earticle

한국어

본 연구는 기업 부도 예측 과정에서 새로운 정보 원천으로 비정형 데이터인 뉴스 텍스트 데이터를 계량화하여 활용할 수 있도록 인공지능 기법인 ‘Word2vec’ 방법으로 측정하는 방법을 제시한다. 또한 인공지능 기반의 예측 방법론을 제시하고 기존의 방법론과 예측력을 비교 분석하였다. 연구 결과, 우선 연간 모형에서는 인공지능 기법인 Random forests 기법이 가장 우수한 예측력이 나타나는 것으로 분석되었다. 또한 인공지능을 이용한 다른 방법론들도 전반적으로 기존의 전통적인 예측 방법보다 예측력이 우수한 것으로 나타났다. 뉴스 텍스트를 추가적인 정보 원천으로 추가한 효과는 연간 예측 모형에서는 다소 미미하였다. 하지만 월간 예측 모형에서는 텍스트 정보 기반의 예측 모형이 시장 정보 기반의 예측 모형인 KMV 모형과 유사한 결론을 도출할 수 있어 기업 부도 예측 과정에서 조기 경보 모형으로 충분히 활용이 가능함을 실증하였다.