After IMF era, there were many changes in domestic circumstances. Risk management is the most important object of financial institutes. Corporate default results not only in economical loss to stockholders and financial institutions but also results in mis-allocation of social resources, and further reduces social wealth. So, predicting potential business failure accurately and timely is crucial for the stockholders, financial institutions and the society.
In this paper, I want to find better financial variables that describe business failure by using multi-variate analysis(MDA) and logistic regression analysis by dividing two period ; $1^{st}$ Stage(1997~1999), $2^{nd}$ Stage(2000~2003). As a result of empirical study, six significant financial ratios were found in the MDA and another six ratios in the logistic regression model. However, these methods are based on the accounting information, so the accuracy of the prediction is affected by the transparency and update timing of that information.
To overcome such limits, recently, the new methods using the information of stock market are suggested. So, the test of the prediction power of the adjusted EDF model is implemented in this paper. Empirical study shows that the time series distributions of the adjusted EDF differ significantly between failing companies and survivors.
And more, this paper propose a framework for corporate security valuation based on the barrier option (Down and Out Call) and apply the default prediction by the failure probability of DOC model. Finally, I want to find that if we combine the prediction model using the financial information with option model (adjusted EDF & DOC model), the prediction power could be improved.
IMF 이후의 경제 환경은 많은 변화가 있었는데, 금융기관에서는 리스크 관리가 가장 중요한 목표가 되었다. 기업의 부도는 주주 및 금융기관들에게 경제적 손실을 안길 뿐만 아니라 사회적 자원이 적절히 분배되지 못하게 되는 폐단을 낳게 된다고 할 수 있다. 그러므로 기업의 부도가능성을 사전에 정확히 예측하는 것은 주주나 금융기관 및 사회 전체적으로 상당히 중요하다고 할 수 있다.
본 연구에서는 다변량 판별분석(MDA) 및 로지스틱 회귀분석을 1997~1999년까지의 1st Stage와 2000~2003년까지의 2nd Stage로 구분하여 기업의 부도를 판별할 수 있는 변수를 선정하고자 하였으며, 실증분석의 결과로 다변량 판별분석 및 로지스틱 회귀분석에서 각각 6개씩의 재무변수가 선정되었다. 그러나 이러한 재무정보를 이용한 부도예측의 경우에는 재무정보의 투명성 및 적시성에 의해 많은 영향을 받을 수 있는 한계를 지니고 있다고 할 수 있다.
이러한 한계점을 극복하기 위해, 최근에는 주가정보를 이용하는 부도예측 방법이 제시되고 있는데, 본 연구에서는 수정 EDF의 부도예측력에 대해서 실증분석을 실시해 보았으며, 실증분석의 결과 정상기업과 부도기업사이에 유의적인 차이가 있음을 보이고 있다.
추가적으로 본 연구에서는 Barrier Option에 의한 기업 가치 평가의 Framework를 제시하고 있으며, 이를 부도예측에 적용하여 실증적으로 분석해 보았다. 결론적으로는 상기 재무정보 및 주가정보를 결합하여 부도예측을 실시함으로써 예측력을 향상시킬 수 있는지에 대하여 분석하였다.
