도산기업(기업도산)의 의의, 원인, 도산기업(기업도산)의 판별분석모형, 도산기업(기업도산)의 재무구조 결정요인, 도산기업(기업도산)의 접근방식, 도산기업(기업도산)의 채권, 도산기업(기업도산)의 확률계산방법

소개글

도산기업(기업도산)의 의의, 원인, 도산기업(기업도산)의 판별분석모형, 도산기업(기업도산)의 재무구조 결정요인, 도산기업(기업도산)의 접근방식, 도산기업(기업도산)의 채권, 도산기업(기업도산)의 확률계산방법에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 도산기업(기업도산)의 의의

Ⅲ. 도산기업(기업도산)의 원인

Ⅳ. 도산기업(기업도산)의 판별분석모형

Ⅴ. 도산기업(기업도산)의 재무구조 결정요인

Ⅵ. 도산기업(기업도산)의 접근방식
1. 생태학적 모형에 의한 도산예측
1) 시스템론적 모형
2) 생태학적 모형
2. 이상치법에 의한 도산예측시스템
1) 영업상의 운전자금 회전기간 변화
2) 외부자금 의존도
3) 차입금 변화의 불건전도
4) 재고자산의 회전기간의 변화
5) 경상지수비율
6) 불일치계수

Ⅶ. 도산기업(기업도산)의 채권

Ⅷ. 도산기업(기업도산)의 확률계산방법
1. 도산이란 도산거리(Default Distance, DD)가 제로가 되는 것을 의미하므로, 도산거리가 크면 클수록 도산확률이 감소함
2. KMV는 도산거리에 따른 도산확률을 구하기 위해 도산에 관한 역사적 자료를 축적
3. 자산의 시장가치를 구하기 위해서 주식가치, 주식변동성과 옵션함수를 이용함
4. Black Scholes 모형
5. 예제
6. 자산가치와 자산변동성을 식에 대입하면, DD를 다음과 같이 구할 수 있음
7. KMV는 DD가 4인 기업의 도산율이 약 1%, DD가 7인 기업의 도산율이 약 0.05%라고 함
8. DD에 따라서 적절한 자유도의 값을 선택하면 DD의 경험적 분포에 접근할 수 있음
9. 기업의 자산가치, 도산점을 구할 때 보다 정교한 방법이 있음
10. KMV와 같이 도산거리의 확률분포를 경험적으로 구하는 것이 가장 바람직하나 그러한 경험적 자료를 축적하는 것이 쉽지 않음
11. KMV의 도산확률은 과거의 경험을 요약하는 평균값이므로 실제 기업의 도산확률과 일치하지 않을 수도 있음

Ⅸ. 결론

참고문헌

본문내용

lt Distance, DD)가 제로가 되는 것을 의미하므로, 도산거리가 크면 클수록 도산확률이 감소함
도산확률이란 자산의 시장가치가 도산점보다 적을 확률을 말함.
2. KMV는 도산거리에 따른 도산확률을 구하기 위해 도산에 관한 역사적 자료를 축적
250,000 기업×연도 자료와 4,700 경우의 도산사례를 수집
도산거리와 도산율의 관계를 알려주는 빈도표를 작성
도산거리가 7.0인 기업의 과거도산확률은 0.05%로 나타나 AA 등급의 도산율과 동일
3. 자산의 시장가치를 구하기 위해서 주식가치, 주식변동성과 옵션함수를 이용함
주식시장가치를 기업의 자산에 대한 옵션가격으로 이해하는 Merton의 아이디어를 이용
주식가치 = 주식가격 × 주식발행수
주식변동성은 주식가치변화의 표준편차를 평균주식가격으로 나눈 값
옵션함수로 Black-Scholes의 모형을 이용
그래서 이를 Black-Scholes-Merton 프레임이라 칭함.
4. Black Scholes 모형

는 주식의 시장가치이며, 는 기업의 자산가치, X는 부채(도산점)
,
은 무위험이자율, 는 표준정규분포
주식과 자산의 가치의 변동성은 다음과 같이 연결됨.

는 기업 주식의 변동성이고, 는 헤지비율(hedge ratio)인 , 는 자산변동성
5. 예제
주식가치()가 $3 Billion이고, 주식변동성()이 20.5%이며, 총부채()가 $10 Billion인 기업이 있음.
현재 주식가치가 1년 이후()의 이 기업의 자산에 대한 옵션가격이고 무위험이자율이 5%(r=0.05)라고 가정하면, 이 기업의 현재 자산가치와 변동성은?
이 기업의 자산가치()는 $12.51 Billion이며, 내재된 자산변동성()은 4.9%임.
6. 자산가치와 자산변동성을 식에 대입하면, DD를 다음과 같이 구할 수 있음
KMV는 DD의 확률분포를 역사적 도산자료로부터 추출하고 있으나, 개별기업의 입장에서 이 분포에 대한 정보를 획득하기 쉽지 않기 때문에, 여기에서는 DD의 확률분포를 Student-t 분포로 근사(approximate)하려고 한다.
7. KMV는 DD가 4인 기업의 도산율이 약 1%, DD가 7인 기업의 도산율이 약 0.05%라고 함
DD가 4일 경우, 자유도가 3.5인 t-분포값은 약 1.05%임.
DD가 7인 경우, 자유도가 5인 t-분포값은 약 0.046%임.
8. DD에 따라서 적절한 자유도의 값을 선택하면 DD의 경험적 분포에 접근할 수 있음
계산한 도산확률이 은행내부의 신용등급평가와 일치하도록 자유도를 선택
은행내부의 신용등급평가에서 신용등급에 적절한 계량화된 지표를 부여
*예를 들면 신용등급이 최상인 경우 0.02%, 가장 낮은 경우를 20%
계산한 도산확률과 은행내부의 신용등급에 따라 부여된 확률과의 차이를 최소화하는 t-분포의 자유도를 구함.
이때, 도산거리를 그룹화하여 그룹별로 t-분포의 자유도를 구하거나 도산거리를 통틀어 하나의 자유도값을 구할 수도 있음.
만약 이러한 과정이 수행불가능하다면, 자유도를 대체로 4.5 정도로 선택
이러한 방법으로 기업의 주식가치에 따라 변화하는 기업의 도산확률을 근사할 수 있음.
9. 기업의 자산가치, 도산점을 구할 때 보다 정교한 방법이 있음
현재 보유하고 있는 자산 가운데 일부는 T시점 이전에 이자나 배당지급을 위해 기업외부로 유출될 수 있기 때문에 자산가치를 조정할 필요가 있음.
각 기업의 도산점을 구할 때 기업 및 산업의 특성을 도산점에 반영시킬 수 있음.
10. KMV와 같이 도산거리의 확률분포를 경험적으로 구하는 것이 가장 바람직하나 그러한 경험적 자료를 축적하는 것이 쉽지 않음
- 특히 상장된 기업의 도산이 드물 경우 도산확률을 빈도를 통해 구하는 것은 쉽지 않음.
10. KMV의 도산확률은 과거의 경험을 요약하는 평균값이므로 실제 기업의 도산확률과 일치하지 않을 수도 있음
기업 내부에서의 신용등급과 역사적 도산확률은 일치하지 않을 수 있음.
사용중인 계량적 신용평가방법과 주관적 판단이 개입된 신용등급결과를 비교검토하면서 양 방법의 실용성을 증가시켜야 함.
Student-t 분포를 이용하는 방법은 비용이 적게 들고, 기업내부에서 구한 기업의 신용등급과의 상호점검을 통해 계량적 방법의 일치성을 확보하면서 매일 발생하는 주가자료를 신용평가에 고려할 수 있다는 장점이 있다.
Ⅸ. 결론
최근 금융산업 전반에 걸쳐 선진 자산운용 기법이나 위험관리 기법의 도입에 대한 관심이 고조되고 있다. 정부의 규제와 보호 속에서 성장, 발전해온 국내 금융기관들이 외환위기 이후 이러한 환경에서 벋어나 개별적으로 경쟁력을 갖춰야만 생존할 수 있게 되었기 때문이다. 다소 늦은 감은 있지만, 선진 자산운용 기법이나 위험관리 기법의 도입에 관심을 갖은 것은 국내 금융산업의 선진화 및 국제 경쟁력 확보를 위해 매우 바람직한 현상이라고 할 수 있다.
그런데 선진 자산운용 기법이나 위험관리 기법이 정착되어 적절히 활용되기 위해서는 금융기관의 투자대상이 갖는 신용위험이나 도산 가능성을 정확히 측정하는 일이 매우 중요하다. 보유 자산의 신용도 변화나 부실화에 따른 가치 변동을 예측하고 관리하기 위해서 뿐만 아니라 투자대상 자산의 적정 내재가치 및 요구수익률의 파악을 통해 자산의 효율적 배분하기 위해서는 먼저 투자대상이 갖는 지급불이행 가능성을 파악하여야만 하기 때문이다.
이러한 관점에서 도산 예측 기법의 중요성은 어느 때보다 강조되어야 할 것이다. 또한 금융기관 자산의 상당부분이 다른 기업이 발행한 주식이나 채권 또는 다른 기업에 제공한 여신임을 고려해 볼 때, 기업의 도산 예측기법이 갖는 의의는 매우 크다 할 수 있다.
참고문헌
김민철 외 2명 / 도산기업의 구조조정 유형과 성과차이 연구ㅍ한국경영교육학회, 2011
문준우 외 1명 / 공정거래법상 도산기업의 항변에 관한 비교법적 연구, 조선대학교, 2011
임치용 / 도산기업과 경영자의 책임, 한국CFO협회, 2007
안동섭 / 도산기업의 정리절차, 단국대학교, 1991
유진희 / 도산기업 구제를 위한 기업결합, 고려대학교, 2007
장병섭 / 도산기업의 지배구조에 관한 연구, 한국재산법학회, 2007

키워드

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