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영어

A survival analysis method that have been extensively used in biology and medical science have advantages, such as no requirement of assumptions from the binary taxonomy model, the ability to provide more information, and better solutions regarding the limitations of existing methodologies by predicting survival period or hazard probability rather than simple probability taxonomy (i.e., bankrupt vs. healthy companies). And this method led us to apply survival analysis in analyzing the manufacturing industry from stock-listed corporations. Nine variables were selected based on the test of t-test: (1) Stockholders' Equity Growth rate; (2) Return on Net Sales; (3) Return on Equity; (4) Financial Expenses to Sales; (5) Owner's Equity Ratio; (6) Debt Ratio; (7) Current Liabilities Ratio; (8) Loan Ratio; and (9) the ratio of operating income of equity. The value of fitness for the model using nine variables is higher than the one using five variables, which indicates that the model with nine variables is better suited to this study. Coefficient regression values of Stockholders' Equity Growth rate, Return on Net Sales, Debt Ratio, Owner's Equity Ratio, the ratio of operating income of equity, Financial Expenses to Sales, and Loan Ratio were all found to be negative values, which indicates a reduced risk of bankrupt in those values, while Return on Equity and Current Liabilities Ratio showed positive values, which indicated a increase risk of bankrupt in those values. Based on Wald values of variables, values of Owner's Equity Ratio and Stockholders' Equity Growth rate are found to be more significant compared with values of other variables. Also, Exp(B) from the equation , which typically represents the relative risk of variables, showed that, in the case of Return on Equity, Exp(B) is 1.015(1.015-1=0.015), indicating that the rate of risk increases by 1.5% when one unit increases. According to the results of the Cox proportional hazard model, the shape of survival function based on survival probability was downward sloped: when ‘0’ month was set at the time of January in 2003, the function showed a rapid drop in October, 2004 ('20' months), and there was another rapid drop between '60' months (December, 2007) and '80' months (August, 2009). The survival probability of companies was found to be about 75% within 80 weeks.

한국어

최근 들어 생물학이나 의학분야에서 주로 사용되어온 생존분석 기법은 이분법적 분류 모형에서 요구하는 가정이 필요 없을 뿐만 아니라 건전 또는 부실이라는 확률적 분류가 아닌 생존기간 혹은 위험확률을 추정하여 기존에 사용한 방법론의 한계점을 해결하고 보다 많은 정보를 제공해 줄 수 있어 본 연구에서는 생존분석을 통해 국내의 주식상장기업 중 제조업을 분석하였다. 분석결과, t- test를 통해 검증한 재무비율 9개(자기자본증가율, 매출액영업이익율, 자기자본순이익율, 금융비용부담율, 자기자본비율, 부채비율, 유동부채비율, 차입금비율, 자기자본영업이익율)를 선별하였다. 추정된 모형(설명변수 9개)의 적합도 설명변수 5개 사용시보다 더 좋은 모형을 나타내고 있으며, 추정식의 모형적합도 검증결과 모형이 적합하게 나타났다. 회귀계수를 보면 자기자본증가율과 매출액영업이익율, 부채비율, 자기자본비율, 자기자본영업이익율, 금융비용부담율, 차입금비율은 회귀계수가 음수로 위험이 감소하는 것으로 나타나고 있으며, 자기자본순이익율, 유동부채비율의 변수는 양수로 위험이 증가하게 나타나고 있다. 그리고 Wald 추정량을 보면 자기자본비율과 자기자본증가율이 타 변수들에 비해 중요한 요인임을 알 수 있다. 또한, 로서 해당변수의 상대적 위험도를 나타내는 Exp(B)를 보면 자기자본순이익율의 경우 Exp(B)는 1.015 (1.015 - 1 = 0.015)로서 한 단위 증가할 때마다 위험률이 1.5%씩 증가하는 것을 나타내고 있다. 그리고 Cox의 비례적 위험모형의 결과 추정된 생존확률의 도표의 생존함수모양은 우하향하고 있으며 ‘0’을 연구기준시점인 2003년 1월로 했을 때 20개월시점(2004년 10월)까지 급속한 하락률을 보이고 60개월시점(2007년 12월)에서 80개월시점(2009년 8월시점)사이에 또한 급속한 하락률을 보이고 있다. 기업들이 80주까지 생존할 확률은 전체의 약 75%정도이다.