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영어

In this study, the industry delisting prediction model was derived from a logistic regression analysis using 10 financial ratios have been found to be significant in previous studies. The results showed that differences in the variable applied to the prediction model by industry. In addition, the models are not separated by the industry were up-friendliness and present, and I've found that the predicted results showed relatively high a relatively low predictive power for delisting companies. The analysis results indicate that there is a difference in the industry as a predictive model derived delisting, the industry needs to consider appropriate parameters in the delisting forecasts. This analysis was to enable accurate predictions than in it by taking into account industry-specific variables were extending an existing delisting Prediction and significance in having capital market participants and policy makers to let delisting predict the delisting forecast it is meaningful to you.

한국어

상장폐지는 예고없이 갑작스럽게 발표되고 이로 하여 기업과 직접적인 이해관계에 있는 주주, 채권자 및 종업원들은 막대한 경제적 피해를 입게 되며, 은행의 부실로까지 이어져 국가경제나 사회구성원들에게 큰 경제적 손실을 초래한다. 이에 금융감독원에서는 상장폐지가 주는 피해의 중요성을 인식하고, 상장폐지 된 기업의 특징을 요약해 발표하는 등 상장폐지가 가져다주는 피해를 줄이고자 노력하고 있다. 학계에서도 상장폐지 예측과 관련된 연구를 국내외에서도 오랫동안 진행해 오면서 이론적 측면에서 기업의 상장폐지 예측모형에 대해 지속적으로 연구를 하고 있다. 이러한 노력들은 기업의 이해관계자들이 경제적 손해를 예방할 수 있게 하는데 큰 기여를 하고 있다. 지금까지의 상장폐지 예측모형에 대한 선행연구에서는 주로 상장폐지 예측모형의 개발 및 그 유의성에 대한 검증 또는 예측모형에 사용된 변수의 유의성에 대하여 분석하였다. 따라서 많은 예측모형이 개발되었고 유의한 변수가 검증되면서 대략적으로 상장폐지에 대한 예측이 가능하게 되었다. 그러나 이러한 선행연구들은 산업별 특성을 고려하지 않고 분석한 예측모형으로 산업별 적용이 불가능하다. 이에 본 연구에서는 산업별로 구분한 보다 정교한 상장폐지 예측모형 개발을 통해 상장폐지로 인한 피해예방에 다소의 도움을 주고자 하였다. 본 연구에서는 선행연구에서 유의성이 있는 것으로 밝혀진 10개의 재무비율을 이용하여 로지스틱회귀분석을 통해 산업별 상장폐지 예측모형을 도출하였다. 분석결과, 산업별로 예측모형에 적용되는 변수에 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 산업별로 구분하지 않은 모형에서는 상향편의가 존재하고 있었으며, 예측결과는 비교적 높은 것으로 나타났으나 상장폐지기업에 대한 예측력이 비교적 낮은 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 상장폐지 예측모형 도출에 있어서 산업별로 차이가 있으므로, 상장폐지 예측에 있어서 산업변수를 적절히 고려할 필요가 있다는 것을 의미한다. 본 분석결과는 상장폐지 예측에 있어 산업별 변수를 고려함으로써 기존 상장폐지 예측 연구를 확장하였다는 데에 의의가 있으며, 자본시장 참여자들 및 정책당국자들에게도 상장폐지 예측에 있어 보다 정확한 예측을 가능하게 하였다는 데에 의의가 있다.