The purposes of this paper are to compare the three classification procedures - DA, RPA and ACLS - within the context of bankruptcy and to find the conditions under which one of them dominates the others.
RPA was developed to alleviate the methodological or statistical problems of traditional classification procedures. ACLS was developed to solve the bottleneck problems of the direct knowledge acquisition method in developing expert systems. So far, the above two procedures have been compared with discriminant analysis (DA) in the current literature which reported that they performed better than DA. However the two procedures were not compared each other.
It is found that first, the essential differences between RPA and ACLS are assumption about prior probabilities and methods to estimate misclassification costs, second, if the estimates of the prior probabilities are relatively accurate RPA performs better than DA and ACLS but if the estimates are very biased ACLS dominates RPA.
The conclusions from our findings are first, because we can estimate the relatively accurate range of prior probability of bankruptcy, RPA is recommendable when we are to predict bankruptcy of a firm, second, if decision situation is too volatile and unpredictable to estimate prior probabilities and misclassification costs then it is desirable to using ACLS in that ACLS shows average performance of RPA.
판별분석(DA)은 현재 실무적으로 파산예측에 가장 널리 쓰이는 방법이나 DA가 전제하고 있는 통계적 가정들의 현실적 제약으로 인해 DA의 결과에 대한 해석상의 문제점들이 재기되어 왔다.
한편 RPA는 비모수 추정적 분류방법으로서 DA의 통계적 문제점들을 상당부분 극복하였고, ACLS는 인공지능의 학습분야에서 발전되어온 분류방법으로서 전문가체제 구축의 중요한 수단으로 사용되어 왔다.
본 연구는 현실적 의사결정에서 많이 직면하는 분류의 문제 (classification problem)을 해결하기 위해 세가지 방법-DA, RPA, ACLS-을 기업의 파산예측이라는 관점에서 비교해 보았다. 또한 이러한 비교를 통해 각 방법이 다른 방법보다 비교우위를 가지는 조건들을 찾아 보았다.
연구 결과 첫째, RPA와 ACLS의 근본적 차이점은 사전적 확율에 대한 가정과 오분류 비용의 추정방법이다. RPA에선 사전적 확률과 오분류 비용을 사용자가 직접 추정하여 입력하도록 한 반면, ACLS에선 사전적 확률은 표본확률과 같다고 가정하는 한편 오분류 비용은 표본으로부터 직접 추정하고 있다. 둘째, 사전적 확률의 추정치가 비교적 정확한 영역에선 RPA가 DA와 ACLS보다 더 정확한 예측을 한 반면 사전적 확률이 상당히 편의되어 있는 영역에선 ACLS의 예측력이 RPA의 그것보다 높았다.
이런 결과를 통해 얻을 수 있는 결론은 첫째, 우리는 기업의 파산 확률을 비교적 정확히 추정할 수 있으므로 -[0.02, -0.2]- 기업의 파산예측에 있어서는 RPA의 사용이 바람직하다. 둘째, 사전적 확률과 오분류 비용의 추정이 어려울 정도로 의사결정의 상황이 유동적이고, 가변적일 경우는 ACLS가 RPA의 평균적인 예측력을 보여 준다는 점에서, ACLS의 사용이 바람직하다.
