RNN(Recurrent Neural Network)을 이용한 기업부도예측모형에서 회계정보의 동적 변화 연구
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 권혁건 | - |
dc.contributor.author | 이동규 | - |
dc.contributor.author | 신민수 | - |
dc.date.accessioned | 2021-08-02T14:30:01Z | - |
dc.date.available | 2021-08-02T14:30:01Z | - |
dc.date.created | 2021-05-13 | - |
dc.date.issued | 2017-09 | - |
dc.identifier.issn | 2288-4866 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/18799 | - |
dc.description.abstract | 기업의 부도는 이해관계자들뿐 아니라 사회에도 경제적으로 큰 손실을 야기한다. 따라서 기업부도예측은 경영학 연구에 있어 중요한 연구주제 중 하나로 다뤄져 왔다. 기존의 연구에서는 부도 예측을 위해 다변량판별분석, 로짓분석, 신경망분석 등 다양한 방법론을 이용하여 모형의 부도 예측력을 높이고 과적합의 문제를 해결하고자 시도하였다. 하지만 기존의 연구들이 시간적 요소를 고려하지 않아 발생할 수 있는 문제점들을 갖고 있음에도 불구하고 부도 예측에 있어서 동적 모형을 이용한 연구는 활발히 진행되고 있지 않으며 따라서 동적 모형을 이용하여 부도예측모형이 더욱 개선될 여지가 있다는 점을 확인할 수 있었다이에 본 연구에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 시계열 재무 데이터의 동적 변화를 반영한모형을 만들었으며 기존의 부도예측모형들과의 비교분석을 통해 부도 예측력의 향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다. 모형의 유용성을 검증하기 위해 KIS Value의 재무 데이터를 이용하여 실험을 수행하였고 비교모형으로는 다변량판별분석, 로짓분석, SVM, 인공신경망을 선정하였다. 실험 결과 제안된 모형이 비교 모형에비해 우수한 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 변수들의 변화를 포착하는 동적 모형을 부도예측에 새롭게 제안하여 부도예측 연구의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국지능정보시스템학회 | - |
dc.title | RNN(Recurrent Neural Network)을 이용한 기업부도예측모형에서 회계정보의 동적 변화 연구 | - |
dc.title.alternative | Dynamic forecasts of bankruptcy with Recurrent Neural Network model | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 신민수 | - |
dc.identifier.doi | 10.13088/jiis.2017.23.3.139 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 지능정보연구, v.23, no.3, pp.139 - 153 | - |
dc.relation.isPartOf | 지능정보연구 | - |
dc.citation.title | 지능정보연구 | - |
dc.citation.volume | 23 | - |
dc.citation.number | 3 | - |
dc.citation.startPage | 139 | - |
dc.citation.endPage | 153 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002267359 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Recurrent Neural Network | - |
dc.subject.keywordAuthor | Bankruptcy Prediction | - |
dc.subject.keywordAuthor | Time-Series model | - |
dc.subject.keywordAuthor | 순환 신경망 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 부도 예측 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 시계열 모형 | - |
dc.identifier.url | http://koreascience.or.kr/article/JAKO201730475989273.page | - |
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