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분석
1. 분석기업 개요
2. 주요 재무자료
3. 비율분석
4. ROE, 지수 법, BQT, 원형도표분석
5. Leverage분석과 BET분석
6. Cash Flow분석
7. 부실예측 분석
8. 기업가치 평가분석
9. 신용등급 분석
10. SWOT 분석
11.M. Porter Five Forces
12. 분석결과 요약
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개요
2. 요약 재무제표
3. 비율 분석
4. 공통형 재무제표와 지수형 재무제표
5. 종합적 비율분석
6. 부실기업의 예측
7. 신용등급의 분석
8. SWOT 분석
9. 우리나가 중공업 산업의 전반적 현황 및 문제점
10. 종합평가
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부실의 개념
1. 기업부실의 개념
2. 벤처기업 부실의 원인
(1) 도산기업의 개요
(2) 종합적인 도산원인
Ⅳ. 기업부실 예측모형에 관한 연구 고찰
1. 지수법
2. 단변량 부실예측연구
(1) 두 집단 평균의 차이분석
(2) 이원분류법- 최적
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기업소개
II. 기업분석
1) 요약재무제표
2) 비율분석
3) 공통형 재무제표와 지수형 재무제표
4) 종합적 비율분석
5) 부실기업의 예측
6) 신용등급의 분석
7) SWOT 분석
8) 우리나라 자동차산업의 전반적 현황 및 문제점
III. 종합평가
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선정과 재무제표&기타 재무자료
2 . 재무상태표 분석
3 . 포괄손익계산서 분석
4 . 시장가치 분석
5 . ROE분석과 지수법 분석
6 . 레버리지 분석과 BEP 분석
7 . 현금 흐름표 분석
8 . 부실예측분석
9 . 기업가치평가 분석
10. 분석결과 요약
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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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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
◇
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분석”
이천우, 신용관리 제8권 제1호, “지역금융기관으로서의 상호신용금고 발전방향”
황문연, 계간신용카드 2005년 12월, “과거 신용카드 이용관련 신용불량자 행태에 관 한 연구”
금융감독원, 「국내은행 영업실적 현황」, 각 호
금융감
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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
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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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(주)환경예측연구소에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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(주)환경예측연구소에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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예측분석하는 구조를 갖추고 있으며, 실시간성·정밀성 성능이 핵심인 회사입니다. 이러한 환경은 제가 준비해온 분산 시스템 + 자동화 + 최적화 역량을 실전에서 단단히 연마할 수 있는 기회라 생각합니다. SK하이닉스 Solution SW 직무 자기
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수요 예측 모델을 개선하기 위해 새로운 데이터 분석 기법을 도입했습니다. 이를 위해 다양한 통계 기법을 연구하고, 머신러닝 알고리즘을 활용하여 예측 정확성을 높이기 위해 노력했습니다. 최종적으로, 우리의 모델은 기존 모델보다 15% 높
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예측 및 효율적인 관리 방안을 모색하는 데 기여하였고, 특히 데이터 분석을 통해 예측의 정확성을 높이는 성과를 이루었습니다. 이러한 경험들은 제가 지원하는 직무와 밀접한 연관이 있으며, 실제 현장에서의 문제 해결 능력과 데이터 관리
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고객의 신용 위험을 예측하고, 조기에 대응할 수 있는 체계를 마련하겠습니다.
둘째, 고객과의 관계를 강화하여 부실채권 회수의 가능성을 높이겠습니다. 고객의 상황을 충분히 이해하고, 그에 맞춘 맞춤형 해결책을 제시하여 신뢰를 구축하
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을 보고하고, 향후 예측을 위한 데이터를 생성하는 업무를 진행했습니다. 이를 통해 정확한 데이터 관리와 시각화를 통해 경영진에게 중요한 의사결정을 지원할 수 있었습니다.
5. 입사 후 포부
MKS Korea에 입사한 후, 저는 수출입 분석가로서
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