빅데이터를 이용한 딥러닝 기반의 기업 부도예측 연구

오세경,최정원,장재원 한국금융연구원 2017 금융연구 working paper Vol.2017 No.8

Ⅰ. 연구배경 및 목적 ▣ 부도예측 모형은 금융 산업에서 항상 중요한 과제로 인식되어 지속적으로 발전하여 왔으나 여전히 중요한 연구 과제로 인식되고 있음. · 부도예측 모형은 그간의 많은 연구로 정확도가 많이 향상되었으나. 거시경제 여건, 기업 경영환경 등이 급속하게 변화하여 부도 기업에 대한 정확한 예측은 여전히 어려운 과제임. ▣ 과거의 많은 연구는 기업에 대한 재무 정보와 시장 정보를 기반으로 부도예측을 수행 · 재무 정보는 가장 객관적이고 세부적인 기업에 대한 정보임. 하지만 데이터 생성 주기가 상대적으로 길어(연도, 분기) 부도 예측의 적시성이 떨어지는 근원적인 한계가 있음. · 시장 정보는 유가증권 시장 참여자에 의하여 기업에 대한 정보가 가장 빠르게 반영된다는 장점이 있음. 하지만 유가증권시장 상장 기업만 활용이 가능하고, 주가에 영향을 주는 다른 요인에 대하여 영향을 통제하지 못하는 단점이 있음. ▣ IT 기술 및 데이터 분석 기법, 인공지능 기법의 발달로 인하여 새로운 데이터 원천인 뉴스 정보를 부도 예측 과정에 활용할 수 있음. · 빅데이터 연구 분야에 활용되는 텍스트마이닝과 인공지능기법을 활용하여 텍스트 정보를 측정 가능한 변수로 계량화하는 방법 적용 · 뉴스 정보는 기업에 대한 가장 빠른 정보 원천 중 하나로 기업 부실의 징후를 사전적으로 알 수 있는 정보로서 충분한 가치가 있음. ▣ 본 연구는 기존의 연구를 기반으로 부도 예측 과정에서 1) 뉴스텍스트와 같은 새로운 정보 원천이 적용에 따라 부도 예측력을 높일 수 있는지, 2) 인공지능(딥러닝) 기법과 같은 새로운 방법론이 기존의 방법론에 비하여 예측 성능이 향상되는지 두가지 측면을 중점적으로 연구 Ⅱ. 빅데이터 및 인공지능의 금융 관련 분야 활용 현황 ▣ 빅데이터 및 인공지능 분야는 활용 가능한 데이터의 확대와 IT 기술 혁신을 기반으로 발전 · 1) 분석가능한 데이터 양의 급격한 증가, 2) 복잡하고 방대한 데이터 분석을 위한 방법론의 발전, 3) 컴퓨터 과학의 진화 · 빅데이터는 데이터의 크기(Volume)가 크고, 분석 과정에서 실시간에 준하는 빠른 속도(Velocity) 및 데이터의 원천이 매우 다양(Variety)한 특성을 가지고 있음 · 빅데이터는 정보 원천에 따라 개인정보, 비즈니스 정보, 센서에 의한 정보로 구분 ▣ 금융 산업 또한 빅데이터가 여러 경로를 통하여 수집 및 관리되고 있음. · 금융 산업의 주요 데이터 원천은 증권거래소 등의 자본 시장과 금융 감독 기관과 같은 공공기관의 공시 데이터임. · 금융 관련 데이터는 대부분 시간의 흐름에 따라 입력되어 관리되는 시계열(Time-Series) 데이터의 형태가 많음. 최근에는 데이터 수집 주기를 매우 짧은 기간으로 설정하여 시계열데이터 발생 빈도를 크게 늘린 고빈도(high-frequency) 데이터도 많이 활용됨. · 금융 데이터 수집 과정에서 금융 위기 기간은 반드시 별도로 고려되어야 함. 금융 위기 기간의 데이터가 정상적 기간의 데이터와 구분되지 않는 경우 경우 완전히 다른 분석 결과를 얻을 수 있음. · 기존의 활용되지 못하던 신규 생성 데이터의 확보로 데이터 확장도 가능하지만, 이미 존재하고 있는 이종 데이터 간의 결합을 통해서도 데이터가 확대되는 효과를 얻을 수도 있음. · 수집된 데이터는 분석 방법에 따라 필요한 정제 작업을 거쳐 데이터 분석 과정에 활용됨. ▣ 인공지능은 새로운 개념은 아니지만, 최근 매우 큰 관심을 받고 있고 매우 급속하게 발전하는 분야임. · 인공지능은 인간이 지정한 방법에 따라 학습하여 의사결정을 수행하는 ‘지도학습’과 컴퓨터가 스스로 경험한 내용에 대하여 학습을 할 수 있도록 설계하는 ‘비지도 학습’으로 구분 · 인공신경망 이론을 기반으로 복잡한 비선형 문제를 ‘비지도 학습’ 방식으로 해결하는 방법을 ‘딥러닝’으로 기존의 ‘머신러닝’ 분야와 구별하고 있음. 하지만 이러한 구분은 절대적인 기준은 아님. · 인공지능 관련 시장 규모는 연평균 44%의 성장 중에 있으며, 2020년에는 전 세계적으로 약 240조원의 시장 규모를 형성할 것으로 예측(일본 EY 연구소) · 국내 또한 인공지능 시장은 2020년에 2.2조원, 2030년 27.5조원 시장으로 급격한 성장이 예상되고 있음(KT 경영연구소). ▣ 빅데이터는 복잡하고 방대한 양의 데이터를 기반으로 발전된 기법이므로 소매 금융 데이터 분석에 활용 효과가 높음. · 소매 금융은 개인 및 소규모 기업 고객을 대상으로 하는 금융 서비스로서, 기업 고객에 비하여 상대적으로 데이터의 양이 많으며 다양한 속성이 복잡하게 나타나는 특성이 있음. · 기존의 고객이 제공하던 데이터의 수집을 넘어서, 고객에 대한 정보를 직/간접적으로 확보하는 방향으로 정보 원천을 확대함. · 소매 금융 부문 중 본 연구와 관련된 ‘신용 평가’ 부분은 가장 빅데이터가 활발하게 활용되는 분야 중 하나임. ▣ 인공지능 알고리즘은 신용 평가모형의 예측 성능을 개선하기 위한 목적으로 활용도가 증가하고 있음. · 미국의 ‘제스트 파이낸스’ 는 1만개 이상의 대용량 변수를 신용 평가모형에 활용 · 독일의 ‘크레디테크’, 홍콩의 ‘렌도’, 일본의 ‘소프트뱅크’, ‘미즈호뱅크’ 등도 비슷한 수준 · 미국 ‘FICO’는 인공지능의 도입으로 신용 평가모형에 비선형변수의 반영, 다양한 변수 결합에 의한 고객 특성 반영 등으로 10~25%의 모형 개선 효과가 있다고 보고 · 미국 및 글로벌 핀테크 업체를 중심으로 신용 평가 및 금융기관 운영 과정에서 인공지능을 다양하게 활용하고 있음. · 국내의 경우 여러 기관이 현재의 신용평가 모형을 인공지능을 활용하여 개선하고 있으나 아직은 선도적인 결과를 보고하는 기관을 찾기 어려움. ▣ 빅데이터 및 인공지능 도입은 비용 증가, 예측결과 해석의 어려움, 평가 모형의 신뢰성 부족 및 관련 규제 미비 등의 한계요인도 가지고 있음. · 데이터의 확보, 처리, 분석 등에 시간, 인원, 컴퓨터 하드웨어 등의 추가 비용 요인 발생 · 전통적인 통계 분석 기법과 달리 예측 결과에 대한 원인 분석이 쉽지 않음. · 과거 모형에 비하여 구축 및 적용된 기간이 길지 않아, 아직은 신뢰성에 대한 의문 존재 · 관련 산업에 대한 규제가 많아 관련 산업 발전의 장애 요인으로 작용 중 Ⅲ. 부도 예측 연구 방법론 1. 선행연구 ▣ Altman(1968)의 다변량 판별분석과 Ohlson(1980)의 로짓 모형으로 대표되는 전통적인 기업부도예측 연구는 다양한 방법론을 적용하여 예측 성과를 높이는 방향으로 발전하여 왔음. · McQuown(1993)은 자본시장의 시장 가격을 바탕으로 옵션가격 평가모형을 적용하여 기업의 부도 위험 수준인 EDF(Expected default frequency)를 측정하는 모형(KMV 모형)을 제시 · 오세경(2001)은 국내 기업을 대상으로 로짓(Logit) 모형을 이용한 다변량 판별분석과 함께 옵션가격 평가모형을 이용하여 EDF의 시간별 변화 추이를 분석 ▣ 각각 부도예측 과정에 활용되던 재무 정보와 시장 정보는 두 원천을 통합하여 부도예측력을 높일 수 있는 방법에 대한 연구로 발전 · Shumway(2001)가 회계 정보와 시장 정보를 헤저드 모형으로 통합하여 부도예측력을 높일 수 있는 방법을 처음 제안 · Campbell et al(2008) 또한 회계모형과 시장 정보를 결합한 헤저드 모형이 기존의 각각의 모형보다 부도예측력이 우수하다는 것을 실증 · 이인로·김동철(2015), 최정원·오세경(2016)은 국내 기업을 대상으로 재무정보와 시장정보를 통합하면 기존의 모형보다 예측력이 우수한 것을 실증 · Nam et al(2008)은 시간 가변적인(Time-varying) 헤저드 모형을 사용하여 재무정보와 시장정보 및 거시경제 정보가 기업의 부도 예측 가능성을 높일 수 있음을 실증 ▣ 빅데이터를 활용한 예측 모형 연구는 최근 관련 분야의 대내외적인 관심 증가로 인하여 폭발적으로 증가하고 있음. · 배상진·박철균(2003), 김근형·오성렬(2009) 등은 텍스트 마이닝 및 텍스트 데이터 전처리 과정 등을 세부적인 절차로 제시 · 김유신·김남규·정승렬(2012), Martinez et al(2012)은 텍스트 정보를 이용한 분석 과정에서 텍스트가 담고 있는 감성(Opinion)을 분석하고 이를 연구 과정에 활용함. · 이광석(2014), 최정원·한호선·이미영·안준모(2015), 조남옥·신경식(2016)은 텍스트 정보를 활용한 기업 부도예측모형의 유용성을 실증함. · Chen et al(2014), 김민수·구평회(2013), 안성원·조성배(2010)는 뉴스 텍스트마이닝 기법을 주가예측 모형에 활용 ▣ 인공지능(딥러닝) 기법은 비교적 최신의 방법론으로서 금융 및 재무 분야에서는 전통적인 방법론에 의한 예측 방법론에 비하여 연구의 양과 질 모두 부족하지만 최근 기술의 발전 및 전 세계적인 관심 증가와 함께 관련 연구가 매우 급격하게 증가하고 있음. · 이재식·한재홍(1995)은 기존의 재무정보만 활용한 부도예측의 한계가 있음을 지적하고 이를 보완하기 위하여 비재무정보를 활용한 인공신경망 기반의 부도예측 모형을 제시 · Kim and So(2010)는 SVM 기법으로 부도예측을 수행하고, 정보가 상대적으로 부족한 중소기업의 경우 기존의 방법론보다 인공지능 기법의 예측 성능이 더욱 우수함을 실증 · 김성진·안현철(2016)은 금융기관의 신용위험관리의 중요한 도구인 기업신용등급 예측 과정에 인공지능 기법 중 랜덤 포레스트(Random Forests) 방법을 적용 · Yeh et al.(2015)은 딥러닝 개념의 인공신경망 기법 중 하나인 Deep Belief Networks (DBN)이 기존의 머신러닝 중 대표적 기법인 SVM보다 기업 부도예측 성능이 더 우수함을 실증 · Addal(2016)은 인공신경망, K 근접 군집분석 등의 방법론을 이용하여 기업부도예측 모형이 우수한 예측력을 보이는 것을 실증 2. 연구방법론 ▣ 선행연구를 참고하여 확보 가능한 다양한 정보 원천을 모두 포괄하여 예측 모형에 활용 · 재무 정보의 경우 기업에 대한 가장 기본적이고 객관적인 실적 지표로서 기업 부도예측에 반드시 활용되는 정보 · 시장 정보는 분석 시점의 기업에 대한 최신 정보를 반영하고 있다는 특성이 있으므로 재무 정보의 적시성 부족 문제를 보완하나 유가증권 시장에 상장되어 주식이 거래되고 있는 기업들만의 정보를 이용한다는 한계 · 재무 정보와 시장 정보는 두 정보를 결합하여 모형에 반영이 가능함. Nam et al.(2008)의 연구는 Hazard 모형을 활용하여 재무정보와 시장정보를 결합한 부도 예측 모형 제시 · 거시경제 지표의 경우 과거 일부 부도 예측 연구에서 설명변수로 활용은 되고 있으나, 그 빈도가 재무지표나 시장지표에 비하여 많이 떨어짐. · 여러 선행연구에서 적용하는 비정형 정보는 그간에 연구들이 주로 사용하지 못하였던 뉴스 및 인터넷 등의 텍스트 정보를 원천으로 활용하는 경우가 많음. ▣ 본 연구 분석 과정에서 활용한 예측 방법론의 종류와 각 방법론의 특징 ▣ 텍스트 데이터를 예측 모형 등에 활용하기 위해서는 계량화된 변수로 측정하는 과정이 필요 · ‘Word2vec’은 단어들 간의 연관된 규칙을 찾아서 각 단어의 관계를 계량적으로 산출하는 방법론으로서, 각 단어 간의 앞뒤 관계를 보고 근접도를 벡터의 형태로 계산하는 알고리즘 · ‘Word2vec’을 활용하여 뉴스 기사 내에 언급된 단어 간의 관계를 계량적으로 분석할 수 있음. · 본 연구에서는 부도와 연관된 기사에서 나타나는 ‘부도’의 의미를 가지는 다른 단어들을 객관적으로 판단(‘부도 연관어휘’)하는 근거를 마련하여 위하여 ‘Word2vec’ 활용 · 산출된 ‘부도 관련 기사 비율’과 ‘부도 유사도’ 지표는 수준이 높게 나타날 경우 이를 사전적인 ‘부도’의 징후로 판단할 수 있음. ▣ 여러 가지 방법론을 적용하여 기업 부도예측을 수행할 경우 모형의 성능을 비교하기 위해서는 동일한 개념으로 적용이 가능한 객관적인 모형 평가 방법 필요 · 본 연구의 기업 부도예측과 같은 이진 분류 예측의 상황은 두 범주(부도, 정상)간의 정확한 분류가 가능한지를 여러 모형 간에 비교하여 봄으로써 모형 평가를 수행 · 기업예측 모형과 같은 이진 판별 예측은 할 때, 예측 모형의 추정 값들은 0에서 1 사이에서 판별 값(Threshold)이 변함에 따라 정확도가 변동함. 따라서 최적의 판별 값 수준 결정필요 ▣ 예측 모형을 도출하여 모형의 예측력을 평가하는 과정에서 Sample data를 학습 세트(training set)와 평가 세트(test set)으로 나누어 예측 정확도(Accuracy)를 산출하고 이를 근거로 모형의 성능을 평가하여야 함(out of sample test). · 본 연구도 학습 세트와 평가 세트를 전체 표본 중 중복되지 않도록 70% 대 30%의 비중으로 배분하여 모형 추정과 예측력 평가 과정에 각각 사용 · 과거 부도예측 연구에서는 부도 기업의 표본(sample) 수가 너무 적어 표본의 불균형에 의한 모형 예측력 평가의 어려움이 있음을 한계로 지적하였음. · 본 연구는 부도 기업의 표본을 고정하고, 정상 기업의 표본을 부도 기업 수만큼만 Random 형태로 Sampling하여 균형(equal-weighted. 50% 대50%) 표본을 구성하여 모형의 추정과 평가에 활용하는 방안을 적용. · 다만 이러한 Sampling 방식을 사용할 경우 정상 기업 표본에서 표본 선택에 따른 편의(bias)가 발생할 수 있으므로, 평가 과정의 강건성을 얻기 위하여 정상 기업 표본을 반복적으로 총 100 세트(set)를 임의 확률(random)로 구성하여 모형평가 과정에 활용 · 각 방법론의 예측 수준 평가를 위한 정확도 값은 모든 평가세트(100 set)에서 산출된 정확도의 평균 수준으로 산출 Ⅳ. 실증분석 1. 부도 사건의 정의 ▣ 기업 부도예측 연구 과정에서 보다 유용한 결과를 얻기 위해서는 기업의 부도(부실)에 대한 명확한 정의를 하는 것이 매우 중요 ▣ 유가증권시장에서 ‘상장폐지’가 결정된 기업들 중 부도에 관련된 공시가 발생한 기업들을 부도 발생기업으로 인식하고 분석을 진행 · 이인로·김동철(2015), 최정원·오세경(2016) 등의 선행연구와 동일한 가정 · 상장폐지 사건은 부도와 반드시 연결된다고 볼 수는 없으나, 부도와 관련된 이유로 상장폐지가 발생한 대부분의 기업은 특수한 상황을 제외하고 부도가 발생하거나 부도에 준하는 재무상황이 발생함. 2. 데이터 수집 및 정제 ▣ 2001년부터 2015년 까지 부도 정의에 따라 유가증권 시장에 상장된 기업을 대상으로 분석 ▣ 비정형 정보인 뉴스 텍스트 데이터 수집을 위하여, 네이버 뉴스 검색 홈페이지를 활용하여, 분석 대상 기업들에 대한 2010년 1월부터 2016년 12월까지의 84기간의 뉴스 컨텐츠를 수집 · 인터넷 뉴스 서버에 DB가 구축되지 않아 기사를 확보할 수 없거나, 총 집계기간 동안 기사 수가 부족한 기업, 검색이 불가능한 이름의 기업, 명확한 구별이 어려운 기업 등의 기사는 수집 과정에서 제외 · 제외 후 텍스트 정보 수집 대상 기업은 총 1,788개의 기업으로 총 2,506,080건의 기사를 텍스트 DB로 확보함. 기업당 평균적으로 약 1,401건, 1개월 당 평균적으로 약 16.6건 · 텍스트 DB는 집계 이후 자연어 처리, 분석 Sample 수 미달제외, 특정 의미 단어 제외 등의 정제 과정을 거쳐 최종 텍스트 분석 DB로 산출됨. ▣ 텍스트 분석 DB를 기반으로 ‘부도’ 및 ‘상장폐지’와 기사 내에 언급된 단어 간의 유사도를 ‘Word2vec’을 이용하여 산출 · ‘부도’ 혹은 ‘부도’ 및 ‘상장폐지’로 ‘Word2vec’ 유사도 기준상위 20개 단어 선별 · 선정된 부도 유사 단어가 포함된 경우 해당 기사를 부도 연관 기사로 간주하고, 전체 기사 대비 부도 연관 기사 비율을 산출하여 ‘부도 기사 비율’을 산출함. · 기사를 구성하고 있는 개별 단어별로 ‘부도’ 및 ‘상장폐지’ 유사도를 부여하고, 각 기사별 ‘부도 유사도(평균수준)’을 산출함. · ‘부도 기사 비율’ 과 ‘부도 유사도’ 는 부도 기사에 대한 계량화된 텍스트 분석 결과로서 향후 부도 예측 모형 추정 과정에서 설명 변수로 활용 ▣ 정보 원천별로 모형 예측의 영향을 평가하기 위하여 취합된 분석 DB를 4가지의 데이터 세트로 분류하여 각각의 모형에 적용하고 가용한 데이터 수준에 따라 기간을 나누어 분석함. · 총 7개의 분석 Set가 구성되어 각각의 예측 방법론에 적용됨 1) Set A(2001~2016년) : 재무, 시장, 거시경제 정보. 총 2291개 (부도 502개) 기업 대상 2) Set B(2010~2016년) : 재무, 시장, 거시경제 정보. 총 1586개 (부도 258개) 기업 대상 3. 연간 예측 모형 ▣ 각 분석 DB Set를 예측 방법론별 모형에 적합(Fitting) 하고 최적 모형을 도출함. ▣ SET A 결과(분석기간 2001년~2016년 적용) · 가장 높은 정확도를 나타낸 방법론은 Random Forests 방법론 · 로지스틱 모형과 SVM 또한 0.9에 상회하는 높은 정확도가 산출 · 의사결정나무(Dtree)와 인공신경망(DNN, RNN) 등은 0.9에 다소 못 미치는 정확도 · 기업의 재무정보, 거시 경제정보, 시장정보를 포괄하여 가장 정보가 많이 활용된 < SET3 >의 정확도는 타 데이터 세트에 비하여 다소 높게 산출. 하지만 유의미한 수준은 아님. ▣ SET B 결과(분석기간 2010년~2016년 적용) · Random Forests 방법론이 가장 우수한 예측력. SVM, 인공신경망(DNN) 순 · 로지스틱 모형은 상대적으로 모형 예측력이 하락. 인공지능 기법들의 예측력은 유지되거나 오히려 다소 상승 · 기존 전통적 정보 원천이 반영된 < SET B_3 >에 뉴스 텍스트 정보까지 추가로 반영된 < SET B_4 >가 타 모형에 비하여 모형 예측력이 높게 산출. 비정형 정보도 부도예측 성능 향상에 영향을 줄 수 있음을 실증하는 결과임. 유의성은 떨어짐. ▣ 연관 예측 모형 추정 결과 인공지능 중 Random Forests 방법론이 두 데이터 SET 모두 가장 높은 수준의 예측력 나타남. · 데이터 수가 상대적으로 적은 < SET B >에서도 우수한 예측력을 유지함으로써 인공지능 기법이 강건하게 기업의 부도에 대한 예측을 잘 수행할 수 있음을 실증 · 인공지능_DNN의 예측 성능이 기대 수준에 미치지 못함. 컴퓨터 하드웨어를 보강하고 추가적인 효율화 방안을 도입하여 이러한 구조를 개선하면 현재보다 더 높은 예측 정확도를 얻을 가능성이 있음. ▣ 텍스트 데이터를 추가로 반영한 < SET B_4 >의 예측 정확도는 방법론에 따라 약간의 차이는 있지만 전반적으로 텍스트 데이터를 반영하지 않은 SET에 비하여 유의한 수준의 정확도 차이가 나타나지 않음. · 재무정보만 활용한 < SET A_1 >, < SET B_1 >의 예측력도 타SET에 비하여 큰 차이가 없음. · 이는 상장 기업의 경우 다양한 공시 요구 및 규제에 의하여 기업의 정보가 재무정보에 이미 충분히 반영되어 나타나는 결과라 판단됨. 4. 월간 예측 모형 ▣ 미디어의 뉴스 기사는 시장 정보(주가)와 마찬가지로 실시간으로 공개되는 정보임. 따라서 시장정보를 활용한 예측 모형인 KMV 모형과 유사한 형태의 부도예측 모형 구축 가능 · 기업의 부도 관련 뉴스가 실제 부도가 발생하는 시점 이전에 부도 가능성을 선제적으로 알려줄 수 있는지, 조기 경보 지표(early warning index)로서 활용 가치가 있는지 연구 · 분석 가능 대상 Sample : 부도 기업 52개, 정상기업 855개 확보 · KMV모형 및 텍스트 기반 모형의 부도예측 단위는 월간이며, 부도 기준 직전 12개월의 추이를 분석함. · 부도 기업의 경우 부도 발생 1년전부터 점진적으로 평균 수준에 비하여 다소 낮은 수준으로 D.D. 가 하락하다가, 부도발생 3개월 전부터 급격하게 하락함. ▣ 텍스트 정보기반 예측 모형 산출 결과(부도 기사 비율 추이) · 동일한 기간과 동일한 기업에 대하여 기사 텍스트 DB를 기반으로 산출한 부도 기사 비율 · KMV 모형과 마찬가지로 부도기사 비율은 부도 발생 12개월 이전부터 점진적으로 상승하여 지속적으로 정상기업에 비하여 높은 수준으로 산출 ▣ 텍스트 정보기반 예측 모형 산출 결과(부도 유사도 추이) · 동일한 기간과 동일한 기업에 대하여 기사 텍스트 DB를 기반으로 산출한 부도 유사도 · 부도 유사도 역시 부도기사비율과 마찬가지로 부도발생 이전부터 정상기업과 차이가 나타남. · 단, KMV 와 부도기사비율과는 달리 점진적 상승 추세가 다소 약하고, 부도 시점에 가까워지면서 오히려 정상기업보다 떨어지는 수준도 나타나는 것을 확인할 수 있음. ▣ KMV 모형과 텍스트 정보기반의 예측 모형은 각각 부도 발생 이전 시점부터 부도 가능성이 상승함을 보여주는 것을 확인할 수 있음. · 선제적 예측 성능을 비교하기 위하여 두 모형을 함께 그래프로 도식화 · 부도 기사 비율은 KMV 모형의 결과인 D.D. 와 비슷한 형태로 부도 가능성에 대한 신호가 나타남. · 특히 부도 발생 6개월 이전 시점부터는 지속적으로 KMV모형보다 다소 높은 수준으로 부도 기사 비율이 나타남. ▣ ‘부도 기사비율’과 ‘부도 유사도’를 활용할 경우 KMV 모형과 유사한 형태로 부도 예측이 가능하며 추가적인 확장도 가능함. · 부도 발생 시점을 기준으로 KMV 모형 보다 이전 기간에 부도 유사도가 상승하여 기업 부도에 대한 조기경보 지표로서 충분히 활용 가능성이 있음. · 텍스트 정보 기반의 부도예측은 주가 정보가 없는 비상장기업에도 활용이 가능하다는 점에서 KMV 의 단점을 보완하는 방법론으로 더욱 의미가 있음. ▣ 텍스트 기반의 부도 예측 방법 또한 기업관련 뉴스의 편중 문제가 나타나는 단점이 있음. · 대부분의 기업 뉴스는 일부 매우 우량하고 유명한 대기업에 대한 기사가 많이 생성되고, 정작 부도가 많이 발생하는 규모가 작은 기업에 대한 뉴스는 상대적으로 매우 적음. · 향후 이를 보완하기 위해서는 텍스트 데이터 확보 정보 원천을 미디어 뉴스뿐만 아니라 기업 공시자료, 증권/투자 관련게시판, 해당기업 홈페이지 등으로 확대하여 보다 광범위한 텍스트 데이터의 확보가 필요함. Ⅴ. 결론 및 시사점 ▣ 기업 부도 예측 과정에서 우선 비정형 데이터인 뉴스 텍스트 데이터를 계량화하여 새로운 정보 원천으로 활용할 수 있는 방법을 제시 ▣ 기존 정보 원천과 함께 텍스트 정보를 포함한 인공지능 기반의 예측 방법론을 제시하고 기존의 방법론과 예측력을 비교분석 ▣ 연구 결과, 연간 모형에서는 인공지능 기법인 Random forests 기법이 가장 우수한 예측력이 나타나는 것으로 분석 · 인공지능을 이용한 다른 방법론들도 전반적으로 기존의 전통적인 예측 방법보다 예측력이 우수함. ▣ 또한 뉴스 텍스트를 추가적인 정보 원천으로 추정한 월간 예측 모형의 경우 시장 정보 기반의 예측 모형인 KMV 모형과 유사한 결론을 도출할 수 있는 것으로 나타남. · 기업 부도 예측 과정에서 텍스트 정보 기반의 부도 예측 모형은 조기 경보 모형으로 충분히 활용이 가능함. ▣ 중소기업(SME)과 개인에 대한 부도 예측 모형으로 연구의 확장이 필요 · 현재 분석 대상인 상장기업의 경우 재무 정보가 기업 현황을 비교적 잘 반영하고 있고, 기업에 대하여 발생하는 정보 또한 주가에 즉각 반영되고 있는 편이기 때문에 텍스트 정보 및 인공지능 도입에 대한 예측 증가 수준이 미미할 수 있음. · 재무정보의 신뢰도가 떨어지고 시장 정보의 확보가 어려운 중소기업이나 개인에 대하여 본 연구의 부도 예측 방법을 적용한다면 기존의 방법에 대하여 추가적인 예측 수준 증대를 얻을 수 있을 것으로 기대됨. · 기업을 대상으로 하는 연구의 경우, 뉴스 텍스트 정보와 함께 웹 페이지, 공시자료 등 추가적인 정보 원천을 포괄하여 적용하면 추가적인 예측 수준 개선이 기대됨. ▣ 빅데이터 및 딥-러닝 분야는 아직까지 국내 금융, 재무 분야에서 관련 연구가 부족함. · 본 연구에서 활용한 방법론은 타 연구에서도 충분히 응용하여 활용이 가능하므로 향후 관련 된 연구가 많이 발전할 것이라 기대할 수 있음.

미국 및 일본 주식시장의 아시아 신흥 주식시장에 대한 영향력 분석

오세경,차인백 한국금융연구원 1998 금융연구 Vol.12 No.1

본 논문은 VAR模型을 이용하여 아시아 외환위기 이후 아시아의 4개 신흥공업국(홍콩, 한국, 싱가폴 및 대마)의 주식시장들과 세계에서 가장 규모가 큰 미국 및 일본 주식시장간의 주가수익률의 相互 聯關性을 실증적으로 분석하였다. 實證分析 결과 美國과 日本 주식시장의 아시아 4개 신흥공업국 주식시장에 대한 영향력은 1997년 7월의 아시아 외환위기 발생 이후 대폭증가하였을 뿐만 아니라 外換危機 이전보다 더 오랜 기간 지속하고 있는 것으로 나타났다. 또한 1987년의 株價大暴落 사건(블랙먼데이) 이전과 이후를 비교한 결과, 先進株式市場의 영향력은 블랙먼데이 이후 홍콩, 韓國, 臺灣의 경우 소폭 증가한 반면, 싱가폴의 경우 상당히 커진 사실을 확인하였다. 1980년 1월부터 1998년 6월까지의 전체 標本期間에 대해 한국과 대만은 홍콩과 싱가폴에 비해 國外衝擊보다 국내衝擊이 상대적으로 더 큰 설명력을 가지고 있는 것으로 나타났다. 그러나 동남아 외환위기 발생 이후 韓國과 臺灣도 미국과 일본시장 변화에 대한 민감도가 증가하여 홍콩과 싱가폴의 수준에는 미치지 못하지만 收益率 변화의 약 25% 정도가 미국과 일본 주식시장의 충격에 의해 설명되고 있음을 확인하였다. 이는 홍콩과 싱가폴의 경우 일찍부터 資本市場을 開放하여 外國人 투자에 대한 제한이 거의 없는 반면, 한국과 대만의 경우 점진적으로 자본시장을 개방하고 있지만 상재적으로 國際資本移動에 대한 여러 가지 규제가 아직도 남아있기 때문으로 분석된다.

유아교사의 직무만족도가 심리적 안녕감에 미치는 영향에서 직무스트레스의 조절효과

오세경,이기탁,강병은 한국열린유아교육학회 2019 열린유아교육연구 Vol.24 No.4

The purpose of this study is to analyze the effect of job satisfaction on psychological well-being of early childhood teachers, and to reveal moderating effect of job stress in the relationship between job satisfaction and psychological well-being. For this purpose, the data were collected from 315 teachers who work at an institution for early childhood education in G city. Jamovi program was used to calculate the average, standard deviation, and correlation coefficient of relevant variables for data analysis and the data were analyzed by hierarchical regression analysis. The results of the analysis are as following. First, the job satisfaction showed a significantly positive relationship with psychological well-being, whereas job stress showed a significantly negative relationship with job satisfaction and psychological well-being. Second, the hierarchical regression analysis showed that job stress and sub-factors of job stress were found to have significant moderating effects within the influence of job satisfaction on psychological well-being. That is, job satisfaction showed more significant effect on psychological well-being in the group of lower job stress than that of higher job stress. These results imply that job stress may play a risky role against positive influences of job satisfaction on psychological well-being of early childhood teachers. 본 연구는 유아교사를 대상으로 직무만족도가 심리적 안녕감에 미치는 영향을 분석하고, 두 변인 간의 관계에서 직무스트레스가 갖는 조절효과를 규명하는 데 그 목적을 둔다. 이를 위해 G광역시 소재의 유아교육기관에 재직하고 있는 유아교사 315명을 대상으로 자료를 수집했다. 자료 분석은 Jamovi 프로그램을 활용해 연구변인에 대한 평균, 표준편차, 상관계수를 산출하고 위계적 회귀분석법으로 실시했다. 연구결과 첫째, 유아교사의 직무만족도는 심리적 안녕감과 유의한 정적 상관을 나타냈고, 직무스트레스는 심리적 안녕감 및 직무만족도와 유의한 부적 상관을 나타냈다. 둘째, 위계적 회귀분석 결과, 직무만족도가 심리적 안녕감에 미치는 영향에서 직무스트레스 및 직무스트레스 하위요인들의 조절효과가 유의했다. 즉, 직무스트레스가 높은 집단보다 직무스트레스가 낮은 집단에서 직무만족도가 심리적 안녕감에 더 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 직무스트레스가 유아교사의 심리적 안녕감에 대한 직무만족의 적응적인 영향을 위협하는 위험요인으로 작용함을 시사한다.

핀테크와 중소기업(SME)금융

오세경,한석만 한국재무학회 2016 한국재무학회 학술대회 Vol.2016 No.05

본 연구의 주요 기여도는 SME금융에 대한 핀테크의 영향에 대해 최초로 포괄 적인 검토를 하여 SME금융에 있어 핀테크가 중요한 역할을 수행할 수 있음을 제시했다는데 있다. 핀테크는 기존에 금융제약으로 재무적 어려움을 겪고 있는 SME에게 금융접근성을 높일 수 있는 혁신적인 금융서비스를 제공할 잠재력을 보유하고 있으며 장기적으로 국가경제발전과 고용증대에도 기여할 것으로 기대된 다. 본 연구는 SME금융의 핵심 핀테크 영역을 P2P대출, 전자상거래금융, 송장금 융, 공급체인금융, 무역금융 및 크라우드펀딩 등 6개로 구분한 핀테크 프레임웍 을 사용하여, 영역별 핀테크 솔루션들이 SME의 재무제표에 어떤 영향을 줄 수 있는지를 분석하였다. 이를 위해 각 핀테크 플랫폼 유형별 특징 및 선진 사례를 살피고, 현재 우리나라의 핀테크 관련 법적 제도적 환경과 비교하여 우리나라에 서 핀테크가 SME금융의 대안이 되기 위한 발전방안을 제시하였다. SME 핀테크 프레임웍의 솔루션들은 SME 재무제표 상 자산, 부채 및 자본 부문에서 긍정적인 재무적 영향을 주고, 안정된 현금흐름 및 수익성 유지가 가능 하고 매출채권 양도 및 매각 등으로 운전자금 추가확보가 가능하게 될 수 있으며, 고객과의 관계 강화를 통한 경쟁력 있는 결제조건 및 신용거래확대 기회를 만들 수 있다는 것을 확인하였다. SME 핀테크는 시장기능에 따라 혁신 및 발전이 진행되어야 하고, 규제와 정 책제도는 게임조정자가 되어 핀테크 금융서비스 관련 제도를 정비하고 개선시켜 야 할 것이다. 정부는 기존 금융을 보호하면서 규제개혁을 통한 SME 핀테크 산 업을 활성화해야 하는 어려움에 직면해 있다. 또한 핀테크의 발전을 위해서는 관 련 여러 법규의 정비와 정부규제 철폐, 부처간의 조정 등 많은 제약을 갖고 있기 때문에, 핀테크발전특별법 등의 형태로 기존규제를 통합정비하고 대통령 직속기 구 등으로 혁신추진력을 갖춘 조직에서 발전을 가속화하는 방안도 검토해 볼 필요가 있다.

주가수익비율 , 기업규모 및 주가의 주가수익률에 대한 경향 분석

오세경 한국금융연구원 1994 금융연구 Vol.8 No.1

정 다이아몬드 형 구멍이 있는 배플을 가진 채널에서의 열전달과 마찰계수

오세경,A.B.K.Putra,안수환 한국동력기계공학회 2008 동력시스템공학회지 Vol.12 No.3

This experimental study investigates the local heat transfer enhancement characteristics and theassociated frictional head in the rectangular channel with a single inclined baffle. Four different types of the baffle are used. The inclined baffles have the width of 19.8 cm, the square diamond of 2.5 cm x 2.5 cm, and the inclination angle of 5o, and number of holes of up to 9. Reynolds number is varied between 23,0 and 57,000. Results show that the heat transfer and friction factor depend significantly on the number of baffle holes and Reynolds number. The friction factor decreases with increasing number and the number of holes on the baffle. It is found that the heat transfer performance of baffle type II(3 hole baffle) has the best values.

다문화 멘토링의 활동 목적에 따른 현장체험학습 유형 탐색

오세경,김영순 인문사회 21 2018 인문사회 21 Vol.9 No.1

This study investigated types of purpose in field trips of multicultural mentoring and meaning of instruction experience in field trips among college student mentors. The purposes of field trip activities were examined based on the field trip applications and activity reports submitted by the college student mentors participating in multicultural mentoring program to the I University office. In addition, in order to investigate the meaning of field trip instruction experience among mentors, in-depth interview was conducted with seven participants whose field trip application and report submitted to the I University office were found to be significant. In this study, types of field trip activities in multicultural mentoring according to the purpose were classified into ‘social relationship’, ‘self-efficacy improvement’, ‘history and cultural exploration’ and ‘career exploration’ types. In the future, discovering various field trip contents that allow both multicultural families and non-multicultural families to participate together and developing field trip models that can be localized for different local circumstances will create synergy effects of sustainable field trip activities with enhanced cultural and educational values. 본 연구는 다문화 멘토링에서의 활동 목적에 따른 현장체험학습 유형을 탐색하였다. 이를 위해 다문화 멘토링 프로그램에 참여한 대학생 멘토들이 I 대학 사무국에 제출한 현장체험학습 활동 신청서와 보고서를 중심으로 다문화 멘토링의 현장체험학습 활동 목적을 탐색하였다. 또한 현장체험학습 신청서와 보고서를 바탕으로 연구 목적에 부합되는 연구참여자 9명을 대상으로 심층인터뷰를 진행하였다. 다문화 멘토링에서의 활동 목적에 따른 현장체험학습을 유형화한 결과 ‘친목관계형’, ‘자기효능감 함양형’, ‘역사문화탐방형’, ‘진로탐색형’으로 도출되었다. 향후 다문화가정과 비다문화가정이 함께 공존하며 참여할 수 있는 다양한 현장체험학습 콘텐츠를 발굴하여 지역 사정에 맞게 변용될 수 있는 현장체험교육 모형이 다양하게 개발된다면 교육적・문화적 가치가 증진된 지속가능한 현장체험교육의 시너지 효과를 기대할 수 있다.

국민연금의 전략적자산배분시 Shortfall Risk 척도 및 목표수익률 설정방식의 개선방안 연구

오세경,이정우 한국재무학회 2015 한국재무학회 학술대회 Vol.2015 No.05

본 논문은 국민연금의 전략적 자산배분체계에서 현행 목표수익률 산출방식과 위험척 도의 문제점들을 살펴보고 이를 개선하기 위한 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 국 민연금의 현행 목표수익률 설정방식(실질GDP+CPI±조정치)은 자산과 부채의 종합적인 관점인 ALM 차원에서 이루어지지 않고 있으며, 전략적 자산배분모형과의 유기적인 연 계가 없어 위험과 수익률의 상반관계(risk-return trade-off)가 반영되지 않고 있다. 또한 국민연금이 현재 위험척도로 사용 중인 shortfall risk는 이론적인 근거가 없을 뿐만 아 니라 실제 자산배분을 매우 불안정하게 만드는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 첫째, 주식과 채권의 기대수익률이 CPI와 연동되도록 만듦으로써 현행 국민연금 방식에서 나타나고 있는 CPI 전망치의 증가 시 shortfall risk가 급등하는 착시 효과를 제거할 수 있음을 보인다. 이러한 결과는 국민연금이 착시효과 문제를 없애기 위 해 shortfall risk의 한도를 15%로 조정한 것은 임의적이며 위험관리 차원에서 이루어진 것이 아님을 의미한다. 또한 본 논문은 위험자산에 대한 투자비중의 증가에도 불구하고 shortfall risk가 이를 적절히 반영하지 못함을 보임으로써 위험척도로서 shortfall risk가 적절하지 않음을 보인다. 둘째, ALM관점에서 재정안정화를 달성하기 위한 정책조합 (policy mix)의 일환으로 목표수익률이 설정될 뿐만 아니라 전략적 자산배분모형과 연계 되도록 함으로써 위험자산 비중의 증가에 따른 위험과 수익률의 상반관계(risk-return trade-off)가 반영될 수 있음을 보인다. 국민연금의 제3차 재정계산 제도발전위원회에서 재정목표로 제시한 재정추계 최종년도(2082년)의 적립배율 2배수를 달성할 수 있는 보험 료율, 장기목표수익률 조합을 제시하고 그에 따른 기금의 위험자산 비중과 shortfall risk 의 상응관계를 도출한다. 또한 앞서 제시한 보험료율과 장기목표수익률 조합 시 추정한 최대적립금 규모를 현행 보험료율 9% 하에서 계산한 2043년 기금 규모와 비교해 봄으로 써 기금의 과다적립 가능성이 존재함을 보인다. The purpose of this paper points out the problems of target return setting and shortfall risk measure in strategic asset allocation of Korean national pension fund and suggests the alternative ways to solve the problems. Currently, Korean national pension fund sets its target returns in ad-hoc way by (real GDP+CPI±adjustment), which is not reflecting ALM point of view and cannot explain risk-return trade-off because it is not driven by and totally separated from strategic asset allocation process. Also, Korean national pension fund uses shortfall risk based on CPI as risk measure when applying strategic asset allocation, which has no theoretical foundations at all and makes asset allocation results very unstable. First, the study shows that by linking the expected returns of stocks and bonds to CPI, “illusion effect” meaning that shortfall risk dramatically increases although there is no change in risk at all when the forecast of CPI rises can be eliminated. This implies that Korean national pension fund’s recent change of shortfall risk limit to 15% from 10% is done simply to eliminate “illusion effect” and not from a risk management perspective. We also show that shortfall risk has a serious problem as a risk measure since it is not suitably reflective of the increase in risk even when the weights of risky assets increase in asset allocation. Second, the study shows not only that target returns can and should be set up in connection with the other variables such as contribution rate in considering various policy mix to achieve financial stabilization of Korean national pension fund from the perspective of ALM but also that it is capable of reflecting the risk-return trade-off as the weights of risky assets increase through linking it to strategic asset allocation. We propose alternative policy combinations of long-term target returns and contribution rates that can achieve target funded ratio of 2 in 2082 suggested by the third meeting of the committee for Korean national pension system development. Also, we show that there is a possibility of excess fund accumulation when we compare the estimated fund size under the above scenarios of long-term returns and contribution rates to 2043 fund size calculated under the assumption of current contribution rate of 9%.

사회통합적 관점에서 본 동남아시아계 결혼이주여성의 여가경험과 의미

오세경,김영순 한국국제문화교류학회 2019 문화교류와 다문화교육 Vol.8 No.2

The aim of this study is to explore the leisure experience and meanings of South-East Asia married immigrant women in the perspective of social integration. The in-depth interview was conducted by selecting seven South-East Asia immigrant women who are from Vietnam, Philippines, and Nepal. The research participants were composed of people who were judged to have no problems with communication for interview, out of the subjects who voluntarily applied for the interview in a multicultural family support center. Also, they were limited to the age group from mid-late 30s to mid 40s with the most energetic activity, the subjects who resided in Korea for five years or longer, and the married immigrant women residing in the capital area, with a child or more. In the results of this study, the meanings of leisure experience of South-East Asia married immigrant women included ‘Family leisure is my leisure’, ‘Recovery of longing through the enjoyment of native culture’, and ‘Change of daily life through transnational connections’. Such results could be used for establishing the foundation of alternative practical measures like improvement of personal satisfaction and family relationship of married immigrant women for the improvement of life quality in daily life, which is the significance of this study. 본 연구의 목적은 사회통합적 관점에서 동남아시아계 결혼이주여성의 여가경험과 의미를 탐색하는 것이다. 연구 대상은 동남아시아계(베트남, 필리핀, 네팔) 결혼이주여성7명을 선정하여 심층 면담을 진행하였다. 연구참여자의 선정 기준은 다문화가족지원센터 내에서 자발적인 인터뷰 신청 대상자들이다. 이들 증에서 인터뷰를 진행하는 데 의사소통에 문제가 없다고 판단되는 연구참여자로 구성하였다. 또한 활동력이 가장 왕성한연령대인 30대 중후반부터 40대 중반까지로 제한하였고, 한국 거주기간 5년 이상, 수도권에 거주하고 있는 자녀를 한명이상 둔 결혼이주여성으로 한정하였다. 연구 결과, 동남아시아계 결혼이주여성의 여가 경험은 세 가지 영역, 즉 ‘가족 여가가 곧 나의 여가, 모국문화 향유를 통한 그리움 회복, 초국적 연계를 통한 일상의 전환’으로 분석되었다. 이와같은 결과는 일상생활 내의 삶의 질 향상을 위한 결혼이주여성의 개인 만족뿐만 아니라가족과의 관계 개선 등의 대안적인 실천 방안의 토대 마련에 활용 가능하다는 점에서 의의가 있다.

한국 주가지수 현물시장과 주가지수 선물시장간의 일중변동성에 관한 실증분석

오세경 한국선물학회 2002 선물연구 Vol.10 No.1

본 논문은 우리 나라 주가지수 현물시장과 주가지수 선물시장간의 정보흐름(information flow)을 보다 정확히 파악하기 위하여 두 가지 모형을 고려하였다. 첫째, 현물시장과 선물시장의 수익률은 본인 및 상대방 시장의 과거(lagged) 수익률뿐만 아니라 상대방 시장의 동기간(contemporaneous) 수익률에도 영향을 받기 때문에 양 시장수익률간에 동적인 결합 연립방정식 모형을 설정하여 3단계 최소자승법을 적용하였다. 둘째, 양 시장간의 선도-지연 관계는 수익률뿐만 아니라 수익률의 변동성변화까지도 고려해야 하기 때문에 이변량 GARCH모형(bivariate GARCH model)을 사용하였다. 첫 번째 모형의 분석 결과를 보면, 동기간의(contemporaneous) 선물수익률과 현물수익률은 상호 밀접히 연관되어 있으며, 선물수익률과 현물수익률 모두 상대방 시장의 수익률에 의해 상당히 오랜 기간 영향을 받는 것으로 나타났다. 현물수익률의 경우에는 선물수익률이 약 40분 정도 선도하는 것으로 나타났으며, 선물수익률의 경우에는 현물수익률이 약 30분 정도 선도하는 것으로 나타나, 일방적인(unidirectional) 선도관계가 아님을 발견하였다. 이변량 GARCH모형을 사용하여 분석한 결과를 보면, 현물수익률과 선물수익률간의 관계만을 볼 때는 두 시장간의 정보의 흐름이 비대칭적으로 보일 수도 있으나 변동성 관계를 함께 고려하면 두 시장간 정보흐름의 패턴이 보다 대칭적이라는 것이고, 현물시장과 선물시장의 일중변동성(intraday volatility) 사이에 선도-지연 관계가 일중수익률(intraday return) 사이에 선도-지연 관계보다 강하다는 것을 발견하였다. 일중변동성을 함께 고려한 일중수익률간의 선도-지연관계를 보면, 선물시장은 현물시장을 강하게 선도하는 것으로 나타났으나, 현물시장이 선물시장을 선도하는 것은 단정하기 어렵고 또 선도한다고 하더라도 그 정도는 훨씬 미미하다고 할 수 있다. 또한 양 시장 모두 과거 조건부 변동성(conditional volatility)이 자신의 현재 변동성에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 시장간에도 의존성이 높아 과거 한 시장의 변동성은 다른 시장의 변동성에 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 아울러 양 시장 모두 해당시장의 과거 수익률충격(return shocks)은 해당시장의 변동성을 증가시키며, 한 쪽 시장에서 수익률충격이 왔을 때 다른 시장에도 충격을 주어 변동성을 증가시키는 것으로 나타났다. This paper tries to find the information flow between KOSPI200 Index and KOSPI200 Futures more accurately by considering two models. First, three-stage least-squares regression is used to estimate lead and lag relationships based on the representation of a simultaneous-equations model because futures and cash returns may affect each other contemporaneously. Secondly, a bivariate GARCH model is used because the lead- lag relationships between the two markets should consider not only return itself but also return volatility. The results from the first regression suggest that KOSPI200 futures returns and the index are simultaneously related and that the lead from futures to cash returns extends for about 40 minutes and the lead from cash to futures returns extends for about 30 minutes, which means the lead-lag relationship between the two markets are not unidirectional. I find from the analysis of a bivariate GARCH model that the information flow between the two markets is rather symmetrical when the volatility relationships are also considered, although it seems non-symmetrical when the returns relationships alone are considered. I also find a much stronger dependence in both directions in the volatility of returns between the cash and futures markets than that observed in the returns alone. When I consider intraday volatility as well in the lead-lag relationship between the two markets, KOSPI200 futures markets strongly lead index markets but KOSPI index do not lead futures markets. Evidence also suggests strong intermarket dependences in the conditional volatilities and in the return shocks. So the results have implications for understanding the pattern of information flows between the two markets.