The first generation quantitative bankruptcy prediction models are not designed to accommodate the time dimension. To overcome this limitation, various dynamic models based on survival analysis are developed recently. Among them, Cox(1972)’s proportional hazard model has been widely used in various fields because of the advantage of being free of distributional assumptions. The proportionality assumption, however, must be applied precisely when there is a potential structural change. In this paper, we assess the violation of proportion-ality assumption in the firm failure prediction model built around the Cox’s proportional hazard model and pro-posed non-proportional hazard model. We also examine the effect of macroeconomic variables to suggested non-proportional hazard model. We perform an investigation using the Korean stock market since the market, which has experienced two well-known structural changes caused by the Asian financial crisis and 2008 Global financial crisis, is well suited for analyzing the impact of the proportionality assumption on the appropriateness and predictability of the Cox’s proportional hazard model. It is shown that a non-proportional hazard model including a change point is a proper alternative, when the proportionality assumption is violated.
기존 기업부도위험측정 모델은 이진분류모형으로 범주화하기 때문에 시간 개념을 모형에 효과적으로 포함시킬 수 없다는 한계점을 지니고 있다. 이러한 점을 보완하기 위하여 생존분석 기법을 기업 도산 예측 모형에 적용하고자 하는 시도가 계속되어 왔다. 그 중에서도 분포의 제약이 적다는 이점 때문에 Cox 비례위험모형이 널리 사용되어 왔다. 하지만 비례위험모형의 기본 가정인 비례성 가정은 제약적이며 비현실적이어서 사용에 주의가 필요하다. 본 연구에서는 한국의 상장기업을 대상으로 비례위험모형을 추정하고 각 설명 변수에 대하여 비례성 가정이 성립하는 지를 검정하였다. 실증분석 결과, 특정 설명변수는 90년대 후반 외환위기와 2008 금융위기와 같이 특정 시점의 구조적 변화에 의해 비례성 가정을 위배하는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로, 변환점을 고려하여 모형화 할 수 있는 위험모형을 추정하고, 더불어 거시변수를 이용한 부도위험측정모델을 제시하였다. 그리고 비례성을 고려한 예측모델이 예측력을 얼마나 향상시키는지를 확인하였다. 비교 결과, 비례성을 고려한 모형이 전반적으로 높은 예측력을 보였고, 거시 변수를 반영할 경우 가장 높은 예측력을 보임을 확인하였다.
