인공신경망을 이용한 부도 예측모형 구축

인공신경망을 이용한 부도 예측모형 구축

인공신경망을 이용한 부도 예측모형 구축.doc

목차 1. Data & Variables 2. Model Development 3. Result & Analysis 4. Concluding Remarks 본문 <입력변수 설명> 적중률이 높은 모형을 만들기 위해서는 1. 전문가에게 물어보는 방법 / 2. 문헌을 찾아보는 방법 / 3. 데이터를 분석하는 방법이 있는데, 이번 과제에서 우리는 2, 3번의 방법을 사용하였다. '유전자 알고리즘을 활용한 인공신경망 모형 최적입력변수의 선정: 부도예측 모형을 중심으로' (한국지능정보시스템학회논문지, 홍승현, 신경식 저, 2003) 논문을 참고하여 부도예측모형의 중요한 입력변수들을 선정하였다. (생산성, 수익성, 활동성, 안정성의 지표) 또한 문헌 자료를 통해 강력한 파산 예측 모델로 꼽히는 알트만 Z 스코어의 계산식을 참고하여 중요 지표를 선정하였다. (알트만 Z 스코어 계산식 = (운전자본/총자산)×1.2 + (이익잉여금/총자산)×1.4 + (영업이익/총자산)×3.3 + (자본의 시장가치/총부채의 장부가치)×0.6 + (매출액/총자산)/0.999) 키워드 모형, 부도, 예측, 예측모형, 인공신경망, 신경망