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본 연구에서는 순위로짓모형을 활용하여 회사채 신용등급예측 모형을 구성하였다. 순위로짓모형은 일반 선형회귀분석이나 판별분석에 비하여 회사채신용평가등급의 성격을 가장 잘 설명하는 모형으로 제안되고 있다. 사전분석을 통해 총자산(자연대수), 단기차입금/총차입금, EBITDA/매출액비율, 순금융비용부담율, 자기자본비율의 5개 재무비율을 선정하였다. 종속변수인 회사채 신용평가등급은 14개로 분류하고, 가장 신용도가 높은 AAA등급은 1, 가장 낮은 D등급은 14를 부여하는 것과 같이 신용도에 따라 그 서열을 부여하였다. 그 결과, 개발표본과 검증표본 모두에서 예측력이 높게 나타나 실무에서 모형 활용에 유용성이 있음을 발견할 수 있었다.주요용어 : 회사채신용평가, 순위로짓모형, 판별분석, 회사채 등급예측.


This research attempts to develop a statistical bond-rating prediction model. we apply the ordered logit regression, which Kaplan and Uriwitz(1979) recommended as the best methodology. There are the researchers using OLS regression or multivariate discriminant analysis in korea but We can't find the it applied with the ordered logit regression. Pursuing this research, we practically use the ordered logit regression to build the prediction model of bond-rating. Six independent variables are selected through three steps. The first step is t-test, The second step is the factor analysis, and the last step is the univariate logistics regression. the selected variables are log(total asset), short-term borrowing/total borrowings, EBITA/total sales, net interest coverage, equity ratio, ABS(arbitrage earnings). The dependant variable is the ranking of bond rating. The best rating AAA is 1, the worst rating D is 14. The result shows 70% accuracy of the prediction model.