This thesis shows how a hybrid-model approach can be used to develop measures of the probability of failure of individual quoted Korean companies.
The quantitative modelling of credit risk initiated by Merton (1974) shows how the probability of company default can be inferred from the market value of the firm's assets in conjunction with the liability structure of the company. Models that combine the structural model with additional financial information are referred to in the literature as 'hybrid models'.
The probability of default derived from the structural model provides a strong signal of failure one year in advance of its occurrence. Calculation of Type I and Type II errors suggests that the estimated probabilities of default are successful in discriminating between failing and non-failing firms. The thesis also shows that the hybrid model outperforms the structural model as well as accounting-based default prediction model.
신용위험 관련 구조모형은 기업의 부도가능성이 어떻게 기업의 부채구조와 연관된 기업가치로부터 도출될 수 있는지 보여주었다. 본 논문은 주가정보를 이용하는 구조모형과 이에 재무정보 및 신용정보를 결합한 통합모형을 가지고 1997년부터 2003년까지 한국의 금융업을 제외한 개별 상장기업의 부도예측 성과를 비교 분석했다.
구조모형에서 도출된 부도확률은 1년 이내 부도 발생에 우수한 예측력을 제공하는 것으로 보인다. 부도기업 예측시 제1종 오류 및 제2종 오류는 서로 반비례하므로 투자자의 위험선호도에 따라 다른 분류기준을 적용해야 한다.
구조모형 및 통합모형에 대한 로지스틱 회귀분석 결과 구조모형에 재무정보 및 신용정보를 추가한 통합모형의 성과가 우수한 것으로 판명되었다. 그밖에 부도기업의 판별력에 있어서 통합모형이 더 나은 성과를 보였으며, 이는 ROC 도표에서도 비슷한 결과를 나타냈다. 따라서 부도예측모형의 계량화에 있어 순수 구조모형보다는 재무정보 등을 이용한 통합모형을 이용하는 것이 더 적절한 것으로 판단된다.
