인공신경망을 이용한 부도 예측모형 구축

 1  인공신경망을 이용한 부도 예측모형 구축-1
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 3  인공신경망을 이용한 부도 예측모형 구축-3
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소개글
인공신경망을 이용한 부도 예측모형 구축에 대한 자료입니다.
목차
1. Data & Variables
2. Model Development
3. Result & Analysis
4. Concluding Remarks
본문내용

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)

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