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예측 모형의 산출
연구 결과
모형Ⅰ에서 기업의 부도확률은 차입금의존도, 이익잉여금/총자산비율, 총자산 당기순이익율, 현금 및 현금등가물/총자산비율, 유동부채/총자산비율, 영업이익이자보상비율의 6개의 재무비율변수로 설명됨.
한계
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분석방법
2-1. 자료의 수집
2-2. 분석방법
3. t-test
4. 상관분석을 통한 자료의 첨삭
5. 로짓모형을 이용한 실증분석
5-1. 전체표본을 대상으로 한 모형1의 도출
5-2. 각 연도별 로짓모형의 도출
5-3. 각 모형의 예측력 비교
결
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부실예측
(2) 현금흐름정보를 이용한 기업부실예측
(3) 주식시장정보를 이용한 기업부실예측
Ⅴ. 부실예측모형의 정립
1. 분석자료의 선정
(1) 표본의 선정
(2) 변수의 선정
2. 부실예측모형의 도출
(1) t-test
(2) 로짓모형의 도출
(3
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예측모형의 설계와 실증분석 결과 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥122
가. 부실예측모형의 추정결과 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥122
나. 각 모형내에서 재벌더미 변수 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥133
다. 일반 규모변수 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥
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로짓분석 결과 1년 이내에 기업부실화에 큰 영향을 미치는 변수는 기업규모, 재무구조, 경영성과, 유동성 등으로 나타났다. 특히 기업의 규모는 기업부실화예측에 통계적으로 유의성이 매우 높은 것으로 밝혀졌다. Ohlson의 연구는 다변량판별
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분석 (투자은행과 자본시장통합법)”, 미래에셋, 2007
황인덕 “자본시장 통합법의 영향 및 과제”, 한국기업평가, 2006
황재호 “금융환경변화에 따른 상호저축은행의 전략의 관한 연구”, 국회도서관, 2006
웹사이트
금융감독원 http://www.fss.or.kr
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예측모델, 김영진, 류정우, 송원문, 김명원, 정보과학회논문지 40(11) 705-715 0258-9125
분류방법 의사결정트리를 이용한 적군의 주타격 방향 분석, 김무수, 박건우, 이상훈, 정보과학회논문지 제40권 제1호 (2013년 1월) pp.37-44
특수기술 기계경비시스
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분석이나 조작 및 운영 가능한 전문 인력이 부족한 실정이다. 그러므로 효율적인 물류활동을 지원하기 위한 정보를 합리적이고 유기적으로 결합 제공함으로서 물류비용절감 및 고객서비스를 향상하고 경쟁기업에 대해 상대적 우위를 차지하
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예측의 수치적 중요성 외에 여러 영향 독립변수들을 체계적으로 분석하고 정리함으로써 향후 전략 방향을 제시할 수 있다. 아울러 주어진 문제에 대해 올바른 예측을 위해서는 적절한 모델링 외에 사업 주변에 직·간접적으로 영향을 주게 되
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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
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분석에 접목해보며 증권사에 필요한 디지털 역량을 키워나가고 있습니다. . 증권사의 빅데이터 공모전에 참가하여 LSTM을 이용한 주가 예측모델을 개발해보고, OOO 금융 시각화 대회에 참가하여 고객의 금융 로그 분석을 통한 고객 맞춤화 인사
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가. 마케팅 직무에서 요구되는 역량 및 기여 방안: 데이터 역량
1) 마이데이터 활용 고객 분석 모델 개발
① 탐색적 분석, 예측 모델링 개발, 분석 결과 표준화
② 수요예측 모델 적용 및 성능 모니터링(모델별 단기/중기 수요예측, 서비스 런
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분석 및 예측 모델을 개발하는 데 성공했으며, 이는 실제 산업 문제를 해결하는 데 기여했습니다.
2. 학업 목표 및 동기
제 학업 목표는 컴퓨터공학의 광범위한 분야 중에서도 특히 인공지능, 머신러닝, 그리고 데이터 과학의 최전선에서 혁신
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예측 공모전에 참가하여 LSTM을 이용한 주가예측 알고리즘을 개발하며, 금융 도메인 분석 경쟁력을 키웠습니다. 또한, OO의료원의 데이터 분석 연구원으로서 AI-응급의료시스템 구축을 위해 데이터 수집 기획부터 예측 모델 개발까지의 전체 프
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분석을 통해 사용자 행동 패턴을 예측하는 모델을 개발했으며, 이는 효과적인 데이터 기반 의사결정에 필수적인 경험이었습니다.
2. 학업 및 전문성
컴퓨터 공학을 전공하며, 저는 특히 인공 지능, 빅 데이터, 그리고 네트워킹 시스템과 같은
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