조기탐색 (1) 썸네일형 리스트형 머신러닝을 활용한 재무제표정보의 유용성 평가: 부실 징후의 조기 탐색을 중심으로/노성호外.자본시장연구원 본 연구보고서는 국내 상장기업의 부실 위험을 조기에 탐지하는 것을 목표로 한다.구 체적으로, 상장폐지에 앞서 발생하는 거래정지 시점을 기준으로 부실 징후를 예측하여 실 효성 있는 조기 경보 모형을 설계하고자 한다.또한, 한국채택국제회계기준(K-IFRS) 도 입 이후 급증한 주석 정보의 양과 중요성을 반영하여, 재무제표 본문의 정량적 정보뿐만 아니라 주석에 포함된 비정형 정보까지 활용한 예측을 시도한다.이를 위해 멀티모달 신 경망(multimodal neural network) 기반의 머신러닝(machine learning) 방법론을 적 용하였다.최근 경제 불확실성의 확대와 한계기업 문제의 만성화로 본 연구에서 고안하는 부실 예측 모형은 투자자와 금융 당국에 유의미한 정보를 제공할 것으로 기대된다.특히, .. 이전 1 다음