초록
영어
This paper suggests ways of improving bankruptcy forecast by supplementing outdated financial variables of a lower frequency with readily available macro variables of a higher frequency. We empirically show that our suggested framework performs better in forecasting corporate default for medium sized firms in Korea. Financial institutions and regulatory authorities may use our framework to monitor expected losses on loan portfolios more accurately and more up to date.
한국어
본 논문은 월별 거시경제변수를 이용하여 기업부도예측모형의 예측력을 개선하는 방법을 제시한다. 일반적으로 재무정보 기반의 부도예측모형은 기업의 최근 결산월로부터 평가시점까지 재무상태의 변동을 반영하지 못한다. 누락된 재무정보의 평균적인 변동을 월별 경기변동정보를 이용하여 업데이트하는 방법을 이론적으로 제시한다. 또한, 중소기업을 대상으로 본 논문에서 제시한 방식대로 부도예측모형을 추정하여 예측력의 향상을 확인하였다. 금융기관이나 감독기구는 포트폴리오의 부도확률, 예상손실 등을 더욱 정확하고 적시성 있게 추정하는데 본 논문에서 제시한 방법을 적용할 수 있다.
목차
I. Introduction
II. Model
1. Regression model
2. Bias
3. Efficiency
III. Empirical results
1. Updating probability of default and expected loss using business cycle indicators
2. Duration model
3. Data
4. Estimation results
5. Robustness checks
IV. Concluding remarks
Appendix
References
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