본 연구는 IMF후에 도산한 기업을 대상으로 다변량판별분석 모형, 확률모형(로짓분석모형) 그리고 인공신경망 모형을 개발하여 각 모형의 도산예측력을 비교하고 인공신경망 모형의 일반화 가능성을 높이는데 목적이 있다. 본 연구는 도산예측 모형간의 예측력 비교 측면에서는 기존 연구와 유사하나 연구표본을 IMF후에 도산한 기업으로 하여 도산예측력을 향상시키고 모형의 일반화 가능성을 높이기 위해 상장회사 중 동일한 업종인 제조업종에 한정하여 모형을 개발한다는 측면에서 기존 연구와 차이가 있다고 할 수 있다. 또한, 보다 의미있는 연구를 위하여 학습용 표본과 검증용 표본을 동일한 기간에서 추출하지 않고 검증용 표본을 학습용 표본기간 이후의 기간에서 추출하여 도산예측의 타당성을 현재가 아닌 미래의 시점에서 검증함으로써, 개발한 모형이 미래의 환경변화에 적응력을 보이는지를 분석하였다.
This paper is concerned with analysing the bankruptcy prediction power of three models: Multivariate Discriminant Analysis(MDA), Logit Analysis, Neural Network. The research targeted the bankrupted companies after the foreign exchange crisis in 1997 to differentiate from previous research efforts, and all participating companies were randomly selected from the KSE listed companies belonging to manufacturing industry to improve prediction accuracy and validity of the model. In order to assure meaningful bankruptcy prediction, training data and testing data were not extracted within the corresponding period. The result is that prediction accuracy of neural networks is more excellent than that of logit analysis and MDA model when considering that execution of testing data was followed by execution of training data.
