Abstract
Bankruptcy of firms in Korea can cause distress of financial institutions because these institutions have disterssed bond. Accordingly, social and economical spill-over effects by these results are very big. Even after the difficult times of IMF crisis had ended, bankruptcy of information-based small-medium companies and venture firms listed on the KOSDAQ has been continued. In this context, this study developed and adopted failure prediction models for which discriminant analysis was used. Samples of this study was 81 firms respectively for both failed and non-failed firms listed on the KOSDAQ between the year of 2000 and 2007. The results of this study are as follows. First, the accuracy of classification of the model by years was $74.5%{\sim}76.5%$, and the accuracy of classification of the mean model was $69.6%{\sim}80.4%$. Among the models, the mean model of -one year, -two years, and -three years was highest in accuracy of classification (80.4%). Second, accuracy of prediction of final model adopted on validation samples showed 85% before one year of bankruptcy. The results of this study may be significant in that the results may be used as early warning system for bankruptcy prediction of KOSDAQ firms.
기업부실은 금융기관의 입장에서 많은 부실채권을 떠 안기 때문에 금융부실로 이어질 수 있다. 이로 인한 사회경제적 파급효과가 매우 크다고 볼 수 있다. 국제통화기금 관리체제를 벗어난 이후에도 여전히 코스닥 시장에 상장되어 있는 지식기반 중소 벤처기업들의 부실이 지속적으로 발생하고 있는 추세이다. 이러한 시점에서 본 연구는 2000년부터 2007년 사이의 코스닥 기업 중 부실기업과 건전 기업 각각 81개 표본기업을 대상으로 판별분석을 이용하여 부실예측모형을 개발하고 검증하였다. 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 추정표본을 이용한 연도별 모형(-3년, -2년, -1년)의 분류정확도는 $74.5%{\sim}76.5%$로 나타났고, 평균모형의 분류정확도는$69.6%{\sim}80.4%$로 나타났다. 이들 모형 가운데 분류정확도가 가장 높은 모델은 -1년, -2년, -3년의 평균모형으로 80.4%이다. 둘째, 분류정확도가 가장 높은 모델인 -1년, -2년, -3년의 평균모형을 최종모형으로 선정하여 확인표본을 대상으로 예측정확도를 검증한 결과 -3년에서 -1년으로 갈수록 높아지는 양상을 보이는데, 특히 -1년의 경우 예측정확도는 85%로 나타나 개발한 모형이 우수한 것으로 판단된다 본 연구결과는 코스닥 기업의 부실징후를 조기에 진단할 수 있는 조기경보체제로 활용될 수 있다는 측면에서 의의가 있다고 볼 수 있다.
