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안녕하세요. Ai디자인경영자J 예요. 뭔지모르게 어려워보이는 “논문”이라고 썼지만 논문의 내용중 기업 평가 방법이나 기업의 재무 정보에 대한 것들이 사업을 하시는 분들께 도움이 될 것 같아서 간단히 요약해서 남겨보아요. 전체 내용은 크게 1. 기업평가 방법 및 지표 2. Ai를 활용한 기업 부도 예측 모델 설계 및 평가 이 두 가지로 나뉘는데 이중 제가 공유드리고 싶은 부분은 1. 기업평가 방법 및 지표 (어렵지 않음!!😁) 부분이에요. 물론 이 글에서 2. Ai를 활용한 기업 부도 예측 모델 설계 및 평가에 대해서도 간략이 정리하겠지만, 연구를 하거나 Ai 모델 설계를 하실 분들이 아니시면 글의 중간까지인 1. 기업평가 방법 및 지표까지만 보시고 사업 운영에 참고하시면 될 것 같아요!. 그럼 시작해 보겠습니다! 1. 기업평가 방법 및 지표 서론: 기업의 부실원인 및 부실화 진행과정, 부실징후, 부실예측모형 등에 대한 전반적인 이해를 통해 신용평가모형의 발전방향고찰 기업의 정상기업과 부도기업의 자료를 이용하여 정상기업과부실기업을 구별하는 판별능력이 있는 중요한 변수가 무엇인가를 탐색하고 최적의 변수를 선택하여 단변량분석, 판별분석, 로지스틱 회귀분석 등 일반적으로 신용평가에서 사용하는 통계모형 인공신경망 및 의사결정나무기법을 적용하여 예측력을 비교 — 본론: 기업의 부실화 진행과정: 비효율적 인경영-> 매출부진->수익성저하->운전자금부족->자금조달능력부족->도산 한국기업의도산의 원인: 기업부실을 초래하는 원인: (내부) 경영자의 능력, 기업 영업활동상 부문별 문제점 (외부) 경기불황이나 업종의 부진 기업의 부실징후: 1. 현재 및 미래의 현금흐름에 대한 분석(기업의 재무적 위기를 예측) 2. 동종산업에 속한 기업들의 재무제표 비교분석(대차대조표와 손익계산서등으로 부터여러재무비율을 선정하여 분석) 3. 회사채신용등급과 같이 외부에서 이루어진 기업평가결과를 분석(기업의 미래현금흐름과 경영전략, 재무제표등 다양한 정보를 반영) 부실징후 발견방법: 재무제표, 비재무적인 정보, 부실예측모형 1. 재무적 정보: 1.1 부채비율의 급증( 200%를 초과하면 주의기업) 순 운전자본*부담률의 급증: 매출액증가율보다 순 운전자본증가율이 높음 eg. 저가로 공사를 수주하거나 매출채권이 부실화되어 회수지연 *순 운전자본은 ‘유동 자산에서 유동 부채를 뺀 돈’입니다. 쉽게 말해 영업에 필요한 자본 1.2 매출채권의 급증: 매출액이 증가하지 않는데도 매출채권이 증가:대손*가능성 증가 : 기업의 미래수익 악화 eg. 매출채권이 지연:불량거래처와 거래하거나 매출채권의 회수가 늦어진 결과 *대손(貸損, Loss from bad debt)이란 매출채권, 대여금, 기타 이에 준하는 채권을 회수할 수 없게 되어 경제적 손해를 보는 것 eg. 매출채권의 비정상적인 증가: 가공된 매출채권일 가능성 (매출채권이 비정상적으로 증가한 경우에는 매출채권 증가율, 매출채권 회전율, 매출채권 비율 등을 비슷한 규모의 업체 평균비율과 비교해야 함) 1.3 차입금의 급증:차입금의 증가는 금융비용을 증가시켜 수익성을 하락시키고 기업의 자금관리에 악순환을 가져옴. (특히제 2 금융권의 차입금:자금 조달에 어려움이 발생한 경우가 많음):신용정보회사 등의 기업여신자료를 주기적으로 활용하여 기업의 차입금 현황을 확인 1.4 매출액의 급감:매출이 감소하면 수익이 감소하고 운전자금 부족&매출액의 급격한 증가 또한 주의. eg. 기업규모 및 능력에 맞지 않는 공사를 수주하거나 저가수주로 매출액이 급증하는 것은 위험한 신호 1.5 낮은 매출액 영업이익률: 판매관리비지출이 과다하거나 증가폭이 커지면 영업수익성은 하락 매출액이 전기대비 큰 폭으로 하락하거나 동일규모업체의 평균수익성에 크게 밑도는 경우 또는 이자비용을 커버하지 못하는 수준의 불량한 수익성 1.6 높은 금융비용부담률:차입금이 감내할 수 있는 수준을 넘어서도록 크게 증가하는 경우 금융비용이 늘어나 영업이익으로 금융비용을 커버할 수 없는 수준까지 이르게 되며 재무구조가 나빠짐. 1.7 당기순손실의 발생: 자본잠식 *경상이익 기업의 운영을 통해 발생하는 수익과 비용을 경상이익이라 한다. 일시적으로 발생하는 특별이익 등은 포함하지 않고 순수하게 기업의 실질적인 운영에 의한 이익을 나타낸다. 그렇기 때문에 경상이익은 투자자들이 반드시 체크하는 중요한 지표 중 하나다. 영업이익에서 영업 외 손익을 가감하면 경상손익이 나오는데 경상손익이 플러스(+) 일 경우에는 경상이익, 마이너스(-)인 경우에는 경상손실로 표현한다. *경상이익 산출방법= 영업이익+(영업 외 수입-영업 외 비용) https://www.moef.go.kr/sisa/dictionary/detail?idx=376 *이자보상비율 :영업이익을 이자비용으로 나눈 값을 말하며, 채권자에게 지급해야 할 이자비용의 안전도를 측정하는 비율이기 때문에 기업이 부채에 대한 이자를 지급할 수 있는 능력을 판단하는 지표로 활용 https://namu.wiki/w/%EC% 9D% B4% EC% 9E%90% EB% B3% B4% EC%83%81% EB% B9%84% EC% 9C% A8 rf. 이자보상비율 기준 부실기업 부채 증가에 따른 위험 분석, 한국금융연구원 (2024.02.17) https://vwserver.kif.re.kr/flexer/viewer.jsp?dir=km&mid=20&cno=331538&fk=2024001644JI&ft=0&ftype=pdf *순이자보상비율 =영업이익/(이자비용-이자수익) rf. 기업부실 분석과 구조조정에의 시사점, 한국금융연구원 (2009.12) https://www.kif.re.kr/KMFileDir/129114512518743750_%EA%B8%88%EC%9C%B5VIP09-06(% EB% B3% B4% EC%95%88). pdf — 금융기관의 신용평가 요소: 4C(5C) 차입자의 신인도(Character)-차임자의 도덕성(Morality)과 성실성(Integrity) 상환능력(Capacity)-소득 자본(Capital) 및 경제적 상황(Conditions)-성장잠재력, 상환보장 가능성, 경제예측 및 경기변동 담보(Collateral)-채권확보 2. Ai를 활용한 기업 부도 예측 모델 설계 및 평가 *t검정 https://m.blog.naver.com/sendmethere/221333164258 *판별분석 http://contents.kocw.net/KOCW/document/2015/dongguk/shimkyubark1/10-2.pdf https://skyil.tistory.com/139 * 로지스틱 회귀분석 모형 ML https://aws.amazon.com/ko/what-is/logistic-regression/ https://www.ibm.com/kr-ko/topics/logistic-regression https://datascienceschool.net/03%20machine%20learning/10.01%20%EB%A1%9C%EC%A7%80%EC%8A%A4%ED%8B%B1%20%ED%9A%8C%EA%B7%80%EB%B6%84%EC%84%9D.html https://velog.io/@zlddp723/%EB% A1% 9C% EC% A7%80% EC% 8A% A4% ED% 8B% B1-%ED% 9A% 8C% EA% B7%80 Logistic-Regression *인공신경망-퍼셉트론-다층퍼셉트론 https://velog.io/@gooook/DL-%EC% 9D% B8% EA% B3% B5% EC% 8B% A0% EA% B2% BD% EB% A7%9D-%EA% B5% AC% EC% A1% B0 *공분산행렬 https://velog.io/@cuckoobee/%EA% B3% B5% EB% B6%84% EC%82% B0 covariance-%EA% B3% B5% EB% B6%84% EC%82% B0-%ED%96%89% EB% A0% ACcovariance-matrix-%EC%83%81% EA% B4%80% EA% B3%84% EC%88%98 Correlation-coefficient http://www.ktword.co.kr/test/view/view.php?no=5596 *등분산성 :등분산성(等分散性, homoskedasticity) 또는 동분산성(同分散性)은 수학 특히 통계학에서 모든 확률 변수가 같은 유한 분산을 가지는 성질을 가정한다. https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%93%B1%EB%B6%84%EC%82%B0%EC%84%B1 http://elearning.kocw.net/contents4/document/lec/2012/KonKuk_glocal/Eomgwangmoon/3.pdf *의사결정나무모델 http://bigdata.dongguk.ac.kr/lectures/datascience/_book/%EC%9D%98%EC%82%AC%EA%B2%B0%EC%A0%95%EB%82%98%EB%AC%B4tree-mode l.html https://itwiki.kr/w/%EC%9D%98%EC%82%AC%EA%B2%B0%EC%A0%95_%EB%82%98%EB%AC%B4 로지스틱 회귀란 무엇인가요? – 로지스틱 회귀 모델 설명- AWS 로지스틱 회귀는 데이터 사이언티스트가 기계 학습(ML)에 많이 사용하는 다양한 회귀 분석 기법 중 하나입니다. 로지스틱 회귀를 이해하려면 먼저 기본적인 회귀 분석을 이해해야 합니다. 아래 aws.amazon.com 원문도 첨부합니다! 결론은 원문에서 확인하셔요! 사례2_부도예측.pdf 0.76MB