금융기관의 기업대출에 대한 연체기업 예측에 관한 연구(A Study About Arrear Prediction Model on Company Loans of Financial Institutes)

Abstract

Korean Abstract: 본 연구는 금융기관의 대출기업 보유정보와 공시정보를 기반으로, 기업대출에 나타날 수 있는 연체가능성을 예측하고자 했다. 2008년∼2012년도의 자료는 연체예측모형 설정에, 2013년도 자료는 예측모형의 적합성 검증에 이용하였다. 주요결과로, 연체예측모형 형성을 위해 로짓분석에서는 기업신용평점, 내부통제 취약여부, 외부감사인 유무, 자기자본이익률이, 판별분석에서는 자산건전성평점, 영업활동현금흐름, 매출액영업이익률이 주요변수에 추가되었다. 예측모형의 검정결과로는, 로짓예측모형의 분류정확도가 높았지만, 금융기관의 자산건전성 유지에 미치는 중요성을 고려한다면 판별예측모형을 통해 연체가능성을 예측하는 것이 적합하다는 결론에 도달했다. 금융기관들이 연체가 의심되는 기업들을 사전에 판단하여, 연체가 예상되는 경우 대출유지의 적합성 및 기존 대출금 회수방안을 모색하거나 추가담보 징구 등 사전적인 조치를 강구할 수 있는 근거를 제공한다는 점에서 연구의의를 찾을 수 있다.

English Abstract: The purpose of this study is to predict default possibility of business loans, based on corporate disclosure including internal control vulnerability report by internal accounting control system and information possessed by financial institution such as credit rating and asset quality rating. This study uses 4,712 company data from 2008 to 2012 for model setting to predict arrear possibility and 957 loan data in 2013 to verify conformity of the forecasting model. In this study credit rating, internal control vulnerability, presence of outside auditors and return on equity are selected major variables through logic analysis, and asset quality rating, operation cash flow and operating profit ratio are selected additionally through discriminant analysis. Even the hit rate of Logic model is superior to discriminant model, this study conclude that using discriminant model which has lower type 2 error is more suitable for predicting arrear rate considering the importance of asset quality maintenance for financial institution. Developing arrear prediction model about company loan which has had insufficient empirical data research, this study has significance that financial institutes can decide whether they need prior action such as obtaining additional collateral or withdrawal of loan to doubtful companies, using arrear prediction model about company loans. on Company Loans of Financial Institutes.

Note: Downloadable document is available in Korean.

Keywords: 기업대출, 연체예측모형, 기업신용평가, 자산건전성 분류, Company loan, Arrear Prediction Model, Credit Rating, Asset Quality Rating

JEL Classification: G21, G23, G24