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[2023]
CFFA와 랜덤 포레스트를 이용한 비상장 건설화학기업의 부실예측
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내용
본 연구는 Comparable firm finding algorithm (CFFA)와 랜덤 포레스트를 활용하여 비상장 건설화학
기업의 부실을 예측하였다. CFFA를 통해 기존에는 확인하기 어려웠던 비상장 기업의 시장변수를 측정하여
부족한 비상장 기업의 정보를 보완하였다. 특히 코로나-19의
영향을 중점적으로 분석하고자 2019년부터 2021년까지의
기업 데이터를 활용하여 부실 여부를 예측하였다. 성능평가 결과, CFFA로
측정한 변수를 포함할 경우 검증용 데이터의 모든 평가 지표에서 0.8 이상의 높은 정확도를 보였다. 그에 비해, CFFA로 측정한 변수를 제외할 경우 모든 평가 지표에서
성능 저하가 나타났다. 성능의 차이는 재현율(Recall)에서
가장 크게 나타났다. 따라서 CFFA로 측정한 변수가 부실예측에서
설명력 있는 변수로 적용 가능하며, 부실 기업을 식별하는 능력을 강화함을 확인하였다. 이러한 결과를 통해 본 연구는 기업 및 채권기관이 선제적인 부실관리 대응을 할 수 있는 데 기여할 것으로 기대된다.
주제어: CFFA, 가치평가, 부실기업 예측, 머신러닝, 랜덤 포레스트
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