초록 열기/닫기 버튼
본 논문은 수산업의 특성을 고려한 부실예측모형을 개발하기 위해 재무제표정보를 이용하여 그 정보의 유용성과 함께 수산기업의 부실예측에 영향을 미치는 요인을 규명하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 1991년에서 2003년까지 13개년간 부실이 발생한 기업을 부실기업으로 정의하였으며 해당 기간 중 부실이 발생하지 않은 기업을 정상기업으로 정의하였다. 분석은 개별 재무지표의 부실예측력을 t－test를 사용하여 분석하고 이를 통해 유의한 것으로 선정된 재무지표로 로짓모형을 활용하여 부실예측모형을 구성하였다.그 결과, 다른 산업과 달리 수산업에서는 차입금평균이자율과 함께 기업의 활동성을 나타내는 지표인 재고자산회전율, 매입채무회전율이 중요한 변수로 나타났다. 이는 수산기업은 재고자산 즉, 어획물의 가치가 시간이 흐르면 급격히 떨어질 뿐 아니라 공산품과는 달리 재고자산에 따른 냉동보관료 등 높은 비용이 발생하는 수산업의 산업적 특성이 있기 때문으로 판단된다. 또한 차입금평균이자율은 어획량 변화에 따른 위험과 선박의 담보불인정 또는 담보가치로서의 저평가 등 수산업의 특성 상 금융기관으로부터 대출받기가 타 산업과 비교하여 상대적으로 어려울 뿐 아니라 설사 대출을 받는다 하더라도 높은 금리와 불리한 조건으로 대출을 받음으로서 인해 기업의 경쟁력이 저하될 수 있음을 의미한다.
The objectives of this paper are to develop a distress prediction model with the financial information in fishery industry. We made the dataset which were composed with 19 distressed and 429 non－distressed. The analysis of distress prediction of fishery companies were accomplished according to the distress definition. The analysis was carried out as two steps. The first step was the univariate analysis. which was used for checking the prediction power of individual financial variable. The t－test is used to identify the differences in financial variables between the distressed group and the non－distressed group. The second step was to develop distress prediction model with logistic regression. The variables showed the significant difference in univariate analysis were selected as the prediction variables. The financial ratios. used in the logistic regression model. were selected by backward elimination method. To test stability of the distress prediction model. the whole sample was divided as three sub－samples. period 1(1990～1993). period 2(1994～1997). period 3(1998～2002). The final model built from whole sample appled each three sub－samples. The results of the logistic analysis were as follows. Stability ratio and activity ratio showed the significant effect on the distress.
키워드열기/닫기 버튼
Fishery Industry, Distress Prediction, Logistic Regression攀 * Dong－A University
