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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
권민수 (University of Plymouth)
저널정보
한국무역학회 무역학회지 貿易學會誌 第49卷 第6號
발행연도
2024.12
수록면
185 - 204 (20page)
DOI
10.22659/KTRA.2024.49.6.185

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본 연구는 해운기업의 파산을 사전에 예측하고 리스크 요인을 도출 하기 위해 전통적 판별분석(LDA)·로지스틱 분석과 CatBoost, XGBoost, LightGBM 등 최신 기계학습 모델을 비교하였다. 단·중·장기 예측 모두에서 비선형 모델이 우수한 성능을 보였으며, SHAP 분석 결과 기간별로 중요 변수가 상이하게 나타났다. 단기(1년)에는 자산·매출 증가와 부채 관리가 핵심이었고, 중기(3년)에는 운임지표와 거시경제 변수가, 장기(5년)에는 기업 규모와 환율, LIBOR 등이 파산 위험에 크게 작용하였다. 이러한 결과는 해운기업이 예측 기간별로 차별화된 재무·운영 전략을 마련해야 함을 시사한다.
#머신러닝 #파산예측 #해운산업 #Bankruptcy Prediction #Machine Learning #Shipping Industry

목차

국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구모형 및 방법론
Ⅳ. 실증 분석 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
Abstract

참고문헌 (0)

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