선행연구를 통해 부실기업 예측모형으로 최근까지 자주 활용되고 있는 판별분석과 로지스틱회귀모형을 활용하여 해운기업 부실기업을 예측하고자 하였다. 부실기업 표본을 선정하고 선정된 부실기업에 대응한는 정상기업을 대응쌍으로 구성하여 활용 가능한 다양한 재무비 ...

선행연구를 통해 부실기업 예측모형으로 최근까지 자주 활용되고 있는 판별분석과 로지스틱회귀모형을 활용하여 해운기업 부실기업을 예측하고자 하였다. 부실기업 표본을 선정하고 선정된 부실기업에 대응한는 정상기업을 대응쌍으로 구성하여 활용 가능한 다양한 재무비율분석 결과 변수를 활용하여 해운기업 부실예측 모형을 적합해 보았다. 판별분석 모형에 의해 적합된 부실기업 예측모형의 경우 그 적합도가 67%에 달하는 것으로 타 산업에 적용된 다양한 선행연구의 결과값과 유사한 결론을 보이는 것으로 볼 수 있다. 하지만 회귀모형 적합의 경우 그 표본의 수가 적고 결측된 데이트들이 다수 존재하여 모형 적합의 통계적 유의성을 확보하지 못함으로써 추가적인 논의가 진행되기 어려운 점이 있다. 추후 보다 많은 표본을 확보하여 관련된 부분의 수정, 보완이 필요할 것으로 판단된다.

According to literature reviews about the failing prediction models of corporate have been developed until now. Discriminant analysis and logistic regression model are dominated methods for the failing prediction model. This paper also used the method ...

According to literature reviews about the failing prediction models of corporate have been developed until now. Discriminant analysis and logistic regression model are dominated methods for the failing prediction model. This paper also used the methods to make the failing prediction model for Korean shipping companies. First, we choose the failure companies as sample to make the prediction model and matched the companies haven the good condition as a pair with failing companies. Second, we conducts t-test to find the meaningful variables that have significant differentiation between two groups. Third, we fitted the prediction model using discriminant analysis and logistic regression. The result of discriminant analysis, the fitting ratio records about 67%. However the regression model for failing prediction does not have statistical significance. This paper provides the failing prediction model by empirical test among financial variables in shipping industry. The results could give an important information for decision making to stockholders like mangers, investors and creditors of shipping sector.

선행연구를 통해 부실기업 예측모형으로 최근까지 자주 활용되고 있는 판별분석과 로지스틱회귀모형을 활용하여 해운기업 부실기업을 예측하고자 하였다. 부실기업 표본을 선정하고 선정된 부실기업에 대응한는 정상기업을 대응쌍으로 구성하여 활용 가능한 다양한 재무비 ...

선행연구를 통해 부실기업 예측모형으로 최근까지 자주 활용되고 있는 판별분석과 로지스틱회귀모형을 활용하여 해운기업 부실기업을 예측하고자 하였다. 부실기업 표본을 선정하고 선정된 부실기업에 대응한는 정상기업을 대응쌍으로 구성하여 활용 가능한 다양한 재무비율분석 결과 변수를 활용하여 해운기업 부실예측 모형을 적합해 보았다. 판별분석 모형에 의해 적합된 부실기업 예측모형의 경우 그 적합도가 67%에 달하는 것으로 타 산업에 적용된 다양한 선행연구의 결과값과 유사한 결론을 보이는 것으로 볼 수 있다. 하지만 회귀모형 적합의 경우 그 표본의 수가 적고 결측된 데이트들이 다수 존재하여 모형 적합의 통계적 유의성을 확보하지 못함으로써 추가적인 논의가 진행되기 어려운 점이 있다. 추후 보다 많은 표본을 확보하여 관련된 부분의 수정, 보완이 필요할 것으로 판단된다.

1) 사회적 기여도 및 활용방안

첫째, 본 연구의 결과를 통해 해운기업 투자자에게는 투자 대상 기업에 대한 정보를 제공하며 채권자에게는 기업의 대부 및 이자율 결정을 위한 정보를 제공할 수 있고 경영자에게도 기업의 의사결정 과정에 합리적 판단을 내릴 수 있도록 ...

1) 사회적 기여도 및 활용방안

첫째, 본 연구의 결과를 통해 해운기업 투자자에게는 투자 대상 기업에 대한 정보를 제공하며 채권자에게는 기업의 대부 및 이자율 결정을 위한 정보를 제공할 수 있고 경영자에게도 기업의 의사결정 과정에 합리적 판단을 내릴 수 있도록 기업부실에 대한 보다 객관적인 정보를 제공해 줄 수 있다.
둘째, 해운산업은 무역의 촉진 및 편의를 제공하며 우리나라 외화수입 획득에 기여하고 있다. 매출액 대비 부가가치율이 2008년 기준하여 주요산업인 IT(19.6%), 반도체(18.3%), 자동차(15.3%) 보다 훨씬 높은 40.2%를 기록하고 있다. 뿐 아니라 해운산업은 조선업에도 직접적으로 영향을 미치고 있다. 우리나라 조선업의 경우 세계적 경쟁력을 인정받고 있으며 외화가득효과가 커서 우리나라 수출전략산업으로도 육성되었다. 본 연구의 결과를 통해 해운 시장참여자들의 전략적 의사결정 과정뿐 아니라 관련 산업에 관한 국가적 차원의 정책 수립 과정에도 본 연구의 결과가 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
셋째, 1997년 외환위기와 2008년 글로벌 금융위기에 직면했을 때 우리나라의 많은 기업들이 부실화 되는 현상을 볼 수 있었다. 해운업의 경우도 2008년의 금융위기 이후부터 현재에 이르기까지 침체되었던 해운경기가 쉽게 회복되지 않아 많은 기업들이 위기를 맞이하고 있다. 즉, 본 연구의 결과는 향후 또 다른 예기치 못한 경제 위기에 직면했을 때 우리나라 해운기업과 관련 이해관계자들에게 기업부실로 인한 위기 극복에 타산지석의 지혜를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다.

2) 학문적 기여도 및 활용방안

첫째, 우리나라 해운기업 부실예측에 관한 연구는 1993년에 발표된 정천식·이태우(1993)의 연구 이후 관련 연구가 거의 없는 실정이므로 본 연구는 동 분야에 학문적 기여가 있을 것으로 판단된다. 더불어 해운산업과 성격이 비슷한 고정레버리지도가 높은 타 산업을 위한 연구 방법에도 적용이 가능할 것으로 판단된다.
둘째, 1997년 외환위기로 인한 부실기업이 늘어나면서 부실예측 모형을 위한 연구가 다수 진행되었다. 2008년 금융위기 이후 부실 해운기업이 빠르게 늘어나고 그 파급력이 적지 않음을 포착하여 본 연구에서는 2008년 이후 부실화가 진행되는 기업을 대상으로 해운기업 부실예측 모형을 개발하고자 한다. 본 연구의 결과를 시작으로 해운기업 부실예측 모형에 관한 연구자들 간의 지속적인 논의와 연구 진행으로 향후 보다 진일보된 부실예측 모형 출현에 이바지 할 것으로 판단된다.
셋째, 현재 소속대학에 매학기 개설되어 있는 경영분석, 재무정보론, 해운경기예측론, 선박금융원론 등 본 과제와 연관성이 있는 수업을 통해 학생들에게 해운기업 부실예측 방법 및 실증분석 결과들에 대해 소개함으로써 미래 해운시장 참여자들에게 보다 객관화된 부실기업 예측 방법을 안내하는 좋은 계기가 될 것으로 예상된다.