|
분석
① ROI 분석
② 지수법 분석
③ Business Quality Triagle 분석
④ 원형도표법 분석
8. 부실기업의 예측
① 알트만의 Z-Score 모형과 Z’-Score 모형 이용
② 은행감독원의 판별모형 이용
Ⅲ 진로소주 신용등급 분
|
|
|
예측결과에 대한 신뢰도에 문제가 있어 실무 적용에 제한받고 있다.
위와 같은 부도예측연구 외에도 부도예측모형에 사용되어지는 회계자료의 신뢰성을 검증하는 부분도 많이 연구되어지고 있는데 기업이 부실화되거나 부실이 예상되어지
|
|
|
적색거래업체로 지정된 기업
- 기타 재무상태악화 등으로 채권확보를 위하여
채권회수 및 특별관리가 필요한 기업 1. 기업부실의 원인과 의의
2. 기업부실의 과정
3. 기업부실의 예측
1)단일변수의 이용
2)판별분석
|
|
|
예측 시계열모델, 한국건설관리학회, 2011 Ⅰ. 기업 부실예측
1. 단일변량 부실예측모형
1) 모형
2) 실증연구
3) 한계
2. 다변량 부실예측모형
1) 다중판별분석
2) 실증연구
3) 다중판별분석의 한계
Ⅱ. 기업 도산예측
1. 도산예측모형의
|
|
|
부실 예측모형에 관한 연구 고찰
1. 지수법
2. 단변량 부실예측연구
(1) 두 집단 평균의 차이분석
(2) 이원분류법- 최적절사점의 결정
(3) 단변량 부실예측의 실증연구
3. 다변량 부실예측연구
(1) 다변량 판별분석
(2) Logit분석
4. 기타
|
|
 |
부실한 건설사들을 구조조정 함으로써 경제위기 극복과 경제체질을 강화하
기 위한 효율적인 부동산 정책방향은 다음과 같이 전개되어야 한다.
첫째, 부동산 경기변동을 중장기적으로 예측분석하고, 장기적인 부동산 정책을 수립하여야 한
|
|
|
주거비 변동률
서울 주거비
<1991.03~2006.10>
통계청
DATA SIZE - 188
☞ 주택채권 금리
국민주택채권 1종(5년) 금리
<1991.03~2006.10>
한국은행
DATA SIZE - 188
☞ 건설업 지수 변동률
건설업 지수
<1991.03~2006.10>
증권선물거래소
DATA SIZE - 188
|
|
|
부실의 확산과 파급효과」산은 경제 연구소 2008.3
◇「서브프라임 모기지 사태의 분석과 전망」한국금융연구원 2007.9
◇ 산업전략본부,「한국판 서브프라임 부실 가능성은 없나?」,『경제보고서』08-12(통권 290호), 현대경제연구원, 2008.3.28
◇
|
|
|
분석 :서울시 아파트 분양권 시장을 중심으로, 한양대학교 대학원 석사학위논문”, 2004.
[3] 주택은행, “도시주택가격동향조사”, 1993.
[4] 임덕호, “분양가 규제의 경제적 비효율성에 관한 연구”, 주택연구 1권 1호, 한국주택학회, 1993.
[5] 권
|
|
|
분석이 까다롭고 분쟁의 소지가 많다.
② 항고 등 변수가 많아 대금납부일 예측곤란
③ 낙찰자가 명도책임
① 시가보다 저렴하나 법원경매보다 비싸다.
② 비업무용부동산의 경우 토지거래허가가 면제되지 않는다(3회 이상 유찰시 면제).
③
|
|
 |
건설업체를 주요 대상으로 주택건설업 관련 기업경기실사지수를 작성하고 있으며 기업은행은 2800여개의 중소 제조업체를 대상으로 하고 있다
89. 게이트웨이(gateway)
☞ 한 네트워크에서 다른 네트워크로 들어가는 입구 역할을 하는 장치를 말
|
|
메뉴펼치기
