표의 현금유동성 측면이 중요하며, 특히 비상장외감중소기업에서는 현금흐름 지표가 부실예측에 중요한 요소이다.
• 상장중소기업의 부실위험 예측은 비상장기업과 구분하면 예측성능이 향상된다.

2. 한계점

• 기업수명주기 중 쇄신기 기업을 제외하여 최초 기업 데이터 규모에서 약 50%의 기업 데이터 활용에 제한이 있다.
• 모델의 성능은 높은 편이지만 수명주기별 평가결과는 도입기와 쇠퇴기의 성능이 저조하였다. 추후 연구는 수명주기별 피쳐셀렉션과 모델링이 필요하다.
• 설명력이 높은 로지스틱 회귀분석을 통해 회귀계수를 도출하여 각 범주별 피텨 가중치를 주어 점수를 부여하였지만 정상과 부실기업의 판단기준에 대한 추가 연구가 필요하다.